|
|
| Google Earth Outreach - Praktijkvoorbeeld | |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
Ecologisch onderzoek van oude pijnbomen
Er wordt wel eens gezegd dat bomen onvolmaakte mensen zijn en het net lijkt alsof ze hun vermeende gevangenschap bewenen omdat ze met hun wortels vaststaan in de grond. Toch komen ze op mij niet zo over. Ik heb nog nooit een ontevreden boom gezien.
- John Muir
AbstractAl sinds Darwin hebben biologen moeite om de ongelofelijke biologische diversiteit van de aarde weer te geven op kaarten op een manier die zowel betekenisvolle informatie als een realistische schaal weergeeft. In afgelopen jaren is er naarstig gezocht naar platforms die geschikt zijn voor het maken van educatieve kaarten voor het grote publiek, die makkelijk toegankelijk zijn voor zowel leken als gevestigde wetenschappers en die krachtig genoeg zijn om biologische gegevens bij te houden en weer te geven. Ons onderzoek richt zich op het ecologische systeem van de pijnboompopulatie in het White Mountain-gebied in Californië. Google Earth is een belangrijk hulpmiddel gebleken bij het alledaagse veldwerk, maar ook om onze projecten onder de aandacht brengen bij het grote publiek. Ons team kan dankzij Google Earth veel eenvoudiger geografische gegevens delen en deze gegevens bekijken wanneer ze worden weergegeven als overlay op luchtfoto's. Dankzij Google Earth hebben we ook belangrijke ecologische patronen kunnen ontdekken in de pijnboomwouden.
Inleiding
Pijnbomen zijn belangrijke wetenschappelijke bronnen, zowel levend als dood (Foto: George Grossman) Beeld vergroten In 1953 ontdekte de bioloog Edmund Schulman in de zogeheten 'Methuselah Grove' verschillende bomen die meer dan 4500 jaar oud waren, maar vermoedelijk leven er in onontgonnen delen van het gebied bomen die nog ouder zijn. Voor veel onderzoekers is het meest interessante van deze bomen niet hun hoge leeftijd, maar de onvergankelijkheid van het dode hout. Omdat de bomen langzaam groeien in een droog en hooggelegen berggebied, is het hout van de pijnbomen extreem compact en bevat het veel hars. Het hout van een dode boom blijft soms wel 10.000 jaar liggen boven de grond zonder dat het verrot of vergaat. Al meer dan 50 jaar gebruiken de onderzoekers van het Laboratorium voor boomringenonderzoek van de University of Arizona en anderen de boomringen voor het bestuderen van klimaatveranderingen in het verleden en het heden. In 2004 zijn we op initiatief van de Faculteit Ecologie en Evolutiebiologie van de University of California in Santa Cruz met een project gestart om meer inzicht te krijgen in het ecologische systeem van de pijnboompopulatie. In dit project wordt vooral onderzocht hoe bepaalde boomgaarden met pijnbomen zijn gegroeid of juist kleiner zijn geworden gedurende de afgelopen millennia en hoe de populatie reageert op klimaatveranderingen. We bestuderen daarom een aantal verschillende pijnboomgaarden verspreid over het White Mountain-gebied. We kijken daarbij naar zowel jonge als oudere bomen en onderzoeken de productie van pijnboomappels en de ontwikkeling van het hout. De grootste uitdaging van wetenschappelijk veldonderzoek in ruig berggebied is het vinden van de juiste onderzoekslocaties, onderzoek hoe daar te komen en die informatie communiceren naar een onderzoeksteam. In de periode voordat Google Earth het materiaal dat beschikbaar was van de White Mountains, had bijgewerkt, was het erg moeilijk en kostbaar om aan luchtfoto's te komen waarop de gebieden met pijnbomen duidelijk te zien waren. Dankzij de huidige beelden in Google Earth kunnen we nu elke afzonderlijke boom goed zien, kunnen we veelvoorkomende steensoorten duidelijk van elkaar onderscheiden en kunnen we in een oogopslag zien of de boomgaarden dicht- of dunbegroeid zijn.
Onze KML-implementatieWe hebben in onze KML verschillende soorten gegevens verwerkt voor andere wetenschappers, onderwijzers en het grote publiek.
In onze KML wordt een aantal bomen weergegeven die zijn gekoppeld aan foto's en wordt gedemonstreerd hoe we deze informatie gebruiken bij onze dagelijkse werkzaamheden. Beeld vergroten Het eerste gedeelte heet "For Travelers" (Voor reizigers) en de belangrijkste bezoekerslocaties, zoals het kampeerterrein en het bezoekerscentrum, worden aangeduid met plaatsmarkeringen. Het tweede gedeelte, "Learn About the Bristlecone Pine" (Leren over de pijnboom), is een educatieve rondleiding door het ecosysteem van de pijnboom. Geïnteresseerde bezoekers kunnen hier onder andere informatie vinden over de ontdekking van de pijnbomen en dendrochronologie, de verschillen tussen pijnboomgaarden en de bovenste boomgrens. Dit is een goed voorbeeld van het gebruik van een KML-bestand voor het overbrengen van verschillende soorten informatie over de natuurlijke geschiedenis van een bepaalde soort. In het derde gedeelte, "A Week of Field Research" (Een week veldonderzoek), wordt beschreven hoe het eraan toegaat met het team tijdens een week veldonderzoek en laten we zien hoe belangrijk Google Earth is voor het onderzoek. Dit gedeelte bevat veel lagen met links naar foto's van onze bomen. Het bevat ook een voorbeeld van een dwarsdoorsnede van een boom en er wordt een overzicht gegeven van de pijnboompopulatie in Californië, Nevada en Utah. Het laatste gedeelte behandelt het White Mountain-onderzoeksstation. Gebruikers kunnen de vier afzonderlijke substations bekijken en er worden links weergegeven naar de vele verschillende projecten die hier worden uitgevoerd.
De toepassing van Google Earth binnen het onderzoeksprogrammaKlik op de video en bekijk enkele van onze kaarten van het zuidelijke White Mountain-gebied. Naarmate ons project vorderde, gingen we Google Earth dagelijks gebruiken in de periode dat we veldonderzoek deden. We houden een "master" KML-bestand bij van alle herkenningspunten en paden die we bestuderen, inclusief duizenden afzonderlijke bomen. Dit algemene bestand is toegankelijk voor elk teamlid en alle medewerkers van het onderzoekstation. In de meest recente versie van de KML is elk herkenningspunt gekoppeld aan een foto van een boom om deze gemakkelijker te kunnen herkennen. We hebben daarvoor eerst een tekstbestand gemaakt met een lijst met boomnamen, GPS-coördinaten, namen van foto's en de gegevens van elke boom, zoals de leeftijd, het aantal kruinen, enz. We hebben vervolgens met een PHP-script een KML-bestand gemaakt met plaatsmarkeringen op de locatie van elke boom; de ballon voor elke plaatsmarkering bevat een foto en de gegevens die horen bij de betreffende boom. Het voordeel van dit systeem ten opzichte van de traditionele GPS-platforms is dat het gemakkelijk is in gebruik, ook voor beginnende studenten en vrijwilligers. Daarnaast kunnen we via KML-bestanden makkelijk gegevens uitwisselen tussen computers met verschillende besturingssystemen zoals Macs en Windows. We kunnen nu ook snel en eenvoudig kaarten en foto's afdrukken of onze groeiende verzameling routepunten van en naar GPS-eenheden verplaatsen. 's Ochtends voordat we eropuit trekken, gebruiken we het master-KML-bestand bijvoorbeeld om een kaart af te drukken van alle onderzoekspunten die een bepaald team in een dag kan nalopen, en kunnen we tegelijkertijd voor een ander team de coördinaten van ander onderzoeksgebied uploaden naar GPS-eenheden. 's Avonds kunnen we alle gegevens die gedurende de dag zijn verzameld, downloaden en verwerken in de KML. Op basis daarvan kunnen we dan het werk voor de volgende dag bepalen.
Enkele voorbeelden van dit systeemKlik op de video om te bekijken hoe we Google Earth gebruiken voor het documenteren van deze onderzoeksgebieden. 1. Onderzoeksgebieden indelen: Een van de meest verbijsterende aspecten van de biologie van deze pijnbomen (naaldendennen) is dat er zeer weinig jonge bomen voorkomen in boomgaarden met oude en dode bomen. Mogelijk kunnen de pijnboomzaden slechts 1 jaar op 50 jaar ontkiemen en overleven, en mogelijk ook alleen maar in bepaalde gebieden. We maken daarom in het kader van het project wandeltochten in onderzoeksgebieden door pijnboombossen met verschillende niveaus, hellingen en ondergronden. We meten alle kleine bomen binnen een straal van 20 meter vanuit het punt waar de onderzoeker loopt. Door op deze manier de jonge bomen te onderzoeken, kunnen we erachter komen in welke omstandigheden deze pijnbomen ontkiemen en kunnen overleven. Tijdens dit gedeelte van het project hebben we Google Earth gebruikt om interessante locaties te vinden. In de video is een voorbeeld te zien van een dergelijk onderzoeksgebied op hoogtes van 3100 tot 3200 meter met verschillende steensoorten, zoals dolomiet en graniet. Andere onderzoeksgebieden zijn ingedeeld op andere hoogtes, hellingen en steensoorten. Via Google Earth hebben we uitgerekend dat dit pad ongeveer 1,5 kilometer lang is. Dit is een afstand die ons team zou kunnen afleggen tijdens een werkdag van 8 uur. Voordat we eropuit trokken, hebben we het pad eerst onderzocht met behulp van de functie voor kantelen in Google Earth om te voorkomen dat we ons zouden begeven in al te steile of onveilige gebieden. We hebben daarnaast verschillende weergaven van luchtfoto's afgedrukt zodat andere teamleden het gebied ook zouden kunnen vinden. We hebben het bestand opgeslagen als KML en met MacGPS Pro het pad naar verschillende Garmin GPS-eenheden geüpload. Tijdens het veldonderzoek hebben we dit pad ruwweg kunnen volgen via onze GPS-eenheden terwijl we zochten naar alle kleine bomen binnen een straal van 20 meter vanaf het centrale punt. We hebben de locatie van elke afzonderlijke boom opgeslagen. Met behulp van de meetfunctie van de GPS-eenheid hebben we het pad opgeslagen dat we daadwerkelijk hebben gevolgd, en dat verschilde maar weinig met het pad dat was berekend in Google Earth. Aan het einde van de dag hebben we het pad geüpload naar Google Earth en hebben met een PHP-script de plaatsmarkeringen gekoppeld aan foto's en gegevens. Als we nu klikken op een plaatsmarkering wordt een foto van de betreffende boom weergegeven met de bijbehorende gegevens (geschatte leeftijd, hoogte, diameter bij de basis en de voortplantingsstatus). Elk teamlid kan klikken op een bepaald punt, de foto en gegevens bekijken en de locatie zo weer terugvinden als ze meer onderzoek willen doen naar een bepaalde boom in het onderzoeksgebied. Klik op de video en bekijk enkele van onze afgelegen bomen en een van de belangrijkste locaties met een paar honderd bomen. 2. Afgezonderde bomen vinden: Een ander onderdeel van ons project is het onderzoeken van de groeipatronen en de productie van pijnboomappels van bomen die groeien op minimaal 50 meter afstand van de dichtstbijzijnde andere pijnbomen ten opzichte van de productie van de bomen die groeien in dichte groepen. We hebben Google Earth eerst gebruikt om de afgezonderde bomen te vinden. Vervolgens hebben we de afstand gemeten tussen deze bomen en de dichtstbijzijnde bomen eromheen. Deze bomen hebben we opgeslagen in onze hoofd-KML en gekoppeld aan foto's en gegevens in onze database. 3. Het observeren van afzonderlijke bomen binnen een boomgaard: Een van de belangrijkste onderdelen van ons project betreft het bepalen van de leeftijd van enkele honderden levende en dode bomen binnen een boomgaard. Voor dit doel moeten we dus enkele honderden punten bijhouden in een klein gebied en elk punt koppelen aan een uniek nummer en bijbehorende foto. Het aantal punten groeit dagelijks tijdens het onderzoeken van elk gebied. We houden de lijst met punten bij in onze hoofd-KML en koppelen tegelijkertijd elk punt aan een foto in onze online database. Als iemand bijvoorbeeld een vraag heeft over bepaalde gegevens of de leeftijd van een boom, kunnen we klikken op het punt en een afbeelding van de boom weergeven. We kunnen daarnaast het punt uploaden naar het GPS en terugkeren naar de site.
Advies en ervaringenDoor Google Earth is het dagelijkse veldwerk voor ons team veel gemakkelijker geworden. Ook kunnen we grote hoeveelheden geografische gegevens bijhouden op een manier die geschikt is voor heel veel verschillende mensen. Hier volgen enkele van onze ervaringen:
Als u onbekend bent met computerprogramma's voor het maken van kaarten, is dit de meest eenvoudige manier voor het beheren en delen van uw geografische gegevens. Als u echter ervaring heeft met meer traditionele GIS-platforms, probeert u dan Google Earth om het weergeven en delen van gegevens te vergemakkelijken.
LinksDownload KML hierUitstekend referentiemateriaal: The Bristlecone Book: A Natural History of The World's Oldest Trees, geschreven door Ronald M.Larner
AuteursAdelia Barber, Ph. D.-student Ecologie en Evolutiebiologie aan de University of California, Santa CruzDit onderzoek is mogelijk gemaakt door: Daniel Doak (Professor, University of Wyoming), Tom Harlan (University of Arizona), George Grossman, Keren Crum, Marcos Grabiel, Nathan Diem, Elizabeth Hooshiar, Jeff Garcia, Colin Maher, Leonard Miller, Daniel Nagy, het STEPS Institute en de National Science Foundation.
ContactAdelia Barber, adelia@biology.ucsc.edu |
|
