Name: Creating Phytoplankton Panels from Biomass and Temperature Data
Uploaded: 2023-07-28T13:40:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Creating Phytoplankton Panels from Biomass and Temperature Data at JoVE.com

creating phytoplankton panels from biomass and temperature data

Utforsker langsiktige skift i planteplankton ved konvertering av mikroskopiske bilder

Phytoplankton are primary producers representing the base of the food web across aquatic ecosystems1,2. While phytoplankton monitoring programs are key to identifying current and future changes in marine ecosystems, their support is declining over time 3. Due to their relatively short generation times and limited mobility, phytoplankton are particularly responsive to climate change, which makes them an important tool in time series monitoring. Phytoplankton time series are also important for informing ecosystem-based management of resource availability&#160;and providing context for episodic events, such as marine heatwaves4. Short-term time series, on the matter of years, give insights into phytoplankton community succession and seasonal dynamics (e.g., ref.5,6), whereas long-term time series, such as the Bermuda Atlantic Time Series (BATS) and Hawaii Ocean Times Series (HOTS) Programs, span&#160;more than two decades and enable the detection of long-term trends7,8. Such studies illustrate the benefit and importance of a highly resolved phytoplankton record for a complete understanding of long-term ecosystem change in dynamic marine environments. Further, visualizing and communicating these changes in phytoplankton, which cannot be seen by the naked eye, are more difficult to comprehend than for organisms that are large and readily visible, like fish and whales. Computer visualizations offer a technique to explore complex data sets9 and improved illustrative graphics are becoming readily available (e.g., Integration and Application Network, University of Maryland Center for Environmental Science). However, most studies in phytoplankton ecology, including many referenced here, still only present results as data graphs reducing their accessibility to general audiences. Given that phytoplankton represent the base of the food web in most marine systems, communicating their importance to the nearly 2.4 billion people who live within the coastal ocean is critical10. Here, we developed a protocol with the goal of visualizing the diversity and magnitude of phytoplankton, as collected by a phytoplankton monitoring program.
The Narragansett Bay Plankton Time Series (NBPTS) provides a long-term 60+ year (1959-Present) perspective on the effects of global change within a climate context on phytoplankton abundance, seasonality, and phenology (life history). Narragansett Bay (NBay) is a coastal estuary connected to the broader systems of the U.S. Northeast Shelf and Northwest Atlantic whose production has important implications for fisheries and human use along the coastal U.S.A.11. NBay is considered a highly seasonal system experiencing long-term (1950-2015) warming waters in the region as well as shifts in nutrients and an increase in water clarity12,13. In addition, a decline in phytoplankton biomass has occurred in upper NBay related to anthropogenic decreases in dissolved inorganic nitrogen, which is partially attributed to upgrades in wastewater treatment plants12. Shifts in phytoplankton taxa, particularly harmful algal blooms (HABs), are also occurring in NBay. Pseudo-nitzschia spp., which produces pervasive toxic blooms in upwelling regions along the U.S. west coast, led to notable shellfish closures for the first time in NBay&#39;s history&#160;in 2016 and 201714,15,16. Communicating these changes to diverse audiences is important for increasing science literacy and for promoting continued support of phytoplankton monitoring studies.
The goal of this project was to utilize microscopic images of phytoplankton from NBay, as well as data synthesized from NBPTS, to visualize the literal shifts in phytoplankton taxa and biomass that are occurring in NBay to communicate and enhance the importance of phytoplankton to general audiences. NBPTS provides 60+ years of publicly available weekly phytoplankton counts and biomass to leverage data from (https://web.uri.edu/gso/research/plankton/). The final product was a large mural of plankton patterns representative of the time series data (e.g., phytoplankton biomass and taxa, temperature) within the art piece itself. This approach represents a visualization method that can be utilized for many other plankton time series throughout the world and can be adapted for monitoring programs with short-term, seasonal data as well. The benefits of implementing this protocol include increasing efforts in data visualization, science communication, education, and engagement with local communities.

Forfatter i søkelyset: Avduking av planktonrespons på klimaendringer gjennom tidsseriedata og kunstneriske uttrykk 

Visualisere oseanografiske data for å skildre langsiktige endringer i planteplankton

I am a plankton ecologist focused on characterizing the effects of rapid climate change on phytoplankton and zooplankton ecology and physiology. Plankton ecology requires both a mix of traditional and modern approaches. More recently, plankton imaging technology, in addition to microscopy, is being used to quantify and measure plankton.This technology decreases the time it takes to manually count plankton by utilizing artificial intelligence to count and classify plankton for us. This research visualizes one of the longest plankton time series in the world. These data sets are critical for providing context to understanding shifts in plankton communities and food webs in regions affected by rapid climate change.My research has helped to visualize the mechanisms underpinning those shifts. Given the microscopic nature of plankton, it can be difficult, particularly for scientists to visualize in communicate how plankton communities are changing over time. My protocol aims to provide a clear method for visualizing shifts in plankton communities, leveraging scientific data within an artistic framework.This protocol will hopefully encourage the other scientists to think more creatively about how they visualize and present their data, particularly to non-sized audience. There is open gap between lab result and how they are interpreted and present in society. So, I hope this protocol will help reach this gap.My lab will continue to leverage plankton time series data sets to identify the environmental factors affecting long-term changes in plankton communities, as well as conduct physiological experiments in the lab to understand the physiologic mechanisms underpinning these community ships in the northeast United States and beyond.

Watch this Scientific Journal Video about Creating Phytoplankton Panels from Biomass and Temperature Data at JoVE.com

Creating Phytoplankton Panels from Biomass and Temperature Data  

Opprette planteplanktonpaneler fra biomasse- og temperaturdata

Begynn med å åpne en JPEG- eller PNG-figur av klorofyllet en dekadisk biomasse i Illustrator-arbeidsområdet. Deretter vektoriser hver av de tre klorofyllsyklusene ved å fjerne bakgrunnen og lagre bildet som en EPS-fil. Deretter oppretter du et nytt tegnebrett i et nytt Illustrator-arbeidsområde ved å klikke og dra det firkantede tegnebrettet verktøyet på verktøylinjen.Juster størrelsen ved å klikke på egenskaper og transformere for å lage tre identiske kunstbrett av samme størrelse. Dra og slipp klorofyll a EPS-filene på de tre tegnebrettene. Gå til egenskaper og bygg inn for å legge det til på det nye illustrasjonstavlen.Opprett et nytt lag ved å velge klistrelappikonet. Deretter oppretter du et rektangel i det nye laget med rektangelverktøyet fra verktøylinjen. Fyll rektangelet med en lyseblå gradering ved hjelp av graderingsverktøyet på verktøylinjen.Bruk linjesegmentverktøyet på verktøylinjen til å opprette en boks som er knyttet til trendlinjen. Gjør linjen rett og justert ved å holde inne Shift-knappen, trykk deretter på Ctrl-tasten og velg alle komponentene, inkludert linjene og trendlinjen, i laget. Velg deretter objekt, etterfulgt av bane og sammenføyning.Gjenta å lage et rektangel og fyll det med en blå til rød fargegradient for å representere oppvarming av vanntemperaturen over de tre dekadale panelene. Lag et tredje rektangel av samme størrelse og fyll det med planteplanktonfargemønsteret som tilsvarer det tiåret. Plasser de grupperte linjesegmentene i laget med rektangler.Velg deretter de to mindre rektanglene og de grupperte linjesegmentene. Velg objekt, deretter maske, etterfulgt av gjøre. Dette fjerner det øverste fyllet i figuren.Gjenta å lage et rektangel og fyll det med en rød til blå fargegradient for å representere en oppvarmende vanntemperatur over de tre dekadale panelene. Hvis du vil legge til bilder av mikroskopisk planteplankton på planteplanktonmønstrene, velger du åpne og klikker på bildefilen for å åpne den i Illustrator. Deretter lager du en sirkel med ellipseverktøyet fra verktøylinjen og legger den på toppen av planteplanktonbildet.Hold nede Skift-tasten for å velge både formen og bildet. Klikk deretter på objektet i menyen, deretter klippemaske, etterfulgt av merke for å fylle formen med bildet. Gjenta for utvalgte planteplanktonbilder, og fordel over de tre tiårene for å se ut som et forstørrelsesglass som zoomer inn på det illustrerende planteplanktonet.Bruk nå rektangelverktøyet fra verktøylinjen til å lage en tekstboks på hvert av tiårets tegnebrett. Bruk tekstverktøyet til å klikke og skrive inn informasjon om hvert tiår. Legg til tekst øverst i hvert tiår med navnet på tiåret, og legg til navnene på de tilsvarende årstidene nederst i hvert av de tre panelene.Importer den lagrede Illustrator-filen, og velg å bare importere de tre fullførte tiårene. Velg alle og eksporter som en PDF-fil. Skriv ut panelene på tungt papir og installer med hengende maskinvare.Visualisering av planteplanktondata viste en nedgang i planteplanktonbiomasse fra 1970-tallet til 1990-tallet til 2010-tallet. Alle tiårene viste en bimodal topp i klorofyll, en konsentrasjon med den første toppen som skjedde om vinteren og den andre som skjedde om sommeren. Også Thalassiosira og Skeletonema arter økte fra 1970-tallet til 1990-tallet.Andre taxa, som Eucampia, svingte i overflod, som vist ved økt tilstedeværelse av flere Eucampia zodiacus-bilder på 2010-tallet sammenlignet med 1970- og 1990-tallet.

Research

JoVE Journal

Environment

Creating Phytoplankton Panels from Biomass and Temperature Data

Visualizing Oceanographic Data to Depict Long-term Changes in Phytoplankton

Oceanographic time series provide&#160;an important perspective on environmental processes in ecosystems. The Narragansett Bay Long-Term Plankton Time ...