Visualisierung ozeanographischer Daten zur Darstellung langfristiger Veränderungen des Phytoplanktons
Summary
Hier stellen wir ein Protokoll zur Umwandlung von mikroskopischen Bildern von Phytoplankton in Vektorgrafiken und sich wiederholende Muster vor, um die Visualisierung von Verschiebungen in Phytoplanktontaxa und Biomasse über einen Zeitraum von 60 Jahren zu ermöglichen. Dieses Protokoll stellt einen Ansatz dar, der für andere Plankton-Zeitreihen und -Datensätze weltweit verwendet werden kann.
Abstract
Ozeanographische Zeitreihen bieten eine wichtige Perspektive auf Umweltprozesse in Ökosystemen. Die Narragansett Bay Long-Term Plankton Time Series (NBPTS) in Narragansett Bay, Rhode Island, USA, stellt eine der längsten Plankton-Zeitreihen (1959-heute) ihrer Art in der Welt dar und bietet eine einzigartige Gelegenheit, langfristige Veränderungen innerhalb eines aquatischen Ökosystems zu visualisieren. Phytoplankton stellt die Basis des Nahrungsnetzes in den meisten marinen Systemen, einschließlich der Narragansett Bay, dar. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, den 2,4 Milliarden Menschen, die im Küstenmeer leben, ihre Bedeutung zu vermitteln. Wir haben ein Protokoll mit dem Ziel entwickelt, die Vielfalt und Größe von Phytoplankton zu visualisieren, indem wir Adobe Illustrator verwenden, um mikroskopische Bilder von Phytoplankton, die aus dem NBPTS gesammelt wurden, in Vektorgrafiken umzuwandeln, die im Laufe der Zeit in sich wiederholende visuelle Muster umgewandelt werden können. Zahlenmäßig häufige Taxa oder solche, die eine wirtschaftliche und gesundheitliche Bedrohung darstellten, wie z.B. die schädlichen Algenblütentaxa, Pseudo-nitzschia spp., wurden für die Bildkonvertierung ausgewählt. Muster verschiedener Phytoplanktonbilder wurden dann auf der Grundlage ihrer relativen Häufigkeit für ausgewählte Jahrzehnte der gesammelten Daten (1970er, 1990er und 2010er Jahre) erstellt. Dekadische Muster der Phytoplankton-Biomasse prägten den Umriss jedes Jahrzehnts, während ein Hintergrundfarbverlauf von Blau nach Rot verwendet wurde, um einen langfristigen Temperaturanstieg zu zeigen, der in der Narragansett Bay beobachtet wurde. Schließlich wurden große, 96 x 34 Zoll große Tafeln mit sich wiederholenden Phytoplanktonmustern gedruckt, um mögliche Veränderungen der Phytoplanktonhäufigkeit im Laufe der Zeit zu veranschaulichen. Dieses Projekt ermöglicht die Visualisierung von buchstäblichen Verschiebungen in der Phytoplanktonbiomasse, die normalerweise für das bloße Auge unsichtbar sind, während Echtzeit-Seriendaten (z. B. Phytoplanktonbiomasse und -häufigkeit) innerhalb des Kunstwerks selbst genutzt werden. Es stellt einen Ansatz dar, der für viele andere Plankton-Zeitreihen zur Datenvisualisierung, Kommunikation, Aufklärung und Öffentlichkeitsarbeit verwendet werden kann.
Introduction
Phytoplankton ist der Primärproduzent, der die Basis des Nahrungsnetzes in aquatischen Ökosystemen darstellt 1,2. Während Phytoplankton-Überwachungsprogramme der Schlüssel zur Identifizierung aktueller und zukünftiger Veränderungen in marinen Ökosystemen sind, nimmt ihre Unterstützung im Laufe der Zeit ab 3. Aufgrund ihrer relativ kurzen Generationszeiten und ihrer begrenzten Mobilität reagiert Phytoplankton besonders auf den Klimawandel, was sie zu einem wichtigen Werkzeug in der Zeitreihenüberwachung macht. Phytoplankton-Zeitreihen sind auch wichtig, um das ökosystembasierte Management der Ressourcenverfügbarkeit zu informieren und den Kontext für episodische Ereignisse wie marine Hitzewellen zu liefern4. Kurzfristige Zeitreihen, die sich auf Jahre beziehen, geben Einblicke in die Sukzession von Phytoplanktongemeinschaften und die saisonale Dynamik (z. B. Ref.5,6), während langfristige Zeitreihen wie die Bermuda Atlantic Time Series (BATS) und die Hawaii Ocean Times Series (HOTS) Programme mehr als zwei Jahrzehnte umfassen und die Erkennung langfristiger Trends ermöglichen 7,8. Solche Studien veranschaulichen den Nutzen und die Bedeutung eines hochaufgelösten Phytoplankton-Datensatzes für ein vollständiges Verständnis der langfristigen Veränderung von Ökosystemen in dynamischen Meeresumgebungen. Darüber hinaus sind die Visualisierung und Kommunikation dieser Veränderungen im Phytoplankton, die mit bloßem Auge nicht zu sehen sind, schwieriger zu verstehen als bei großen und leicht sichtbaren Organismen wie Fischen und Walen. Computervisualisierungen bieten eine Technik zur Untersuchung komplexer Datensätze9 und verbesserte illustrative Grafiken werden leicht verfügbar (z. B. Integration and Application Network, University of Maryland Center for Environmental Science). Die meisten Studien zur Ökologie des Phytoplanktons, darunter auch viele, auf die hier verwiesen wird, präsentieren die Ergebnisse jedoch nur als Datengraphen, die ihre Zugänglichkeit für ein allgemeines Publikum verringern. Angesichts der Tatsache, dass Phytoplankton die Grundlage des Nahrungsnetzes in den meisten Meeressystemen darstellt, ist es von entscheidender Bedeutung, den fast 2,4 Milliarden Menschen, die im Küstenozean leben, ihre Bedeutung zu vermitteln10. Hier haben wir ein Protokoll mit dem Ziel entwickelt, die Vielfalt und Größe von Phytoplankton zu visualisieren, wie es durch ein Phytoplankton-Monitoring-Programm gesammelt wird.
Die Narragansett Bay Plankton Time Series (NBPTS) bietet eine langfristige Perspektive von 60+ Jahren (1959-heute) auf die Auswirkungen des globalen Wandels im Klimakontext auf die Phytoplanktonabundanz, Saisonalität und Phänologie (Lebensgeschichte). Die Narragansett Bay (NBay) ist ein Küstenmündungsgebiet, das mit den breiteren Systemen des US-Nordostschelfs und des Nordwestatlantiks verbunden ist und deren Produktion wichtige Auswirkungen auf die Fischerei und die menschliche Nutzung entlang der Küste der USA hat.11. NBay gilt als ein stark saisonales System, das eine langfristige (1950-2015) Erwärmung des Wassers in der Region sowie Verschiebungen der Nährstoffe und eine Zunahme der Wasserklarheit erlebt12,13. Darüber hinaus ist ein Rückgang der Phytoplanktonbiomasse im oberen NBay aufgetreten, der auf eine anthropogene Abnahme des gelösten anorganischen Stickstoffs zurückzuführen ist, was teilweise auf die Modernisierung von Kläranlagen zurückzuführen ist12. Verschiebungen der Phytoplankton-Taxa, insbesondere schädliche Algenblüten (HABs), finden auch in NBay statt. Pseudo-nitzschia spp., die in Auftriebsgebieten entlang der US-Westküste allgegenwärtige toxische Blüten hervorruft, führte 2016 und 2017 zum ersten Mal in der Geschichte von NBay zu nennenswerten Muschelschließungen 14,15,16. Die Vermittlung dieser Veränderungen an unterschiedliche Zielgruppen ist wichtig, um die wissenschaftliche Kompetenz zu erhöhen und die kontinuierliche Unterstützung von Phytoplankton-Monitoring-Studien zu fördern.
Das Ziel dieses Projekts war es, mikroskopische Bilder von Phytoplankton aus NBay sowie Daten aus NBPTS zu verwenden, um die buchstäblichen Verschiebungen von Phytoplankton-Taxa und Biomasse zu visualisieren, die in NBay auftreten, um die Bedeutung von Phytoplankton für ein allgemeines Publikum zu kommunizieren und zu verbessern. NBPTS bietet 60+ Jahre öffentlich zugängliche wöchentliche Phytoplanktonzählungen und Biomasse, um Daten aus (https://web.uri.edu/gso/research/plankton/) zu nutzen. Das Endprodukt war ein großes Wandgemälde mit Planktonmustern, die repräsentativ für die Zeitreihendaten (z. B. Phytoplanktonbiomasse und -taxa, Temperatur) innerhalb des Kunstwerks selbst waren. Dieser Ansatz stellt eine Visualisierungsmethode dar, die für viele andere Plankton-Zeitreihen auf der ganzen Welt verwendet werden kann und auch für Monitoringprogramme mit kurzfristigen, saisonalen Daten angepasst werden kann. Zu den Vorteilen der Implementierung dieses Protokolls gehören verstärkte Bemühungen in den Bereichen Datenvisualisierung, Wissenschaftskommunikation, Bildung und Engagement für lokale Gemeinschaften.
Protocol
Representative Results
Discussion
Zu den kritischen Schritten des Protokolls gehört die Aufnahme mikroskopischer Bilder von Phytoplankton und deren Umwandlung in Vektorgrafiken. Die Bilder von Phytoplankton, die mit bloßem Auge nicht wahrnehmbar sind, groß genug zu machen, um ohne Lupe auf dem Wandbild gesehen zu werden, hilft, sie für den Betrachter zum Leben zu erwecken. Um dieses Wandbild nicht nur als Kunstwerk, sondern auch als Datenvisualisierungsmethode zu realisieren, ist es wichtig, beobachtete Daten in das Projekt einzubeziehen. Im Falle de…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Diese Forschung wurde von der National Science Foundation (OIA-1655221, OCE-1655686) und dem Rhode Island Sea Grant (NA22-OAR4170123, RISG22-R/2223-95-5-U) unterstützt. Wir danken den zahlreichen Kapitänen für die Unterstützung vor Ort und den vielen Studenten und Forschern, die seit 1970 Daten gesammelt haben. Wir danken Stewart Copeland und Georgia Rhodes für die Entwicklung des Vis-A-Thon-Projekts, aus dem das Plankton-Wandbild hervorging, sowie Rafael Attias von der Rhode Island School of Design für seine künstlerische Anleitung während der Projektentwicklung.
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 |
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