洞察力，一部分的特别功能为了可持续发展，调和艺术和科学

捕捉变化:用延时图像获取数据和描绘生态动态的二重性

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 研究区域
  • 延时摄影系统
  • 图像分析:植被动态和洪水泛滥
  • 气候/环境变量
  • 延时的数据序列
• 结果
  • 近端传感
  • 延时的数据序列
• 讨论
• 对本文的回应
• 文献引用

介绍

社会、经济和环境系统之间相互关联的变化，如技术进步、土地和水的利用变化以及生物多样性的减少，凸显了理解自然系统和相互关联的社会-生态动态的重要性。人类对水、食物和其他自然资源的需求不断增加，极大地改变了大多数自然系统，从而挑战了地球维持人类生命和丰富生物多样性的能力(2005年千年生态系统评估，Chapin等人，2010年，Ceballos等人，2015年)。通过在河流系统上筑坝，通过排水湿地减少水文连接，将草原转变为农业，发展城市中心，人类活动继续对生态系统产生广泛的影响(Foley et al. 2005)。自然资源的有效保护和未来可获得性取决于对自然系统的理解，对衡量生物和非生物对人类影响的反应的科学理解，以及对支持科学驱动的管理和政策以及促进可持续性的社会内部理解(Jordan et al. 2009)。我们研究了延时图像作为收集数据的工具和作为整合图像和数据可视化的交流媒介的双重用途，以描述随着时间的变化的生态变化。

摄影帮助我们发展了自然系统和人类的知识基础，并在定义各种原型中发挥了重要作用，这些原型构建了我们对社会生态范式的理解，如保护、科学探究和资本主义(Trachtenberg 1989年，DeLuca和Demo 2000年，Banks和Zeitlin 2015年)。在上个世纪，社会、生态和摄影之间形成了一种共生关系。贝特森和米德(1942)的民族志工作使用相机作为记录设备，研究巴厘人的社会组织、相互作用、农业实践和工业化，以及许多其他人类动态(贝特森和米德，1942)。他们的关键工作形成了视觉人类学的基础，并为在人类行为和社会研究中使用图像奠定了基础(Jacknis 1988)。科利尔和科利尔(1986)进一步推进了这一领域，将相机扩展为社会和自然探索的记录设备(科利尔和科利尔1986)。因为生态学和摄影从历史上和本质上都是建立在观察上的(Sagarin和Pauchard 2010)，摄影帮助我们理解自然现象、过程和生态系统，这可以追溯到19世纪末，当时天文学家用银版相机捕捉到第一次日食(Hayden 2008)，直到今天，图像被用于监测环境变化(Brown et al. 2016)。与此同时，图像已被证明是保护自然世界的宝贵工具和强有力的声音，安塞尔·亚当斯、卡尔顿·沃特金斯和威廉·亨利·杰克逊(Hales 1988, DeLuca和Demo 2000, Ward 2008)的工作就是例证。

数字技术的进步提高了数据采集和观测效率、信息交换和社会生态系统之间的连接，重新定义了个人如何与自然世界互动、从自然世界推断意义和收集信息(Sagarin and Pauchard 2010, Boehnert 2012)。延时成像已经发展成为视觉记录和定量调查的多功能技术，有助于科学探究和科学传播。它被广泛用于记录趋势、状况(Bradley等人，2010年)，以及定量评估跨广泛系统的生态系统变化，包括冰川波动(Byers 2007年)、草地过程(Migliavacca等人，2011年)和森林物候学(Zhao等人，2012年，Richardson等人，2009年，Sonnentag等人，2012年)。在水生系统中，延时技术被用于测量鹿角珊瑚的生长(Barnes和Crossland 1980)，而Bellwood等人(2006)通过使用延时视频发现，一种特殊的蝙蝠鱼在珊瑚礁恢复中发挥着重要作用(Bellwood等人，2006)。同时，延时摄影在纪录片、电视片段或互动媒体中越来越多地被使用。例如，迪士尼的©电影生命的翅膀(Candler et al. 2013)和BBC的©地球(Fothergill et al. 2007)使用延时来说明生物过程，如蝴蝶破茧而出和植物生长阶段。在更大的时空尺度上，詹姆斯·巴洛格的追逐冰记录了北极冰川的消退，并说明了一个难以观察的全球问题，即气候变化的影响(追逐冰川2013)。

社会面临的许多环境挑战并不完全可见或难以传达，因此会增加社会误解或不熟悉(Hansen and Machin 2013)。通过将延时图像与数据可视化相结合，我们创建了延时数据序列，将可见的变化与人眼难以看到或仅通过数据难以理解的具体信息结合起来。本研究的目的是探讨数字延时图像的监测和通信潜力，以增进对自然系统和社会生态动力学的理解。我们与普拉特盆地时间延迟项目(PBT)合作，这是一个通过可视化动态分水岭来提高意识和建立社区的多媒体努力(http://www.plattebasintimelapse.org)．截至2017年1月，PBT已经收集了50多万张图片。来自PBT档案的图像被用于分析，并与数据可视化连接，以创建延时数据序列，说明了大平原上一个具有社会和生态意义的河流系统。

方法

研究区域

普拉特河流域是一个经济上重要的、国际上至关重要的生态系统，也是一个受压力和人类主导的分水岭的重要例子(国家资源委员会，2004年)。作为大平原上最重要的河流系统之一(Williams 1978)，普拉特河为整个内布拉斯加州及其在怀俄明州和科罗拉多州的支流提供了许多社会效益，如水力发电、灌溉和娱乐机会(图1)。东北地区的普拉特河流域中部是一个生态关键地区，为野生动物提供了栖息地，包括许多濒危物种，如白鹤(天鹤座美国)、室内最小燕鸥(胸骨antillarum)及管珩(Charadrius melodus)及数千只沙丘鹤的主要迁徙通道(安提戈涅黄花)和水禽。为工业、农业和家庭用途而设计的供水基础设施，如水坝和引水渠，已经消除或重新安排了普拉特河70%的自然水流状态，直接或间接地改变了流域的结构、生物和生态特征(Williams 1978, Aiken 1999, Strange 1999, Brei et al. 2008)。洪水脉冲和水流的减少限制了泥沙冲刷的自然构造过程，鼓励了植被的侵蚀，并对野生动物栖息地产生了影响(Eschner 1981年，Johnson 1994年)。最近修改的流量制度引发了法律诉讼和恢复计划，以管理土地和恢复充足的流量，导致各种公共、工业和政府实体之间的争论。

研究区域是普拉特河流域中部的一段，从美国内布拉斯加州的列克星敦，向东延伸到内布拉斯加州中南部的格兰德岛。数据收集自普拉特河流域中部的三个研究地点:梅溪复合体(PCC)、罗河道(RRC)和德尔恢复湿地(DRW;图1)。位于内布拉斯加州奥弗顿镇附近的PCC(40°40 ' 50.29″N, 99°33 ' 12.08″W)是最西边的位置，位于普拉特河的南河道上。RRC研究地点(40°40′3″N, 98°53′32.64″W)位于内布拉斯加州吉本附近，由美国国家奥杜邦协会维护，毗邻普拉特河的南河道。第三个研究地点是内布拉斯加州伍德河附近的DRW(40°44 ' 27.67″N, 98°34 ' 22″W)，由自然保护协会(Nature Conservancy)拥有和管理的一个恢复的湿地泥沼组成。

延时摄影系统

Platte Basin Timelapse项目在每个地点安装了高分辨率数码相机站(图2)。每个相机站由一个尼康D300单反相机1230万像素作物传感器(DX)和尼克尔18-70mm 1:3.5-4.5镜头组成。TRLcam间隔计(http://www.TRLcam.com)控制时间间隔设置，由GPS模块根据每天不同的日出和日落时间调整时间。间隔计通常设置为从日出到日落每小时捕捉一个红绿蓝(RGB)颜色通道图像，尽管它偶尔设置为在其他间隔(如15分钟)捕捉特定的现象。该设备包含在由Serpac公司生产的紫外线稳定聚碳酸酯塑料制成的防水外壳内，该外壳由光学玻璃改造而成，有一个铝制镜头罩和一个球座，用于将相机固定在距离地面约2.5米的安装杆上。该系统由一块30瓦的太阳能电池板供电，并储存在锂离子电池中。每天通过手机技术验证相机的操作，通过电子邮件发送图像来确认拍摄。这些图像被自动上传到PBT的1.5 tb图像库中，并通过Phocalstream访问，Phocalstream是由内布拉斯加-林肯大学的杰弗里·s·莱克斯计算机科学与管理学院开发的软件技术。

图像分析:植被动态和洪水泛滥

我们利用延时相机定量评估了所有站点的植被和一个站点(DRW)的水淹没的时间特征。在每个位置，每天选取3张10:00 - 14:00之间的图像进行太阳位置和阴影的标准化。然后对选定的图像进行审查，看是否有障碍物或在视野范围内的天气变化。如果可能，选择其他没有干扰的图像，以完成每个站点每天3张图像的序列。

为了评估植被物候学，特别是绿化和衰老，通过在每张图像中选择一个感兴趣的区域(ROI)，对图像进行批量分析。ROI是对以植被为主的每个站点的标准化选择。利用ROI内红绿蓝(RGB)颜色通道的平均数字计算绿色颜色坐标(Gcc)植被指数。绿色色坐标对天气和光照的变化具有很强的适应性(Sonnentag 2012)，并被用于表征物候期和植被的变化(Richardson等，2009年，Zhao等，2012年)。

G_CC= DN_G/ DN_R+ DN_G+ DN_B(方程1;Woebbecke et al. 1995)

除了植被物候学外，在DRW(一个地下水补给的泥沼)拍摄的图像通过图像分类量化水淹没来评估水文变化，因为该地点没有河流测量仪，因此之前没有测量水文变化。在Image J (Rasband 1998, Schneider et al. 2012)中对延时图像进行批量分析，Image J是由国家卫生研究所创建的一个基于java的图像分析程序，使用从卫生科学显微镜技术修改的定制脚本(Hadi et al. 2011, Schneider et al. 2012, Hakonen et al. 2014)。将RGB图像转换为圆柱形色度饱和度值(HSV，也称HSB;亮度)颜色空间，以便更准确的颜色统计(Chang et al. 2010)。色相是一种特定颜色的光谱特性，饱和度是对一种颜色的强度感知，值是对一种颜色的亮度感知。HSV堆栈的色调切片被裁剪到一个感兴趣的区域(ROI)，其中包括大部分湿地区域，并裁剪出天空和剩余的陆地景观，以减少与图像之间的变化相关的误差。将ROI转换为二进制(黑白)图像，其中像素值表示为1或0。阈值的水平是由一个自动函数确定的，该函数通过产生一个测试阈值，并计算测试阈值上下像素的平均值，将图像分为背景(0)和对象(1)。使用覆盖掩模的面积分数函数计算面积统计量。通过视觉比较原始图像和制作的掩模完成了准确性检查。

气候/环境变量

RRC和PCC可以获得流量测量数据，因此，从相应的美国地质调查局(USGS)流量测量站获得河道研究地点的流量测量数据:RRC来自内布拉斯加州科尔尼附近的站点ID 06770200(40°41′08″N, 99°26′20″W NAD27)， PCC来自内布拉斯加州奥弗顿附近的站点ID 06768025(40°40′44″N, 99°29′21″NAD83)。

延时的数据序列

为了可视化系统随时间的变化，将延时图像与数据图形相结合，以创建延时数据序列。我们探索了多种技术和软件来适应各种平台、媒体和框架。静态示例是针对具有一维平台或格式要求受限的渠道开发的，例如海报、纸质出版物和信息小册子。静态延时数据序列也可以作为一个体系结构框架和交互式示例的原型。使用R (R Development Core Team 2008)统计分析软件和Adobe Creative Suite(包括Illustrator、After Effects和Photoshop (Adobe Systems Incorporated 2012))创建图形。将时间序列数据点的时间和位置与对应图像的时间戳和地点进行匹配。使用HTML、CSS和JavaScript以D3作为主要图形库构建了数字交互示例。

结果

近端传感

通过使用延时相机系统作为近端传感器，我们记录了河流系统内的环境变化。RGB彩色通道的图像分析使我们能够分析定量和定性的时间序列数据。对Gcc随时间的建模揭示了河流河岸带和湿地植被物候的明显趋势和季节特征(图3)。但观察到不同地点和年份之间的物候变化存在差异。2013年PCC和DRW的初始绿化物候期较2014年和2015年晚。相比之下，RRC的所有年份都相对相似。在数据中，管理活动对植被的影响也很明显。2014年6月，在DRW观察到绿化率急剧下降，随后立即上升，这是与土地管理相关的干草/刈割的影响。

通过将原始图像与生产的口罩进行比较，评估了DRW的水淹没指标。总的来说，结果显示作为一种可行和准确的方法有希望，但准确性在不同的年份有所不同。2013年，共对308幅图像进行了批量分析，对洪水泛滥进行了分类。其中69个相应的口罩被认为是不准确的，并被丢弃，错误率为0.22。2014年共分析635张图像，61张被丢弃，错误率为0.09。2015年共分析281张图像，丢弃2张，错误率< 0.01。我们认为，从2013年到2015年错误率的下降可能是由于延时相机系统的稳定性更好，因为结构和技术随着时间的推移而进步。通过将RRC和PCC的水文数据与DRW的水淹没测量数据进行可视化比较，我们观察到整个季节和天气事件的时间波动和模式的大致相似之处。与河道遗址相比，DRW有轻微的延迟;这是一个合理的观察，考虑到更广泛的河流和灌溉系统的水到达湿地(图4)。

延时的数据序列

延时成像和数据可视化的集成阐明了一系列可见的、微妙的和不可见的变化、生态现象和系统变化的证据;模式和过程发生的规模、植被动态(包括木本和入侵植被的侵蚀)和河流水文地球化学。构造的例子演示了多层面的应用和帧延时数据序列来传达和探索自然系统。

水化学变化

http://www.ebrinbuck.com/OXY.html

通常，可见的景观变化和水质波动之间的联系是难以区分的，单凭肉眼是无法观察到的。通过将图像与数据图形合并，我们可以看到可见和不可见事件之间的关系和趋势，提供对复杂自然系统的洞察，并阐明更广泛的概念(图5)。在图5中，顶部图表说明了2013年3月至9月溶解氧每小时的变化。春季(3月/ 4月)和夏末(7月/ 8月)之间的浓度差异很明显，这主要归因于与季节性有关的相关因素。溶解氧的下降趋势通常是温度的因素;随着水温的升高，气体的溶解度降低，因此溶解氧浓度下降。图中显示的日变化为3月的温和振荡和7月的剧烈振荡，表明了与季节性活动(主要是初级生产力)相关的生态动力学。光合作用，这个潜在的生物过程，在概念上被表示为在延时图像中看到的植被变绿。在7月和8月观察到的更剧烈的振荡表明水中的光合作用活动在白天产生溶解氧。由于植物依赖太阳提供能量，光合作用在夜间停止，因此溶解氧水平下降。

图5中的延时数据序列展示了一个包含整体系统视角的框架，以阐明受应力流域的相互联系;时间、频率、关联和可见性变化的交织动力学。例如，季节性是一致的，可以用肉眼观察到，但由于过渡发生的速度慢，很容易被忽视。延时成像压缩时间的能力说明了这一微妙的现象。结合数据可视化，可以同时观察到非生物和生物变化之间的关联和季节性;温度、植被物候和水化学的变化。此外，图5通过描述与流量增加相关的污染物的增加，暗示了一个连接系统的概念。这幅视觉插图描绘了一个叙事框架，用以识别陆地-水生系统的相互关联动态、土地利用影响、通过分水岭的排水以及人类利用活动对水质和自然系统的影响。

工程水文

http://www.ebrinbuck.com/hydropower.html

为人类活动而设计的水坝和改道，在上个世纪显著改变了普拉特河中部流域历史上流量的时间、持续时间和数量(Aiken 1999, Strange 1999)，因此对濒危和受威胁物种的栖息地产生了影响，并导致了诉讼和监管协议。普拉特河位于水电站的下游，位于研究地点PCC，在水力循环过程中会经历脉冲流(图6)。根据监管协议，电力当局需要满足PCC所在河段的河流流量和环境要求。这包括从3月18日至4月30日的地表水循环，以减少夜间河流水位的流入。从3月18日到4月30日，普拉特河在PCC的工程流态大约每四天振荡一次，在3月初和5月初大约24小时。图6展示了控制基础设施上游位置的水线图，以说明站点之间的二分法和对比，以及人为工程导致的流量急剧变化。延时数据序列通过生动的视觉变化提供了上下文意义，并在交互式框架中唤起了短时间间隔内河流流量的明显差异。作者提出了一个叙事框架，暗指联邦机构、环境组织、工业和个人在缺水景观中的争议，举例说明了耦合的社会和生态系统的复杂动态。

河流形态

作为一种地面被动监测技术，延时成像可以获得天气场数据，包括河流形态，如图7所示。图像分析可以评估水流、泥沙输送、侵蚀和其他地形数据(Chandler等，2002年)。普拉特河是一个动态的辫状草原河流系统，因此需要一种通用的数据收集方法。这在图7中很明显，因为河流流量的变化和河岸物理特征的变化是由延时图像记录的。观察水文及其对河流形态的影响的能力描述了水的强大力量，它塑造水系统和陆地系统的能力，并暗示了社会-生态系统的相互作用。这一河岸侵蚀过程虽然仍在进行，但由于普拉特河沿岸水文条件的改变，已经在很大程度上减少了，从而减少了干扰，增加了林木侵蚀(Williams 1978, Johnson 1994)。图7展示了普拉特河形成的历史过程及其样子。

时间范围内

延时成像增强了在多个时间尺度上捕捉变化的能力，以观察和监测自然系统，以及交流生态模式和过程。了解自然世界依赖于我们可以探测到的元素和模式，以及这些相互关联的生态动力学之间的关系。它们还取决于它们被观察到的尺度。谷物和范围定义了这些尺度和我们对自然系统的理解(Peterson和Parker 1998)。延时相机系统是可控的，可手动调节以改变时间间隔，从而在高、中、低时间频率下捕捉河流系统(图8)。在每个观测尺度上识别的生态元素、节奏和变化的差异，可以让我们洞察跨尺度记录的重要性和价值，以及通过延时图像应用呈现的能力。广义上讲，生态节律是具有一定周期性的环境过程或生物事件，如物候、昼夜周期和生活史策略。例如，在图像采集方面，高时间范围和低粒度捕获了水文、地貌和季节性的变化，描绘了生态节律和年际波动(图8，粗尺度)，因此，对评估系统的时间变化很有价值，包括恢复计划和气候变化的景观影响。beplay竞技在适当的时间范围和粒度下，延时成像能够捕捉季节变化、水流波动和环境因素的影响，这些因素适用于评估生物和非生物元素对天气的响应，如水文和水质的变化、植被物候期的速率和一个季节内的过程(图7，中等尺度)。在高时间频率和短时间范围的精细尺度上，延时成像可以捕捉到快速的过程、深入的细节，以及可能过于敏感而无法进行广泛观察的事件，例如沙丘鹤的栖息模式(图8，精细尺度)。以一系列尺度为例，延时在时间上的多功能性使其成为一种有价值的研究工具，而且，当观测在时间范围和/或粒度上受到限制时，它是一种有价值的交流关系和过程的机制，可能难以理解。

空间尺度

地面时移图像提供了一种弥合人类观测(精细、低空间范围、中等时间频率)和卫星遥感(粗细节、高空间范围、低时间频率)之间鸿沟的数据收集方法。扩大分析数据的能力特别有利于气候变化研究和了解生物和非生物因素的反应。beplay竞技图9展示了通过不同的数据采集方法在空间分辨率上缩放的简化描述。人类的观测集中在一个精细的尺度上，例如单个物种的细节，而卫星图像则从鸟瞰的角度记录一个更大的系统。延时图像捕捉了一个景观或社区，证实了一个更连续的空间对齐。此外，尽管延时捕捉到的斜视很难定量描述，但视角对公众观众来说更容易理解、更具体、更贴近，因此有助于理解。

系统的比较

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虽然DRW比RRC更下游，因此对高水位事件有大约一周的延迟反应，但从延时图像中可以看到，两个地点的一般水文对两个地点上游强降水的反应相似。然而，从数据图表中可以明显看出，随着水位的增加，在DRW中阿特拉津的水平更高。能够通过视觉和图形的方式看到这些变化，可以对不同地点进行比较，从而引导我们理解流域是如何随着时间和空间变化的(图10)。在更广泛的背景下，我们可以推断和教育流域不同方面的功能，如人类使用的污染物通过河流的运动和湿地过滤的好处。

讨论

跨越多个时空尺度，环境变化和人类对自然世界的影响增加了监测和了解生态系统的重要性(Sagarin和Pauchard 2010, Folke et al. 2011)。为了保护生态系统和维持我们的自然资源，需要创新的文件记录和知识共享方法。在内布拉斯加州大平原的一个缺水系统中，我们利用延时成像有两个目的;收集数据和描述生态变化。我们的结果证明了数字延时图像的二重性及其作为一种表达美学和观察证据手段的功能。

近端感知是一种越来越多应用于生态研究的技术，用于监测系统、评估生物和非生物变化以及评估管理决策(crimins和crimins, 2008, Richardson等，2009)。延时相机系统提供高分辨率和易于使用，它们能够在时间和空间尺度范围内获取数据，并存档和参考图像以供未来检查(Webb 2010)。利用数字延时相机作为被动传感器，我们证明了延时图像是表征植被物候特征和量化洪水泛滥的有效工具。研究结果表明，由于现有方法(包括人类观测和卫星图像)的空间和时间限制，延时相机能够记录以前没有监测或很少测量的系统。例如，水文设备，如测流器，可能需要亲自测量，熟悉科学工具和方法，此外，由于它们被指定为一种用途，它们的应用受到限制。应用延时图像监测水系统，除了各种其他数据集(如植被侵蚀或沙洲动态)外，还可以提供水文变化的近乎连续的数据收集，同时提供景观变化的视觉确认。我们的初步研究结果表明，延时图像能够增强数据收集，增加量化系统变化的时空能力，并支持先前研究的发现(Sakamoto等人，2012年，Inoue等人，2015年)。

除了扩大监测范围外，延时图像在记录变化和无视人类对时间的感知方面的熟练程度使其成为一个强大的交流工具。当今社会面临的大多数环境挑战，如气候变化的影响，都需要不同社会行为体的关注和意识，以找到解决方案并为研究获得支持(桑德兰beplay竞技等，2009年)。通过记录某个时刻，使环境问题清晰可见，图像迫使社会直面问题。延时图像记录随时间的变化，其中单个帧的顺序对齐将人类经历的时间压缩为更有形和可感知的时间框架(例如，以秒到分钟表示的天数到年)。数据可视化和延时图像的综合提供了一种沟通的二重性，将图像的可解释性美学与数据的定量强化结合起来，以传达复杂的生态动态。随着时间的推移，延时数据序列呈现出视觉和无形的变化，并提供了以新的和有趣的方式将两者联系起来的可能性:研究人员进一步理解异常现象，科学家为政策提供信息，土地管理人员指导管理，教师扩大学习目标，非正式教育工作者或组织提高对环境问题的认识和兴趣。

延时数据序列利用在线环境的流行来改善访问，并通知不同的受众。当以数字格式呈现时，延时数据序列结合了交互式元素，允许灵活性和效率，超越传统通信方法的静态限制。相比之下，传统媒体，如报纸和纸质出版物，往往是固有的静态，因此，具有约束性、代表性限制、与关键社会角色隔离，不足以克服复杂性和设计挑战。作者或编辑经常被要求在静态媒体中翻译一个事实或信息，例如，描述一个时间和空间的瞬间或将一个概念一般化到一个平均值，将尺度限制到一个时空点，并限制交流过程和复杂性的潜力。延时数据序列的延展性不遵循严格的格式。延展性能够表征复杂性和时空间的过渡，是探索和评价自然系统的关键因素。这种结构可以使内容以新颖的方式扩展，在交互式框架中组织，并通过动画、动态元素或超链接的方式被视为各种安排(Eveland 2003年)。用户定义的操作允许以个性化的速度查看或重新检查内容(略读或深入阅读)，以帮助理解。这种互动性能够促进多维探索、选择性和参与(Liu和Schrum 2009, Vervoort等人，2010)，以创建解释性环境，鼓励模式识别，进行推理，并促进理解内容和概念的互联性(Eveland 2003, Andrienko等人，2010)。在互动性的促进下，积极参与已经被证明对学习和学习者满意度有积极的影响，除了增加对科学相关领域的探究和兴趣(Liu and Schrum 2009, Chou et al. 2012)。 Our resulting preliminary examples suggest that the flexible nature of time-lapse imagery in a digital environment may be better apt to convey the nonlinearity, transitions, and shifting states inherent in complex systems.

数字延时数据序列超越了传统的学习方法，为知识共享和综合体验提供了灵活的访问。便携式设备，如平板电脑、笔记本电脑和手机，提供了通过自然技术界面进行移动知识共享和参与的机会，并已成为室内/室外综合体验和移动学习的常用工具(Hwang和Wu 2014)。最近的研究发现，移动电子产品在教学上是有益的，可以增强用户的经验、知识和动机(Park 2011, Hwang和Wu 2014)，以帮助产生地点感，并作为促进可持续行动的催化剂。由便携式数字平台提供的延时数据序列可以通过促进上下文感知和内容适应性将个人连接起来。背景意识，即对一个物理位置、情况或人的熟悉，是通过将个人或观众通过与他们的物理位置相连的图形和图像在视觉上沉浸在一个地方来实现的。内容自适应能力，即将材料和信息定向给适当的个人(即年龄、学习目标)的能力，是通过延时数据序列的延展性和广泛的应用程序以及定制叙述和学习体验的能力实现的(Pea et al. 2011)。例如，个人可以访问一个物理位置，如公园或自然中心，通过无线互联网、手机服务或预装设备可以访问历史证据和/或实时数据，以指导探索性学习，观察随时间的变化，并建立关系理解。通过对延时数据序列的数字访问，即使在个人离开物理位置后，与公园的连接也可以继续，以实现更深入的体验。这种技术-自然界面提供了网络体验和吸引外部受众的机会。这可能是一个学生在实地考察时访问一个地点，在学校时与该地点保持接触，然后在家里分享他们与该地点的联系。 Portable applications of digital time-lapse sequences offer opportunities to strengthen connection and contribute to local knowledge bases, a consideration for understanding social-ecological systems (Gerhards and Schaffer 2010).

数字延时成像提供了一种能够实现双重目的的技术:(1)监测系统、记录变化、获取定量数据和填补规模差距的工具;(2)通过数字延时序列，作为与数据可视化结合的交流媒介，通知观众，激发兴趣，促进新颖的感知。应用的多功能性可以捕捉和说明生态动力学，目的是帮助理解自然系统。延时数据序列用视觉上生动的图像加强了图形表示，提供了揭示潜在变化的潜力，描绘了社会生态系统更全面的概念化，阐明了信息丰富而美丽的模式、过程和关系(Gray et al. 2012)，进一步模糊了艺术和科学之间的分界线。

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