中国内陆水域碳（浓度、储量与通量）数据集

数据集摘要

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1. 数据内容概述

该数据集是首个系统记录过去六十余年中国内陆水体溶解碳的多源、长时序综合数据集。核心内容包括两大部分：

• 溶解碳浓度数据：涵盖溶解有机碳和溶解无机碳的浓度信息。

• 碳储量与通量数据：提供流域尺度的碳储存量（湖泊、水库）和输送通量（河流）估算。

时间范围：

• 浓度数据：1960年至2022年。

• 储量与通量数据：1990年代至2010年代（分年代统计）。

空间范围：

• 覆盖中国全境，具体包括九大流域：松花江-辽河、海河、黄河、淮河、长江、东南诸河、珠江、西南诸河、西北诸河。

• 涉及2,211个湖泊、506个水库和16,595条河流。

数据类型与记录量：

• DOC浓度记录：18,238条。

• DIC浓度记录：18,853条。

2. 数据来源与获取方法

数据集通过整合四大类数据源构建，确保了其全面性和代表性：

关键衍生数据计算方法：

• 河流DOC浓度：基于262对同步观测数据，建立 DOC = 1.03987 × CODMn - 0.0463 (R²=0.73)的线性回归模型，从历史高锰酸盐指数数据重建。

• DIC浓度：使用CO2SYS软件，输入pH、水温和碳酸盐碱度计算。碱度由随机森林模型估算总碱度后，扣减基于DOC估算的有机碱度贡献得到。

• 湖泊水量：基于遥感获得的湖泊面积，使用经验公式 V = 1.2601 × A^1.1726估算。

• 碳储量(S)与通量(F)：

  • 湖泊/水库储量：S = C × V（C为平均浓度，V为水量）

  • 河流通量：F = C × R（C为平均浓度，R为径流量）

3. 数据结构与格式

包含三个主文件夹：

浓度数据文件夹

1. • 文件格式：Microsoft Excel (.xlsx)。

   • 内容：三个文件分别对应CNEMC数据、野外实测数据和文献收集数据。

   • 属性字段：编号、水体中英文名称、所属流域、地理坐标、DOC/DIC浓度(mg/L)、时间（年份/月份）、分析方法、仪器、参考文献、质量标识。

储量与通量数据文件夹

1. • 流域ID、中英文名称。

   • 水文数据：河流径流量(km³/yr)、湖泊/水库容积(km³)。

   • 碳数据：平均DIC/DOC浓度(mg/L)、河流DIC/DOC通量(10⁹ g C/yr)、湖泊/水库DIC/DOC储量(10⁹ g C)。

   • 文件格式：Shapefile (.shp) 和 Excel (.xlsx)。

   • 内容：包含中国九大流域的矢量边界数据和统计表格。

   • 属性字段：

     • 流域ID、中英文名称。

     • 水文数据：河流径流量(km³/yr)、湖泊/水库容积(km³)。

     • 碳数据：平均DIC/DOC浓度(mg/L)、河流DIC/DOC通量(10⁹ g C/yr)、湖泊/水库DIC/DOC储量(10⁹ g C)。

补充数据文件夹

1. • 文件格式：Excel (.xlsx)。

   • 内容：用于建立DOC-CODMn回归模型的262对原始同步观测数据及其参考文献列表。

4. 数据质量与验证

研究对数据生成的关键模型进行了严格验证：

5. 数据局限性与不确定性

文献明确指出了数据集的主要不确定性来源，这对数据使用至关重要：

1. 浓度估算的不确定性：

   • DOC：全国尺度河流DOC估算不确定性约为±27.85%。不同文献来源的DOC因分析方法差异可能存在3-6% 的低估（湿化学氧化法 vs. 高温燃烧法），数据集保留了原始值，因此DOC储量/通量可视为保守估计。

   • DIC：主要不确定性来自碳酸盐碱度估算，导致DIC浓度的总体不确定性范围约为 -24.17% 至 +31.86%。

2. 水量估算的不确定性：

   • 湖泊水量基于面积-经验公式估算，对深水构造湖可能存在系统性低估。数据集主要反映空间格局和相对变化。

3. 时空代表性的假设：

   • 在计算流域储量/通量时，采用了观测期内的平均浓度，忽略了浓度的年际和季节变化。敏感性分析表明，这可能导致对1990年代的通量/储量有最高约22%的高估，但对2000年代以后的影响很小。

4. 垂直均一性假设：

   • 假设水体垂直方向碳浓度均一，可能忽略深水湖泊的分层效应。