删除或更新信息,请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

2005–2015年中国生态系统研究网络农田生态系统生态站表层土壤有机碳密度数据集

本站小编 Free考研考试/2022-01-02


摘要&关键词
摘要:耕地有机碳是农田土壤碳库的重要组成部分。中国耕地土壤分布广泛,土壤的区域异质性高,利用方式和种植制度复杂多样,因此研究耕地有机碳及储量的变化规律,摸清耕地土壤的固碳能力,认识耕地固碳与生产力保持的耦合机制,对中国来讲尤其重要。国内很多****利用全国第二次土壤普查数据、文献报道的数据开展相关研究,但总体上看,系统的、长期的耕地土壤观测与试验数据相对缺乏。本数据集利用中国生态系统研究网络19个涵盖不同农田生态系统的生态站多年系统的表层土壤理化性质实测数据,结合有机碳估算模型,计算出2005–2015年来中国主要农田生态系统生态站的表层土壤有机碳密度,可以为更准确地估算中国农田耕层土壤有机碳储量、研究其空间分布特征提供数据基础。
关键词:表层土壤有机碳密度;农田生态系统;中国生态系统研究网络;长期观测

Abstract & Keywords
Abstract:?Soil organic carbon in cultivated land is an important component of farmland soil carbon pool. Because of wide distribution and high soil heterogeneity of the cultivated land in China, the land use patterns and planting systems are complex and diverse. It is particularly important for China to study the changes of organic carbon and its storage in cultivated land, to figure out the carbon sequestration capacity of cultivated land, and to understand the coupling mechanism between carbon sequestration and productivity maintenance of cultivated land. A number of Chinese scholars use the data of the second national soil survey and the data reported in the literature to carry out relevant research, but generally speaking, systematic and long-term observational and experimental data of cultivated land soil are relatively scarce. This dataset calculates the topsoil organic carbon density of ecological stations covering main agricultural ecosystems in China from 2005 to 2015 based on the estimation model of organic carbon as well as the measured data of physical and chemical properties of topsoil from 19 China Ecosystem Research Network (CERN) agricultural stations covering different agricultural ecosystems. It can serve as the basis for estimating more accurately the soil organic carbon storage and studying its spatial distribution characteristics of farmland in China.
Keywords:?topsoil organic carbon density;?agricultural ecosystem;?Chinese Ecosystem Research Network;?long-term observation

数据库(集)基本信息简介
数据库(集)名称2005–2015年中国生态系统研究网络农田生态系统生态站表层土壤有机碳密度数据集
联系人苏文(suw@igsnrr.ac.cn)
原始数据生产者CERN站观测人员站长所属研究所
阿克苏站李国振、康金花赵成义中国科学院新疆生态与地理研究所
安塞站吴瑞俊、李够霞陈云明中国科学院水利部水土保持研究所
策勒站热普开提、李向义曾凡江中国科学院新疆生态与地理研究所
常熟站王书伟、周伟颜晓元中国科学院南京土壤研究所
长武站党廷辉刘文兆中国科学院水利部水土保持研究所
封丘站李小丽丁维新中国科学院南京土壤研究所
阜康站兰中东、李原理马健中国科学院新疆生态与地理研究所
海伦站郝翔翔韩晓增中国科学院东北地理与农业生态研究所
拉萨站何永涛、孙维张扬建中国科学院地理科学与资源研究所
临泽站苏永中、杨荣赵文智中国科学院西北生态环境资源研究院
栾城站张玉铭、程一松、胡春胜沈彦俊中国科学院遗传与发育生物学研究所
奈曼站李玉强、苏娜、黄文达赵学勇中国科学院西北生态环境资源研究院
千烟洲站杨风亭、张宏志王辉民中国科学院地理科学与资源研究所
沙坡头站李小军、虎瑞李新荣中国科学院西北生态环境资源研究院
沈阳站樊月玲、郑立臣陈欣中国科学院沈阳应用生态研究所
桃源站陈春兰、傅心赣魏文学中国科学院亚热带农业生态研究所
盐亭站况福虹朱波中国科学院成都山地灾害与环境研究所
鹰潭站宗海宏、官早香孙波中国科学院南京土壤研究所
禹城站田振荣、娄金勇欧阳竹中国科学院地理科学与资源研究所
数据时间范围2005–2015年
地理区域中国生态系统研究网络(CERN)19个农田生态站,包括阿克苏站、安塞站、常熟站、长武站、封丘站、海伦站、栾城站、拉萨站、千烟洲站、沈阳站、桃源站、禹城站、盐亭站、鹰潭站、策勒站、阜康站、临泽站、奈曼站、沙坡头站。
数据量0.17 MB
数据格式*.xlsx
数据服务系统网址http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/878
基金项目国家重点研发计划(2017YFC0503803)
数据库(集)组成数据文件包含4个数据表单:“土壤有机碳密度”表单,包括19个农田生态站2005–2015年的表层土壤有机碳密度数据,748条数据记录;“样地信息”表单,包括数据涉及样地的描述信息,63条数据记录;“产量信息”表单,包括相应年份的作物产量数据,653条数据记录;“施肥信息”表单,包括相应年份的肥料施用量数据,1240条数据记录。

Dataset Profile
TitleA dataset of topsoil organic carbon density for agricultural ecosystem field stations of Chinese Ecosystem Research Network (2005 – 2015)
ContactSu Wen (suw@igsnrr.ac.cn)
Original data producersCERN stationObserverDirectorInstitute
AkesuLi Guozhen, Kang JinhuaZhao ChengyiXinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences
AnsaiWu Ruijun, Li GouxiaChen YunmingInstitute of Soil and Water Conservation, Chinese Academy of Sciences & Ministry of Water Resources
CeleRefkat, Li XiangyiZeng FanjiangXinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences
ChangshuWang Shuwei, Zhou WeiYan XiaoyuanInstitute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences
ChangwuDang TinghuiLiu WenzhaoInstitute of Soil and Water Conservation, Chinese Academy of Sciences & Ministry of Water Resources
FengqiuLi XiaoliDing WeixinInstitute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences
FukangLan Zhongdong, Li YuanliMa JianXinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences
HailunHao XiangxiangHan XiaozengNortheast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences
LhasaHe Yongtao, Sun WeiZhang YangjianInstitute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences
LinzeSu Yongzhong, Yang RongZhao WenzhiNorthwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinese Academy of Sciences
LuanchengZhang Yuming, Cheng Yisong, Hu ChunshengShen YanjunInstitute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of Sciences
NaimanLi Yuqiang, Su Na, Huang WendaZhao XueyongNorthwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinese Academy of Sciences
QianyanzhouYang Fengting, Zhang HongzhiWang HuiminInstitute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences
ShapotouLi Xiaojun, Hu RuiLi XinrongNorthwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinese Academy of Sciences
ShenyangFan Yueling, Zheng LichenChen XinInstitute of Applied Ecology, Chinese Academy of Sciences
TaoyuanChen Chunlan, Fu XinganWei WenxueInstitute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences
YantingKuang FuhongZhu BoInstitute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences & Ministry of Water Resources
YingtanZong Haihong, Guan ZaoxiangSun BoInstitute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences
YuchengTian Zhenrong, Lou JinyongOuyang ZhuInstitute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences
Time range2005 – 2015
Geographical scope19 agricultural field stations of the Chinese Ecosystem Research Network (CERN), including stations of Aksu, Ansai, Changshu, Changwu, Fengqiu, Hailun, Luancheng, Lasa, Qianyanzhou, Shenyang, Taoyuan, Yucheng, Yanting, Yingtan, Cele, Fukang, Linze, Naiman, and Shapotou.
Data volume0.17 MB
Data format*.xlsx
Data service system<http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/878>
Source of fundingNational Key R&D Program of China (2017YFC0503803)
Dataset compositionThe dataset is an Excel file which is composed of four sheets. the “Soil Organic Carbon Density” sheet stores topsoil organic carbon density data for 19 stations from 2005 to 2015, containing 748 records; the “information of plots” sheet stores the basic background information of the plots related to the data, containing 763 records; the “yield information” sheet stores crop yield data for the corresponding years, containing 653 record; the “fertilization information” sheet stores the fertilizer application data for the corresponding year, containing 1,240 records.



引 言
土壤有机碳是地球陆地生态系统最重要和活跃的碳库, 同时又是土壤肥力和基础地力的最重要的物质基础。由于受到人类活动的强烈影响,农田土壤碳库的研究一直是碳循环研究的热点,也是全球变化、温室气体减排和粮食安全等问题研究的核心内容之一[1-2]。耕地有机碳是农田土壤碳库的重要组成部分。在自然因素和农业管理措施的作用下,农田耕层土壤碳库在不断地变化,这种变化不仅改变土壤肥力,而且影响区域乃至全球碳循环[3-4]。自然资源部《2016中国国土资源公报》显示,中国耕地面积为135 Mhm2左右,约占我国国土面积的14%。由于中国耕地土壤分布广泛,利用方式和种植制度复杂多样,土壤的区域异质性高[5],因此,研究耕地有机碳及储量的变化规律,摸清耕地土壤的固碳能力,认识耕地固碳与生产力保持的耦合机制,对中国来讲尤其重要[1,6]
20世纪70年代末到80年代初开展的全国第二次土壤普查,获得了较为详细的全国范围内的土壤状况数据[7]。农业部与中国农业科学院于1987年在我国东北、甘新、黄土高原、黄淮海、长江中下游、华南和西南等7大农业主产区,建立了由9个监测基地组成的全国土壤肥力和肥力效应监测网,监测我国不同区域、不同土壤类型、不同施肥处理下肥料效应和肥料利用率、土壤肥力演变规律和肥料对环境影响等[8]。2014年,全国农业技术推广服务中心编辑出版了《测土配方施肥土壤基础养分数据集》(2005–2014年),收集了全国2948个农业县(农场、单位)的土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾和pH等数据[9]。国内很多****以这些数据为基础,利用不同时期的耕地质量监测数据、采样数据、发表文献的数据[3-4,7,10]等,开展了国家[5,9,11]、区域[12]、省域[3,13]等不同尺度上耕地土壤有机碳时空分布、碳储量及固碳潜力等方面的研究。但是总体上看,我国在土壤研究方面的长期试验与监测数据存在覆盖面小、持续时间较短、不够系统与规范等问题[8,14]
中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)由中国科学院于1988年组建,目前有农田、森林、草地、荒漠、湖泊、海湾、沼泽、喀斯特和城市9类生态系统的44个生态站[15-16]。其中,农田生态系统生态站涵盖了松嫩平原农田生态系统、下辽河平原农田生态系统、华北太行山前平原农田生态系统、黄淮海平原农田生态系统、太湖平原农田生态系统、南方丘岗区农田生态系统、洞庭湖平原农田生态系统、川中丘陵农田生态系统、黄土高原农田生态系统和荒漠绿洲农田生态系统[17]。CERN制定了统一的大气、水分、土壤和生物要素变化观测指标体系。1998年以来,每个生态站根据指标体系,按规定的时间频度进行观测[16,18]。农田生态系统土壤观测通过观测生态站所在地区的代表性农田生态系统主要类型土壤的组分、结构和重要生态过程的变化规律,为区域农田土壤质量的变化规律提供长期、系统的观测数据[19]。土壤有机碳密度是表征土壤质量及陆地生态系统对全球变化贡献大小和衡量土壤中有机碳储量的重要指标[12]。利用CERN农田生态系统生态站的土壤观测数据,计算各站多年表层土壤有机碳密度,可以为今后的农田土壤碳库研究提供数据支持。

1 ? 数据采集和处理方法
耕作土壤剖面一般分作三层:表土层、心土层和底土层。其中最上部的表土层深度大致0~15(20)cm,是物质转化较快、干湿寒温变化较大的一层[20]。本数据集以CERN农田生态站表层土壤理化性质实测数据为基础,结合有机碳估算模型,计算表层土壤有机碳密度。
1.1 ? 基础数据
一般认为,土壤有机碳密度是由土壤有机碳含量、砾石(粒径>2 mm)含量和容重共同决定。有研究认为,中国农业土壤经过长期人为的耕作熟化,耕层中粒径>2 mm的砾石体积含量可能不是很大,可以忽略不计[5,21]。因此本数据集主要收集了CERN农田生态站的表层土壤有机质与土壤容重实测数据以及采样地点地理位置、主要作物、管理方式等信息。数据来自“国家生态科学数据中心资源共享服务平台”(http://www.cnern.org.cn)中的生态系统长期监测数据集。
CERN在2002–2005年间系统地建立了土壤长期监测规范[22]。为在国家和区域尺度上保证农田生态系统观测数据的可比性,并为区域农业的可持续发展提供决策依据,CERN农田生态站在综合观测场、辅助观测场采用相同的观测项目和观测方法进行土壤观测,以同时观测不同管理方式下农田生态过程的演化;各站还设置了站区调查点,以获取区域农户管理模式下土壤质量的变化。综合观测场设置在生态站所在区域内最具代表性的农田类型的典型地段,其土壤类型、种植模式与管理制度等具有典型性和代表性;辅助观测场是作为综合观测场的对照和补充,一般设置空白(不施肥)、化肥、化肥配合秸秆处理3种观测类型;站区调查点主要选择耕作、轮作及土壤类型与综合观测场一致或相近的、有代表性的农户地块[19,23]。按照《CERN陆地生态系统土壤观测规范》,表层土壤有机质的观测频率为2~3年一次,有些生态站根据自身观测能力与条件,提高了观测频率;土壤容重的观测频率则为5年一次。本数据集选取了表层土壤有机质观测时间序列不少于5年的19个生态站综合观测场和辅助观测场的相关数据,时间范围为2005–2015年。19个生态站包含农田生态站14个,荒漠农田复合生态站5个(表1)。
表1 ? 生态站基本信息
序号生态站名称生态站代码主要作物所在地点
1阿克苏站AKA棉花新疆维吾尔自治区阿克苏地区农一师八团七连
2安塞站ASA玉米、大豆陕西省延安市安塞县墩滩村
3常熟站CSA水稻、小麦江苏省苏州市常熟市辛庄镇
4长武站CWA小麦、玉米陕西省长武县洪家镇王东村
5封丘站FQA小麦、玉米河南省新乡市封丘县潘店镇
6海伦站HLA大豆、玉米黑龙江省海伦市西门外
7栾城站LCA小麦、玉米河北省石家庄市栾城区栾城镇聂家庄村
8拉萨站LSA小麦、油菜西藏自治区拉萨市达孜县德庆镇
9千烟洲站QYA水稻江西省泰和县灌溪镇
10沈阳站SYA玉米、大豆辽宁省沈阳市苏家屯区十里河镇十里河村
11桃源站TYA水稻湖南省常德市桃源县宝洞屿村
12禹城站YCA小麦、玉米山东省德州市禹城市市中街道办事处南北庄村
13盐亭站YGA小麦、玉米四川省盐亭县林山乡截流村
14鹰潭站YTA水稻、花生江西省鹰潭市余江县刘家站
15策勒站CLD棉花新疆维吾尔自治区策勒县策勒乡托帕艾日克村
16阜康站FKD棉花、小麦新疆维吾尔自治区阜康市阜北农场(新疆生产建设兵团222团)
17临泽站LZD小麦、玉米甘肃省张掖市临泽县平川镇五里墩村
18奈曼站NMD玉米内蒙古自治区通辽市奈曼旗大柳树村
19沙坡头站SPD小麦、玉米宁夏回族自治区中卫市迎水桥镇沙坡头

各指标测定方法如下:土壤容重全部采用环刀法测定。土壤有机质除海伦站、沈阳站外,均采用重铬酸钾氧化–外加热法测定;沈阳站主要采用元素分析仪测定法,海伦站土壤有机质测定方法具体情况见表2。
表2 ? 海伦站历年土壤有机质测定方法汇总
年份海伦站测定方法
2005重铬酸钾氧化–外加热法
2006重铬酸钾氧化–外加热法
2007元素分析仪测定法
2008元素分析仪测定法
2009元素分析仪测定法
2010重铬酸钾氧化–外加热法
2011重铬酸钾氧化–外加热法
2012重铬酸钾氧化–外加热法
2013重铬酸钾氧化–外加热法
2015重铬酸钾氧化–外加热法


1.2 ? 数据处理方法
原始数据表中包含了表层和剖面的数据,其中表层土壤数据记录了各个样地不同采样区的数据;同时数据存在采样深度、观测频度等不一致的现象。因此在计算土壤碳密度之前,需要对数据进行预处理,计算出各样地表层土壤的有机质平均含量和平均容重。
1.2.1 ? 土壤有机质数据的处理
首先需要从原始数据表中提取出表层土壤有机质数据。数据的选取分3种情况:(1)单一深度表层土壤有机质,多数生态站表层土壤深度为20 cm,有些生态站为15 cm;(2)个别生态站表层土壤有机质分为0~10 cm、10~20 cm,需要选取两个土层数据;(3)有些生态站个别年份仅有土壤剖面有机质,因此采用土壤剖面0~10 cm、10~20 cm土壤有机质作为替代值。筛选结果数据进行异常值剔除后,按年、月、作物类型计算各样地表层土壤有机质的算数平均值,得到多年样地尺度的表层土壤有机质数据。

1.2.2 ? 土壤容重数据的处理
土壤容重数据与土壤有机质采用同样的方法处理,得到多年样地尺度的表层土壤容重数据。再根据样地、年、月、采样深度等与有机质数据进行匹配。由于表层土壤容重的观测频度低于有机质,因此多数年份的有机质缺少对应的土壤容重数据。对于缺失的土壤容重,采取以下方法确定:
(1)以该样地已有的相应深度的容重替代,原则是:2010年之前缺失容重的以2005年容重值替代,2010年与2015年之间缺失容重的以2010年容重值替代。
(2)对无容重数据的土层,根据该样地已有容重数据,建立其与有机质含量的回归关系[24-25],从而估算出缺失的容重值,并在备注中注明为“计算容重”。

1.2.3 ? 辅助数据的整理
由于农田生态系统的土壤有机碳含量会受耕作方式、肥料施用、秸秆还田等人为因素的强烈影响[3-4,9],因此整理了有机质数据所涉及样地的描述信息,并提取了各个样地相应年份的作物产量、施肥(包括秸秆还田)等方面数据,筛选、整合、规范化后形成影响因素数据表。


1.3 ? 土壤有机碳密度计算
土壤有机碳密度是指单位面积一定深度的土层中土壤有机碳的质量。鉴于数据实际情况,本数据集采用了不同的计算方式得到表层土壤有机碳密度。
单一土层(15cm或20cm)土壤有机碳密度的计算公式为[25,26,27 ]
SOC=0.58×OM×BD×H/100 (1)
式中,SOC为表层土壤有机碳密度(kg/m2);0.58 为Bemmelen换算系数,该系数乘以有机质含量求得碳含量;OM为有机质含量(g/kg);BD为土层容重(g/cm3);H为土层厚度(cm)。
包含2个实测土层的表层土壤有机碳密度计算方法为:按照公式(1)分别计算0~10 cm、10~20 cm土壤有机碳密度,再将2个层次的土壤有机碳密度累加[25,27-28],即得到0~20 cm的土壤有机碳密度。


2 ? 数据样本描述
本数据集的数据存储格式为Excel文件。文件包含4个数据表单,“土壤有机碳密度”表单主要为19个农田生态站2005–2015年的表层土壤有机碳密度数据,共计748条数据记录;“样地信息”表单记录数据涉及样地的描述信息,包含63条数据记录;“产量信息”表单记录相应年份的作物产量数据,包含653条数据记录;“施肥信息”表单记录相应年份的肥料施用量(包括秸秆还田量)数据,共有1240条数据记录。表3至表6列出4个数据表单所包含的具体字段名称、类型及示例。
表3 ? 土壤有机碳密度表内容
序号字段名称数据类型量纲示例
1生态站名称字符型封丘站
2生态站代码字符型FQA
3数字型2005
4数字型10
5数字型20
6样地代码字符型FQAZH01
7样地名称字符型封丘站综合观测场
8采样分区描述(微地形)字符型平地
9土壤类型字符型潮土
10土壤母质字符型黄河冲积物
11作物类别字符型粮食作物
12作物名称字符型玉米
13采样深度字符型cm0~20
14土壤有机碳密度数字型kg/m21.48
15备注字符型计算容重

表4 ? 样地信息表内容
序号字段名称数据类型量纲示例
1生态站名称字符型封丘站
2样地代码字符型FQAZH01
3样地名称字符型封丘站综合观测场
4建立时间数字型2004
5面积数字型m21750
6形状字符型长方形
7代表性描述字符型该观测场的土壤为潮土,代表了当地的主要土壤类型,施肥水平一般每亩每年使用纯氮30公斤,纯磷12公斤,根据天气和作物情况,小麦一般灌溉2–4次,玉米灌溉1–2次,地下水漫灌,每次每亩80方左右。机械耕地后播种小麦,机械收割,秸秆还田。小麦收获后人工点种玉米,玉米收获后秸秆还田。周边环境与观测场基本一致。
8地点字符型河南省新乡市封丘县潘店镇
9经度数字型°E114.5416
10纬度数字型°N35.018
11海拔高度数字型m67.5
12土壤类型字符型潮土
13地形地貌字符型平地
14主要作物字符型小麦、玉米
15轮作方式字符型小麦–玉米
16管理方式字符型冬小麦–夏玉米轮作,机械耕种,小麦在播种时撒施尿素、磷酸二铵做底肥,在返青拔节期灌水,同时撒施尿素;玉米在拔节期灌水,同时撒施尿素和磷酸二铵。小麦、玉米秸秆全部还田。

表5 ? 产量信息表内容
序号字段名称数据类型量纲示例
1生态站名称字符型封丘站
2数字型2005
3作物类别字符型粮食作物
4作物名称字符型玉米
5作物品种字符型郑单958
6单产数字型kg/公顷9759
7备注字符型

表6 ? 施肥信息表内容
序号字段名称数据类型量纲示例
1生态站名称字符型封丘站
2数字型2005
3数字型11
4数字型4
5样地代码字符型FQAZH01
6样地名称字符型封丘站综合观测场
7作物名称字符型小麦
8作物生育时期字符型播种期
9施肥方式与数量字符型底施尿素225kg/公顷,磷酸二铵225kg/公顷
10备注字符型基肥


3 ? 数据质量控制
3.1 ? 异常值检查
异常数据的判定统计学上有不同的方法,对于排除小样本容量的异常数据,格拉布斯(Grubbs)检验法目前被认为较其他方法更为有效[29-30],有****应用该方法进行土壤数据异常值的剔除[31,32,33 ]。本数据集采用格拉布斯检验法对土壤有机质、土壤容重实测数据进行异常值的判断与剔除,具体方法如下:
对于每个样地的数据,按从小到大的顺序排列后计算平均值以及标准差,然后计算格拉布斯检验统计量;显著性水平取0.05,与格拉布斯表中的相应临界值进行比较,若计算的格拉布斯统计量大于格拉布斯临界值,则认为该数据为异常数据;将其剔除后重新计算余下的数据,直至确认无异常数据为止。

3.2 ? 数据规范化
(1)样地名称与代码的规范化
样地名称以生态站简称加观测场分类表示,辅助观测场还需包含观测类型,如:常熟站综合观测场、常熟站土壤生物辅助观测场(空白)。样地代码采用7位编码,从左至右,第1–3位为站代码,4–5位为观测场分类码,第6–7位为观测场在本类观测场中的序号。站代码的编码规则为:前2位为生态站中文名称的汉语拼音缩写;第3位代表监测的主要生态系统类型,其中“A”表示农田生态系统,“D”表示荒漠生态系统。观测场分类码中,“ZH”表示综合观测场,“FZ”表示辅助观测场。例如,常熟站综合观测场的代码为“CSAZH01”、常熟站土壤生物辅助观测场(空白)的代码为“CSAFZ01”。
(2)要素项内容的规范整理
同一样地的采样分区描述、土壤类型、土壤母质、作物名称等要素项的内容,由于观测人员不同,造成不同年份的表述方式有所差异。因此分样地对这些要素项的描述进行规范化,使多年的记录内容保持一致,如:同一样地的土壤母质,有的年份记为“第四纪红黏土”,有的年份记为“第四纪红色黏土”,统一为“第四纪红黏土”。其中,根据《中国土壤分类与代码》(GB/T 17296-2009)对“土壤类型”要素项内容进行了重新划分,原则上填写土类,有些生态站填写的是亚类,但也予以保留,只是检查其名称是否符合标准。


4 ? 数据价值
本数据集以CERN多年系统的表层土壤理化性质实测数据为基础,结合有机碳估算模型,计算出近10年来中国主要农田生态系统系统生态站的表层土壤有机碳密度,具有较高的实际使用价值,可以为更准确地估算中国农田耕层土壤有机碳储量、研究其空间分布特征提供数据基础。

数据作者分工职责
苏文(1968—),女,北京市人,学士,高级工程师,研究方向为生态信息学。主要承担工作:数据整理及论文撰写。
此外,陈春兰、陈欣、陈云明、程一松、党廷辉、丁维新、樊月玲、傅心赣、官早香、韩晓增、郝翔翔、何永涛、胡春胜、虎瑞、黄文达、康金花、况福虹、兰中东、李够霞、李国振、李向义、李小军、李小丽、李新荣、李玉强、李原理、刘文兆、娄金勇、马健、欧阳竹、热普开提、沈彦俊、苏娜、苏永中、孙波、孙维、田振荣、王辉民、王书伟、魏文学、吴瑞俊、颜晓元、杨风亭、杨荣、曾凡江、张宏志、张扬建、张玉铭、赵成义、赵文智、赵学勇、郑立臣、周伟、朱波、宗海宏等主要承担各站数据的监测和质量控制。

致 谢
感谢阿克苏站、安塞站、常熟站、长武站、封丘站、海伦站、栾城站、拉萨站、千烟洲站、沈阳站、桃源站、禹城站、盐亭站、鹰潭站、策勒站、阜康站、临泽站、奈曼站与沙坡头站在数据采集方面的辛勤付出,感谢CERN土壤分中心和综合中心在原始观测数据质量控制与数据发布服务等方面所做的工作。


[1]
潘根兴, 赵其国, 蔡祖聪. 《京都议定书》生效后我国耕地土壤碳循环研究若干问题[J]. 中国基础科学, 2005 (02): 12-18.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[2]
师晨迪, 许明祥, 邱宇洁. 几种不同方法估算农田表层土壤固碳潜力: 以甘肃庄浪县为例[J]. 环境科学, 2016, 37(03): 1098-1105.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[3]
赵明松, 李德成, 王世航. 近30年安徽省耕地土壤有机碳变化及影响因素[J]. 土壤学报, 2018, 55(03): 595-605.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[4]
李金全, 李兆磊, 江国福, 等. 中国农田耕层土壤有机碳现状及控制因素[J]. 复旦学报(自然科学版), 2016, 55(02): 247-256, 266.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[5]
许泉, 芮雯奕, 何航, 等. 不同利用方式下中国农田土壤有机碳密度特征及区域差异[J].中国农业科学, 2006(12): 2505-2510.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[6]
张萌萌, 刘梦云, 常庆瑞, 等. 陕西黄土台塬近三十年耕地动态变化的表层土壤有机碳效应研究[J/OL].生态学报. 2019(18): 1-9. [2019-08-07]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2031.Q.20190704.1606.038.html.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[7]
吴乐知, 蔡祖聪. 基于长期试验资料对中国农田表土有机碳含量变化的估算[J]. 生态环境, 2007 (06): 1768-1774.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[8]
全国农业技术推广中心, 中国农业科学院农业资源与区划所. 耕地质量演变趋势研究[M]. 北京: 中国农业科学技术出版社, 2008.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[9]
杨帆, 徐洋, 崔勇, 等. 近30年中国农田耕层土壤有机质含量变化[J].土壤学报, 2017, 54(05):1047-1056.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[10]
许信旺, 潘根兴, 汪艳林, 等. 中国农田耕层土壤有机碳变化特征及控制因素[J]. 地理研究, 2009, 28(03): 601-612.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[11]
ZHAO Y C, WANG M Y, HU S J, et al. Economics- and policy-driven organic carbon input enhancement dominates soil organic carbon accumulation in Chinese croplands. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2018, 115(16): 4045–4050.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[12]
姜蓝齐, 臧淑英, 张丽娟, 等. 松嫩平原农田土壤有机碳变化及固碳潜力估算[J]. 生态学报, 2017, 37(21): 7068-7081.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[13]
贾树海, 李晓, 陈伟伟, 等. 黑龙江地区不同类型水稻土有机碳、氮含量及其密度研究[J]. 土壤通报, 2013, 44(03): 601-606.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[14]
潘根兴, 赵其国. 我国农田土壤碳库演变研究:全球变化和国家粮食安全[J]. 地球科学进展, 2005 (04): 384-393.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[15]
LI S G, YU G R, YU X B, et al. A Brief Introduction to Chinese Ecosystem Research Network (CERN)[J]. Journal of Resources and Ecology, 2015, 6(03): 192-196.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[16]
于贵瑞, 于秀波. 中国生态系统研究网络与自然生态系统保护[J]. 中国科学院院刊, 2013, 28(02): 275-283.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[17]
孙鸿烈. 中国生态系统[M]. 北京: 科学出版社, 2005.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[18]
黄铁青, 牛栋. 中国生态系统研究网络(CERN):概况、成就和展望[J]. 地球科学进展, 2005, 20 (08): 895-902.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[19]
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.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[20]
严长生. 初论土壤耕层构造[J]. 土壤通报, 1960 (04): 42-44.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[21]
金峰, 杨浩, 蔡祖聪, 等. 土壤有机碳密度及储量的统计研究[J]. 土壤学报, 2001(04): 522-528.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[22]
宋歌, 施建平, 侯卫龙, 等. 1995~2011年CERN土壤环境元素含量数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2017, 2(1): 11-26. DOI:10.11922/csdata.170.2016.0102.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[23]
中国生态系统研究网络科学委员会. 陆地生态系统生物观测规范[M]. 北京:中国环境科学出版社, 2007.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[24]
张梦旭, 刘蔚, 朱猛, 等. 甘肃河西山地土壤有机碳储量及分布特征[J]. 中国沙漠, 2019, 39(04): 64-72.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[25]
范宇, 刘世全, 张世熔, 等. 西藏地区土壤表层和全剖面背景有机碳库及其空间分布[J]. 生态学报, 2006(09): 2834-2846.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[26]
吴雅琼, 刘国华, 傅伯杰, 等. 青藏高原土壤有机碳密度垂直分布研究[J]. 环境科学学报, 2008 (02): 362-367.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[27]
孙维侠, 史学正, 于东升, 等. 我国东北地区土壤有机碳密度和储量的估算研究[J]. 土壤学报, 2004(02): 298-300, 331.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[28]
王艳丽, 字洪标, 程瑞希, 等. 青海省森林土壤有机碳氮储量及其垂直分布特征[J]. 生态学报, 2019, 39(11): 4096-4105.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[29]
张学伦. 基于Grubbs准则的冲击波超压异常值处理方法[J]. 兵器装备工程学报, 2017, 38(06): 37-39.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[30]
申燊. 岩土参数的小样本统计方法[J]. 湖北地矿, 2004 (02): 50-52.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[31]
王新. 大连市土壤中汞背景值影响因素分析[J]. 环境科学, 1992 (03): 86-88, 97.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[32]
王学军, 邓宝山, 张泽浦. 北京东郊污灌区表层土壤微量元素的小尺度空间结构特征[J]. 环境科学学报, 1997 (04): 27-31.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[33]
陈同斌, 郑袁明, 陈煌, 等. 北京市土壤重金属含量背景值的系统研究[J]. 环境科学, 2004 (01): 117-122.

+?CSCD?·?Baidu Scholar


数据引用格式
中国生态系统研究网络. 2005–2015年中国生态系统研究网络农田生态系统生态站表层土壤有机碳密度数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (2019-08-31). DOI: 10.11922/sciencedb.878.

稿件与作者信息

论文引用格式
苏文, 陈春兰, 党廷辉, 等 . 2005–2015年中国生态系统研究网络农田生态系统生态站表层土壤有机碳密度数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2020, 5(1). (2020-03-19). DOI: 10.11922/csdata.2019.0061.zh.
苏文Su Wen

主要承担工作:数据整理及论文撰写。
suw@igsnrr.ac.cn
(1968—),女,北京市人,学士,高级工程师,研究方向为生态信息学。

陈春兰Chen Chunlan

主要承担桃源站数据的监测和质量控制。

党廷辉Dang Tinghui

主要承担长武站数据的监测和质量控制。

樊月玲Fan Yueling

主要承担沈阳站数据的监测和质量控制。

郝翔翔Hao Xiangxiang

主要承担海伦站数据的监测和质量控制。

何永涛He Yongtao

主要承担拉萨站数据的监测和质量控制。

况福虹Kuang Fuhong

主要承担盐亭站数据的监测和质量控制。

兰中东Lan Zhongdong

主要承担阜康站数据的监测和质量控制。

李国振Li Guozhen

主要承担阿克苏站数据的监测和质量控制。

李小军Li Xiaojun

主要承担沙坡头站数据的监测和质量控制。

李小丽Li Xiaoli

主要承担封丘站数据的监测和质量控制。

李玉强Li Yuqiang

主要承担奈曼站数据的监测和质量控制。

热甫开提Refkat

主要承担策勒站数据的监测和质量控制。

苏永中Su Yongzhong

主要承担临泽站数据的监测和质量控制。

田振荣Tian Zhenrong

主要承担禹城站数据的监测和质量控制。

王书伟Wang Shuwei

主要承担常熟站数据的监测和质量控制。

吴瑞俊Wu Ruijun

主要承担安塞站数据的监测和质量控制。

杨风亭Yang Fengting

主要承担千烟洲站数据的监测和质量控制。

张玉铭Zhang Yuming

主要承担栾城站数据的监测和质量控制。

宗海宏Zong Haihong

主要承担鹰潭站数据的监测和质量控制。


相关话题/土壤 数据 观测 农田 生态

  • 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
  • 2009–2018年中国科学院海伦农业生态实验站气象数据集
    摘要&关键词摘要:气象观测数据是开展天气预报预警、气候预测预估、科学研究的基础,是推动气象科学发展的原动力。中国科学院海伦农业生态实验站是中国生态系统研究网络(CERN)和国家级长期定位研究站,位于126°55'12"E,47°27'14"N,其所在区域是世界四大黑土区之一,代表了中国东北黑土区农田 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2007–2015年太湖水体理化监测数据集
    摘要&关键词摘要:本数据集整理了2007–2015年中国科学院太湖湖泊生态系统研究站太湖8个长期常规监测站点的逐月理化数据,包括透明度、水深、水温、电导率、悬浮质、溶解氧、pH、硅酸盐、磷酸盐、亚硝酸盐氮、硝酸盐氮、氨态氮、化学需氧量、总磷、总氮和溶解性总有机碳,共计16个理化指标,13810个数值 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2014年亚热带喀斯特常绿落叶阔叶混交林物种组成数据集
    摘要&关键词摘要:喀斯特木论国家级自然保护区地处当今世界上分布面积最大、保护最好、原生性最强的喀斯特非地带性亚热带喀斯特常绿落叶阔叶混交林区。喀斯特顶级森林群落的植物资源清查、生物多样性维持机制研究对石漠化生态重建具有重要指导意义。本数据集记录和收集了2014年广西木论国家级自然保护区亚热带常绿落叶 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2004–2015年中国科学院海伦农业生态实验站长期监测样地表层土壤养分数据集
    摘要&关键词摘要:黑土地在我国粮食安全中发挥着重要作用。中国科学院海伦农业生态实验站(简称“海伦站”)位于松嫩平原腹地,是中国生态系统研究网络(ChineseEcosystemResearchNetwork,CERN)中唯一从事黑土农田生态系统长期定位监测、研究与示范的国家级野外台站。按照CERN的 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2010–2011年鼎湖山针阔叶混交林优势树种树干液流数据集
    摘要&关键词摘要:蒸散是陆地生态系统水资源的主要消耗途径,是一个生理过程和物理环境作用下复杂的、连续发生的过程,具有很大的不确定性,其中如何准确定量蒸散组份中植物蒸腾量是一个重要的科学手段问题。随着电子技术的进步,树干液流测定技术的发展为科学准确定量植物蒸腾提供了可能。作为中国生态系统研究网络(CE ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2005–2015年中国科学院三江平原沼泽湿地生态试验站水分监测数据集
    摘要&关键词摘要:本文水分监测数据集选自中国科学院三江平原沼泽湿地生态试验站(以下简称三江站)的水文观测数据,包括2005–2015年的地下水水位、沼泽湿地积水水深、水面蒸发。数据采集和质量控制严格按照中国生态系统研究网络(CERN)制定的《陆地生态系统水环境观测规范》进行,对开展沼泽湿地生态系统水 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2004–2014年桃源站红壤坡地不同利用方式下土壤含水量长期监测数据集
    摘要&关键词摘要:土壤水分是土壤的重要组成部分,土壤含水量是了解和研究植物与土壤水分关系最基础的指标,对植物生长、节水灌溉等有着非常重要的作用。与短期试验相比,长期观测是对自然状况或者长期实验处理过程的多年连续观测,反映环境演变过程或人类活动的长期影响,高质量的长期野外监测数据尤为宝贵。建立于199 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 1990–2016年UNFCCC附件一国家二氧化碳排放因子数据集
    摘要&关键词摘要:气候变化问题是当今国际社会关注的热点和焦点。化石燃料燃烧排放的CO2是温室气体最主要的来源,其对温室气体(GHGs)排放总量的贡献达58%以上,是各国温室气体减排的主要关注对象。因此,对化石燃料燃烧CO2排放量的准确核算,是减排政策制定和执行的基础。不同化石燃料燃烧CO2排放核算方 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 基于多源雷达高度计数据的高亚洲湖泊水位变化数据集
    摘要&关键词摘要:湖泊水位是全球环境变化和水资源动态变化的重要指标。高亚洲湖泊众多,开展湖泊水位变化监测对研究该区域的气候变化和生态环境变化具有重要意义。但高亚洲地区水文站点稀少且站点设置极为不易,地面观测较为困难。卫星测高技术的发展为湖泊水位变化监测带来机遇,为此本文利用多源雷达高度计数据和MOD ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 汉维可比语料数据集
    摘要&关键词摘要:语料库的构建是自然语言处理领域的重要工作。但是,双语平行语料库的规模和领域并不能满足实际的需求,尤其是在维吾尔语信息处理中表现得更加明显。因此,从互联网上挖掘汉维双语资源的工作,对于汉维双语资源的建设、促进民族之间的交流具有十分重要的作用。本文针对维吾尔语复杂多变以及汉维语言形态差 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02