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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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
A Long-term Monitoring Dataset of Soil Moisture Content under Different Utilization Modes of Red Soil Slope Land in Taoyuan Agro-ecology Research Station, 2004–2014
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: 2019 - 04 - 11
: 2019 - 05 - 06
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摘要&关键词
摘要:土壤水分是土壤的重要组成部分,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1995年的桃源站红壤坡地不同土地利用方式长期定位试验,为长期观测红壤丘陵区坡地土壤水分动态变化提供了很好的条件,本数据集来源于该试验5种坡地利用方式(农作、恢复、退化、茶园、柑橘园)不同深度(10 cm、20 cm、30 cm、40 cm、50 cm、70 cm)土壤含水量动态(中子仪法)的长期观测数据。为了更好地利用这些数据,本数据集采用中国国家生态系统观测研究网络(CERN)统一规范的数据处理方法和质量控制体系对数据进行质量控制和整理、加工,整理出5种坡地利用方式土壤水分含量的月平均数据,并提供共享下载。
关键词:红壤坡地;土壤含水量;中子仪;长期监测数据;2004–2014年
Abstract & Keywords
Abstract: Soil moisture is an important part of soil, and is the most basic index to understand and study the relationship between plant and soil moisture. It plays a very important role in plant growth, water-saving irrigation and so on. Compared with short-term experiment, long-term observation is a multi-year continuous observation of natural conditions or long-term experimental processing process, reflecting the long-term impact of environmental evolution or human activities. High-quality long-term field monitoring data is particularly valuable. Established in 1995, the long-term positioning experiment of different utilization modes of red soil slope land in Taoyuan Agro-ecology Research Station provided a good condition for long-term observation of the dynamic changes of soil moisture on slopes in red soil hilly areas. This dataset was derived from the five management modes of slopes (farming ecosystem, restoration ecosystem, degraded ecosystem, tea garden ecosystem, citrus orchard system) in different depths (10 cm, 20 cm, 30 cm, 40 cm, 50 cm, 70 cm)by neutron probe method. In order to make better use of these data, this data set adopts CERN unified standard data processing method and quality control system, collates the monthly average data of soil moisture content of five sloping land management modes, and provides sharing service on line.
Keywords: Red Soil Slope Land; Soil water content; Neutron Probe; Long-term monitoring data; 2004–2014
数据库(集)基本信息简介
数据库(集)名称2004–2014年红壤坡地不同利用方式下土壤含水量长期监测数据集
数据作者尹春梅、傅心赣、魏文学、谢小立
数据通信作者尹春梅(cmyin@isa.ac.cn)
数据时间范围2004–2014年
地理区域桃源站坡地不同利用方式长期定位试验区:111°26′24.3″–111°26′28.4″E,28°55′49.4″–55′51.7″N
数据格式*.xlsx
数据量3960条,0.25 MB
数据服务系统网址http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/755
基金项目国家科技部(CNERN)湖南桃源农田生态系统国家野外科学观测研究站运行服务项目;中国国家生态系统观测研究网络(CERN)桃源农业生态试验站运行项目。
数据库(集)组成数据集由5个数据表组成,每个数据表含1个观测场2004–2014年土壤含水量月平均数据,具体观测样地有:1. 坡地农作生态系统(TYAZH02.xlsx),2. 坡地恢复生态系统(TYAFZ04.xlsx),3. 坡地退化生态系统(TYAFZ05.xlsx),4. 坡地茶园生态系统(TYAFZ06.xlsx),5. 坡地(柑橘园系统, TYAFZ07.xlsx)。
Dataset Profile
TitleA Long-term Monitoring Dataset of Soil Moisture Content under Different Utilization Modes of Red Soil Slope Land in Taoyuan Agro-ecology Research Station,2004–2014
Data corresponding authorYin chunmei cmyin@isa.ac.cn)
Data author(s)Yin chunmei, Fu xingan, Wei wenxue, Xie xiaoli
Time range2004 – 2014
Geographical scopeLong-term positioning test area of slope land in Taoyuan Station under different utilization modes, Taoyuan Agro-ecology Research Station,Changde,China: 111°26′24.3″E–111°26′28.4″E,28°55′49.4″N–28°55′51.7″N
Data volume0.25 MB, 3960 entries
Data format*.xlsx
Data service system<http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/755>
Source(s) of fundingChinese Ecosystem Research Network (CERN) – Taoyuan Agro-ecology Research Station, Chinese Academy of Sciences, the National Science and Technology Infrastructure Platform; Operation Service Project of National Scientific Observation and Research Field Station of Taoyuan Agro-ecology Research Station in Hunan, Ministry of Science and Technology of the People’s Republic of China
Dataset/Database compositionThe dataset consists of 5 data tables. Each data table contains monthly average soil water content data of one observation field from 2004 to 2014. Specific observation fields are:
1. Slope farming ecosystem (TYAZH02.xlsx),
2. Slope land restoration ecosystem (TYAFZ04.xlsx),
3. Slope land degradation ecosystem (TYAFZ05.xlsx),
4. Slope tea garden ecosystem (TYAFZ06.xlsx),
5. Slope land (citrus orchard). System, TYAFZ07.xlsx.
引 言
土壤水是土壤最重要的组成部分之一。它在土壤形成过程中起着极其重要的作用,不仅影响着土壤的物理性质,制约着土壤中的养分和溶质的溶解、转移和微生物的活动,而且是构成土壤肥力和土壤性质的一个重要因素。土壤水分也是植物生长、植被恢复的主要影响因子[1-2];同时土壤水分还通过对地表反照率的影响,改变了地气界面的潜热和显热分配,从而参与了能量循环[3]。作为研究土壤水分状况和动态的基础指标,CREN从建立开始,就将土壤水分监测列为陆地生态系统水环境长期定位观测的重要指标之一[4-5]。桃源农业生态试验站作为中国生态系统研究网络(CERN)野外站和国家野外科学观测研究(CNERN)试验站成员,按照陆地生态系统水环境观测规范要求,设置观测样地、观测层次及观测频度。
坡地和丘陵地是红壤区典型的地貌特征,我国红壤区总面积约为118万km2,占全国土地总面积的12.3%[6]。江南红壤丘陵区有宜农、宜林坡荒地866.87 hm2,大约相当于该地区耕地面积的1倍多,蕴藏着巨大的自然资源开发利用潜力,是发展粮食和经济作物及果、林、草的重要基地。但红壤质地黏重,透水性差,季节性降雨季节性分配严重不均,极易发生水土流失,也是该区季节性干旱形成的原因。坡地不但是农业集雨利用的重要区域,也是易导致水土流失、生态环境恶化的地段。红壤坡地的土壤水分状况影响农林生态系统的功能,严重制约了该区域农业的可持续发展[7,8,9 ]。因此,关于红壤坡地不同土地利用方式的土壤含水量长期监测数据对于该地区水土资源管理和区域农业可持续发展均有着十分重要的意义。
中国科学院桃源农业生态试验站(简称桃源站),成立于1979年6月,隶属于中国科学院亚热带农业生态研究所,现为中国生态系统研究网络(CERN)野外站,国家野外科学观测研究(CNERN)试验站,全球陆地观测系统(GTOS)成员,国际长期生态研究网(ILTER)成员。为研究坡地不同生态系统的生物群落演替及其生物生产力、土壤环境变化及其机理、水量平衡及其演变过程等,模拟具有代表性的生态系统类型构建不同生态系统,于1995年建立了红壤坡地不同利用方式长期观测试验场,为红壤丘岗区的生态建设和坡地的农业开发及其持续利用提供理论指导与管理技术。作为CERN的长期生态监测样地,从该试验区中选取了5种在南方红壤区典型、具有代表性且存在面积较大的坡地利用方式进行长期观测,即坡地农作系统(TYAZH02)、坡地恢复生态系统(TYAFZ04),坡地退化生态系统(TYAFZ05),坡地茶园生态系统(TYAFZ06),坡地柑橘园系统(TYAFZ07)。由于红壤坡地利用方式多样,处理间可互为参照,其中坡地恢复生态系统代表自然保护下的林地,坡地退化生态系统代表人为干扰后弃耕的荒坡地,坡地农作系统为完全作物耕种、代表强度开发利用,坡地茶园生态系统和坡地柑橘园系统代表当地典型的经济林利用方式(图1)。
本数据集汇集了桃源站红壤坡地不同土地利用方式长期定位试验中5个观测场地的2004–2014年土壤含水量月平均数据。本文将介绍这些数据的有关情况,为用户更好地使用这些数据提供基础信息。


图1   桃源站红壤坡地不同经营生态系统长期定位试验
1   数据采集和处理方法
1.1   观测样地设置
桃源站不同利用方式坡地长期观测试验场建立于1995年,坡度8–11°,投影面积1 hm2。其经度范围是111°26′24.3″E–111°26′28.4″E,纬度范围是28°55′49.4″N–55′51.7″N,每种利用方式(小区)投影面积20×50 m2,上方及两侧用地上30 cm、地下50 cm的钢筋混凝土板(顶部为5 cm高的三角形)围隔。底线是地下50 cm的钢筋混凝土板,外方建导流沟,沟深10–20 cm,两头向中部倾斜。
本数据集观测场/样地编码沿用CERN长期生态联网监测中的编码,具体见表1。
表1   坡地土壤含水量观测样地处理设置情况
观测场名称观测场代码代表垫面处理内容
坡地恢复系统TYAFZ04自然植被演替建场时清除地表植被,停止干预,植被自然恢复
坡地退化系统TYAFZ05原始利用的自然植被演替于每年5月和11月将地表植被砍光并移出试验区
坡地农作系统TYAZH02耕地利用,季节作物植被梯土不撩壕,每年栽种2茬旱作物,常规管理
坡地茶园系统TYAFZ06常绿灌丛植被,经济林(茶)梯土撩壕,条植茶树,常规管理灌溉施肥
坡地柑橘园系统TYAFZ07常绿灌木植被,经济林(柑橘)梯土撩壕,3 m×3 m栽种柑橘,常规管理


图2   桃源站红壤坡地不同利用方式长期定位试验区土壤含水量观测点综合布置
1.2   数据获取与处理
本站长期定位土壤含水量观测数据采用北京超能科技公司生产的CNC503(DR)中子水分仪(以下简称中子仪)进行观测。在众多土壤含水量的野外观测方法中,中子仪法具有不破坏土壤自然结构,可以测量土壤含水率的剖面分布和变化过程,操作简单,测定速度快等优点,并且中子仪法的导管通常是半永久性埋置,可连续测量许多年,由于不用取样,没有扰动土壤,每次测量位置和测量条件一致,可得到被测田地水分长期准确完整的资料。此方法在2014年以前是CERN大部分台站采用的土壤水分观测方法,此后由于原有中子仪老化以及环保等相关问题,各台站逐步更换了其他类型的土壤含水量观测仪器。
本站长期定位土壤含水量观测频率为5天/次(5–10月)、10天/次(11月–次年4月),在实际观测过程中由于降雨和仪器等原因观测时间有适当调整。采用中子仪观测土壤含水量时,整个观测流程分为三个步骤:
1)观测前:①检查仪器,按照仪器操作说明对仪器进行自检,并检查仪器充电情况,测定标准计数值;②检查并准备好所有与观测有关的资料;③明确需要观测的样地和观测剖面的分布和代码,填写样地和观测。
2)观测中:①观测由经过培训、了解仪器基本原理和操作规程的专职人员进行;②观测过程中的操作规程要求严格按照观测仪器本身的操作要求执行;③测量过程中需要注意测量深度的位置,并在仪器上按照要求标记位置信息。
3)观测后:①关闭仪器,整理和放置好所有观测设施和仪器;②检查观测样地破坏情况,尽可能减少破坏,恢复样地原貌;③按要求整理好野外仪器设施,如盖好中子管的防雨盖等;④及时将仪器采集的数据下载,并按要求将观测数据和元数据记录等提交台站数据管理员。
台站数据管理员根据规范要求,将观测数据和元数据通过整理、格式转换和初步质控后提交CERN水分分中心,分中心进一步质控后返回台站并完成入库。
本数据集是在入库数据的基础上加工而成,在生产过程中,采用质控后的土壤含水量数据,计算样地尺度土壤体积含水量的月平均值作为本数据产品的结果数据。方法为:首先将同一样地内各中子管每次测定数据取平均值,再将同一样地每月各次测定的数据取平均值。同时标明重复数(参与平均的数据个数)及标准差。
例如,TYAFZ04观测场设两个土壤含水量观测点(埋设2根中子管),该观测场2014年1月的土壤含水量计算过程如图3。


图3   数据集生产过程示例图
*注:观测场:是实施长期观测的具体对象,一个长期观测场内,可设置多个环境要素观测的样地,如坡地辅助观测场(恢复系统,TYAFZ04),里面就包含坡地辅助观测场恢复系统土壤水分观测样地(TYAFZ04CTS_01)、坡地辅助观测场恢复系统水土生辅助观测采样地(TYAFZ04ABC_01)等。样地:是通过仪器和设施实施具体观测和采样的样地,是对各环境要素进行具体观测的场地,如坡地辅助观测场恢复系统土壤水分观测样地(TYAFZ04CTS_01)。
2   数据样本描述
桃源站红壤坡地不同经营生态系统长期定位试验土壤含水量数据,包括该长期试验的5个处理2004–2014年的分层次土壤含水量观测序列,观测频度5天/次(5–10月)、10天/次(11月–次年4月)。土壤含水量数据为表格型数据,其具体内容及各字段涵义参见表2。
表2   土壤体积含水量数据字段及含义
字段名称数据类型是否必填量纲说明
台站代码字符型TYA,“TY”桃源拼音首字母,“A”代表农田站
整数型观测年度,4位数字
整数型观测月份,
样地代码字符型土壤含水量观测样地编码,7位,如TYAZH02
样地名称字符型土壤含水量观测样地名称
土地利用类型字符型观测剖面所在位置的下垫面状况,如植被、作物等
观测层次整数型cm观测层次深度
体积含水量浮点型体积含水量(%),参与计算的该层次所有测定值的当月平均值
重复数整数型参与计算的该层次当月平均值的所有测定数,为每次测定的中子管数量×当月测定次数
标准差浮点型参与计算的该层次当月平均值的所有测定数的标准差
备注字符型必要的说明文字
3   数据质量控制和评估
CERN是中国科学院知识创新工程的重要组成部分,是我国生态系统监测和生态环境研究基地,也是全球生态环境变化监测网络的重要组成部分。土壤水分监测从CREN建立开始就作为陆地生态系统水环境长期定位观测的重要指标之一。作为CERN的成员站,桃源站在CERN的统一规划和指导下,进行相关指标的长期观测,指标进行长期观测,数据的管理和质量控制则由专业分中心和综合中心负责。为了保证数据质量进而实现有效共享,CERN形成了严谨的质量管理体系,通过计划、执行和评估三个步骤,采取前端控制和后端质控的管理模式,对数据进行审核、检验和评估。具体的质量管理流程和组织职责如图4[10]所示。


图4   CERN三级质量管理组织的质量管理流程与职责[10]
本数据集所涉及的土壤含水量观测样地的设置、维护以及观测规范和原始数据质量控制方法根据《中国生态系统研究网络(CERN)长期观测质量管理规范》丛书《陆地生态系统水环境观测质量保证与质量控制》的相关规定进行。观测数据获取后,主要分为两个步骤对数据进行整理和质控:(1)对中子仪源数据进行整理、转换、格式统一;(2)通过一系列质量控制方法,去除随机及系统误差。使用的质量控制方法,包括极值检查、内部一致性检查,以保障数据的质量。质控后的数据由台站按照CERN规范要求统一录入土壤水分含量报表,每年定期向CERN水分分中心上报,由CERN水分分中心负责汇总、质控,达标数据统一录入数据库。本数据集加工过程中,再次对原始数据的完整性、准确性和一致性进行了检验评估,在数据集中,缺失数据用“-”表示,并在备注栏对数据的缺失原因作了说明。
4   数据价值
土壤水分是土壤的重要组成部分,可以直接揭示土壤水分状况而且最直接影响植被水分消耗及生物量,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[5]。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,需要大量的人力物力投入,因此,高质量的长期野外监测数据尤为宝贵。关于红壤坡地不同土地利用方式维持20年以上的长期定位试验国内少有,且相关的土壤含水量系统、长期的监测数据目前还未见报道。
为了响应数据共享的理念,更好地利用这些数据,本研究采用规范的数据处理方法和质量控制体系对数据进行整理、加工和质量控制,并提供共享下载。不仅为研究南方红壤丘陵区土壤水分含量特征及变化规律的科研人员提供基础资料,而且为相关的农田生态系统土壤水专著的撰写提供素材。
本数据集可用于研究土壤水分运移、水量平衡、坡地管理、土地利用、模型建立及验证等[11,12,13,14 ],为红壤丘陵区水土资源管理和区域农业可持续发展提供基础数据支撑;可应用于气候、生态、农业生产、水资源管理等相关领域,也可以考虑在不同的典型区域、典型陆地生态系统之间开展多台站数据联网分析,结合数据中心长期定位观测到的生物、土壤、气象等相关数据[15],全方位分析不同生态因子的长时间变化规律以及相互之间的耦合机制,为研究不同典型区域的农田生态系统结构与功能的演替变化提供重要资料。使用本数据集时需要注意由于台站仪器故障等原因导致的部分数据缺失问题。
5   数据使用方法和建议
本数据集可通过Science Data Bank在线服务网址(http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/750)获取数据服务。同时,如果对相关原始数据有使用需求的,也可通过湖南桃源农田生态系统国家野外科学观测研究站数据资源服务平台(http://tya.cern.ac.cn/meta)进行在线申请。数据申请流程为注册成功并登陆系统后,进入“农田土壤含水量(中子仪法)”数据申请页面(http://tya.cern.ac.cn/meta/detail/AC01),点击蓝色的申请按钮后填写需要申请的数据内容,包括时间范围、样地范围等信息,提交申请,等待数据管理员审核回复。


图5   桃源站数据资源服务平台上的本数据集相关原始数据资源申请页面
致 谢
感谢曾经承担过桃源站土壤含水量野外观测工作的肖领先、宋佳阳等工作人员!感谢高美荣高级工程师对于数据论文撰写方面给与的指导和帮助!
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数据引用格式
尹春梅, 傅心赣, 魏文学, 谢小立. 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[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (2019-04-11). DOI: 10.11922/sciencedb.755.
稿件与作者信息
论文引用格式
尹春梅, 傅心赣, 魏文学, 谢小立. 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[J/OL]. 中国科学数据, 2019. (2019-04-29). DOI: 10.11922/csdata.2019.0011.zh.
尹春梅
Yin chunmei
主要承担工作:数据处理、数据校正和数据质量控制。
cmyin@isa.ac.cn
(1982—),女,湖南省长沙市人,硕士,高级工程师,数据信息管理。
傅心赣
Fu Xingan
主要承担工作:野外观测数据的采集,仪器标定、校正。
(1972—),男,湖南省常德市人,大专,技工,长期野外观测。
魏文学
wei wenxue
主要承担工作:数据质量控制。
(1960—),男,湖南省长沙市人,研究员,博导,研究方向为土壤分子生态。
谢小立
xie xiaoli
主要承担工作:野外观测方法与技术指导。
(1958—),男,湖南省长沙市人,研究员,硕导,研究方向为农田生态过程。
出版历史
I区发布时间:2019年5月6日 ( 版本ZH1
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中国科学数据
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