2011–2020年海北高寒灌丛碳水热通量观测数据集 - 中国科学院计算机网络信息中心

中国通量观测研究网络（ChinaFLUX）20周年专刊 II 区论文（已发表） • 版本 ZH3 Vol 8 (2) 2023

2011–2020年海北高寒灌丛碳水热通量观测数据集

A dataset of the observations of carbon, water and heat fluxes over an alpine shrubland in Haibei (2011–2020)

张法伟，李红琴，张雷明，李杰霞，杨永胜，于贵瑞，李英年

ZHANG Fawei, LI Hongqin, ZHANG Leiming, LI Jiexia, YANG Yongsheng, YU Guirui, LI Yingnian

DOI: 10.11922/11-6035.csd.2023.0013.zh
CSTR: 32001.14.11-6035.csd.2023.0013.zh
: 10.57760/sciencedb.06763

： 2022 - 12 - 02

： 2023 - 04 - 14

： 2023 - 01 - 30

： 2023 - 04 - 24

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6129 103 0

摘要&关键词

摘要：高寒灌丛是青藏高原的重要植被类型之一，多分布在山地阴坡、半阴坡或高海拔山前滩地，具有十分重要的碳素固持和水源涵养及气候调节功能。青海海北高寒草地生态系统国家野外科学观测研究站（简称海北站）自2002年应用涡度相关技术进行高寒金露梅（Potentilla fruticosa）灌丛生态系统碳水热交换，已有近20年的数据积累。在前期公开2003–2010年相关数据的基础上，进一步发布2011–2020年海北高寒灌丛碳水热通量观测数据集。本数据集包含空气温度、空气相对湿度、水汽压、风速、风向、大气压强、总辐射、净辐射、光合有效辐射、降水、土壤温度、土壤水分的常规气象数据子集和净生态系统CO₂交换、生态系统CO₂呼吸、总生态系统CO₂交换、潜热通量、显热通量的碳水热通量数据子集，均由半小时、日、月和年等4种时间尺度组成。本系列数据集不仅可以用于科学评估高寒灌丛生态系统碳水热等生态功能的环境驱动和演变趋势，还能对遥感-生态过程模型的参数验证及优化提供地面观测支撑。

关键词：涡度相关技术；碳水热通量；高寒金露梅灌丛；2011–2020年；青藏高原

Abstract & Keywords

Abstract: Alpine shrubland is one of the important vegetation types on the Qinghai-Tibet Plateau, which mainly lies in the shady or semi-shady slope of snowpack mountains or the high-altitude alluvium and diluvium on plains. It plays a crucial role in carbon sequestration, water conservation and climate regulation. Since 2002, Haibei National Field Research Station for Alpine Grassland (Haibei Station) has been using eddy covariance techniques to continuously observe the carbon, water and heat exchange between an alpine Potentilla fruticosa shrubland ecosystem and the atmosphere and has accumulated nearly 20-year data. On the basis of the previous publication of relevant data from 2003 to 2010, the carbon, we further released water and heat fluxes of the alpine shrubland and supplementary meteorological data from 2011 to 2020. This dataset consists of the subsets of meteorological factors, covering air temperature, air relative humidity, water vapor pressure, wind speed, wind direction, ambient pressure, total solar radiation, net radiation, photosynthetically active radiation, precipitation, soil temperature, and soil moisture, as well as net ecosystem CO₂ exchange, ecosystem respiration, gross ecosystem CO₂ exchange, latent heat flux, and sensible heat flux. The temporal resolutions of the dataset include half-hourly, daily, monthly, and yearly scales. This dataset can not only be used to scientifically evaluate the environmental drivers and evolution trends of the ecological functions of carbon, water and heat in alpine shrub ecosystems, but also provide ground data support for parameter validation and optimization of remote sensing-based ecological process models.

Keywords: eddy covariance technique; carbon, water and heat flux; alpine Potentilla fruticosa shrubland; 2011–2020; Qinghai-Tibetan Plateau

数据库（集）基本信息简介

数据库名称	2011–2020年海北高寒灌丛碳水热通量观测数据集
数据通信作者	张法伟（fwzhang@nwipb.cas.cn）
数据生产者	观测者：张法伟、李红琴、张雷明、李杰霞、杨永胜、于贵瑞、李英年负责人：张法伟
数据时间范围	2011–2020年（不包括2014、2015和2019）
地理区域	青海海北高寒草地生态系统国家野外科学观测研究站(37°37′N, 101°19′E)
生态系统类型	高寒金露梅灌丛
数据量	9.78 MB
数据格式	*.csv
数据服务系统网址	https://dx.doi.org/10.57760/sciencedb.06763
基金项目	国家生态科学数据中心开放基金项目（NESDC20210203），国家重点研发计划（2017YFA0604801），国家自然科学基金（41877547，32001149）和2021年度青海省昆仑英才-拔尖人才。
数据库组成	分为半小时、日尺度、月尺度和年尺度的常规气象（空气温度、相对湿度、水汽压、风速、风向、大气压强、总辐射、净辐射、光合有效辐射、降水、土壤温度、土壤水分、等）和碳水热通量（净生态系统CO₂交换、生态系统CO₂呼吸、总生态系统CO₂交换、潜热通量、显热通量）数据产品，其中半小时通量数据为质控后的插补数据。

Dataset Profile

Title	A dataset of the observations of carbon, water and heat fluxes over an alpine shrubland in Haibei (2011–2020)
Data corresponding author	ZHANG Fawei (fwzhang@nwipb.cas.cn)
Data producers	Observers: ZHANG Fawei, LI Hongqin, ZHANG Leiming, LI Jiexia, YANG Yongsheng, YU Guirui, LI Yingnian Director: ZHANG Fawei
Time range	2011–2020 (excluding 2014, 2015 and 2019)
Geographical scope	Haibei National Field Research Station for Alpine Grassland Ecosystem, Menyuan County, Qinghai Province, China (37°37′N, 101°19′E)
Ecosystem type	Alpine Potentilla fruticosa Shrubland
Data amount	9.78 MB
数据格式	*.csv
数据服务系统网址	https://dx.doi.org/10.57760/sciencedb.06763
基金项目	National Ecosystem Science Data Center (NESDC20210203), National Key R&D Program (2017YFA0604801), National Natural Science Foundation of China (41877547, 32001149), and 2021 Qinghai Kunlun Talents -Top Talents.
数据库组成	The dataset includes supplementary micro-meteorological data subsets (air temperature, relative humidity, water vapor, wind velocity, wind direction, ambient pressure, total radiation, net radiation, photosynthetically active radiation, precipitation, soil temperature, and soil moisture) and the carbon, water, and heat fluxes data subsets (net ecosystem CO₂ exchange, ecosystem respiration, gross ecosystem CO₂ exchange, latent heat flux, and sensible heat flux) at a half-hourly, daily, monthly, and yearly scale, in which the half-hourly flux data are quality-controlled and gap-filled.

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引言

青藏高原被誉为“世界屋脊”“亚洲水塔”和“地球第三级”，由于高原隆升对大气环流的机械阻挡和热源抬升作用，显著影响了亚洲季风的演变^[1]。科学认知青藏高原主要植被类型的碳、水、热交换过程是评估高原生态屏障功能现状和区域气候变化的基础^[2]。由于高寒系统的脆弱性和敏感性，其碳、水收支的年际变异较大^[3-4]，长期连续的地面观测资料是客观理解其碳、水、热交换的时空格局及演变趋势的关键基础之一^[5]。群落与大气之间的碳、水、热交换的常用观测方法是涡度相关技术，该方法通过计算物理量脉动与垂直风速脉动的协方差来估算湍流通量，是目前唯一能够直接观测行星边界层的碳水热通量，且已成为国内和国际通量观测网络的标准技术^[5-6]。

青海海北高寒草地生态系统国家野外科学观测研究站（海北站，37°37′N，101°19′E，3200 m）位于青藏高原东北隅，是中国境内最早开展碳水热通量观测的野外台站之一，也是中国通量观测与研究联盟（ChinaFLUX）的首批成员之一。自2002年开始，海北站在高寒金露梅（Potentilla fruticosa）灌丛生态系统利用涡度相关技术开展了碳、水、热通量的连续观测^[7]，取得了许多原创性的研究成果^{[3, 8-12]}，并及时发布了2003–2010年的碳水热通量观测数据^[13]，为科学评估青藏高原高寒灌丛系统的碳素固持、水源涵养及气候调节等生态功能提供了理论依据和数据支撑。

为了充分体现数据共享理念，深入推动青藏高原高寒系统生态功能形成与演变等相关研究，海北站进一步公开发表2011–2020年连续观测的碳水热通量及相关常规气象数据，以方便更多科研工作者挖掘数据价值。同时，本数据集能够直接用于区域碳汇功能现状及演变趋势的评估，为力争2060年前实现碳中和目标提供坚实的数据支撑，具有重要的现实价值。本数据集包含2011–2020年高寒灌丛常规气象数据（空气温度、空气相对湿度、水汽压、风速、风向、大气压强、总辐射、光合有效辐射、降水、土壤温度和土壤水分）和碳水热通量数据（净生态系统CO₂交换、生态系统CO₂呼吸、总生态系统CO₂交换、潜热通量、显热通量），形成了半小时、日、月和年等4种时间尺度的数据产品。由于2014、2015和2019年仪器运行状态较差，导致数据缺失严重，因此本数据集不包括上述3年的数据。

1 数据采集和处理方法

1.1 数据采集方法

高寒灌丛通量研究区位于海北站东北约8 km，为高原大陆性气候，无明显的四季之分，只有冷暖二季，暖季雨热同期。2003–2020年的观测数据表明研究区年均气温和降水分别约为–1.1 ℃和460 mm。研究区行政隶属于青海省海北州门源县种马场，为冬季牧场，放牧时间为10月上旬至翌年5月下旬，放牧强度为3.7羊单位hm^-2。研究区的植被主要由上层金露梅和下层草本镶嵌组成，草本植物优势种包括异针茅（Stipa aliena）、垂穗披碱草（Elymus nutans）、柔软紫菀（Aster flaccidus）、珠芽蓼（Polygonum viviparum）等。8月生长旺盛期的地面调查表明，金露梅和草本的冠层高度与相对盖度分别约为50 cm与60% 和25 cm与80%，草本植物最大地上生物量和叶面积指数分别约为310.0 g m^-2和2.5 m²m^-2[14]。土壤为高山灌丛草甸土，表层0–10 cm土壤有机质含量高（约为120 g kg^-1）但速效养分低（铵态氮和硝态氮含量分别约为12.0 mg kg^-1和11.0 mg kg^-1）^[13]。

高寒灌丛碳水热通量数据子集由涡度相关系统（37°40′N，101°20′E，3400 m）连续观测所得。该涡度相关系统始建于2002年8月，主要包括三维超声风速仪（CSAT3，CAMPBELL）和开路式快速红外气体分析仪（LI-7500，LI-COR），传感器中心距离地面的高度为2.5 m。该系统主要观测三维风速、CO₂密度、H₂O密度、空气温度和大气压强等指标，观测频率为10 Hz，通量数据计算和存储由采集器（CR5000，CAMPBELL）完成。快速红外气体分析仪每2年在植被生长季开始之前的5月或结束后的10月进行CO₂和H₂O的密度标定。

高寒灌丛常规气象数据子集由涡度相关系统附近的自动气象站进行连续观测。其中，空气温湿、风速风向、大气压强、降水、太阳短波辐射、净辐射、光合有效辐射、土壤温度和体积含水量等要素分别由空气温湿传感器、风速风向仪、压力传感器、翻斗式雨量计、四分量辐射表、光合有效辐射传感器、热耦电阻和时域反射计自动观测，采样频率1分钟，由数据传感器（CR23X，CAMPBELL）计算并存储各要素半小时平均值。常规气象要素的观测仪器型号和仪器制造商等相关信息详见表1。

表1 海北高寒灌丛常规气象要素观测仪器信息表

测定要素	仪器型号	仪器制造商
空气温度/湿度	HMP45C	VAISALA
降水量	52203	RM YOUNG
总辐射	CM11	KIPP&ZONEN
净辐射	CNR-1	KIPP&ZONEN
光合有效辐射	LI190SB	LI-COR
风速	034A-L	RM YOUNG
风向	014A	RM YOUNG
大气压强	CS105	VAISALA
土壤温度	105T	CAMPBELL
土壤体积含水量	CS616	CAMPBELL

1.2 数据处理方法

高寒灌丛碳水热通量数据集的处理方法主要包括数据质量控制、缺失数据插补、CO₂通量数据拆分等流程，具体如下：

数据质量控制： 首先利用开源软件Eddypro 7.0.6（LI-COR）对原始10 Hz高频数据进行再处理。采用国际上普遍认可的涡度相关通量数据质量控制方法^[15]。主要流程包括CO₂和水汽密度异常值剔除、超声虚温校正、坐标轴二次旋转、WPL密度校正、频率损失校正、湍流稳态测试、夜间摩擦风速阈值筛选和通量异常值剔除。由于研究区灌丛生长极为缓慢，冠层结构相对稀疏，加之高原地区空气稀薄，利于地表湍流的形成和发展，因此按照相关研究的方法，将夜间摩擦风速的阈值设置为0.15 m s^-1，CO₂通量阈值为其绝对值小于1.0 mg CO₂m^-2s^-1，热量通量的阈值范围为>–200 W m^-2且< 500 W m^-2。由于研究对象的冠层高度较低，相关研究也发现通量冠层存储项占比很小^[13]，因此本数据集的通量数据没有进行冠层储存项校正。常规气象数据子集的阈值主要参考海北站对应要素的多年观测资料极值进行设定。

缺失数据插补： 短时间（小于2小时）缺失的通量及常规气象观测数据，采用线性内插法进行插补。长时间缺失的常规气微象数据，利用平均日变化法完成缺失数据插补；长时间缺失的辐射要素（太阳短波辐射、净辐射、光合有效辐射）则利用研究站点的经纬度信息、大气透明度及缺失数据相应的日期和时间进行插补。对于长时间缺失的通量数据，本数据集采用增强回归树模型进行插补。增强回归树模型是一种机器学习算法，能够容忍环境因子的共线性和非正态性，具有较好的预测能力，其插补效果通常优于传统通量插值方法^[16-17]。首先筛选碳水热通量与主要环境因子（太阳短波辐射、空气温度、大气水汽压、风速、土壤温度和土壤体积含水量）的有效数据，分别以碳、水、热通量为响应变量，主要环境因子为预测变量，构建增强回归树模型，再结合缺失通量数据对应的主要环境因子，完成数据插补。由于CO₂通量在生长季（5–10月）白天（植被光合和呼吸同时发生）和其他时段（仅有呼吸发生）反映截然不同的生理过程，利用两个时段的有效数据分别构建模型以完成相应时段缺失CO₂通量数据插补。同样，也分别利用生长季和非生长季的水、热通量数据构建模型插补其相应时段的缺失数据。

CO₂通量数据拆分： 利用边际分布采样法的原理，将净生态系统CO₂交换拆分为生态系统CO₂呼吸和总生态系统CO₂交换。先利用其他时段有效数据所构建的增强回归树模型，结合白天主要环境因子，估算白天的生态系统CO₂呼吸，再与白天净生态系统CO₂交换求差得到总生态系统CO₂交换（与生态系统总初级生产力数值相等，符合相反）^[15]。

2 数据样本描述

2.1 数据子集与数据量

2011–2020年高寒灌丛碳水热通量数据集由常规气象数据子集和通量数据子集两类数据文件组成。数据集包括半小时、日、月和年等4个时间尺度，共计56个文件，压缩后总数据量为9.78 MB。

2.2 数据文件示例

表2、表3分别为常规气象和碳水热通量（半小时、日、月、年）数据表头说明，所有数据项观测数据均以浮点型数字形式表示。同时，在半小时通量数据表中增加了数据来源标识列以满足数据使用者的不同需求，标识列的值为“T”和“F”分别表示对应的通量数据为仪器观测数据和模型插补数据。标识列共有3列，其中“NEE_flag”表示净生态系统CO₂交换量数据来源，“Hs_flag”和“LE_flag”分别代表显热通量和潜热通量的数据来源。

表2 海北站高寒灌丛的常规气象数据表说明及观测高度

数据项	数据单位	观测高度	数据项说明
年	-	-	年份
月	-	-	月份
日	-	-	日期
时	-	-	小时
分	-	-	分钟
降水量	mm	0.50 m	总降水量
近地面空气温度	℃	1.5 m	一层平均空气温度
冠层上方空气温度	℃	2.5 m	二层平均空气温度
近地面空气湿度	%	1.5 m	一层平均相对湿度
冠层上方空气湿度	%	2.5 m	二层平均相对湿度
近地面水汽压	kPa	1.5 m	一层平均水汽压
冠层上方水汽压	kPa	2.5 m	二层平均水汽压
近地面风速	m s^-1	1.5 m	一层平均风速
冠层上方风速	m s^-1	2.5 m	二层平均风速
风向	degree	2.5 m	一层平均风向
大气压	kPa	1.5 m	平均大气压强
太阳辐射	W m^-2	1.5 m	瞬时太阳辐射
净辐射	W m^-2	1.5 m	瞬时净辐射
光合有效辐射	μmol m^-2s^-1	1.5 m	瞬时光合有效辐射
一层土壤温度	℃	−0.05 m	5 cm平均土壤温度
二层土壤温度	℃	−0.10 m	10 cm平均土壤温度
三层土壤温度	℃	−0.20 m	20 cm平均土壤温度
四层土壤温度	℃	−0.40 m	40 cm平均土壤温度
五层土壤温度	℃	−0.60 m	60 cm平均土壤温度
一层土壤体积含水量	m³m^-3	−0.10 m	10 cm平均土壤含水量
二层土壤体积含水量	m³m^-3	−0.20 m	20 cm平均土壤含水量

注：日尺度数据表中无时、分等2列数据项，月尺度数据表中无日、时、分等3列数据项，年尺度数据表中没有月、日、时、分等4列数据项。

表3 海北站高寒灌丛的通量数据表说明

数据项	数据单位	数据项说明
年	-	年份
月	-	月份
日	-	日期
时	-	小时
分	-	分钟
NEE	mg CO₂m^-2s^-1	插补后的净生态系统CO₂交换
RE	mg CO₂m^-2s^-1	插补后的生态系统CO₂呼吸
GEE	mg CO₂m^-2s^-1	插补后的总生态系统CO₂交换
Hs	W m^-2	插补后的显热通量
LE	W m^-2	插补后的潜热通量
NEE_flag	-	净生态系统CO₂交换数据来源标识
Hs_flag	-	显热通量数据来源标识
LE_flag	-	潜热通量数据来源标识

注：该表为半小时通量数据的数据表。日尺度数据表中无时、分等2列数据项，通量数据为半小时通量累计值，NEE、RE和GEE的单位为g CO₂ ×m^-2×d^-1, Hs和LE的单位为W ×m^-2；月尺度数据表中无日、时、分等3列数据项，通量数据为日通量累计值，NEE、RE和GEE的单位为g CO₂ m^-2 ×month^-1, Hs和LE的单位为W ×m^-2；年尺度数据表中没有月、日、时、分等4列数据项，通量数据为月通量累计值，NEE、RE和GEE的单位为g CO₂ ×m^-2×year^-1，Hs和LE的单位为W ×m^-2。

3 数据质量控制与评估

前期的相关研究表明，海北高寒灌丛通量观测系统的功率谱和协谱在惯性子区内分别符合–2/3和–4/3定律，逐日能量平衡闭合率平均为0.76，表明通量观测数据具有较高的可信度^[12]。经过严格的质量控制后，高寒灌丛2011–2020年碳水热通量数据集中，净生态系统CO₂交换、潜热通量和显热通量的平均有效观测数据比例分别为35.8%、44.4%和50.2%，略低于2003–2010年的数据有效率^[13]。这可能和涡度相关系统在强辐射、高寒、高海拔的野外环境中常年运行导致传感器老化有关。净生态系统CO₂交换的有效观测数据比例在2012、2018年相对较高，在2013、2017年则相对较低，两者相差约15%。潜热通量和显热通量有效观测数据比例最高年份均出现在2012年，分别为58.1%和60.4%，最低年份分别为2017年的28.9%和2013年的31.8%（表4）。以有效观测数据比例较高的2012年为例，白天和夜间CO₂通量的有效数据比例分别为58.4%和23.7%，其中植被生长季白天和夜间的有效比例分别为81.9%和21.9%，而非生长季则分别为44.3%和24.1%。潜热通量和显热通量的白天有效数据比例分别为81.1%和84.0%，夜间有效数据比例分别为34.4%和35.1%，表现出生长季略低（56.3%）而非生长季较高（59.4%）的季节特征，主要可能由于夜间有效数据比例在生长季较低（27.4%）而非生长季较高（37.8%）。

表4 高寒灌丛半小时碳水热通量有效观测数据比例

年份	净生态系统CO₂交换	潜热通量	显热通量
2011	39.6%	55.3%	56.7%
2012	41.6%	58.1%	60.4%
2013	27.6%	30.7%	31.8%
2016	31.7%	42.6%	50.3%
2017	24.4%	28.9%	47.9%
2018	42.1%	50.8%	54.5%
2020	36.3%	38.6%	45.1%

4 数据使用方法和建议

本数据集在国家生态科学数据中心（http://www.nesdc.org.cn/）和科学数据银行（http://www.sciencedb.cn/）进行发布，注册用户搜索“高寒灌丛”，可找到相关数据并免费下载。本数据集不仅能够研究高寒灌丛碳水热等生态功能现状及环境驱动，还可用于区域遥感-生态过程模型的参数验证及模型优化与对比分析，为区域生态功能尤其是碳汇功能评估提供关键基础数据。需要说明的是，目前涡度相关系统通量观测数据的处理与插值还没有全球普遍认可的技术体系，本研究采用相对较新的机器学习算法插补缺失通量数据，会导致碳水热通量计算结果与研究人员的早期研究结果并不完全相同^{[3, 10]}，数据使用者需要考虑插值方法不同所引起的偏差。另外，由于翻斗雨量计无法准确测定固态降水，加之长期观测中仪器难免会发生故障导致数据缺测，从而使降水数据较真实值偏低，也需要数据使用者在结果分析中慎重考虑。

致谢

感谢瓦金龙同志在数据采集和仪器维护等方面的长期贡献。

[1]

LIU Y M, LU M M, YANG H J, et al. Land-atmosphere-ocean coupling associated with the Tibetan Plateau and its climate impacts[J]. National Science Review, 2020, 7(3): 534–552. DOI: 10.1093/nsr/nwaa011.