Un nouvel article du professeur Andrew Richardson de la Northern Arizona University publié dans la revue Données scientifiques décrit un vaste réseau d'appareils photo numériques conçus pour capturer des millions d'images documentant les changements saisonniers de la végétation à travers l'Amérique du Nord. Le réseau, surnommé PhenoCam, est le résultat d'une collaboration de 10 ans entre Richardson, qui a mené l'effort, et des scientifiques de l'Université du New Hampshire et de l'Université de Boston pour développer un observatoire fiable à l'échelle continentale des phénomènes phénologiques.

La phénologie de la végétation est ce qui détermine les événements saisonniers du cycle de vie des plantes, comme la dormance, bourgeonnant, feuillage et floraison. Très sensible au changement climatique, la phénologie est un indicateur important pour comprendre comment les processus écosystémiques sont affectés par des saisons de croissance plus longues provoquées par des climats plus chauds.

Par exemple, dans de nombreux écosystèmes tempérés, les scientifiques observent un début de printemps plus précoce et un début d'automne retardé depuis les années 1970. Cette saison de croissance prolongée, qui a le potentiel d'augmenter la photosynthèse et la croissance des plantes, et donc augmenter la productivité de l'écosystème - a également des implications pour le cycle mondial du carbone et les niveaux de dioxyde de carbone atmosphérique (CO2). Les augmentations de productivité d'origine phénologique pourraient entraîner une élimination accrue du CO2 de l'atmosphère par les plantes, qui contribuerait à compenser les émissions de gaz à effet de serre provenant de la combustion de combustibles fossiles. Cependant, les changements dans la phénologie peuvent également affecter les écosystèmes d'autres manières, comme l'augmentation de l'inadéquation phénologique entre les plantes et les pollinisateurs.

Historiquement, les méthodes disponibles pour mesurer les changements phénologiques dans les écosystèmes ont été loin d'être idéales, et le manque de long terme, des données spatialement étendues ont empêché les scientifiques de faire des projections fiables sur les réponses phénologiques aux futurs changements climatiques. Jusque récemment, les études phénologiques ont généralement consisté en des observateurs humains surveillant des plantes individuelles et enregistrant des changements visuellement apparents dans l'état phénologique de l'organisme, comme le bourgeonnement ou la floraison. Cette approche est laborieuse et difficile à standardiser.

Cependant, en 2006, Richardson et ses collègues ont réalisé que les images quotidiennes qu'ils enregistraient depuis le sommet d'une tour de 90 pieds dans la forêt expérimentale de Bartlett dans le New Hampshire pouvaient être traitées de la même manière que les images enregistrées par les satellites. Cela a conduit à la découverte qu'un simple "indice de verdure, " calculé à partir du rouge, les informations de couleur verte et bleue stockées dans chaque image, pourrait être utilisé pour suivre l'état phénologique des arbres à feuilles caduques. L'indice de verdure a permis d'identifier avec précision le moment du débourrement et le pic des couleurs d'automne. Richardson a conclu qu'un réseau de caméras automatisées, prendre des photos tous les jours, pourrait offrir une alternative high-tech au conventionnel, suivi phénologique basé sur des observateurs.

Le volume et la complexité du projet ont nécessité une solution « big data »

Le réseau PhenoCam a commencé avec cette seule caméra montée sur un site de recherche forestière dans le New Hampshire. Le réseau comprend maintenant plus de 400 caméras installées sur des sites à travers l'Amérique du Nord, de l'Alaska à la Floride et d'Hawaï au Maine. Chaque caméra observe les rythmes saisonniers d'une parcelle de végétation spécifique. Mais l'accent n'est plus uniquement mis sur les forêts de feuillus tempérées :les sites du réseau couvrent un large éventail d'écorégions, zones climatiques et types fonctionnels de plantes, et comprennent les prairies tropicales et les zones humides côtières ainsi que les zones arbustives arides et les forêts boréales à feuilles persistantes.

Les images des caméras sont téléchargées automatiquement sur le serveur PhenoCam au moins une fois par jour, et dans certains cas aussi fréquemment que toutes les 15 minutes. L'article de Richardson dans Scientific Data est basé sur des images collectées jusqu'à la fin de 2015 :environ 15 millions d'images, représentant 750 ans de données qui nécessitent 6 téraoctets d'espace disque. Au cours des deux dernières années seulement, cependant, l'archive d'images PhenoCam a doublé de taille. L'équipe de Richardson travaille à rattraper son retard dans le traitement des données et prévoit de publier un ensemble de données révisé, avec plus de 1, 500 ans de données, dans les 12 mois.

« En raison du volume considérable des images que nous capturons, traitement et gestion, ce projet appelait à une solution 'big data', " a déclaré Richardson. Dans le domaine de la technologie, Les mégadonnées font référence à des ensembles de données extrêmement volumineux et complexes qui doivent être analysés par ordinateur pour révéler les modèles et les tendances nécessaires à l'étude scientifique.

Richardson, qui a quitté l'Université de Harvard pour rejoindre la NAU en septembre, est un spécialiste des écosystèmes. Il partage son temps entre l'école d'informatique, Computing and Cyber ​​Systems (SICCS) et le Center for Ecosystem Science and Society (Ecoss).

"L'une des raisons pour lesquelles je suis venu à NAU était l'accent mis sur les mégadonnées, rejoindre SICCS était donc passionnant pour cette raison, ", a déclaré Richardson.

SEGA rejoint le réseau PhenoCam

Le Southwest Experimental Garden Array (SEGA) de NAU a récemment rejoint le réseau PhenoCam. SEGA est une plateforme de recherche basée sur la génétique qui permet aux scientifiques de quantifier les réponses écologiques et évolutives des espèces aux conditions climatiques changeantes. La plate-forme est un ensemble de 10 sites de jardins disposés sur un grand gradient d'altitude dans le nord de l'Arizona, y compris la forêt, chaparral, habitats de prairies arbustives et désertiques. Ces types d'écosystèmes sont comparativement sous-représentés dans les archives d'images PhenoCam existantes.

Grâce à la participation de SEGA à PhenoCam, les chercheurs utilisant SEGA seront en mesure de déterminer comment la durée du jour, la température et les précipitations régissent les transitions des stades de croissance des plantes dans différents types de végétation à différentes échelles, ainsi que de prédire comment la phénologie des plantes dans le sud-ouest réagira à la hausse des températures et à l'évolution des régimes de précipitations.

Images PhenoCam mises à disposition pour un usage public

PhenoCam sert d'enregistrement permanent qui peut être inspecté visuellement pour déterminer l'état phénologique de la végétation étudiée à tout moment. Richardson et ses collègues ont rendu les données accessibles à tous et utilisables sur le site PhenoCam.

Bien qu'il ait été développé principalement pour la validation et le développement de modèles phénologiques, évaluation des produits de données de télédétection par satellite, comparer les modèles du système terrestre et les études des impacts du changement climatique sur les écosystèmes terrestres, Richardson note également que les images PhenoCam seront utiles aux non-scientifiques de diverses industries.

« Les agriculteurs du Midwest peuvent utiliser les données du réseau pour planifier l'irrigation sur la base d'une surveillance en temps réel, tandis qu'en Nouvelle-Angleterre, les amateurs de feuillage d'automne peuvent suivre les couleurs d'automne et planifier un week-end en fonction de l'endroit où les couleurs sont les meilleures, ", a-t-il déclaré. "Les images PhenoCam peuvent également être visionnées par les voyageurs en fauteuil pour voir à quoi ressemble le paysage à n'importe quel endroit du continent - lorsque les feuilles de tremble émergent à Flagstaff, ce qui arrive à la végétation au Minnesota ou au Michigan, par exemple."

Les données PhenoCam pour aider à affiner les prévisions climatiques à l'échelle continentale

Richardson, avec ses collaborateurs de l'UNH et de la BU, ont utilisé les données du réseau PhenoCam pour affiner les modèles informatiques des interactions plante-climat, en tandem avec les projections climatiques du Groupe d'experts international sur l'évolution du climat (GIEC), pour comprendre comment les futurs changements climatiques influenceront différents types d'écosystèmes en Amérique du Nord. L'objectif de ce travail a été de faire des prévisions sur la façon dont les futurs changements dans la phénologie influenceront le cycle du carbone et de l'eau à l'échelle régionale.

Ce travail a montré, par exemple, que l'extension de la saison de croissance des forêts de feuillus de l'Est augmentera la productivité de la forêt mais aussi l'utilisation de l'eau, resulting in drier soils and reduced runoff. Et, 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/.