[en] ABSTRACT: The effects of climate change on water elevation are mostly studied on the basis of the total water level (TWL). This parameter is widely used because it can be applied as forcing for inundation models to analyze any damage due to a specific inundation event. Flood elevation is mainly developed with top-down approaches, which consist in undertaking a sequence of steps, such as the selection of a climate model, of a climate projection scenario, of formulations to obtain its prediction in the future. Most of the studies estimating the total water level in the context of climate change combine historical meteorological wave and tide data with mean sea level rise (MSLR). Moreover, very few of them analyze the uncertainty associated with the top-down approach, i.e., the data and model chain used to transfer the information from scenarios to flood elevation results. In this work we elaborate climate change projections of short/mid (2026-2045) and long term (2081-2100) total water level considering wave, meteorological tide and mean sea level rise projections and astronomical tidal reconstruction. The contribution of the wave breaking surge to the TWL has been determined as a setup by semi-empirical formulation to further obtain extreme flooding events of 20- and 50-years return. To characterize the uncertainty associated with the data and the applied modeling chain, 6 regional climate models (RCMs) and 3 percentiles of MSLR for the SSP5-8.5 scenario, two semi-empirical setup formulations and 4 statistical models of extremes were considered. In total 400 TWL over the historical periods, short and long term, have been analyzed by statistical results, such as box plots or analysis of variance. The variable that contributes the most uncertainty in the chain of steps is the MSLR in the long-term period, due to its range of values and its uncertainty that increase in the future. The study also presents the importance of the analysis of the formula chosen to calculate variables, such as the setup formula here, which represents 98% of the total uncertainty for a specific climate model and a period of time. As for the choice of RCMs, their relative uncertainty is much smaller, but some inter-model variability is noted in the variance analysis. Finally, the interactions between the different parameters, although rather weak in relation to the other parameters, account for. a part of uncertainty in the final results, which represents the dependence of the sources of uncertainty between them. We conclude on the importance of taking into account the wave dynamics on sea level rise studies in the future and the importance of the analysis and comparison of the different methods used to evaluate the effect of each of the steps followed in the calculation of the extreme TWL.

[es] RESUMEN: Los efectos del cambio climático sobre la elevación del agua se estudian por la mayoría a partir de la cota de inundación (CI). Este parámetro es muy utilizado porque se puede emplear como forzamiento de modelos de inundación para luego analizar cualquier daño debido a un evento de inundación especifico. La cota de inundación se desarrolla principalmente con enfoques descendentes, que consisten en emprender una secuencia de pasos, como la selección de un modelo climático, de un escenario de proyecciones climáticas, de formulaciones para obtener su predicción en el futuro. La mayoría de los estudios en los que se calcula la cota de inundación en el contexto del cambio climático combinan datos de oleaje y marea meteorológica históricos con el aumento del nivel medio del mar (ANMM). Además, muy pocos de ellos analizan la incertidumbre asociada al enfoque descendente, es decir a los datos y a la cadena de modelos empleados para transferir la información desde los escenarios hasta los resultados de cota de inundación. En este trabajo elaboramos proyecciones de cambio climático de cota de inundación a corto/medio (2026-2045) y largo plazo (2081-2100) considerando proyecciones de oleaje, marea meteorológica y aumento del nivel medio del mar y la reconstrucción de la marea astronómica. La contribución del oleaje a la cota de inundación se ha determinado en forma de setup mediante formulación semi-empíricas y se han obtenido eventos extremos de 20 y 50 años de periodo de retorno. Para caracterizar la incertidumbre asociada a los datos y a la cadena de modelado aplicada se han considerado 6 modelos climáticos regionales (RCMs) y 3 percentiles de ANMM para el escenario SSP5-8.5, dos formulaciones semi-empíricas de setup y 4 modelos estadísticos de extremos. En total 400 CI sobre los periodos históricos, de corto y largo plazo, han sido analizado mediante resultados estadísticos, tal que grafico de cajas o análisis de la varianza. La variable que aporta mas de incertidumbre en la cadena de pasos es el ANMM al largo plazo, debido a su rango de valores y su incertidumbre misma que aumentan en el futuro. El estudio presenta también la importancia del análisis de la formula escogida para calcular ciertas variables tal que la formula del setup aquí, que representa 98% de la incertidumbre total para un modelo climático y un periodo temporal dados. En cuanto a la elección de los RCMs, su incertidumbre relativa es mucho menor, pero una cierta variabilidad inter-modelos se nota en el análisis de la varianza. Finalmente, las interacciones entre los diferentes parámetros, aunque sean bastante débil en relación con los otros parámetros, cuentan por una parte de incertidumbre en los resultados finales, lo que representa la dependencia de las fuentes de incertidumbre entre ellas. Se concluye en la importancia de tener en cuenta las dinámicas del oleaje sobre los estudios de aumentación de nivel del mar en el futuro y de la importancia del análisis y de la comparación de los diferentes métodos empleados para evaluar el efecto de cada uno de los pasos seguidos en el cálculo de la CI extremal