2017–2018 年河南寶天曼天然櫟林碳水通量觀測數據集

牛曉棟，孫鵬森，陶思睿，陳志成，牛保亮，劉世榮＊

1.中國林業科學研究院森林生態環境與自然保護研究所，北京 100091

2.河南寶天曼森林生態系統國家野外科學觀測研究站, 河南南陽 474350

3.中國林業科學研究院資源信息研究所，北京 100091

引 言

森林小氣候主要指由森林生態系統的喬木、灌木、草本、凋落物和土壤等共同形成的一種內部的、與周邊大氣候不同的局部小氣候[1]。森林小氣候是影響森林的水文過程與碳循環的關鍵因素[2]。一般來說，小氣候的觀測指標包括林冠內外的空氣溫濕度、風速風向、土壤溫濕度、土壤含水量等[3]。森林冠層結構對太陽輻射具有能量分配的作用，分配結果也會影響森林小氣候和植被生產力[4]。太陽輻射能量主要轉化為顯熱通量和潛熱通量。此外，森林冠層和大氣之間的碳水交換體現了森林生態系統的生產力和水分利用。在野外觀測站開展森林小氣候、碳水和能量通量的長期固定觀測，對認識森林和大氣的相互作用以及氣候變化對森林生態系統結構和功能的影響具有重要意義[5]。

河南寶天曼森林生態站位于暖溫帶和亞熱帶的過渡區，其地理位置具有獨特性。區內分布有同緯度結構保存最完整的暖溫帶落葉闊葉林森林生態系統[6]。中國林業科學研究院森林生態環境與自然保護研究所早在20 世紀80 年代就來到這里開展科學考察，隨后開展了定位觀測試驗，寶天曼生態站是中國通量觀測研究聯盟（ChinaFLUX）成員之一，并于2021 年入選國家野外科學觀測研究站。

天然櫟林是寶天曼生態站的典型森林類型，是研究氣候變化對森林生態系統結構和功能影響的代表性森林[7]。本數據集整理了2017–2018 年天然櫟林的38 m 高通量觀測塔的小氣候和碳水通量數據，包含2 層的空氣溫濕度、2 層土壤溫濕度、2 層風速、1 層風向、光合有效輻射、向上/向下的短波輻射、向上/向下的長波輻射、凈輻射、顯熱通量、潛熱通量和CO2通量等觀測指標，通過規范的數據剔除、插補和分析形成了半小時、日尺度、月尺度和年尺度4 類數據產品。本數據集展示了暖溫帶天然櫟林生態系統空氣溫濕度、土壤溫濕度等小氣候數據以及碳水、能量通量的長期變化規律，為研究暖溫帶森林生態系統功能對氣候變化的響應和適應提供基礎數據，對該地區的森林碳匯量測算、水資源管理和森林經營具有重要的指導意義[8]。

1 數據采集和處理方法

1.1 觀測樣地設置

小氣候和通量觀測樣地所處的海拔為1410.7 m，通量塔的坐標為33°29′59″N，111°56′07″E。以通量塔為中心我們建立了一個1 公頃樣地，樣地內喬木的平均高度為20 m，其他的詳細的植被信息可參考Niu 等[9]發表的文章。

1.2 數據采集方法

觀測數據采集與傳輸：小氣候觀測指標記錄的頻率為30 分鐘1 個值，CO2和水熱通量數據的原始采樣頻率為10 Hz，每個月去現場采集數據1 次，并輔以遠程數據傳輸系統用于日常的數據檢查以及非生長季期間的數據傳輸，保證觀測數據的連續性和準確性。

本站點小氣候和通量測定要素所用關鍵設備的傳感器和分析儀安裝高度及其制造商如表1 所示。

表1 各測定要素所用的關鍵傳感器名稱及其安裝高度/深度、制造商Table 1 Manufacturers and installation heights of the key sensors for each measurement elements

1.3 數據處理和產品加工方法

本研究先用loggernet 軟件將數據格式為TOB3 的10 Hz 的原始數據分割為數據格式為TOB1 的30分鐘尺度的數據，然后利用Li-Cor公司開發的Eddypro軟件(版本6.0.0)處理分割后的數據。Eddypro軟件處理數據的步驟包括：二次坐標旋轉修正、除趨勢修正、數據同步、統計檢驗[10]、密度修正[11]、超聲虛溫修正、譜修正、迎角修正和數據質量控制標記[12]，Eddypro 軟件運行出的表頭為“CO2_flux”的數據與表頭為“CO2_str”的數據相加即得到凈生態系統CO2交換(NEE, μmol·m-2·s-1)數據。同樣的方式得到潛熱通量(LE, W·m-2)和顯熱通量數據(H,W·m-2)。之后我們對數據進行剔除和插補。

數據剔除：通量觀測過程中，由于儀器故障、降雨、湍流弱等因素會造成觀測的數據質量較差，這類數據需要進行剔除，對于本站點而言主要包括：（1）夜間湍流不充分（U*<0.2 m·s-1）[13]；（2）半小時間降雨量大于1 mm 時；（3）異常突出數據（某一個數據與連續5 點平均值之差的絕對值>5個點方差的2.5 倍）；（4）顯熱/潛熱通量大于1000 或小于-200 W·m-2；（5）凈生態系統CO2交換量大于45.5 或小于-45.5 μmol·m-2·s-1；（6）CO2濃度大于1000 或小于250 mg CO2·m-3, 水汽濃度大于50 或小于0 g·m-3；（7）數據分為0、1、2 共3 個等級，等級為1 和2 的數據剔除[12]。

缺失數據插補：我們利用一個在線程序(https://bgc.iwww.mpg.de/5622399/REddyProc)進行數據插補工作[14]。在該程序中，主要利用邊際分布采樣法（MDS）[14]進行插補。在插補之前我們需要按照程序要求的數據格式，將1 年的半小時尺度的NEE (μmol·m-2·s-1)、LE (W·m-2)、H (W·m-2)、短波輻射(Rg,W·m-2)、空氣溫度(Ta,℃)、土壤溫度(Ts,℃)、空氣相對濕度 (RH, %)、飽和水汽壓差(VPD, hPa)和摩擦風速(u*, m·s-1)數據整理到一起。邊際分布采樣法的基本技術途徑和查表法相似，將平均日變化法和查表法進行了綜合。在此算法中，3 個不同情況按照3 種方式進行插補：

(1) 僅通量數據缺失，Rg、Ta和VPD 數據都完整時，利用查表法，用相同氣象條件（Rg偏差在50 W·m-2以內，Ta在2.5 ℃以內，VPD 在5 hPa 以內）下的通量值插補，默認時間窗口為以缺失數據為中心的前后14 天內，若前后14 天的時間窗口內沒有相似的氣象條件，則將時間窗口延長到前后28 天；

(2) 僅Rg數據可用時，使用查表法，相似的氣象條件僅用Rg定義；

(3) Rg、Ta和VPD 數據都缺失時，則用平均日變化法插補。

CO2通量數據拆分：利用夜間(Rg<10 W·m-2)的NEE數據和5 cm 深處的Ts(℃)數據按照以下公式進行插補：

公式中，E0為活化能參數，表征溫度敏感性，Rref為參考溫度下的生態系統呼吸，Ts為5 cm 深處的土壤溫度，Tref為參考溫度設為10 ℃，T0為-46.02 ℃。計算流程如下：

(1) 將全年夜間數據按15 天窗口分組，時間窗口每次移動5 天；

(2) 擬合方程參數之前，先檢查時間窗口內的有效數據量(>6)和溫度跨度(>5 ℃)；如果不能滿足，則移動到下一個窗口；

(3) 所有有效時間窗口的參數擬合后，選擇生態系統呼吸溫度敏感性(E0)的相對標準差最小的3個擬合參數計算平均值E0,short；

(4)E0,short確定之后，將全年夜間有效數據按4 天的時間窗口分組，擬合得到每個時段的Rref，沒有擬合的時段利用線性內插法插補；

(5)E0,short和Rref確定之后，即可估算生態系統呼吸Re。

然后利用NEE與Re的差值計算出GEP。以上都是利用半小時尺度的數據進行剔除插補，得到完整的半小時尺度的CO2、能量通量數據之后，經過換算即可得到日、月、年時間尺度的數據。

2 數據樣本描述

2.1 數據子集命名規則與數據量

本數據集共包括16 個EXCEL 數據文件，總數據量為14.9 MB。根據數據要素不同，數據文件（數據子集）的名稱格式為“年份+臺站+類型+時間尺度.xls”，如“2017 年寶天曼通量30 分鐘數據.xls”和“2017 年寶天曼通量日統計數據.xls”。

2.2 數據文件示例

以寶天曼生態站2017 年數據文件為例，表2、表3 分別為文件“2017 年寶天曼通量30 分鐘數據.xls”和“2017 年寶天曼氣象30 分鐘數據.xls”的數據表頭。

表2 半小時通量觀測數據Table 2 Flux data at a half-hourly scale

表3 半小時氣象觀測數據Table 3 Microclimate data at a half-hourly scale

2.3 部分數據展示

選取了日尺度的部分小氣候因子的觀測指標（空氣溫度、向下的短波輻射、向上的長波輻射、10、20、50 cm 深的土壤含水量）和能量通量（潛熱通量和顯熱通量）（圖1）、碳通量（圖2）的數據進行展示，可見數據的連續性和質量都很好，可以很好地展現天然櫟林的環境因子和顯熱、潛熱通量、碳通量的季節和年際變化規律。

圖1 部分環境因子和潛熱、顯熱通量的時間序列Figure 1 Time series of several environmental factors and latent/sensible heat flux

圖2 凈生態系統碳交換量 (Net ecosystem exchange, NEE)、總生態系統生產力 (Gross ecosystem productivity,GEP)和生態系統呼吸(Ecosystem respiration, Re)的時間序列Figure 2 Time series of net ecosystem carbon exchange, gross ecosystem production and ecosystem respiration

3 數據質量控制和評估

3.1 數據質量控制

本站點有專業的技術人員從事過通量觀測和通量數據的處理工作，可以保證觀測塔上各種儀器日常的正常運行，從而獲取到第一手的可靠的觀測數據。后期的數據剔除、插補工作流程，詳見Niu等[10]發表的文獻。

3.2 數據質量評價

能量閉合分析表明，2017 到2018 年的半小時尺度的能量閉合度分別為0.66 和0.71，處于全球通量觀測臺站能量閉合度范圍之內[15]。

半小時尺度的碳水通量有效數據比例見表4。數據缺失的原因可以分為兩類：一類是個性原因，主要為儀器損壞老化、供電問題和惡劣天氣（如降雨、降雪等）；第二類是共性原因，主要是渦度相關系統本身的缺陷造成的，比如夜間湍流弱時數據質量較差需要剔除[16]。

表4 寶天曼站半小時尺度通量有效觀測數據比例(%)Table 4 Proportions of effective flux data at the half-hourly scale at Baotianman Ecological Research Station (%)

4 數據使用方法和建議

論文發表后，本數據集可在Science Data Bank（https://www.scidb.cn/）進行下載。

目前國際上關于通量觀測數據的處理方法有很多種，軟件包括Eddypro、Edire 和EasyFlux_DL等，缺少統一的處理標準，使用不同的數據處理方法結果可能會有一定差異。

致 謝

感謝河南寶天曼管理局在儀器維護、數據采集方面的幫助。

數據作者分工職責

牛曉棟（1991—），男，山西省晉城市人，博士，博士后，研究方向為森林生態系統碳氮水耦合循環及其對氣候變化的響應和適應。主要承擔工作：數據分析、數據插補、數據質量初控。

孫鵬森（1971—），男，山東省萊州市人，博士，研究員，研究方向為遙感生態水文學、水碳耦合過程模擬。主要承擔工作：項目組織、通量數據綜合處理方法和技術途徑、數據最終質量控制和總體部署。

陶思睿（2000—），女，江西省南昌市人，在讀碩士生，研究方向為遙感生態水文。主要承擔工作：數據整編與處理。

陳志成（1986—），男，山東人，博士，副研究員，研究方向為植物生理生態學。主要承擔工作：寶天曼生態站的日常運行管理。

牛保亮（1983—），男，山西人，助理研究員，研究方向為森林水文。主要承擔工作：通量塔數據拷取與儀器維護。

劉世榮（1962—），男，遼寧人，博士，研究員，研究方向為森林生態學。主要承擔工作：寶天曼生態站的運行管理、發展方向指導。