Forest Type and Climate Outweigh Soil Bank in Shaping Dynamic Changes in Macrofungal Diversity in the Ancient Tree Park of Northeast China
Notice bibliographique
Résumé
The community structure of macrofungi is influenced by multiple complex factors, including climate, soil, vegetation, and human activities, making it challenging to discern their individual contributions. To investigate the dynamic changes in macrofungal diversity in an Ancient Tree Park located in Northeast China and explore the factors influencing this change, we collected 1007 macrofungi specimens from different habitats within the park and identified 210 distinct fungal species using morphological characteristics and ITS sequencing. The species were classified into 2 phyla, 6 classes, 18 orders, 55 families, and 94 genera. We found macrofungal compositions among different forest types, with the mixed forest displaying the highest richness and diversity. Climatic factors, particularly rainfall and temperature, positively influenced macrofungal species richness and abundance. Additionally, by analyzing the soil fungal community structure and comparing aboveground macrofungi with soil fungi in this small-scale survey, we found that the soil fungal bank is not the main factor leading to changes in the macrofungal community structure, as compared to the influence of climate factors and forest types. Our findings provide valuable insights into the dynamic nature of macrofungal diversity in the Ancient Tree Park, highlighting the influence of climate and forest type.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».