[ca] L'impacte de temporals a la costa és un dels fenòmens naturals més costosos, atès que afecta un litoral de gran valor tant des del punt de vista socioeconòmic com ecològic. A més, s'espera un augment dels riscos d'erosió i inundació durant els episodis de tempesta, a causa de les condicions climàtiques canviants, així com de les tendències actuals d'urbanització, augment de població a les costes i de la pèrdua progressiva de platges associada a la erosió a llarg termini. La multi-dimensionalitat dels processos involucrats, les incerteses inherents en les anàlisis i les múltiples escales per abordar el problema fan que l'erosió i inundació costanera siguin complexes d'avaluar. Per això, es requereixen metodologies d'avaluació del risc que permetin una gestió integrada basada en l'anàlisi de condicions presents i futures. Aquesta tesi doctoral es centra en el desenvolupament d'aquestes metodologies, tant a escala regional, amb l'objectiu d'identificar "hotspots" (zones sensibles), com a escala local, amb el propòsit de proporcionar avaluacions detallades de risc o amenaça. El treball comença per l'estudi de dues de les principals fonts d'incertesa en l'anàlisi d'amenaces: l'assignació de probabilitats a les magnituds d'erosió i inundació, i l'adopció de formes de tempesta sintètiques per a l'estimació de les mateixes. Dels resultats d'aquests estudis es desprenen les metodologies proposades, que es basen en l'ús de Xarxes Bayesianes (XBs). Aquestes s'han seleccionat per la seva eficiència a l'hora de predir el comportament de sistemes, combinant múltiples variables, evaluant-ne les inter-dependències, i permetent al mateix temps la inclusió d'incerteses de manera explícita. Els resultats obtinguts destaquen la importància de basar l'anàlisi estadística en la resposta costanera a l'hora de d'assignar probabilitats a les amenaces (l'anomenat mètode de la resposta), especialment si es requereix l'obtenció de resultats detallats com ara mapes d'inundació. L'ús del mètode alternatiu (el "mètode de l'esdeveniment", que assigna probabilitats a característiques de tempesta per després estimar el seu impacte) porta a resultats semblants només quan s'analitzen variables simples com el run-up o el nivell total de mar a la costa, i únicament en localitzacions amb una alta correlació entre les variables de tempesta implicades. Els resultats també indiquen que l'adopció de tempestes sintètiques triangulars, i.e., tempestes dissenyades amb forma triangular al llarg de la seva durada, pot portar a errors significatius si es pretén una estimació detallada de la resposta costanera causada per tempestes, com ara la que es busca amb l'ús de models numèrics basats en la física dels processos. Aquests errors s'han observat per a un ampli rang de condicions analitzades, incloent diferents morfologies (dissipatives i reflectants), climes d'onatge (Nord-oest Mediterrani o Adriàtic Nord) i energia de les tempestes. La metodologia proposada a escala regional (~100 km) consisteix en l'ús d'indicadors simples d'amenaça i d'exposició, calculats per sectors de ~1 km. S'ha aplicat amb èxit a la costa del Maresme, on el delta de la Tordera ha estat identificat com a principal hotspot pels riscos tant d'erosió com d'inundació. La metodologia ha estat posteriorment millorada amb l'ús de les XBs, permetent tenir en compte tant la variabilitat morfològica intra-sector com la incertesa associada als models usats. Els resultats obtinguts amb la XB regional destaquen la importància de caracteritzar estocàsticament les amenaces juntament amb la consideració dels errors dels models per evitar sub-prediccions. La XB també ha permès la caracterització de les correlacions entre magnituds d'amenaça i característiques de tempesta o de morfologia, donant major informació sobre la resposta del sistema, de gran utilitat pel desenvolupament de plans d'adaptació costanera. La metodologia proposada a escala local (~1-10 km) consisteix en diferents esquemes de XB seguint el model "Source-Pathway-Receptor-Consequences" i usant llargues sèries de dades simulades d'erosió i inundació. Les XBs s'han aplicat al delta de la Tordera per analitzar l'eficiència d'algunes mesures de protecció enfront de l'impacte de tempestes, així com per caracteritzar estocàsticament el perfil de risc en condicions actuals i futures. L'estimació d'amenaces s'ha realitzat utilitzant un model numèric basat en la física dels processos, el XBeach. Aquest s'ha configurat i ajustat pel delta de la Tordera, i s'ha validat amb dades d'un esdeveniment extrem (tempesta de Sant Esteve 2008) per al qual s'obté un BSS de 0.68 per a la resposta morfològica de la part subaèria de la platja . Els resultats a escala local mostren una alta sensibilitat del delta a la direcció de l'onatge incident, amb variacions en les amenaces estimades de magnitud similar a l'esperat per a escenaris pessimistes de pujada del nivell del mar (e.g. RPC 8.5, 2100). Respecte a les mesures de protecció, la construcció d'una duna artificial per incrementar la cota de la platja ha resultat la mesura més eficient contra la inundació, mentre que la reculada de receptors resulta ser l'única mesura efectiva contra l'erosió. Això és degut al fet que les alimentacions de platja resulten ser molt efímeres, fins i tot sota tempestes suaus. La metodologia permet la definició de reculades de forma probabilista per a diferents amenaces i nivells de risc, així com la caracterització de condicions de tempesta relaciones amb risc salt i sota diferents escenaris. Finalment, la XB s'ha provat com a model per a la predicció del retrocés de platja davant de temporals, basat en paràmetres de tempesta simples. Un cop alimentada amb un gran conjunt de dades simulades, els resultats de la XB mostren un gran potencial de la mateixa per actuar com a substituta de models paramètrics en casos d'estudi complexos on aquests tenen una aplicabilitat limitada, com en el cas de costes molt curvilínies amb gran variabilitat morfològica, i amb presència d'estructures que generen processos locals. En el seu conjunt, l'ús de XBs per a la caracterització de riscos i amenaces associats a l'impacte de temporals fa servir grans conjunts de dades per incloure múltiples variabilitats i incerteses, dotant a l'anàlisi de gran robustesa. És un mètode flexible, aplicable a altres problemes científics ja siguin costaners o relacionats amb altres fenòmens naturals, i que facilita la comunicació de resultats. La metodologia pot ser potencialment millorada amb l'ús de millors conjunts de dades i/o usat en combinació amb altres tècniques del camp del machine learning.

[en] The impact of coastal storms is one of the costliest forms of natural disaster, as it affects a particularly valuable fringe both from the socioeconomic and ecologic perspectives. In addition, storm-induced erosion and inundation risks are expected to rise in the near future due to changing conditions related to climate change combined with current trends on urbanization and population growths and beach losses associated with long-term erosion. The assessment of the hazard component is complex, due to the multidimensionality of the processes involved, the inherent uncertainties of the analysis and the multiple scales in which the hazard characterization must be performed. In this context, there is a need for providing risk assessment methodologies allowing coastal managers integrated decision making based on the analysis of present and future conditions. The present PhD thesis focuses on the development of such methodologies, both at regional scale with the purpose of hotspot identification and at local scale with the aim of providing detailed hazard or risk assessments. The work starts with the study of two main sources of uncertainty involved in hazard assessment: the assignment of probabilities of occurrence to given hazard magnitudes and the definition of the shape of the storm to assess induced hazards. Applying lessons learned from these uncertainty studies, different hazard and risk assessment approaches are proposed based on the use of Bayesian Networks (BNs). They have been selected due to their efficiency in combining multiple variables and characterizing their dependency relations to predict system behaviour while explicitly including uncertainties. Obtained results highlight the importance of characterizing the hazard probabilities focusing the statistical assessment at coastal response (the so called response approach), especially if detailed hazard estimation (e.g. inundation maps) are to be produced. The use of the alternative approach (event approach, assigning probabilities to event characteristics to later estimate hazards from that event) produces only similar results when assessing simple variables such as run-up or total water levels at the coast, and only in locations with high correlations between involved storm variables. Results also indicate that detailed hazard estimation, as pursued with process-based modelling, may be affected by significant errors when using synthetic triangular events, i.e. design storms with assumed triangular evolution over their duration. These errors are observed to be significant for a wide range of tested conditions, involving different morphologies (dissipative to intermediate-reflective), wave climates (NW Mediterranean and N Adriatic) and storm energy contents. The proposed methodology at regional scale (~100 km) consists of simple hazard and exposure indicators calculated at ~1 km coastal sectors and has been successfully applied for hotstpot detection at the Maresme coast. The Tordera Delta is identified as a significant hotspot to both erosion and inundation risks. This framework has been improved with the use of BNs to account for intra-sector morphological variability and model uncertainties. Results from the BN regional assessment highlight the importance of a fully stochastic hazard characterization with the inclusion of model errors to avoid under-predictions. This BN approach also allowed a detailed assessment of the conditional dependencies between hazards and both storm and morphological characteristics giving deeper insight on system response and useful information for the development of coastal adaptation plans. The proposed methodology at the hotspot local scale (~1-10 km) consists of different BN set-ups following the Source-Pathway-Receptor-Consequences model and trained with large datasets of simulated hazards. They are applied to the Tordera Delta to analyse risk reduction measures and to stochastically obtain the risk profile under present and future scenarios. Hazard simulations are performed though detailed process-based modelling. A XBeach set-up is specifically developed for conditions at the Tordera Delta and validated with an historical extreme event (the Sant Esteve 2008 storm) obtaining a BSS of 0.68 for the morphological response at the subaerial beach. Local scale results show a high sensitivity of the Tordera Delta to incoming wave direction, with associated changes on induced hazards comparable to those of worst-case SLR scenarios (e.g. RCP 8.5, 2100). When assessing the efficiency of risk reduction measures, it is obtained that increasing beach height through an artificial dune is the most efficient action against inundation while managed receptors retreat is the only efficient option against erosion, as beach nourishment is very ephimeral even under mild storm conditions due to background erosion. The method also permits to define probabilistic setbacks for different hazards and risk levels, and characterizes hazardous storm characteristics under different scenarios. Finally, the BN approach is tested as storm-induced retreat predictive model based on simple storm parameters. Once fed with a large number of storm simulations, results show a great potential to perform as surrogate of simple parametric models at complex study sites where their applicability is limited, e.g. curvilinear coasts with high alongshore morphological variability and beach-structure interactions. Overall, the use of BNs to characterize hazards and risks associated to coastal storms at different scales has been proved robust, as it can include many natural variabilities and problem uncertainties by efficiently assimilating large datasets. It is a flexible and communication-friendly approach that can be adapted to other specific problems related to coastal evolution, or other natural hazards. The method can be potentially imporved with larger datasets and/or used in combination with other machine learning techniques.