Distribución de probabilidad no estacionaria de múltiples escalas. Aplicación a la altura de ola significante en la costa atlántica uruguaya

Abstract

Los principales forzantes de los procesos físicos en los sistemas costeros y portuarios son los agentes marinos y atmosféricos – oleaje, viento, nivel de mar, etc. – los cuales son de naturaleza aleatoria, por lo que la forma más adecuada para su caracterización y cuantificación es mediante distribuciones de probabilidad. En este trabajo de desarrolla un modelo de probabilidad no estacionario para la altura de ola significante, que incluye las escalas de variabilidad anual (estaciones) y plurianual, expresadas éstas como la superposición de un ciclo anual medio y anomalías mensuales relacionadas con los índices climáticos AAO, TSA, SOI y NIÑO 3.4. Se utiliza este modelo para estudiar la variabilidad del clima de altura de ola significante en la costa atlántica uruguaya. Además se analiza la significancia estadística de los parámetros que cuantifican la influencia de los índices climáticos sobre la distribución de probabilidad de la altura de ola significante, y se comparan los resultados obtenidos con los que se obtendrían mediante regresión lineal.

The main forcing agents of the physical processes in harbor and coastal areas are the maritime and atmospheric agents -waves, wind, sea level, etc.- All these variables have stochastic characteristics, so the most appropriate way to characterize and quantify them is by means of probability distributions. In this work a non-stationary probability model is developed for modeling the significant wave height, including the annual scales of variability (seasons) as well as some pluri-annual scales of variability, expressed as the superposition of the annual cycle and monthly anomalies related with the indices AAO, TSA, SOI and NIÑO 3.4. The model is used study variability of the significant wave height in the Uruguayan Atlantic coast. In addition, the statistical significance of the parameters that quantify the influence of climatic indices on the probability distribution of significant wave height is analyzed, and the results are compared with those obtained by linear regression.