Este estudio presenta un enfoque basado en datos para identificar parámetros sensibles a anomalías a través de un análisis multiescalar y multifacético de flujos respiratorios simulados. Las anomalías consideradas incluyen un modelo faríngeo con tres niveles de constricción (M1, M2, M3) y una úvula oscilante con dos tipos de cinemática (K1, K2). Se implementaron simulaciones numéricas directas (DNS) para resolver los flujos de estela inducidos por una úvula oscilante; se registraron imágenes de vórtices instantáneos, así como presiones y velocidades en siete sondas, durante doce ciclos. Se implementaron análisis de componentes principales (PCA), espectros multifractales basados en wavelet y escalogramas, y mapeo de Poincaré para identificar parámetros sensibles a anomalías. Los resultados del PCA demostraron una periodicidad razonable de las imágenes de vórtices instantáneos en el espacio vectorial líder y revelaron patrones distintos entre modelos con diferentes cinemáticas de úvula (K1, K2). En rangos más altos de PCA, la periodicidad disminuye gradualmente, eventualmente transicionando a un patrón aleatorio. Los espectros multifractales y escalogramas de presiones en la faringe (P6, P7) muestran alta sensibilidad a la cinemática de la úvula, siendo el modo de inclinación (K2) el que tiene un espectro más amplio y un pico sesgado a la izquierda en comparación con el modo de elevación (K1). Por el contrario, los mapas de Poincaré de velocidades y presiones en la faringe (Vel6, Vel7, P6, P7) exhiben alta sensibilidad a los niveles de constricción faríngea (M1-M3), pero no a la cinemática de la úvula. La sensibilidad del parámetro a la anomalía también difiere según el sitio de la sonda; por lo tanto, la sinergia de mediciones de múltiples sondas con parámetros sensibles a anomalías extraídos adecuadamente tiene el potencial de localizar la fuente de los ronquidos y estimar la colapsabilidad de la faringe.