Summary

可视化海洋学数据以描述浮游植物的长期变化

Published: July 28, 2023
doi:

Summary

在这里,我们提出了一种将浮游植物显微图像转换为矢量图形和重复模式的协议,以实现 60 年来浮游植物分类群和生物量变化的可视化。该协议代表了一种可用于全球其他浮游生物时间序列和数据集的方法。

Abstract

海洋学时间序列为生态系统中的环境过程提供了重要的视角。位于美国罗德岛州纳拉甘西特湾的纳拉甘西特湾长期浮游生物时间序列(NBPTS)是世界上最长的浮游生物时间序列之一(1959年至今),为可视化水生生态系统中的长期变化提供了独特的机会。浮游植物是大多数海洋系统中食物网的基础,包括纳拉甘西特湾。因此,向生活在沿海海洋的 24 亿人传达它们的重要性至关重要。我们开发了一个协议,目的是通过利用Adobe Illustrator将从NBPTS收集的浮游植物的微观图像转换为矢量图形,从而可视化浮游植物的多样性和数量,这些图形可以随着时间的推移形成重复的视觉模式。选择数量丰富的分类群或对经济和健康构成威胁的分类群,例如有害藻华分类群, Pseudo-nitzschia spp.,进行图像转换。然后,根据收集的数十年数据(1970 年代、1990 年代和 2010 年代)的相对丰度创建各种浮游植物图像的模式。浮游植物生物量的年代际模式为每个十年的轮廓提供了信息,而从蓝色到红色的背景颜色梯度用于揭示在纳拉甘西特湾观察到的长期温度升高。最后,在96英寸×34英寸的大型面板上印有重复的浮游植物图案,以说明浮游植物丰度随时间推移的潜在变化。该项目能够可视化浮游植物生物量的字面变化,这些变化通常是肉眼看不见的,同时利用艺术品本身的实时序列数据(例如,浮游植物生物量和丰度)。它代表了一种可用于许多其他浮游生物时间序列的方法,用于数据可视化、通信、教育和外展工作。

Introduction

浮游植物是初级生产者,代表了整个水生生态系统食物网的基础1,2。虽然浮游植物监测计划是确定海洋生态系统当前和未来变化的关键,但随着时间的推移,其支持正在下降 3.由于浮游植物的生成时间相对较短且流动性有限,它们对气候变化特别敏感,这使它们成为时间序列监测的重要工具。浮游植物时间序列对于为基于生态系统的资源可用性管理提供信息以及为偶发事件(如海洋热浪)提供背景也很重要4.以年为单位的短期时间序列可以深入了解浮游植物群落演替和季节动态(例如,参考文献5,6),而长期时间序列,如百慕大大西洋时间序列(BATS)和夏威夷海洋时间序列(HOTS)计划,跨越了二十多年,能够检测长期趋势7,8.这些研究说明了高度分辨的浮游植物记录对于全面了解动态海洋环境中长期生态系统变化的益处和重要性。此外,将浮游植物的这些变化可视化和交流,这些变化是肉眼看不到的,比大型且易于可见的生物(如鱼类和鲸鱼)更难理解。计算机可视化提供了一种探索复杂数据集的技术9,改进的说明性图形正变得容易获得(例如,马里兰大学环境科学中心的集成和应用网络)。然而,大多数浮游植物生态学研究,包括这里引用的许多研究,仍然只以数据图的形式呈现结果,从而降低了普通受众对它们的可及性。鉴于浮游植物是大多数海洋系统中食物网的基础,因此向生活在沿海海洋中的近 24 亿人传达它们的重要性至关重要10.在这里,我们开发了一个协议,目的是可视化浮游植物监测程序收集的浮游植物的多样性和数量。

纳拉甘西特湾浮游生物时间序列 (NBPTS) 提供了关于气候背景下全球变化对浮游植物丰度、季节性和物候学(生活史)影响的长期 60+ 年(1959 年至今)视角。纳拉甘西特湾 (NBay) 是一个沿海河口,与美国东北大陆架和西北大西洋的更广泛系统相连,其生产对美国沿海的渔业和人类使用具有重要意义11。NBay被认为是一个高度季节性的系统,在该地区经历了长期(1950-2015)的变暖,以及营养物质的变化和水透明度的增加12,13。此外,上游NBay的浮游植物生物量下降与溶解无机氮的人为减少有关,这部分归因于废水处理厂的升级12。浮游植物分类群的变化,特别是有害藻华 (HAB),也在 NBay 发生。在美国西海岸的上升流地区产生普遍有毒水华的伪尼茨基亚属,导致 2016 年和 2017 年NBay 历史上首次出现显着的贝类关闭 14,15,16。将这些变化传达给不同的受众对于提高科学素养和促进对浮游植物监测研究的持续支持非常重要。

该项目的目标是利用NBay的浮游植物显微图像,以及NBPTS合成的数据,可视化NBay中发生的浮游植物分类群和生物量的字面变化,以向普通受众传达和提高浮游植物的重要性。NBPTS 提供 60+ 年公开可用的每周浮游植物计数和生物量,以利用来自 (https://web.uri.edu/gso/research/plankton/) 的数据。最终产品是一幅大型浮游生物图案壁画,代表了艺术作品本身的时间序列数据(例如,浮游植物生物量和分类群、温度)。这种方法代表了一种可视化方法,可用于世界各地的许多其他浮游生物时间序列,也可以用于具有短期季节性数据的监测计划。实施该协议的好处包括在数据可视化、科学传播、教育和与当地社区的接触方面加大努力。

Protocol

1. 将浮游植物图像转换为矢量图形 选择从纳拉甘西特湾长期浮游生物时间序列(NBPTS)拍摄的浮游植物显微图像作为.JPG,.PNG或.PDF文件(图1A)。注:分类群包括Thalassiosira nordenskioeldii,Thalassionema nitzschioides,Tripos spp.,Odontella aurita,Skeletonema物种复合体,Chaetoceros diadema,Eucampia zodiacus,Dinophysis spp.和 Pseudo-nitzschia <…

Representative Results

结果显示,从1970年代到1990年代再到2010年代,浮游植物生物量有所下降(图1)。所有十年的叶绿素 a (chl a)浓度均呈双峰,第一个峰值出现在冬季,第二个峰值出现在夏季。1970年代冬季的平均chl a 高于夏季。相反,1990年代冬季的chl a 低于夏季。2010年代,冬季的平均chl a 浓度高于夏季。这些结果通过面板中的不同 chl a 峰以及添加的…

Discussion

该协议的关键步骤包括获取浮游植物的显微图像并将其转换为矢量图形。制作肉眼看不见的浮游植物图像,大到可以在壁画上没有放大镜的情况下看到,有助于让观众栩栩如生。为了将这幅壁画不仅作为艺术品,而且作为一种数据可视化方法,将观察到的数据纳入项目非常重要。在浮游植物壁画的情况下,按十年平均的叶绿素 a (chl a)年周期代表了实际数据,并显示了不同面板上ch…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

这项研究得到了美国国家科学基金会(OIA-1655221,OCE-1655686)和罗德岛海洋基金(NA22-OAR4170123,RISG22-R/2223-95-5-U)的支持。我们感谢多位船长提供现场援助,以及自 1970 年以来收集数据的许多学生和研究人员。我们感谢斯图尔特·科普兰(Stewart Copeland)和乔治亚·罗德斯(Georgia Rhodes)开发了制作浮游生物壁画的Vis-A-Thon项目,并感谢罗德岛设计学院的拉斐尔·阿提亚斯(Rafael Attias)在项目开发过程中的艺术指导。

Materials

Adobe Illustrator Adobe version 23.0.6 Free alternatives include: Inkscape, GIMP, Vectr, Vectornator
Eclipse E800 Nikon ECLIPSE Ni/Ci Upright Microscope Now succeeded by Eclipse Ni-U
Epson Large Format Printer Epson SCT5475SR
Heavy Matte Paper Epson S041596
RStudio Rstudio, PBC version 2022.07.1 Any statistical software tool will suffice

References

  1. Cloern, J. E., Jassby, A. D. Complex seasonal patterns of primary producers at the land-sea interface. Ecology Letters. 11 (12), 1294-1303 (2008).
  2. Cloern, J. E., Jassby, A. D. Patterns and Scales of Phytoplankton Variability in Estuarine-Coastal Ecosystems. Estuaries and Coasts. 33 (2), 230-241 (2010).
  3. Hays, G. C., Richardson, A. J., Robinson, C. Climate change and marine plankton. Trends in Ecology & Evolution. 20 (6), 337-344 (2005).
  4. Harvey, C. J., et al. The importance of long-term ecological time series for integrated ecosystem assessment and ecosystem-based management. Progress in Oceanography. 188, 102418 (2020).
  5. Leeuwe, M. A., et al. Annual patterns in phytoplankton phenology in Antarctic coastal waters explained by environmental drivers. Limnology and Oceanography. 65 (7), 1651-1668 (2020).
  6. Hunter-Cevera, K. R., et al. Physiological and ecological drivers of early spring blooms of a coastal phytoplankter. Science. 354 (6310), 326-329 (2016).
  7. Church, M. J., Lomas, M. W., Muller-Karger, F. Sea change: Charting the course for biogeochemical ocean time-series research in a new millennium. Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography. 93, 2-15 (2013).
  8. Bates, N. R., Johnson, R. J. Acceleration of ocean warming, salinification, deoxygenation and acidification in the surface subtropical North Atlantic Ocean. Communications Earth & Environment. 1 (1), 33 (2020).
  9. Wolanski, E., Spagnol, S., Gentien, P., Spaulding, M., Prandle, D. Visualization in Marine Science. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 50 (1), 7-9 (2000).
  10. United Nations. Factsheet: People and Oceans (2017). , (2017).
  11. Oviatt, C. A. The changing ecology of temperate coastal waters during a warming trend. Estuaries. 27 (6), 895-904 (2004).
  12. Oviatt, C., et al. Managed nutrient reduction impacts on nutrient concentrations, water clarity, primary production, and hypoxia in a north temperate estuary. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 199, 25-34 (2017).
  13. Fulweiler, R. W., Oczkowski, A. J., Miller, K. M., Oviatt, C. A., Pilson, M. E. Q. Whole truths vs. half truths – And a search for clarity in long-term water temperature records. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 157, A1-A6 (2015).
  14. Trainer, V. L., et al. Pseudo-nitzschia physiological ecology, phylogeny, toxicity, monitoring and impacts on ecosystem health. Harmful Algae. 14, 271-300 (2012).
  15. Sterling, A. R., et al. Emerging harmful algal blooms caused by distinct seasonal assemblages of a toxic diatom. Limnology and Oceanography. 67 (11), 2341-2359 (2022).
  16. Roche, K. M., Sterling, A. R., Rynearson, T. A., Bertin, M. J., Jenkins, B. D. A Decade of Time Series Sampling Reveals Thermal Variation and Shifts in Pseudo-nitzschia Species Composition That Contribute to Harmful Algal Blooms in an Eastern US Estuary. Frontiers in Marine Science. 9, 889840 (2022).
  17. Li, . Qi Data visualization as creative art practice. Visual Communication. 17 (3), 299-2222312 (2018).
  18. Cloern, J. E., et al. Projected Evolution of California’s San Francisco Bay-Delta-River System in a Century of Climate Change. PLoS ONE. 6 (9), e24465 (2011).
  19. Bashevkin, S. M., et al. Five decades (1972-2020) of zooplankton monitoring in the upper San Francisco Estuary. PLOS ONE. 17 (3), e0265402 (2022).

Play Video

Cite This Article
Thibodeau, P. S., Kim, J. Visualizing Oceanographic Data to Depict Long-term Changes in Phytoplankton. J. Vis. Exp. (197), e65571, doi:10.3791/65571 (2023).

View Video