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Visualisierung ozeanographischer Daten zur Darstellung langfristiger Veränderungen des Phytoplanktons

DOI:

10.3791/65571

July 28th, 2023

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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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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

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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

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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 Managemen....

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Protocol

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1. Phytoplanktonbilder in Vektorgrafiken umwandeln

  1. 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.
  2. Öffnen Sie einen speziellen Software-Vekto....

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Results

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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 Som.......

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Discussion

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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 Ph.......

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Disclosures

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Die Autoren haben keine Interessenkonflikte zu deklarieren.

Acknowledgements

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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.

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Adobe IllustratorAdobeVersion 23.0.6Kostenlose Alternativen umfassen: Inkscape, GIMP, Vectr, Vectornator
Eclipse E800NikonECLIPSE Ni/Ci Upright MikroskopJetzt ersetzt von Eclipse Ni-U
Epson GroßformatdruckerEpsonSCT5475SR
Heavy MattePaper EpsonS041596
RStudioRstudio, PBC-Version2022.07.1Jedes statistische Software-Tool reicht aus

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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Phytoplankton VisualizationOceanographic Time SeriesPlankton Community ShiftsLong Term Plankton DataHarmful Algal BloomsPlankton Imaging TechnologyChlorophyll A BiomassVector Graphic ConversionClimate Change EffectsNarragansett Bay

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