Soil nutrients, enzyme activities, and bacterial communities in varied plant communities in karst rocky desertification regions in Wushan County, Southwest China
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation restoration has become a common practice in karst rocky desertification (KRD) areas of southwestern China. The bacteria, which have made a connection between soil and plants, have been an important role in regulating the succession and restoration of karst vegetation. However, it is still unclear how soil bacterial communities and soil properties respond to natural vegetation restoration processes in karst areas. To address this gap, we investigated the soil nutrients, enzyme activity, and soil bacterial community among various plant communities, including farmland (FL), land with herbs only (SSI), herb-and-shrub land (SSII), woody thickets (SSIII), coniferous forest (SSIV), coniferous and broad-leaved mixed forest (SSV), and evergreen broad-leaved forest (SSVI). Our results found that SSII had the highest levels of soil organic matter, total nitrogen, available phosphorus, available nitrogen, sucrase, and β-glucosidase among all the plant communities. These results indicated that herb-and-shrub land have contributed to the rapid restoration of vegetation in KRD regions. FL exhibited the lowest levels of soil nutrients and enzyme activities, while showing the highest bacterial richness and diversity among all the plant communities. This suggested that appropriate human intervention can increase bacterial diversity and richness in the area. The predominant bacterial phylum also varied among the different plant communities, withActinobacteriabeing the most abundant in SSI, SSII, SSIII, and SSIV, whileProteobacteriawere the most abundant in SSV and SSVI. Furthermore, PCoA analysis demonstrated significant changes in the soil bacterial community structure, with SSI, SSII, SSIII, and SSIV had shared similar structures, while SSV and SSVI had comparable structures. As for soil characteristics, total phosphorus (TP) and total potassium (TK) were the primary factors affecting the soil bacterial community. SSV and SSVI had the most complex bacterial networks and were more stable than other groups. The generaKtedonobacter,norank_f_Anaerolineaceae, andVicinamibacterhad the highest betweenness centrality scores and were identified as keystone genera in the co-occurrence network in KRD areas. In summary, our results have demonstrated that herb-and-shrub can promote community succession and increase soil nutrient levels in KRD regions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».