Um novo artigo do professor da Northern Arizona University Andrew Richardson publicado na revista Dados Científicos descreve uma vasta rede de câmeras digitais projetadas para capturar milhões de imagens que documentam as mudanças sazonais da vegetação na América do Norte. A rede, apelidado de PhenoCam, é o resultado de uma colaboração de 10 anos entre Richardson, quem liderou o esforço, e cientistas da University of New Hampshire e da Boston University para desenvolver um observatório confiável de fenômenos fenológicos em escala continental.

A fenologia da vegetação é o que determina os eventos sazonais no ciclo de vida das plantas, como dormência, brotando, folhagem e floração. Altamente sensível às mudanças climáticas, a fenologia é um indicador importante para a compreensão de como os processos do ecossistema são afetados por estações de cultivo mais longas provocadas por climas mais quentes.

Por exemplo, em muitos ecossistemas temperados, os cientistas têm observado o início mais precoce da primavera e o início tardio do outono desde a década de 1970. Esta estação de crescimento prolongada, que tem o potencial de aumentar a fotossíntese e o crescimento das plantas, e, portanto, aumentar a produtividade do ecossistema - também tem implicações para o ciclo global do carbono e os níveis de dióxido de carbono atmosférico (CO2). Aumentos de produtividade impulsionados pela fenologia podem resultar no aumento da remoção de CO2 da atmosfera pelas plantas, o que ajudaria a compensar as emissões de gases de efeito estufa da queima de combustíveis fósseis. Contudo, mudanças na fenologia também podem afetar os ecossistemas de outras maneiras, como aumentar a incompatibilidade fenológica entre plantas e polinizadores.

Historicamente, os métodos disponíveis para medir as mudanças fenológicas nos ecossistemas têm sido menos do que ideais, e a falta de longo prazo, dados espacialmente extensos impediram os cientistas de fazer projeções confiáveis ​​sobre as respostas fenológicas às mudanças climáticas futuras. Até recentemente, os estudos fenológicos geralmente consistem em observadores humanos monitorando plantas individuais e registrando mudanças visualmente aparentes no estado fenológico do organismo, como brotação ou floração. Essa abordagem é trabalhosa e difícil de padronizar.

Contudo, em 2006, Richardson e seus colegas perceberam que as imagens diárias que eles estavam gravando do topo de uma torre de 30 metros na Bartlett Experimental Forest em New Hampshire podiam ser processadas da mesma forma que as imagens registradas por satélites. Isso levou à descoberta de que um simples "índice de verdura, "calculado a partir do vermelho, informações de cor verde e azul armazenadas em cada imagem, pode ser usado para rastrear o estado fenológico de árvores decíduas. O índice de verdura permitiu a identificação precisa do momento da brotação e das cores do pico do outono. Richardson concluiu que uma rede de câmeras automatizadas, tirando fotos todos os dias, poderia oferecer uma alternativa de alta tecnologia ao convencional, monitoramento fenológico baseado em observador.

O grande volume e a complexidade do projeto exigiam uma solução de "big data"

A rede PhenoCam começou com aquela única câmera montada em um local de pesquisa florestal em New Hampshire. A rede agora compreende mais de 400 câmeras instaladas em locais na América do Norte, do Alasca à Flórida e do Havaí ao Maine. Cada câmera está observando os ritmos sazonais de um trecho específico de vegetação. Mas o foco não é mais apenas nas florestas decíduas temperadas:os sites de rede abrangem uma ampla gama de ecorregiões, zonas climáticas e tipos funcionais de plantas, e incluem pastagens tropicais e pântanos costeiros, bem como matagais áridos e florestas boreais perenes.

As imagens das câmeras são carregadas automaticamente para o servidor PhenoCam pelo menos uma vez por dia - e em alguns casos com a frequência de 15 minutos. O artigo de Richardson na Scientific Data é baseado em imagens coletadas até o final de 2015:aproximadamente 15 milhões de imagens, representando 750 anos de dados que requerem 6 terabytes de espaço em disco. Só nos últimos dois anos, Contudo, o arquivo de imagem PhenoCam dobrou de tamanho. A equipe de Richardson está trabalhando para atualizar o processamento de dados e prevê o lançamento de um conjunto de dados revisado, com mais de 1, Dados de 500 anos, dentro de 12 meses.

"Por causa do grande volume das imagens que estamos capturando, processamento e gerenciamento, este projeto exigia uma solução de 'big data', "disse Richardson. No campo da tecnologia, big data refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos que devem ser analisados ​​computacionalmente para revelar padrões e tendências necessários para o estudo científico.

Richardson - que deixou a Universidade de Harvard para ingressar na NAU em setembro - é um cientista do ecossistema. Ele divide seu tempo entre a Escola de Informática, Computing and Cyber ​​Systems (SICCS) e o Center for Ecosystem Science and Society (Ecoss).

"Uma das razões pelas quais vim para a NAU foi por causa do foco em big data, então, ingressar no SICCS foi emocionante por esse motivo, "Richardson disse.

SEGA se junta à rede PhenoCam

O Southwest Experimental Garden Array (SEGA) da NAU recentemente se juntou à rede PhenoCam. SEGA é uma plataforma de pesquisa baseada em genética que permite aos cientistas quantificar as respostas ecológicas e evolutivas das espécies às mudanças nas condições climáticas. A plataforma é uma série de 10 jardins dispostos em um grande gradiente de elevação no norte do Arizona, incluindo floresta, chaparral, habitats de arbustos e pastagens desérticas. Esses tipos de ecossistema são comparativamente sub-representados no arquivo de imagens PhenoCam existente.

Por meio da participação da SEGA na PhenoCam, pesquisadores usando SEGA serão capazes de determinar a duração do dia, temperatura e precipitação governam as transições do estágio de crescimento da planta em diferentes tipos de vegetação em diferentes escalas, bem como prever como a fenologia das plantas no sudoeste responderá ao aumento das temperaturas e mudanças nos regimes de precipitação.

Imagens PhenoCam disponibilizadas para uso público

PhenoCam serve como um registro permanente que pode ser inspecionado visualmente para determinar o estado fenológico da vegetação pesquisada a qualquer momento. Richardson e seus colegas disponibilizaram os dados para qualquer pessoa acessar e usar no site da PhenoCam.

Embora tenha sido desenvolvido principalmente para validação e desenvolvimento de modelos fenológicos, avaliação de produtos de dados de sensoriamento remoto por satélite, benchmarking de modelos do sistema terrestre e estudos dos impactos das mudanças climáticas nos ecossistemas terrestres, Richardson também observa que as imagens da PhenoCam serão úteis para não cientistas em uma variedade de setores.

"Os agricultores do meio-oeste podem usar os dados da rede para planejar a irrigação com base no monitoramento em tempo real, enquanto na Nova Inglaterra, os entusiastas da folhagem de outono podem acompanhar as cores do outono e planejar uma viagem de fim de semana com base em onde as cores são melhores, ", disse ele." As imagens da PhenoCam também podem ser visualizadas por viajantes em poltronas para ver como fica a paisagem em qualquer ponto do continente - quando as folhas do álamo estão emergindo em Flagstaff, o que está acontecendo com a vegetação em Minnesota ou Michigan, por exemplo."

Dados da PhenoCam para ajudar a refinar as previsões climáticas em escala continental

Richardson, junto com seus colaboradores da UNH e BU, têm usado dados da rede PhenoCam para refinar modelos de computador de interações planta-clima, em conjunto com as projeções climáticas do Painel Internacional sobre Mudanças Climáticas (IPCC), para entender como as mudanças climáticas futuras influenciarão diferentes tipos de ecossistemas na América do Norte. O objetivo deste trabalho foi fazer previsões sobre como as mudanças futuras na fenologia influenciarão o ciclo do carbono e da água em escala regional.

Este trabalho mostrou, por exemplo, that extension of the eastern deciduous forest growing season will increase forest productivity but also water use, resulting in drier soils and reduced runoff. E, 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/.