Health Assessment and Genetic Structure of Monumental Norway Spruce Trees during A Bark Beetle (Ips typographus L.) Outbreak in the Białowieża Forest District, Poland
Notice bibliographique
Résumé
A current ongoing unprecedented outbreak of Ips typographus (L.) (Coleoptera, Curculionidae, Scolytinae) in the Białowieża Primeval Forest (BPF) has nearly eliminated Norway spruce (Picea abies L. Karst) as a major forest tree species there, since over 1 million trees have died. In this part of Europe, Norway spruce has grown for hundreds of years, previously accounting for 30% of forest species composition. The aim of this study was to evaluate 47 “Monuments of Nature” of Norway spruce as follows: (i) their current health status in the managed forests of Białowieża Forest District; (ii) possible causes and changes in their health during the last bark beetle outbreak; and (iii) potential losses from the gene pool. Our findings from ground and remote sensing inventories showed that only 12 out of 47 (25%) monumental trees protected by law survived until 2017 in the study area. The rest (75%) of the investigated trees had died. An analysis of meteorological data from Białowieża suggested that the beginning of the I. typographus outbreak in 2012 was associated with diminishing precipitation during growing seasons prior to this time and subsequent increases in annual temperature, coupled with heavy storms in 2017 toppling weakened trees. A comparison of old-growth “Monuments of Nature” spruce in the region (n = 47, average age 225 years) to seven reference spruce stands (n = 281, average age 132 years) revealed a loss of unique genetic features based on frequencies of eleven nuclear microsatellite loci. Although all studied populations had similar genetic background (FST(without NA) = 0.003 and no STRUCTURE clustering), all monumental spruce trees shared the highest parameters such as the mean observed and expected number of alleles per locus (Na = 15.909 and Ne = 7.656, respectively), mean allelic richness (AR(11) = 8.895), mean private alleles (Apriv = 0.909), and mean Shannon diversity index (I = 1.979) in comparison to the younger stands. Our results demonstrate that the loss of the old spruce trees will entail the loss of genetic variability of the Norway spruce population within the exceptionally valuable Białowieża Primeval Forest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».