Avances en metodologías estadísticas para la simulación en el medio-largo plazo de derrames de hidrocarburos en el mar

Abstract

RESUMEN: Con esta tesis se pretenden aportar nuevas metodologías para mejorar las herramientas disponibles actualmente para la lucha contra la contaminación marina por derrames de hidrocarburos. Por un lado, se propone una metodología para predecir de forma probabilística derrames en el medio-largo plazo. La parte más innovadora de esta metodología consiste en la simulación estadística, mediante modelos de regresión logística, de aquellas variables ambientales que afectan la evolución de un derrame en el mar. El modelado basado en regresión logística es aplicado en el golfo de México y en el Golfo de Vizcaya. En este segundo caso, los patrones ambientales obtenidos son empleados, posteriormente, para la predicción en el medio-largo plazo de derrames. Los resultados obtenidos en cada caso, demuestran el potencial de las técnicas propuestas. Por otro lado, se propone otra metodología enfocada al análisis de peligrosidad asociada a derrames profundos, basada en la extracción de patrones ambientales espacio-temporales. Esta metodología ha sido aplicada en el Mar del Norte y los resultados obtenidos comparados con metodologías tradicionales de estudio de peligrosidad, evidenciando las capacidades de la metodología propuesta, habiendo reducido enormemente los costes computacionales respecto a las técnicas tradicionales. Se ha demostrado como las metodologías propuestas en esta tesis pueden mejorar y ampliar los beneficios de las herramientas existentes para la lucha contra la contaminación marina.

ABSTRACT: The aim of this thesis is the improvement of existing tools for the fight against oil spill marine pollution. On the one side, we developed a methodology for the probabilistic forecast of oil spills at the mid-long term. The core of the methodology is the statistical simulation of oil spill met-ocean forcings, using a logistic regression model. Logistic regression modeling of met-ocean patterns is applied in the Gulf of Mexico and in the Bay of Biscay. In the second case, mid-long term prediction of oil spill is achieved considering the statistically simulated met-ocean conditions. On the other hand, we proposed a methodology for deep oil spill hazard assessment, based on the selection of spatio-temporal met-ocean patterns. This methodology was applied in the North Sea, and the obtained results were compared with the ones achieved with a traditional hazard estimation technique, highlighting the benefit of the proposed method. The methodologies presented in this thesis have shown their ability and the benefits they could bring to the tools for the fight against marine pollution.