Uno de los manifiestos de las interacciones aire-mar es el cambio en el nivel del mar debido a la forzamiento meteorológico a través del estrés del viento y la presión atmosférica. Cuando las condiciones meteorológicas propicias para el aumento del nivel del agua coinciden con las mareas altas durante las mareas de primavera, el nivel del mar puede elevarse más de lo esperado y representar un riesgo de inundación para las áreas costeras de baja altitud. En Hong Kong, específicamente cuando el monzón del noreste coincide con las mareas de primavera más altas a finales de otoño e invierno, y a veces incluso se ve agravado por la marejada ciclónica provocada por ciclones tropicales (TC) de finales de temporada, el resultado puede ser inundaciones costeras o anegamiento del mar. Con el objetivo de pronosticar tales anomalías en el nivel del mar en escalas de horas y días utilizando mareógrafos locales con un método flexible y computacionalmente eficiente, este estudio adapta un método basado en datos que utiliza la regresión de funciones ortogonales empíricas (EOF) del campo de viento regional con desfases no uniformes del Reanálisis v5 de ECMWF (ERA5) para capturar los efectos de los patrones de evolución del tiempo sinóptico, excluyendo el efecto de los TC. La presión atmosférica local y los vientos también se incluyen en los predictores del modelo de regresión. Los resultados de verificación muestran un buen rendimiento en general. La retro-predicción utilizando pronósticos de ECMWF como entrada revela que la reducción del error absoluto medio (MAE) al agregar el pronóstico de anomalía a la marea astronómica predicha existente fue de hasta el 30% en febrero, en promedio, sobre todo el rango de niveles de agua, así como en comparación con el pronóstico de Delft3D en un caso de fuerte monzón del noreste. El método EOF generalmente superó al método de persistencia en la predicción de anomalías del nivel del agua para un tiempo de anticipación de más de 6 horas. El rendimiento fue aún mejor, particularmente para niveles de agua altos, lo que lo hace adecuado para servir como una herramienta de referencia de pronóstico para proporcionar alertas de niveles de agua altos a las agencias de respuesta de emergencia relevantes para abordar el riesgo de anegamiento costero en situaciones no relacionadas con TC y una estimación de la contribución de la anomalía del monzón del noreste bajo su efecto combinado con TC. El modelo es capaz de mejorar los pronósticos del nivel del agua hasta una semana de anticipación, a pesar de la disminución general del rendimiento del modelo con el aumento del tiempo de anticipación debido a la menor precisión de la entrada de los pronósticos del modelo a largo plazo. Algunos casos muestran que el modelo predijo con éxito tanto anomalías positivas como negativas con una magnitud similar a las observaciones hasta 5 a 7 días de anticipación.