1. DIGITAL.CSIC
  2. Recursos Naturales
  3. Instituto de Investigaciones Marinas (IIM)
  4. (IIM) Conjuntos de datos
Por favor, use este identificador para citar o enlazar a este item: http://hdl.handle.net/10261/220930
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorBroullón, Danieles_ES
dc.contributor.authorPérez, Fiz F.es_ES
dc.contributor.authorDoval, M. Doloreses_ES
dc.coverage.spatialname=Ría de Vigo, NW Spaines_ES
dc.coverage.spatialhttps://www.geonames.org/3105970/ria-de-vigo.htmles_ES
dc.coverage.temporalstart=1992-03-16; end=2020-01-02es_ES
dc.date.accessioned2020-10-07T11:02:10Z-
dc.date.available2020-10-07T11:02:10Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationBroullón, Daniel; Pérez, Fiz F.; Doval, M. Dolores; 2020; "Weekly reconstruction of pH and total alkalinity in an upwelling-dominated coastal ecosystem: The case of Ría de Vigo (NW Spain) between 1992 and 2019 (Discussions version) [Dataset]"; Digital.Csic; http://dx.doi.org/10.20350/digitalCSIC/12642es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10261/220930-
dc.descriptionThe item is made of 6 files: 1) README.txt; 2) INTECMAR_NN-database.csv: Dataset containing all the input variables used compute the time series of AT and pH as well as these two computed variables; 3) Training_database.xlsx: Dataset containing the data to train and test the neural networks; 4) pH_NN.mat is the neural network object used to compute the pH time series; 5) AT_NN.mat is the neural network object used to compute the total alkalinity time series; 6) Source_code.rar contains the MATLAB files to configure, train and validate the neural networks created in this studyes_ES
dc.description.sponsorshipThis research was supported by Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (FPU grant FPU15/06026) and Ministerio de Economía y Competitividad through the ARIOS (CTM2016-76146-C3-1-R) project co-funded by the Fondo Europeo de Desarrollo Regional 2014-2020 (FEDER)es_ES
dc.formattext/csves_ES
dc.formatapplication/mates_ES
dc.formattext/xlses_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherDIGITAL.CSICes_ES
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/MINECO/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/CTM2016-76146-C3-1-Res_ES
dc.relation.requiresopenoffice/calces_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectTotal alkalinityes_ES
dc.subjectpHes_ES
dc.subjectTime serieses_ES
dc.subjectNeural networkses_ES
dc.subjectOcean acidificationes_ES
dc.subjectSeasonal cycleses_ES
dc.subjectLong-term trendses_ES
dc.titleWeekly reconstruction of pH and total alkalinity in an upwelling-dominated coastal ecosystem: The case of Ría de Vigo (NW Spain) between 1992 and 2019 (Discussions version)es_ES
dc.typedatasetes_ES
dc.identifier.doi10.20350/digitalCSIC/12642-
dc.description.peerreviewedNoes_ES
dc.contributor.funderMinisterio de Economía y Competitividad (España)es_ES
dc.contributor.funderMinisterio de Educación, Cultura y Deporte (España)es_ES
dc.contributor.funderEuropean Commissiones_ES
dc.relation.csicSíes_ES
oprm.item.hasRevisionno ko 0 false*
dc.identifier.funderhttp://dx.doi.org/10.13039/501100003329es_ES
dc.identifier.funderhttp://dx.doi.org/10.13039/501100003176es_ES
dc.identifier.funderhttp://dx.doi.org/10.13039/501100000780es_ES
dc.contributor.orcidBroullón, Daniel [0000-0002-5552-5272]es_ES
dc.contributor.orcidPérez, Fiz F. [0000-0003-4836-8974]es_ES
dc.contributor.orcidDoval, M. Dolores [0000-0002-8565-8703]es_ES
dc.subject.urihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_8721-
dc.subject.urihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_37467-
dc.subject.urihttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_51289d95-
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_ddb1es_ES
dc.subject.agrovocalkalinityes_ES
dc.subject.agrovocneural networkses_ES
dc.subject.agrovococean acidificationes_ES
item.cerifentitytypeProducts-
item.languageiso639-1en-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_ddb1-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairetypedataset-
Aparece en las colecciones: (IIM) Conjuntos de datos
Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato
INTECMAR_NN-database.csv5,54 MBUnknownVisualizar/Abrir
AT_NN.mat13,27 kBUnknownVisualizar/Abrir
pH_NN.mat8,06 kBUnknownVisualizar/Abrir
Training_database.xlsx5,93 MBMicrosoft Excel XMLVisualizar/Abrir
Source_code.rar10 kBUnknownVisualizar/Abrir
README.txt687 BTextVisualizar/Abrir
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