Summary
Burada, 60 yıl boyunca fitoplankton taksonlarında ve biyokütlede meydana gelen değişimlerin görselleştirilmesini sağlamak için fitoplankton mikroskobik görüntülerini vektör grafiklerine ve tekrarlayan desenlere dönüştürmek için bir protokol sunuyoruz. Bu protokol, küresel olarak diğer plankton zaman serileri ve veri kümeleri için kullanılabilecek bir yaklaşımı temsil eder.
Abstract
Oşinografik zaman serileri, ekosistemlerdeki çevresel süreçler hakkında önemli bir bakış açısı sağlar. Narragansett Körfezi, Rhode Island, ABD'deki Narragansett Körfezi Uzun Vadeli Plankton Zaman Serisi (NBPTS), dünyadaki türünün en uzun plankton zaman serilerinden birini (1959'dan günümüze) temsil ediyor ve bir su ekosistemi içindeki uzun vadeli değişimi görselleştirmek için eşsiz bir fırsat sunuyor. Fitoplankton, Narragansett Körfezi de dahil olmak üzere çoğu deniz sisteminde besin ağının temelini temsil eder. Bu nedenle, kıyı okyanusunda yaşayan 2,4 milyar insana önemlerini iletmek çok önemlidir. NBPTS'den toplanan fitoplanktonun mikroskobik görüntülerini zaman içinde tekrarlayan görsel desenlere uydurulabilecek vektör grafiklerine dönüştürmek için Adobe Illustrator'ı kullanarak fitoplanktonun çeşitliliğini ve büyüklüğünü görselleştirmek amacıyla bir protokol geliştirdik. Sayısal olarak bol olan taksonlar veya zararlı alg patlaması taksonları, Pseudo-nitzschia spp. gibi ekonomik ve sağlık tehditleri oluşturanlar görüntü dönüştürme için seçildi. Daha sonra, toplanan onlarca yıllık veriler (1970'ler, 1990'lar ve 2010'lar) için göreceli bolluklarına dayalı olarak çeşitli fitoplankton görüntülerinin kalıpları oluşturuldu. Fitoplankton biyokütlesinin on yıllık modelleri, her on yılın ana hatlarını bilgilendirirken, Narragansett Körfezi'nde gözlemlenen uzun vadeli bir sıcaklık artışını ortaya çıkarmak için maviden kırmızıya bir arka plan renk gradyanı kullanıldı. Son olarak, zaman içinde fitoplankton bolluğundaki potansiyel değişiklikleri göstermek için tekrar eden fitoplankton desenleriyle büyük, 96 inç x 34 inç paneller basıldı. Bu proje, sanat eserinin kendisindeki gerçek zamanlı seri verilerinden (örneğin, fitoplankton biyokütlesi ve bolluğu) yararlanırken, tipik olarak çıplak gözle görülemeyen fitoplankton biyokütlesindeki gerçek değişimlerin görselleştirilmesini sağlar. Veri görselleştirme, iletişim, eğitim ve sosyal yardım çabaları için diğer birçok plankton zaman serisi için kullanılabilecek bir yaklaşımı temsil eder.
Introduction
Fitoplanktonlar, sucul ekosistemlerdebesin ağının tabanını temsil eden birincil üreticilerdir 1,2. Fitoplankton izleme programları, deniz ekosistemlerindeki mevcut ve gelecekteki değişiklikleri belirlemenin anahtarı olsa da, destekleri zamanla azalmaktadır 3. Nispeten kısa üretim süreleri ve sınırlı hareketlilikleri nedeniyle, fitoplanktonlar iklim değişikliğine özellikle duyarlıdır ve bu da onları zaman serisi izlemede önemli bir araç haline getirir. Fitoplankton zaman serileri, kaynak mevcudiyetinin ekosistem tabanlı yönetimini bilgilendirmek ve deniz ısı dalgaları gibi epizodik olaylar için bağlam sağlamak için de önemlidir4. Kısa vadeli zaman serileri, yıllar konusunda, fitoplankton topluluğu ardıllığı ve mevsimsel dinamikler hakkında fikir verirken (örneğin, ref.5,6), Bermuda Atlantik Zaman Serisi (BATS) ve Hawaii Okyanus Zaman Serisi (HOTS) Programları gibi uzun vadeli zaman serileri, yirmi yıldan fazla bir süreyi kapsar ve uzun vadeli eğilimlerin tespit edilmesini sağlar 7,8. Bu tür çalışmalar, dinamik deniz ortamlarında uzun vadeli ekosistem değişiminin tam olarak anlaşılması için yüksek oranda çözülmüş bir fitoplankton kaydının yararını ve önemini göstermektedir. Ayrıca, çıplak gözle görülemeyen fitoplanktondaki bu değişiklikleri görselleştirmek ve iletmek, balık ve balinalar gibi büyük ve kolayca görülebilen organizmalara göre daha zordur. Bilgisayar görselleştirmeleri, karmaşık veri kümelerini keşfetmek için bir teknik sunar9 ve geliştirilmiş açıklayıcı grafikler hazır hale gelmektedir (örneğin, Entegrasyon ve Uygulama Ağı, Maryland Üniversitesi Çevre Bilimleri Merkezi). Bununla birlikte, burada atıfta bulunulanlar da dahil olmak üzere, fitoplankton ekolojisindeki çoğu çalışma, sonuçları yalnızca genel izleyicilere erişilebilirliklerini azaltan veri grafikleri olarak sunmaktadır. Fitoplanktonların çoğu deniz sisteminde besin ağının temelini temsil ettiği göz önüne alındığında, kıyı okyanusunda yaşayan yaklaşık 2,4 milyar insana önemlerini iletmek kritik öneme sahiptir10. Burada, bir fitoplankton izleme programı tarafından toplanan fitoplanktonun çeşitliliğini ve büyüklüğünü görselleştirmek amacıyla bir protokol geliştirdik.
Narragansett Körfezi Plankton Zaman Serisi (NBPTS), iklim bağlamında küresel değişimin fitoplankton bolluğu, mevsimsellik ve fenoloji (yaşam öyküsü) üzerindeki etkileri hakkında uzun vadeli 60+ yıllık (1959'dan günümüze) bir bakış açısı sağlar. Narragansett Körfezi (NBay), ABD Kuzeydoğu Sahanlığı ve Kuzeybatı Atlantik'in daha geniş sistemlerine bağlı bir kıyı halicidir ve üretimi, kıyı ABD boyunca balıkçılık ve insan kullanımı için önemli etkilere sahiptir.11. NBay, bölgede uzun süreli (1950-2015) ısınma sularının yanı sıra besin maddelerindeki değişimler ve su berraklığında artış yaşayan oldukça mevsimsel bir sistem olarak kabul edilir12,13. Ek olarak, kısmen atık su arıtma tesislerindeki yükseltmelere atfedilen çözünmüş inorganik nitrojendeki antropojenik düşüşlerle ilgili olarak üst NBay'de fitoplankton biyokütlesinde bir düşüş meydana gelmiştir12. Fitoplankton taksonlarındaki değişimler, özellikle zararlı alg patlamaları (HAB'ler) da NBay'de meydana gelmektedir. ABD'nin batı kıyısı boyunca yükselen bölgelerde yaygın toksik çiçekler üreten Pseudo-nitzschia spp., 2016 ve 2017'de NBay tarihinde ilk kez kayda değer kabuklu deniz hayvanlarının kapanmasına yol açtı 14,15,16. Bu değişiklikleri farklı kitlelere iletmek, bilim okuryazarlığını artırmak ve fitoplankton izleme çalışmalarının sürekli desteğini teşvik etmek için önemlidir.
Bu projenin amacı, fitoplanktonun önemini genel izleyicilere iletmek ve geliştirmek için NBay'de meydana gelen fitoplankton taksonlarında ve biyokütlede meydana gelen gerçek değişimleri görselleştirmek için NBay'den fitoplanktonun mikroskobik görüntülerini ve NBPTS'den sentezlenen verileri kullanmaktı. NBPTS, (https://web.uri.edu/gso/research/plankton/) verilerinden yararlanmak için 60+ yıllık halka açık haftalık fitoplankton sayımları ve biyokütle sağlar. Nihai ürün, sanat eserinin içindeki zaman serisi verilerini (örneğin, fitoplankton biyokütlesi ve taksonları, sıcaklık) temsil eden plankton desenlerinden oluşan büyük bir duvar resmiydi. Bu yaklaşım, dünyadaki diğer birçok plankton zaman serisi için kullanılabilecek ve kısa vadeli, mevsimsel verilerle izleme programları için de uyarlanabilen bir görselleştirme yöntemini temsil eder. Bu protokolün uygulanmasının faydaları arasında veri görselleştirme, bilim iletişimi, eğitim ve yerel topluluklarla etkileşim çabalarının artırılması yer alıyor.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. Fitoplankton görüntülerinin vektör grafiklerine dönüştürülmesi
- Narragansett Körfezi Uzun Vadeli Plankton Zaman Serisinden (NBPTS) alınan fitoplankton mikroskobik görüntülerini .JPG, .PNG veya .PDF dosyaları olarak seçin (Şekil 1A).
NOT: Taksonlar arasında Thalassiosira nordenskioeldii, Thalassionema nitzschioides, Tripos spp., Odontella aurita, Skeletonema tür kompleksi, Chaetoceros diadema, Eucampia zodiacus, Dinophysis spp. ve Pseudo-nitzschia spp. bulunur. Görüntüler ışık mikroskobu ile çekildi. - Bu çalışma için kullanılan belirli bir yazılım vektör grafik düzenleyicisini veya illüstratörü açın (bkz. Vektör grafik yazılımı, makalede daha fazla illüstratör olarak belirtilmiştir.
- Bilgisayardan bir dosya açarak veya yeni bir çalışma alanına sürükleyip bırakarak illustrator çalışma alanına .JPG veya mikroskobik bir görüntü .PNG.
- Saydamlığı gösteren dama tahtası arka planını ortaya çıkarmak için Saydamlık Izgarasını Görüntüle > Göster'e gidin.
- Görüntü İzleme penceresini açmak için açılır menüdeki Görüntü İzleme Penceresi > üzerine tıklayın.
- Araç çubuğundaki Seçim aracına (siyah ok) tıklayın ve fitoplankton görüntüsüne tıklayın.
- Açılır menüden Nesne > Genişlet'e tıklayın.
- Fitoplanktonun etrafından kurtulmak için görüntünün arka plan kısımlarını tıklatıp seçmek için araç çubuğundaki Doğrudan Seçim aracını (beyaz ok) kullanın. Delete tuşuna basın.
- Görüntünün her arka plan bölgesi için tekrarlayın.
- Dosyayı .PNG dosya olarak kaydetmek için Dosya > Dışa Aktar'a tıklayın. Arka Plan Saydamlığı kutusunun seçili olduğundan emin olun.
- Arka planı kaldırılmış mikroskobik .PNG görüntüyü, dosyayı bilgisayardan açarak veya yeni bir çalışma alanına sürükleyip bırakarak illustrator'da yeni bir çalışma alanına yerleştirin.
- Görüntü İzleme penceresini açmak için açılır menüdeki Görüntü İzleme Penceresi > üzerine tıklayın.
- Image Trace (Görüntü İzleme) seçeneklerinin altında, Preset > Black and White Logo ve Mode > Black and White'ı (Siyah Beyaz) tıklatın.
- Görüntüyü iyileştirmek için Eşik'in yanı sıra Gelişmiş seçenekleri (yani Yollar, Köşeler ve Parazit) kullanın.
- Özellikler'in altında, vektörleştirmek için Genişlet'i seçin.
- Görünüm > Saydamlık Izgarasını Göster'i seçin.
- Vektör görüntüsüne tıklayın, ardından sağ tıklayın ve Grubu Çöz'ü seçin.
- Araç çubuğunda Doğrudan Seçim aracını (beyaz ok) seçin. Yalnızca boşluğun etrafına bir kutu sürükleyip çizin. Kaldırmak için sil tuşuna basın.
- Tüm boşluklar kaldırılana kadar tekrarlayın.
- Dosya > Farklı Kaydet'e tıklayın ve öğesini seçin. Vektör grafiği olarak kaydetmek için EPS.
- Fitoplankton taksonları için 1.1'den itibaren tekrarlayın (Şekil 1B).
2. Fitoplankton desenleri oluşturma
- 1970-1979 (1970'ler), 1990-1999 (1990'lar) ve 2010-2019 (2010'lar) arasındaki her taksonun ortalama bolluğunu belirlemek için NBPTS veri kümesindeki fitoplankton sayımı verilerini kullanın.
- İstatistiksel bir yazılım programında her on yıl için her fitoplankton taksonu için ortalama ± standart sapmasını 'mean() ve sd()' üzerine tıklayarak veya yazarak hesaplayın.
- İstatistiksel bir yazılım programında on yıllar arasındaki önemli farklılıkları test etmek için bir ANOVA kullanmak için tıklayın veya 'aov()' yazın.
NOT: Bazı türler (örneğin, Tripos spp., Chaetoceros diadema) 1990'larda yeterince büyük örneklem boyutlarına sahip değildir. Bu durumda, 1970'lerdeki ortalama bollukları 2010'larla karşılaştırmak için bir istatistiksel yazılım programına tıklayın veya 't.test()' yazın. - Araç çubuğundaki 'Çalışma Yüzeyi aracını' (kare) kullanarak tıklayın ve bu çalışmada kullanılan belirli bir illüstratörün yeni bir çalışma alanında yeni bir Çalışma Yüzeyi oluşturun.
- Aynı boyutta üç özdeş Çalışma Yüzeyi oluşturun. Özellikler > Dönüştür içinde boyutu ayarlayın.
NOT: Bu proje için, fitoplankton görüntüleri için çalışma yüzeyleri 1224 piksele 545 piksel idi. - Sürükleyip bırakın. Farklı fitoplankton taksonlarının EPS dosyalarını üç Çalışma Yüzeyine yerleştirin.
- Tek bir fitoplanktonun etrafına bir kutu çizmek için Doğrudan Seçim aracını (beyaz ok) kullanarak fitoplanktonu, on yılı temsil eden farklı renklerle renklendirin.
- Özellikler altında, Doldur'u seçin ve ardından renk paletinden istediğiniz renge tıklayın. Vektörü doldurmak için enter tuşuna basın.
- Belirli bir fitoplanktonu vurgulamak için Seçim Aracı'nı (siyah ok) kullanın, ardından Düzenle > Kopyala ve Düzenle > Yapıştır'ı seçin.
- Her bir fitoplankton vektörünü, otuz yılın her biri için 2.2'de belirlendiği gibi veri kümesindeki her bir taksonun nispi oranlarına dayalı olarak niteliksel olarak yapıştırın (Şekil 1C).
NOT: Her paneldeki fitoplankton bolluğu, Tablo 1'in niteliksel bir temsilidir. Örneğin, 2010'larda 1990'lara göre daha fazla Pseudo-nitzschia spp. bolluğu gözlemlenirse, 2010 çalışma yüzeyine 1990 çalışma yüzeyinden daha fazla Pseudo-nitzschia grafiği kopyalayın. - Otuz yılın her biri için bir renk örneği fitoplankton deseni oluşturmak için Nesne > Desen > Yap'ı seçin.
3. Fitoplankton biyokütlesi ve sıcaklık verilerinin birleştirilmesi
- İstatistiksel bir yazılım programında her on yılın her haftası için ortalama klorofil a'yı (chl a, fitoplankton biyokütlesi için proxy) hesaplamak için tıklayın veya 'mean()' yazın.
- Ortalama ondalık biyokütlenin (bağımlı değişken) her haftaya (bağımsız değişken) göre grafiğini çıkarmak için bir istatistiksel yazılım programına tıklayın veya 'plot()' yazın ve Grafiği .JPG veya .PNG olarak kaydet'e tıklayın.
- Dosyayı bilgisayardan açarak veya yeni bir çalışma alanına sürükleyip bırakarak ondalık bir biyokütle figürünün .JPG veya .PNG birini illustrator çalışma alanına yerleştirin.
- Üç chl a mevsimsel döngüsünün her birini vektörleştirmek için 1.3 ila 1.8 arasındaki adımları tekrarlayın.
- Saydamlığı gösteren dama tahtası arka planını ortaya çıkarmak için Saydamlık Izgarasını Görüntüle > Göster'e gidin.
- Görüntü İzleme penceresini açmak için açılır menüdeki Görüntü İzleme Penceresi > üzerine tıklayın.
- Araç çubuğundaki Seçim aracına (siyah ok) tıklayın ve resme tıklayın.
- Açılır menüden Nesne > Genişlet'e tıklayın.
- Araç çubuğundaki Doğrudan Seçim aracını (beyaz ok) kullanarak görüntünün arka plan kısımlarını tıklatıp seçin ve mevsimsel döngüyü gösteren çizginin etrafından kurtulun. Delete tuşuna basın. Şeklin her arka plan bölgesi için tekrarlayın.
- Dosyayı .PNG dosya olarak kaydetmek için Dosya > Dışa Aktar'a tıklayın. Arka Plan Saydamlığı kutusunun seçili olduğundan emin olun.
- Arka planı kaldırılmış .PNG figürü, dosyayı bilgisayardan açarak veya yeni bir çalışma alanına sürükleyip bırakarak kullanılan belirli bir illüstratörün yeni bir çalışma alanına yerleştirin.
- Görüntü İzleme penceresini açmak için açılır menüdeki Görüntü İzleme Penceresi > Görüntü İzleme'ye tıklayın.
- Özellikler'in altında, vektörleştirmek için Genişlet'i seçin.
- Görünüm > Saydamlık Izgarasını Göster'i seçin.
- Vektör görüntüsüne tıklayın, ardından sağ tıklayın ve Grubu Çöz'ü seçin.
- Araç çubuğunda Doğrudan Seçim aracını (beyaz ok) seçin. Yalnızca boşluğun etrafına bir kutu sürükleyip çizin. Kaldırmak için sil tuşuna basın.
- 1970'ler, 1990'lar ve 2010'lardaki satırların her biri için tüm boşluklar kaldırılana kadar tekrarlayın.
- Dosya > Farklı Kaydet'e tıklayın ve öğesini seçin. Her satırı ayrı bir vektör grafiği olarak kaydetmek için EPS.
- Araç çubuğundaki 'Çalışma Yüzeyi aracını' (kare) kullanarak tıklayarak sürükleyin ve yeni bir illustrator çalışma alanında yeni bir Çalışma Yüzeyi oluşturun.
- Aynı boyutta üç özdeş Çalışma Yüzeyi oluşturun. Özellikler > Dönüştür içinde boyutu ayarlayın.
NOT: Bu proje için boyutlar 1224 piksele 3456 pikseldir. - Chl a'dan birini sürükleyip bırakın. EPS dosyalarını sırasıyla üç Çalışma Yüzeyi'nden birine ekleyin.
- 'Yapışkan not simgesine' tıklayarak yeni bir Katman oluşturun.
- Araç çubuğundaki Dikdörtgen aracıyla yeni katmanın içinde bir dikdörtgen oluşturun.
- Araç çubuğundaki Degrade aracını kullanarak dikdörtgeni açık mavi bir gradyanla doldurun.
- Vektörleştirilmiş eğilim çizgisini kopyalayın ve içinde dikdörtgen bulunan katmana ekleyin.
- Trend çizgisine iliştirilmiş bir kutu oluşturmak için araç çubuğundaki 'Çizgi Segmenti' aracını kullanın. Çizgileri düz ve hizalı yapmak için shift tuşunu basılı tutun.
- Kontrol tuşuna basın ve katman içindeki çizgiler, dikdörtgen ve trend çizgisi dahil olmak üzere tüm bileşenleri seçin.
- Nesne > Kırpma Maskesi'ni seçin > Make'i seçin. Bu, şeklin üst dolgusunu kaldıracaktır.
- Şekli, 2.11'den itibaren renk örneği olarak kaydedilen fitoplankton deseniyle doldurun.
- Bu işlemi otuz yılın her biri için tekrarlayın.
- 3.9 ve 3.10 adımlarını tekrarlayarak, üç ondalık panel boyunca ısınan su sıcaklığını temsil etmek için kırmızıdan maviye renk gradyanı ile renklendirilmiş bir dikdörtgen oluşturun.
- Nesneye sağ tıklayın ve fitoplankton desenlerinin arkasına geri taşıyın.
4. Fitoplankton panellerine detay ekleme
- Fotoğraflanan fitoplanktonun görüntülerini fitoplankton desenlerine eklemek için Aç'ı seçin ve burada kullanılan illüstratörde açmak için görüntü dosyasına tıklayın.
- Araç çubuğundan Elips aracıyla bir daire oluşturun ve fitoplankton görüntüsünün üzerine yerleştirin.
- Hem şekli hem de görüntüyü seçmek için shift tuşunu basılı tutun, ardından şekli görüntüyle doldurmak için menüde Nesne > Kırpma Maskesi > Yap'a tıklayın.
- Seçilmiş fitoplankton görüntüleri için tekrarlayın ve açıklayıcı fitoplanktonu yakınlaştıran bir büyüteç gibi görünmek için otuz yıl boyunca dağıtın (Şekil 1D).
NOT: 1.3'ten 1.8'e kadar olan adımlar, chl'nin mevsimsel döngülerinin okyanus dalgaları gibi görünmesini sağlamak için panellere teknelerin ve kuşların sanatsal unsurlarını eklemek için tekrarlanabilir. - On yıllık çalışma yüzeylerinin her birinde bir metin kutusu oluşturmak için araç çubuğundaki 'Dikdörtgen aracını' kullanın.
- Her on yıl hakkında bilgilendirici metni tıklayıp yazmak için 'Yazım aracını' (T) kullanın. Her on yılın en üstüne on yılın adıyla metin ekleyin ve üç panelin her birinin altına karşılık gelen mevsimlerin adlarını ekleyin.
- Çalışma alanını illustrator'a kaydedin.
5. Duvar resmi üretimi
- Kaydedilen illustrator dosyasını içe aktarın ve yalnızca tamamlanan otuz on yılı içe aktarmayı seçin. Tümünü seçin ve .PDF dosyası olarak dışa aktarın.
- Üç ondalık çalışma yüzeyini 96 inç x 34 inç panellere ölçeklendirmek için plankton desen .PDF dosyasını Geniş Formatlı Çizici ile açın.
- Panelleri Ağır Matter Kağıda yazdırın ve asılı donanımla kurun.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Sonuçlar, 1970'lerden 1990'lara ve 2010'lara kadar fitoplankton biyokütlesinde bir düşüşü belgelemektedir (Şekil 1). Tüm on yıllar, klorofil a (chl a) konsantrasyonunda iki modlu bir zirve sergiledi, ilk zirve kışın ve ikincisi yaz aylarında meydana geldi. 1970'ler, kışın yaza göre daha yüksek ortalama chl a sergiledi. Tersine, 1990'lar kışın yaza göre daha düşük chl a gösterdi. 2010'lar, kışın yaza göre daha yüksek bir ortalama chl a konsantrasyonuna geri döndü. Bu sonuçlar, panellerdeki farklı chl a tepe noktaları ve chl a veri kümesinin farklı bileşenlerini vurgulamak için eklenen metin kutuları aracılığıyla nihai ürüne yansıtılır (Şekil 2).
Narragansett Körfezi'nden ekolojik olarak ilgili fitoplankton taksonlarının analizi, zaman içinde bol miktarda geniş bir yelpaze ortaya çıkardı. Bu varyasyon, HAB taksonları, Dinophysis spp. ve Tripos spp. (daha önce Ceratium olarak anılıyordu) azaldı (Tablo 1). Buna karşılık, Thalassiosira nordenskioeldii ve Skeletonema spp. artmıştır (Tablo 1). Eucampia zodiacus gibi diğer taksonlar bol miktarda salındı (Tablo 1). Bu sonuçlar, 1970'ler ve 1990'lara kıyasla 2010'larda daha fazla E. zodiacus görüntüsünün artması ve gerçek türleri izleyiciler için 'gerçek hayata' getirmek için E. zodiacus'un üst üste bindirilmiş mikroskobik görüntüsü ile nihai üründe gösterilmiştir (Şekil 2 ve 3).
| Takson Adı | Tür | 1970-79 Ortalama ± SD (L-1 Hücreleri) | 1990-99 Ortalama ± SD (L-1 Hücreleri) | 2010-19 Ortalama ± SD (L-1 Hücreleri) | p-değeri |
| Yalancı nitzschia spp. | Diyatom | 3701 ± 18235 | 5123 ± 24396 | 12919 ± 58632 | > 0.05 |
| Thalassionema nitzschioides | Diyatom | 81797 ± 245710 | 22909 ± 59246 | 62656 ± 292940 | > 0.05 |
| Tripos türleri. | Dinoflagellat | 1933 ± 703 | 500 ± 706 | 841 ± 353 | < 0.001 |
| Eucampia zodiacus | Diyatom | 27266 ± 27675 | 7500 ± 2121 | 90764 ± 181415 | > 0.05 |
| Thalassiosira nordenskioeldii | Diyatom | 76800 ± 150545 | 27000 ± 28284 | 362411 ± 376064 | 0.008 |
| Odontella aurita | Diyatom | 5571 ± 8541 | 5000 ± 2645 | 17750 ± 23485 | > 0.05 |
| Chaetoceros diadema | Diyatom | 103027 ± 239802 | 18000 ± 0 | 40402 ± 46128 | > 0.05 |
| İskeletonema spp. | Diyatom | 2457847 ± 7814228 | 1884674 ± 4888589 | 1349184 ± 3732765 | 0.003 |
| Dinophysis spp. | Dinoflagellat | 5166 ± 8983 | 1978 ± 1840 | 2331 ± 2504 | < 0.001 |
Tablo 1: Fitoplankton sayımları. Her on yıl için her takson için ortalama (L-1 hücreleri) ve fitoplankton konsantrasyonlarının standart sapması. Tip, fitoplanktonun diatom mu yoksa dinoflagellat olarak mı sınıflandırıldığını belirtir. 1990'larda düşük örneklem büyüklüğünün mevcut olduğu otuz yıl (ANOVA) veya iki (t-testi) arasında ortalama bollukta istatistiksel olarak anlamlı farklılıkları test etmek için ANOVA veya t-testi yapıldı (yani, Tripos spp., Eucampia zodiacus, Thalassiosira nordenskioeldii, Odontella aurita ve Chaetoceros diadema). Önemli p değerleri α = 0.05 olarak belirlenir ve kalın olarak gösterilir.
Şekil 1: Metodoloji şeması. A) Mikroskobik görüntüyü vektör açıklayıcı bir grafiğe dönüştürün, B) Her on yıl için (1970'ler, 1990'lar, 2010'lar) tekrarlayan desen oluşturun, C) Desen şekillerini bildirmek için ondalık klorofil verilerini kullanın. Artan su sıcaklığını temsil etmek için arka planı maviden kırmızıya renk şemasıyla doldurun ve D) Açıklayıcı grafikler oluşturmak için kullanılan fitoplanktonun desenlerindeki ve mikroskobik görüntülerindeki farklı özellikleri bildirmek için metin ekleyerek ürünü sonlandırın. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 2: Tamamlanmış görselleştirme. İllüstrasyonda yapılan son fitoplankton görselleştirmesi. Taksonlar arasında Thalassiosira nordenskioeldii, Thalassionema nitzschioides, Tripos spp., Odontella aurita, Skeletonema tür kompleksi, Chaetoceros diadema, Eucampia zodiacus, Dinophysis spp. ve Pseudo-nitzschia spp. bulunur. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 3: Tamamlanmış sanat eseri. A) 1970'ler, B) 1990'lar ve C) 2010'lar için basılı versiyonun yanı sıra illüstratörde yapılan nihai fitoplankton görselleştirmesi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Protokolün kritik adımları, fitoplanktonların mikroskobik görüntülerinin elde edilmesini ve bunların vektör grafiklerine dönüştürülmesini içerir. Çıplak gözle fark edilemeyen fitoplankton görüntülerinin duvar üzerinde büyüteç olmadan görülebilecek büyüklükte yapılması, izleyici için hayata geçirilmesine yardımcı olur. Bu duvar resmini sadece bir sanat eseri olarak değil, aynı zamanda bir veri görselleştirme yöntemi olarak gerçekleştirmek için, gözlemlenen verileri projeye dahil etmek önemlidir. Fitoplankton duvar resmi söz konusu olduğunda, on yıla göre ortalaması alınan klorofil a (chl a) yıllık döngüleri gerçek verileri temsil eder ve farklı panellerde chl a'nın on yıl boyunca nasıl azaldığını gösterir. Fitoplankton bolluğu için, belirli taksonların ortalama konsantrasyonları on yıllar arasında değişmiştir, bu nedenle, belirli bir on yılda gözlemlenen bir taksonun daha yüksek bolluğu, daha düşük ortalama bolluğa sahip başka bir panele kıyasla, ondalık panele kopyalanan bu taksonların daha fazla grafiğine sahip olacaktır. Sıcaklık artışlarını temsil etmek için maviden kırmızıya bir renk gradyanı gibi sanatsal unsurları bilgilendirmek için gözlemlenen verileri kullanmak, bu bilimsel verilerin görselleştirilmesine de yardımcı olur.
Yöntemin modifikasyonları, açık erişimli görüntü havuzlarından fitoplanktonun mikroskobik görüntülerinin elde edilmesini ve ayrıca bir mikroskobun yanı sıra fotoğrafik görüntüler için diğer fitoplankton görüntüleme sistemlerinin kullanılmasını içerebilir (örneğin, Görüntüleme Akışı-Sitobot). Ayrıca, mikroskobik görüntüler ve bilimsel veriler, daha kısa zaman serisi veri kümeleri için on yıllar yerine günlük fitoplankton sayımlarını ve görüntülerini ve ayrıca gıda ağı etkileşimlerini ortaya çıkarmak için zooplankton görüntülerini içerebilir. Son olarak, her on yıl için kaydedilen ortalama sıcaklıklar, gradyan arka planında gösterilen açıklayıcı değişikliklere ek olarak, sıcaklıktaki değişiklikleri ölçmek için panellere veya panellerin altına yakın çizilen bir trend çizgisine dahil edilebilir. Sınırlamalar, bu bilimsel verilerin fiziksel sanat eserinin sınırları içinde ölçeklendirilmesi için sorun gidermenin yanı sıra büyük panellere baskı için enstrümantasyon elde etmeyi içerir. Arka plan renginin, zaman içinde fitoplankton bolluğundaki değişiklikleri belirgin bir şekilde ortaya çıkaracak kadar şeffaf olmasını sağlamak da önemlidir, bu da basılana kadar ayırt edilmesi zor olabilir. Son olarak, Adobe Illustrator, belirli kullanıcılar için erişilebilirliği sınırlayabilen tescilli bir yazılımdır, ancak ücretsiz yazılım illüstrasyon programları mevcuttur (örneğin, Inkscape, GIMP, Vectr, Vectornator). Bu ücretsiz programlarda fitoplankton duvar resimleri üretmek için protokolün uyarlanması, erişilebilirliği artırmak için gelecekteki yararlı çalışmaları temsil eder.
Fitoplanktonların hemen hemen tüm deniz sistemlerinde besin ağının temelini temsil ettiği göz önüne alındığında, bunların önemini iletmek çok önemlidir; Bununla birlikte, fitoplankton ekolojisindeki çoğu çalışma, sonuçları yalnızca genel izleyicilere erişilebilirliklerini azaltan veri grafikleri olarak sunmaktadır. Burada sunulan fitoplankton duvar resminin geliştirilmesine ilişkin protokol, bilimsel verilerin sanatsal bir mercekle görselleştirilmesinin etkisini göstermektedir17. Bu duvar resminin analizi sayesinde izleyici, 1970'lerden bu yana Narragansett Körfezi'nde (NBay) fitoplankton biyokütlesinin azaldığını görebilir. Bu düşüş, NBay13'te deniz suyu sıcaklığında uzun vadeli artışların olduğu bir dönemde meydana gelir. Deniz suyu sıcaklıklarının ısınmasıyla birlikte plankton topluluklarında (yani zooplankton) benzer değişimler, NBay gibi büyük bir insan nüfusunu destekleyen San Francisco Körfezi Halici'nde degözlemlendi 18,19. Bu yaklaşım, dünya çapında San Francisco Körfezi Halici gibi diğer birçok plankton zaman serisi için kullanılabilecek bir görselleştirme yöntemini temsil eder.
Uzak bir bakışta, panellerin şekli ve rengi zamanla değişir. Panelleri daha yakından inceleyerek, fitoplankton desenleri, farklı taksonların bolluğu ve biyokütlesindeki değişimleri yansıtmaktadır. Sanat ve bilim dünyalarının çarpıştığı yer burasıdır, çünkü bilimsel desenler duvar resminde gösterilen gerçek desenlerdir. Fitoplankton verilerini sanat yoluyla görselleştirerek su yüzeyinde görünenden çok daha fazlası olduğu açıktır.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Yazarların beyan edecek herhangi bir çıkar çatışması yoktur.
Acknowledgments
Bu araştırma Ulusal Bilim Vakfı (OIA-1655221, OCE-1655686) ve Rhode Island Sea Grant (NA22-OAR4170123, RISG22-R/2223-95-5-U) tarafından desteklenmiştir. Saha yardımı sağlayan çok sayıda kaptana ve 1970'ten beri veri toplayan birçok öğrenci ve araştırmacıya teşekkür ederiz. Plankton duvar resmini üreten Vis-A-Thon projesini geliştirdikleri için Stewart Copeland ve Georgia Rhodes'a ve proje geliştirme sırasındaki sanatsal rehberliği için Rhode Island Tasarım Okulu'ndan Rafael Attias'a teşekkür ederiz.
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
- Cloern, J. E., Jassby, A. D. Complex seasonal patterns of primary producers at the land-sea interface. Ecology Letters. 11 (12), 1294-1303 (2008).
- Cloern, J. E., Jassby, A. D. Patterns and Scales of Phytoplankton Variability in Estuarine-Coastal Ecosystems. Estuaries and Coasts. 33 (2), 230-241 (2010).
- Hays, G. C., Richardson, A. J., Robinson, C. Climate change and marine plankton. Trends in Ecology & Evolution. 20 (6), 337-344 (2005).
- Harvey, C. J., et al. The importance of long-term ecological time series for integrated ecosystem assessment and ecosystem-based management. Progress in Oceanography. 188, 102418 (2020).
- Leeuwe, M. A., et al. Annual patterns in phytoplankton phenology in Antarctic coastal waters explained by environmental drivers. Limnology and Oceanography. 65 (7), 1651-1668 (2020).
- Hunter-Cevera, K. R., et al. Physiological and ecological drivers of early spring blooms of a coastal phytoplankter. Science. 354 (6310), 326-329 (2016).
- Church, M. J., Lomas, M. W., Muller-Karger, F. Sea change: Charting the course for biogeochemical ocean time-series research in a new millennium. Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography. 93, 2-15 (2013).
- Bates, N. R., Johnson, R. J. Acceleration of ocean warming, salinification, deoxygenation and acidification in the surface subtropical North Atlantic Ocean. Communications Earth & Environment. 1 (1), 33 (2020).
- Wolanski, E., Spagnol, S., Gentien, P., Spaulding, M., Prandle, D.
- United Nations. Factsheet: People and Oceans (2017). , The Ocean Conference. New York. https://www.un.org/sustainabledevelopment/wp-content/uploads/2017/05/Ocean-fact-sheet-package.pdf (2017).
- Oviatt, C. A. The changing ecology of temperate coastal waters during a warming trend. Estuaries. 27 (6), 895-904 (2004).
- Oviatt, C., et al. Managed nutrient reduction impacts on nutrient concentrations, water clarity, primary production, and hypoxia in a north temperate estuary. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 199, 25-34 (2017).
- Fulweiler, R. W., Oczkowski, A. J., Miller, K. M., Oviatt, C. A., Pilson, M. E. Q. Whole truths vs. half truths - And a search for clarity in long-term water temperature records. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 157, A1-A6 (2015).
- Trainer, V. L., et al. Pseudo-nitzschia physiological ecology, phylogeny, toxicity, monitoring and impacts on ecosystem health. Harmful Algae. 14, 271-300 (2012).
- Sterling, A. R., et al. Emerging harmful algal blooms caused by distinct seasonal assemblages of a toxic diatom. Limnology and Oceanography. 67 (11), 2341-2359 (2022).
- Roche, K. M., Sterling, A. R., Rynearson, T. A., Bertin, M. J., Jenkins, B. D. A Decade of Time Series Sampling Reveals Thermal Variation and Shifts in Pseudo-nitzschia Species Composition That Contribute to Harmful Algal Blooms in an Eastern US Estuary. Frontiers in Marine Science. 9, 889840 (2022).
- Li, Qi Data visualization as creative art practice. Visual Communication. 17 (3), 299-2222312 (2018).
- Cloern, J. E., et al. Projected Evolution of California's San Francisco Bay-Delta-River System in a Century of Climate Change. PLoS ONE. 6 (9), e24465 (2011).
- Bashevkin, S. M., et al. Five decades (1972-2020) of zooplankton monitoring in the upper San Francisco Estuary. PLOS ONE. 17 (3), e0265402 (2022).
