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2007–2015年太湖水体理化监测数据集
Physical and chemical monitoring dataset of Taihu Lake from 2007 to 2015
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: 2019 - 08 - 14
: 2019 - 09 - 02
: 2019 - 09 - 02
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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。使用箱线法对数据进行质量检验,检验结果显示16个指标中有10个指标的有效数据占比达到95%以上,仅有1个指标的有效数据占比在90%以下。本数据集的整理出版可为探究太湖生态系统变化特征提供数据基础,为富营养化防控治理及饮用水安全保障等提供科学支撑。
关键词:太湖;富营养;理化指标;长期监测
Abstract & Keywords
Abstract: This dataset collates the monthly physical and chemical data of eight long-term monitoring stations in Taihu Lake from 2007 to 2015 by TLLER (Taihu Laboratory for Lake Ecosystem Research, Chinese Academy of Sciences), with a total of 16 indicators (13810 value), including transparency, water depth, water temperature, electrical conductivity, suspended solids, dissolved oxygen, pH, silicate, orthophosphate, nitrite nitrogen, nitrate nitrogen, ammonia nitrogen, chemical oxygen demand, total phosphorus, total nitrogen and dissolved total organic carbon. Using Box-whisker plot to test the quality of data, the test results show that of the 16 indicators, the proportion of valid data for 10 indicators is more than 95%, and only one indicators is less than 90%. The collation and publication of this dataset can provide a data basis for exploring the characteristics of ecosystem changes in Taihu Lake, and provide scientific support for the prevention and control of eutrophication and the safety of drinking water.
Keywords: Taihu Lake; eutrophication; physical and chemical indicators; long term monitoring
数据库(集)基本信息简介
数据库(集)名称2007–2015年太湖水体理化监测数据集
数据作者闵屾,钱荣树,朱广伟,黄建明,秦伯强,杨宏伟,李宽意,张运林,沈睿杰
数据通信作者秦伯强
数据时间范围2007–2015年
地理区域太湖
数据量169 KB
数据格式*.xlsx
数据服务系统网址http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/833
基金项目中国生态系统观测研究网络(CERN)野外台站运行服务费;科技部国家野外科学观测研究站(CNERN)运行服务费。
数据库(集)组成本数据集包含数据864条,每条数据包含:台站代码、年、月、观测站代码、透明度(m)、水深(m)、水温(℃)、电导率(μs/cm)、悬浮质(mg/L)、溶解氧(mg/L)、pH、硅酸盐(mg/L)、磷酸盐(mg/L)、亚硝酸盐氮(mg/L)、硝酸盐氮(mg/L)、氨态氮(mg/L)、化学需氧量(mg/L)、总磷(mg/L)、总氮(mg/L)和溶解性总有机碳(mg/L)。
Dataset Profile
TitlePhysical and chemical monitoring dataset of Taihu Lake from 2007 to 2015
Data corresponding authorQin Boqiang
Data authorsMin Shen, Qian Rongshu, Zhu Guangwei, Huang Jianming, Qin Boqiang, Yang Hongwei, Li Kuanyi, Zhang Yunlin, Shen Ruijie
Time range2007–2015
Geographical scopeTaihu Lake
Data volume169 KB
Data format*.xlsx
Data service system<http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/833 >
Sources of fundingSupported by Chinese Ecosystem Research Network of Chinese Academy of Sciences and National Ecosystem Research Network of China, Ministry of Science and Technology.
Dataset compositionThis dataset contains 864 pieces of data,and each piece of data contains station code, year, month, monitoring station code, transparency (m), water depth (m), water temperature (℃), electrical conductivity (μs/cm), suspended solids (mg/L), dissolved oxygen (mg/L), pH, silicate (mg/L), orthophosphate (mg/L), nitrite nitrogen (mg/L), nitrate nitrogen (mg/L), ammonia nitrogen (mg/L), chemical oxygen demand (mg/L), total phosphorus (mg/L), total nitrogen (mg/L) and dissolved total organic carbon (mg/L).
引 言
太湖(119°52′–120°36′E,30°55′–31°32′N)是我国五大淡水湖泊之一,地处长江三角洲,流域面积约3.69万km2,是我国人口最密集、经济最发达的地区。太湖作为典型的浅水性湖泊,平均水深1.9 m,水面面积2338 km2,是整个太湖流域水调节和水生态系统的中心,承担着农业灌溉、工业用水及居民生活用水等重要功能,对长江下游地区的经济发展起着举足轻重的作用[1]。随着经济发展加快,人类活动增加使得大量的营养物质进入湖泊,导致太湖富营养化水平增高,随之而来的蓝藻水华日益严重,对湖泊生态功能及周边人民供水安全造成了严重危害。
以往研究表明,氮、磷、有机碳及水温等理化因子的综合作用对太湖蓝藻的生长和水华的暴发有着重要的影响[2-3]。因此,水体理化因子的长期监测数据有助于了解太湖水生态系统的变化情况,可为太湖水质目标管理、及时有效制定应对措施等提供数据基础。
中国科学院太湖湖泊生态系统研究站(以下简称太湖站,图1)隶属于中国科学院南京地理与湖泊研究所,成立于1988年,并于1989年进入中国生态系统研究网络(CERN)。“太湖站”无锡本部位于太湖梅梁湾东岸(31°24′N,120°13′E),作为太湖生态环境长期监测平台于1991年开始对太湖进行连续采样监测,积累了丰富的历史监测数据。本数据集汇集了太湖站8个长期观测站点2007–2015年的月尺度数据,包括透明度(m)、水深(m)、水温(℃)、电导率(μs/cm)、悬浮质(mg/L)、溶解氧(mg/L)、pH、硅酸盐(mg/L)、磷酸盐(mg/L)、亚硝酸盐氮(mg/L)、硝酸盐氮(mg/L)、氨态氮(mg/L)、化学需氧量(mg/L)、总磷(mg/L)、总氮(mg/L)和溶解性总有机碳(mg/L)。


图1   太湖站位置以及站点分布图
1   数据采集和处理方法
1.1   数据采集
本数据集中涉及的太湖站8个常规观测站点分别为 THL00、THL01、THL03、THL04、THL05、THL06、THL07和THL08,样地编码沿用CERN长期生态联网监测中的编码,具体见表1。此8个观测站点长期定位监测太湖生态环境各项指标,采样频率均为1次/月,于每月中旬采样。
表1   太湖站观测点序号、编码及经纬度
观测站序号观测站代码观测站名称东经(°)北纬(°)
0THL00太湖站0号观测站120.2221731.53983
1THL01太湖站1号观测站120.1906731.51317
3THL03太湖站3号观测站120.1943331.47633
4THL04太湖站4号观测站120.1888331.44583
5THL05太湖站5号观测站120.1873331.41117
6THL06太湖站6号观测站120.1311731.50383
7THL07太湖站7号观测站120.1801731.33833
8THL08太湖站8号观测站120.1706231.24816
1.2   数据处理方法
本数据集包含的各项指标中,有些指标为采样现场测定,如水深、水温、透明度(表2)。其中,使用测深仪测量水深,水温计测量水温,测量仪器均需定期校准;透明度使用塞氏圆盘,每个采样点测定3次取均值。现场测定的指标通常是采样人员在现场测量之后,将数据记录在采样表中,并填写其他辅助信息,如采样点、采样时间以及天气等。
其余指标需将采集的水样进行妥善保存[4]之后带回实验室进行测定。其中,pH使用PHS-3TC仪测定,使用前需用标准缓冲液校准;电导率使用DDS-11C电导率仪进行测定;悬浮物使用烘箱和十万分之一的电子天平进行测定;溶解氧、化学需氧量使用10 ml微量滴定管进行测定,使用前需进行浓度标定;磷酸盐、亚硝酸盐氮、硝酸盐氮、氨态氮、总磷、总氮使用紫外分光光度计进行测定,分析时需带标样控制分析结果;硅酸盐使用SKALAR分析仪,溶解性总有机碳使用TOC-VCPC仪进行测定,分析时均需要带标样控制分析结果。
表2   太湖站水质监测使用仪器及质量控制表[5]
项目分析方法使用仪器质量控制
水深测深仪法测深仪测深仪每年校准
水温水温计法表层水温计水温计每年校核
透明度塞氏盘法塞氏圆盘每个点测定3次取均值
溶解氧碘量法10 ml微量滴定管每次标定硫代硫酸钠使用液浓度
pHpH复合电极法PHS-3TC每年更换电极,每次使用前用标准缓冲液校准
硅酸盐硅钼蓝自动比色法SKALAR流动分析仪分析时带标样控制分析结果
磷酸盐钼锑抗分光光度法UV-2450PC紫外分光光度计分析时带标样控制分析结果
亚硝酸盐氮N-(1-萘基)-乙二胺光度法UV-2450PC紫外分光光度计分析时带标样控制分析结果
硝酸盐氮酚二磺酸光度法UV-2450PC紫外分光光度计分析时带标样控制分析结果
氨态氮纳氏试剂光度法UV-2450PC紫外分光光度计分析时带标样控制分析结果
化学需氧量酸性法10 ml微量滴定管每次标定高锰酸钾使用液浓度
总磷钼锑抗分光光度法UV-2450PC紫外分光光度计分析时带标样控制分析结果
总氮紫外分光光度法UV-2450PC紫外分光光度计分析时带标样控制分析结果
溶解性总有机碳燃烧法TOC-VCPN分析时带标样控制分析结果
电导率电导率仪法DDS-11C电导率仪定期标定
悬浮物烘干法烘箱,十万分之一电子天平烘3小时后在干燥器中冷却称重,再烘半小时后在干燥器中冷却称重;误差小于万分之一
2   数据样本描述
太湖水体理化监测数据集为表格型数据,包含太湖站8个常规观测站点2007–2015年16个理化指标,观测频率为1月/次。其具体字段名称、类型等参见表3。数据集中缺测数据用“/”表示,使用箱线法对数据进行质量评估得到的离群数据用绿色字体标注,异常数据用红色字体标注。
表3   太湖水体理化监测数据表内容
字段名称数据类型量纲/说明示例
台站代码字符型THL,“TH”太湖拼音首字母,“L”代表湖泊站THL
年份数字型观测年度,4位数字2008
月份数字型观测月份,1–2位数据5
观测站代码字符型观测样地编码,5位THL00
透明度数字型m0.00
水深数字型m3.5
水温数字型21.4
电导率数字型μs/cm730
悬浮质数字型mg/L873.00
溶解氧数字型mg/L10.48
pH数字型6.81
硅酸盐数字型mg/L1.69
磷酸盐数字型mg/L0.015
亚硝酸盐氮数字型μg/L14.6
硝酸盐氮数字型mg/L0.35
氨态氮数字型mg/L0.61
化学需氧量数字型mg/L140.25
总磷数字型mg/L6.478
总氮数字型mg/L86.27
溶解性总有机碳数字型mg/L14.996
备注字符型必要的说明文字水华很多,100%覆盖
3   数据质量控制和评估
3.1   数据质量控制
为了保证数据质量进而实现有效共享,CERN形成了严谨的质量控制体系,通过计划、执行、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[6]。质量控制管理具体可分为三级:
第一级为台站层级的质量控制。太湖站作为CERN站,在样品采集、分析化验和数据处理过程中,严格按照CERN统一制定的水环境观测规范[7]、湖泊生态调查观测与分析标准方法[4]以及水环境观测质量控制规范[6]来开展相关工作。太湖站仪器分析数据使用的各种仪器设备由专人负责管理使用,并要求厂商定期上门维护。所有监测分析项目,由专人长期严格按照规范操作进行,在分析测试过程中,需要带标样控制分析结果,并要求做到数据真实、记录规范、书写清晰、数据及辅助信息完整等。分析测试工作完成之后,由数据管理员进行了各种源数据的集成、整理、转换、格式统一;通过一系列质量控制方法,去除随机及系统误差,并与历史数据信息进行比较,评价数据的完整性、准确性、可比性和连续性。
第二级为专业分中心的质量控制。太湖站分属CERN水体分中心,每年太湖站按时保质保量向水体分中心提交监测数据,水体分中心通过阈值范围、完整性、一致性等方面的检查进行数据审核,汇总形成数据质量评估报告,并将数据整理上报至CERN综合中心。
第三级为CERN综合中心的质量控制。综合中心除了用软件检查数据质量外,重点检查数据格式的规范性,尽可能减少数据入库的错误率。
3.2   数据质量评估
本数据集内共有数据864条,每条数据包含16个指标共计13810个数值,其中缺失数值14个(表4)。为检验数据质量,我们使用箱线图法计算数据集中各指标的四分位间隔范围(IQR=Q3-Q1,其中Q3和Q1分别为上、下四分位数)来检验数据集中各指标的离群值(Outlier)和异常值(Extreme)[8]。我们将高于上四分位数或低于下四分位数1.5倍IQR的数据标记为离群值;高于上四分位数或低于下四分位数3倍IQR的数据标记为异常值,除去离群值和异常值之外的数据称为有效数据。本数据集16个指标中有10个指标的有效数据占比达到95%以上,仅有1个指标的有效数据占比在90%以下(表4)。
表4   数据质量评估表
项目数值个数缺失值个数缺失值占比离群值个数离群值占比异常值个数异常值占比有效数据占比
透明度86130.35%202.31%161.85%95.49%
水深853111.27%303.47%20.23%95.02%
水温86400.00%00.00%00.00%100%
电导率86400.00%80.93%10.12%98.96%
悬浮质86400.00%374.28%161.85%93.87%
溶解氧86400.00%60.69%00.00%99.31%
pH86400.00%354.05%20.23%95.72%
硅酸盐86400.00%70.81%00.00%99.19%
磷酸盐86400.00%455.21%192.20%92.59%
亚硝酸盐氮86400.00%434.98%323.70%91.32%
硝酸盐氮86400.00%192.20%00.00%97.80%
氨态氮86400.00%505.79%505.79%88.43%
化学需氧量86400.00%131.50%232.66%95.83%
总磷86400.00%232.66%293.36%93.98%
总氮86400.00%333.82%91.04%95.14%
溶解性总有机碳86400.00%384.10%131.50%94.10%
4   数据价值
富营养化是全球湖泊普遍面临的生态灾害问题之一。太湖是我国蓝藻水华问题出现最早、治理时间最长的大型湖泊之一。2007年5月无锡发生饮用水危机事件,根本原因就是富营养化导致的蓝藻水华在水源地积聚[9]。自此之后,太湖治理攻坚战已开展10余年,太湖整体水质有所改善[10-11],但蓝藻水华灾害问题依然存在[12]
水体理化因子是衡量气候变化及人类活动对湖泊生态系统影响的重要指标。本数据集包含了太湖站8个长期监测站点2007–2015年的理化数据,对深入了解太湖水体生态系统的结构、功能和演替规律具有重要意义,可为揭示水体内能量流转及物质循环过程、探索大型富营养化浅水湖泊蓝藻水华爆发机制提供数据基础,为蓝藻水华预测预警、富营养化防控治理及饮用水安全保障等提供科学支撑。
5   数据使用方法和建议
本数据集可通过CERN综合中心数据资源服务网站(http://thl.cern.ac.cn/meta/detail/LC02)或通过Science Data Band 在线服务网址(http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/833)获取数据服务。登录系统后在首页点击“数据论文数据”图标或在数据资源栏目选择“数据论文数据”进入相应页面下载数据。
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数据引用格式
闵屾, 钱荣树, 朱广伟, 等. 2007–2015年太湖水体理化监测数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (2019-08-14). DOI: 10.11922/sciencedb.833.
稿件与作者信息
论文引用格式
闵屾, 钱荣树, 朱广伟, 等. 2007–2015年太湖水体理化监测数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2019. (2019-09-02). DOI: 10.11922/csdata.2019.0037.zh.
闵屾
Min Shen
主要承担工作:数据整理和论文撰写。
(1984—),女,江西南昌人,博士,工程师,数据管理员。
钱荣树
Qian Rongshu
主要承担工作:水体化学指标分析。
(1967—),男,江苏泰州人,工程师,实验员。
朱广伟
Zhu Guangwei
主要承担工作:监测方案设计、水样采集以及数据质量管理。
(1972—),男,河南郑州人,博士,研究员。
黄建明
Huang Jianming
主要承担工作:溶解性总有机碳分析。
(1977—),男,江苏南京人,助理工程师,实验员。
秦伯强
Qin Boqiang
主要承担工作:总体工作部署和技术指导。
qinbq@niglas.ac.cn
(1963—),男,江苏苏州人,博士,研究员。
杨宏伟
Yang Hongwei
主要承担工作:野外观测指导和水样采集。
(1967—),男,江苏常州人,博士,副研究员。
李宽意
Li Kuanyi
主要承担工作:数据质量控制。
(1971—),男,湖南常德人,博士,研究员。
张运林
Zhang Yunlin
主要承担工作:水样采集。
(1976—),男,湖南邵阳人,博士,研究员。
沈睿杰
Shen Ruijie
主要承担工作:数据质量评估。
(1985—),男,江苏无锡人,硕士,工程师,实验员。
出版历史
I区发布时间:2019年9月2日 ( 版本ZH4
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中国科学数据
csdata