本文介绍了一种将浮游植物显微图像转化为矢量图形和重复图案的实验方案,以实现对过去60年间浮游植物类群组成和生物量变化的可视化展示。该方案也可应用于全球其他浮游生物长期时间序列及数据集的研究。
方法文章
本文介绍了一种将浮游植物显微图像转化为矢量图形和重复图案的实验方案,以实现对过去60年间浮游植物类群组成和生物量变化的可视化展示。该方案也可应用于全球其他浮游生物长期时间序列及数据集的研究。
海洋学时间序列提供 生态系统中环境过程的一个重要视角。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研究(NBPTS)是全球同类研究中持续时间最长的浮游生物时间序列之一(始于1959年,持续至今),为观察水生生态系统中的长期变化提供了独特的机会。浮游植物代表 海洋生态系统中食物网的基础,包括纳拉甘西特湾的食物网基础。因此,向生活在沿海海域的24亿人传达其重要性至关重要。我们制定了一项方案,旨在利用Adobe Illustrator将从NBPTS采集的浮游植物显微图像转化为矢量图形,并随时间将其构建成重复的视觉图案,以直观展示浮游植物的多样性与丰度。在数量上占优势或对经济和健康构成威胁的分类群,例如有害藻华藻类, 拟菱形藻 spp. 被选作图像转换的对象。随后,根据所选年代(20世纪70年代、90年代及2010年代)数据中各类浮游植物的相对丰度,生成了相应的浮游植物图像模式。每个年代浮游植物生物量的十年变化模式构成了各时期图像的轮廓,而从蓝色到红色的背景色渐变则揭示了纳拉甘西特湾长期观测到的温度上升趋势。最终,打印出尺寸为96英寸×34英寸的大幅面板,上面重复呈现浮游植物图案,以展示浮游植物丰度随时间推移可能发生的改变。该项目通过利用真实的时间序列数据,实现了对通常肉眼不可见的浮游植物生物量实际变化的可视化呈现。例如,浮游植物生物量和丰度)融入艺术作品本身。该方法可广泛应用于其他多种浮游生物时间序列数据的可视化、传播、教育及科普推广。
浮游植物是初级生产者,构成了水生生态系统食物网的基础1,2。尽管浮游植物监测项目对于识别海洋生态系统的当前及未来变化至关重要,但其支持力度却在逐渐下降3。由于浮游植物世代周期相对较短且移动能力有限,它们对气候变化尤为敏感,因此成为时间序列监测中的重要工具。浮游植物时间序列对于基于生态系统的资源可用性管理 以及为偶发性事件(如海洋热浪)提供背景信息也具有重要意义4。短期时间序列(以年为单位)有助于理解浮游植物群落的演替过程和季节性动态(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)项目)则跨越 二十多年,能够揭示长期变化趋势7,8。此类研究说明了高分辨率浮游植物记录在全面理解动态海洋环境中长期生态系统变化方面的优势与重要性。此外,浮游植物本身无法被肉眼观察到,因此相较于鱼类和鲸类等体型较大且易于观察的生物,其变化的可视化与传播更难以被公众理解。计算机可视化技术为探索复杂数据集提供了手段9,且日益丰富的图形化工具也已广泛可得(例如,马里兰大学环境科学中心的整合与应用网络)。然而,目前大多数浮游植物生态学研究(包括本文引用的许多研究)仍仅以数据图表形式呈现结果,限制了其面向普通受众的可及性。鉴于浮游植物在多数海洋系统中处于食物网基础地位,向全球近24亿居住在沿海地区的人群传达其重要性至关重要10。本文中,我们开发了一项实验方案,旨在对浮游植物监测项目所采集的浮游植物多样性和丰度进行可视化呈现。
纳拉甘西特湾浮游植物时间序列(NBPTS)提供了长达60多年(1959年至今)的长期视角,用于研究在全球气候变化背景下浮游植物丰度、季节性和物候学(生活史)所受到的影响。纳拉甘西特湾(NBay)是一个沿海河口,与美国东北陆架和西北大西洋更广泛的生态系统相连,其生产力对美国沿海地区的渔业和人类活动具有重要意义11。NBay被认为是一个季节性极强的系统,该区域长期(1950–2015年)以来经历了水体变暖,同时营养物质发生变化,水体透明度也有所增加12,13。此外,由于人为导致的溶解无机氮减少,NBay上游的浮游植物生物量已出现下降,这在一定程度上归因于污水处理厂的升级改造12。浮游植物类群的组成也在发生变化,尤其是有害藻华(HABs)的发生。在美国西海岸上升流区域常见并引发广泛毒性藻华的Pseudo-nitzschia spp.,在2016年和2017年首次导致NBay历史上显著的贝类捕捞禁令 14,15,16。向不同受众传播这些变化对于提高科学素养以及促进对浮游植物监测研究的持续支持至关重要。
本项目旨在利用来自NBay的浮游植物显微图像以及NBPTS整合的数据,直观展示NBay中浮游植物类群和生物量正在发生的实际变化,从而向公众传达并增强对浮游植物重要性的认识。NBPTS提供了60多年公开的每周浮游植物数量和生物量数据,可供分析使用(https://web.uri.edu/gso/research/plankton/)。最终成果是一幅大型壁画,其浮游植物图案代表了艺术作品内部的时间序列数据(例如,浮游植物生物量和类群、温度)。该方法代表了一种可视化手段,可应用于全球其他多种浮游植物时间序列数据,并可适用于具有短期或季节性数据的监测项目。实施本方案的优势包括加强数据可视化、科学传播、教育以及与本地社区的互动。
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1. 将浮游植物图像转换为矢量图形
2. 创建浮游植物图案
3. 整合浮游植物生物量和温度数据
4. 为浮游植物图谱添加细节
5. 菌膜生成
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结果显示,自1970年代至1990年代再到2010年代,浮游植物生物量呈下降趋势(图1)。所有年代均表现出叶绿素a(chl a)浓度的双峰分布特征,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浓度高于夏季;相反,1990年代冬季的chl a浓度低于夏季;而2010年代则再次表现为冬季的平均chl a浓度高于夏季。这些结果在最终产品中通过各图示面板中不同的chl a峰值以及用于突出chl a数据集不同组成部分的文本框得以体现(图2)。
对纳拉甘西特湾具有生态学意义的浮游植物类群的分析显示,其丰度随时间变化范围广泛。这种变异性常常掩盖了三个十年间各分类单元之间在统计学上的显著差异,尽管有害藻华(HAB)类群Dinophysis spp. 和 Tripos spp.(此前称为 <...
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该实验方案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。将肉眼难以察觉的浮游植物图像放大至壁画上无需借助放大镜即可清晰观察的程度,有助于让观众直观感受到这些生物的存在。为了使该壁画不仅是一件艺术作品,同时也成为一种数据可视化方法,将实际观测数据融入项目中至关重要。以浮游植物壁画为例,按十年为单位平均计算的叶绿素a(chl a)年变化周期即代表真实数据,展示了不同画板上 chl a 浓度随年代推移而下降的趋势。对于浮游植物丰度而言,特定分类单元的平均浓度在不同年代之间存在差异,因此在某一特定年代中观测到较高丰度的分类单元,其对应的矢量图形在该年代画板上的复制数量会多于丰度较低年代的画板。利用观测数据指导艺术元素的设计,例如使用从蓝色到红色的渐变色彩来表示温度上升,也有助于科学数据的可视化呈现。
该方法的改进可能包括从开放获取的图像数据库中获取浮游植物的显微图像,以及使用除显微镜之外的其他浮游植物成像系统进行摄影成像(例如 Imaging Flow-Cytobot)。此外,显微图像和科学数据可采用日尺度的浮游植物计数与...
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作者声明无利益冲突。
本研究由美国国家科学基金会(OIA-1655221,OCE-1655686)和罗德岛海洋拨款项目(NA22-OAR4170123,RISG22-R/2223-95-5-U)提供资助。我们感谢多位船长提供的野外协助,以及自1970年以来参与数据采集的众多学生和研究人员。我们感谢Stewart Copeland和Georgia Rhodes开发了Vis-A-Thon项目,该项目创作了浮游生物壁画;同时感谢罗德岛设计学院的Rafael Attias在项目开发过程中提供的艺术指导。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| Adobe Illustrator | Adobe | 版本 23.0.6 | 免费替代软件包括:Inkscape、GIMP、Vectr、Vectornator |
| Eclipse E800 | Nikon | ECLIPSE Ni/Ci 直立显微镜 | 现已被 Eclipse Ni-U 取代 |
| 爱普生大幅面打印机 | Epson | SCT5475SR | |
| 重磅哑光纸 | Epson | S041596 | |
| RStudio | Rstudio, PBC | 版本 2022.07.1 | 任何统计分析软件均可满足需求 |
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申请许可以重复使用本 JoVE 文章的文本或图表
申请许可An erratum was issued for: Visualizing Oceanographic Data to Depict Long-term Changes in Phytoplankton. The Authors section was updated from:
Patricia S. Thibodeau1
Jongsun Kim2
1Graduate School of Oceanography, University of Rhode Island
2School of Earth, Environmental and Marine Sciences, The University of Texas - Rio Grande Valley
to:
Patricia S. Thibodeau1
Jongsun Kim2
1School of Marine and Environmental Programs, University of New England
2School of Earth, Environmental and Marine Sciences, The University of Texas - Rio Grande Valley