Som ett led i arbetet att förbättra metoderna för planeringsunderlag gällande extrema havsvattenstånd har SMHI gjort en inventering av statistiska metoder för extremvärdesanalys. Metoderna är vanligt förekommande när olika dimensioneringsunderlag tas fram. För att ta fram statistik med hög tillförlitlighet för händelser som har låg sannolikhet (hög återkomsttid) har dock metoderna begränsad användning.

Tre huvudsakliga metoder har applicerats på SMHI:s havsvattenståndsdata. Den mest vanliga, Blockmaximum-metoden, används vanligtvis på årshögsta vattenstånd. POT – metoden (Peak Over Threshold), använder fler data och är inte lika vanlig. I Norge används en variant av POT – metoden, den så kallade ACER-metoden (Average Conditional Exceedance Rate). Den är mycket lämplig för att ta fram värden för lägre återkomsttider, och är förhållandevis robust när data läggs till vartefter.

Metodernas lämplighet och känslighet utvärderades för extrema havsvattenstånd, alltså havsvattenstånd med höga återkomsttider(låg sannolikhet). Slutsatsen är att det inte går att välja en metod som överlägsen den andra, och att kunskap om den aktuella platsens oceanografiska förhållanden behövs för att utvärdera resultatens rimlighet. I alla analyser av extrema havsvattenstånd är det viktigt att beakta datakvalité och dataseriens längd. Resultat bör redovisas med konfidensintervall.

Blockmaximum-metoden testades med olika fördelningar. Gumbel-fördelning visar sig kunna ge orimliga nivåer för vattenståndsextremer och rekommenderas därför inte. GEV (Generalized Extreme Value) och Log-normal fördelning används med fördel i kombination.POT-metoder tar till vara fler händelser än de riktigt extrema, men resultaten som ges har väldigt stora konfidensintervall som växer för låg sannolikhet. Om tröskeln sätts för låg är det inte extremvattenstånd som utvärderas.

Som en följd av denna analys bestämdes att andra metoder behöver tas fram för att studera de högsta havsvattenstånden längs Sveriges kust. I Schöld m.fl. (2017) redovisas hur man kan gå till väga för att ta fram högsta beräknade havsvattenstånd utifrån befintliga data.