Evaluación de modelos para estimar datos faltantes de intercambio neto de co2 sobre ecosistemas vegetales.

Abstract

"La cuantificación del intercambio neto de bióxido de carbono (NEE) usando el método de la covarianza eddy ha sido una herramienta fundamental para evaluar la contribución de los ecosistemas vegetales en el balance global del carbono en el planeta. Sin embargo, los datos perdidos o rechazados de NEE debido a errores sistemáticos constituyen entre el 25 y el 50% del total de las mediciones, por lo que es necesario contar con un método eficaz y robusto para estimar estos datos faltantes en las series de tiempo y mejorar la cuantificación del NEE del ecosistema. El objetivo de esta investigación fue evaluar diferentes modelos, lineales y no lineales, para estimar datos faltantes de NEE en las mediciones con el método de la covarianza eddy sobre diferentes ecosistemas vegetales. La evaluación se basó en la selección de conjuntos de datos medidos sobre dos ecosistemas vegetales de México. Uno sobre un cultivo de caña de azúcar (Saccharum officinarum L.), en Xicoténcatl, Tamaulipas, de octubre a noviembre del 2008 y el otro sobre una huerta de nogal pecanero (Carya Illinoensis K.), en Zaragoza, Coahuila, de abril a junio del mismo año. El conjunto de datos de NEE disponible, en ambos ecosistemas, fue dividido en dos grupos: flujos diurnos (valores negativos de NEE) y flujos nocturnos (valores positivos de NEE). Se evaluaron cuatro modelos para condiciones diurnas (logarítmico, polinomial de segundo orden, hiperbólico-rectangular e hiperbólico), estableciendo una relación entre NEE vs PAR. Para condiciones nocturnas se evaluaron tres modelos (función de Eyring, de Lloyd-Taylor y de van´t Hoff), mediante la relación NEE vs Ts. La validación del funcionamiento de los modelos se realizó, comparando los valores observados con los estimados, mediante análisis estadísticos que incluyeron el coeficiente de determinación (R2), la raíz del cuadrado medio del error (RMSE), el error absoluto medio (MAE) y la prueba de Wilcoxon para muestras pareadas (α ≤ 0.05). Con base a los resultados de esta evaluación, los mejores modelos para estimar datos faltantes de NEE en ecosistemas vegetales fueron el modelo hiperbólico para condiciones diurnas y el modelo de la función de van´t Hoff para condiciones nocturnas ya que ambos modelos mostraron buena precisión, facilidad en la implementación, robustez, estabilidad y sensibilidad"