Resumen

Las mediciones a largo plazo del flujo de CO pueden obtenerse utilizando la técnica de covarianza de torbellinos, pero estos conjuntos de datos se ven afectados por lagunas que dificultan la estimación de medias a largo plazo robustas e intercambios ecosistémicos anuales. Comparamos los resultados obtenidos utilizando tres técnicas de rellenado de lagunas: regresión múltiple (MR), imputación múltiple (MI) y redes neuronales artificiales (ANNs), aplicadas a un conjunto de datos de un año de mediciones horarias de flujo de CO recopiladas en Lutjewad, sobre una zona agrícola plana cerca del dique del Mar de Wadden en el norte de los Países Bajos. El conjunto de datos se separó en dos subconjuntos: un conjunto de aprendizaje y un conjunto de validación. El rendimiento de las técnicas de rellenado de lagunas se analizó calculando criterios estadísticos: coeficiente de determinación (), error cuadrático medio (RMSE), error absoluto medio (MAE), error absoluto máximo

• Materias:Energías renovables Hidrocarburos Infección Enfermedades mentales Tumor
• Subjects:Renewable energy Hydrocarbons Infection Mental illness Tumor
• Palabras claves:Largo plazo; Medidas; Flujo de CO; Técnica de covarianza de torbellinos; Técnicas de rellenado de lagunas; Regresión múltiple; Imputación múltiple; Redes neuronales artificiales; Conjunto de datos; Lutjewad; Criterios estadísticos; Coeficiente de determinación; Error cuadrático medio; Error absoluto medio; Error absoluto máximo; Sesgo cuadrático medio; Precisión; Dependencia estacional; Temporadas frías; Técnica de ANN; Condiciones ambientales/estacionales; Ventajas; Método empírico; Menor dispersión.
• Keywords:Long-term; Measurements; CO flux; Eddy covariance technique; Gap-fill techniques; Multiple regression; Multiple imputation; Artificial neural networks; Dataset; Lutjewad; Statistical criteria; Coefficient of determination; Root mean square error; Mean absolute error; Maximum absolute error; Mean square bias; Accuracy; Seasonal dependency; Cold seasons; ANN technique; Environmental/seasonal conditions; Advantages; Empirical method; Smaller scatter.