Das vorgestellte Protokoll zeigt die digitale Messung und Analyse kontinuierlicher blattphysiognomischer Merkmale auf fossilen Blättern, um das Paläoklima und die Paläoökologie mit Hilfe der digitalen Rekonstruktionsmethoden der Blattphysiognomie und der Blattmasse pro Fläche zu rekonstruieren.
Klima und Umwelt haben einen starken Einfluss auf die Größe, Form und Zahnigkeit (Physiognomie) der Blätter der Pflanzen. Diese Beziehungen, insbesondere bei holzigen, nicht-monokotylen Angiospermen, wurden genutzt, um blattbasierte Proxys für das Paläoklima und die Paläoökologie zu entwickeln, die zur Rekonstruktion alter terrestrischer Ökosysteme für die letzten ~120 Millionen Jahre der Erdgeschichte verwendet wurden. Da diese Zusammenhänge in lebenden Pflanzen dokumentiert wurden, sind sie außerdem wichtig für das Verständnis von Aspekten der Pflanzenevolution und der Reaktion von Pflanzen auf Klima- und Umweltveränderungen. Um diese Art von Analysen an modernen und fossilen Pflanzen durchführen zu können, muss die Blattphysiognomie mit einer reproduzierbaren Methode genau gemessen werden. Dieses Protokoll beschreibt eine computergestützte Methode zur Messung und Analyse einer Vielzahl von blattphysiognomischen Variablen in modernen und fossilen Blättern. Diese Methode ermöglicht die Messung von blattphysiognomischen Merkmalen, insbesondere Variablen in Bezug auf Blattzackungen, Blattfläche, Blattdissektion und Linearität, die im digitalen Blattphysiognomie-Proxy zur Rekonstruktion des Paläoklimas verwendet werden, sowie von Blattstielbreite und Blattfläche, die zur Rekonstruktion der Blattmasse pro Fläche, einem paläoökologischen Proxy, verwendet werden. Da diese digitale Methode zur Messung von Blattmerkmalen auf fossile und lebende Pflanzen angewendet werden kann, ist sie nicht auf Anwendungen im Zusammenhang mit der Rekonstruktion des Paläoklimas und der Paläoökologie beschränkt. Es kann auch verwendet werden, um Blattmerkmale zu erforschen, die für das Verständnis der Funktion der Blattmorphologie, der Blattentwicklung, der phylogenetischen Beziehungen von Blattmerkmalen und der Pflanzenevolution informativ sein können.
Blätter sind grundlegende Produktionseinheiten, die den Austausch von Energie (z. B. Licht, Wärme) und Materie (z. B. Kohlendioxid, Wasserdampf) zwischen der Pflanze und ihrer Umgebung erleichtern 1,2. Um diese Funktionen zu erfüllen, müssen die Blätter ihr eigenes Gewicht mechanisch gegen die Schwerkraft in ruhiger und windiger Luft abstützen 3,4. Aufgrund dieser intrinsischen Verbindungen spiegeln verschiedene Aspekte der Größe, Form und Zähigkeit von Blättern (Physiognomie) die Details ihrer Funktion und Biomechanik wider und geben Einblick in ihre Umgebung und Ökologie. Frühere Arbeiten haben die Beziehungen zwischen Blattphysiognomie, Klima und Ökologie in der modernen Welt quantifiziert, um Proxies zu ermitteln, die auf fossile Blattgemeinschaften angewendet werden können 5,6. Diese Stellvertreter bieten wichtige Möglichkeiten, das Paläoklima und die Paläoökologie zu rekonstruieren und tragen zu einem besseren Verständnis des komplexen Zusammenspiels zwischen verschiedenen Systemen des Planeten im Laufe seiner Geschichte bei. Dieser Artikel beschreibt die Methoden, die für die Verwendung von zwei Proxys erforderlich sind: 1) die Methode zur Rekonstruktion der Blattmasse pro Fläche zur Aufklärung der Paläoökologie und 2) die digitale Blattphysiognomie zur Rekonstruktion des Paläoklimas.
Die Trockenmasse der Blätter pro Fläche (MA) ist ein häufig gemessenes Pflanzenmerkmal sowohl in der Neo- als auch in der Paläobotanik. Der primäre Wert von MA, insbesondere für fossile Rekonstruktionen, besteht darin, dass es Teil des Blattökonomie-Spektrums ist, einer koordinierten Achse gut korrelierter Blattmerkmale, die die Photosyntheserate der Blätter, die Langlebigkeit der Blätter und den Nährstoffgehalt der Blätter nach Masseumfasst 7. Die Möglichkeit, MA aus Fossilien zu rekonstruieren, bietet ein Fenster in diese sonst unzugänglichen metabolischen und chemischen Prozesse und kann letztendlich nützliche Informationen über die ökologische Strategie und die Funktion des Ökosystems liefern.
Royer et al.5 entwickelten eine Methode zur Schätzung desM A von holzigen, nicht-monokotylen (Dikotyledonen) Angiospermen-Fossilblättern basierend auf der Fläche der Blattspreite und der Breite des Blattstiels. Theoretisch wirkt der Blattstiel als Ausleger, der das Gewicht des Blattes in der optimalen Positionhält 3,4. Die Querschnittsfläche des Blattstiels, die die wichtigste Komponente der Strahlstärke ausmacht, sollte daher stark mit der Masse des Blattes korrelieren. Durch die Vereinfachung der Form des Blattstiels in eine zylindrische Röhre kann die Querschnittsfläche des Blattstiels mit der Blattstielbreite im Quadrat dargestellt werden, was eine Schätzung der Blattmasse aus einem zweidimensionalen Fossil ermöglicht (für weitere Details siehe Royer et al.5). Die Blattfläche kann direkt gemessen werden. Zusammen ergibt sich die Blattstielbreite zum Quadrat dividiert durch die Blattfläche (d. h. die Blattstielmetrik; Tabelle 1) bietet einen guten Proxy für fossiles MA und ermöglicht Paläobotanikern den Einstieg in die moderne merkmalsbasierte Ökologie. Die Rekonstruktionsmethoden von MA wurden auch auf breitblättrige und gestielte Gymnospermen 5,8, krautige Angiospermen8 und Farne9 ausgeweitet, die Beziehungen ergaben, die sich von den für holzige Dikotyledonen-Angiospermen beobachteten Beziehungen und voneinander unterscheiden. Ein erweiterter Woody-Dicot-Datensatz und neue Regressionsgleichungen zur Rekonstruktion der Varianz und des Mittelwerts von MA auf Standortebene ermöglichen den Rückschluss auf die Vielfalt der Blattökonomie-Strategien und die am weitesten verbreiteten Strategien bei Woody-Dikotyledonen-Angiospermen in fossilen Floren10.
Der Zusammenhang zwischen physiognomischen Blattmerkmalen und ihrem Klima ist seit über einem Jahrhundert bekannt11,12. Insbesondere ist die Physiognomie der holzigen Dikotyledonen-Angiospermenblätter stark mit Temperatur und Feuchtigkeit korreliert13. Diese Beziehung bildete die Grundlage für zahlreiche univariate 14,15,16,17 und multivariate 6,18,19,20,21,22 Blattphysiognomische Proxies für das terrestrische Paläoklima. Sowohl univariate als auch multivariate blattphysiognomische Paläoklimamethoden wurden in den letzten ~120 Millionen Jahren der Erdgeschichte (Kreide bis Neuzeit) in großem Umfang auf angiospermendominierte fossile Floren auf allen Kontinenten angewendet23.
Zwei grundlegende Beobachtungen, die in den blattphysiognomischen Paläoklima-Proxies verwendet werden, sind 1) die Beziehung zwischen Blattgröße und mittlerem Jahresniederschlag (MAP) und 2) die Beziehung zwischen Blattzähnen (d.h. Ausstülpungen des Blattrandes) und der mittleren Jahrestemperatur (MAT). Insbesondere ist die durchschnittliche Blattgröße aller holzigen Dikotyledonen-Angiospermenarten an einer Lokalität positiv mit MAP korreliert, und der Anteil der holzigen Dikotyledonen-Angiospermenarten an einer Lokalität mit gezahnten Blättern korreliert zusätzlich zur Größe und Anzahl der Zähne negativ mit MAT 6,12,13,14,15,16,24.
Ein funktioneller Zusammenhang zwischen diesen Beziehungen zwischen Blattphysiognomie und Klima wird sowohl durch Theorie als auch durch Beobachtungen stark gestützt 1,2,25. Zum Beispiel bieten größere Blätter zwar eine größere photosynthetische Oberfläche, benötigen aber eine größere Unterstützung, verlieren mehr Wasser durch Transpiration und speichern aufgrund einer dickeren Grenzschicht mehr fühlbare Wärme 1,26,27. So sind größere Blätter in feuchteren, heißeren Umgebungen häufiger anzutreffen, da der Wasserverlust durch erhöhte Transpiration die Blätter effektiv kühlt und weniger problematisch ist. Im Gegensatz dazu reduzieren kleinere Blätter in trockeneren, heißen Klimazonen den Wasserverlust und vermeiden stattdessen eine Überhitzung, indem sie den spürbaren Wärmeverlust erhöhen28,29. Details darüber, welche Faktoren oder Kombinationen von Faktoren am stärksten zur Erklärung funktioneller Verknüpfungen beitragen, bleiben für andere Blattmerkmale rätselhaft. Zum Beispiel wurden mehrere Hypothesen vorgeschlagen, um die Beziehung zwischen Blattzähnen und MAT zu erklären, einschließlich Blattkühlung, effizienter Knospenpackung, verbesserter Unterstützung und Versorgung mit dünnen Blättern, Guttation durch Hydathoden und erhöhter Produktivität in der Frühsaison 30,31,32,33.
Die meisten blattphysiognomischen Paläoklima-Proxies beruhen auf einer kategorischen Teilung von Blattmerkmalen und nicht auf quantitativen Messungen kontinuierlicher Variablen, was zu mehreren potenziellen Mängeln führt. Der kategoriale Ansatz schließt die Einbeziehung detaillierterer Informationen aus, die durch kontinuierliche Messungen erfasst wurden und stark mit dem Klima korrelieren (z. B. Anzahl der Zähne, Blattlinearität), was die Genauigkeit der Paläoklimaschätzungen verringern kann 6,20,34. Darüber hinaus können in einigen der Bewertungsmethoden für Blattmerkmale die Merkmale, die kategorisch bewertet werden, mehrdeutig sein, was zu Problemen bei der Reproduzierbarkeit führt, und einige Merkmale haben nur begrenzte empirische Beweise, um ihre funktionelle Verbindung mit dem Klima 6,15,16,35,36 zu unterstützen.
Um diese Mängel zu beheben, schlugen Huff et al.20 vor, kontinuierliche Blattmerkmale in einer Methode zu messen, die als digitale Blattphysiognomie (DiLP) bekannt ist. Ein wesentlicher Vorteil von DiLP gegenüber früheren Methoden besteht darin, dass es sich auf Merkmale stützt, die 1) zuverlässig über alle Benutzer hinweg gemessen werden können, 2) von Natur aus kontinuierlich sind, 3) funktionell mit dem Klima verbunden sind und 4) eine phänotypische Plastizität zwischen den Vegetationsperioden aufweisen 6,37. Dies hat zu genaueren Schätzungen von MAT und MAP geführt als frühere blattphysiognomische Paläoklimamethoden6. Darüber hinaus trägt die Methode der unvollkommenen Natur des Fossilienbestands Rechnung, indem sie Schritte zur Berücksichtigung beschädigter und unvollständiger Blätter bereitstellt. Die DiLP-Methode wurde erfolgreich auf eine Reihe von fossilen Floren aus mehreren Kontinenten angewendet, die sich über einen großen Bereich der geologischen Zeiterstrecken 6,38,39,40,41,42.
Das folgende Protokoll ist eine Erweiterung des in früheren Arbeiten 5,6,20,34 beschriebenen Protokolls. Es werden die Verfahren erläutert, die notwendig sind, um das Paläoklima und die Paläoökologie aus fossilen Blättern von holzigen Dikotyledonen-Angiospermen unter Verwendung der DiLP-und MA-Rekonstruktionsmethoden zu rekonstruieren (siehe Tabelle 1 für eine Erläuterung der Variablen, die mit Hilfe dieses Protokolls gemessen und berechnet wurden). Darüber hinaus bietet dieses Protokoll Schritte zur Erfassung und Berechnung von Blattmerkmalen, die nicht in der DiLP-oder MA-Analyse enthalten sind, aber einfach zu implementieren sind und nützliche Charakterisierungen der Blattphysiognomie liefern (Tabelle 1). Das Protokoll folgt dem folgenden Format: 1) Abbildung fossiler Blätter; 2) digitale Blattvorbereitung, die in fünf mögliche Vorbereitungsszenarien unterteilt ist; 3) digitale Blattmessung, die in dieselben fünf möglichen Präparationsszenarien unterteilt ist; und 4) DiLP- und MA-Analysen unter Verwendung des R-Pakets dilp10.
Das Protokollfür MA-Rekonstruktionen ist in das DiLP-Protokoll eingebettet, da beide bequem nebeneinander vorbereitet und gemessen werden können. Wenn ein Benutzer nur an MA-Analysen interessiert ist, sollte er die in DiLP-Präparationsszenario 2 beschriebenen Präparationsschritte befolgen, unabhängig davon, ob der Blattrand verzahnt ist oder nicht, und die Messschritte, die nur die Messungen der Blattstielbreite, der Blattstielfläche und der Blattfläche beschreiben. Ein Benutzer kann dann die entsprechenden Funktionen im dilp R-Paket ausführen, das die MA-Rekonstruktionen ausführt.
1. Bildgebung fossiler Blätter
2. Digitale Vorbereitung
HINWEIS: Eine Abbildung der in diesen Protokollen verwendeten Terminologie der Blattarchitektur ist in Abbildung 1 dargestellt. Verwenden Sie den Entscheidungsbaum (Abbildung 2) und die bereitgestellten Beispiele (Abbildung 3), um zu bestimmen, welches Präparationsszenario auf das zu messende fossile Blatt anwendbar ist, und fahren Sie mit dem entsprechenden Abschnitt fort. Weitere Überlegungen in den Vorbereitungsschritten finden Sie in Tabelle 2 . Wenn das Blatt unter Szenario 1 oder 5 fällt, kann das Blatt nicht für quantitative Blattphysiognomiemessungen vorbereitet werden.
3. Digitale Messung
HINWEIS: Eine Tabelle mit einer Dateneingabevorlage wird als Zusatzdatei 1 bereitgestellt. Weitere Überlegungen zu den Messschritten finden Sie in Tabelle 3 . In den Szenarien 1 und 5 besteht der einzige erforderliche Schritt darin, den Status des Blattrandes in der Dateneingabetabelle aufzuzeichnen (Schritt 3.5).
4. Ausführen von Analysen in der R-Software
HINWEIS: Für die folgenden Schritte ist das R-Paket dilp11 erforderlich. Die Dateneingabetabelle wird in R eingelesen und vom Paket verwendet. Weitere Informationen finden Sie auf der Registerkarte Zusätzliche Anweisungen in der Dateneingabetabelle (Zusatzdatei 2). Das R-Skript kann die Analyse mehrerer Standorte gleichzeitig oder einer einzelnen Website unterstützen.
Ein zuvor veröffentlichter Datensatz von Messungen der Blattphysiognomie aus der frühen Eozän-Fossilienstätte McAbee im südlichen Zentrum von British Columbia wurde verwendet, um ein Beispiel für repräsentative Ergebnisse zu liefern, bei denen sowohl die Rekonstruktionsmethoden der digitalen Blattphysiognomie (DiLP) als auch der Blattmasse pro Fläche (MA) verwendet wurden (Lowe et al.38; Daten in Ergänzungsdatei 2). Die Stätte bietet die Möglichkeit, das Paläoklima und die Paläoökologie während des wärmsten Intervalls des Känozoikums (dem früheozänen Klimaoptimum) in einer Hochland- und Vulkanlandschaft zu rekonstruieren 38,45,46,47. Fossilienansammlungen wurden aus zwei getrennten Horizonten in einer Seesequenz namens H1 (28 cm dick) und H2 (27 cm dick) entnommen, die über einen engen Bereich der Stratigraphie mit Hilfe einer Volkszählungstechnik gepoolt wurde, wobei alle Exemplare, die einem Morphotyp zugeordnet werden konnten, gesammelt oder gezählt wurden38,48.
Die physiognomischen Daten der McAbee-Blätter bestanden die mit dilp_errors() gekennzeichneten Fehlerprüfungen, und sieben Ausreißer, die mit dilp_outliers() gekennzeichnet wurden, wurden doppelt überprüft, um sicherzustellen, dass die Werte eine echte Variation in den Daten darstellen und keinen methodischen Fehler darstellen. Die Daten wurden anschließend durch die Funktion dilp() laufen lassen, um das Paläoklima zu erzeugen, und die Funktion lma() für Rekonstruktionen der Blattmasse pro Fläche.
MA-Rekonstruktionen und die untere und obere Grenze ihrer 95%-Vorhersageintervalle sind in Tabelle 4 sowohl auf Art- als auch auf Standortebene unter Verwendung von Gleichungen von Royer et al.5 und Butrim et al.10 dargestellt. Die rekonstruierten Werte liegen im für moderne Landarten typischen Bereich von MA (30-330 g/m2)49. Unter Verwendung der in Royer et al.5 diskutierten Schwellenwerte haben die meisten Arten einen rekonstruiertenM A, der mit einer Blattlebensdauer von <1 Jahr (≤87 g/m2), einigen ~1 Jahr (88-128 g/m2) übereinstimmt, während keine typisch für >1 Jahr (≥129 g/m2) ist. Rekonstruktionen von Standort MEin Mittelwert und eine Varianz bei McAbee spiegeln die Prävalenz und Vielfalt der Blattwirtschaftsstrategien an einem Standortwider 10,50. Es gibt keine signifikanten Unterschiede zwischen dem Mittelwert und der Varianz zwischen H1 und H2, und daher gibt es keine Hinweise darauf, dass die Zusammensetzung und Vielfalt der Blattwirtschaftsstrategien zwischen den beiden Zeitpunkten variierte. Darüber hinaus waren die Site-Mean-Rekonstruktionen, die unter Verwendung der Gleichungen von Royer et al.5 und Butrim et al.10 vorgenommen wurden, sehr ähnlich.
Rekonstruktionen der mittleren Jahrestemperatur (MAT) und des mittleren Jahresniederschlags (MAP) unter Verwendung der Gleichungen der multiplen linearen Regression (DiLP) und der einfachen linearen Regression (Blattrand- und Blattflächenanalysen), die in Peppe et al.6 vorgestellt wurden, sind in Tabelle 5 dargestellt. Paläoklima-Schätzungen lassen sich am zuverlässigsten ableiten, wenn die Blattphysiognomie der fossilen Blattgemeinschaften innerhalb des physiognomischen Raums des Kalibrierungsdatensatzes stattfindet. Dies wird durch den Analyseschritt der kanonischen Korrespondenzanalyse (CCA) bewertet, der von der Funktion dilp_cca() durchgeführt wird. Sowohl McAbee H1 als auch H2 liegen innerhalb des Bereichs der Blattphysiognomie, der im Kalibrierungsdatensatz beobachtet wurde (Abbildung 7A). Wenn Fundstellen rekonstruierte Werte hatten, die außerhalb des Kalibrierraums lagen, sollten Paläoklima-Rekonstruktionen mit Vorsicht interpretiert werden (z.B. durch Vergleich mit unabhängigen Beweislinien; siehe Peppe et al.6 für weitere Diskussionen). Rekonstruierte MAT und MAP sowohl für H1 als auch für H2 stimmen mit einem gemäßigten saisonalen Biom überein (Abbildung 7B,C), was gut mit unabhängigen Beweislinien übereinstimmt, einschließlich der auf den nächsten lebenden Verwandten basierenden Schlussfolgerungen sowohl der fossilen Blüten- als auch der Insektengemeinschaften bei McAbee45.
Abbildung 1: Blattphysiognomie und architektonische Terminologie in diesem Artikel. (A) Ein gefiedertes, ungepädertes und ganzrandiges Blatt, (B) ein handförmig geädertes, ungepipfiges und gezähntes Blatt, (C) ein gefiedertes, gelapptes und ganzrandiges Blatt, (D) ein handförmig geädertes, gelapptes und gezähntes Blatt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 2: Flussdiagramm der Methode. Ein Flussdiagramm, das zeigt, wie verschiedene Blattkonservierungsbedingungen und Blatttypen bestimmen, welche allgemeinen Arten von Blattmerkmalen zuverlässig gemessen werden können (gelber Kasten). Diese legt fest, welches Vorbereitungsszenario im Protokoll verfolgt wird und in welchen Spalten Daten in die Datenerfassungstabelle eingetragen werden (Aufzählungspunkte). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 3: Unterschiedliche Vorbereitungsszenarien. Verschiedene Vorbereitungsszenarien zeigen Beispiele für fertige, digital aufbereitete Bilder, die für die Messphase bereit sind. (A) Szenario 1, ganzes Randblatt, dessen Fläche oder halbe Fläche nicht rekonstruiert werden kann, (B) Szenario 5, gezahntes Blatt, dessen Fläche oder halbe Fläche nicht rekonstruiert werden kann und das nicht ≥2 aufeinanderfolgende Zähne und/oder ≥25 % des Blattes aufweist, (C) Szenario 2, ganzes Randblatt, dessen Fläche oder halbe Fläche erhalten ist oder rekonstruiert werden kann, (D) Szenario 3: ein gezähntes Blatt, dessen Fläche oder halbe Fläche nicht rekonstruiert werden kann, aber ≥2 aufeinanderfolgende Zähne aufweist und ≥25 % des Blattes erhalten sind, (E) Szenario 4: ein gezahntes Blatt, dessen Fläche oder halbe Fläche erhalten bleibt oder rekonstruiert werden kann. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 4: Illustration der Schadensbeseitigung. Veranschaulichung, wie man den beschädigten Rand und den an diesen beschädigten Rand angrenzenden Blattbereich ausschneidet. Gestrichelte rote Linien zeigen, wie eine Auswahl mit dem Lasso-Werkzeug getroffen wird. Es ist zu beachten, dass die Schädigungsgrenzen absichtlich an den Nebenhöhlen der Milchzähne begonnen wurden (siehe Ergänzende Abbildung 2 für eine Hilfe zur Unterscheidung zwischen Milch- und Nebenzähnen). (A) Ein gefiedertes Blatt, bei dem die Selektion bis zur mittleren Ader verlängert wird. (B) Ein handförmig geädertes Blatt, bei dem die Selektion bis zur nächsten Primärader verlängert wird. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 5: Illustration eines Beispiels für das Ausschneiden von Zähnen. (A) Gestrichelte rote Linien zeigen, wie mit dem Lasso-Werkzeug eine Auswahl getroffen wird. Beachten Sie, dass in diesem Fall die Zähne zusammengesetzt sind, so dass die Auswahl nur zwischen den primären Nebenhöhlen getroffen wurde (siehe Ergänzende Abbildung 2 für Hilfe zur Unterscheidung von Primär- und Nebenzähnen), (B) eine vergrößerte Perspektive, wie die Zahnauswahl getroffen wurde, mit roten Punkten, die darstellen, wo die Maus während der Auswahl angeklickt wurde, (C) die Kopie des Blattes, wenn die Zähne entfernt werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 6: Illustration des Vorbereitungsszenarios 4. Veranschaulichung von Vorbereitungsentscheidungen und Messschritten für ein in Szenario 4 präpariertes Beispielblatt. (A) Ein Präparationsszenario, bei dem entschieden wurde, dass ein halbes Blatt die zuverlässigsten Messungen der Blattform und -fläche lieferte, und bei dem erhaltene Ränder auf beiden medialen Hälften für die Zahnmessungen einbezogen wurden. (B) Ein Beispiel, das zeigt, welche Variablen an verschiedenen Komponenten des vorbereiteten Blattes gemessen werden. Fettgedruckter Text hebt Messungen hervor, diefür DiLP - und MA-Analysen erforderlich sind, während nicht fettgedruckter Text (Klingenumfang, minimaler Feret und künstlicher mittlerer Umfang) Messungen hervorhebt, die nicht erforderlich, aber für zusätzliche physiognomische Charakterisierungen nützlich sind (z. B. Formfaktor und Kompaktheit; Tabelle 1). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 7: Repräsentative Ergebnisse. Ergebnisse aus zwei Fossilienhorizonten (H1 und H2), die in den McAbee-Fossilienbetten aus dem frühen Eozän von Lowe et al.38 entnommen wurden. (A) Kanonische Korrespondenzanalyse, die die Darstellung der multivariaten Blattphysiognomie im Kalibrierungsdatensatz zeigt. Die Kalibrierungsdaten stammen von Peppe et al.6. Die Blattphysiognomie der beiden McAbee-Horizonte ist überlagert und findet innerhalb des Kalibrierungsraums statt. (B und C) Temperatur- und Niederschlagsschätzungen und die damit verbundene Unsicherheit (Standardfehler der Modelle) unter Verwendung von Gleichungen, die in Peppe et al.6 der beiden McAbee-Horizonte dargestellt sind, die in einem Whittaker-Biom-Diagramm überlagert sind. (B) Schätzungen, die unter Verwendung der multiplen linearen Regressionsmodelle (MLR) der Digital Leaf Physiognomy (DiLP) rekonstruiert wurden, (C) Schätzungen, die unter Verwendung der Gleichungen der Blattflächenanalyse (LAA) und der Blattrandanalyse (LMA) der einzelnen linearen Regressionen (SLR) der beiden McAbee-Horizonte rekonstruiert wurden, die auf einem Whittaker-Biom-Diagramm überlagert sind. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Tabelle 1: Blattphysiognomische Variablen. Variablen, die gemessen und/oder berechnet und in Vorhersagemodellen angewendet werden, die dieses Protokoll verwenden, um die Trockenmasse der Blätter pro Fläche (MA), die mittlere Jahrestemperatur (MAT) und den mittleren Jahresniederschlag (MAP) zu rekonstruieren. MAT und MAP werden mit Gleichungen rekonstruiert, die in Peppe et al.6 unter Verwendung eines multivariaten Ansatzes für die digitale Blattphysiognomie (DiLP) und univariater Ansätze für die Blattrandanalyse (LMA) und der Blattflächenanalyse (LAA) vorgestellt wurden. Variablen, die als "Sonstige" aufgeführt sind, werden nicht inMA-, DiLP-, LMA- und LAA-Analysen verwendet, werden aber dennoch mit diesem Protokoll gemessen und berechnet, da sie einfach zu implementieren sind und nützliche Charakterisierungen der Blattphysiognomie liefern. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Tabelle 2: Zusätzliche Überlegungen und Erläuterungen zu den Vorbereitungsschritten. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Tabelle 3: Zusätzliche Überlegungen und Erläuterungen zum Messen von Schritten. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Tabelle 4: Rekonstruktionen der Blatttrockenmasse pro Fläche (MA) und der damit verbundenen oberen und unteren Grenzen der 95%-Vorhersageintervalle für McAbee Fossil Beds von Lowe et al.38. Rekonstruktionen werden für den Morphotyp-Mittelwert5, den Stellenmittelwert 5,10 und die Stellenvarianz10 durchgeführt. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Tabelle 5: Rekonstruktionen des mittleren Jahresniederschlags (MAT) und des mittleren Jahresniederschlags (MAP) für Horizon 1 (H1) und 2 (H2) in den früheozänen McAbee-Fossilschichten unter Verwendung der multiplen linearen Regressionen (MLR) der digitalen Blattphysiognomie (DiLP) und der einfachen linearen Regressionen (SLR) der Blattrandanalyse (LMA) und der Blattflächenanalyse (LAA), die in Peppe et al.6 vorgestellt wurden. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Ergänzende Abbildung 1: Quercus rubra Blatt aus dem Harvard Forest zur Veranschaulichung der Lobe-vs-Zahn-Regel. Die Liniensegmente p und d werden im Text definiert. Maßstabsstäbe = 1 cm. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Abbildung 2: Betula lutea-Blatt aus dem Harvard Forest, das die Regeln für die Unterscheidung von Nebenzähnen und Milchzähnen veranschaulicht. Das isolierte Blattsegment wurde um das 2-fache vergrößert. Die blaue Linie verbindet die Nebenhöhlen mit dem größten Grad an Inzision (d. h. die primären Nasennebenhöhlen), und Zähne, die mit diesen Nebenhöhlen verbunden sind, gelten als primär (blaue Pfeile). Rote Punkte markieren Zähne, die als subsidiär unterschieden werden können, da ihre apikalen Nebenhöhlen in geringerem Maße eingeschnitten sind. Die Zähne, die durch die roten Pfeile gekennzeichnet sind, haben einen ähnlichen Schnittgrad wie die Milchzähne, können aber durch eine relativ dünnere Hauptvene im Vergleich zu den Milchzähnen als subsidiär identifiziert werden. Maßstabsstäbe = 1 cm. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Abbildung 3: Illustration der Zahnauswahl, der Federlappenregel und der Flügelprioritätsregel. (A) Zahnauswahl für ein Hamamelis virginiana-Blatt aus der Huyck-Konserve. Die abgedunkelten Bereiche entsprechen dem Blattgewebe, das in die Gesamtzahnauswahl einbezogen wird, da die Nebenzähne von den Milchzähnen unterschieden werden. (B) Quercus alba leaf aus IES veranschaulicht die Lappenprioritätsregel. Die abgedunkelten Bereiche werden als Lappen und die nicht abgedunkelten als Zähne gemessen, aber alle Projektionen werden über die Lobe-Prioritätsregel als Lappen betrachtet. Maßstabsstäbe = 1 cm. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Abbildung 4: Acer saccharum-Blatt aus dem Allegheny National Forest, das die Regeln für die Fortpflanzung und den Solitärzahn veranschaulicht. Gestrichelte Linien stellen die Zahnauswahl dar. Die durchgezogene Linie stellt die Symmetrieachse für den zugehörigen Zahn dar. Die schwarze Fläche ist ein Gewicht, mit dem die Blätter für die Fotografie abgeflacht werden. Maßstabsstäbe = 1 cm. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Abbildung 5: Veranschaulichung der idealen Art und Weise, einen Blattstiel auszuschneiden, der auf einer herzförmigen Basis positioniert ist. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Datei 1: Dateneingabevorlage für alle gemessenen digitalen Variablen der Blattphysiognomie. Diese Datei sollte nicht geändert werden, da sie als Eingabedatei für das R-Paket verwendet wird. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Datei 2: Beispieldaten aus McAbee-Fossilienbetten von Lowe et al.38. Diese Daten wurden für die Erstellung von Abbildung 7 und für die Diskussion repräsentativer Ergebnisse verwendet. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzungsdatei 3: Regelwerk für die fossile digitale Blattphysiognomie. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie kontinuierliche Merkmale der Blattphysiognomie an fossilen Blättern von holzigen Dikotyledonen-Angiospermen gemessen und anschließend auf Proxys angewendet werden können, die aus modernen Kalibrierungsdaten entwickelt wurden, um das Paläoklima und die Paläoökologie zu rekonstruieren. Dies erfordert, dass darauf geachtet wird, dass die methodischen Schritte mit denen in den Proxy-Kalibrierungsdatensätzen 5,6,10 abgestimmt sind. Diese Überlegung beginnt vor der Anwendung dieses Protokolls bei der Entnahme fossiler Blätter, insbesondere im Hinblick auf die Stichprobengröße. Es wird empfohlen, fossile Blattansammlungen über einen möglichst engen Stratigraphiebereich zu bündeln, um eine geeignete Anzahl messbarer Exemplare und Morphotypen zu erhalten und die Zeitmittelung zu minimieren. Es wird ebenfalls empfohlen, die Paläoklimarekonstruktion auf Standorte mit mindestens 350 identifizierbaren Exemplaren und mindestens 15-20 holzigen Dikotyledonen-Angiospermen-Morphotypen zu beschränken 19,51,52. Darüber hinaus wird bei der Auswahl der Blätter für die Analyse empfohlen, so viele Blätter wie möglich pro Morphotyp zu messen und zumindest Proben auszuwählen, die die Variabilität der Blattphysiognomie innerhalb eines Morphotyps repräsentieren.
Bei der Implementierung der Vorbereitungs- und Messabschnitte muss weitere Sorgfalt walten gelassen werden, um mit dem Kalibrierungsdatensatz konsistent zu bleiben. Die Schritte, die während der Vorbereitungsphasen durchgeführt werden, haben das größte Potenzial für Subjektivität und unterschiedliche Ergebnisse zwischen den Benutzern. Wenn jedoch das Protokoll bewusst befolgt wird und häufig auf die Tabellen mit zusätzlichen Überlegungen (Tabelle 2, Tabelle 3) und das Regeldokument (Zusatzdatei 3) Bezug genommen wird, führt diese Methode zu objektiven und reproduzierbaren Messungen der Blattphysiognomie. Für Benutzer, die mit der Methode noch nicht vertraut sind, wird empfohlen, mit jemandem, der mehr Erfahrung hat, zu bestätigen, dass die Blätter korrekt zubereitet wurden. Besondere Vorsicht ist bei der Messung der Blattstielbreite bei MA-Rekonstruktionen geboten. Da diese Werte quadriert sind, wird die Ungenauigkeit in den Messungen übertrieben. Unvollständige Konservierung und Beschädigung können die Abmessungen der Blattstiele verändern und sollten sorgfältig vermieden werden.
Es gibt einige Einschränkungen bei diesen Methoden, die es wert sind, beachtet zu werden. Am wichtigsten ist, dass die Proxy-Rekonstruktionen, die im dilp R-Paket enthalten sind, nur für holzige Dikotyledonen-Angiospermen gelten und daher andere Pflanzengruppen ausschließen können, die prominente Bestandteile alter Gemeinschaften waren. Es wurden jedoch zusätzliche auf Blattstielen basierende Proxys für MA auf Speziesebene für Blattstiel- und breitblättrige Gymnospermen 5,8, krautige Angiospermen8 und Farne9 veröffentlicht, die ein Benutzer bei Bedarf separat einbeziehen könnte. Der Ausschluss prominenter Pflanzengruppen in Gemeinschaften, die über holzige Dikotyledonen-Angiospermen hinausgehen, ist wahrscheinlich am wirkungsvollsten für die Rekonstruktion des M A-Mittelwerts und der Varianz auf Standortebene, da sie eine unvollständige Perspektive der wirtschaftlichen Strategien innerhalb der gesamten Gemeinschaft bieten. Die phylogenetische Geschichte beeinflusst das Auftreten von Blattzähnen23, was das Potenzial birgt, dass die Analyse fossiler Gemeinschaften mit neuer taxonomischer Zusammensetzung zu Unsicherheiten bei den resultierenden Schätzungen führen kann, obwohl die Realisierung dieses potenziellen Einflusses noch nicht getestet und nachgewiesen wurde.
Fossile Blätter müssen auch angemessen konserviert werden, um quantitative Messungen der Blattphysiognomie über den Randzustand hinaus einzubeziehen. Für DiLP gilt dies insbesondere für ganzrandige Blätter, da sie nur dann Informationen über den Randzustand hinaus beitragen können, wenn das ganze Blatt oder das halbe Blatt erhalten bleibt oder rekonstruiert werden kann. Ebenso können Blätter nur dann in MA-Rekonstruktionen eingearbeitet werden, wenn (1) sowohl ihr Blattstiel beim Einsetzen in die Blattspreite erhalten bleibt als auch in bestimmten Fällen die Basis des Blattes und der basale äußerste Teil der Mittelader erhalten bleiben (siehe Anmerkung in Schritt 3.6) und (2) wenn die Größe des Blattes geschätzt werden kann, entweder durch Ganzblattvermessung oder durch Halbblattrekonstruktion. Dies bedeutet, dass einige Morphotypen möglicherweise vollständigvon MA-Analysen auf Standortebene ausgeschlossen werden. Zu guter Letzt ist die Zeit bei diesem Protokoll eine Einschränkung, da die Herstellung univariater Alternativen für Paläoklima-Rekonstruktionen vergleichsweise weniger Zeit in Anspruch nimmt.
Trotz dieser Einschränkungen hat die Verwendung von DiLP-und MA-Rekonstruktionsmethoden immer noch einige Vorteile gegenüber anderen Methoden. MA-Rekonstruktionen sind eine der wenigen Möglichkeiten, die ökonomischen Strategien der Blätter im Fossilienbestand zu rekonstruieren, und die Verwendung von zweidimensionalen Messungen der Blattstielbreite und der Blattfläche ermöglicht es, Rekonstruktionen unter Verwendung gängiger Abform-/Kompressionsblattfossilien durchzuführen. Für DiLP verbessert die Einbeziehung mehrerer kontinuierlicher Messungen, die funktional mit dem Klima verknüpft sind, die Reproduzierbarkeit der Messungen und die Genauigkeit der resultierenden Klimarekonstruktionen 6,13. Dieses Protokoll ist so konzipiert, dass es der unvollständigen Natur des Fossilienbestands Rechnung trägt, indem es die Messung der Blattzähigkeit anhand von Blattfragmenten ermöglicht. Obwohl kontinuierliche Messungen der Blattfläche mehr Informationen über die Blattgröße liefern, können DiLP MAP-Schätzungen durch solche ergänzt werden, die Blattgrößenklassen verwenden, um die Stichprobengröße zu erhöhen16,53 oder durch die Einbeziehung von Schätzungen der Aderskalierung der Blattfläche 42,54,55. Wie bei den meisten involvierten Methoden verbessert sich die Zeiteffizienz dieses Protokolls, wenn der Benutzer erfahrener und sicherer wird, insbesondere in den Vorbereitungsschritten. Die Tatsache, dass die DiLP-Messungen auf Standortebene nach diesem Protokoll für >150 moderne 6,10,56 und mindestens 22 fossile Ansammlungen bis heute durchgeführt wurden, bezeugt die Machbarkeit 6,38,39,40,41,42. Schließlich haben umfassende Messungen der Blattphysiognomie Anwendungen, die über die hier diskutierten hinausgehen und bei der Beschreibung anderer Aspekte der Pflanzenökologie, Physiologie, Evolution und Entwicklung nützlich sein können, wobei sie sowohl auf moderne56 als auch auf Paläostudien angewendet werdenkönnen 40.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Implementierung der in diesem Artikel beschriebenen Methoden es einem Benutzer ermöglicht, das Paläoklima und die Paläoökologie mit robusten und reproduzierbaren Methoden zu rekonstruieren. Diese Methoden bieten eine wichtige Gelegenheit, Beispiele aus der Vergangenheit für Klima- und Ökosystemreaktionen auf Umweltstörungen zu präsentieren und weitere Einblicke in die komplexen Wechselwirkungen der natürlichen Systeme der Erde zu gewinnen.
Nichts.
AJL dankt dem Bachelor-Team Leaf 2020-2022 an der University of Washington für die Motivation und die Vorschläge zur Erstellung effektiver Schulungsmaterialien für DiLP. AGF, AB, DJP und DLR danken den vielen Studenten der Wesleyan University und der Baylor University, die moderne und fossile Blätter vermessen haben und deren Beitrag zur Änderung und Aktualisierung dieses Protokolls von unschätzbarem Wert war. Die Autoren danken der PBot Quantitative Traits Working Group und dem PBOT-Team dafür, dass sie die Arbeit zur Formalisierung dieses Protokolls gefördert haben, um es für breitere Gemeinschaften zugänglicher zu machen. Diese Arbeit wurde von der National Science Foundation (Grant EAR-0742363 an das DLR, Grant EAR-132552 an DJP) und der Baylor University (Young Investigator Development Program an DJP) unterstützt. Wir danken zwei anonymen Gutachtern und dem Review-Editor für das Feedback, das dazu beigetragen hat, die Klarheit und Vollständigkeit dieses Protokolls zu verbessern.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Copy stand or tripod | For fossil photography | ||
Digital camera | For fossil photography, high resolution camera preferred | ||
Image editing software | For digital preperation. Examples include Adobe Photoshop and GIMP, the latter of which is free (https://www.gimp.org/) | ||
ImageJ software | IJ1.46pr | For making digital measurments, free software (https://imagej.net/ij/index.html) | |
Microsoft Excel | Microsoft | Or similar software for data entry | |
R software | The R foundation | For running provided R script (https://www.r-project.org/). R studio offers a user friendly R enviornment (https://posit.co/download/rstudio-desktop/). Both are free. | |
dilp R Package | Can be installed following instructions here: https://github.com/mjbutrim/dilp |
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