[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.

[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.