LI-8100A型土壤碳通量仪的数据质量控制分析.pdf
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1、m兰州大学学报(自然科学版),2 0 2 3,5 9(4)8 月Journal of Lanzhou University(Natural Sciences),2023,59(4)/AugustLI-8100A型土壤碳通量仪的数据质量控制分析张雪腾,闭建荣1 2,张琳烩!1.兰州大学大气科学学院,半干旱气候变化教育部重点实验室,甘肃省半干旱气候与环境野外科学观测研究站,兰州7 30 0 0 02.兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心,兰州7 30 0 0 0摘要:基于LI-8100A型多通道土壤碳通量测量系统的长期观测资料进行数据质量控制分析,提出一种科学有效的自动化质量控制方法.采用物理
2、极值范围检验、1.5 倍标准差检验、数据稳定性判据检验和空间一致性检验等方法对多通道土壤CO,通量数据进行质量控制,筛选、甄别出观测过程中不合理的异常数据点并剔除.利用该方法对兰州大学半干旱气候与环境观测站2 0 2 0 年7、1 2 月的土壤CO,通量原始数据资料进行质量控制分析.结果表明,该方法具有良好的操作性与实用性,可实现计算机程序自动化处理,对异常野点数据的检测效率较高,能有效提高多通道土壤CO,通量数据的准确性、一致性、处理时效和资料质量,关键词:土壤碳通量仪;土壤呼吸速率;全球碳循环;数据质量控制中图分类号:P413文献标识码:A文章编号:0 45 5-2 0 5 9(2 0 2
3、 3)0 4-0 5 46-0 9D0I:10.13885/j.issn.0455-2059.2023.04.016Data quality control analysis of a LI-8100A automated soil CO,flux systerZHANG Xue-teng,BI Jian-rong,ZHANG Lin-han1.Key Laboratory for Semi-arid Climate Change of the Ministry of Education,Field ScientificObservation and Research Station of S
4、emi-arid Climate and Environment of Gansu Province,College of Atmospheric Sciences,Lanzhou University,Lanzhou 730000,China2.Collaborative Innovation Center for Western Ecological Safety,Lanzhou University,Lanzhou 730000,ChinaAbstract:A scientific,effective and automated quality control method was pr
5、oposed for the long-termobservation data of LI-8100A multi-channel soil carbon flux measurement system.The multi-channel soilrespiration rate data were quality controlled by the physical extremum range test,1.5 times standard devi-ation test,data stability criterion test and spatial consistency test
6、,and the unreasonable abnormal datapoints in the observation process were discriminated and screened out,and reasonable elimination carriedout.According to the method,the raw data from the Semi-arid Climate and Environment Observation Sta-tion of Lanzhou University for July and December 2020 underwe
7、nt a quality control analysis.The re-sults showed that the quality control method was of good operability and practicability,which could real-ize the automatic processing of computer programs,and the detection efficiency of abnormal field point收稿日期:2 0 2 2-0 5-30修回日期:2 0 2 2-1 0-30基金项目:甘肃省野外科学观测研究站建
8、设项目(1 8 JR2RA013);甘肃省科技重大专项(1 8 ZD2FA009);中央高校基本科研业务费专项资金项目(LZUJBKY-2022-KB02,LZUJBKY-2022-SP04)作者简介:闭建荣(1 9 8 4-),男,广西大新人,教授级高级工程师,博士,硕士研究生导师,e-mail:,研究方向为半干早气候变化,通信联系人:547张雪腾,等:LI-8100A型土壤碳通量仪的数据质量控制分析data was high;the accuracy,consistency,processing timeliness and data quality of multi-channel so
9、il res-piration rate data could be effectively improved.Key words:soil carbon flux system;soil respiration rate;global carbon cycle;data quality control土壤呼吸是指未扰动土壤中所有产生CO,的代谢作用,并与大气进行交换的过程,包括植物根系呼吸、土壤微生物异养呼吸、土壤动物呼吸和含碳矿物质的化学氧化作用.作为陆地生态系统最大的碳库,全球土壤的总碳存储量为(1.3 2.0)1012t,是陆地植被碳库或大气碳库的2 4倍,其轻微变化将显著改变大气中的
10、CO,含量,加剧或减缓全球气候变化(1-6 .土壤呼吸的动态变化特征对全球陆地生态系统的碳收支平衡及环境因子控制机理具有深远的影响.长期、连续、高质量的土壤CO,通量数据是准确评估全球碳源、碳汇收支的基础 7-8 对土壤CO,通量的直接测量方法分为静态碱液吸收法、静态密闭气室法、动态气室法和微气象法.LI-8100A型土壤碳通量仪采用动态气室法,当气室内CO,增加时,利用红外气体分析仪测量得到气体中CO,的物质的量分数x(CO,),由容器内前、后x(CO,)的差计算出土壤的呼吸速率,相比静态法能更准确地测量瞬间或整段时间内土壤排放的CO,通量值 9-1 0 .该型土壤碳通量仪受土壤自然条件和天
11、气过程的影响小,可直接测量收集容器内产生CO,的速率,具有测量精确、快速、使用简便的特点.受探测技术和仪器设计的限制,以往的土壤CO,通量观测工作主要集中对某个特定时段进行短期加强观测,采用Excel或SPSS软件对测定的土壤CO,通量及气象数据进行分析整理 1 2-1 3,主要根据经验筛选,剔除异常数据点,主观性较大、处理效率低、耗时较长,适用于短期少量观测数据的处理,但明显不适用于多通道、长期连续观测的土壤CO,通量数据的处理.目前尚未检索到有关多通道土壤碳通量仪长期、连续观测数据资料质量控制分析的研究报道.本研究基于LI-8100A型8 通道土壤碳通量仪长期、连续的观测数据,提出一种科学
12、有效的自动化质量控制方法,依次采用物理极值范围检验、1.5倍标准差检验、数据稳定性判据检验和空间一致性检验对多通道土壤CO,通量资料进行质量控制,甄别出观测过程中的异常数据点并进行剔除,保留在合理范围内的数据,用于计算平均值及数据的分析处理,对兰州大学半干旱气候与环境观测 站(Semi-arid Climate and Environment Observa-tion Station of Lanzhou University,SACOL)2020 年7、1 2 月的土壤CO,通量原始数据进行质量控制分析,验证方法的合理性及有效性.1资料与方法1.1仪器LI-8100A型开路式多通道土壤碳通量
13、测量系统(LI-COR Inc.,Lincoln,美国)是一款自动测量土壤CO,通量的设备,由主机分析器、辅助传感器、供电系统、短期测量室和长期测量室组成.主机分析器包括系统电子元件和红外气体分析仪;控制单元内部有指示面板、电池支架、存储卡和无线网卡安装卡槽、过滤器等1 4;红外气体分析仪用于检测气室中x(CO,)和H,O的物质的量分数x(H,O)的变化.当主机与短期测量室连接时,可在多个位置快速测定土壤碳通量,对空间异质性较大的地表覆盖类型可以实现土壤碳通量的准确测量.当主机与长期测量室连接时,能够长期、自动、连续地测量同一位置土壤CO,通量的时间变化规律(1 5 .在SACOL站实验场地内
14、选取2 0 m20m的观测样地,其中草地植株分布较均匀,按逆时针方向设置8 个重复样地,分别放置长期测量气室(图1),气室间隔为4m,依次标记为1 8 号.实验时将每个气室置于一个聚氯乙烯测定圈(直径2 0 cm,高1 0 cm)上,测定圈嵌人土壤深度为6 cm.为减小安装对测量的干扰,测定圈在测定前1 d被嵌人土壤中,每隔30 min依次对8 个气室的土壤CO,通量进行一次测量,即按照48 次/d进行连续测定.每个气室配备一个土壤温度和水分传感器(8 1 0 0-203,G S1 型,LI-COR公司,美国),同步测量5 cm深度处的土壤温度和含水量。室8室7室6气室4气室1气室2气室3图1
15、测量气室布设位置Fig.1Placement of measuring air chambers548兰州大学学报(自然科学版),2 0 2 3,5 9(4)1.2测量原理根据测量气室中x(CO,)的增加速率估算土壤的CO,通量,气室内外的x(CO)梯度、气压、温度和土壤水分等参数需尽可能保持一致,还需考虑气室的存在对土壤x(CO,)梯度产生的影响.气室会改变土壤中的x(CO,)梯度,造成计算误差 6)在土壤CO,通量较低时,测量时长在9 0 1 8 0 s即可满足精度需求。利用观测数据计算土壤CO,通量的公式为:X(H,O)10VP。(1 -1000aCFRS(T。+2 7 3.1 5)at
16、其中,F。为土壤排放CO,通量(mol/(ms),V为体积(cm),P。为初始压强(kPa),x(H,O)是初始水蒸气物质的量分数,S为所测土壤面积(37 1.8 cm),R为气体常数,取值8.31 4J/(molK),T为初始温度(),为水分校正后的x(CO,)初始变化速率.at测量开始,在气室密封盖打开的同时自动执行pre-purge命令,开始倒计时准备.此时气室内的空气与外界空气混合,倒计时结束后气室关闭,开始测量.pre-purge时间选取过短,气室内外的空气尚未充分混合;pre-purge时间过长,虽然气室内外的x(CO,)达到一致,但会造成土壤呼吸的初始速率随土壤中x(CO,)的增
17、大而增大,对测量过程造成干扰,因此pre-purge设置应不少于15s.气流相对静止条件下,约需2 min或更长时间使气室环境与外界环境状态相同;有风条件下,约需2 0 30 s.图2 a为2 0 2 0 年6 月9 日1 1:0 8 正常测量土壤CO,通量数据,表明气室中x(CO,)随时间持续稳定增加,对应指数模型的拟合系数R=0.999,初始x(CO,)稳定时间设定为2 0 s.图2 b是2 0 2 0 年1 1 月27日2 2:2 1 的数据,对应的指数拟合相关性较差,R=0.019,即存在很多噪声,反映了测量气室或气路管中可能存在较严重的漏气.本研究将类似图2b中的土壤CO,通量数据标
18、记为异常野点数据.部分噪声数据的表现和可能的原因见表1.图3为2 0 2 0 年7 月1-7 日6 号气室指数拟合和线性拟合模型确定土壤CO,通量的时间变化序列,由图3可见,两种模型均能较好地模拟土壤CO,通量,对应值均呈一致的动态日变化特征,且均R0.995.两种模型拟合的CO,通量平均值分别为1.47 0.7 7 和1.330.6 2 mol/(ms).以下均选取465460455450901/(O0)x445440435430425420415020406080100 120140时间/sa正常数据393.50393.408393.30888%80393.209-01/(00)x8393
19、.10393.008392.9088392.80392.70020 40 6080100120140时间/sb异常噪声绿色线表示初始x(CO,)的稳定时间,红色线表示测量结束时间图2 经过水汽校正后气室内x(CO,)的指数模型拟合结果Fig.2 Exponential model ftting results of x(CO,)concent-rations after water vapor correction for gas chamber表1噪声数据表现和可能的原因Table 1Noise data manifestations and possible causes噪声数据表现可能的
20、原因测量期间气室与土壤环连接处密封不严,测量室x(CO,)并非内有干扰物;测量室的垫圈失去弹性;平稳变化电缆线和气路管连接处漏气;泵损坏初始x(CO,)pre-purge时间过短;初始x(Co,)稳定偏高时间过短流速偏低过滤器堵塞;管路堵塞或进水;泵损坏相对湿度读水蒸气的校准系数不正常;温度测量数不合理不准确气室温度读气室电缆线的接头未紧固;气室温度数异常传感器损坏数据范围与变化幅度较大的模型拟合的土壤CO,通量数据进行质量控制分析.549张雪腾,等:LI-8100A型土壤碳通量仪的数据质量控制分析4.0一指数拟合(s,w)/oum)/鲁 2 0 03.5一线性拟合3.02.52.01.51.
21、00.51831841851861871881891902020年儒略日图32020年7 月1-7 日指数拟合与线性拟合模型确定的土壤CO,通量值的时间变化序列Fig.3Time series of soil CO,flux values determinedby exponential fitted and linear fitted modelsfrom July 1 to 7,20202数据质量控制方法通过LI-COR仪器公司提供的Fileviewer软件将8 个气室的原始数据逐一导出为txt格式文件,时间分辨率30 min,输出文件包含气室通道、测定时间、CO,和H,O气体初始信号、x
22、(CO,)、相对湿度、指数拟合的CO,通量、线性拟合的CO,通量及其中间计算参量、土壤5 cm深处温度和含水量.由于不同气室依次测量的时间存在一定差异,用IDL语言编程分别按照观测时间输出每个气室通道的参数变量,即每天产生8 个输出文件.根据本研究提出的质量控制方法分别对各通道的土壤CO,通量异常野点数据进行筛选、甄别.由于土壤CO,通量与环境因素密切相关,土壤的呼吸作用通常随温度的升高而增强,降水或土壤水分的增加将促进土壤的呼吸作用.土壤微生物活性、数量、生物量以及土壤的酶活性均与相应的植物地上生物量呈正相关 1 7-1 9 ,导致土壤CO,通量的月数据中个别天数有数据异常升高或降低的趋势出
23、现,因此需考虑在同一区域相同时刻的温度、降雨量等气象因素是否也存在异常变化,并应考虑在相应变化的影响下土壤CO,通量的这种异常变化是否合理,2.1极值范围传感器探测物理量时均存在测量范围,从气候学和生态学角度判断出不可能出现的要素变量的临界值,并以此为标准对原始信号数据进行检验,称为变量的物理极值范围检验.本研究将超出界限范围内的数值标记为异常数据点.分析器控制单元内部输出的预警信息为0 时表示原始信号有效;为1 时表示信号为错误数据.CO,和H,0的原始信号及其信号振幅均应 1.0 1 0,表示为有效信号,可进一步计算CO,通量.初始x(CO,)0.3,x(H,0)=00.05,空气相对湿度
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