数据集概述
本数据集补充即将发表于《Ecology and Evolution》的研究，包含2022年5月在德国全球变化实验设施（GCEF）采集的草地植物叶片与土壤有效养分浓度数据。数据覆盖15种植物叶片的氮、磷等元素含量，以及表层土壤的pH值、矿质氮、有效磷钾钙镁等指标，支持草地生态系统养分循环与气候响应研究。
文件详解
- 文件名称：202205_Nutrients_leaves.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：记录15种植物（分禾草、豆科、非豆科杂类草3个功能群）叶片的氮（N）、磷（P）、钾（K）、钙（Ca）、镁（Mg）、硫（S）浓度数据，包含植物物种、功能群分类及对应养分检测值。
- 文件名称：202205_Nutrients_soil.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：记录表层土壤（0-15cm）的pH值、矿质氮（NH₄⁺-N、NO₃⁻-N）、有效磷（P）、钾（K）、钙（Ca）、镁（Mg）浓度数据，包含不同提取方法（氯化钾、乳酸钙、乙酸铵）对应的土壤养分检测值。
数据来源
Helmholtz-Centre for Environmental Research (UFZ) 环境研究中心
适用场景
- 草地生态系统养分循环研究：分析植物叶片与土壤养分的耦合关系，揭示草地养分动态规律。
- 全球气候变化响应评估：对比未来气候处理（增温、降水调整）与 ambient 气候下的植物-土壤养分差异，评估草地对气候变化的适应性。
- 植物功能群养分策略分析：探究禾草、豆科、杂类草功能群的叶片养分特征及资源利用策略。
- 土壤肥力管理：基于土壤有效养分数据，优化草地生态系统的土壤肥力调控措施。
- 生态系统模型参数校准：为草地生态系统养分循环模型提供实测数据支撑，提升模型精度。
