Een nieuw artikel van Andrew Richardson, professor aan de Northern Arizona University, gepubliceerd in het tijdschrift: Wetenschappelijke gegevens beschrijft een enorm netwerk van digitale camera's die zijn ontworpen om miljoenen beelden vast te leggen die seizoensveranderingen van vegetatie in Noord-Amerika documenteren. Het netwerk, genaamd PhenoCam, is het resultaat van een 10-jarige samenwerking tussen Richardson, wie leidde de inspanning, en wetenschappers van de University of New Hampshire en Boston University om een ​​betrouwbaar observatorium op continentale schaal van fenologische verschijnselen te ontwikkelen.

Vegetatiefenologie bepaalt de seizoensgebeurtenissen in de levenscyclus van planten, zoals rust, ontluikend, blad en bloei. Zeer gevoelig voor klimaatverandering, fenologie is een belangrijke indicator om te begrijpen hoe ecosysteemprocessen worden beïnvloed door langere groeiseizoenen als gevolg van warmere klimaten.

Bijvoorbeeld, in veel gematigde ecosystemen, Sinds de jaren zeventig observeren wetenschappers eerder het begin van de lente en het vertraagde begin van de herfst. Dit verlengde groeiseizoen, dat het potentieel heeft om de fotosynthese en groei van planten te verhogen, en dus de productiviteit van ecosystemen verhogen - heeft ook gevolgen voor de wereldwijde koolstofcyclus en de niveaus van koolstofdioxide in de atmosfeer (CO2). Fenologisch gedreven productiviteitsstijgingen kunnen leiden tot een verhoogde verwijdering van CO2 uit de atmosfeer door planten, die zou helpen om de uitstoot van broeikasgassen door de verbranding van fossiele brandstoffen te compenseren. Echter, verschuivingen in de fenologie kunnen ecosystemen ook op andere manieren aantasten, zoals het vergroten van de fenologische mismatch tussen planten en bestuivers.

historisch, de beschikbare methoden voor het meten van fenologische veranderingen in ecosystemen waren niet ideaal, en het gebrek aan langdurige, ruimtelijk uitgebreide gegevens hebben wetenschappers verhinderd om betrouwbare voorspellingen te doen over fenologische reacties op toekomstige klimaatverandering. Tot voor kort, fenologische studies bestonden meestal uit menselijke waarnemers die individuele planten volgden en visueel waarneembare veranderingen in de fenologische toestand van het organisme vastlegden, zoals ontluikend of bloeiend. Deze aanpak is arbeidsintensief en moeilijk te standaardiseren.

Echter, in 2006, Richardson en collega's realiseerden zich dat de dagelijkse foto's die ze maakten vanaf een toren van 90 voet in het Bartlett Experimental Forest in New Hampshire, konden worden verwerkt net als de beelden die door satellieten zijn opgenomen. Dit leidde tot de ontdekking dat een eenvoudige "groenheidsindex, "berekend uit het rood, groene en blauwe kleurinformatie opgeslagen in elke afbeelding, kan worden gebruikt om de fenologische toestand van loofbomen te volgen. De groenheidsindex maakte een nauwkeurige identificatie mogelijk van de timing van budburst en piek herfstkleuren. Richardson concludeerde dat een netwerk van geautomatiseerde camera's, elke dag foto's maken, kan een hightech alternatief bieden voor conventionele, op waarnemers gebaseerde fenologische monitoring.

Door de enorme omvang en complexiteit van het project was een "big data"-oplossing nodig

Het PhenoCam-netwerk begon met die ene camera die was gemonteerd op een onderzoekslocatie in het bos in New Hampshire. Het netwerk omvat nu meer dan 400 camera's die zijn geïnstalleerd op locaties in Noord-Amerika, van Alaska tot Florida en van Hawaii tot Maine. Elke camera observeert de seizoensritmes van een specifiek stukje vegetatie. Maar de focus ligt niet langer alleen op gematigde loofbossen:netwerksites omvatten een breed scala aan ecoregio's, klimaatzones en plantfunctietypen, en omvatten tropische graslanden en wetlands aan de kust, evenals dorre struikgewas en groenblijvende boreale bossen.

Beelden van de camera's worden minstens één keer per dag automatisch geüpload naar de PhenoCam-server, en in sommige gevallen zelfs elke 15 minuten. Richardsons paper in Scientific Data is gebaseerd op beelden die tot eind 2015 zijn verzameld:ongeveer 15 miljoen beelden, wat neerkomt op 750 jaar aan gegevens waarvoor 6 terabyte schijfruimte nodig is. Alleen al de afgelopen twee jaar echter, het PhenoCam-beeldarchief is in omvang verdubbeld. Het team van Richardson werkt aan het inhalen van de gegevensverwerking en verwacht een herziene dataset vrij te geven, met meer dan 1, 500 jaar aan gegevens, binnen 12 maanden.

"Vanwege het enorme volume van de beelden die we vastleggen, verwerken en beheren, dit project vroeg om een ​​'big data'-oplossing, " zei Richardson. Op het gebied van technologie, big data verwijst naar extreem grote en complexe datasets die computationeel moeten worden geanalyseerd om patronen en trends te onthullen die nodig zijn voor wetenschappelijk onderzoek.

Richardson - die in september de Harvard University verliet om zich bij de NAU aan te sluiten - is een ecosysteemwetenschapper. Hij verdeelt zijn tijd tussen de School of Informatics, Computing and Cyber ​​Systems (SICCS) en het Center for Ecosystem Science and Society (Ecoss).

"Een van de redenen waarom ik bij NAU kwam, was vanwege de focus op big data, dus om die reden was het spannend om lid te worden van SICCS, ' zei Richardson.

SEGA sluit zich aan bij het PhenoCam-netwerk

NAU's Southwest Experimental Garden Array (SEGA) is onlangs toegetreden tot het PhenoCam-netwerk. SEGA is een op genetica gebaseerd onderzoeksplatform waarmee wetenschappers de ecologische en evolutionaire reacties van soorten op veranderende klimaatomstandigheden kunnen kwantificeren. Het platform is een reeks van 10 tuinsites die zijn gerangschikt over een grote hoogtegradiënt in het noorden van Arizona, inclusief bos, dicht struikgewas, struiken en woestijngraslandhabitats. Deze soorten ecosystemen zijn relatief ondervertegenwoordigd in het bestaande PhenoCam-beeldarchief.

Door de deelname van SEGA aan PhenoCam, onderzoekers die SEGA gebruiken, kunnen bepalen hoe daglengte, temperatuur en neerslag bepalen de overgangen van plantengroeistadia in verschillende vegetatietypes op verschillende schalen, evenals voorspellen hoe plantenfenologie in het zuidwesten zal reageren op stijgende temperaturen en veranderende neerslagregimes.

PhenoCam-afbeeldingen beschikbaar gemaakt voor openbaar gebruik

PhenoCam dient als een permanente registratie die visueel kan worden geïnspecteerd om de fenologische toestand van de onderzochte vegetatie op elk moment te bepalen. Richardson en zijn collega's hebben de gegevens voor iedereen beschikbaar gemaakt voor toegang en gebruik op de PhenoCam-site.

Hoewel het in de eerste plaats is ontwikkeld voor fenologische modelvalidatie en -ontwikkeling, evaluatie van satelliet remote sensing dataproducten, benchmarking van aardsysteemmodellen en studies van de effecten van klimaatverandering op terrestrische ecosystemen, Richardson merkt ook op dat PhenoCam-afbeeldingen nuttig zullen zijn voor niet-wetenschappers in verschillende industrieën.

"Boeren in het Midwesten kunnen gegevens van het netwerk gebruiken om irrigatie te plannen op basis van realtime monitoring, terwijl in New England herfstliefhebbers herfstkleuren kunnen volgen en een weekendtrip kunnen plannen op basis van waar de kleuren het beste zijn, " zei hij. "PhenoCam-beelden kunnen ook worden bekeken door leunstoelreizigers om te zien hoe het landschap eruit ziet op een bepaalde plek op het continent - wanneer de espenbladeren verschijnen in Flagstaff, wat gebeurt er met de vegetatie in Minnesota of Michigan, bijvoorbeeld."

PhenoCam-gegevens om klimaatvoorspellingen op continentale schaal te verfijnen

Richardson, samen met zijn medewerkers van UNH en BU, hebben gegevens van het PhenoCam-netwerk gebruikt om computermodellen van plant-klimaatinteracties te verfijnen, in combinatie met klimaatprojecties van het International Panel on Climate Change (IPCC), om te begrijpen hoe toekomstige klimaatverandering verschillende soorten ecosystemen in Noord-Amerika zal beïnvloeden. The goal of this work has been to make forecasts about how future shifts in phenology will influence regional-scale carbon and water cycling.

This work has shown, bijvoorbeeld, that extension of the eastern deciduous forest growing season will increase forest productivity but also water use, resulting in drier soils and reduced runoff. En, for the grasslands that dominate the Great Plains, enhanced productivity during the spring and fall shoulder seasons will be partially offset by drought-driven reductions in summertime productivity, which could present management challenges.

Researchers and citizen scientists invited to join the PhenoCam network of collaborators

The PhenoCam team is actively seeking new collaborators from the research community and tech-savvy citizen scientists. Collaborators are asked to follow PhenoCam project protocol to configure and deploy a standard recommended camera and provide important base information for the data collected. To learn more and to join the network, visit the FAQ page of the PhenoCam website at https://phenocam.sr.unh.edu/webcam/faq/.