2009–2016年北亞熱帶常綠落葉闊葉混交林土壤水分含量數據集

2009–2016年北亞熱帶常綠落葉闊葉混交林土壤水分含量數據集
作者：趙常明　申國珍　徐文婷　熊高明　樊大勇　周友兵　葛結林　謝宗強
2019年12月2日

本作品收錄於《中國科學數據》

趙常明，申國珍，徐文婷, 等. 2009–2016年亞熱帶常綠落葉闊葉混交林土壤水分含量數據集[J/OL]. 中國科學數據, 2019. (2019-11-28). DOI: 10.11922/csdata.2019.0055.zh.

摘要&關鍵詞

摘要：土壤水分含量是研究土壤水分狀況和動態的基礎指標，是陸地生態系統水環境長期定位觀測的重要指標之一。常綠落葉闊葉混交林是我國北亞熱帶地帶性的植被類型。研究區域位於三峽庫區和南水北調中線工程的重要集水區。本數據集收集了2009年5月至2016年12月的土壤水分含量數據，總數據量7425條。測定方法為時域反射法（Time domain reflectrometry，TDR）定點連續觀測，觀測深度為0–10 cm、10–20 cm、20–30 cm、30–40 cm、40–50 cm，觀測頻度為每月2次。在20 m×5 m（水平投影）的人工徑流場的上部、中部和下部分別埋設了3根測管，共9根測管。用戶可以按照觀測時間、觀測深度和坡位進行數據檢索。北亞熱帶常綠落葉闊葉混交林土壤水分數據庫的建立與共享，為理解水利工程集水區水分涵養和水量調節功能提供重要數據支持，為理解未來全球變化條件下該類型森林的土壤水分動態特徵及其對氣候變化的響應提供了數據支撐，對區域森林生態系統水量平衡和水文循環具有重要意義，有助於提升常綠落葉闊葉混交林森林水文學的科學研究，對推動我國森林水文學的深入研究具有重要意義。

關鍵詞：土壤水分含量；TDR；常綠落葉闊葉混交林；北亞熱帶；神農架站

Abstract & Keywords

Abstract: Soil moisture content is the basic index for studying soil moisture status and dynamics, and it is one of the important indexes for long-term observation of terrestrial ecosystem water environment. Evergreen deciduous broad-leaved mixed forest is a zonal vegetation type in north subtropical China. The observation area is located in the important catchment area of the three gorges reservoir area and the middle route of the south-to-north water diversion project. This data set collected soil moisture content data from May 2009 to December 2016, with a total of 7,425 data items. The determination method is fixed point continuous observation by instrument of Time domain reflectrometry (TDR). The observation depths were 0–10 cm, 10–20 cm, 20–30 cm, 30–40 cm and 40–50 cm with the observation frequency is 2 times per month. There are 9 measuring tubes, every three measuring pipes are buried in the upper part, middle part and lower part of the artificial runoff field of 20 m×5 m (horizontal projection). Users can conduct data retrieval according to observation time, observation depth and slope position. Establishment and sharing of soil moisture database in north subtropical evergreen deciduous broadleaf mixed forest, is to provide important data support for understanding water conservation and water regulation functions of water catchment areas of water conservancy projects, to provide data support for understanding the soil moisture dynamic characteristics of this type of forest and its response to climate change under the condition of future global change. It is of great significance to the water balance and hydrological cycle of regional forest ecosystem, to further understand the forest hydrology of mixed evergreen deciduous broad-leaved forest and promote the study of forest hydrology in China.

Keywords: soil moisture; Time domain reflectometry; mixed evergreen and deciduous broad-leaved forest; north subtropical; SNF

數據庫（集）基本信息簡介

數據庫（集）名稱	2009–2016年北亞熱帶常綠落葉闊葉混交林土壤水分含量數據集
數據作者	趙常明、申國珍、徐文婷、熊高明、樊大勇、周友兵、葛結林、謝宗強
數據通信作者	謝宗強（xie@ibcas.ac.cn）
數據時間範圍	2009–2016年
地理區域	31°18′N、110°28′E
數據量	7425條記錄
數據格式	*.xlsx
數據服務系統網址	http://www.sciencedb.cn/http://snf.cern.ac.cn/meta/metaData
基金項目	CERN監測網絡，國家生態系統觀測研究共享服務平台項目（2005DKA10300）
數據庫（集）組成	數據集由1個數據文件組成，數據記錄7425條，包含日期、測管代碼、測量深度、坡面位置、土壤水分含量等信息。

Dataset Profile

Title	A dataset of soil moisture in a north subtropical mixed evergreen and deciduous broad-leaved forest (2009 – 2016)
Data corresponding author	Xie Zongqiang (xie@ibcas.ac.cn)
Data authors	Zhao Changming, Shen Guozhen, Xu Wenting, Xiong Gaoming, Fan Dayong, Zhou Youbing, Ge Jielin, Xie Zongqiang
Time range	2009 – 2016
Geographical scope	31°18′N、110°28′E
Data volume	7,425 record
Data format	*.xlsx
Data service system	http://www.sciencedb.cn/ http://snf.cern.ac.cn/meta/metaData
Sources of funding	CERN, Program of Sharing Service Platform of Chinese National Ecosystem Research Network (2005DKA10300).
Dataset composition	1. The dataset consists of 7,425 record, contains date, pipe code, depth, slope location, soil moisture content.

引 言

森林土壤水分是指包含在森林土壤孔隙中的水分。自然降水（雨、雪）經過森林植被的截留和蒸發後進入土壤。全球蓄於土壤中的水分約有16500 km3，是河道蓄水的8倍。森林土壤占森林水分調節能力的90％以上^[1]，在森林水文循環中土壤起着重要的調節和分配水量的作用^[2]。土壤水分是森林生態系統物質循環和能量流動的重要載體，不僅是森林生態系統養分轉移的載體和溶劑^[3]，而且通過土壤溫度調節和水分蒸散參與能量流動。土壤水分含量是研究土壤水分狀況和動態的基礎指標，是中國生態系統研究網絡（CERN）陸地生態系統水環境長期定位觀測的重要指標之一^[4]。

湖北神農架森林生態系統國家野外科學觀測研究站（簡稱神農架站）所在的秦巴山地是全球土壤水分和降水強烈耦合的區域之一^[5]。常綠落葉闊葉混交林是我國北亞熱帶的地帶性植被類型，是常綠闊葉林和落葉闊葉林之間的自然過渡類型，對氣候波動較為敏感。其林下土壤含水量的動態變化對於區域季節性降水預報以及常綠落葉闊葉混交林對全球氣候變化的響應研究具有重要意義。

1 數據採集和處理方法

1.1 數據採集方法

本數據來自於神農架站的長期水分監測。監測場地位於神農架站綜合觀測場，植被類型為常綠落葉闊葉混交林。2008年建設了20 m×5 m（水平投影）的人工徑流場，在該徑流場的上部、中部和下部分別埋設了3根測管，2009年5月開始監測。測量深度分別為0–10 cm、10–20 cm、20–30 cm、20–40 cm和40–50 cm。每層測量3次（3個間隔120°的不同方向），取平均值為該層的測量值。測量的頻率為每月2次。

監測的儀器為土壤剖面水分速測儀，型號為德國IMKO公司的專利產品TRIME-T3管式TDR（時域反射法，Time domain reflectrometry）系統，包括FM3讀數表、T3探頭和探管等配置，可實現非擾動定位瞬時觀測。TRIME-T3管式TDR採用TECANAT製成的透明塑料管，只需移動圓柱式探頭（外包PVC外殼，4個反向彈性鋁條為TDR波導體）在塑料管中的位置，就可以從FM水分表離線式讀出探頭水分測量值，即不同深度土壤的體積含水率，測量深度可達3 m。該儀器的測量原理為：TDR發射頻率為1 MHz–1 GHz的電磁脈衝，經過同軸電纜進入波導探針進行傳播，遇到障礙物後產生反射並返回到儀器，通過測量電磁脈衝沿波導探針在土壤介質中傳播並在其末端反射所需時間就可以計算出被測物質含水量的大小。

時域反射法（Time domain reflectrometry，TDR）也是一種通過測量土壤介電常數來獲得土含水率的一種方法。TDR的原理是電磁波沿非磁性介質中的傳輸導線的傳輸速度V= c /ε，而對於已知長度為L的傳輸線，又有V = L / t，於是可得ε = (c t / L) 2，其中c為光在真空中的傳播速度，ε為非磁性介質的介電常數，t為電磁波在導線中的傳輸時間。而電磁波在傳輸到導線終點時，又有一部分電磁波沿導線反射回來，這樣入射與反射形成了一個時間差T。因此通過測量電磁波在埋入土壤中的導線的入射反射時間差T就可以求出土壤的介電常數，進而求出土壤的含水率。

1.2 數據預處理

野外數據的整理主要包括原始記錄信息的檢查和完善、數據錄入、異常值的剔除和缺失數據插補等。

原始記錄信息的檢查和完善，包括檢查原始記錄表格的完整性，並根據情況進行完善。如有缺失，與測試人員核對並根據情況進行補充和說明。

數據錄入是將野外原始紙質記錄數據錄入計算機，形成電子版原始記錄的過程。數據錄入由測量人和記錄人負責，以保證在觀測真實數據和記錄數據之間出現差異時，真實情況可以再現。數據錄入完成時，測量人和記錄人對數據進行自查，檢查原始記錄表和電子版數據表的一致性。

異常值的剔除和缺失數據插補。將原始數據按測管分類統計，求三次測量的平均值。對異常值進行剔除。根據同一測量剖面的數值進行線性或對數差值。

2 數據樣本描述

2.1 亞熱帶常綠落葉闊葉混交林土壤水分含量數據

本數據集主要包含的指標見表1。

表1 2009–2016年亞熱帶常綠落葉闊葉混交林土壤水分含量數據表

序號	字段名稱	量綱	數據類型	實例
1	測管代碼	-	字符型	SNFZH01CTS_01_01
2	日期	-	日期型	2015-6-11
3	測量深度	cm	數值型	30
4	坡面位置	-	字符型	上部
5	土壤含水量	-	數值型	0.238
6	測管代碼	-	字符型	SNFZH01CTS_01_01

2.2 總體統計結果

本數據集時間區間為2009年5月至2016年12月，總數據量7425條。土壤水分含量（體積）平均0.313，標準差±0.165（變異係數52.64％），最大值0.647，最小值0.0003。

2.3 時間動態

2.3.1 年動態

2009年（5–12月）含水率最大，為0.3418，其次2012年，為0.3401，2010年最小，為0.2934。全年年際最大差值為0.0467（表2）。

表2 2009–2016年亞熱帶常綠落葉闊葉混交林土壤水分含量年際動態

年份	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016
土壤水分含量	0.342	0.293	0.314	0.340	0.309	0.307	0.314	0.298
標準差	0.146	0.172	0.174	0.166	0.165	0.153	0.173	0.161

2.3.2 月動態

2009–2016年土壤含水量月動態基本呈現「單凹」曲線（圖1）。水分含量的低谷出現在夏秋季，每年8月左右出現土壤水分含量的最低值。2009-2016年土壤水分含量最低的月份分別為10月、7月、5月、8月、10月、10月、8月和9月。而冬春季含水量較高，水分含量的峰值分別出現在2009年6月、2009年12月、2011年3月、2012年5月、2012年11月、2014年4月、2014年12月、2015年11月、2016年11月。月均最大含水量出現在2012年11月，為0.399。最低含水量出現在2013年10月，為0.204。

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圖1 2009–2016年土壤含水量月動態

2.3.3 累計月動態

累計月份水分含量呈現夏秋季「凹形圖」（圖2）。1月含量最高，為0.3432，其次為11月，為0.3418；最低為8月，為0.2905，其次為7月，為0.2909；月均年較差為0.0726（表3）。

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圖2 2009-2016年土壤含水量累計月動態

表3 2009–2016年亞熱帶常綠落葉闊葉混交林土壤水分含量累計月動態

月份	土壤水分含量	標準差
1	0.3432	0.1694
2	0.3365	0.1703
3	0.3326	0.1746
4	0.3317	0.1715
5	0.3192	0.1676
6	0.3128	0.1597
7	0.2909	0.1568
8	0.2705	0.1481
9	0.2905	0.1514
10	0.2981	0.1625
11	0.3418	0.1686
12	0.3305	0.1708

2.4 各層平均值

從表層到深層逐漸增大（表4）。10–50 cm各土層水分含量分別為0.0854（±0.0710）、0.2232（±0.0952）、0.3587（±0.1079）、0.4311（±0.0779）和0.4676（±0.0651）。

表4 2009–2016年亞熱帶常綠落葉闊葉混交林不同深度土壤水分含量

土層（cm）	10	20	30	40	50
土壤水分含量	0.0854	0.2232	0.3587	0.4311	0.4676
標準差	0.0710	0.0952	0.1079	0.0779	0.0651

2.5 儲水量與水量調節能力

2.5.1 儲水量

土壤儲水量是指一定面積和土層內儲存水分的數量。土壤儲水量通常有兩種方式表示：一種是用水分的容積表示；另一種是用水深表示，即儲存水分相當於相同面積水層的厚度。土壤含水量為田間持水量時，土壤儲存水分的數量為最大土壤儲水量，即為土壤持水能力。

本文按照相同面積水層的厚度來表徵土壤水分儲量。

如圖3，2009–2016年0–50 cm土壤平均儲水量為156.99（±80.57）mm，相當於1569.9（±805.7）t/hm2，最大儲水量為199.49 mm（2012年11月，1994.9 t/hm2），最小儲水量為102.12 mm（2013年10月，1021.2 t/hm2）。

從表層到深層，儲水量逐漸增加。2009–2016年0–50 cm各層土壤平均儲水量分別為8.51（±3.53）mm、22.33（±4.21）mm、35.94（±4.70）mm、43.23（±4.67）mm和46.86（±4.07）mm。

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圖3 2009–2016年土壤儲水量動態

2.5.2 水量調節能力

水資源調節性（regulating ability of water resources）主要是針對水量而言，是指地表水、地下水在系統結構的作用下，使不連續的集中降水和水量輸入轉化為相對連續、均勻輸出的這種自然特性。

一般來說，地表水系統的水量調節能力較差，水量、水位的動態變化與降水過程關係密切，滯後、延遲效應均不明顯，獲得的降水補給量可以快速地排出。但並不是說，地表水系統不具備水量的調節能力。與河流相連接的湖泊或多或少都有吐納洪水、調節水量的功能；固體地表水體——冰川的積雪和消融起着將集中、間斷的降雪儲蓄和緩慢釋放的作用。地表水系統是「網絡」狀的，坡面漫流流程一般很短，匯流時間也短，加之河床狹窄，調蓄空間小，水流速度快，緩洪滯洪的能力差，儘管不同支流的來水可以發揮錯峰的作用，但總體的調節能力十分有限。與地表水系統相比，地下水系統的調節性較強。由於地下水是以滲流場的形式分布的，集中的降水補給可積蓄在季節變動帶中，然後緩慢釋放。與此同時，徑流的路程效應可平抑各處來水的波動，發揮削峰填谷的作用，使局部水量的盈虧及時得到削減和補償。因此，地下水系統水量的調節能力更為突出。土壤水分含量可以是地下水系統重要的組成部分，土壤含水量的動態是水資源調節的重要組成部分。土壤儲水量受降水的影響呈現年際波動，同時土壤儲水量波動具有明顯滯後性。

以年較差來表徵土壤水分調節能力（表5），年內土壤水分最大調節能力為92.3 mm，平均為57.08（±22.17）mm。

以月間差值來表徵土壤水分調節能力，月間土壤水分最大調節能力為58.92 mm（2013年10至12月），最小為0.03 mm（2014年1月至2月），平均為13.53（±12.07）mm。

表5 2009–2016年亞熱帶常綠落葉闊葉混交林土壤儲水量年際動態

年份	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016
儲水量最大值/mm	185.52	172.01	172.11	199.49	194.42	177.68	193.12	164.47
儲水量最小值/mm	156.76	124.06	140.62	138.23	102.12	113.08	112.90	114.44
年較差/mm	28.76	47.96	31.50	61.26	92.30	64.60	80.22	50.03

3 數據質量控制和評估

本數據集來源於長期觀測場地的實測調查。從觀測場地的布設、觀測設施的安裝、測量人員培訓、現場測量到測量後的數據處理，整個過程對數據質量進行控制。同時，諮詢相關專家並查閱相關文獻對數據進行審核驗證，以確保數據相對準確可靠。

觀測場地布設：根據《陸地生態系統水環境觀測規範》，選取典型常綠落葉闊葉混交林，在坡度相對一致的坡面設置人工徑流場。人工徑流場水平方向寬5 m，坡面方向長20 m（水平投影）。

觀測設施的安裝：在人工徑流場的上部、中部和下部分別埋設3根TDR測管，距徑流場左右約1 m，間隔1.5 m。上部、中部和下部測管的位置分別為距人工徑流場上沿約1 m，中部和距人工徑流場下沿約1 m。TDR測管為TECANAT製成的透明塑料管，安裝時保持測管外壁與土壤緊密接觸，並保持垂直。特別是將測管底部用塞子密閉，頂端蓋好蓋子，避免測管進水。

儀器標定與校準：每年對TRIME-T3管式TDR系統帶到專業機構進行標定和校正，保證儀器的正常運行和數據準確性。

人員培訓：對測量人員進行培訓，是保證測量數據的完整性、連續性和準確性的關鍵。培訓內容包括儀器測量原理、使用方法、測量時間與頻次等。

現場測量：測量前要檢查測管的狀況，確保測管不存在漏水、破損等情況。如有漏水，及時排除並塞緊底部的塞子。測量時保證測量深度的準確、測量方向轉動的均勻、測量時間準確，並且記錄及時準確。測量後，及時蓋好蓋子，以免進水。

測量後數據質控。首先核對錄入數據與原始記錄的正確；然後對錄入數據進行統計分析，剔除異常數據，對缺失數據根據同一剖面的數值進行線性或對數插值；最後形成的土壤水分數據集由專家進行最終審核和修訂，確保數據集的真實、可靠；紙質原始記錄數據表妥善保存，並通過複印和掃描電子版進行備份，保存於不同地方，以備將來核查。

4 數據價值

公開發布的原位、連續、動態的土壤水分觀測數據較少，本數據集的發表是這類土壤水分數據的重要補充，對森林水文學研究提供基礎數據。

北亞熱帶典型常綠落葉闊葉混交林是我國南北過渡帶一類特殊、重要的植被類型，對全球氣候變化敏感，林下土壤水分是該生態學的重要組成部分，本數據的發表對於該區常綠落葉闊葉混交林對全球變化的響應提供了重要的數據基礎。

遙感數據和模型分析也表明本數據集觀測地所在的秦巴山地是全球土壤水分與降水耦合較為強烈的地區之一。本數據的發表為該區季節性尺度的氣象預報提供數據支持。

神農架站所在的區域為我國重要的生物多樣性生態功能區和南水北調工程水源涵養區。本區典型的常綠落葉闊葉混交林的水源涵養和水量調節能力，對於該區生態服務功能的發揮具有重要意義。本數據集為研究本區森林水源涵養和水量調節能力，提供了重要的基礎數據。

5 數據使用方法和建議

本數據集可通過鏈接Science Data Bank在線服務網址（http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/915）获取数据服务。或者登录CERN综合中心数据资源服务网站（http://www.cnern.org.cn）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”；也可通过湖北神农架森林生态系统国家野外科学观测研究站网络（http://snf.cern.ac.cn/meta/metaData）获取数据服务，登录首页后点“资源服务”下的数据服务，进入相应页面下载数据。下载的数据可以通过测管代码、日期、测量深度等字段进行查询。

致 謝

本數據得到中國科學院神農架生物多樣性研究站的支持與幫助，在此表示衷心感謝！

參考文獻

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數據引用格式

趙常明，申國珍，徐文婷, 等. 2009–2016年亞熱帶常綠落葉闊葉混交林土壤水分含量數據集[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (2019-11-28). DOI: 10.11922/sciencedb.915.