Digitization TCN: Collaborative Research: Capturing California's Flowers: using digital images to investigate phenological change in a biodiversity hotspot

数字化 TCN:合作研究:捕捉加州的花朵:使用数字图像调查生物多样性热点的物候变化

基本信息

  • 批准号:
    1802163
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 31.68万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2018-08-01 至 2023-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Flowering time is an important biological phenomenon, affecting human societies through its effects on agricultural crops, pollinators, pests, and biodiversity. Given the sensitivity of flowering times to climatic conditions, a thorough understanding of how plants respond to changing environments is necessary for predicting the consequences for pollinators, herbivores, parasites, and plant populations. A record of historical flowering times is found within the nation's herbaria. This award establishes a thematic collection network (TCN) dedicated to understanding flowering time shifts in the California flora. California has the most diverse native flora of any state in the U.S., containing more than one-third of all U.S. plant species. The state is a biodiversity hotspot due to the high number of endemic species that are also threatened. The Capturing California's Flowers (CCF) TCN will record flowering times from and create images of over 900,000 herbarium specimens from the oldest records, the most diverse families, and most threatened families in California. Twenty-two institutions spanning the state, including public universities, state agencies, museums, and botanic gardens, will participate in these efforts. This project will generate data that will increase our understanding of flowering time shifts - a critical need for agriculturalists, conservation biologists, plant taxonomists, land managers, and wildlife biologists.Digitization of each specimen in the CCF TCN will result in a high-resolution image, a databased record of collection metadata, a georeferenced point, and the reproductive status of the specimen. New tools will be developed for the public to search and display phenological data through a Symbiota portal interface. The CCF TCN will develop novel data standards for capturing and sharing trait data from specimens. Building on already successful national and regional programs, the CCF TCN will partner with schools, universities, botanical clubs, and the general public to crowd source phenological measurements through online expeditions, workshops, new college courses, and K-12 educational programs. The CCF TCN will provide a historical record of plants currently being monitored through the National Phenology Network and other regional programs. Finally, this award will expand efforts to train the "next generation" of museum curators, collectors, and researchers. This award is made as part of the National Resource for Digitization of Biological Collections through the Advancing Digitization of Biological Collections program, and all data resulting from this award will be available through the national resource (iDigBio.org).This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
开花时间是一种重要的生物现象,通过对农作物、传粉媒介、害虫和生物多样性的影响来影响人类社会。 鉴于开花时间对气候条件的敏感性,全面了解植物如何应对不断变化的环境对于预测对传粉媒介、食草动物、寄生虫和植物种群的影响至关重要。 在国家植物标本室中发现了历史开花时间的记录。 该奖项建立了一个主题收集网络(TCN),致力于了解加州植物区系的开花时间变化。 加利福尼亚州拥有美国各州中最多样化的本土植物群,占美国所有植物物种的三分之一以上。 该州是生物多样性热点地区,因为大量特有物种也受到威胁。 捕捉加州花卉 (CCF) TCN 将记录加州最古老记录、最多样化科和最受威胁科的 900,000 多个植物标本的开花时间并创建图像。 全州 22 个机构,包括公立大学、国家机构、博物馆和植物园,将参与这些努力。 该项目将生成的数据将增加我们对开花时间变化的理解——这是农业学家、保护生物学家、植物分类学家、土地管理者和野生动物生物学家的迫切需要。CCF TCN 中每个标本的数字化将产生高分辨率图像,收集元数据、地理参考点和标本繁殖状态的数据库记录。 将开发新工具,供公众通过 Symbiota 门户界面搜索和显示物候数据。 CCF TCN 将开发新的数据标准,用于捕获和共享标本的性状数据。 在已经成功的国家和地区项目的基础上,CCF TCN 将与学校、大学、植物俱乐部和公众合作,通过在线探险、研讨会、新的大学课程和 K-12 教育项目来众包物候测量。 CCF TCN 将提供目前通过国家物候网络和其他区域计划监测的植物的历史记录。 最后,该奖项将加大力度培养“下一代”博物馆馆长、收藏家和研究人员。 该奖项是通过推进生物收藏数字化计划作为国家生物收藏数字化资源的一部分,该奖项产生的所有数据将通过国家资源 (iDigBio.org) 提供。该奖项反映了 NSF 的法定使命通过使用基金会的智力优点和更广泛的影响审查标准进行评估,并被认为值得支持。

项目成果

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