[en] ABSTRACT: This thesis has been focused on on the development of a novel, robust and statistically rigorous coastal flooding risk assessment in a changing climate. Coastal flood risk may be quantified as the probabilities of flood events and their potential consequences. Therefore, this thesis has addressed: (a) the statistical characterization of extreme events, and (b) the modeling of the associated consequences. The use of Monte Carlo methods is a common practice to undertake the statistical analysis, however, it can introduce a high computational burden for use in practical applications. Thus, in the first place, a methodology able to reduce this computational burden has been developed, which allows to end up in the economic quantification of risk after a robust exploration of all the possible sea conditions that might happen on the system. Next, in order to introduce climate variability on the risk analysis, different methodologies have been developed based on extreme value theory and statistical downscaling. The statistical downscaling technique relates a large scale predictor (sea level pressure fields) with a local predictand (multivariate sea states) by means of a clustering technique of synoptic atmospheric conditions, named weather types. This approach allows the statistical characterization of extreme events at different temporal scales (seasonality, interannual variability or climate change), by means of changes in the occurrence probability of the weather types. These statistical models might also help in the probabilistic design of coastal structures incorporating non-stationarity in the simulation of extreme nearshore sea conditions.

[es] RESUMEN: Esta tesis se ha centrado en la caracterización del riesgo por inundación costera teniendo en cuenta variabilidad climática. El riesgo se suele cuantificar en términos económicos como el producto de la probabilidad de cada evento por sus posibles consecuencias. Por tanto, esta tesis ha abordado por un lado, la caracterización estadística de los eventos extremos y por otro, la modelización de las consecuencias asociadas. Para el análisis estadístico, se recurre al uso de técnicas de Monte Carlo para la extrapolación de la función de densidad conjunta de las variables que condicionan la inundación, pero estas técnicas probabilísticas introducen un coste computacional extra en el modelado de los consiguientes aspectos del riesgo. Por tanto, en primer lugar, se ha desarrollado una metodología capaz de reducir el coste computacional asociado al modelado numérico, permitiendo una exploración robusta de los posibles eventos que pueden ocurrir en el sistema, finalizando el análisis en cuantificación económica. A continuación, para introducir la variabilidad climática en el análisis de riesgo, se han desarrollado metodologías basadas en teoría de extremos y downscaling estadístico, el cual relaciona un predictor de gran escala (campos de presiones regionales) con un predictando local (estados de mar multivariados) mediante una clasificación en tipos de tiempo. Estas técnicas permiten realizar la caracterización estadística de los eventos extremos en diferentes escalas temporales (estacionalidad, interanualidad o cambio climático), mediante cambios en las probabilidades de ocurrencia de los patrones atmosféricos. Las técnicas estadísticas desarrolladas pueden ayudar en el diseño probabilístico de estructuras costeras incorporando la no estacionalidad en la simulación de condiciones extremas de oleaje.