Design and implementation of an operational sea level monitoring and forecasting system for the Spanish coast

Abstract

RESUMEN: Con el fin de mejorar el sistema operacional de medida y previsión de nivel del mar en la costa española se ha diseñado una metodología de tratamiento de datos adaptado a aplicaciones diversas como sistemas de alerta o estudios de evolución del nivel medio. Por primera vez se ha determinado el impacto, en toda una red de mareógrafos, de una renovación con cambios de instrumentación y/o ubicación. Se han generado nuevas series históricas de nivel del mar para los últimos 20 años y comparado con los datos de altimetría espacial en el entorno de cada mareógrafo, obteniendo los últimos datos de tendencias observadas en nivel medio del mar y sus extremos para dicho periodo. Finalmente, se ha realizado un experimento de integración de modelos de diversas instituciones (el sistema ENSURF: sistema multi-modelo) que permite mejorar la previsión de nivel del mar combinando fuentes diferentes e incorporando técnicas estadísticas como la BMA (Bayesian Model Average).

ABSTRACT: In order to improve the operational sea level monitoring and forecasting system along the Spanish coast a new methodology of data processing has been designed to fulfill the requirements of different applications such as alert systems or long term mean sea level studies. For the first time it has been possible to study the impact of the renovation of a whole tide gauge network, with changes of technology and/or location inside the harbour. New historic sea level time series have been obtained for the last 20 years and compared with altimeter data close to each station, yielding to the last trends in mean sea levels and extremes for this period. Finally, a multi-model experience that integrates sea level forecasts from different institutions in our region (the ENSURF system) has revealed the possibility of getting better forecasts of sea level by combining the different sources and making use of statistical techniques such as the Bayesian Model Average (BMA).