清华大学王焓研究团队发布中国植物性状数据库（第二版）
- ：数据中心
- ：2023-04-14
近期，清华大学植被模拟与理论生态研究团队（Lab of PICEA，负责人：王焓副教授）通过国家生态科学数据中心生态网络云平台发布了中国植物性状数据库（第二版），用户可在线访问获取数据。相关研究成果以“The China plant trait database version 2”为题发表在国际学术期刊Scientific Data。
植物功能性状体现了植物对环境的生态演化响应，被广泛用于理解和预测植被生态系统功能及生物物理、地球化学循环过程。近几十年来，各类区域及全球性性状数据集的构建与整合促进了从个体到生物群系尺度的功能生态学、生物多样性保护、生态系统及地球表层系统建模研究。中国植物性状数据库（The China Plant Trait Database）是国内代表性的综合性功能性状数据库，整合了植物形态、物理、化学和光合作用性状的信息，取样覆盖了中国区域典型的植被类型及环境条件，已被多项研究分析采用。
然而，第一版的中国植物性状数据库中依然存在着一些不足。在样本覆盖度方面有所欠缺，比如样本中缺乏高山生态系统的采样，而这些区域的植被比低海拔地区的更易受到气候变化的影响。在植被性状信息丰富度方面，对一些介导植物生理生态过程的性状包含有限，比如缺少表征植物水分传输策略和生物量分配策略的性状，这制约了从植物整株水平（包含了不同器官及其相互作用）理解其对环境的响应过程。
为克服上述局限性，研究团队通过增加对高山植被的采样、对多个水力性状和高分辨率环境信息的测量及提取，构建了第二版中国植被性状数据库（以下简称CPTDV2），并对数据库结构和数据质量控制进行了完善。
图1. 中国植物性状数据库第一版及第二版更新的样点的地理和气候空间分布情况。地图（a-c）显示样点在湿润指数（alpha，a）和生长度日（GDD0，b）空间梯度上、以及在二者构成的气候空间上的分布情况；地图（d-f）显示对不同宏观植被类型（d）和海拔的取样情况（e），尤其是在贡嘎地区沿海拔梯度的取样情况（f）
与第一版数据库相比，CPTDV2提高了数据的覆盖度、丰富度，重点对高山生态系统和水力性状进行了系统采样（图1）。首先，研究团队在青藏高原东部边缘的贡嘎地区，在相对湿润和干燥山地生态系统中分别沿海拔梯度进行了采样，海拔跨度超过三千余米。其次，性状数据中增加了对四种水力性状的测量，便于探究其与光合和生化性状的关系以及对环境的综合响应。最后，环境数据中，对已包含的高分辨率气候及植被信息做了进一步完善，并增加了土壤特征的相关数据。CPTDV2共包含了来自140个样点的1529种植物2949个样本的性状和环境信息。
为适应新的数据类型，CPTDV2进一步完善了已有的数据架构，利用“物种转换信息”（Species translation）表格中的三个关键信息：“样点编号”（Site ID）、“物种编号”（Species ID）和“样本编号”（Sample ID）实现了对数据库所涉及的14个不同的数据表的关联（图2）。
图2. 中国植物性状数据库（第二版）的数据结构信息
与此同时，CPTDV2进一步增强了数据质量控制程序和数据测量方法透明度。CPTDV2对异常值和有其他潜在测量问题的数据进行了系统的识别与标记。为减小由于野外测量方法差异给数据带来的不确定性，制定了野外采样的具体方案及测量方法。最后，设计、规范了样本植物物种名称标准化流程（图3），以进一步加强对不同物种信息源的整合与处理。
图3. 植物物种名称标准化流程示意图
CPTDV2进一步提升了数据的覆盖度、综合性、可靠性及性状测量的透明度，为研究植物与环境的相互作用以及理解和预测植被对环境的响应提供了重要且系统的实证信息。
研究团队PI王焓副教授为研究论文的第一及通讯作者，清华大学、南京林业大学、香港大学、英国帝国理工、瑞士苏黎世理工、中科院生态环境研究中心等多个机构研究者为论文共同作者。该项研究工作和数据制备得到了国家自然科学基金等相关项目的资助。
论文信息：Wang, H., Harrison, S.P., Li, M. et al. The China plant trait database version 2. Sci Data 9, 769 (2022). https://doi.org/10.1038/s41597-022-01884-4
数据链接： 中国植物性状数据库V2
清华大学地球系统科学系植被模拟与理论生态研究团队（Lab of PICEA）成立于2018年，关注植物的竞争（C）、演化（E）、与适应（A），以及气候（C）、生态系统（E）、与大气（A）的变化。欢迎访问研究团队主页（点击这里）。