Particulate Organic Carbon (POC) Dominates Riverine Organic Carbon Lateral Export on the Qinghai-Tibetan Plateau

该数据集综合整合了青藏高原长江源区8个典型流域2024年解冻季(5—10月)的多源、多尺度观测和模拟数据。旨在揭示受冻土影响的河流系统中颗粒碳传输的时空动力学和驱动机制。该数据集由六个核心组件组成: 流域特征:为每个采样点提供地理、地形、植被和永久冻土覆盖属性,为空间分析提供背景信息。 每周气象水文数据:包括每周分辨率的气温、降水和河流流量,有助于水文气候驱动因素分析。 季节性水化学变异性:捕获不同水文季节(解冻、解冻、冷冻)的水化学性质。 LOADEST 模型性能和系数:提供模型系数和拟合优度 (R²),用于估计 POC 和 PIC 通量,确保数据可靠性。 每周颗粒碳通量:包含 POC 和 PIC 浓度、每日负荷和年化面积归一化通量,按流域大小分类。 通量估算方法详解:阐明基于LOADEST模型的通量计算工作流程和单位换算。 所有数据均通过高频原位监测和机理建模相结合生成,突出了POC在有机碳输出中的主导作用,并强调了冻融循环和水文过程对碳损失的调节作用。该数据集适用于量化高寒多年冻土河流碳运移强度,评估气候变暖下的碳循环反馈,并支持流域尺度生物地球化学模型的标定。