删除或更新信息,请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

2012–2016年洞庭湖洲滩土壤元素含量数据集

本站小编 Free考研考试/2022-01-02


摘要&关键词
摘要:湿地土壤元素的空间分布受到多种环境因素的影响,其中水文条件通过水文周期的变化以及地表水和地下水的运动对土壤元素进行调节。洞庭湖湿地生态系统观测研究站自2009年正式运行以来,按中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)统一的监测规范,对洞庭湖水文情势变化下,湿地生态系统中土壤主要理化性质、营养元素、重金属含量等指标进行长期定位监测。通过洞庭湖三种典型湿地植物(苔草,荻和辣蓼)样地表层土壤元素监测数据进行加工处理,获得2012–2016年洞庭湖洲滩土壤元素含量数据集。本数据集包含有机质、全氮、全磷、全钾、有效磷、速效钾、全锰、全铁、铅、铬、镍、汞、砷13个指标。13个指标测定的相对误差平均为4.24%,重复测定的相对偏差为3.76%。同时附有完整的背景信息,保证了数据在空间和时间上的一致性。本数据集可以为洞庭湖土壤营养状况评估、环境质量评估、土壤污染风险评价以及环境土壤学研究等工作提供数据基础。
关键词:营养元素;重金属;土壤污染;洲滩湿地;长期定位监测

Abstract & Keywords
Abstract:?The spatial distribution of soil elements in wetlands is affected by many environmental factors, among which the hydrological conditions regulate the soil elements through the change of hydrological cycle and the movement of surface water and groundwater. Since the Dongting Lake Wetland Ecosystem Research Station officially operated in 2009, pursuant to the unified monitoring criteria of China Ecosystem Research Network (CERN), we have carried out long-term and locating survey on the main physical and chemical substances, nutrient elements, heavy metal contents, etc. in the soil of the wetland ecosystem under the change of the hydrological situation of the Dongting Lake. We managed to obtain the dataset of soil elements on the beach of the Dongting Lake from 2012 to 2016 by processing the survey data of the surface soil elements of three typical wetland plants (Carex. sp, Triarrhena lutarioriparia and Polygonum hydropiper) in the Dongting Lake. This dataset contains 13 indices, including organic matters, total nitrogen, total phosphorus, total potassium, available phosphorus, rapidly available potassium, total manganese, total iron, lead, chromium, nickel, mercury and arsenic. The relative error rate of these 13 indices is 4.24% on average, with an average relative deviation of 3.76%. Moreover, complete background information is attached to ensure the temporal and spatial consistency of data. The dataset can provide data support for studying the Dongting Lake in soil nutrition assessment, environmental quality evaluation, soil contamination risk appraisal and environmental soil science research.
Keywords:?nutrient element;?heavy metal;?soil pollution;?wetland beach;?long-term locating survey

数据库(集)基本信息简介
数据库(集)名称2012–2016年洞庭湖洲滩土壤元素含量数据集
数据作者李旭,曾静,侯志勇
数据通信作者谢永宏(xyh@isa.ac.cn)
数据时间范围2012–2016年
地理区域东洞庭湖洲滩
数据量33.2 KB
数据格式*.xlsx
数据服务系统网址http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/879
项目基金国家自然科学基金(31570431,41601106);中国科学院重点部署项目(KFZD-SW-318);中国科学院青年创新促进会项目(2014337);湖南省自然科学基金(2018JJ3580)。
数据库(集)组成本数据集由5张表单组成,分别为“洞庭湖洲滩土壤元素含量”表,“样地信息”表,“样地管理记录”表,“分析方法记录”表,“标准样品测定记录”表。其中“洞庭湖洲滩土壤元素含量”表记录了洞庭湖三种典型湿地植物(苔草、荻和辣蓼)样地表层土壤元素监测数据,数据记录27条。本表格包括生态站代码、年、月、日、样地代码、样地名称、采样分区描述(微地形)、土壤类型、母质、植被/作物、采样深度(cm)、有机质(g/kg)、全氮(N g/kg)、全磷(P g/kg)、全钾(K g/kg)、有效磷(P mg/kg)、速效钾(K mg/kg)、全锰(Mn mg/kg)、全铁(Fe %)、铅(Pb mg/kg)、铬(Cr mg/kg)、镍(Ni mg/kg)、汞(Hg mg/kg)、砷(As mg/kg),共计24个字段。

Dataset Profile
TitleA dataset of soil elements on the beach of the Dongting Lake from 2012 to 2016
Data corresponding authorXie Yonghong (xyh@isa.ac.cn)
Data author(s)Li Xu, Zeng Jing, Hou Zhiyong
Time range2012–2016
Geographical scopeThe East Dongting Lake Beach
Data volume33.2 KB
Data format*.xlsx
Data service system<http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/879>
Sources of fundingNational Natural Science Foundation of China (31570431, 41601106); Key Deployment Project of Chinese Academy of Sciences (KFZD-SW-318);Youth Innovation Promotion Association of Chinese Academy of Sciences (2014337); Hunan Province Natural Science Foundation (2018J3580).
Dataset compositionThe dataset comprises 5 tables: Soil Elements of the Dongting Lake Beach, Sampling Plot Information, Sampling Plot Management Record, Analysis Method Record and Standard Sample Survey Record. Among them, the table of Soil Elements of the Dongting Lake Beach records the survey data of soil elements in surface layer of three typical wetland plants (Carex. sp, Triarrhena lutarioriparia and Polygonum hydropiper) of the Dongting Lake. With a total of 27 entries, this table consists of 24 fileds: station code, year, month, day, sample plot code, name of sample plot, sampling subplot description (micro-topography), soil type, parent material, vegetation/crop, sampling depth (cm), organic matter (g/kg), total nitrogen (N g/kg), total phosphorus (P g/kg), total potassium (K g/kg), available phosphorus (P mg/kg), rapidly available. potassium (unit: K mg/kg), total manganese (Mn mg/kg), total iron (Fe%), lead (Pb mg/kg), chromium (Cr mg/kg), nickel (Ni mg/kg), mercury (Hg mg/kg), arsenic (As mg/kg), and remarks.



引 言
洞庭湖位于长江中游荆江段南岸,是我国第二大淡水湖、长江重要的分洪沉沙调蓄湖泊和全球200个重要生态区之一,主要由东洞庭湖、南洞庭湖、西洞庭湖和横岭湖等主湖泊组成。它接纳湘、资、沅、澧四水和长江荆江河段松滋、太平、藕池三口,以及汨罗江、新墙河等湖区周边中小河流的来水来沙,经湖泊调蓄后由城陵矶出口汇入长江。洞庭湖是重要的国际湿地保护区域,具有调节江河径流、净化水质、保护生物多样性和改善生态环境等多种生态服务功能[1]
据史料记载,湖中的洲滩大部分起源于晚清后期至建国前后,它是长江与四水携带的泥沙在洞庭湖淤积的产物。洞庭湖区的土壤几乎全部为冲积湖积母质,湖泊洲滩为潮土、沼泽土和沼泽化草甸土,为壤土或沙壤土,厚达2 m以上。在汛期,大量泥沙、动植物残体沉积于洲土,为洲滩源源不断地补给有机质和矿物元素[2]。同时,洞庭湖四水流域有色金属矿场及其伴生矿地,大型化工厂的工业废水,洞庭湖周边居民的生活垃圾以及流入湖内的农药、化肥等的入湖共同造成了滩地土壤中重金属的积累,滩土中的重金属在一定条件下也可能重新释放到水中,严重影响湖泊水体质量[3]
洞庭湖湿地生态系统观测研究站(简称洞庭湖站)地处湖南省岳阳市郊区采桑湖南岸(29°30′N, 112°48′E),区内年均气温16.15℃,年均降水量1250–1450 mm,无霜期258–275 d,具有阳光充足,日照较长,雨量充沛,春夏冷暖气流交替频繁,夏秋晴热少雨,秋寒偏旱等特点。洞庭湖站自2009年组建以来,按中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)统一的监测规范,针对洞庭湖水文情势下,洲滩湿地生态系统中土壤主要理化性质、营养元素、重金属含量等指标进行长期定位监测。2012–2016年洞庭湖洲滩土壤元素含量数据集来自于加工处理后的洞庭湖3种典型湿地植物(苔草,荻和辣蓼)样地表层土壤元素监测数据,并包括相应的地理、土壤、植被、人为管理等背景信息,以及分析方法和质量控制信息。本数据集可以为洞庭湖土壤营养状况评估、环境质量评估、土壤污染风险评价以及环境土壤学研究等工作提供数据基础。

1 ? 数据采集和处理方法
1.1 ? 数据来源
本数据集的土壤元素状况数据来自2012–2016年洞庭湖站典型长期监测样地(简称“样地”)表层土壤的有机质、氮、磷、钾、有效磷、速效钾、铁、锰、铬、铅、镍、汞、砷含量监测数据。洞庭湖洲滩土壤监测以样地为单位开展。为了保证数据的空间代表性,各项指标在每次监测中都设置5个重复采样,每个重复采样又是来自10个采样点的混合土壤样品。取样时间为每年洪水前和洪水后,4月和11月中旬(实际根据洪水涨落确定,其中2016年由于3月起样地淹没,无法取样)。为了使用方便,将重复采样数据经校验审核后取平均值。为了保证数据的完整性,提取了相应样地背景信息、管理信息。为了体现数据的准确度和精密度,提取了各监测项目的分析方法记录和标准样品质控数据。将提取的数据按类别共生成5张表,分别命名为洞庭湖洲滩土壤元素含量、样地信息、样地管理记录、分析方法记录、标准样品测定记录。

1.2 ? 数据规范化
1.2.1 ? 样地的名称与代码的规范化
洞庭湖湿地生态系统观测研究站代码为DTM。根据CERN土壤监测规范,统一为3位,前2位为台站中文简称的汉语拼音缩写,第3位代表监测的主要生态系统类型,M表示湿地生态系统。样地代码按规范要求严格采用13位编码,台站代码(第1–3位)+监测类型编码(第4–7位)+监测要素分类码(第8–10位)+“_”(第11位)+长期监测采样地序号(第12–13位)[4]。本数据集提取的典型样地的监测类型有综合和辅助两种。综合样地(ZH)代表了所在区域的主要生态系统类型,采样面积能够满足几十年到上百年的尺度要求,并可在样地内或者附近开展水分、土壤、大气、生物的多要素联合观测。辅助样地(FZ)是综合样地的对照和补充,是不同植被类型和演替阶段的湿地。

1.2.2 ? 土壤分类归属的规范化
洞庭湖站在监测过程中参考土壤发生分类系统来对长期监测样地的土壤类型命名。在CERN土壤分中心开展的野外台站土壤分类规范化研究工作中[5],对各台站典型生态系统长期监测样地土壤的形成因素和剖面主要性状进行调查研究,分析探讨其发生过程,根据中国土壤发生分类(Genetic Soil Classification of China,GSCC)、中国土壤系统分类(Chinese Soil Taxonomy,CST)、美国土壤系统分类(Soil Taxonomy,ST)的分类标准对其进行了土壤类型划分,以便为数据使用者提供更可靠的土壤背景信息。

1.2.3 ? 深度范围的规范化
按发生层划分采样深度时,经常出现深度划分不规则的问题,影响了不同监测年份间和不同样地间数据的可比性。洞庭湖每年洪水带来的泥沙沉降或冲刷,都是洞庭湖洲滩演变过程中不可或缺的一部分。为了反映洞庭湖长期演变过程中的变化趋势,本数据集的采样深度保持在表层0–20 cm。



2 ? 数据集描述
2.1 ? 数据集结构
本数据集由6张数据表组成,它们分别为:
1. “洞庭湖洲滩土壤元素含量”表,记录土壤元素长期定位监测数据。本表格包括生态站代码、年、月、日、样地代码、样地名称、采样分区描述(微地形)、土壤类型、母质、植被(群落)类型、采样深度(cm)、有机质(g/kg)、全氮(g/kg)、全磷(g/kg)、全钾(g/kg)、有效磷(mg/kg)、速效钾(mg/kg)、全铁(%)、全锰(mg/kg)、铬(mg/kg)、铅(mg/kg)、镍(mg/kg)、汞(mg/kg)、砷(mg/kg),共计24个字段。本表是数据集的核心表格,其余5个表格均是对本表数据背景信息的记录。在涉及到的12种土壤元素中,碳、氮、磷、钾为植物营养大量元素,铁、锰属于植物营养微量元素,但含量过高或者在酸性土壤上会造成毒害;铬、铅、镍属于对生物有害的重金属元素;汞属于对生物有害的类金属元素;砷属于对生物有害的非金属元素[6]
2. “样地信息”表,记录各台站典型长期监测样地的基本信息,可以通过样地代码字段与“洞庭湖洲滩土壤元素含量”表关联。本数据表包括生态站名称,样地代码,样地名称,观测类别,生态系统类型,地理位置,代表性描述、周边环境和选址说明,海拔高度,地貌特征,土壤母质、土壤类型,气候条件,水分条件,动物活动情况,人类活动情况,备注,共计15个字段。土壤类型为洞庭湖站在研究和监测中确定的名称。为了增加数据的科学性,对主要的综合观测场样地增加了国内外主流的土壤分类体系命名。中国土壤发生分类(GSCC)是以土壤地带性学说为基础、结合中国实践拟定的土壤分类体系。中国土壤系统分类(CST)是以诊断层和诊断特征为基础,以发生的理论为依据,充分体现中国土壤特点的土壤分类体系。美国土壤系统分类(ST)是美国编制的以诊断层和诊断特征为基础的,以拼缀方式命名的谱系式土壤分类体系[7]
3. “样地管理信息”表,样地的主要管理数据,可以通过样地代码字段与“洞庭湖洲滩土壤元素含量”表关联。本数据表包括站代码、样地代码、样地名称、样地类型、观测年份、起始观测年份、观测目的、中国土壤发生分类土类、中国土壤发生分类亚类、母质、自然灾害、病虫害、人为干扰、样地管理负责人、备注,共计15个字段。
4. “分析方法记录”表,记录各项土壤元素状况监测指标的分析方法信息,可以通过分析项目名称字段与“洞庭湖洲滩土壤元素含量”表关联。本数据表包括站代码、分析项目名称、分析方法名称、分析方法引用标准、参考文献、备注、质控说明、质控人,共计8个字段。分析方法名称字段由前处理方法和检测方法两部分组成,两者之间用“-”分隔。引用标准字段记录的是分析方法的标准文献编号,国际标准为ISO开头,国家标准为GB开头,林业行业标准为LY开头,农业行业标准为NY开头,环境保护标准为HJ开头。分析方法也可以引用其他权威的专著,记录在引用参考文献字段。
5. “标准样品测定记录”表,记录各项土壤元素状况监测指标分析的标准样品质控数据,可以通过测定项目字段与“洞庭湖洲滩土壤元素含量”表关联。本数据表包括站代码、年份、标准样品名称、测定项目名称、单位、标样值、不确定度、标样分析方法、测定值(均值)、测定值的标准差、测定重复次数、测定值的分析方法、所用仪器名称、测定人、审核人,共计15个字段。标准样品编号字段记录的是经过国家质量监督检验检疫总局批准的土壤成分分析标准物质编号。标样值、不确定度和标样定值分析方法3个字段来自于对应土壤标样的标准物质证书。标样测定均值、标样测定标准差、标样测定重复次数、标样测定的分析方法、所用仪器名称5个字段记录的是台站实际分析时对土壤标准样品测试的情况,其中标样测定均值落在标样值加减不确定度的范围内时,说明台站对该分析项目测定的准确度合格;标样测定标准差低于不确定度时,说明台站对该分析项目测定的精密度合格。

2.2 ? 数据分布
本数据集的数据来自洞庭湖湿地生态系统小西湖综合观测场土壤生物采样地和洞庭湖湿地生态系统麻塘辅助观测场土壤生物采样地,其位置的坐标分别为:112.7857°–112.7985°E、29.4563°–29.4683°N,113.0607°–113.0707°E、29.2394°–29.2501°N。前者主要监测的植被类型为苔草和荻,后者主要监测的植被类型为辣蓼。在时间范围上,本数据集产生于2012–2016年,每年洪水前后进行一次监测。

2.3 ? 数据缺失情况
本数据集存在部分数据缺失。其中,各表的“备注”字段多为空,仅在需要额外说明时才有记录;“分析方法记录”表的“引用标准”和“引用参考文献”字段二选一记录即可;2016年3月,洞庭湖春季涨水一直未退,洲滩采样地被淹没,无法进行采样,因此,2016年洪水前土壤数据缺失。

2.4 ? 数据样例
本数据集的核心数据表为“洞庭湖洲滩土壤元素含量”表,该表格记录了土壤元素长期定位监测数据。数据使用者从“洞庭湖洲滩土壤元素含量”表开始,需要了解监测样地的基本信息时,可以在“样地信息”表的“样地名称”字段进行搜索,或者在“样地管理信息”表的“样地名称”字段,获得该样地的历史信息。需要了解土壤指标的分析方法时,可以在“分析方法记录”表的 “分析项目名称”字段进行搜索,获得该土壤指标使用的具体方法及出处;需要了解该土壤指标的分析质控信息时,可以在“标准样品测定记录”表的“测定项目”字段进行搜索,获得该土壤指标分析中使用的标准样品信息和标准样品测定的信息。


3 ? 数据质量控制和评估
3.1 ? 数据质量控制
在原始监测数据的多个重复采样进行平均前,首先对重复采样的数据进行Dixon和Grubbs校验确定变化异常的可疑数据[8],然后依据全部监测数据和相应的专业知识规则进行阈值、均值和变异情况校验[9],剔除明显异常的数据后再进行采样平均处理。土壤重金属测定过程中,使用标准土壤和测定土样一起消煮作为标线,因此无土壤重金属质量控制数据。

3.2 ? 数据质量评估
CERN 统一执行的土壤监测规范和土壤监测质量控制规范,保证了数据的完整性、一致性、准确度和精密度。在完整性方面,本数据集中的数据都具备完整的背景信息、人为活动记录、分析方法记录和分析质控记录。在一致性方面,台站、样地等空间位置信息和代码始终保持一致。准确度和精密度方面主要考虑数据实验室测定过程,将“标准样品测定记录”表中标样测定的相对误差(测定值与标样值的差值占标样值的百分比)作为准确度的度量标准,将对相同标准样品重复测定的相对偏差(重复测定的标准差占测定均值的百分比)作为精密度的度量标准。相对误差和相对偏差越低,说明分析结果越准确和精密。对“标准样品测定记录”表中质控数据进行分析发现,数据集中13种土壤指标测定的相对误差平均为4.24%,这些项目重复测试的相对偏差平均为3.76%。


4 ? 数据价值
洞庭湖洲滩土壤元素含量变化是湿地环境变化和元素循环的关键过程之一,受到洞庭湖湿地水文过程、植被覆盖和人类因素的长期影响。土壤元素含量是研究湿地植物–土壤–水相互作用最基础的指标。对土壤元素含量变化规律的长期监测可以避免短期观测中偶发事件的影响,更真实地反映出洞庭湖洲滩土壤元素含量变化的规律,而洞庭湖站又是本地区唯一进行长期连续土壤元素含量变化监测的野外台站。因此,本数据集对于洞庭湖土壤营养状况评估、环境质量评估、土壤污染风险评价以及环境土壤学研究等工作提供了重要的基础数据。


[1]
李峰, 谢永宏, 陈心胜, 等. 三峡工程运行对洞庭湖湿地植被格局的影响及调控机制[J]. 农业现代化研究, 2018, 39(6): 937-944.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[2]
谢永宏, 张琛, 蒋勇. 洞庭湖湿地生态环境演变[M]. 长沙: 湖南科学技术出版社, 2014.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[3]
YALCIN M G, ILHAN S. Multivariate Analyses to Determine the Origin of Potentially Harmful Heavy Metals in Beach and Dune Sediments from Kizkalesi Coast (Mersin), Turkey[J]. Bulletin of Environmental Contamination & Toxicology, 2008, 81(1): 57-68.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[4]
中国生态系统研究网络科学委员会. 陆地生态系统土壤观测规范[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2007: 317-318.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[5]
施建平, 杨林章. 陆地生态系统土壤观测质量保证与质量控制[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2012: 363-375.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[6]
刘铮. 中国土壤微量元素[M]. 南京: 江苏科学技术出版社, 1996: 1-4.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[7]
周健民, 沈仁芳. 土壤学大辞典[M]. 北京: 科学出版社, 2013: 596-598.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[8]
中华人民共和国国家标准. GB 17378.2-2007 海洋监测规范 第2部分: 数据处理与分析质量控制[S]. 北京: 中国标准出版社, 2007: 7-9.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[9]
施建平, 沈志宏, 苏贤明, 等. 基于知识规则的数据质量检验方法在农田土壤监测中的应用[J]. 科研信息化技术与应用, 2012, 3(2): 53-61.

+?CSCD?·?Baidu Scholar


数据引用格式
李旭, 曾静, 侯志勇. 2012–2016年洞庭湖洲滩土壤元素含量数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (2019-08-31). DOI: 10.11922/sciencedb.879.

稿件与作者信息

论文引用格式
李旭, 曾静, 侯志勇, 等. 2012–2016年洞庭湖洲滩土壤元素含量数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2020, 5(2). (2020-06-17). DOI: 10.11922/csdata.2019.0059.zh.
李旭Li Xu

主要承担工作:数据提取、数据整合、质量控制和评估。
(1985—),男,湖南湘阴人,硕士,工程师,研究方向为湿地生态,土壤长期监测管理和数据质量控制。

曾静Zeng Jing

主要承担工作:土壤指标测定,数据质量控制和审核。
(1981—),女,湖南湘潭人,硕士,高级工程师,研究方向为湿地生态。

侯志勇Hou Zhiyong

主要承担工作:数据校验,数据表结构设计。
(1983—),男,湖南安仁人,硕士,高级工程师,研究方向为湿地生态。

谢永宏Xie Yonghong

主要承担工作:数据质量评估和总体工作部署。
xyh@isa.ac.cn
(1974—),男,湖南永兴人,博士,研究员,研究方向为湿地生态修复和设计。

陈心胜Chen Xinsheng

主要承担工作:数据质量评估和总体工作部署。
(1970—),男,河南商丘人,博士,研究员,研究方向为湿地生态。

李峰Li Feng

主要承担工作:数据质量评估和总体工作部署。
(1981—),男,山东高青人,博士,研究员,研究方向为湿地生态。


相关话题/土壤 数据 信息 代码 指标

  • 领限时大额优惠券,享本站正版考研考试资料!
    大额优惠券
    优惠券领取后72小时内有效,10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材,产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频,无论您是考研复习、考证刷题,还是考前冲刺等,不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...
    本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19
  • 2005–2015年青藏高原东南部贡嘎山峨眉冷杉林土壤物理性质和元素数据集
    摘要&关键词摘要:贡嘎山位于青藏高原和四川盆地的过渡带。峨眉冷杉林是贡嘎山暗针叶林的重要组成部分。采用规范的调查监测方法获取峨眉冷杉土壤物理性质和元素对直接揭示土壤质量的变化具有重要意义,也为模拟山地生态系统物质循环过程提供参数。中国科学院贡嘎山高山生态系统观测试验站(简称“贡嘎山站”)是中国生态系 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 1999–2016年鼎湖山季风常绿阔叶林凋落物月回收量数据集
    摘要&关键词摘要:凋落物作为连接植物群落与土壤间的纽带,在森林生态系统的物质循环、能量流动和信息传递三大功能中发挥着重要作用,是森林生态系统物质循环和能量流动中的重要结构和功能单元,准确定量森林生态系统的凋落物量是相关研究工作的基础。作为中国生态系统研究网络(ChineseEcosystemRese ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 1998–2018年中国科学院贡嘎山高山生态系统观测试验站气象数据集
    摘要&关键词摘要:气象数据作为气候变化基础数据,对全球气候变化和极端气候事件提供基础数据支撑。中国科学院贡嘎山高山生态系统观测试验站(简称贡嘎山站)是中国生态系统研究网络(CERN)和国家野外科学观测定位研究站之一。贡嘎山地处于青藏高原的东南缘,是全球变化最为敏感区域之一,在高山生态系统中具有典型性 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2007–2013年华北平原典型灌溉农田生态系统日通量数据集——以栾城站为例
    摘要&关键词摘要:基于微气象学原理的涡度相关技术已成为陆地生态系统与大气间CO2和水热通量交换的标准观测手段之一。本数据集为中国科学院栾城农业生态系统试验站自涡度相关系统架设完成至2013年积累的通量数据,时间跨度从2007年10月至2013年9月,覆盖6个连续作物年,数据项包含蒸散量(ET)、降雨 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2009–2016年亚热带典型常绿落叶阔叶混交林凋落物回收量及现存量动态数据集
    摘要&关键词摘要:常绿落叶阔叶混交林是我国北亚热带地区最具代表性的植被类型。通过野外固定样地凋落物长期观测,本数据集整理了2009–2016年神农架典型常绿落叶阔叶混交林凋落物的月回收量及年现存量,具体包括枯枝、枯叶、落果(花)、树皮、苔藓地衣及杂物的干重。用户可以按照凋落物类型、时间、凋落物器官进 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 1997–2010年胶州湾叶绿素<i>a</i>浓度数据集
    摘要&关键词摘要:叶绿素a是植物光合作用中的重要光合色素。海水中的叶绿素a浓度是浮游植物现存量的重要指标,可以表征水域初级生产者的固碳能力。海水中的叶绿素a浓度数据一直是海洋生态系统研究的基础数据,也是海域生物资源评估的重要依据。胶州湾是我国海洋生态系统研究的典型模式海湾,其生物区系结构具有南黄海的 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2004–2016年中国生态系统研究网络(CERN)台站水中八大离子数据集
    摘要&关键词摘要:水是自然界重要的组成物质,是生态系统的主要环境因子,中国生态系统研究网络(CERN)对中国典型生态系统水环境开展了长期定位监测。本数据集收集整理了CERN34个生态站2004–2016年地下水、静止地表水、流动地表水的八大离子(Ca2+、Mg2+、Na+、K+、HCO3-、CO32 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2006–2010年胶州湾水文和化学环境因子监测数据集
    摘要&关键词摘要:本数据集整理了2006–2010年胶州湾生态系统研究站10个常规监测站点的水文和水化学资料,包括7个监测指标(水温、盐度、氨氮、硝酸盐、磷酸盐、硅酸盐和亚硝酸盐),按标准水层、季度月(2、5、8和11月)采集的1216个样品的分析结果。针对调查和分析手段,采用国标方法、国际规范的数 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2009–2016年北亚热带常绿落叶阔叶混交林土壤水分含量数据集
    摘要&关键词摘要:土壤水分含量是研究土壤水分状况和动态的基础指标,是陆地生态系统水环境长期定位观测的重要指标之一。常绿落叶阔叶混交林是我国北亚热带地带性的植被类型。研究区域位于湖北西部神农架地区,是三峡库区和南水北调中线工程的重要集水区。本数据集收集了湖北神农架森林生态系统国家野外科学观测研究站暨中 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2012–2016年湖北神农架森林生态系统国家野外科学观测研究站地下水位数据集
    摘要&关键词摘要:地下水是一个地区重要的自然资源,地下水位数据可为研究地下水的长期变化提供重要的参考资料。本数据集收集整理了湖北神农架森林生态系统国家野外科学观测研究站(简称神农架站,SNF)采用人工记录方法观测的2012年6月至2016年12月地下水位埋深数据,共计1675条记录。为了便于用户了解 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02