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 Research Network,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...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 Research Network,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。展开更多
中国科学院环江喀斯特生态系统观测研究站(本文中简称“环江站”)是我国西南喀斯特地区重要的农业生态系统长期野外定位观测研究站,是依照中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,简称CERN)联网监测规范布置的试验样...中国科学院环江喀斯特生态系统观测研究站(本文中简称“环江站”)是我国西南喀斯特地区重要的农业生态系统长期野外定位观测研究站,是依照中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,简称CERN)联网监测规范布置的试验样地。自2005年以来,环江站依照国家生态系统观测研究网络(National Ecosystem Research Network of China,简称CNERN)和CERN农田生态系统观测指标要求,逐一开展针对喀斯特峰丛洼地农田生态系统水分、土壤、生物、气象等环境要素的监测活动。本数据集收集、整理了环江站2006–2022年8个长期联网监测样地的土壤养分数据,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值等9项指标,均进行了严格的数据质量控制与评估,并附有完整的样地背景信息和分析方法记录。本数据集反映了桂西北喀斯特峰丛洼地农业区传统代表性作物早晚稻、玉米、大豆、桑叶、柑橘等农作地土壤常规养分含量动态变化,对指导喀斯特峰丛洼地农业生产、培育土壤地力具有参考依据。展开更多
固定样地调查通过长期数据的积累和精准的时空对比获取生态系统动态特征,为长期的生态系统研究提供了坚实的基础。洞庭湖湿地生态系统观测研究站按中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)统一的监测规范,对洞...固定样地调查通过长期数据的积累和精准的时空对比获取生态系统动态特征,为长期的生态系统研究提供了坚实的基础。洞庭湖湿地生态系统观测研究站按中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)统一的监测规范,对洞庭湖水文情势变化下,湿地生态系统中典型洲滩植被的物种组成和群落特征等指标进行长期定位监测。通过东洞庭湖三种典型湿地植物群落(苔草,南荻和水蓼)长期监测样地的数据进行加工处理,获得2011-2015年洞庭湖洲滩植物群落长期监测数据集。本数据集包含有植物种名、拉丁名、株(丛)数(株或丛/样方)、叶层平均高度(cm)、生殖枝平均高度(cm)、盖度(%)、物候期、优势种、植物种数、密度(株或丛/m~2)、优势种叶层高度(cm)、优势种生殖枝高度(cm)、总盖度(%)、地上绿色部分总干重(g/m~2),共14个指标,同时附有完整的背景信息。本数据集实行全过程数据质量控制,并由专家审核验证,确保数据时空上的相对一致和准确可靠。本数据集可以为探究洞庭湖水文情势下,洲滩湿地生态系统过程和演替趋势提供本底资料,为洞庭湖植被的遥感监测、生物多样性保护和湿地生态修复及适应性管理等提供数据支撑。展开更多
土壤环境是地球环境的重要组成部分。目前土壤环境问题的关注重点在于土壤污染。我国土壤污染以无机污染为主。中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)自1988年组建以来,在中国主要农田、森林、草原、荒漠、湿...土壤环境是地球环境的重要组成部分。目前土壤环境问题的关注重点在于土壤污染。我国土壤污染以无机污染为主。中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)自1988年组建以来,在中国主要农田、森林、草原、荒漠、湿地生态系统中,按统一的规范,对与土壤环境状况有关的铁、锰、铜、锌、硼、钼、镉、铬、铅、镍、汞、砷、硒元素进行了长期定位监测。通过对CERN典型生态样地表层土壤环境元素监测数据进行加工处理,获得1995~2011年中国陆地生态系统土壤环境元素含量数据集。本数据集中13种土壤环境元素指标测定的相对误差平均为6.55%,重复测定的相对偏差为7.70%。同时附有完整的背景信息,保证了数据在空间和时间上的一致性。本数据集可以为全国和区域土壤环境质量评估、土壤污染风险评价以及环境土壤学研究等工作提供数据基础。展开更多
文摘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 Research Network,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。
文摘中国科学院环江喀斯特生态系统观测研究站(本文中简称“环江站”)是我国西南喀斯特地区重要的农业生态系统长期野外定位观测研究站,是依照中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,简称CERN)联网监测规范布置的试验样地。自2005年以来,环江站依照国家生态系统观测研究网络(National Ecosystem Research Network of China,简称CNERN)和CERN农田生态系统观测指标要求,逐一开展针对喀斯特峰丛洼地农田生态系统水分、土壤、生物、气象等环境要素的监测活动。本数据集收集、整理了环江站2006–2022年8个长期联网监测样地的土壤养分数据,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值等9项指标,均进行了严格的数据质量控制与评估,并附有完整的样地背景信息和分析方法记录。本数据集反映了桂西北喀斯特峰丛洼地农业区传统代表性作物早晚稻、玉米、大豆、桑叶、柑橘等农作地土壤常规养分含量动态变化,对指导喀斯特峰丛洼地农业生产、培育土壤地力具有参考依据。
文摘固定样地调查通过长期数据的积累和精准的时空对比获取生态系统动态特征,为长期的生态系统研究提供了坚实的基础。洞庭湖湿地生态系统观测研究站按中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)统一的监测规范,对洞庭湖水文情势变化下,湿地生态系统中典型洲滩植被的物种组成和群落特征等指标进行长期定位监测。通过东洞庭湖三种典型湿地植物群落(苔草,南荻和水蓼)长期监测样地的数据进行加工处理,获得2011-2015年洞庭湖洲滩植物群落长期监测数据集。本数据集包含有植物种名、拉丁名、株(丛)数(株或丛/样方)、叶层平均高度(cm)、生殖枝平均高度(cm)、盖度(%)、物候期、优势种、植物种数、密度(株或丛/m~2)、优势种叶层高度(cm)、优势种生殖枝高度(cm)、总盖度(%)、地上绿色部分总干重(g/m~2),共14个指标,同时附有完整的背景信息。本数据集实行全过程数据质量控制,并由专家审核验证,确保数据时空上的相对一致和准确可靠。本数据集可以为探究洞庭湖水文情势下,洲滩湿地生态系统过程和演替趋势提供本底资料,为洞庭湖植被的遥感监测、生物多样性保护和湿地生态修复及适应性管理等提供数据支撑。
文摘土壤环境是地球环境的重要组成部分。目前土壤环境问题的关注重点在于土壤污染。我国土壤污染以无机污染为主。中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)自1988年组建以来,在中国主要农田、森林、草原、荒漠、湿地生态系统中,按统一的规范,对与土壤环境状况有关的铁、锰、铜、锌、硼、钼、镉、铬、铅、镍、汞、砷、硒元素进行了长期定位监测。通过对CERN典型生态样地表层土壤环境元素监测数据进行加工处理,获得1995~2011年中国陆地生态系统土壤环境元素含量数据集。本数据集中13种土壤环境元素指标测定的相对误差平均为6.55%,重复测定的相对偏差为7.70%。同时附有完整的背景信息,保证了数据在空间和时间上的一致性。本数据集可以为全国和区域土壤环境质量评估、土壤污染风险评价以及环境土壤学研究等工作提供数据基础。