[ca] Per assolir l'objectiu de la neutralitat de carboni, monitorar i gestionar les emissions de diòxid de carboni (CO2) és especialment crític. Tot i que les emissions de CO2 són considerades dominants en àrees urbanes, la vegetació, a causa de la seva capacitat d'absorbir el CO2 de l'atmosfera, pot tenir un impacte molt significatiu en les emissions netes de CO2 en una ciutat. En conseqüència, la predicció i l'anàlisi de l'intercanvi net de l'ecosistema, una mesura que representa l'equilibri del flux de carboni entre els ecosistemes i l'atmosfera, és crucial per comprendre el paper que juguen els entorns urbans en el canvi climàtic i les emissions de gasos d'efecte hivernacle. Amb la finalitat de monitorar emissions de gasos provinents dels ecosistemes vegetals urbans, es van realitzar mesuraments biogènics bimensuals en diferents ubicacions de la ciutat de Munich. Aquests mesuraments es van centrar en la respiració del sòl i de la vegetació, així com en índexs de vegetació. A més, formen part del projecte "H2020 ICOS Cities PAUL project", una iniciativa europea que té com a objectiu monitorar les emissions de gasos d'efecte hivernacle en àrees urbanes de tot Europa. D'altra banda, s'abasta l'ús de tècniques d'Aprenentatge Automàtic (AA) per predir i analitzar dades de fluxos biogènics, específicament a la ciutat de Munich. L'objectiu principal és fer una anàlisi comparativa de diferents models d'aprenentatge automàtic i avaluar la seva efectivitat en la predicció de l'intercanvi net de l'ecosistema. A més, també s'ha avaluat l'impacte que té la mida del conjunt de dades en el rendiment del model d'Aprenentatge Automàtic, així com la identificació dels atributs més rellevants per a les prediccions de l'intercanvi net de l'ecosistema. En resum, el treball destaca l'alt potencial de l'aprenentatge automàtic per comprendre els fluxos biogènics en entorns urbans, així com la importància de monitorar les emissions de gasos en aquests entorns. Les conclusions destaquen la importància del preprocessament de dades i estableixen una base per a futures investigacions destinades a afinar encara més els models de predicció de l'intercanvi net de l'ecosistema en ubicacions urbanes de tot Europa.

[es] Para lograr el objetivo de la neutralidad de carbono, monitorizar y gestionar las emisiones de dióxido de carbono (CO2) es especialmente crítico. A pesar de que las emisiones de CO2 son consideradas dominantes en áreas urbanas, la vegetación, debido a su capacidad de absorber el CO2 de la atmósfera, puede tener un impacto muy significativo en las emisiones netas de CO2 en una ciudad. En consecuencia, la predicción y el análisis del intercambio neto del ecosystema , una medida que representa el equilibrio del flujo de carbono entre los ecosistemas y la atmósfera, es crucial para comprender el rol que los entornos urbanos desempeñan en el cambio climático y las emisiones de gases de efecto invernadero. Con la finalidad de monitorizar emisiones de gases provenientes de los ecosistemas vegetales urbanos, se realizaron mediciones biogénicas bimensuales en distintas ubicaciones de la ciudad de Munich. Estas mediciones se enfocaron en la respiración del suelo y de la vegetación, así como en índices de vegetación, y forman parte del proyecto "H2020 ICOS Cities PAUL project", una iniciativa europea cuyo objetivo es monitorear las emisiones de gases de efecto invernadero en áreas urbanas de toda Europa. Adicionalmente, se abarca el uso de técnicas de Aprendizaje Automático (AA) para predecir y analizar datos de flujos biogénicos, específicamente en la ciudad de Múnich. El objetivo principal es realizar un análisis comparativo de diferentes modelos de aprendizaje automático y evaluar su efectividad en la predicción del intercambio neto del ecosistema. Además, también se ha evaluado el impacto que tiene el tamaño del conjunto de datos con el rendimiento del modelo de Aprendizaje Automático, así como la identificación de los atributos más relevantes para las predicciones del intercambio neto del ecosistema. En resumen, la tesis destaca el alto potencial del aprendizaje automático para comprender los flujos biogénicos en entornos urbanos, así como la importancia de monitorear las emisiones de gases en estos entornos. Las conclusiones destacan la importancia del preprocesamiento de datos y establecen una base para futuras investigaciones destinadas a afinar aún más los modelos de predicción del intercambio neto del ecosistema en ubicaciones urbanas de toda Europa.