RESUMEN
El aumento en el nivel del mar y la intensidad de los temporales hace necesario evaluar los riesgos sobre las infraestructuras costeras como los puertos. Este trabajo presenta los resultados del análisis de valores extremos de niveles del mar y oleaje para los puertos pesqueros de Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) y Fuengirola (Málaga) para aportar detalles sobre su resiliencia mediante planes de prevención acordes con la economía azul. La metodología empleada difiere de la habitual comparando distribuciones mediante el Criterio de Información de Akaike y el Criterio de Información Bayesiano. La sensibilidad de los parámetros se evalúa empleando el Límite Inferior de Cramér-Rao. Los resultados muestran que los valores extremos del nivel del mar se ajustan a las distribuciones de Gumbel y Fisher-Tippett I, y los extremos asociados a la altura de ola a la de Fisher-Tippett I. Los criterios estadísticos empleados presentan un rendimiento óptimo para validar los parámetros estimados. A partir de modelos digitales de elevación obtenidos mediante LiDAR, se delimitan las áreas con mayor riesgo a inundación en ambos puertos para plantear estrategias de resiliencia eficaces y asumibles, acordes con la economía azul.

ABSTRACT
Rising sea levels and increasingly intense storms make it necessary to assess the risks to coastal infrastructure such as ports. This paper presents the results of the analysis of extreme sea level and wave values for the fishing ports of Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) and Fuengirola (Málaga) to provide details on their resilience through prevention plans in line with the blue economy. The methodology used differs from the usual one by comparing distributions using the Akaike Information Criterion and the Bayesian Information Criterion. The sensitivity of the parameters is evaluated using the Cramér-Rao Lower Bound. The results show that extreme sea level values conform to Gumbel and Fisher-Tippett I distributions, and extremes associated with wave height conform to Fisher-Tippett I. The statistical criteria used perform optimally for validating the estimated parameters. Based on digital elevation models obtained using LiDAR, the areas with the highest risk of flooding in both ports are delimited in order to propose effective and affordable resilience strategies in line with the blue economy.