RESUMEN: En esta Tesis, se ha desarrollado el Modelo MEDiNA, que simula la circulación oceánica tridimensional del Atlántico Norte y del Mar Mediterráneo y da como resultado series temporales de salinidad, temperatura y componente u, v y w de la velocidad. Mediante la ejecución de dicho modelo, se han generado 46 años de datos que se han validado mediante la comparación de los mismos con una base de datos de climatologías (GDP), además de mediante el cálculo del transporte en los principales canales y estrechos de la cuenca occidental mediterránea y del Golfo de México. Una vez que se han validado los resultados se ha demostrado además, la capacidad que tiene el modelo MEDiNA para simular la formación y la propagación de la masa de agua MOW (Mediterranean Overflow Water) y se ha conseguido demostrar que los modelos-z, como el modelo MEDiNA, son capaces de simular adecuadamente las corrientes de densidad, como por ejemplo la MOW (Dietrich et al., 2008). Por último se han aplicado dos herramientas estadísticas para el análisis de los resultados; la primera de ellas es la técnica estadística estándar, análisis de Componentes Principales, también denominada análisis de Funciones Ortogonales Empíricas (Empirical Orthogonal Function, EOF), y la segunda son las Redes Neuronales Auto-Organizativas (Self Organizing Maps, SOM). Se ha demostrado que tanto los EOF como las SOM, además de ser potentes herramientas estadísticas, son adecuadas para estudiar en este caso, las series temporales de variables oceanográficas obtenidas a partir del modelo MEDiNA, con el fin de obtener patrones de circulación, así como la relación de éstos con los patrones atmosféricos.
ABSTRACT: In this thesis, it has developed the MEDiNA model, which simulates three-dimensional ocean circulation in the North Atlantic and the Mediterranean Sea and results time series of salinity, temperature and component u, v and w of the velocity. By implementing this model it has generated 46 years of data that it has been validated by comparing with a climatology database (GDP), and by calculating the main transport in the narrow channels Western Mediterranean basin and the Gulf of Mexico. Once it has validated the results also demonstrated the ability of the Medina model to simulate the formation and spread of the water body MOW (Mediterranean Overflow Water) and has succeeded in demonstrating that the z-models, as MEDINA model, are able to adequately simulate density currents, such as the MOW (Dietrich et al., 2008). Finally, it has applied two statistical tools for analyzing the results, the first of these is the standard statistical technique, principal component analysis, also called Empirical Orthogonal Function analysis (Empirical Orthogonal Function, EOF) and the second is Self-Organizing Neural Networks (Self Organizing Maps, SOM). Its have been shown that both, SOM and EOF, as well as being powerful statistical tools are adequate to study in this case, the time series of oceanographic variables of the model obtained from Medina, to obtain ocean patterns and their relationship to atmospheric patterns.
