2004–2016年中國生態系統研究網絡（CERN）台站水中八大離子數據集

2004–2016年中國生態系統研究網絡（CERN）台站水中八大離子數據集
作者：黃麗　張心昱　袁國富　朱治林　唐新齋　孫曉敏
2019年9月10日

本作品收錄於《中國科學數據》

黃麗, 張心昱, 袁國富, 等. 2004–2016年中國生態系統研究網絡（CERN）台站水中八大離子數據集[J/OL]. 中國科學數據, 2019. (2019-09-10). DOI: 10.11922/csdata.2019.0044.zh.

摘要&關鍵詞

摘要：水是自然界重要的組成物質，是生態系統的主要環境因子，中國生態系統研究網絡（CERN）對中國典型生態系統水環境開展了長期定位監測。本數據集收集整理了CERN 33個生態站2004–2016年地下水、靜止地表水、流動地表水的八大離子（Ca2+、Mg2+、Na+、K+、HCO3- 、CO32- 、SO42- 、Cl-）數據，包含了農田、草地、森林、荒漠、沼澤5類中國典型生態系統。我們對數據進行了準確性檢驗，剔除異常值，整理後的數據格式更規範，提高了數據的可靠性。利用這些數據可以初步評價各生態系統的水質狀況。

關鍵詞：地下水；靜止地表水；流動地表水；八大離子；生態站

Abstract & Keywords

Abstract: Water is an important component of nature and a major environmental factor in the ecosystem. Chinese Ecosystem Research Network (CERN) conducted long-term fix spot monitoring for water environments in typical ecosystems. This dataset collected water chemistry monitoring data from 33 terrestrial ecological stations during 2004-2016, the eight ions (Ca2+, Mg2+, Na+, K+, HCO3- , CO32- , SO42- , Cl-) of the ground water, still surface water and flowing surface water were analyzed. The data were observed at five typical terrestrial ecosystems of farmland, grassland, forest, desert and peatland in China. The dataset was tested for accuracy, and outliers were eliminated. The data format and reliability were improved. Hydrochemical status can be evaluated by using the data.

Keywords: ground water; still surface water; flowing surface water; the eight ions; eco-station

數據庫（集）基本信息簡介

數據庫（集）名稱	2004–2016年中國生態系統台站（CERN）水中八大離子數據集
數據作者	黃麗、張心昱、袁國富、朱治林、唐新齋、孫曉敏
數據通信作者	張心昱（zhangxy@igsnrr.ac.cn）
數據時間範圍	2004–2016年
地理區域	全國33個生態系統觀測台站，包括：阿克蘇站、安塞站、常熟站、長武站、封丘站、環江站、海倫站、欒城站、拉薩站、瀋陽站、桃源站、禹城站、鹽亭站、鷹潭站、哀牢山站、北京森林站、西雙版納站、長白山站、鼎湖山站、貢嘎山站、鶴山站、會同站、茂縣站、神農架站、策勒站、鄂爾多斯站、阜康站、臨澤站、奈曼站、沙坡頭站、海北站、內蒙古草原站、三江源站。
數據量	388 KB
數據格式	*.xlsx
數據服務系統網址	http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/862
基金項目	中國科學院戰略性先導科技專項（XDA19020301）
數據庫（集）組成	本數據集含1個數據文件，共3719條（其中地下水1688條，靜止地表水746條，流動地表水1285條），包含生態站代碼，採樣年、月，水類型，Ca2+、Mg2+、Na+、K+、HCO3- 、CO32- 、SO42- 、Cl-離子含量。

Dataset Profile

Title	A dataset of water eight ions contents at stations of Chinese Ecosystems Research Network (CERN) during 2004 – 2016
Data corresponding author	Zhang Xinyu (zhangxy@igsnrr.ac.cn)
Data authors	Huang Li, Zhang Xinyu, Yuan Guofu, Zhu Zhilin, Tang Xinzhai, Sun Xiaomin
Time range	2004–2016
Geographical scope	33 observation sites: Akesu (AKA), Ansai (ASA), Changshu (CSA), Changwu (CWA), Fengqiu (FQA), Huangjiang (HJA), Hailun (HLA), Luancheng (LCA), Lasha (LSA), Shenyang (SYA), Taoyuan (YTA), Yucheng (YCA), Yanting (YGA), Yingtan (YTA), Ailao Mountain (ALF), Beijing forest, Xishuanbanna (BNF), Changbai Mountain (CBF), Dinghu Mountain (DHF), Gongga Mountain (GGF), Heshan (HSF), Huitong (HTF), Maoxian (MXF), Shennongjia (SNF), Cele (CLD), Eerduosi (ESD), Fukang (FKD), Linze (LZD), Naiman (NMD), Shapotou (SPD), Haibei (HBG), Meimenggu (NMG), Sanjiangyuan (SJM).
Data volume	388 KB
Data format	*.xlsx
Data service system	<http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/862>
Sources of funding	Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Science (XDA19020301)
Dataset composition	The dataset consist an Excel file, with a total of 3719 records (ground water 1688 records, still surface water 746 records and flowing surface water 1285 records). The dataset includes: Eco-station code, sampling time, water type, and the concentrations of Ca2+, Mg2+, Na+, K+, HCO3- , CO32- , SO42- and Cl-.

引 言

水化學因子是陸地生態系統主要的環境因子，是影響陸地生態系統結構和功能的重要因素^[1]。中國生態系統研究網絡（CERN）從成立起就開展了對全國典型農田、森林、草地、濕地等生態系統水環境長期定位監測工作，監測中國典型生態系統水環境的空間分布與長期動態變化。各生態站監測農田、草地、荒漠、濕地生態系統均為代表當地典型農業或牧業的生態系統，能夠反映水體自然狀況及人類施肥、灌溉農業活動影響及畜牧業影響^[2]。水質監測對水環境保護、水污染控制以及維護水環境健康方面起着至關重要的作用，可以為環境管理、環境科學研究提供數據和資料。

天然水體中Ca2+、Mg2+、Na+、K+、HCO3- 、CO32- 、SO42- 、Cl-離子總量約占天然水溶質總量的95%–99%^[3]，是生態網絡水質監測的必測指標，也是水化學特徵研究的主要離子。60年代初，樂嘉祥等^[4]首次對我國河流水化學性質的空間變化規律進行了分析，我國廣大地區常以重碳酸鹽類鈣組型為主，在西北內陸地區河水常以硫酸鹽類鈉組型為主。各主要離子的含量在地區上的分布和礦化度一樣，具有同一分布趨勢。目前水化學特徵的研究大多是對某一流域或地區的地下水、湖泊或河流開展，水體中主要離子成分常用來分析流域水化學控制因素、物質來源、分布特徵及演變規律等^[5][6][7]。研究水體化學離子特徵對於正確理解河流流域內地表水和地下水的補給關係、河水離子組成和來源具有重要意義^[8][9][10]。

通過在一定空間區域內不同位置開展野外水環境定位觀測，對水環境的特徵、變化規律和與生態系統的關係進行分析，從而了解生態系統水分狀況和水分運動過程，揭示生態過程與水文過程之間的關係和相互作用過程。生態站的水環境長期監測數據集，不僅反映了我國典型生態系統水體化學的時空變化，也能夠為區域環境保護與環境治理提供數據支持。

1 數據採集和處理方法

本數據集的構建過程主要包括：水環境監測野外採樣、樣品測試和數據處理、數據審核、數據分析及數據集的形成，具體構建構成如圖1。

[CSD-2019-043R1流程圖.png 圖片]

圖1 數據集構建流程圖

本研究利用33個生態站2004–2016年水質監測數據，包括農田生態站14個，森林生態站10個，荒漠生態站6個，草地生態站2個，沼澤生態站1個，共記錄數據3719條。其中地下水統計32個生態站，記錄數據1688條；靜止地表水統計21個生態站，記錄數據746條；流動地表水統計31個生態站，記錄數據1285條。各生態站的基本信息見表1。

表1 生態站基本信息

'生態站'Eco-station	'代碼'Mark	生態系統類型Ecosystem type	'經緯度'Longtitude and latitude	'水類型（數據個數）'Water type (numbers)
阿克蘇	AKA	農田	80°51′E，40°37′N	DX（11） JB（23） LB（35）
安塞	ASA	農田	109°19′E，36°51′N	DX（68） LB（111）
常熟	CSA	農田	120°42′E，31°33′N	DX（48） JB（42） LB（73）
長武	CWA	農田	107°40′E，35°12′N	DX（57） JB（122） LB（42）
封丘	FQA	農田	114°32′E，35°01′N	DX（11） LB（15）
環江	HJA	農田	108°19′E，24°43′N	DX（20） JB（21） LB（39）
海倫	HLA	農田	126°38′E，47°26′N	LB（19）
欒城	LCA	農田	114°41′E，37°53′N	DX（22）
拉薩	LSA	農田	91°20′E，29°40′N	DX（14） LB（11）
瀋陽	SYA	農田	123°22′E，41°31′N	DX（31） JB（39） LB（33）
桃源	TYA	農田	111°27′E，28°55′N	DX（11） JB（15） LB（22）
禹城	YCA	農田	116°34′E，36°49′N	DX（135） LB（75）
鹽亭	YGA	農田	105°27′E，31°16′N	DX（309） JB（154） LB（161）
鷹潭	YTA	農田	116°55′E，28°15′N	DX（6） JB（48） LB（31）
哀牢山	ALF	森林	101°01′E，24°32′N	DX（41） JB（8） LB（12）
北京森林	BJF	森林	115°26′E，39°58′N	DX（70） JB（2） LB（35）
西雙版納	BNF	森林	101°16′E，21°55′N	DX（36） JB（22） LB（111）
長白山	CBF	森林	128°28′E，42°24′N	DX（38） LB（33）
鼎湖山	DHF	森林	112°32′E，23°10′N	DX（10）
貢嘎	GGF	森林	101°59′E，29°34′N	DX（27） LB（104）
鶴山	HSF	森林	112°54′E，22°41′N	DX（12） JB（15） LB（6）
會同	HTF	森林	109°30′E，26°48′N	DX（67） JB（13） LB（13）
茂縣	MXF	森林	103°54′E，31°42′N	DX（23） LB（21）
神農架	SNF	森林	110°18′E，31°28′N	DX（19） JB（62） LB（30）
策勒	CLD	荒漠	80°43′E，37°00′N	DX（91） JB（31） JB（33）
鄂爾多斯	ESD	荒漠	110°11′E，39°29′N	DX（82） JB（3） LB（32）
阜康	FKD	荒漠	87°45′E，44°30′N	DX（103） JB（19） LB（13）
臨澤	LZD	荒漠	100°07′E，39°21′N	DX（24） JB（22） LB（23）
奈曼	NMD	荒漠	120°42′E，42°55′N	DX（51） JB（8） LB（25）
沙坡頭	SPD	荒漠	104°57′E，37°27′N	DX（16） LB（36）
海北	HBG	草地	101°19′E，37°37′N	DX（42） JB（50） LB（18）
內蒙古	NMG	草地	116°42′E，43°38′N	DX（50） LB（43）
三江	SJM	沼澤	133°31′E，47°35′N	DX（143） JB（27） LB（30）

註：DX-地下水，JB-靜止地表水，LB-流動地表水

各生態站依據《陸地生態系統水環境觀測規範》^[1]和《陸地生態系統水環境觀測質量保證與質量控制》^[11]布置採樣點，統一監測方法，參照規範中的國標方法進行樣品分析。每個生態站對該地區所在的典型生態系統的流動地表水、靜止地表水、地下水進行定位監測，每年乾濕季節至少採集2次樣品，分析指標包括八大離子（K+、Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42- 、CO32- 、HCO3- ）等。各台站將野外觀測和室內分析的數據及元數據完整保留，並將監測的數據按規定的格式進行錄入，對數據進行檢查和補充說明，然後提交數據給水分分中心進行數據檢驗。

2 數據樣本描述

本數據集的數據存儲於Excel文件的1個數據表單中，包括生態站代碼、採樣年月、水類型、八大離子含量值。具體的內容及各字段含義如表2。

表2 本數據集內容及字段含義

字段名稱	數據類型	量綱	說明
生態站代碼	字符型	無	由3位字母組成，末位字母表示生態類型，A：農田站，F：森林站，G：草地站，D：荒漠站，M：沼澤站；如AKA，表示阿克蘇農田站。
年	整數型	無	監測年份
月	整數型	無	監測月份
水類型	字符型	無	分別為地下水、靜止地表水、流動地表水
鈣離子（Ca2+ ）	浮點型	mg L-1	水中鈣離子的含量
鎂離子（Mg2+ ）	浮點型	mg L-1	水中鎂離子的含量
鉀離子（K+）	浮點型	mg L-1	水中鉀離子的含量
鈉離子（Na+）	浮點型	mg L-1	水中鈉離子的含量
碳酸根離子（CO32- ）	浮點型	mg L-1	水中碳酸根離子的含量
重碳酸根離子（HCO3- ）	浮點型	mg L-1	水中重碳酸氫根離子的含量
氯化物（Cl-）	浮點型	mg L-1	水中氯離子的含量
硫酸根離子（SO42- ）	浮點型	mg L-1	水中硫酸根離子的含量

數據集Excel表中空白為未測此項，低於檢出限用0表示。

3 數據質量控制和評估

CERN採用統一的監測規範和監測方法，執行台站–分中心–綜合中心3級質控措施。為保證水質監測數據的質量及準確性，對數據進行準確性檢驗。

3.1 陰陽離子平衡檢驗

由於水中陰陽離子始終處於一種相互聯繫、相互制約的關係，要保持水溶液中的陰、陽離子電荷平衡，那麼陰陽離子摩爾濃度總和應大致相等，理論上可知：

K+/39+Na+/23+Ca2+/40+Mg2+/24+···=HCO3- /61+SO42- /48+Cl-/35.5+CO32- /30+··· （1）

實際上由於分析誤差、某些離子未做測定或某些離子在分析過程中組分發生了改變等因素，陰陽離子摩爾濃度很少相等，因此這兩個指標在總量間允許有一定的差值（E.N.），其絕對值一般在10的範圍內。

\(\mathrm{E}.\mathrm{N}.=\frac{\sum \mathrm{陰}\mathrm{離}\mathrm{子}-\sum \mathrm{陽}\mathrm{離}\mathrm{子}}{\sum \mathrm{陰}\mathrm{離}\mathrm{子}+\sum \mathrm{陽}\mathrm{離}\mathrm{子}}×100\) （2）

3.2 質量法和加和法對比檢驗

礦化度一般只用於天然水的測定。對於無污染的水樣，該水樣的礦化度與其總可濾殘渣量值相同。礦化度的測定方法可根據目的的不同而選擇不同的測定方式，例如：質量法、電導法、陰陽離子加和法等。理論上，礦化度應等於溶解性固體重量，但重碳酸鹽在烘烤時轉化為碳酸鹽，其損失量約為HCO3- 的一半，即礦化度≈Σ陰離子量＋Σ陽離子量−1/2HCO3- 。由於水樣中組分複雜即存在分析誤差，所以溶解性固體和陰陽離子總量之間可以存在一定的誤差。若水樣中有大量有機物或除八大離子外的某種含量高的離子未分析，可能出現較大的測定差值（%）。

\(測定差=\frac{礦化度-\left ( \sum 陰離子量+\sum 陽離子量-1/2HCO_{3} \right )}{礦化度+\left ( \sum 陰離子量+ \sum 陽離子量-1/2HCO_{3} \right )}\) （3）

3.3 電導率校核

對於多數天然水來說，將電導率（µS cm-1，25℃）乘以因數（一般為0.55–0.7），其得數就是礦化度的量（mg L-1）。對於變化不大的水源水，其經驗校正因數可用礦化度M（mg L-1）和電導率E（µS cm-1，25℃）的比值（M/E）求得，利用這一審核方法，可以檢驗分析結果的正確性，發現分析中的較大誤差。

通過以上檢驗，剔除監測異常值，提高數據的可靠性。圖2a、2b分別是陰陽離子檢驗和礦化度質量法和加和法檢驗的結果。經檢驗，提高了用於分析的數據可靠性。由於不同生態站開始進行水質監測的時間不一，數據的起始年份存在差異，經數據的正確性檢驗，有不少異常的數據剔除，因而一些生態站的數據年份並不連貫。

圖片

圖片

圖2 數據質量檢驗：（a）陰陽離子總量散點圖；（b）礦化度質量法與加和法散點圖

4 數據價值

目前對水化學特徵的研究主要是在某一流域或地區的地下水、湖泊和河流開展，分析其離子來源、控制過程、影響因素及分布特徵等，以全國範圍較大尺度開展的研究較少，而且也少有長期的定位監測研究。分析水化學類型的變化狀況，評價我國各類生態系統水化學現狀，可以為未來水體水化學變化趨勢分析提供依據和建議。

5 數據使用方法和建議

本數據集由CERN綜合研究中心提供數據共享資源，用戶可打開數據資源服務網站（http://www.cnern.org.cn），登入系统后，在首页点击“数据论文数据”，进入相应页面进行数据集全文下载。也可登录Science Data Bank（http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/862）访问数据集信息。读者如需进一步了解数据集的研究方法或研究结论，可参考本论文相关的参考文献^[12]，或與本文的通信作者聯繫。

致 謝

感謝CERN各個生態站對樣品的採集和分析工作，感謝CERN綜合研究中心和水分研究中心提供數據。

參考文獻

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數據引用格式

黃麗, 張心昱, 袁國富, 等. 2004–2016年中國生態系統研究網絡（CERN）台站水中八大離子數據集[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (2019-08-29). DOI: 10.11922/sciencedb.862.