1995~2011年CERN土壤环境元素含量数据集

责编:

1. 数据集的6个数据表中均有缺失的数据项,如果可以有数据,请补上;如果没有,请对这些缺失的数据在论文的“数据样本描述”里进行解释说明。 2. 数据论文和数据集的标题都缺少时间范围,请补充在中英文标题及论文相关处。 3. “13种土壤环境状况项目分析”,此处把“状况项目”改为“指标”是不是更合适?下同。 4. 中文摘要倒数第2句表达不够清晰,建议重写。另外,准确度超过100%是否有误?97.9和97.9%是不一样的,百分号不可省略。如有修改,请相应修改英文。 5. 数据库(集)基本信息简介表中提到“‘’台站信息”表”“数据记录35条”,不是只有34个台站吗,怎么有35条记录? 6. “代表性长期监测样地”是固定说法吗?如果不是固定说法,建议不省略,或者改为“典型”。 7. 引言部分第1段提到“土壤污染或超标的主要原因”,“或”字多余吧?“分析方法和分析质量控制信息”中的第2个“分析”可否删除? 8. 第1.2.1节中第2段提到“仅用于给使用者提供该样地的最主要特征进行参考”,建议删除;“监测类型编码分别以ZH和FZ起始,后面接2位数字顺序号”与前文提到的“监测类型编码(第4~7位)”,请统一;“监测要素分类码统一为ABC三位 ”中ABC是指3位字母,还是指所有样地名称ABC?如果是前者,需要说明下监测要素分类码的编码规则。如果是后者,监测要素分类码岂不是多余? 9. 第1.2.3节中“以便为数据使用者提供主流土壤分类体系之间的参比信息”,此句感觉采用多个体系划分土壤类型的目的在于提供参比,似乎与论文主旨有所偏离?建议稍作修改。 10. 第2.1节中参考其他文献,单位C kg/ha更通用的写法似乎为kg C/ha,请确认。下同。另,单位Fe mg/kg更通用的写法似乎为mg Fe/kg,请确认。下同。 11. 图1图表展示不全,是否有误? 12. 表2中的单位“兆焦/米2”是否有误?

【2016-11-02】 评论来自:版本 1
作者: 1、数据集的6个数据表中均有缺失的数据项,如果可以有数据,请补上;如果没有,请对这些缺失的数据在论文的“数据样本描述”里进行解释说明。 修改说明:对数据集中缺失项尽可能进行了补充,实在无法补充的仍保留为空缺项,新增2.3节对整个数据集各数据表的数据缺失情况进行说明,原“2.3 数据样例”递增为2.4节。对于文章列出的6个数据表,根据最新的数据补充情况更新表1-表6,补充了表2的“镇/乡/农场/牧场/垦区/保护区”为“市中街道办事处南北庄村”,更新了表3的“东经”和“北纬”分别为116.5700和36.8291。其他的空缺产生在表1的“备注”、表5的“引用参考文献”和“备注”以及表6的“标样测定标准差”和“备注”,在对应的表格末尾添加表注来说明空缺的原因。 2、标题补充时间范围,英文、数据集标题和文中内容相应修改。 修改说明:将原标题“中国土壤环境状况数据集”修改为“中国土壤环境状况1995-2011年数据集”,同时修改英文标题、中英文数据集标题和文中出现的相同内容。 3、“13种土壤环境状况项目分析”,此处把“状况项目”改为“指标”是不是更合适?下同。 修改说明:已将中文摘要和正文中出现的“土壤环境状况项目”的说法统一修改为“土壤环境指标”。 4、中文摘要倒数第2句表达不够清晰,建议重写。另外,准确度超过100%是否有误?97.9和97.9%是不一样的,百分号不可省略。如有修改,请相应修改英文。 修改说明:原稿中是用标准样品测定的回收率(测定值与标准值的百分比)来表示准确度的,测定值高于标准值时回收率就高于100%,考虑到这样表示准确度容易给人造成误解,修改为使用相对误差表示(测定值与标准值差值占标准值的百分比),同时将精确度的度量表述为相对偏差。重写中文摘要倒数第2句为“本数据集中13种土壤环境指标测定的相对误差平均6.55%,重复测定的相对偏差7.70%,同时具有完整的背景信息,保证了数据在空间和时间上的一致性。”另外也修改了相应的英文摘要和3.2节对数据质量评估部分的表述以及图4。 5、数据库(集)基本信息简介表中提到“台站信息”表“数据记录35条”,不是只有34个台站吗,怎么有35条记录? 修改说明:统计条数的时候把每个表的第一行表头也统计进去了,重新修改数据库(集)组成一栏列出全部6张表的数据条数,在原稿的条数基础上减1。 6、“代表性长期监测样地”是固定说法吗?如果不是固定说法,建议不省略,或者改为“典型”。 修改说明:将全文所有出现“代表性长期监测样地”或“代表性样地”的地方均修改为“典型长期监测样地”或“典型样地”。 7、引言部分第1段提到“土壤污染或超标的主要原因”,“或”字多余吧?“分析方法和分析质量控制信息”中的第2个“分析”可否删除? 修改说明:第5句话直接引用参考文献[3]《全国土壤污染状况调查公报》,考虑到污染和超标是两种污染程度不同的情况,将本句修改为“工矿业、农业等人为活动以及土壤环境背景值高是造成土壤污染甚至超标的主要原因”。 倒数第2句根据编审建议,修改为“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”。 8、第1.2.1节中第2段提到“仅用于给使用者提供该样地的最主要特征进行参考”,建议删除;“监测类型编码分别以ZH和FZ起始,后面接2位数字顺序号”与前文提到的“监测类型编码(第4~7位)”,请统一;“监测要素分类码统一为ABC三位 ”中ABC是指3位字母,还是指所有样地名称ABC?如果是前者,需要说明下监测要素分类码的编码规则。如果是后者,监测要素分类码岂不是多余? 修改说明:删除1.2.1节第2段第1句中的“仅用于给使用者提供该样地的最主要特征进行参考”。 第3句删除“监测类型编码分别以ZH和FZ起始,后面接2位数字顺序号”的表述,以免与前面第2句中“监测类型编码(第4~7位)”冲突。 关于监测要素的分类码部分的描述对于数据使用者来说没有太大意义,过多表述反而会让人不容易理解,因此删除1.2.1节第2段最后一句话。 9、第1.2.3节中“以便为数据使用者提供主流土壤分类体系之间的参比信息”,此句感觉采用多个体系划分土壤类型的目的在于提供参比,似乎与论文主旨有所偏离?建议稍作修改。 修改说明:修改为“以便为数据使用者提供更可靠的土壤背景信息”。 10、第2.1节中参考其他文献,单位C kg/ha更通用的写法似乎为kg C/ha,请确认。下同。另,单位Fe mg/kg更通用的写法似乎为mg Fe/kg,请确认。下同。 修改说明:将全部单位均修改为类似kg C/ha的格式。主要修改位置为2.1节第3条、第6条,表1的第1行,表4的第1行,以及数据集中“农田样地管理记录”和“中国土壤环境状况数据”两张表的对应表头。 11、图1图表展示不全,是否有误? 修改说明:图1在撰写文稿时最初计划做成a和b两个图,后来修改为原稿中的一个图,但图标题(a)忘记删除了,重新核查以后确认图是完全的,重新作图删除废弃的小图表标题(a)。 12、表2中的单位“兆焦/米2”是否有误? 修改说明:单位应为兆焦/米2,因为在excel格式的数据表数据传输过程中原来记录的上下标格式丢失。同时发现在该数据表的“代表性说明”字段普遍存在单位的英文和汉字混杂的现象,单位表述不规范,已经将数据表中该字段下所有信息重新检查,将单位全部更新为英文,并插入上下角标固定的符号来防止数据传输中上下标格式丢失的问题(例如m2使用固定的符号m²)。本文表2的“兆焦/米2”修改为“MJ/m²”。 【2016-11-04】 评论来自:版本 1
责编委:

具有较为清晰的数据采集和处理方法描述,能够提供较为有效的质量控制措施,具有一定的使用价值和意义,建议进入同行评议。

【2016-11-17】 评论来自:版本 1
责编:

请规范署名,参考如下专家意见,回应并相应修改:

同评专家一:

该数据集对全国土壤环境科研、保护工作十分重要,十分及时。补充修改建议:

1、数据库基本信息简介中,数据服务系统网址,直接指向本数据库;各列出6个表格的所有字段名称。
2、数据集结构介绍中,有对各表格的重点字段的解释和说明内容,不仅仅单纯列出字段。
3、样例表1-表6,与数据集介绍的表1-表6对应。
4、试验台站需要有建站或运行起始时间,长期观测样地也要有样地建设或监测起始时间
5、题目过大欠具体,应有限定性的关键字,如生态站,重金属等。
 
同评专家二:

该数据集是基于CERN网络台站长期定位实验和观测的基础,在范围、深度和广度,以及数据质量上都具有独特性和唯一性。元数据可以查看,数据可以下载execl格式使用方便。可以为科学研究提供支持。为科学数据管理提供借鉴。

【2016-12-20】 评论来自:版本 1
作者: 1、(论文编辑)规范署名 修改说明:在数据作者、数据生产者、数据作者职责分工中增加了数据集涉及到的台站作者署名。对于台站要求在致谢中增加的其他贡献者一并致谢。 2、(同评专家一)数据库基本信息简介中,数据服务系统网址,直接指向本数据库;各列出6个表格的所有字段名称。 修改说明:数据服务系统网址由本期专刊的组织机构中国生态系统研究网络(CERN)综合中心提供,论文作者没有专门对数据集进行网络发布。已经在“数据库(集)基本信息简介”表的“数据库(集)组成”一栏将数据集所有字段分表列出。 3、(同评专家一)数据集结构介绍中,有对各表格的重点字段的解释和说明内容,不仅仅单纯列出字段。 修改说明:在“2.1 数据集结构”中增加了每张表中重点字段的解释说明。 4、(同评专家一)样例表1-表6,与数据集介绍的表1-表6对应。 修改说明:原数据集中将核心的土壤环境元素数据放在第6张表中,前5张表对土壤环境元素监测的台站、样地、分析方法、分析质量控制情况进行记录和背景说明。考虑到用户使用数据时首先会关注土壤环境元素数据本身,然后根据使用的目的才会查看其它5张数据表,本次修改将数据集、数据集介绍、数据样本描述等相关的章节表格中“中国土壤环境元素含量数据”表提到最前面列为第1张表,其它5张表按原排列顺序依次顺延。调整以后样例表1-表6的顺序与数据集介绍的表1-表6顺序一致,可以一一对应。另外为了方便读者理解,将文章表1-表6的标题分别加上了对应数据表的名称。 5、(同评专家一)试验台站需要有建站或运行起始时间,长期观测样地也要有样地建设或监测起始时间。 修改说明:在“台站信息”和“样地信息”数据表中增加了“起始监测年份”字段,分别记录台站进入CERN开始监测和样地开始土壤监测的年份。同时更新了文章中罗列各表字段的相关内容。 6、(同评专家一)题目过大欠具体,应有限定性的关键字,如生态站,重金属等。 修改说明:1)考虑到数据集涉及的34个CERN台站分布于我国21个省(市/自治区),同时这些站的选址都经过了严格的科学论证过程,能够涵盖和代表我国各种主要陆地生态类型,因此在题目中将中国进一步限定为中国陆地生态系统。2)数据集共涉及到铁、锰、铜、锌、硼、钼、镉、铬、铅、镍、汞、砷、硒13项指标,从地球化学角度来看,铁属于常量元素,其他属于痕量元素;从植物营养和生物利用角度来看,铁、锰、铜、锌、硼、钼属于属于植物营养微量云素,但这些元素含量过高或者在某些土壤条件下反而有害;镉、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;硒在土壤中含量较低时属于对人体有益的元素,但含量过高则造成毒害。因此这13项指标难以使用土壤痕量元素、微量元素、重金属、有害元素、污染元素来概括,鉴于目前人们对这些元素的关注更多是出于环境保护和污染防治的角度,将其统称为土壤环境元素。综合两方面的修改情况,将论文和数据集题目修改为“中国陆地生态系统1995~2011年土壤环境元素含量数据集”。 7、(同评专家二)该数据集是基于CERN网络台站长期定位实验和观测的基础,在范围、深度和广度,以及数据质量上都具有独特性和唯一性。元数据可以查看,数据可以下载execl格式使用方便。可以为科学研究提供支持。为科学数据管理提供借鉴。 修改说明:感谢同评专家的肯定和鼓励,我们根据专家和编辑评审意见,修改和完善了数据集和文章。 【2016-12-27】 评论来自:版本 1
责编委:

修改细节:2.1节中标号2重复;

【2016-12-29】 评论来自:版本 1
责编:

经编委投票,决定录用本文。

【2017-01-24】 评论来自:版本 1

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1995~2011年CERN土壤环境元素含量数据集

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1995~2011年CERN土壤环境元素含量数据集

作者发表的论文

1 基于规则的土壤数据校验模型研究与实现
张仁,沈志宏,黎建辉,施建平. 计算机系统应用[J],2010,19(8),78-81,65

数据来源:CSCD中国科学引文数据库      CSCD      被引次数: 0

19952011CERN土壤环境元素含量数据集

宋歌1,2*,施建平1,侯卫龙1,解宪丽1,2,潘贤章1,2,陈春兰3,党廷辉4,樊月玲5,傅伟6,郝翔翔7,何永涛8,况福虹9,兰中东10,李国振11,李伟12,李小军13,李小丽14,李晓明15,李玉强16,林丽17,刘海丰18,刘素萍19,鲁志云20,热甫开提21,沙丽清22,苏永中23,田振荣24,王书伟25,王小亮26,吴瑞俊27,杨风亭28,杨桂生29,叶学华30,于小军31,曾静32,张德强33,张玉铭34,郑兴波35,宗海宏36

1. 中国科学院南京土壤研究所,南京 210008;

2. 中国科学院南京土壤研究所,土壤与农业可持续发展国家重点实验室,南京 210008;

注:其他作者的单位信息见“数据库(集)基本信息简介”

* 联系人(Email: gsong@issas.ac.cn)

摘要:土壤环境是地球环境的重要组成部分。目前土壤环境问题的关注重点在于土壤污染。我国土壤污染以无机污染为主。中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)自1988年组建以来,在中国主要农田、森林、草原、荒漠、湿地生态系统中,按统一的规范,对与土壤环境状况有关的铁、锰、铜、锌、硼、钼、镉、铬、铅、镍、汞、砷、硒元素进行了长期定位监测。通过对CERN典型生态样地表层土壤环境元素监测数据进行加工处理,获得1995~2011年中国陆地生态系统土壤环境元素含量数据集。本数据集中13种土壤环境元素指标测定的相对误差平均为6.55%,重复测定的相对偏差为7.70%。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。本数据集可以为全国和区域土壤环境质量评估、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:微量元素;重金属;土壤污染;中国生态系统研究网络(CERN);长期定位监测

Soil environmental element content dataset of Chinese Ecosystem Research Network (1995 – 2011)

Song Ge1,2*, Shi Jianping1, Hou Weilong1, Xie Xianli1,2, Pan Xianzhang1,2, Chen Chunlan, Dang Tinghui, Fan Yueling, Fu Wei, Hao Xiangxiang, He Yongtao, Kuang Fuhong, Lan Zhongdong, Li Guozhen, Li Wei, Li Xiaojun, Li Xiaoli, Li Xiaoming, Li Yuqiang, Lin Li, Liu Haifeng, Liu Suping, Lu Zhiyun, Refkat, Sha Liqing, Su Yongzhong, Tian Zhenrong, Wang Shuwei, Wang Xiaoliang, Wu Ruijun, Yang Fengting, Yang Guisheng, Ye Xuehua, Yu Xiaojun, Zeng Jing, Zhang Deqiang, Zhang Yuming, Zheng Xingbo, Zong Haihong

1. Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, P. R. China;

2. State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, P. R. China;

Note: Please turn to the Dataset Profile for other authors’ detail information.

*Email: gsong@issas.ac.cn

Abstract: Soil environment is an essential part of the earth’s environment. Current research on soil environment mainly focus on the soil pollution. In China, most of polluted soil resulted from inorganic contaminants. Since 1988, Chinese Ecosystem Research Network (CERN) carried out a long-term locating and monitoring effort on soil iron, manganese, copper, zinc, boron, molybdenum, cadmium, chromium, lead, nickel, mercury, arsenic and selenium contents by CERN soil monitoring specifications in the main agriculture, forest, grassland, desert and wetland ecosystems of China. Based on the processing of environmental element content data of surface soil monitored by the long-term observation of CERN typical ecosystem plots, we obtained the soil environmental element content dataset of Chinese terrestrial ecosystems from 1995 to 2011. The dataset includes 13 elements as soil environmental indicators. The relative error rate of these 13 elements is 6.55% in average, with relative deviation of 7.70% in average. All the data have complete background information,which ensure consistency in space and time scales. The dataset is expected to provide data support for national and regional soil environment quality assessment, soil contamination risk assessment and environmental soil science research.

Keywords: trace element; heavy metal; soil pollution; Chinese Ecosystem Research Network (CERN); long-term locating and monitoring

数据库(集)基本信息简介

数据库(集)中文名称

1995~2011年CERN土壤环境元素含量数据集

数据库(集)英文名称

Soil environmental element content dataset of Chinese Ecosystem Research Network (1995 – 2011)

联系人

宋歌(gsong@issas.ac.cn)

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11

哀牢山站

鲁志云、沙丽清

张一平

中国科学院西双版纳热带植物园20

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27

北京森林站

刘海丰、王顺忠

桑卫国

中国科学院植物研究所18

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21

常熟站

王书伟、周伟

颜晓元

中国科学院南京土壤研究所25

长白山站

郑兴波、戴冠华

王安志

中国科学院沈阳应用生态研究所35

长武站

党廷辉

刘文兆

中国科学院水利部水土保持研究所4

鼎湖山站

张德强、褚国伟

周国逸

中国科学院华南植物园33

洞庭湖站

曾静、李旭

谢永宏

中国科学院亚热带农业生态研究所32

鄂尔多斯站

叶学华、初玉

黄振英

中国科学院植物研究所30

封丘站

李小丽

丁维新

中国科学院南京土壤研究所14

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10

贡嘎山站

李伟、杨阳

王根绪

中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所12

海北站

林丽、曹广民

曹广民

中国科学院西北高原生物研究所17

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7

鹤山站

刘素萍、邹碧

申卫军

中国科学院华南植物研究所19

环江站

傅伟、张伟

王克林

中国科学院亚热带农业生态研究所6

会同站

于小军、朱睦楠

汪思龙

中国科学院沈阳应用生态研究所31

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8

临泽站

苏永中、杨荣

赵文智

中国科学院寒区旱区环境与工程研究所23

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34

茂县站

李晓明、何其华

包维楷

中国科学院成都生物研究所15

奈曼站

李玉强、苏娜、黄文达

赵学勇

中国科学院寒区旱区环境与工程研究所16

内蒙古站

王小亮、何念鹏

白永飞

中国科学院植物研究所26

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28

三江站

杨桂生

宋长春

中国科学院东北地理与农业生态研究所29

沙坡头站

李小军、虎瑞

李新荣

中国科学院寒区旱区环境与工程研究所13

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5

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3

西双版纳站

沙丽清、李玉武、曹敏

林露湘

中国科学院西双版纳热带植物园22

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9

鹰潭站

宗海宏、官早香

孙波

中国科学院南京土壤研究所36

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24

数据时间范围

1995~2011年

地理区域

中国生态系统研究网络(CERN)的阿克苏站、安塞站、常熟站、长武站、封丘站、环江站、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、鄂尔多斯站、阜康站、临泽站、奈曼站、沙坡头站、哀牢山站、北京森林站、版纳站、长白山站、鼎湖山站、贡嘎山站、鹤山站、会同站、茂县站、海北站、内蒙古站、洞庭湖站、三江站。分布于中国21个省(市/自治区),东经80.726~133.517°,北纬21.917~47.583°,海拔1.3~3688 m。

数据格式

*.xlsx

数据量

6.20 MB

数据服务系统网址

http://www.cnern.org.cn/data/meta?id=40176

http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/296

基金项目

中国科学院科技服务网络计划(STS计划,KFJ-SW-STS-168)、中国科学院科技服务网络计划(STS计划,KFJ-SW-STS-167)、中国科学院南京土壤研究所“一三五”计划和领域前沿项目(ISSASIP1626)

数据库(集)组成

该数据集由6张数据表组成,它们分别为:

1. “中国土壤环境元素含量”表,土壤环境状况长期定位监测数据,数据记录306条。本表格包括生态系统类型、台站代码、年、月、日、样地代码、采样分区描述(微地形)、土壤类型、母质、植被/作物、采样深度(cm)、铁(mg Fe/kg)、锰(mg Mn/kg)、铜(mg Cu/kg)、锌(mg Zn/kg)、硼(mg B/kg)、钼(mg Mo/kg)、镉(mg Cd/kg)、铬(mg Cr/kg)、铅(mg Pb/kg)、镍(mg Ni/kg)、汞(mg Hg/kg)、砷(mg As/kg)、硒(mg Se/kg)、备注,共计25个字段;

2. “台站信息”表,开展土壤环境状况监测的CERN生态站的基本信息数据,数据记录34条;本数据表包括台站代码、台站名称、台站简称、省/直辖市/自治区、市/盟/地区/自治州、县/区/县级市/旗/自治县、镇/乡/农场/牧场/垦区/保护区、东经(°)、北纬(°)、海拔(m)、起始监测年份、所属院所、网址、代表性说明,共计14个字段;

3. “样地信息”表,各CERN生态站典型长期监测样地基本信息数据,数据记录94条;本数据表包括生态系统类型、台站代码、样地代码、样地名称、样地类别、起始监测年份、观测目的、试验设计、轮作方式、东经(°)、北纬(°)、海拔(m)、母质、土壤类型、中国土壤发生分类(GSCC)、中国土壤系统分类(CST)、美国土壤系统分类(ST)、世界土壤资源参比基础(WRB),共计18个字段;

4. “农田样地管理记录”表,农田生态系统典型长期监测样地的农田管理数据,数据记录86条;本数据表包括台站代码、年、样地代码、作物名称、作物品种、播种日期(年/月/日)、移栽日期(年/月/日)、收获日期(年/月/日)、灌溉(排水)情况、施肥品种(包括化肥、秸秆和有机肥)、施肥时间和方式、施肥量(以施入肥料重量计,包括秸杆还田,kg/ha)、施入碳量(kg C/ha)、施入氮量(kg N/ha)、施入磷量(kg P2O5/ha)、施入钾量(kg K2O/ha)、作物产量(kg/ha)、自然灾害、病虫害、人为干扰、田间管理负责人、备注,共计22个字段;

5. “分析方法记录”表,各项土壤环境状况监测指标的分析方法数据,数据记录846条;本数据表包括台站代码、年、分析项目代码、分析项目名称、分析方法名称、引用标准、引用参考文献、备注,共8个字段;

6. “标准样品质控记录”表,各项土壤环境状况监测指标分析的标准样品质控数据,数据记录1150条;本数据表包括台站代码、年、标准样品编号、分析项目代码、单位、标样值、不确定度、标样定值分析方法、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、测定人、审核人、备注,共计16个字段。

引 言

土壤环境是以土壤为中心的地球表层系统的时空连续体,是岩石圈、水圈、生物圈、大气圈与土壤圈间相互作用的中心和物质循环与能量交换的中心,是地球环境的重要组成部分[1]。不合理的人为活动使得土壤面临着污染、侵蚀、沙化、盐碱化、酸化等各种环境退化问题,而目前关于土壤环境问题关注的重点在于土壤污染[2]。2005年4月至2013年12月,环境保护部和国土资源部开展了首次全国土壤污染状况调查。结果表明,我国土壤环境状况总体不容乐观,部分地区土壤污染较重,耕地土壤环境质量堪忧,工矿业废弃地土壤环境问题突出。工矿业、农业等人为活动以及土壤环境背景值高是造成土壤污染甚至超标的主要原因。全国土壤总超标率为16.1%,污染类型以无机型为主,有机型次之,复合型污染比重较小;无机污染物超标点位占全部超标点位的82.8%;最主要的无机污染物为镉、汞、砷、铜、铅、铬、锌和镍[3]。中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)自1988年组建以来,按统一的监测规范,对中国主要农田、森林、草原、荒漠、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,其中与土壤环境状况有关的监测项目有铁、锰、铜、锌、硼、钼、镉、铬、铅、镍、汞、砷、硒。1995~2011年中国陆地生态系统土壤环境元素含量数据集来自于加工处理后的CERN典型生态样地的表层土壤环境监测数据,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。本数据集可以为全国和区域土壤环境质量评估、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

本数据集的土壤环境状况数据来自1995~2011年CERN生态站(简称“台站”)典型长期监测样地(简称“样地”)表层土壤的铁、锰、铜、锌、硼、钼、镉、铬、铅、镍、汞、砷、硒含量监测数据。CERN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3~6个重复采样,每个重复采样又是来自10~20个采样点的混合土壤样品。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,提取了相应样地所在台站信息、样地背景信息、农田样地管理信息。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。提取的数据来自CERN土壤长期监测数据的96个字段,并新增7个字段,按类别共生成6张表,分别命名为中国土壤环境元素含量、台站信息、样地信息、农田样地管理记录、分析方法记录、标准样品质控记录。

1.2 数据规范化

1.2.1 台站和样地的名称与代码的规范化

台站名称使用官方提供的全称,在其所属院所的网站中查询得到。同时为了方便使用,增加一列在监测和研究中习惯使用的简称。台站代码根据CERN土壤监测规范[4]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。A表示农田生态系统,D表示荒漠生态系统,F表示森林生态系统,G表示草地生态系统,M表示湿地生态系统。

样地名称采用台站简称加样地所监测的主要生态特征表示,因为样地名称由十几个甚至几十个汉字组成,在数据管理和使用中不适合用来作为分类和提取数据的依据。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,例如不同施肥管理下的农田,不同耕作制度下的农田,不同林型和不同演替阶段的森林,不同放牧强度的草地等。

1.2.2 作物名称规范化

数据集中农田样地的作物类型共有9种,涵盖了我国主要的大田作物类型。根据全国科学技术名词审定委员会公布的农学名词[5],将9种作物名称统一为:玉米、小麦、水稻、油菜、棉花、大豆、花生、粟、甘薯。其中,玉米包括监测过程中记录的玉米、夏玉米、春玉米、制种玉米,小麦包括监测过程中记录的小麦、冬小麦、春小麦,水稻包括监测过程中记录的水稻、早稻、中稻、晚稻,大豆包括监测过程中记录的大豆、黄豆,粟指监测过程中记录的谷子,甘薯指监测过程中记录的红薯。

1.2.3 土壤分类归属的规范化

目前CERN台站在各自的研究和监测过程中,多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。本数据集保留台站记录的土壤类型信息,并增加了更加科学准确的土壤分类命名。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[6],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)[7-8]、中国土壤系统分类(Chinese Soil Taxonomy,CST)[9]、美国土壤系统分类(Soil Taxonomy,ST)[10]和世界土壤资源参比基础(World Reference Base for Soil Resources,WRB)[11]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。

1.2.4 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或台站间数据的可比性。本数据集提取上层采样深度在20 cm以上的监测数据,将深度规范为0~20 cm、0~10 cm、10~20 cm三种固定深度范围[12]。其他深度的监测数据采用加权平均的方式进行规范化,当第一层厚度低于15 cm时规范为0~10 cm和10~20 cm两层,当第一层厚度大于或等于15 cm时规范为0~20 cm一层。按深度加权平均的计算公式为:

式中:cWA为同一表层样点的土壤重金属等元素含量,单位为mg/kg;ci为表层采样中第i层的土壤重金属等元素含量,单位为mg/kg;di为第i层的厚度,单位为cm;n为整个表层划分的采样层数。

1.2.5 经纬度坐标的规范化

CERN土壤监测中,长期监测样地的经纬度坐标通常以度分秒的格式记录。为了数据处理方便,根据标准规范的要求,将全部台站和样地的经纬度坐标转换为度(°)记录[13],并保留4位小数。

2 数据样本描述

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. “中国土壤环境元素含量”表,记录土壤环境元素长期定位监测数据。本表格包括生态系统类型、台站代码、年、月、日、样地代码、采样分区描述(微地形)、土壤类型、母质、植被/作物、采样深度(cm)、铁(mg Fe/kg)、锰(mg Mn/kg)、铜(mg Cu/kg)、锌(mg Zn/kg)、硼(mg B/kg)、钼(mg Mo/kg)、镉(mg Cd/kg)、铬(mg Cr/kg)、铅(mg Pb/kg)、镍(mg Ni/kg)、汞(mg Hg/kg)、砷(mg As/kg)、硒(mg Se/kg)、备注,共计25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13种土壤环境元素中,铁、锰、铜、锌、硼、钼属于植物营养微量云素,但锰、铜、锌、硼、钼对植物而言,适量范围很窄,含量过高或者在酸性土壤上会造成毒害;镉、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;硒在土壤中含量较低时属于对人体有益的元素,含量过高则造成毒害[14]

2. “台站信息”表,记录开展土壤环境元素监测的台站的基本信息,可以通过台站代码字段与“中国土壤环境元素含量”表关联。本数据表包括台站代码、台站名称、台站简称、省/直辖市/自治区、市/盟/地区/自治州、县/区/县级市/旗/自治县、镇/乡/农场/牧场/垦区/保护区、东经(°)、北纬(°)、海拔(m)、起始监测年份、所属院所、网址、代表性说明,共计14个字段。本数据表提供了每个台站具体的行政位置和地理坐标,其中行政位置分为省、市、县、乡镇四级记录,村、农场、兵团、保护区等与乡镇名合并记录。起始监测年份为各台站加入CERN、按CERN统一的规范开始监测的年份。代表性说明字段提取了各台站的网站信息,主要包括所在区域的自然地理、气候、农业生产特点,面临的生态环境和社会经济问题,以及区域的典型性和重要性说明等内容。

3. “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“中国土壤环境元素含量”表关联。本数据表包括生态系统类型、台站代码、样地代码、样地名称、样地类别、起始监测年份、观测目的、试验设计、轮作方式、东经(°)、北纬(°)、海拔(m)、母质、土壤类型、中国土壤发生分类(GSCC)、中国土壤系统分类(CST)、美国土壤系统分类(ST)、世界土壤资源参比基础(WRB),共计18个字段。试验设计字段对于农田样地而言,为施肥等农田管理情况的说明;对于其他自然样地而言,为样地本身的区域代表性说明或者人类活动干扰情况说明。轮作方式字段仅对农田样地记录;其他自然样地不记录,为空。土壤类型为台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[1]。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[1]。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[1]。世界土壤资源参比基础(WRB)是国际土壤学会吸取美国土壤系统分类经验,采用欧洲传统土壤命名方式拟定的三级土壤分类体系[1]

4. “农田样地管理记录”表,记录农田样地的主要田间管理数据,可以通过样地代码字段与“中国土壤环境元素含量”表关联。本数据表包括台站代码、年、样地代码、作物名称、作物品种、播种日期(年/月/日)、移栽日期(年/月/日)、收获日期(年/月/日)、灌溉(排水)情况、施肥品种(包括化肥、秸秆和有机肥)、施肥时间和方式、施肥量(以施入肥料重量计,包括秸杆还田,kg/ha)、施入碳量(kg C/ha)、施入氮量(kg N/ha)、施入磷量(kg P2O5/ha)、施入钾量(kg K2O/ha)、作物产量(kg/ha)、自然灾害、病虫害、人为干扰、田间管理负责人、备注,共计22个字段。根据本表格的前3个字段可以获得数据集涉及到的农田样地在所监测年份时的作物、播种、收获、灌溉、施肥、产量、自然灾害、病虫害等情况,其中对施肥的记录最详细。

5. “分析方法记录”表,记录各项土壤环境状况监测指标的分析方法信息,可以通过台站代码和分析项目代码字段与“中国土壤环境元素含量”表关联。本数据表包括台站代码、年、分析项目代码、分析项目名称、分析方法名称、引用标准、引用参考文献、备注,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,两者之间用逗号分隔。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,林业部行业标准为LY开头,农业部行业标准为NY开头,环保部行业标准为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,包括书名和页码。

6. “标准样品质控记录”表,记录各项土壤环境状况监测指标分析的标准样品质控数据,可以通过台站代码和分析项目代码字段与“中国土壤环境元素含量”表关联。本数据表包括台站代码、年、标准样品编号、分析项目代码、单位、标样值、不确定度、标样定值分析方法、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、测定人、审核人、备注,共计16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CERN的34个不同生态类型的台站,分布于我国21个省(市/自治区),其中新疆、内蒙古、四川和江西各有3个台站,黑龙江、陕西、湖南、广东和云南各有2个台站,吉林、辽宁、北京、河北、河南、山东、江苏、广西、甘肃、宁夏、青海、西藏各有1个台站,平均每个台站产生土壤环境状况数据97个(图1)。数据集中最东端和最北端的台站位于黑龙江建三江垦区的三江平原沼泽湿地生态试验站(E133.517°,N47.583°),最西端的台站位于新疆和田地区策勒县的策勒荒漠草地生态系统国家野外研究站(E80.726°,N37.016°),最南端的台站位于云南西双版纳傣族自治州勐腊县的西双版纳热带雨林生态系统研究站(E101.267°,N21.917°)。

1 数据在各省(市/自治区)的分布情况

在时间范围上,本数据集的数据产生于1995~2011年,86.6%的数据分布在2005年和2010年(图2)。这与CERN土壤长期监测规范在2002~2005年间系统地建立形成有关[15],此后CERN台站每5年开展一次表层土壤重金属等元素的监测,每10年开展一次剖面土壤重金属等元素的监测。

在数据集涉及的13项土壤环境指标中,每项有225~291个数据,平均253个/项(图3)。

2 数据在各年份的分布情况

3 数据在不同元素项目中的分布情况

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;“标准样品质控记录”表中“标样测定重复次数”为1时,由于无法计算重复测定的标准差,“标样测定标准差”字段为空;“中国土壤环境元素含量”表中,因每块样地监测的指标不尽相同以及异常数据剔除的缘故,13种土壤环境元素的数据个数均小于该表的记录条数306条(图3)。

2.4 数据样例

以位于山东省德州市的禹城综合试验站(简称“禹城站”)2010年土壤汞含量数据为例,说明本数据集的组成和结构。本数据集的核心数据表为“中国土壤环境元素含量”表,该表格记录了禹城站综合样地2010年表层0~10 cm和10~20 cm土壤的汞含量,以及监测的具体时间和种植作物类型等信息(表1)。数据使用者从“中国土壤环境元素含量”表开始,需要了解禹城站的基本信息时,可以在“台站信息”表的“台站代码”字段使用“YCA”进行搜索,获得禹城站的行政位置、经纬度、海拔、起始监测年份、所属院所、网址以及代表性说明信息(表2);需要获得监测样地信息时,可以在“样地信息”表的“台站代码”和“样地代码”字段依次使用“YCA”和“YCAZH01ABC_01”进行搜索,获得禹城站长期观测采样地的样地设置、轮作方式、经纬度、海拔、母质以及土壤分类信息(表3);需要获得该样地监测当年的农田管理信息时,可以在“农田样地管理记录”表的“台站代码”“年”“样地代码”字段依次使用“YCA”“2010”“YCAZH01ABC_01”进行搜索,获得该样地在2010年土壤汞监测时的作物、灌溉(排水)、施肥、产量以及灾害情况等信息(表4);需要了解土壤汞的分析方法时,可以在“分析方法记录”表的“台站代码”“年”“分析项目代码”字段依次使用“YCA”“2010”“Hg”进行搜索,获得禹城站在2010年土壤汞分析中使用的具体方法及出处(表5);需要了解土壤汞的分析质控信息时,可以在“标准样品质控记录”表的“台站代码”“年”“分析项目代码”字段依次使用“YCA”“2010”“Hg”进行搜索,获得禹城站在2010年土壤汞分析中使用的标准样品信息和标准样品测定的信息(表6)。

1 “中国土壤环境元素含量”表中禹城站2010年农田表层土壤汞含量数据

生态系统类型

台站代码

样地代码

采样分区描述

(微地形)

土壤类型

母质

植被/作物

采样深度(cm

汞(mg Hg/kg

备注1)

农田

YCA

2010

10

5

YCAZH01ABC_01

农田(平地)

盐化潮土

黄河冲积物

玉米

0–10

0.047

 

农田

YCA

2010

10

5

YCAZH01ABC_01

农田(平地)

盐化潮土

黄河冲积物

玉米

10–20

0.042

 

1):备注列在没有特别需要说明的情况时内容为空,下同。

2 “台站信息表中禹城站基本信息

台站代码

台站名称

台站简称

/直辖市/自治区

//地区/自治州

//县级市//自治县

//农场/牧场/垦区/保护区

东经(°

北纬(°

海拔(m

起始监测年份

所属院所

网址

代表性说明

YCA

禹城综合试验站

禹城站

山东

德州市

禹城市

市中街道办事处南北庄村

116.367~116.750

36.667~37.200

20

1992

中国科学院地理科学与资源研究所

http://yca.cern.ac.cn/

禹城综合试验站位于山东省禹城市,东经116°22′~116°45′,北纬36°40′~37°12′。地貌类型为黄河冲积平原,土壤母质为黄河冲积物,以潮土和盐化潮土为主,表土质地为轻–中壤土。所在地区属暖温带半湿润季风气候区,多年平均气温13.1℃,降雨量582 mm,水面蒸发力952 mm,太阳辐射总量5225 MJ/m²,日照时数2640 h,大于0℃积温为4951℃,大于10℃积温为4441℃,无霜期200 d,光热资源丰富,雨热同期,有利于农业生产。地下水位一般在1.5~4.0 m,地下水资源丰富。黄河下游第二大引黄灌区——潘庄灌区的引黄总干通过禹城市,引黄灌溉条件良好。该地区历史上干旱、渍涝、盐碱、风沙等自然灾害频繁,生态环境脆弱,但生产潜力很大,在黄淮海平原河间浅平洼地类型中具有典型性和代表性。

3 “样地信息表中禹城站综合观测场长期观测采样地基本信息

生态系统类型

台站代码

样地代码

样地名称

样地类别

起始监测年份

观测目的

试验设计

轮作方式

东经(°

北纬(°

海拔(m

母质

土壤类型

中国土壤发生分类(CSGC

中国土壤系统分类(CST

美国土壤系统分类(ST

世界土壤资源参比基础(WRB

农田

YCA

YCAZH01ABC_01

禹城站综合观测场长期观测采样地

水浇地

2004

对禹城地区典型生态系统的结构变化和主要生态过程进行长期监测,探明本地区典型农田生态系统的土壤、水分、生物(作物)、大气以及生态系统管理等方面的现状和变化趋向,为本地区农业的持续发展提供长期的系统的监测数据和理论基础。

长期观测采样地土壤表层采样:每次在6个采样区(A、D、F、K、M、P区或C、E、G、J、L、N区)内采样,在每个采样区内随机多点取样,形成一个混合样品,每次共获得6组样品。A、D、F、K、M、P区或C、E、G、J、L、N区两种方式隔季交替采样,主要是考虑表层采样对耕层土壤有一定的扰动,在没有耕作(尤其是土地翻耕)之前,不在原处重复采样。

冬小麦–夏玉米,一年两熟

116.5700

36.8291

22

黄河冲积物

盐化潮土

潮土

石灰淡色潮湿雏形土

Fluventic Eutrudepts

Fluvic Cambisols (Calcaric, Siltic, Chromic)

4 “农田样地管理记录”表禹城站综合观测场长期观测采样地2010年农田管理信息

台站代码

样地代码

作物名称

作物品种

播种日期(年//日)

移栽日期(年//日)

收获日期(年//日)

灌溉(排水)情况

施肥品种(包括化肥、秸秆和有机肥)

施肥时间和方式

施肥量(以施入肥料重量计,包括秸杆还田,kg/ha

施入碳量(kg C/ha

施入氮量(kg N/ha

施入磷量(kg P2O5/ha

施入钾量(kg K2O /ha

作物产量(kg/ha

自然灾害

病虫害

人为干扰

田间管理负责人

备注

YCA

2010

YCAZH01ABC_01

小麦

潍麦8号

2009/10/17

2010/6/16

井灌为唯一灌溉方式,畦灌,小麦一般2–3水,灌返青水和扬花水

青帝生物有机肥、玉米秸秆、尿素

2009-10-3日底肥;2010-4-1返青后拔节前撒入尿素

9450

3184.13

385.76

20.07

271.44

5370

白粉病、蚜虫

王春晶

该有机肥没有明确标注NPK的各自具体含量,只标注NPK≥5%,有机质≥25%,故不能准确填报纯NPK的使用量。

YCA

2010

YCAZH01ABC_01

玉米

登海661

2010/6/20

2010/10/4

玉米灌水根据降雨情况而定,正常年份不灌水,干旱年份灌1–3不等。

住商复合肥、小麦秸秆

2010-7-22日撒施住商复合肥

8280

2843.0

177.5

110

246.15

7420

青枯病、蚜虫、玉米螟(轻微)

王春晶

小麦秸杆养分含量是以禹城站2009年养分平衡试验场的化验结果为依据填报的,N、P、K含量分别按0.905%、0.053%、2.142%计算。

5 “分析方法记录表中禹城站2010年土壤汞的分析方法信息

台站代码

分析项目代码

分析项目名称

分析方法名称

引用标准2)

引用参考文献2)

备注

YCA

2010

Hg

王水消煮,氢化物发生原子荧光光谱法

GB/T 22105.1-2008

 

 

2):“引用标准”和“引用参考文献”列两者之中只需要一列有数据信息,另一列可以空缺。

6 “标准样品质控记录表中禹城站2010年土壤汞分析的质量控制信息

台站代码

标准样品编号

分析项目代码

单位

标样值

不确定度

标样定值分析方法

标样测定均值

标样测定标准差3)

标样测定重复次数3)

标样测定的分析方法

所用仪器名称

测定人

审核人

备注

YCA

2010

GBW07401 (GSS-1)

Hg

mg/kg

0.032

0.004

火焰原子吸收法、原子荧光法

0.030

 

1

王水消煮,氢化物发生原子荧光光谱法

原子荧光光度计

邓西海(封丘站)

宋歌(土壤分中心)

 

YCA

2010

GBW07402 (GSS-2)

Hg

mg/kg

0.015

0.003

火焰原子吸收法、原子荧光法

0.016

 

1

王水消煮,氢化物发生原子荧光光谱法

原子荧光光度计

邓西海(封丘站)

宋歌(土壤分中心)

 

YCA

2010

GBW07403 (GSS-3)

Hg

mg/kg

0.060

0.004

火焰原子吸收法、原子荧光法

0.056

 

1

王水消煮,氢化物发生原子荧光光谱法

原子荧光光度计

邓西海(封丘站)

宋歌(土壤分中心)

 

3):当“标样测定重复次数”为1时,“标样测定标准差”无法计算,内容空缺。

3 数据质量控制和评估

3.1 数据质量控制

在原始监测数据按采样重复进行平均前,首先对采样重复的数据进行Dixon和Grubbs校验确定变化异常的可疑数据[16],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[17],最后核查数据是否超出对应的土壤元素背景值[18]和土壤环境质量二级标准[19],剔除明显异常的数据后再进行采样平均处理。

3.2 数据质量评估

4 数据的准确度和精密度

CERN统一执行的土壤监测规范[4]和土壤监测质量控制规范[6] ,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“标准样品质控记录”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“标准样品质控记录”表中多年质控数据进行分析发现,数据集中13种土壤环境元素测定的相对误差介于2.70%~12.21%,平均6.55%;这些项目重复测试的相对偏差介于3.36%~13.15%,平均7.70%(图4)。

致 谢

中国生态系统研究网络的阿克苏站、安塞站、常熟站、长武站、封丘站、环江站、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、鄂尔多斯站、阜康站、临泽站、奈曼站、沙坡头站、哀牢山站、北京森林站、版纳站、长白山站、鼎湖山站、贡嘎山站、鹤山站、会同站、茂县站、海北站、内蒙古站、洞庭湖站、三江站提供了原始土壤监测数据,中国科学院西双版纳热带植物园哀牢山站甘建明和刘玉洪研究员亦对本数据集的生产做出了贡献,中国土壤数据库(http://vdb3.soil.csdb.cn)对数据整合提供了支持,特此致谢!

数据作者分工职责

宋歌(1981—),女,博士,工程师,研究方向为土壤长期监测管理和数据质量控制,以及土壤氮素循环。主要承担工作:数据提取、数据整合、质量控制和评估。

施建平(1954—),女,大学,高级工程师,研究方向为土壤信息管理。主要承担工作:数据质量控制和审核,数据表结构设计。

侯卫龙(1988—),女,硕士,研究方向为土壤长期监测数据分析。主要承担工作:数据校验。

解宪丽(1974—),女,博士,助理研究员,研究方向为土壤光谱分类。主要承担工作:土壤类型规范化。

潘贤章(1965—),男,博士,研究员,研究方向为土壤光谱遥感、土地利用变更。主要承担工作:数据质量评估和总体工作部署。

此外,白永飞、包维楷、曹广民、曹敏、陈春兰、陈欣、陈云明、程一松、初玉、褚国伟、戴冠华、党廷辉、丁维新、樊月玲、傅伟、傅心赣、官早香、韩晓增、郝翔翔、何念鹏、何其华、何永涛、胡春胜、虎瑞、黄文达、黄振英、康金花、况福虹、兰中东、李够霞、李国振、李伟、李向义、李小军、李小丽、李晓明、李新荣、李旭、李玉强、李玉武、李原理、林丽、刘海丰、刘素萍、刘文兆、娄金勇、鲁志云、马健、欧阳竹、热普开提、桑卫国、沙丽清、申卫军、宋长春、苏娜、苏永中、孙波、孙维、田振荣、汪金舫、汪思龙、王安志、王根绪、王辉民、王克林、王书伟、王顺忠、王小亮、魏文学、吴瑞俊、谢永宏、颜晓元、杨风亭、杨桂生、杨荣、杨阳、叶学华、于小军、曾凡江、曾静、张德强、张宏志、张伟、张扬建、张一平、张玉铭、赵成义、赵文智、赵学勇、郑立臣、郑兴波、周国逸、周伟、朱波、朱睦楠、宗海宏、邹碧等主要承担各站数据的监测和质量控制。

参考文献

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

[2] 陈怀满. 环境土壤学[M]. 北京: 科学出版社, 2010: 3–12.

[3] 环境保护部, 国土资源部. 全国土壤污染状况调查公报[EB/OL]. (2014–04–17) [2016–10–14]. http://www.mep.gov.cn/gkml/hbb/qt/201404/W020140417558995804588.pdf.

[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.

[5] 全国自然科学名词审定委员会. 农学名词[M]. 北京: 科学出版社, 1993: 3–9.

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引用数据

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引文格式宋歌, 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.

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