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可视化海洋学数据以描述浮游植物的长期变化

DOI:

10.3791/65571

⸱

July 28th, 2023

 , 
1Graduate School of Oceanography, University of Rhode Island, 2School of Earth, Environmental and Marine Sciences, The University of Texas - Rio Grande Valley

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Erratum

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Formal Correction: Erratum: Visualizing Oceanographic Data to Depict Long-term Changes in Phytoplankton
Posted by JoVE Editors on 1/01/1970. Citeable Link.

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

Summary

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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

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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

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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

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Protocol

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1. 将浮游植物图像转换为矢量图形

  1. 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 spp.。图像是用光学显微镜拍摄的。
  2. 打开用于本研究的特定软件矢量图形编辑器或插画器（请参阅 材料表）。矢量图形软件在手稿中被进一步提及为插画家。
  3. 通过从计算机打开文件或将其拖放到新工作区中，将.JPG或.PNG显微图像放入 Illustrator 工作区。
  4. 转到 "查看">"显示透明度网格 "以显示指示透明度的棋盘背景。
  5. 单击下拉菜单 中的"窗口">"图像跟踪 "以打开"图像跟踪"窗口。
  6. ....

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Results

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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 峰以及添加的文本框反映在最终产品中，以强调 chl a 数据集的不同组件（图 2）。

对纳拉甘西特湾生态相关的浮游植物分类群的分析显示，随着时间的推移，浮游植物的丰度范围很广。尽管HAB分类群、Dinophysis spp.和Tripos spp.（以前称为Ceratium）有所减少，但这种变化往往掩盖了三十年间分类群的任何统计学显着.......

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Discussion

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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chl a 如何按十年下降。对于浮游植物丰度，某些分类群的平均浓度在几十年内变化，因此，与另一个平均丰度较低的面板相比，在特定十年中观察到的分类群丰度越高，该分类群的图形就越多。使用观测数据来告知艺术元素，例如从蓝色到红色的颜色渐变来表示温度升高，也有助于可视化这些科学数据。

该方法的修改可能包括从开放获取图像库中获取浮游植物的显微图像，以及利用显微镜以外的其他浮游植物成像系统（例如，成像流式细胞机器人）拍摄摄影图像。此外，对于较短的时间序列数据集，微观图像和科学数据可以包括每日浮游植物计数和图像，而不是几十年，以及浮游动物图像，以揭示食物网的相互作用。最后，除了通过渐变背景显示的说明性.......

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Disclosures

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作者没有利益冲突需要声明。

Acknowledgements

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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。

....

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Adobe IllustratorAdobe23.0.6版免费替代品包括： Inkscape、GIMP、Vectr、Vectornator
Eclipse E800尼康ECLIPSE Ni/Ci 正置显微镜现在由 Eclipse Ni-U Epson
大幅面打印机EpsonSCT5475SR
重型哑光纸EpsonS041596
RStudioRstudio、PBC版本 2022.07.1任何统计软件工具都足够了

References

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  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 Ecosyste....

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