[en] To achieve the goal of carbon neutrality, monitoring and managing CO2 emissions in cities is particularly critical. Although anthropogenic CO2 emissions are considered dominant in urban areas, vegetation, due to their ability to absorb atmospheric CO2, can have a significant impact on the net CO2 emissions in the entire city. Therefore, the prediction and analysis of Net Ecosystem Exchange (NEE), a feature that represents the balance of carbon flux between ecosystems and the atmosphere, is crucial for understanding the role that urban environments play in climate change and greenhouse emissions. Biogenic measurements were conducted bimonthly across different locations in the city of Munich, to monitor gas emissions providing from urban vegetation ecosystems. They were focused on soil and plant respiration, as well as vegetation indexes such as Leaf Area Index (LAI). These measurements were conducted in the context of the H2020 ICOS Cities PAUL project, a European initiative aiming to monitor greenhouse gas emissions in urban areas across Europe. Additionally, the work encompasses the use of Machine Learning (ML) techniques in order to predict and analyse biogenic flux data, specifically in the city of Munich. The main goal was to conduct a comparative analysis of different machine learning models, and evaluate their effectiveness in predicting NEE. An additional key focus was the impact of the dataset size into the model performance, as well as identifying the most important features for NEE predictions. Overall, this thesis emphasises the high potential of machine learning to understand biogenic fluxes in urban environments, as well as the importance of monitoring gas emissions in these environments. The findings underscore the importance of data preprocessing, and establish a foundation for future research at further tuning NEE prediction models in urban locations across Europe.

[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.