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.
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Protocol
1. Phytoplanktonbilder in Vektorgrafiken umwandeln
- Wählen Sie mikroskopische Phytoplanktonbilder aus der Narragansett Bay Long Term Plankton Time Series (NBPTS) entweder als .JPG, .PNG oder .PDF Dateien aus (Abbildung 1A).
ANMERKUNG: Zu den Taxa gehören Thalassiosira nordenskioeldii, Thalassionema nitzschioides, Tripos spp., Odontella aurita, Skeletonema-Artenkomplex, Chaetoceros diadema, Eucampia zodiacus, Dinophysis spp. und Pseudo-nitzschia spp. Die Bilder wurden mit einem Lichtmikroskop aufgenommen. - Öffnen Sie einen speziellen Software-Vektorgrafik-Editor oder den Illustrator, der für diese Studie verwendet wurde (siehe Materialtabelle). Vektorgrafik-Software wurde als Illustrator weiter unten im Manuskript erwähnt.
- Platzieren Sie ein .JPG oder .PNG mikroskopisches Bild im Illustrator-Arbeitsbereich, indem Sie eine Datei vom Computer aus öffnen oder per Drag & Drop in einen neuen Arbeitsbereich ziehen.
- Wechseln Sie zu Ansicht > Transparenzraster anzeigen , um den Schachbretthintergrund anzuzeigen, der die Transparenz anzeigt.
- Klicken Sie im Dropdown-Menü auf Window > Image Trace , um das Image Trace-Fenster zu öffnen.
- Klicken Sie auf das Auswahlwerkzeug (schwarzer Pfeil) in der Symbolleiste und klicken Sie auf das Phytoplanktonbild.
- Klicken Sie im Dropdown-Menü auf Objekt > Erweitern .
- Verwenden Sie das Direktauswahl-Werkzeug (weißer Pfeil) in der Symbolleiste, um auf die Hintergrundteile des Bildes zu klicken und diese auszuwählen, um das Phytoplankton herum loszuwerden. Drücken Sie die Entf-Taste.
- Wiederholen Sie den Vorgang für jeden Hintergrundbereich des Bildes.
- Klicken Sie auf Datei > Exportieren , um die Datei als .PNG Datei zu speichern. Stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen Hintergrundtransparent aktiviert ist.
- Platzieren Sie .PNG mikroskopisch kleines Bild mit entferntem Hintergrund in einem neuen Arbeitsbereich in Illustrator, indem Sie die Datei vom Computer aus öffnen oder per Drag & Drop in einen neuen Arbeitsbereich ziehen.
- Klicken Sie im Dropdown-Menü auf Window > Image Trace , um das Fenster Image Trace zu öffnen.
- Klicken Sie unter den Optionen für die Bildnachzeichnung auf Vorgabe > Schwarzweiß-Logo und auf Modus > Schwarzweiß.
- Verwenden Sie den Schwellenwert sowie die erweiterten Optionen (z. B. Pfade, Ecken und Rauschen), um das Bild zu verfeinern.
- Wählen Sie unter Eigenschaften die Option Erweitern aus, um sie zu vektorisieren.
- Wählen Sie "Ansicht" > "Transparenzraster anzeigen" aus.
- Klicken Sie auf das Vektorbild , klicken Sie dann mit der rechten Maustaste und wählen Sie Gruppierung aufheben.
- Wählen Sie das Direktauswahl-Werkzeug (weißer Pfeil) in der Symbolleiste. Ziehen und zeichnen Sie einen Rahmen nur um den Leerraum. Drücken Sie die Entf-Taste , um sie zu entfernen.
- Wiederholen Sie den Vorgang, bis alle Leerzeichen entfernt sind.
- Klicken Sie auf Datei > Speichern unter , und wählen Sie aus. EPS zum Speichern als Vektorgrafik.
- Wiederholen Sie den Vorgang für die Phytoplankton-Taxa ab 1.1 (Abbildung 1B).
2. Erstellung von Phytoplanktonmustern
- Verwenden Sie Phytoplanktonzähldaten aus dem NBPTS-Datensatz, um die durchschnittliche Häufigkeit jedes Taxons von 1970 bis 1979 (1970er Jahre), 1990 bis 1999 (1990er Jahre) und 2010 bis 2019 (2010er Jahre) zu bestimmen.
- Berechnen Sie die mittlere ± Standardabweichung für jedes Phytoplankton-Taxa für jedes Jahrzehnt in einem statistischen Softwareprogramm, indem Sie auf "mean() and sd()" klicken oder "sd()" eingeben.
- Klicken Sie auf oder geben Sie 'aov() ' ein, um eine ANOVA zu verwenden, um in einem statistischen Softwareprogramm auf signifikante Unterschiede zwischen Jahrzehnten zu testen.
HINWEIS: Einige Arten (z. B. Tripos spp., Chaetoceros diadema) hatten in den 1990er Jahren keine ausreichend großen Stichproben. Klicken Sie in diesem Fall auf oder geben Sie "t.test()" in ein statistisches Softwareprogramm ein, um die mittleren Häufigkeiten in den 1970er Jahren mit den 2010er Jahren zu vergleichen. - Verwenden Sie das "Zeichenflächen-Werkzeug" (Quadrat) in der Symbolleiste, um eine neue Zeichenfläche in einem neuen Arbeitsbereich des in dieser Studie verwendeten Illustrators zu klicken und zu erstellen.
- Erstellen Sie drei identische Zeichenflächen in der gleichen Größe. Passen Sie die Größe in Eigenschaften > Transformieren an.
HINWEIS: Für dieses Projekt waren die Zeichenflächen für die Phytoplanktonbilder 1224 px x 545 px groß. - Ziehen Sie die . EPS-Dateien der verschiedenen Phytoplankton-Taxa auf den drei Zeichenflächen.
- Färben Sie das Phytoplankton mit verschiedenen Farben, die für das Jahrzehnt repräsentativ sind, indem Sie mit dem Direktauswahl-Werkzeug (weißer Pfeil) einen Kasten um ein einzelnes Phytoplankton zeichnen.
- Wählen Sie unter Eigenschaften die Option Füllung aus und klicken Sie dann auf die gewünschte Farbe aus der Farbpalette. Drücken Sie die Eingabetaste , um den Vektor auszufüllen.
- Verwenden Sie das Auswahlwerkzeug (schwarzer Pfeil), um ein bestimmtes Phytoplankton zu markieren, und wählen Sie dann Bearbeiten > Kopieren und Bearbeiten > Einfügen.
- Fügen Sie jeden Phytoplanktonvektor qualitativ basierend auf den relativen Anteilen der einzelnen Taxa im Datensatz ein, wie in 2.2 für jede der drei Dekaden bestimmt (Abbildung 1C).
ANMERKUNG: Die Häufigkeit von Phytoplankton auf jeder Tafel ist eine qualitative Darstellung von Tabelle 1. Wenn z. B. in den 2010er Jahren eine höhere Häufigkeit von Pseudo-nitzschia spp. beobachtet wird als in den 1990er Jahren, dann kopieren Sie mehr Pseudo-nitzschia-Grafiken auf die Zeichenfläche von 2010 als auf die Zeichenfläche von 1990. - Wählen Sie Objekt > Muster > erstellen , um ein Farbmuster-Phytoplanktonmuster für jede der drei Dekaden zu erstellen.
3. Einbeziehung von Phytoplankton-Biomasse- und Temperaturdaten
- Klicken Sie auf oder geben Sie 'mean()' ein, um das durchschnittliche Chlorophyll a (chl a, Proxy für Phytoplankton-Biomasse) für jede Woche eines jeden Jahrzehnts in einem statistischen Softwareprogramm zu berechnen.
- Klicken Sie auf oder geben Sie "plot()" in ein statistisches Softwareprogramm ein, um die mittlere dekadische Biomasse (abhängige Variable) pro Woche (unabhängige Variable) grafisch darzustellen, und klicken Sie auf Diagramm als .JPG oder .PNG speichern.
- Wiederholen Sie die Schritte 1.3 bis 1.8, um jeden der drei saisonalen Zyklen zu vektorisieren.
- Wechseln Sie zu Ansicht > Transparenzraster anzeigen , um den schachbrettartigen Hintergrund anzuzeigen, der die Transparenz anzeigt.
- Klicken Sie im Dropdown-Menü auf Fenster > Bildnachzeichnung , um das Fenster Bildnachzeichnung zu öffnen.
- Klicken Sie in der Symbolleiste auf das Auswahlwerkzeug (schwarzer Pfeil) und klicken Sie auf das Bild.
- Klicken Sie im Dropdown-Menü auf Objekt > Erweitern .
- Verwenden Sie das Direktauswahl-Werkzeug (weißer Pfeil) in der Symbolleiste, um auf die Hintergrundteile des Bildes zu klicken und sie auszuwählen, um sie um die Linie herum zu entfernen, die den saisonalen Zyklus angibt. Drücken Sie die Entf-Taste. Wiederholen Sie den Vorgang für jeden Hintergrundbereich der Abbildung.
- Klicken Sie auf Datei > Exportieren , um die Datei als .PNG Datei zu speichern. Stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen Hintergrundtransparent aktiviert ist.
- Platzieren Sie .PNG Figur mit entferntem Hintergrund in einem neuen Arbeitsbereich des verwendeten Illustrators, indem Sie die Datei vom Computer aus öffnen oder per Drag & Drop in einen neuen Arbeitsbereich ziehen.
- Klicken Sie im Dropdown-Menü auf Window > Image Trace , um das Image Trace-Fenster zu öffnen.
- Wählen Sie unter Eigenschaften die Option Erweitern aus, um sie zu vektorisieren.
- Wählen Sie Ansicht > Transparenzraster anzeigen aus.
- Klicken Sie auf das Vektorbild , klicken Sie dann mit der rechten Maustaste und wählen Sie Gruppierung aufheben.
- Wählen Sie das Direktauswahl-Werkzeug (weißer Pfeil) in der Symbolleiste. Ziehen und zeichnen Sie einen Rahmen nur um den Leerraum. Drücken Sie die Entf-Taste , um sie zu entfernen.
- Wiederholen Sie den Vorgang, bis alle Leerzeichen für jede Zeile aus den 1970er-, 1990er- und 2010er-Jahren entfernt wurden.
- Klicken Sie auf Datei > Speichern unter , und wählen Sie aus. EPS, um jede Zeile als separate Vektorgrafik zu speichern.
- Verwenden Sie das "Zeichenflächen-Werkzeug" (Quadrat) in der Symbolleiste, um auf Ziehen zu klicken und eine neue Zeichenfläche in einem neuen Illustrator-Arbeitsbereich zu erstellen.
- Erstellen Sie drei identische Zeichenflächen in der gleichen Größe. Passen Sie die Größe in den Eigenschaften > Transformieren an.
HINWEIS: Für dieses Projekt betrugen die Abmessungen 1224 px x 3456 px. - Erstellen Sie eine neue Ebene, indem Sie auf das "Haftnotiz-Symbol" klicken.
- Erstellen Sie ein Rechteck innerhalb der neuen Ebene mit dem Rechteck-Werkzeug in der Werkzeugleiste.
- Füllen Sie das Rechteck mit einem hellblauen Farbverlauf mit dem Verlaufswerkzeug in der Symbolleiste.
- Kopieren Sie die vektorisierte Trendlinie, und fügen Sie sie dem Layer mit dem Rechteck hinzu.
- Verwenden Sie das Werkzeug "Liniensegment" in der Symbolleiste, um einen Rahmen zu erstellen, der an die Trendlinie angehängt ist. Halten Sie die Umschalttaste gedrückt, um die Linien gerade und ausgerichtet zu machen.
- Drücken Sie die Strg-Taste und wählen Sie alle Komponenten aus, einschließlich der Linien, des Rechtecks und der Trendlinie innerhalb des Layers.
- Wählen Sie Objekt > Schnittmaske > erstellen aus. Dadurch wird die obere Füllung der Form entfernt.
- Füllen Sie die Form mit dem Phytoplanktonmuster, das als Farbmuster aus 2.11 gespeichert wurde.
- Wiederholen Sie diesen Vorgang für jedes der drei Jahrzehnte.
- Wiederholen Sie die Schritte 3.9 und 3.10, um ein Rechteck mit einem Farbverlauf von Rot zu Blau zu erstellen, um die Erwärmung der Wassertemperatur in den drei dekadischen Feldern darzustellen.
- Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Objekt und verschieben Sie es wieder hinter die Phytoplanktonmuster.
4. Hinzufügen von Details zu Phytoplankton-Paneelen
- Um Bilder von fotografiertem Phytoplankton zu den Phytoplanktonmustern hinzuzufügen, wählen Sie Öffnen und klicken Sie auf die Bilddatei , um sie in dem hier verwendeten Illustrator zu öffnen.
- Erstellen Sie einen Kreis mit dem Ellipsenwerkzeug in der Symbolleiste und überlagern Sie ihn mit dem Phytoplanktonbild.
- Halten Sie die Umschalttaste gedrückt, um sowohl die Form als auch das Bild auszuwählen, und klicken Sie dann im Menü auf Objekt > Schnittmaske > Erstellen , um die Form mit dem Bild zu füllen.
- Wiederholen Sie den Vorgang für ausgewählte Phytoplanktonbilder und verteilen Sie sie über die drei Jahrzehnte, so dass es wie eine Lupe aussieht, die das anschauliche Phytoplankton vergrößert (Abbildung 1D).
HINWEIS: Die Schritte 1.3 bis 1.8 können wiederholt werden, um den Paneelen künstlerische Elemente von Booten und Vögeln hinzuzufügen, um die chl a saisonalen Zyklen wie Meereswellen aussehen zu lassen. - Verwenden Sie das "Rechteck-Werkzeug" in der Symbolleiste, um ein Textfeld auf jeder der Dekaden-Zeichenflächen zu erstellen.
- Verwende das "Textwerkzeug" (T), um auf jeden Text zu klicken und einen Informationstext zu jedem Jahrzehnt einzugeben. Fügen Sie am Anfang jedes Jahrzehnts Text mit dem Namen des Jahrzehnts hinzu und fügen Sie die Namen der entsprechenden Jahreszeiten am unteren Rand jedes der drei Felder hinzu.
- Speichern Sie den Arbeitsbereich im Illustrator.
5. Herstellung von Wandbildern
- Importieren Sie die gespeicherte Illustrator-Datei und wählen Sie aus, dass nur die drei abgeschlossenen Dekaden importiert werden sollen. Wählen Sie alle aus und exportieren Sie sie als .PDF Datei.
- Öffnen Sie das Planktonmuster .PDF Datei mit einem Großformatplotter, um die drei dekadischen Zeichenflächen in 96 Zoll x 34 Zoll große Panels zu skalieren.
- Drucken Sie Paneele auf schwerem Matterpapier und installieren Sie sie mit Aufhängebeschlägen.
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Representative Results
Die Ergebnisse dokumentieren einen Rückgang der Phytoplanktonbiomasse von den 1970er über die 1990er bis in die 2010er Jahre (Abbildung 1). Alle Dekaden wiesen einen bimodalen Peak der Chlorophyll-a-Konzentration (chl a) auf, wobei der erste Peak im Winter und der zweite im Sommer auftrat. In den 1970er Jahren war die durchschnittliche chl a im Winter höher als im Sommer. Umgekehrt zeigte sich in den 1990er Jahren im Winter ein niedrigerer Wert als im Sommer. In den 2010er Jahren wurde im Winter wieder eine höhere mittlere Konzentration erreicht als im Sommer. Diese Ergebnisse spiegeln sich im Endprodukt durch verschiedene chl a-Peaks in den Panels sowie durch die hinzugefügten Textfelder wider, um verschiedene Komponenten des chl a-Datensatzes hervorzuheben (Abbildung 2).
Die Analyse ökologisch relevanter Phytoplankton-Taxa aus der Narragansett Bay ergab eine große Bandbreite an Häufigkeiten im Laufe der Zeit. Diese Variation verdeckte oft statistisch signifikante Unterschiede in den Taxa zwischen den drei Jahrzehnten, obwohl die HAB-Taxa, Dinophysis spp. und Tripos spp. (früher als Ceratium bezeichnet) abnahmen (Tabelle 1). Im Gegensatz dazu nahmen Thalassiosira nordenskioeldii und Skeletonema spp. zu (Tabelle 1). Andere Taxa oszillierten in Hülle und Fülle, wie z.B. Eucampia zodiacus (Tabelle 1). Diese Ergebnisse wurden im Endprodukt durch die erhöhte Präsenz von mehr E. zodiacus-Bildern in den 2010er Jahren im Vergleich zu den 1970er und 1990er Jahren sowie durch ein überlagertes mikroskopisches Bild von E. zodiacus veranschaulicht, um die tatsächliche Art für das Publikum "real" zu machen (Abbildung 2 und 3).
| Taxa Name | Art | 1970-79 Mittelwert ± SD (Zellen L-1) | 1990-99 Mittelwert ± SD (Zellen L-1) | 2010-19 Mittelwert ± SD (Zellen L-1) | p-Wert |
| Pseudo-nitzschia spp. | Kieselalge | 3701 ± 18235 | 5123 ± 24396 | 12919 ± 58632 | > 0,05 |
| Thalassionema nitzschioides | Kieselalge | 81797 ± 245710 | 22909 ± 59246 | 62656 ± 292940 | > 0,05 |
| Tripos spp. | Dinoflagellaten | 1933 ± 703 | 500 ± 706 | 841 ± 353 | < 0,001 |
| Eucampia zodiacus | Kieselalge | 27266 ± 27675 | 7500 ± 2121 | 90764 ± 181415 | > 0,05 |
| Thalassiosira nordenskioeldii | Kieselalge | 76800 ± 150545 | 27000 ± 28284 | 362411 ± 376064 | 0.008 |
| Odontella aurita | Kieselalge | 5571 ± 8541 | 5000 ± 2645 | 17750 ± 23485 | > 0,05 |
| Chaetoceros diadema | Kieselalge | 103027 ± 239802 | 18000 ± 0 | 40402 ± 46128 | > 0,05 |
| Skeletonema spp. | Kieselalge | 2457847 ± 7814228 | 1884674 ± 4888589 | 1349184 ± 3732765 | 0.003 |
| Dinophysis spp. | Dinoflagellaten | 5166 ± 8983 | 1978 ± 1840 | 2331 ± 2504 | < 0,001 |
Tabelle 1: Anzahl der Phytoplanktonarten. Mittelwert (Zellen L-1) und Standardabweichung der Phytoplanktonkonzentrationen für jedes Taxa für jedes Jahrzehnt. Der Typ gibt an, ob das Phytoplankton als Kieselalge oder Dinoflagellat klassifiziert wird. Die ANOVA oder der t-Test wurde durchgeführt, um statistisch signifikante Unterschiede in der mittleren Häufigkeit zwischen den drei Jahrzehnten (ANOVA) oder zwei (t-Test) zu testen, wenn in den 1990er Jahren eine geringe Stichprobengröße vorhanden war (d. h. Tripos spp., Eucampia zodiacus, Thalassiosira nordenskioeldii, Odontella aurita und Chaetoceros diadema). Signifikante p-Werte, die bei α = 0,05 ermittelt und fett gedruckt sind.
Abbildung 1: Schematische Darstellung der Methodik. A) Konvertieren Sie ein mikroskopisches Bild in eine vektorillustrative Grafik, B) Erstellen Sie ein sich wiederholendes Muster für jedes Jahrzehnt (1970er, 1990er, 2010er Jahre), C) Verwenden Sie dekadische Chlorophyll-A-Daten , um Formen von Mustern zu informieren. Füllen Sie den Hintergrund mit einem blauen bis roten Farbschema, um die steigende Wassertemperatur darzustellen, und D) Finalisieren Sie das Produkt, indem Sie Text hinzufügen, um bestimmte Merkmale in Mustern und mikroskopischen Bildern von Phytoplankton zu informieren, die zur Erstellung illustrativer Grafiken verwendet werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 2: Abgeschlossene Visualisierung. Die Visualisierung des Phytoplanktons wurde im Illustrator fertiggestellt. Zu den Taxa gehören Thalassiosira nordenskioeldii, Thalassionema nitzschioides, Tripos spp., Odontella aurita, Skeletonema species complex, Chaetoceros diadema, Eucampia zodiacus, Dinophysis spp. und Pseudo-nitzschia spp. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 3: Fertiges Kunstwerk. Fertiggestellte Visualisierung des Phytoplanktons im Illustrator zusammen mit der gedruckten Version für A) die 1970er Jahre, B) die 1990er Jahre und C) die 2010er Jahre. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
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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 des Phytoplankton-Wandbildes stellen die Chlorophyll a (chl a)-Jahreszyklen, die nach Jahrzehnten gemittelt wurden, die tatsächlichen Daten dar und zeigen, wie chl a auf den verschiedenen Tafeln um Jahrzehnt abgenommen hat. Für die Phytoplankton-Häufigkeit variierten die durchschnittlichen Konzentrationen bestimmter Taxa zwischen den Jahrzehnten, daher würde eine höhere Häufigkeit eines Taxas, die in einem bestimmten Jahrzehnt beobachtet wurde, mehr Grafiken dieser Taxa auf das dekadische Panel kopieren als ein anderes Panel mit geringerer mittlerer Häufigkeit. Die Verwendung von beobachteten Daten als Grundlage für die künstlerischen Elemente, wie z. B. ein Farbverlauf von Blau nach Rot, um Temperaturanstiege darzustellen, hilft ebenfalls bei der Visualisierung dieser wissenschaftlichen Daten.
Modifikationen der Methode könnten die Aufnahme mikroskopischer Bilder von Phytoplankton aus frei zugänglichen Bilddatenbanken sowie die Verwendung anderer Phytoplankton-Bildgebungssysteme für fotografische Bilder neben einem Mikroskop (z. B. Imaging Flow-Cytobot) umfassen. Darüber hinaus könnten mikroskopische Bilder und wissenschaftliche Daten tägliche Phytoplanktonzählungen und -bilder anstelle von Jahrzehnten für kürzere Zeitreihendatensätze sowie Zooplanktonbilder enthalten, um Interaktionen zwischen Nahrungsnetzen aufzudecken. Schließlich könnten die für jedes Jahrzehnt aufgezeichneten Durchschnittstemperaturen auf den Tafeln einbezogen werden, um Temperaturänderungen zu quantifizieren, oder eine Trendlinie, die am unteren Rand der Tafeln gezeichnet wird, zusätzlich zu den illustrativen Veränderungen, die durch den Verlaufshintergrund angezeigt werden. Zu den Einschränkungen gehören die Fehlerbehebung bei diesen wissenschaftlichen Daten, um sie innerhalb der Grenzen des physischen Kunstwerks zu skalieren, sowie die Beschaffung von Instrumenten für den Druck auf großen Tafeln. Es ist auch wichtig, darauf zu achten, dass die Hintergrundfarbe transparent genug ist, um die Veränderungen der Phytoplanktonhäufigkeit im Laufe der Zeit deutlich zu erkennen, die bis zum Drucken schwer zu unterscheiden sein können. Schließlich ist Adobe Illustrator eine proprietäre Software, die die Zugänglichkeit für bestimmte Benutzer einschränken kann, aber es gibt kostenlose Software-Illustrationsprogramme (z. B. Inkscape, GIMP, Vectr, Vectornator). Die Anpassung des Protokolls zur Herstellung der Phytoplankton-Wandbilder in diesen freien Programmen stellt eine nützliche zukünftige Arbeit dar, um die Zugänglichkeit zu verbessern.
Angesichts der Tatsache, dass Phytoplankton die Grundlage des Nahrungsnetzes in fast allen marinen Systemen darstellt, ist es von entscheidender Bedeutung, ihre Bedeutung zu kommunizieren. Die meisten Studien zur Ökologie des Phytoplanktons präsentieren die Ergebnisse jedoch nur in Form von Datengraphen, die ihre Zugänglichkeit für ein allgemeines Publikum einschränken. Das hier vorgestellte Protokoll zur Entwicklung des Phytoplankton-Wandbildes zeigt die Auswirkungen der Visualisierung wissenschaftlicher Daten durch eine künstlerische Linse17. Durch die Analyse dieses Wandgemäldes kann der Betrachter erkennen, dass die Biomasse des Phytoplanktons in der Narragansett Bay (NBay) seit den 1970er Jahren abgenommen hat. Dieser Rückgang tritt in einem Zeitraum auf, in dem die Meerwassertemperatur in NBay13 langfristig angestiegen ist. Ähnliche Verschiebungen der Planktongemeinschaften (d.h. Zooplankton) mit steigenden Meerwassertemperaturen wurden auch in der Mündung der Bucht von San Francisco beobachtet, die wie NBay eine große menschliche Population beherbergt 18,19. Dieser Ansatz stellt eine Visualisierungsmethode dar, die für viele andere Plankton-Zeitreihen, wie z. B. die Mündung der Bucht von San Francisco, auf der ganzen Welt verwendet werden kann.
Auf den ersten Blick verändern sich Form und Farbe der Paneele im Laufe der Zeit. Betrachtet man die Tafeln genauer, so spiegeln die Muster des Phytoplanktons Verschiebungen in der Häufigkeit und Biomasse verschiedener Taxa wider. Hier prallen die Welten der Kunst und der Wissenschaft aufeinander, denn die wissenschaftlichen Muster sind die buchstäblichen Muster, die auf dem Wandbild gezeigt werden. Es ist offensichtlich, dass NBay viel mehr ist als das, was auf der Wasseroberfläche erscheint, indem es Phytoplanktondaten durch Kunst visualisiert.
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Disclosures
Die Autoren haben keine Interessenkonflikte zu deklarieren.
Acknowledgments
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
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 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
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