2005~2014年CERN野外台站气象观测场土壤含水量数据集

责编: 1、请作者统一在论文的“数据样本描述”中介绍的字段名称与数据集中的字段名称:表2中的“剖面代码”、“观测层次”与数据集中的“测管代码”、“观测深度”; 2、在论文“数据样本描述”的“剖面代码”说明中,代码“AKAZH01CTS_01_01”为16位,而论文中为“18位”,请作者检查; 3、请作者将数据集所在的网页:http://rs.cern.ac.cn/data/initDRsearch?classcode=DPAPER 以在线访问的方式上传到ScienceDB上,并在论文里面添加在ScienceDB上查看数据集的网址; 4、为了方便用户查看数据,建议作者将数据集中的字段名称(1_header_format里面的内容)添加在每一个CSV文件里。 【2016-10-31】 评论来自:版本 1
作者: 您好,论文修改说明如下: (一)针对您提出的修改意见: (1) 第1条和第4条,已取消1_header_format文件,表头直接内置在数据内;并已修正表头中的测管代码和观测深度,与论文数据样本描述中保持一致。 (2)第2条中的代码长度,确实为16位,已修正论文中错误。 (3)第3条关于数据集的共享与访问,已按要求修改完成。 (二)由于论文撤回修改,相比上一稿,也修改了部分其他内容,对发布的数据范围做了相应的修正。 【2016-11-09】 评论来自:版本 1
责编:

1. 关键词中提到“中子仪”的话,摘要中也应提到。请考虑要不要删除。英文相应修改。

2. 数据库(集)基本信息简介表格中的“数据库(集)组成”应有独立自明性,建议补充观测间隔。

3. 个别语句有误,请捋顺。

4. 个别词组不完整或不统一,请修改。

5. 第1.1节中“典型区域–观测场–观测样地的基本原则”是否是个行业准则?如果仅在CERN内部通用,建议补充说明。

6. 图3中的剖面层次90-110cm之间应为其他间隔的2倍,请按比例调整,并且如文中所诉,以1m为界。

7. 第1.1节中提到“通常,CERN台站会分别在综合观测场、气象观测场、辅助观测场内设立土壤含水量观测样地”,下文并未解释为什么数据集采用的是气象观测场内所测的数据,而非综合观测场、辅助观测场内的,是否有必要做个说明。

8. 数据集从2005年开始,请补充2005-2006年的设备使用情况,如无法补充,请在文中明确说明情况。

9. 第2章样本描述,建议采用总分的方式来描述,先简述总体有哪些数据,再描述数据样本。

10. 表3中:①数据集组成的名称应与数据库(集)基本信息简介中一致。②建议补充一个示例。

11. 第3章提到“共涉及38个样地、98个剖面,总数据量在44万余”,建议解释下为什么是38个样地,而非每个生态站1个样地(34个样地)。

12. 第3章提到“农田站样地监测频度基本保持在7 d之内”,可否换一个比“基本”更合适/严谨一些的说法?

13. 第4章的标题“结语”可否改为“数据使用方法和建议”?

14. 第4章提到“在中国科学院2013年/2016年度 野外观测网络修缮购置专项推动下”,年份是否有误?“构建一个未来5~10年稳定运行的土壤温湿盐联网观测系统”,跟土壤含水量有关吗?

 

【2016-11-16】 评论来自:版本 1
作者:

1. 关键词中提到中子仪的话,摘要中也应提到。请考虑要不要删除。英文相应修改。 》已删除中子仪关键词,对应英文也已做修改;

2.数据库(集)基本信息简介表格中的数据库(集)组成应有独立自明性,建议补充观测间隔。 》已补充观测频度信息,并稍作修正;

3. 个别语句有误,请捋顺。

4. 个别词组不完整或不统一,请修改。 》针对3,4,已按文档内的标准做修订;

5. 第1.1节中典型区域-观测场-观测样地的基本原则是否是个行业准则?如果仅在CERN内部通用,建议补充说明。 》该准则出自参考文献【8】,为CERN规范性文件;已将引用文献提前标注;

6. 图3中的剖面层次90-110cm之间应为其他间隔的2倍,请按比例调整,并且如文中所诉,以1m为界。 》图中间隔已按2倍调整;正文内容中,为描述更准确,增加“1m(不含1米)以内”等内容

7. 第1.1节中提到“通常,CERN台站会分别在综合观测场、气象观测场、辅助观测场内设立土壤含水量观测样地”,下文并未解释为什么数据集采用的是气象观测场内所测的数据,而非综合观测场、辅助观测场内的,是否有必要做个说明。 》对该部分说明进行较多调整;同时说明各台站气象观测场数据1-2个不等;

8. 数据集从2005年开始,请补充2005-2006年的设备使用情况,如无法补充,请在文中明确说明情况。 》2005-2006年的仪器设备使用情况,确因历史数据上交格式的变更无法追溯,已做说明;

9. 第2章样本描述,建议采用总分的方式来描述,先简述总体有哪些数据,再描述数据样本。 》已按要求修订

10. 表3中:①数据集组成的名称应与数据库(集)基本信息简介中一致。②建议补充一个示例。 》已修订一致,并补充了台站代码-名称索引信息表示例数据

11. 第3章提到“共涉及38个样地、98个剖面,总数据量在44万余”,建议解释下为什么是38个样地,而非每个生态站1个样地(34个样地)。 》参见第7条,在1.1节部分增加了说明信息;

12. 第3章提到 农田站样地监测频度基本保持在7 d之内,可否换一个比 基本 更合适/严谨一些的说法? 》已删除,不再强调该信息;

13. 第4章的标题 结语 可否改为 数据使用方法和建议? 》个人认为这部分无法达到”数据使用方法和建议“的高度,所以”结语“更合适;

14. 第4章提到 在中国科学院2013年/2016年度 野外观测网络修缮购置专项推动下 ,年份是否有误?;构建一个未来5~10年稳定运行的土壤温湿盐联网观测系统,跟土壤含水量有关吗? 》关于年份,表达欠缺,已作修正;温湿盐联网观测系统中,”湿“表示湿度,即土壤含水量。

【2016-11-21】 评论来自:版本 1
责编委:

该数据集具有较为完整的生产加工链条,一定的质量控制方法和客观评估数据,数据集的形成具有一定的延续性和应用价值,建议进入同行评议环节。

【2016-11-23】 评论来自:版本 1
责编:

同评专家一:

题目是否可以改为自然状态土壤含水量或气象观测场土壤含水量?这样更准确反映文中内容。 数据表中第一行字段代码意义不大,可以去掉或改为英文。

同评专家二:

1.  数据集意义较大。 建议在文中增添包括质量评估的数据集分布说明,用户可以很快知道哪些数据可用性高,哪些数据可用性差一些。

 
2.  数据集是原始数据,其中有许多空数据,用null表示,是正常的。仪器运行本身会出现这种情况,但同时又有以此得出的体积含水量,不知是怎么回事?建议作者将数据进一步加工后提供公开共享。
 
同评专家三:
 
【2016-12-09】 评论来自:版本 1
作者: 【同评专家一】: 1、 题目是否可以改为自然状态土壤含水量或气象观测场土壤含水量?这样更准确反映文中内容。 >>回答:题目修正为“CERN野外台站气象观测场土壤含水量数据集(2005~2014年)” 2、 数据表中第一行字段代码意义不大,可以去掉或改为英文。 >>回答:根据建议,已去除第一行字段代码。 【同评专家二】: 1. 数据集意义较大。 建议在文中增添包括质量评估的数据集分布说明,用户可以很快知道哪些数据可用性高,哪些数据可用性差一些。 >>回答:根据建议,在数据集中加入基于观测样地的数据统计情况,包括样地剖面数、观测层次数及列表、样地延续度和样地平均观测频度,提供给用户参考;同时在论文中也对此进行了描述。 2. 数据集是原始数据,其中有许多空数据,用null表示,是正常的。仪器运行本身会出现这种情况,但同时又有以此得出的体积含水量,不知是怎么回事?建议作者将数据进一步加工后提供公开共享。 >>回答:数据集中的NULL数据,是“中子计数”、“水中标准读数”2列。这2列是非必填字段,是计算中子仪土壤体积含水量的中间过程变量,前者为观测时的中子读数,后者为标定量。未提交这2个字段的数据,这2个字段会被标记为NULL,但并不会影响土壤含水量字段。关于这2个字段在论文中也进行了说明。 【同评专家三】: 请作者回答一下问题并修改论文。 (1)题目需要修改:建议改为《2005-2014年全国范围土壤含水量数据集》 >>回答:题目修正为“CERN野外台站气象观测场土壤含水量数据集(2005~2014年)” (2)表中数据作者是否正确?是否指本文的作者还是提供数据的所有台站? >>回答:数据作者已根据CERN统一要求做订正。参见对意见(6)的回复。 (3)数据库(集)基本信息简介表中数据库(集)组成不详细。有数据说明吗?或者采样地信息等?另外该表是否应该是表1? >>回答:数据库(集)基本信息简介表,重新订正了数据集组成说明。采样地为各台站的标准气象观测场,样地名称等信息已内含在第一个csv文件中;关于样地的详细的位置及自然状况等描述信息不在本数据集中提供。另,该表为《中国科学数据》要求的标准信息表,不列入论文正文图标统一编号。 (4)公式Cs中, Yes 含义? 给个例子? >>回答:此处描述不够确切,已对文中此处进行修正。 举例说明,本数据集起止年度为2005-2014年,某长期监测样地自2006年开始观测(假设2006年加入CERN),至2012年,自2013年开始没有观测数据了。该样地延续度Cs=(2012-2006+1)/(2014-2006+1)=7/9。样地延续度大致描述了一个长期样地数据观测的持续性;当然也存在不少问题,比如中断再继续观测的情况,但在实际的台站观测中,这种情况较少出现。 (5)TDR观测的土壤含水量和中子仪观测的土壤含水量单位是不同的,使用数据时是否还需要使用者换算? 缺失的数据怎么办? >>回答:TDR/中子仪观测的均为体积含水量,本数据集中所有土壤含水量均为体积含水量(%)。数据集中确实存在由于天气、仪器故障等原因导致的数据缺失问题,由于观测数据的特殊性,无法补充观测,需要数据使用者在使用该数据集时注意,在文中补充了对该问题进行表述。 (6)所有数据资源来自于CERN的34个网络台站,是作为本文的作者?还是在致谢中致谢? >>回答:34个台站作为本文的数据作者,在论文标题下、数据集信息简介表格、作者职责分工中均有体现,已根据CERN统一要求做订正。 【2016-12-27】 评论来自:版本 1
责编委:

数据集的获取方式为申请公开而非简单打包下载,应在结语处增加一节“数据使用方法和建议”,单独对数据如何能获取到(以及可能的时间成本、相关数据使用注意事项)等方面进行适度说明,以方便读者查阅。

【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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2005~2014年CERN野外台站气象观测场土壤含水量数据集

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2005~2014年CERN野外台站气象观测场土壤含水量数据集

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            数据来源:CSCD中国科学引文数据库

2005~2014年CERN野外台站气象观测场土壤含水量数据集

唐新斋1,袁国富1,2,朱治林1,2*,张心昱1,2,孙晓敏1,2,常学向3,戴冠华4,杜娟5,傅伟6,官有军7,郭永平8,何其华9,何永涛10,黄苛11,姜峻12,蒋正德13,李猛14,李伟15,李小丽16,李晓欣17,李新虎18,李玉成19,李玉强20,鲁志云21,苏宏新22,孙聃23,唐建维24,汪树超25,王吉顺26,王书伟27,徐文婷28,杨风亭29,尹春梅30,张法伟31,张加双32,张倩媚33,张志山34,章熙锋35,赵岩36

1. 中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院生态系统网络观测与模拟重点实验室,CERN水分分中心,北京 100101;

2. 中国科学院大学,资源与环境学院,北京 100049;

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: zhuzl@igsnrr.ac.cn)

摘要:土壤水分是影响陆地–大气边界层能量和物质传输的重要因子。土壤水分含量是中国生态系统研究网络(CERN)陆地生态系统水环境长期定位观测的重要指标。截至2014年,CERN全国范围内包括农田、森林、草地、荒漠与湿地等生态类型的34个陆地生态系统台站,依据陆地水环境观测规范、质量保证与质量控制规范,设立观测样地,并开展土壤含水量的长期定位观测与数据汇交及质控工作。CERN水分分中心选取了这34个台站2005~2014年气象观测场的土壤含水量长期监测数据,通过进一步统一规范数据格式,形成了全国范围内较长时间序列的公开共享数据集,为土壤含水量时空动态的遥感反演、模型估算验证提供地面实测数据支撑。

关键词:陆地生态系统;气象观测场;土壤含水量;台站;CERN

A soil moisture dataset observed in weather sites of CERN (2005 – 2014)

Tang Xinzhai1, Yuan Guofu1,2, Zhu Zhilin1,2*, Zhang Xinyu1,2, Sun Xiaomin1,2, Chang Xuexiang3, Dai Guanhua4, Du Juan5, Fu Wei6, Guan Youjun7, Guo Yongping8, He Qihua9, He Yongtao10, Huang Ke11, Jiang Jun12, Jiang Zhengde13, Li Meng14, Li Wei 15, Li Xiaoli16, Li Xiaoxin17, Li Xinhu18, Li Yucheng19, Li Yuqiang20, Lu Zhiyun21, Su Hongxin22, Sun Dan23, Tang Jianwei24, Wang Shuchao25, Wang Jishun26, Wang Shuwei27, Xu Wenting28, Yang Fengting29, Yin Chunmei30, Zhang Fawei31, Zhang Jiaquan32, Zhang Qianmei33, Zhang Zhishan34, Zhang Xifeng35, Zhao yan36

1. CERN Sub-Center of Hydrology, Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, P. R. China;

2. Colleague of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, P. R. China;

Note: Please find other authors' information in the Dataset Profile.

*Email: zhuzl@igsnrr.ac.cn

Abstract: Soil moisture is an important variable that influences land-atmosphere interactions by modifying energy and water fluxes in the boundary layer. It is one of the most important variables long-term monitored by Chinese Ecosystem Research Network (CERN). The soil moisture in-situ monitoring instruments have been set up in CERN’s 34 stations of various terrestrial ecosystems according to the CERN’s protocols of observation and quality control. The dataset contains soil moisture documented in weather sites from the 34 stations across China, during 2005 - 2014. The raw data have been processed through basic quality control approaches and general format translation. This time-series dataset can provide a general profile of, and spatial and temporal dynamics of soil moisture over China since 2005. It can also be used for calibrating and validating of remote sensing retrieval or model simulation.

Keywords: terrestrial ecosystem; weather sites; soil moisture; field station; CERN

数据库(集)基本信息简介

数据库(集)中文名称

2005~2014年CERN野外台站气象观测场土壤含水量数据集

数据库(集)英文名称

A soil moisture dataset observed in weather sites of CERN (2005 – 2014)

联系人

朱治林(zhuzl@igsnrr.ac.cn)

数据生产者

CERN站

观测人员

站长

所属研究所

阿克苏站

李新虎、胡顺军

赵成义

中国科学院新疆生态与地理研究所18

哀牢山站

鲁志云、沙丽清、巩合德、刘玉洪

张一平

中国科学院西双版纳植物园21

安塞站

姜峻、李够霞

陈云明

中国科学院西北水土保持研究所12

北京森林站

苏宏新

桑卫国

中国科学院植物研究所22

版纳站

唐建维、邓晓保

曹敏

中国科学院西双版纳植物园24

长白山站

戴冠华、郑兴波

王安志

中国科学院沈阳应用生态研究4

策勒站

郭永平、李向义

曾凡江

中国科学院新疆生态与地理研究所8

常熟站

王书伟、林静慧

颜晓元

中国科学院南京土壤研究所27

长武站

李玉成、刘勇刚

刘文兆

中国科学院西北水土保持研究所19

鼎湖山站

张倩媚、孟泽

周国逸

中国科学院华南植物园33

鄂尔多斯站

杜娟、崔清国

黄振英

中国科学院植物研究所5

阜康站

赵岩、兰中东

马健

中国科学院新疆生态与地理研究所36

封丘站

李小丽

丁维新

中国科学院南京土壤研究所16

贡嘎山站

李伟、杨阳

王根绪

中国科学院成都山地灾害与环境研究所15

海北站

张法伟、郭小伟、王溪

曹广民

中国科学院西北高原生物研究所31

环江站

傅伟、付智勇

王克林

中国科学院亚热带农业生态研究所6

海伦站

李猛

韩晓增

中国科学院东北地理与农业生态研究所14

鹤山站

孙聃、林永标

申卫军

中国科学院华南植物园23

会同站

黄苛、张秀永

汪思龙

中国科学院沈阳应用生态研究所11

栾城站

李晓欣、程一松

沈彦俊

中国科学院遗传与发育生物学研究所17

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10

临泽站

常学向

赵文智

中国科学院寒区旱区环境与工程研究所3

茂县站

何其华、李晓明

包维楷

中国科学院成都生物研究所9

奈曼站

李玉强、李玉霖

赵学勇

中国科学院寒区旱区环境与工程研究所20

内蒙古站

汪树超、姜晔

白永飞

中国科学院植物研究所25

千烟洲站

杨风亭、王晶苑

王辉民

中国科学院地理科学与资源研究所29

三江站

张加双、路永正

宋长春

中国科学院东北地理与农业生态研究所32

神农架站

徐文婷、赵常明

谢宗强

中国科学院植物研究所28

沙坡头站

张志山、潘艳霞

李新荣

中国科学院寒区旱区环境与工程研究所34

沈阳站

蒋正德、郑立臣

陈欣

中国科学院沈阳应用生态研究所13

桃源站

尹春梅、傅心赣

魏文学

中国科学院亚热带农业生态研究所30

禹城站

王吉顺、娄金勇

欧阳竹

中国科学院地理科学与资源研究所26

盐亭站

章熙锋、唐家良

朱波

中国科学院成都山地灾害与环境研究所35

鹰潭站

官有军、刘晓利

孙波

中国科学院南京土壤研究所7

数据时间范围

2005~2014年

地理区域

中国生态系统研究网络全国34个陆地生态系统台站,包括阿克苏、哀牢山、安塞、北京森林、版纳、长白山、策勒、常熟、长武、鼎湖山、鄂尔多斯、阜康、封丘、贡嘎山、海北、环江、海伦、鹤山、会同、栾城、拉萨、临泽、茂县、奈曼、内蒙古、千烟洲、三江、神农架、沙坡头、沈阳、桃源、禹城、盐亭、鹰潭

数据格式

CSV

数据量

44万余条记录

数据服务系统  网址

http://www.cnern.org.cn/data/initDRsearch?classcode=DPAPER,http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/313

基金项目

中国科学院科学服务网络计划(STS计划,KFJ-SW-STS-168)

中国科学院科学服务网络计划(STS计划,KFJ-SW-STS-167)

数据库(集)组成

本数据集包括3个部分:(1)台站代码–名称索引信息;(2)土壤含水量数据,包括CERN的34个陆地生态系统台站2005~2014年气象观测场的分层次土壤含水量数据,观测频度5~15天;(3)基于样地的土壤含水量观测数据统计概况,包括各台站气象观测场土壤含水量观测剖面数、观测层次列表、样地延续度及平均观测频度

引 言

土壤水分是影响陆地–大气边界层能量和物质传输的重要因子。作为陆地水循环的重要组成部分,土壤水分与降水响应、地表蒸散直接相关[1-2],对陆地碳、氮循环有重要的影响[3-4];土壤水分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[5-6]

长期定位观测是中国生态系统研究网络(CERN)的三大基本任务之一。土壤水分含量是研究土壤水分状况和动态的基础指标,是CERN陆地生态系统水环境长期定位观测的重要指标之一[7-8]。CERN台站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。在观测仪器方面,CERN最初一批台站的土壤含水量观测仪器统一为中子水分仪,但由于新台站的加入及原有台站中部分中子水分仪出现老化等原因,部分台站的数据采用其他类型的仪器(如TDR土壤水分仪)观测。

CERN从20世纪80年代开始筹建以来,水分分中心作为CERN水环境长期监测的专业分中心,一直致力于CERN水环境长期定位监测数据的规范化及质量控制工作[9]。本数据集汇集了CERN 34个农田、森林、草地、荒漠与湿地等典型陆地生态系统台站(空间分布见图1)的2005~2014年气象观测场土壤含水量观测数据。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。

1 野外台站分布示意图

1 数据采集和处理方法

1.1 观测样地设置

CERN长期观测场地由各台站依据典型区域–观测场–观测样地的基本原则[8](图2)设立。土壤含水量观测样地内的设置参见图3。通常在每个土壤含水量观测样地内,设置2~4个重复观测剖面,每个观测剖面设置若干观测层次。观测层次设置上,通常要求1 m以内,每10 cm一个间隔;1 m及以上,每20 cm一个间隔;视各台站实际情况可做适当调整。

图2  CERN长期观测样地设置基本原则

图3  土壤含水量观测样地示意图

CERN气象观测场,按照CERN大气环境监测规范设立,并根据CERN水环境监测规范设置相应的土壤含水量观测样地,用于监测自然状态下的土壤含水量变化。通常每个台站根据自身需要设置1~2个气象观测场,本数据集所发布土壤含水量数据均为各台站气象观测场内自然状态下的观测序列。

1.2 观测仪器

台站长期定位观测土壤含水量的主要仪器为中子仪,包括北京超能科技公司生产的CNC系列中子仪和江苏省农科院生产的MD520系列中子仪。但是随着新台站的不断加入,原有中子仪的老化以及环保等相关问题,部分台站逐步更换了其他类型的土壤含水量观测仪器。2007~2014年各台站土壤含水量观测仪器使用及变更情况参见表1,2005~2006年仪器使用状况因历史原因缺失。

1 土壤含水量观测仪器统计(20072014年)

台站

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

阿克苏

CNC系列中子仪

-

哀牢山

IMKO TRIME系列(TDR)

CNC系列中子仪

安塞

CNC系列中子仪

北京森林

HydraProbe

CNC系列中子仪

版纳

IMKO TRIME系列(TDR)

CNC系列中子仪

长白山

HydraProbe

AV-EC5

CNC系列中子仪

策勒

CNC系列中子仪

常熟

520系列中子仪

长武

CNC系列中子仪

鼎湖山

CNC系列中子仪

鄂尔多斯

CNC系列中子仪

阜康

HydraProbe

CNC系列中子仪

封丘

CNC系列中子仪

贡嘎山

AQUA-TEL

Delta-T HH2

海北

-

IMKO TRIME系列(TDR)

CNC系列中子仪

环江

IMKO TRIME系列(TDR)

-

海伦

CNC系列中子仪

鹤山

Soil Moisture Probe Type I.H.-III中子仪

会同

DIVINER 2000系列(FDR)

CNC系列中子仪

栾城

CNC系列中子仪

Soil Moisture Probe Type I.H.-II中子仪

拉萨

CNC系列中子仪

临泽

520系列中子仪

茂县

520系列中子仪

CNC系列中子仪

奈曼

CNC系列中子仪

内蒙古

DIVINER 2000系列(FDR)

Delta-T PR1

千烟洲

CNC系列中子仪

三江

CNC系列中子仪

神农架

IMKO TRIME系列(TDR)

-

沙坡头

TDR300(表层),CNC系列中子仪

沈阳

IMKO TRIME系列(TDR)

CNC系列中子仪

桃源

CNC系列中子仪

禹城

CNC系列中子仪

盐亭

6050X1 Trase(TDR)

EnviroSCAN PR1

鹰潭

520系列中子仪

注:-”表示观测仪器记录,原因分别是阿克苏站、环江站及神农架站于20072008年加入CERN,自2008年开始汇交数据;海北站由于仪器故障,未能汇交2014年土壤含水量数据。

1.3 数据获取与整理

土壤含水量多为人工观测。CERN水环境观测规范要求[8],农田站观测频度为5天一次,雨后加测;其他类型生态站(包括森林、草地、荒漠、湿地等)观测频度为5~15天一次。

观测数据获取后,由各台站按照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,并录入数据库,再统一向CERN综合中心汇交。

2 数据样本描述

本数据集包括台站代码–名称索引信息、土壤含水量数据和基于样地的土壤含水量观测数据统计概况3个部分。

台站代码–名称索引信息表,参见表2。

2 台站代码–名称索引信息表

字段名称

数据类型

是否必填

量纲

说明

台站代码

字符型

统一由3位字母组成,末位字母表示生态类型,A:农田站,F:森林站,G:草地站,D:荒漠站,M:湿地站;如ASA,表示安塞农田站

台站名称

字符型

台站名称,如安塞站

土壤含水量数据,包括CERN的34个陆地生态系统台站2005~2014年气象观测场的分层次土壤含水量观测序列,观测频度5~15天。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3。

3 土壤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

统一由3位字母组成,末位字母表示生态类型。A:农田站,F:森林站,G:草地站,D:荒漠站,M:湿地站;如ASA表示安塞农田站

整数型

观测年度,4位数字

整数型

观测月份

整数型

观测日

样地代码

字符型

土壤含水量观测样地编码,13位。

如ASAQX01CTS_01

样地名称

字符型

土壤含水量观测样地名称

剖面代码

字符型

土壤含水量观测剖面编码,在样地代码基础上增加后3位,共16位。如ASAQX01CTS_01_01表示样地ASAQX01CTS_01的第1个观测剖面

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

厘米(cm)

观测层次深度

中子计数

浮点型

中子仪读数

水中标准读数

浮点型

水中标准读书(标定值)

体积含水量

浮点型

体积含水量(%)

备注

字符型

必要的说明文字

图4显示了安塞站川地气象观测场土壤含水量采样地(剖面代码:ASAQX01CTS_01_01)60 cm和80 cm两个观测层次2006~2009年的土壤含水量观测序列。

4 安塞站川地气象观测场土壤含水量观测序列

(剖面:ASAQX01CTS_01_0120062009年)

基于样地的土壤含水量观测数据统计概况,是对2005~2014年CERN台站气象观测场土壤含数量数据观测情况的基本统计,包括各台站气象观测场土壤含水量观测剖面数、观测层次列表、样地延续度及平均观测频度。关于样地延续度、平均观测频度的描述,参见本文“数据质量控制和评估”部分。

4 基于样地的土壤含水量观测数据统计概况示例及说明

字段名称

示例

说明

台站代码

ASA

参见表2相关说明

样地代码

ASAQX01CTS_01

参见表3相关说明

剖面数

3

ASAQX01CTS_01有3个重复观测剖面

观测层次数

20

剖面观测层次数

观测层次列表

10.0; 20.0; 30.0; 40.0; 50.0; 60.0; 70.0; 80.0; 90.0; 100.0; 110.0; 120.0; 130.0; 140.0; 150.0; 160.0; 170.0; 180.0; 190.0; 200.0

各观测层次深度(cm),以分号间隔

2005–2014年样地延续度

1

参见本文“数据质量控制与评估”部分,延续度为1表示该样地在2005~2014年间持续观测

2005–2014年平均观测频度

4.98

参见本文“数据质量控制与评估”部分,该样地2005~2014年的平均观测频度接近5天

3 数据质量控制和评估

CERN长期定位观测有严格的质量保证与质量控制规范,长期观测数据从前期的方法、操作规程到后期的数据采集、录入到入库共享,须经过台站–分中心–综合中心三级质控体系和流程检验(图5)[8]

图5 CERN长期定位观测数据质控流程

CERN水分分中心负责水环境长期观测数据的汇总、审核及数据产品挖掘工作。CERN土壤含水量数据此前多为人工观测方式完成,采用统一定制的EXCEL报表进行数据录入与上报。在数据录入过程中,CERN水分分中心又引入了枚举标准化、校验自动化等计算机手段,辅助台站开展前端质控工作[10]

土壤含水量数据按年度在CERN水分分中心汇总后,开展数据的完整性、准确性和一致性检验与评估。完整性检验主要指标包括观测频度、观测样地数量、数据缺失程度、元数据信息;一致性主要是场地一致性、方法一致性、单位与精度一致性检验,以保证土壤含水量数据的长期连续性、可比性;在准确性检验方面,综合运用阈值法、过程趋势法、对比法及统计等方法,检测、剔除土壤含水量时间序列中的异常值[10]

本数据集涵盖CERN全国34个典型陆地生态系统生态站2005~2014年气象观测场的土壤含水量观测数据,共涉及38个样地、98个剖面,总数据量达44万余条。为了更好地衡量数据集整体质量,我们定义了2个指标,样地延续度和平均观测频度,对样地土壤含水量观测的连续性和长期性进行度量。

1. 样地延续度

定义样地延续度为Cs,衡量土壤含水量长期定位观测的持续性。

其中,yes表示数据集时间范围内样地结束观测年度;yss表示数据集时间范围内样地开始观测的年度;yd表示数据集结束年度,即2014年。

针对本数据集的统计结果显示,样地观测延续度大于0.8的样地为34个,占比89.5%。

2. 样地平均观测频度

定义样地平均观测频度为fs

其中,count(y)表示数据集时间范围内(2005~2014年)有效观测年度数;fy表示某年度该样地的平均观测频度,若该年度无有效观测数据,则fy为0。

根据CERN水环境观测规范,土壤含水量数据,农田站观测频度要求为5天(雨后加测),其他类型生态站(包括森林、草地、荒漠、湿地等)观测频度要求为5~15天。针对本数据集的统计结果显示,92%以上的样地的监测频度在5~10天之间。

关于本数据集中所涉样地的延续度及平均观测频度等统计信息,也包含在本数据集中,供用户在使用数据时参考。

4 结 语

本数据集已在CERN综合中心数据资源服务网站(http://www.cnern.org.cn)发布,用户登录系统后,点击数据资源栏目,选择“数据论文数据”,即可进入数据下载页面。也可登录Science Data Bank(http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/313)访问相关信息。

本数据集可应用于气候、生态、农业生产、水资源管理等相关领域。使用过程中,也可考虑选取典型区域、典型陆地生态系统开展多台站数据联网研究,配合CERN长期定位监测的大气、生物数据,为水文过程模型或遥感反演提供地面实测验证。在数据使用过程中,需要注意台站观测仪器设备更换导致的土壤含水量数据连续可比性问题;同时也要注意由于天气、仪器故障等原因导致的个别数据时间上甚至层次上不连续的问题。

随着观测技术的不断进步及环保、故障等因素,在CERN长期定位观测中,以中子仪为主要代表的土壤含水量人工观测模式,正在逐步向自动采集–在线传输–实时质控/预警的自动化模式转变。在中国科学院2013年、2016年两期野外观测网络修缮购置专项推动下,CERN水分分中心正在推进实施整体层面上的土壤含水量观测仪器的统一更新换代,进一步加强数据质量控制,构建一个未来5~10年稳定运行的土壤温湿盐联网观测系统,服务于全国范围内的区域联网观测、研究与示范。

作者分工职责

唐新斋(1976—),男,山东威海人,硕士,工程师,主要从事为生态数据与信息的集成与共享。主要承担工作:CERN水环境长期监测数据的整理、质控及信息化建设。

袁国富(1971—),男,湖北洪湖人,博士,副研究员,主要从事生态水文与农业气象研究。主要承担工作:CERN水环境长期定位观测整体规划与组织实施。

朱治林(1963—),男,湖北荆门人,学士,副研究员,主要从事生态系统通量观测和数据分析处理。主要承担工作:CERN水环境长期定位观测数据质量控制。

张心昱(1973—),女,辽宁桓仁人,博士,副研究员,主要从事地球环境化学方面研究。主要承担工作:CERN水环境长期定位观测数据质量控制。

孙晓敏(1957—),男,河北涉县人,学士,研究员,主要从事地表通量观测技术和实验方法的研究。主要承担工作:CERN水环境长期定位观测技术指导。

此外,白永飞、包维楷、曹广民、曹敏、常学向、陈欣、陈云明、程一松、崔清国、戴冠华、邓晓保、丁维新、杜娟、付智勇、傅伟、傅心赣、巩合德、官有军、郭小伟、郭永平、韩晓增、何其华、何永涛、胡顺军、黄苛、黄振英、姜峻、姜晔、蒋正德、兰中东、李够霞、李猛、李伟、李向义、李小丽、李晓明、李晓欣、李新虎、李新荣、李玉成、李玉霖、李玉强、林静慧、林永标、刘文兆、刘晓利、刘勇刚、刘玉洪、娄金勇、鲁志云、路永正、马健、孟 泽、欧阳竹、潘艳霞、桑卫国、沙丽清、申卫军、沈彦俊、宋长春、苏宏新、孙波、孙聃、孙维、唐家良、唐建维、汪树超、汪思龙、王安志、王根绪、王辉民、王吉顺、王晶苑、王克林、王书伟、王 溪 、魏文学、谢宗强、徐文婷 、颜晓元、杨风亭、杨阳、尹春梅、曾凡江、张法伟、张加双、张倩媚、张秀永、张扬建、张一平、张志山、章熙锋、赵常明、赵成义、赵文智、赵学勇、赵岩、郑立臣、郑兴波、周国逸、朱波等人主要承担各台站土壤含水量数据观测、整理、初级质控及上报。

参考文献

[1] Pal J, Eltahir E. Pathways relating soil moisture conditions to future summer rainfall within a model of the land-atmosphere system[J]. Journal of Climate, 2001, 14: 1227–1242.

[2] Hohenegger C, Brockhaus P, Bretherton C, et al. The soil moisture–precipitation feedback in simulations with explicit and parameterized convection[J]. Journal of Climate, 2009, 22(19): 5003–5020.

[3] Fierer N, Schimel J. Effects of drying–rewetting frequency on soil carbon and nitrogen transformations[J]. Soil Biology & Biochemistry, 2002, 34(6): 777–787.

[4] Granier A, Reichstein M, BréDa N, et al. Evidence for soil water control on carbon and water dynamics in European forests during the extremely dry year: 2003[J]. Agricultural & Forest Meteorology, 2007, 143(1–2): 123–145.

[5] Teuling A, Seneviratne S. Contrasting spectral changes limit albedo impact on land-atmosphere coupling during the 2003 European heat wave[J]. Geophysical Research Letters, 2008, 35(3): 144–151.

[6] Basara J, Crawford K. Linear relationships between root-zone soil moisture and atmospheric processes in the planetary boundary layer[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres. 2002, 107: 1–18.

[7] 邵明安, 王全九, 黄明斌. 土壤物理学[M]. 北京: 高等教育出版社,2006.

[8] 袁国富, 唐登银, 孙晓敏, 等. 陆地生态系统水环境观测规范[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2007.

[9] 孙晓敏, 袁国富, 朱治林, 等. 生态水文过程观测与模拟的发展与展望[J]. 地理科学进展, 2010, 29(11): 1293–1300.

[10] 袁国富, 张心昱, 唐新斋, 等. 陆地生态系统水环境观测质量保证与质量控制[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2012.

引用数据

(1) 中国生态系统研究网络. 2005~2014年CERN野外台站气象观测场土壤含水量数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2016. DOI: 10.11922/sciencedb.313.

 

引文格式:唐新斋, 袁国富, 朱治林, 等. 2005~2014年CERN野外台站气象观测场土壤含水量数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2017. DOI: 10.11922/csdata.170.2016.0101.

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