本数据包括青藏高原纳木错地区土壤细菌分布数据,可用来探索围栏和放牧对纳木错地区土壤微生物的季节性影响,样品采集时间为2015年5月至9月,土壤样品用冰袋保存,运回北京青藏高原研究所生态实验室;本数据为扩增子测序结果,使用MoBio Powersoil™DNA分离试剂盒提取土壤DNA,引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3')和806R (5'GGACTACNVGGGTWTCTAAT-3'),扩增后的片段通过Illumina Miseq PE250方式测序。原始数据通过Qiime软件进行分析,之后计算序列之间相似度,并在相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU。采用Greengenes参考文库进行序列比对,去除了只在数据库中出现一次的序列。土壤含水率和土壤温度由土壤温湿度计测得,土壤pH值用pH计测定(Sartorius PB-10, Germany),用2 M KCl(土壤/溶液,1:5)提取土壤硝态氮(NO3−)和铵态氮(NH4+)浓度,并用Smartchem200离散自动分析仪进行分析。本数据集对研究干旱半干旱草原土壤微生物多样性具有重大意义。
孔维栋
青藏高原草地土壤细菌多样性数据。样品采集时间为2017年7月至8月,包含高寒草甸,典型草原,荒漠草原3种生态系统共计120个样品。土壤表层样品采集后用冰袋保存,运回北京青藏高原研究所生态实验室,通过MO BIO PowerSoil DNA试剂盒提取土壤DNA,16S rRNA基因片段扩增引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3') and 806R (5´GGACTACNVGGGTWTCTAAT-3´),扩增后的片段通过Illumina Miseq PE250方式测序。原始数据通过Qiime软件分析,序列分类依据Silva128数据库,将相似度在97%以上的序列聚类为一个操作分类单元(OTU)。本数据系统地比较了青藏高原样带草地土壤微生物的细菌多样性,对研究微生物在青藏高原的分布具有重大意义。
孔维栋
采用计算草地实际净初级生产力,CASA模型是一种光能利用率模型,生产力的估算主要由植物吸收的光合有效辐射(APAR)与光能转化率(ε)2个变量决定。植被所吸收的光合有效辐射(APAR)取决于太阳总辐射和植被对光合有效辐射的吸收比例;采用TEM(Terrestrial Ecosystem Model)模型计算草地潜在生产力,首先计算草地的总初级生产力(GPP),再计算植物自养呼吸(Ra),最后得出草地净初级生产力(NPP)。TEM模型是气候驱动的生产力模型,所需的参数有:植被类型、土壤质地、土壤水分、潜在蒸散、太阳辐射、云量、降水、温度和大气CO2浓度;利用随机森林算法(RF)计算青藏高原草地潜在地上生物量,预测变量包含气候、土壤、地形等14个变量。气候变量包含生长季(5-9月)平均日较差、生长季总降水、生长季平均温度和非生长季(前一年10 - 当年4月)平均日较差、非生长季总降水、非生长季平均温度。地形变量包括高程、坡度、坡向。土壤变量包含土壤质地(砂、粉、粘土含量)、土壤pH值和土壤有机碳。 实际净初级生产力和潜在净生产力数据年限为2000-2017;潜在草地地上生物量数据年限为(2014-2018)。
牛犇, 张宪洲
1)供试草地1983年草畜平衡阶段的群落特征和主要植物生物学特征的初始资料; 2)4-5个放牧梯度草地家畜管理数据; 3)不同放牧梯度草地群落的多样性、生产力、功能群观测数据; 4)不同放牧梯度草地主要植物的高度、盖度、生物量,以及花形态、分蘖、叶性状等观测数据; 5)不同放牧梯度草地土壤养分和枯落物观测数据。
赵成章
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