中国生态系统研究网络CERN专题 I 区论文(评审中) 版本 ZH1
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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
Topsoil organic carbon density for agricultural ecosystem field stations of Chinese Ecosystem Research Network (2005-2015)
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: 2019 - 08 - 31
: 2019 - 09 - 23
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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。国内很多学者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: Cultivated land organic carbon is an important component of farmland soil carbon pool. Because of the wide distribution and the 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 understand the carbon sequestration capacity of cultivated land, and to understand the coupling mechanism between carbon sequestration and productivity maintenance of cultivated land. Many Chinese scholars use the data of the second National Soil Census and the data reported in the literature to carry out relevant research, but generally speaking, systematic and long-term observation data of cultivated land soil are relatively scarce. This dataset calculated the topsoil organic carbon density of ecological stations covering main agricultural ecosystems in China from 2005 to 2015 based on the measured data of physical and chemical properties of topsoil from 19 China Ecosystem Research Network (CERN) ecological stations covering different agricultural ecosystems, and combined with the estimation model of organic carbon. It will be the basis of 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
数据作者苏文
数据通信作者苏文(suw@igsnrr.ac.cn)
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748条记录
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2个数据表单,“土壤有机碳密度”表单存放19个农田生态站2005–2015年的表层土壤有机碳密度数据;“样地信息”表单为数据涉及样地的描述信息。
Dataset Profile
TitleTopsoil organic carbon density for agricultural ecosystem field stations of Chinese Ecosystem Research Network (2005 – 2015)
Data corresponding authorSu Wen (suw@igsnrr.ac.cn)
Data authorSu Wen
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, Shapotou.
Data volume748 entries
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 which is an Excel file is composed of two sheets. The “Soil Organic Carbon Density” sheet stores topsoil organic carbon density data for 19 stations from 2005 to 2015; the “information of plots” sheet stores the basic background information of the plots related to the data.
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]。国内很多学者以这些数据为基础,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],研究国家[5]、区域[8]、省域[3,9]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。也有学者利用全国长期农田试验有机碳含量变化的文献资料、国内农田土壤有机碳和土壤有机质研究文献报道的农田耕层有机碳数据进行相关研究[4,7,10]。但是总体上看,系统的、长期的耕地土壤观测与试验数据相对缺乏[11]
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[12-13]。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[14]。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[13,15]。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[16]。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[8]。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[17]。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[5,18]。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、海拔、主要作物、管理方式等信息。数据全部来自“国家生态系统观测研究网络科技资源服务系统”(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[19]。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[16,20]。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生态系统类型所在地点
1阿克苏站AKA农田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农田陕西省延安市安塞县墩滩
3常熟站CSA农田江苏省苏州市常熟市辛庄镇
4长武站CWA农田陕西省长武县洪家镇王东村
5封丘站FQA农田河南省新乡市封丘县潘店镇
6海伦站HLA农田黑龙江省海伦市西门外
7栾城站LCA农田河北省石家庄市栾城区栾城镇聂家庄村
8拉萨站LSA农田西藏自治区拉萨市达孜县德庆镇
9千烟洲站QYA农田江西省泰和县灌溪镇
10沈阳站SYA农田辽宁省沈阳市苏家屯区十里河镇十里河村
11桃源站TYA农田湖南省常德市桃源县宝洞屿村
12禹城站YCA农田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农田四川省盐亭县林山乡截流村
14鹰潭站YTA农田江西省鹰潭市余江县刘家站
15策勒站CLD荒漠农田复合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荒漠农田复合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荒漠农田复合甘肃省张掖市临泽县平川镇五里墩村
18奈曼站NMD荒漠农田复合内蒙古自治区通辽市奈曼旗大柳树村
19沙坡头站SPD荒漠农田复合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0~20 cm,有些生态站为0~15 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,本数据集采取以下方法确定:
(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[21-22],从而估算出缺失的容重值,并在备注中注明为“计算容重”。
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(20cm或15cm)土壤有机碳密度的计算公式为[22-24]
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[22,24-25]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2个数据表单,“土壤有机碳密度”表单存放19个农田生态站2005–2015年的表层土壤有机碳密度数据,共有748条记录;“样地信息”表单为数据涉及样地的描述信息。表3和表4列出2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采样分区描述(微地形)字符型平地
8土壤类型字符型潮土
9土壤母质字符型黄河冲积物
10作物字符型玉米
11采样深度数字型cm0~20
12土壤有机碳密度数字型kg/m21.48
13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°114.5416
10纬度数字型°35.018
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主要作物字符型冬小麦、夏玉米
15轮作方式字符型冬小麦–夏玉米
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。
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,Grubbs检验法目前被认为较其他方法更为有效[26-27],有学者应用该方法进行土壤数据异常值的剔除[28-30]。本数据集采用Grubbs检验法对基础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,具有较强的实际使用价值,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。
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数据引用格式
苏文. 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]. SDB, 2019. (2019-08-31). DOI: 10.11922/sciencedb.878.
稿件与作者信息
论文引用格式
苏文. 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, 2019. (2019-09-23). 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。
出版历史
I区发布时间:2019年9月23日 ( 版本ZH1
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中国科学数据
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