En los últimos años, investigaciones experimentales y numéricas exhaustivas han llevado a una mejor comprensión de los fenómenos dinámicos que afectan la vida útil por fatiga y la supervivencia de las estructuras offshore, como el ringing, el springing y los impactos de olas extremas. Sin embargo, la mayoría de estos esfuerzos se han centrado en modelar eventos extremos seleccionados o secuencias de olas altamente no lineales que impactan estructuras offshore, posiblemente sobreestimando la carga real que experimentará la estructura. En general, no se ha hecho mucho en cuanto a estadísticas a corto plazo. Aunque se han observado estadísticas claramente no gaussianas y, por lo tanto, mayores probabilidades de olas extremas en mares aleatorios debido a fenómenos de interacción entre olas, que pueden impactar las estadísticas a corto plazo para la carga estructural, no se han estudiado extensamente en relación con la evaluación del comportamiento dinámico de las estructuras offshore. Los modelos de dinámica de fluidos computacional (CFD) han demostrado su viabilidad para estudiar fenómenos de interacción ola-estructura. A pesar de los recursos computacionales en constante aumento, estos modelos siguen siendo demasiado exigentes computacionalmente para aplicaciones en grandes dominios espaciales y largos períodos de tiempo necesarios para estudiar estadísticas a corto plazo de mares no gaussianos. Por otro lado, se ha demostrado que los modelos espectrales de orden superior (HOS) son eficientes y adecuados para estudiar mares no gaussianos. Por lo tanto, proponemos una estrategia de descomposición de dominio unidireccional, que aprovecha al máximo los recientes avances en CFD y los beneficios computacionales de HOS. Al aplicar esta estrategia de descomposición de dominio, pareció ser posible deducir estadísticas de respuesta respecto al impacto de las interacciones no lineales entre olas.