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2004–2015年中国科学院海伦农业生态实验站长期监测样地表层土壤养分数据集

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2004–2015年中国科学院海伦农业生态实验站长期监测样地表层土壤养分数据集
作者:郝翔翔 王守宇 韩晓增 郭志英 李禄军
2019年5月23日
本作品收录于《中国科学数据
郝翔翔, 王守宇, 韩晓增, 等. 2004–2015年中国科学院海伦农业生态实验站长期监测样地表层土壤养分数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2019. (2019-05-16). DOI: 10.11922/csdata.2019.0014.zh.


摘要&关键词

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摘要:黑土地在我国粮食安全中发挥着重要作用。中国科学院海伦农业生态实验站(简称“海伦站”)位于松嫩平原腹地,是中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem ResearchNetwork,CERN)中唯一从事黑土农田生态系统长期定位监测、研究与示范的国家级野外台站。按照CERN的统一规范,海伦站开展了土壤长期监测工作。本数据集收集、整理了海伦站2004–2015年3种不同施肥措施下表层(0–20 cm)土壤养分数据,包括土壤有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、有效磷、速效钾、缓效钾、pH值、交换性阳离子(钙、镁、钾和钠)和阳离子交换量等14项指标,并附有完整的监测样地背景信息、样地管理记录、采样和分析方法记录以及质控信息。本数据集中10种土壤养分指标测定的相对误差平均为2.37%,重复测定的相对偏差为2.08%。本数据集可为黑土资源可持续利用、东北地区农田土壤肥力演变以及区域农业生态研究等工作提供数据基础。

关键词:长期定位监测;土壤养分;黑土;不同施肥措施

Abstract & Keywords

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Abstract: The land of mollisols (usually called “black soils”) plays an extremely important role in China’s food security. Located in the hinterland of Songnen Plain, Hailun Agroecosystem Experimental Station of Chinese Academy of Science (Hailun Station) represents is the only national station among China’s agricultural ecosystems engaged in the long-term monitoring, research, and demonstration of black soil. Abiding by the protocols for standard soil observation and measurement of CERN (Chinese Ecosystem Research Network), Hailun Station has been carrying out long-term soil monitoring. This dataset results from a study collecting and processing top soil (0–20 cm) nutrient data under three different long-term fertilization regimes from 2004 to 2015. The dataset includes 14 soil nutrient properties: soil organic matter, total nitrogen, total phosphorus, total potassium, available nitrogen, available phosphorus, available potassium, slowly available potassium, pH value, composition of exchangeable cation (Ca2+, Mg2+, K+ and Na+), and cation exchange capacity. In addition, the dataset includes detailed background information and management records of the monitored fields, methods of sampling and analyses, and quality control. The relative error and deviation of the 10 nutrient indexes are 2.37% and 2.08% in average, respectively. This dataset can provide data support for sustainable use of black soil, and research on soil fertility evolution of farmland and regional agriculture ecology in northeast China.

Keywords: long-term locating and monitoring; soil nutrient; mollisol; different fertilization regimes

数据库(集)基本信息简介

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数据库(集)名称 2004–2015年中国科学院海伦农业生态实验站长期监测样地表层土壤养分数据集
数据生产者 郝翔翔、王守宇、韩晓增、郭志英、李禄军
数据时间范围 2004–2015年
地理区域 中国生态系统研究网络(CERN)海伦农业生态实验站、海伦国家野外科学观测研究站(东经126º55′,北纬47º27′),位于黑龙江省绥化市海伦市。本数据集来自海伦农业生态实验站的3个长期观测样地(126°55′30″–126°55′37″E, 47°27′16″–47°27′20″N):综合观测场土壤生物长期观测样地、辅助观测场土壤生物监测长期采样地(空白)和辅助观测场土壤生物监测长期采样地(秸秆还田)。
数据量 209 KB
数据格式 *.xlsx
数据服务系统网址 http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/754
基金项目 中国生态系统观测研究网络野外台站运行服务费;科技部国家野外科学观测研究站运行服务费。
数据库(集)组成 本数据集由6部分数据表组成,分别为: 1.“土壤养分”表,海伦站黑土表层养分长期监测数据,数据记录546条。本表格包括年、月、日、样地代码、样地名称、采样分区编号、采样分区描述(微地形)、土壤类型、母质、作物、采样深度(cm)、样品号、有机质(g/kg)、全氮(N g/kg)、全磷(P g/kg)、全钾(K g/kg)、碱解氮(N mg/kg)、有效磷(P mg/kg)、速效钾(K mg/kg)、缓效钾(K mg/kg)、水溶液提pH值、交换性钙离子(mmol/kg(1/2Ca2+))、交换性镁离子(mmol/kg(1/2Mg2+))、交换性钾离子(mmol/kg(K+))、交换性钠离子(mmol/kg(Na+))、阳离子交换量(mmol/kg(+))和备注,共计27个字段; 2. “样地背景信息”表,海伦站长期监测样地基本信息数据,数据记录3条;本数据表包括样地代码、样地名称、样地类别、起始观测年份、观测目的、试验设计、轮作方式与熟制、东经(°)、北纬(°)、海拔(m)、母质、中国土壤发生分类、中国土壤发生分类亚类,共计13个字段; 3. “样地管理记录”表,海伦站长期监测样地的农田管理数据,数据记录36条;本数据表包括年份、样地代码、作物名称、作物品种、播种日期(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,包括秸秆还田,kg/ha)、施入碳量(折纯,kg C/ha)、施入氮量(折纯,kg N/ha)、施入磷量(折纯,kg P2O5/ha)、施入钾量(折纯,kg K2O/ha)、作物产量(kg/ha)、自然灾害、病虫害、人为干扰、田间管理负责人和备注,共计20个字段; 4. “采样和样品保存记录”表,海伦站长期监测样地的土壤样品采集和保存记录,数据记录36条;本数据表包括年份、样地代码、采用时间和天气状况、采样方式、样品保存个数、样品号、样品前处理、样品保存记录和采样人,共计9个字段; 5.“分析方法记录”表,各项土壤养分指标的分析方法数据,数据记录117条;本数据表包括分析年份、分析项目名称、分析方法名称、分析方法引用标准和参考文献,共计5个字段; 6. “标准样品质控记录”表,各项土壤养分监测指标分析的标准样品质控数据,数据记录89条;本数据表包括年份、标准样品名称、测定项目、单位、标样值、不确定度、标样定值方法、标样测定均值、测定值的标准差、测定重复次数、测定值的分析方法、所用仪器名称、测定人和审核人,共计14个字段。

Dataset Profile

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Title A dataset of topsoil nutrient content observed by Hailun Agroecosystem Experimental Station, CAS (2004–2015)
Data corresponding author Li Lujun (lilujun@iga.ac.cn)
Data authors Hao Xiangxiang, Wang Shouyu, Han Xiaozeng, Guo Zhiying, Li Lujun
Time range 2004 – 2015
Geographical scope Hailun Agroecosystem Experimental Station, Chinese Ecosystem Research Network; National Field Observation and Research Station of Agroecosystem in Hailun, Chinese Academy of Science, located in Hailun City, Suihua City, Heilongjiang Province, China. Geographical location: 126º55′E, 47º27′N. The dataset is derived from three long-term monitoring plots (126°55′30″–126°55′37″E, 47°27′16″–47°27′20″N) at Hailun Station, which include the comprehensive long-term monitoring plot, supplementary long-term monitoring plot with no fertilization and supplementary long-term monitoring plot with straw returning.
Data volume 255 KB
Data format *.xlsx
Data service system <http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/754>
Sources of funding Supported by Chinese Ecosystem Research Network of Chinese Academy of Sciences and National Ecosystem Research Network of China, Ministry of Science and Technology.
Dataset composition The dataset consists of the following six tables:

1. Soil nutrient table The table recorded the long-term locating and monitoring data of topsoil nutrient in Hailun Station, containing 546 entries, which included year, month, day, plot code, sampling subplot description (microtopography), soil type, parent material, crop, sampling depth (cm), sample code, organic matter (g/kg), total N (g/kg), total P (g/kg), total K (g/kg), available N (mg/kg), available P (mg/kg), available K (mg/kg), slowly available K (mg/kg), pH value, exchangeable Ca (mmol/kg(1/2Ca2+)), exchangeable Mg (mmol/kg(1/2 Mg 2+)), exchangeable K (mmol/kg(K+)), exchangeable Na (mmol/kg(Na +)), cation exchange capacity (mmol/kg(+)) and remarks, with a total of 27 fields. 2. Plot information table The table recorded the profile of the plots monitored by Hailun Station, containing 3 data entries, which included plot code, plot name, plot type, observation starting year, observation objective, experiment design, crop rotation and system, east longitude (°), north latitude (°), altitude (m), parent material, soil type (as per Genetic Soil Classification of China), soil subtype (as per Chinese Soil Taxonomy), with a total of 13 fields. 3. Plot management table The table recorded the main field management data from plots of Hailun Station, containing 36 data records, which included year, plot code, crop, species, sowing date (year/month/day), harvesting data (year/month/day), irrigation and drainage, fertilizers (including chemical fertilizer, straw and organic fertilizer), fertilization date and method, application rate (by the weight of fertilizers, including the returned straw, kg/ha), carbon application rate (kg C/ha), nitrogen application rate (kg N/ha), phosphor application rate (kg P2O5/ha), potassium application rate (kg K2O/ha), yield (kg/ha), natural disaster, disease and pest, human disturbance, field manager and remarks, with a total of 20 fields. 4. Soil sampling and preservation table The table recorded the methods of soil sampling and preservation, containing 117 data entries, which included year, plot code, sampling data and weather condition, sampling method, amount of samples preserved, sample number, samplepreparation, sample preservation record and sampling staff, with a total of 9 fields. 5. Analysis method table The table recorded the laboratory analysis method for the properties of each soil nutrient, containing 117 data entries, which included year, item, analysis method, citation standard and reference, with a total of 5 fields. 6. Reference determination table The table recorded the quality control data by means of reference determination, containing 89 data entries, which included year, reference, analysis item, unit, standard value, uncertainty, analysis method for standard value, means of reference determination, standard deviation of reference determination, repeating times of reference determination, analysis method of reference determination, instrument, analyzer, and auditor, with a total of 14 fields.


引 言

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黑土作为世界上最肥沃的土壤,集中分布在俄罗斯大平原、美国密西西比河流域、阿根廷潘帕斯大草原和我国东北平原[1]。东北黑土地在保障我国粮食安全中发挥着举足轻重的作用,但由于人们长期以来对黑土的高强度利用,重用轻养,加之土壤侵蚀,导致黑土退化,肥力降低,生产上对化肥的依赖程度越来越高[2],这严重威胁了国家粮食安全和黑土资源的可持续利用[3]。为此,国家于2017年颁布了《东北黑土地保护规划纲要》,将黑土保护提升到了国家战略高度,不断提高东北黑土区的耕地质量和生态环境质量,切实保护好黑土地这一珍贵资源,是保证国家粮食安全的基础[4]。而对黑土肥力进行长期、动态地监测可为黑土保护提供强有力的数据支撑。

土壤养分是土壤肥力的物质基础和重要组成部分,其含量是评价土壤肥力的重要指标之一;土壤酸碱度对土壤养分的存在形态和有效性、微生物代谢活动以及植物生长发育都有很大影响;土壤阳离子交换量也是土壤重要化学性质之一,它直接反映了土壤的保肥、供肥性能和缓冲能力[5]。了解土壤的各种养分状况、pH值和阳离子交换性能,可以为科学施肥和揭示土壤肥力演变规律提供理论依据。

中国科学院海伦农业生态实验站(简称海伦站),位于东北黑土区的中心,是中国科学院在我国东北区设置的长期的、综合性的农业、资源环境、生态和作物学多学科的综合研究基地,也是中国唯一从事黑土农业生态系统长期定位监测、研究与示范的国家级野外台站(国家站名称:海伦农田生态系统国家野外科学观测研究站)。作为首批加入中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)的野外台站之一,海伦站自1988年以来,按照CERN统一的观测规范,对所在农田生态系统的水分、土壤、气候和生物四大要素进行了长期、连续的观测研究,积累了大量的监测和研究数据。2004年,经过专家论证,海伦站建立了百年尺度的土壤长期监测样地,以对农田黑土的养分含量、pH值、阳离子交换量以及相关的其他要素指标进行系统、全面地长期定位监测。

本数据集源自于海伦站3个土壤长期监测样地,包括代表东北地区最典型田间管理方式的综合观测场长期监测样地,以及与其对照的另外两种管理方式,分别为不施肥的辅助观测场长期监测样地和秸秆还田的辅助观测场长期监测样地。数据集在对农田黑土表层土壤养分含量、pH值和阳离子交换量等监测数据进行集成的基础上,还整合了相应的样地背景、样地管理记录、采样和样品保存记录,以及分析方法记录和标准样品质控信息。本数据集可为揭示东北地区农田土壤肥力变化规律提供长期的、系统的观测数据,并为黑土质量演变研究和黑土可持续利用提供数据基础。

1 数据采集和处理方法

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1.1 数据来源

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数据来自于2004–2015年海伦农业生态实验站土壤监测数据。2004年,经过CERN专家组评议,依据CERN陆地生态系统土壤观测规范,海伦站设立了3个土壤长期观测样地,分别为综合观测场土壤生物长期观测样地、辅助观测场土壤生物监测长期采样地(空白)和辅助观测场土壤生物监测长期采样地(秸秆还田),设计可满足150年破坏性采样要求。

3个土壤长期观测样地均实行大豆–玉米轮作,每年5月播种,10月收获。其中综合观测场土壤生物长期观测样地施用化肥(2004–2008施用氮肥和磷肥,2009年以后施用氮肥、磷肥和钾肥);辅助观测场土壤生物监测长期采样地(空白)不施用任何肥料,也不进行秸秆还田;辅助观测场土壤生物监测长期采样地(秸秆还田)施用与综合观测场长期观测样地相同的肥料,并将地上部秸秆全部还田。

每个长期观测样地按预定采样年限划分为6个相同大小的采样大区,即0–25年、25–50年、50–75年、75–100年100–125年和125–150年采样区,其中综合观测场采样大区面积为20 m×20 m,2个辅助观测场采样大区面积为15 m×20 m。每个采样大区又均匀划分为16个采样小区,其中综合观测场采样小区规格为5 m×5 m,2个辅助观测场采样小区规格为3.75 m×5 m。从2004年开始作为初始年份,根据采样年限选择相应的大区进行土壤样品采集。每年在相应的采样大区中选择6个采样小区(2004、2005、2010和2015年除外,详见数据集中的“土壤养分表”),每个小区采集0–20 cm深度的土壤样品1–3个,最终每个样地共计6–18个样品,每个样品由10–20个采样点混合而成,土壤样品经过前处理后,进行实验室分析。

除土壤养分、酸碱度和阳离子交换性能等监测数据以外,数据集还包括监测样地背景信息、样地管理记录、农田主要作物肥料投入情况及采样和样品保存记录,保障了数据的完整性;另外通过各土壤监测项目的分析方法记录和标准样品质控记录,本数据集提供了数据的准确度和精密度。

1.2 数据的加工与处理

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数据在获取过程中,主要包括分析化验原始数据记录、数据复核、数据录入、数据核实和数据处理等。

在分析化验时,严格按照CERN陆地生态系统土壤观测规范中规定的分析方法,数据记录须符合各项指标对有效数字的要求,实验原始记录妥善保管,不得随意更改。

每完成一批次的分析化验后,实验员及时对数据进行复核,检查是否出现读数或书写错误。复核过程中如发现数据可疑,需及时分析原因。如有必要,需安排再次测定,待复核没有问题后,才可认为分析工作完成。

分析完成后,由实验员将分析化验原始记录数据录入计算机,形成电子版的原始记录。数据录入完成后,实验员对数据进行核实,以保证电子版数据和纸质原始记录数据完全一致。

数据处理是依据分析方法,将原始记录数据换算为分析指标的最终结果,包括标准曲线的绘制、体积、重量、浓度等单位的转换、重复测定的均值计算以及有效数字的保留等。

2 数据样本描述

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2.1 数据库结构

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本数据集包括6张数据表,分别为土壤养分、样地背景信息、样地管理记录、采样和样品保存记录、分析方法记录和标准样品质控记录。

1. 土壤养分表:本表是本数据集的核心,包括海伦站2004–2015年3个长期观测样地的土壤监测数据。表格包括年、月、日、样地代码、样地名称、采样分区编号、采样分区描述(微地形)、土壤类型、母质、作物、采样深度(cm)、样品号、有机质(g/kg)、全氮(N g/kg)、全磷(P g/kg)、全钾(K g/kg)、碱解氮(N mg/kg)、有效磷(P mg/kg)、速效钾(K mg/kg)、缓效钾(K mg/kg)、水溶液提pH值、交换性钙离子(mmol/kg(1/2 Ca2+))、交换性镁离子(mmol/kg(1/2 Mg2+))、交换性钾离子(mmol/kg(K+))、交换性钠离子(mmol/kg(Na+))、阳离子交换量(mmol/kg(+))和备注,共计27个字段。

2. 样地背景信息表:本表对长期观测样地的样地类别、起始观测年份、观测目的、试验设计、轮作方式、地理位置、土壤分类等背景信息进行了说明,共计13个字段。

3. 样地管理记录:详细记录了长期观测样地的管理信息,包括年份、样地代码、作物名称、作物品种、播种日期(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(折纯,kg C/ha)、施入氮量(折纯,kg N/ha)、施入磷量(折纯,kg P2O5/ha)、施入钾量(折纯,kg K2O/ha)、作物产量(kg/ha)、自然灾害、病虫害、人为干扰、田间管理负责人和备注,共计20个字段。

4. 采样和样品保存记录表:本表记录了海伦站土壤观测样地的样品采集时间和天气状况、采样方式、样品保存、前处理方法以及采样人等信息,共计9个字段。

5. 分析方法记录表:录了每年各项土壤养分指标的分析方法信息,包括分析年份、分析项目名称、分析方法名称、分析方法引用标准和参考文献,共计5个字段。分析方法引用标准是分析方法的标准文献编号,以GB开头的为国家标准,以LY开头的为林业部标准,参考文献是分析中所参考的权威书籍,包括书籍名称和页码。

6. 标准样品质控记录表:本表记录了海伦站每年各项土壤养分指标分析的标准样品质控数据,包括年份、标准样品名称、测定项目、单位、标样值、不确定度、标样定值方法、标样测定均值、测定值的标准差、测定重复次数、测定值的分析方法、所用仪器名称、测定人和审核人,共计14个字段。标准样品名称、标样值、不确定度和标样定值方法4个字段的信息来自于国家质量监督检验检疫总局批准的标准物质认定证书。标样测定均值、测定值的标准差、测定重复次数、测定值的分析方法、所用仪器名称、测定人和审核人7个字段记录了海伦站的标准样品测试信息。当标样测定均值落在标准值±不确定度的范围内,说明本指标测定的准确度合格。当标样测定标准差均低于不确定度,说明本指标测定的精密度合格。

2.2 数据缺失情况

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数据集的“土壤养分表”中,部分年份的土壤有机质、全氮、全磷、全钾、缓效钾、交换性钙离子、交换性镁离子、交换性钾离子、交换性钠离子和阳离子交换量等数据存在缺失。原因是:海伦站土壤监测按照CERN陆地生态系统土壤观测规范[6]来开展,规范中规定,土壤有机质、全氮和缓效钾的监测频率为1次/(2–3年),土壤全磷、全钾、交换性钙离子、交换性镁离子、交换性钾离子、交换性钠离子和阳离子交换量的监测频率为1次/5年。

数据集的“标准样品质控记录”表中,“测定项目”为pH值时,由于pH值无单位,“单位”字段为空;另外,由于标准样品GBW07413的证书中未标明pH值的不确定度,因此“标准样品名称”为“GBW07413”,“测定项目”为pH值时,“不确定度”字段为空。

2.3 数据样本

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以2006年有机质含量数据为例,展示本数据集的结构和组成,以便于数据使用者溯源定位、理解数据集内涵。

1. 从“土壤养分”数据表查询到海伦站2006年表层土壤有机质数据(表1);

2. 如需了解观测样地信息,可打开“样地背景信息”表,其中记录有3个观测样地的起始观测年份、观测目的、试验设计、轮作方式、地理位置和土壤分类等背景信息(表2);

3. 打开“样地管理记录”表,可进一步获得2006年相应观测样地的种植、施肥、产量和灾害等管理记录(表3);

4. 如需查询2006年监测样品的采样时间、采样方法和样品前处理方法等信息,可在“采样和样品保存记录”表(表4)中查看;

5. 在“分析方法记录”表,可查看到2006年土壤有机质的分析方法及其引用标准和文献(表5);

6. 如需了解2006年土壤有机质的分析质控信息,可在“标准样品质控记录”表查看海伦站2006年土壤有机质测定时采用的标准样品信息及其测定结果(表6)。


表1 “土壤养分”表中海伦站2005年表层土壤有机质数据

样地代码 样地名称 采样分区编号 采样分区描述(微地形) 土壤类型 母质 作物 采样深度(cm) 样品号 有机质(g/kg) 备注
2006 10 16 HLAZH01AB0_01 海伦综合观测场土壤、生物长期观测采样地 BA1 平地 黑土 第四纪黄土 大豆 0–20 HLAZH01BA1-10-2006 43.8 采样分区编号中三位字符:BXX,其中第一位B代表土壤,第二位A代表0–25年采样区,第三位X代表同一采样区的采样重复(1、2、3、4、5、6分别代表6次重复)。


表2 “样地背景信息”表中海伦站观测样地的背景信息

样地代码 样地名称 样地类型 起始观测年份 观测目的 试验设计 轮作方式 东经(°) 北纬(°) 海拔(m) 母质 中国土壤发生分类土类 中国土壤发生分类亚类
HLAZH01ABC_01 综合观测场土壤、生物长期观测采样地 旱地 2004 对本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。 施用化肥 大豆–玉米,一年一熟 126.9264° 47.4544° 234 第四纪黄土 黑土 黑土


表3 “样地管理记录”表中海伦站2006年观测样地的管理信息

年份 样地代码 作物名称 作物品种 播种日期 收获日期 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) 施肥量(折纯,C kg/ha) 施肥量(折纯,N kg/ha) 施肥量(折纯,P2O5 kg/ha) 施肥量(折纯,K2O kg/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
2006 HLAZH01ABC_01 大豆 黑农35 2006-5-8 2006-10-10 磷酸二铵、尿素 2006-5-8播种期,于播种前作基肥深施150 kg/ha磷酸二铵 150 0 27 30.15 0 2000 崔云旺


表4 “采样和样品保存记录”表中海伦站2006年观测样地的样品采集信息

年份 样地代码 采样时间和天气状况 采样方式 样品保存个数 原始样品号 样品前处理 样品保存记录 采样人
2006 HLAZH01ABC_01 10月16日,晴 用取土铲在采样区内取0-20cm表层土壤,每个重复由10-12个按“S”形采样方式采集的样品混合而成(约1Kg)。 6 HLAZH01BA1~HLAZH01BA6 取回的土样置于干净的白纸上风干,挑除根系和石子,四分法取适量碾磨后,过2mm尼龙筛,再用四分法从全部过2mm筛的土样中取适量,磨细后过0.25mm筛。 将过筛后的剩余土样充分混匀后装入玻塞广口瓶中,内外各具一张标签,写明编号、采样地点等项目,存放在站样品室。 乔云发


表5 “分析方法记录”表中海伦站2006年土壤有机质的分析方法信息

分析年份 分析项目名称 分析方法名称 分析方法引用标准 参考文献
2006 有机质 重铬酸钾–硫酸氧化,外加热法 LY/T1237-1999(GB7857-1987) 土壤理化分析与剖面描述》P.166-167


表6 “标准样品质控记录”表中海伦站2006年土壤有机质的标准样品分析方法信息

年份 标准样品名称 测定项目 单位 标样值 不确定度 标样定值方法 标样测定均值 测定值的标准差 测定重复次数 测定值的分析方法 所用仪器名称 测定人 审核人
2006 GBW07413 有机质 g/kg 14.3 0.6 硫酸、重铬酸钾氧化–容量法 14.2 0.11 3 硫酸、重铬酸钾氧化–容量法 油浴锅 乔云发(海伦站) 宋歌(土壤分中心)


3 数据质量控制和评估

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3.1 数据质量控制

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本数据集的质量控制分为以下两级:

1. 海伦站质量控制

在土壤样品的采集、分析化验和数据处理过程中,严格按照CERN统一制定的土壤观测规范[6]和土壤观测质量控制规范[7]来开展相关工作。

海伦站设有专门的土壤监测技术和质量负责人,每年在分析测试前,都要对仪器设备和实验室条件进行检查,并按照相关操作规范,对测试人员进行技术培训,以保证分析数据的质量。在测试过程中,定期插入国家标准样品,以保证数据的准确度(标准样品测定的相对误差,即测定值与标样值的差值占标样值的百分比)和精密度(标准样品重复测定的相对偏差,即重复测定的标准差占测定均值的百分比)[8]。分析测试工作完成后,由数据质量负责人对数据进行审核,并与往年监测数据进行比对,分析可疑数据产生的原因,如有必要,需重新测定。

 2. CERN土壤分中心质量控制

CERN土壤分中心采用土壤监测数据质量控制软件对数据进行阈值、均值和标准差校验后,再对数据进行人工排查,筛选出可疑的结果,汇总为土壤监测数据反馈报告,海伦站土壤监测负责人根据反馈报告逐条核实以后对数据进行更新和必要的解释说明,或进行重新测定,确保数据的真实、可靠。经过几轮土壤分中心与台站的反复核查之后,最终完成对数据的质控任务。

3.2 数据质量评估

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对数据集中“标准样品质控记录”的统计结果显示,数据集中10种土壤养分指标多年测定的标准误差范围为0.66%–7.70%,平均值2.37%;重复测定的相对偏差范围为0.38%–4.09%,平均值2.08%(图1)。


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图1 土壤养分指标测定的准确度和精密度


本数据集属于CERN联网统一观测数据,CERN规定了各项土壤监测指标的观测频度[6],其中土壤碱解氮、速效磷和速效钾为1次/作物生长季,有机质、全氮、pH和缓效钾为1次/2–3年,阳离子交换量为1次/5年。但在实际监测时,海伦站根据自身研究需要,提高了部分指标的监测频度(有机质、全氮、pH和缓效钾、阳离子交换量),并增加了表层土壤全磷和全钾这两项监测指标。虽然从数据连续性来看,本数据集缺少部分年份的土壤有机质、全磷、全钾和缓效钾等数据,但相比于CERN土壤监测规范所规定的监测频率,本数据集中的土壤监测项目数量及其监测频度均高于CERN的统一规定,这在一定程度上可为数据使用者提供更加全面、丰富的数据。

4 数据价值

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近些年来,黑土区逐渐加大了秸秆还田力度,但目前,仍缺乏连续秸秆还田对黑土肥力演变规律的长期监测数据。本数据集包含3种不同施肥制度下黑土耕层养分指标,具有较强的可比性,可为科研人员和政府职能部门了解我国黑土连续11年秸秆还田后土壤肥力的变化情况,提供重要的数据支撑,对我国区域农业生态研究和决策具有重要意义。

致谢

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感谢CERN 综合分中心和土壤分中心领导和老师的指导和支持,尤其是原土壤分中心土壤监测负责人宋歌老师,为本数据集论文的撰写提供了宝贵的意见;感谢中国科学院海伦农业生态实验站原副站长乔云发和崔云旺在土壤监测和样地管理工作中的贡献;感谢长期工作在海伦站一线监测岗位的赵勤、高维丽和温秀玲等监测人员。

参考文献

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  1. 韩晓增,邹文秀. 我国东北黑土地保护与肥力提升的成效与建议[J]. 中国科学院院刊2018, 33(2): 206–212.
  2. 魏丹, 匡恩俊, 迟凤琴, 等. 东北黑土资源现状与保护策略[J]. 黑龙江农业科学, 2016. (1): 158–161.
  3. Tong, Y X, Liu, J G, Li, X L, et al. Cropping system conversion led to organic carbon change in China's Mollisols regions[J]. Scientific Reports, 2017, 7(1): 18064.
  4. 韩长赋. 加强东北黑土地保护推进农业绿色发展[N/OL].人民日报, 2018-02-05(7). http://theory.people.com.cn/n1/2018/0205/c40531-29805077.html.
  5. 黄昌勇. 土壤学[M]. 北京: 中国农业出版社, 2000.
  6. ^ 6.0 6.1 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.
  7. 施建平, 杨林章. 陆地生态系统土壤观测质量保证与质量控制[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2012: 363–375.
  8. 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.

数据引用格式

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郝翔翔, 王守宇, 韩晓增, 等. 2004–2015年中国科学院海伦农业生态实验站长期监测样地表层土壤养分数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (10.11922/sciencedb.754). DOI: 10.11922/sciencedb.754.


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