Xylotrophic Agaricomycetes Monitoring in Some Types of Spruce and Birch Forests (Subzone of the Southern Taiga, Perm Territory, Russia)

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

We have summarized the results of xylotrophic agaricoid basidiomycetes long-term monitoring in some types of indigenous and derived forests in the southern taiga subzone of Perm Krai. We carried out the research by a stationary method on the test 50×20 m areas, one in each type of forest: spruce forest at the brook, sorrel spruce forest and birch forest. We did the work in three periods: I – 1975–1977, II – 1994–1996, III – 2010–2012. The collection of material was carried out annually: in August 3 times with an interval of 10 days (the species composition, number and air-dry biomass of basidiomes were taken into account), and in September once (only the species composition of fungi was taken into account). To date, we have established that the number of xylotrophic agaricoid fungi in the studied forest types varies from 60 (sorrel spruce forest) to 66 (birch forest). Most of the identified species belong to the Tricholomataceae family (37.7–43.3% of the total number of xylotrophic fungi species in each of the biogeocoenoses). There was an annual accumulation of detectable fungal species, with the largest number of species (67–75%) detected from 2 to 9 times, and 2–3% of them were permanent, occurring annually. There was relative stability of the species composition of higher vascular plants (Jaccard generality coefficient: J = 56–88) over time and more significant changes in the species composition of xylotrophic fungi (J = 36–50). The spruce forests had the most similarity of fungi species composition between the cenoses by periods (J = 44–52), and for the entire observation period, the sorrel spruce forest and birch forest had the maximum Jaccard index between cenoses (J = 56). The yield of xylotrophic agaricoid fungi in the studied cenoses varies by years of observation. The birch forest had the largest number and biomass of basidiomata for all the three periods of the research. A decrease in the number of basidiomes of xylotrophic fungi in the sorrel spruce forest was established with an increase in the average monthly air temperature in August (Spearman correlation coefficient: rs = −0.70). The sorrel spruce forest was the most favorable for the biota of xylotrophic agaricoid basidiomycetes, both in number (Shannon index: H = 1.23) and in biomass (H = 1.20), during all the research, since the biota of xylotrophes of the specified cenosis was more diverse and its components were most aligned.

全文:

受限制的访问

作者简介

A. Shishigin

Perm State Humanitarian Pedagogical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: shishigin1992@mail.ru
俄罗斯联邦, Perm

L. Perevedentseva

Perm State University

Email: perevperm@mail.ru
俄罗斯联邦, Perm

V. Botalov

Perm State University

Email: vitalywc@yandex.ru
俄罗斯联邦, Perm

参考

  1. Burova L.G. Ecology of macrofungi. Moscow, Nauka, 1986 (In Russ.).
  2. Burova L.G. The influence of grass and moss cover on the development and distribution of macrofungi in broad-leaved spruce forests of the Moscow region. II. Mikologiya i fitopatologiya. 1976. V. 10 (3) P. 81–85 (In Russ.).
  3. De la Varga H., Águeda B., Ágreda T. et al. Seasonal dynamics of Boletus edulis and Lactarius deliciosus extraradical mycelium in pine forests of central Spain. Mycorrhiza. 2013. V. 23 (5). P. 391–402. https://doi.org/10.1007/s00572-013-0481-3
  4. Gorlenko M.V. Macrofungi of the Zvenigorod biological station of Moscow State University. MSU, Moscow, 1989 (In Russ.).
  5. Greig-Smit P. Quantitative plant ecology. Mir, Moscow, 1967 (In Russ.).
  6. Illustrated keybook to plants of the Perm region. Book World, Perm, 2007 (In Russ.).
  7. Ivanov A.I. Fruiting of Agaricomycetes in natural communities of the Penza region in connection with cycles of solar activity and weather conditions. Mikologiya i fitopatologiya. 2016. V. 50 (4). P. 219–229 (In Russ.).
  8. Kalamees K.A. Agaricoid fungi of Estonia (Polyporales, Boletales, Russulales, Agaricales). Systematics, ecology, distribution. Dr. Biol. Thesis. Tallinn, 1975 (In Russ.).
  9. Kovalenko A.E. Ecological survey of the fungi of the orders Polyporales s. str., Boletales, Agaricales s. str., Russulales in the mountain forests of the Central North-West Caucasus. Mikologiya i fitopatologiya. 1980. V. 14 (4). P. 300–314 (In Russ.).
  10. Leontyev D.V. Floristic analysis in mycology. PP Ranok-NT, Kharkov, 2008 (In Russ.).
  11. Megarran E. Ecological diversity and its measurement. Mir, Moscow, 1992 (In Russ.).
  12. Morozova O.V. Agaricoid basidiomycetes of the southern taiga subzone of the Leningrad region. Cand. Biol. Thesis. St. Petersburg, 2001 (In Russ.).
  13. Moser M. Die Rohrlinge und Blätterpilze (Polyporales, Boletales, Agaricales, Russulales). Kleine Kryptogamenflora. Bd. 2b/2. Fischer, Stuttgart, N.Y., 1983.
  14. MycoBank. Fungal Databases, Nomenclature and Species Banks. https://www.mycobank.org. Accessed 22.10.2023.
  15. Novozhilov YU.K., Malysheva V.F., Malysheva E.F. et al. Hidden diversity of fungi and fungus-like protists in nature ecosystems: problems and prospects. Biosphere. 2016. V. 8 (2). P. 202–215 (In Russ.).
  16. Perevedentseva L.G. Biota and ecology of agaricoid basidiomycetes of Perm Region. Dr. Biol. Thesis. Moscow, 1999 (In Russ.).
  17. Pešková V., Landa J., Modlinger R. Long term observation of mycorrhizal status and above-ground fungi fruiting body production in oak forest. Dendrobiology. 2013. V. 69. P. 99–110.
  18. Shmidt V.M. Mathematical methods in botany. Nauka, Leningrad, 1973 (In Russ.).
  19. Stolyarskaya M.V., Kovalenko A.E. Fungi of the Nizhnesvirsky reserve. I. 1. Macromycetes: annotated lists of species. SPb., 1996 (In Russ.).
  20. Straatsma G., Ayer F., Egli S. Species richness, abundance, and phenology of fungal fruit bodies over 21 years in a Swiss forest plot. Mycol. Res. 2001. V. 105 (5). P. 515–523. https://doi.org/10.1017/S0953756201004154
  21. Straatsma G., Krisai-Greilhuber I. Assemblage structure, species richness, abundance, and distribution of fungal fruit bodies in a seven-year plot-based survey near Vienna. Mycol. Res. 2003. V. 107. (5). P. 632–640. https://doi.org/10.1017/S0953756203007767
  22. Sukachev V.N., Zonn E.V. Methodical instructions for studying of forest types. 2nd ed. Moscow, 1961 (In Russ.).
  23. Tahvanainen V., Miina J., Mikko K. et al. Modelling the yields of marketed mushrooms in Picea abies standsin eastern Finland. Forest Ecol. Managem. 2016. V. 362. P. 79–88. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2015.11.040
  24. Trukhacheva N.V. Mathematical statistics in biomedical research using the Statistica package. Geotar-Media, Moscow, 2012 (In Russ.).
  25. Vasilyeva L.N. Agaricoid fungi of Primorsky Krai. Nauka, Leningrad, 1973 (In Russ.).
  26. Бурова Л.Г. (Burova) Экология грибов макромицетов. М.: Наука, 1986. 224 с.
  27. Бурова Л.Г. (Burova) Влияние травяного и мохового покрова на развитие и распределение макромицетов в широколиственно-еловых лесах Подмосковья. II // Микология и фитопатология. 1976. Т. 10. № 3. С. 81–85.
  28. Васильева Л.Н. (Vasilyeva) Агариковые шляпочные грибы Приморского края. Л.: Наука, 1973. 330 с.
  29. Горленко М.В. (Gorlenko) Макромицеты Звенигородской биологической станции МГУ. М.: МГУ, 1989. 84 с.
  30. Грейг-Смит П. (Greig-Smit) Количественная экология растений. М.: Изд-во Мир, 1967. 359 с.
  31. Иванов А.И. (Ivanov) Плодоношение агарикомицетов (Agaricomycetes) в природных сообществах Пензенской области в связи с циклами солнечной активности и погодными условиями // Микология и фитопатология. 2016. Т. 50. №4. С. 219–229.
  32. Иллюстрированный определитель растений Пермского края (Illustrated) Пермь: Изд-во Книжный мир, 2007. 743 с.
  33. Каламеэс К.А. (Kalamees) Агариковые грибы Эстонии (Polyporales, Boletales, Russulales, Agaricales). Систематика, экология, распространение. Автореф. дисc. … канд. биол. наук. Таллин, 1975. 110 с.
  34. Коваленко А.Е. (Kovalenko) Экологический обзор грибов из порядков Polyporales s. str., Boletales, Agaricales s. str., Russulales в горных лесах Центральной части Северо-Западного Кавказа // Микология и фитопатология. 1980. Т. 14. № 4. С. 300–314.
  35. Леонтьев Д.В. (Leontyev) Флористический анализ в микологии. Харьков: ПП Ранок-НТ, 2008. 110 с.
  36. Морозова О.В. (Morozova) Агарикоидные базидиомицеты подзоны южной тайги Ленинградской области. Дис. … канд. биол. наук. СПб., 2001. 250 с.
  37. Мэгарран Э. (Megarran) Экологическое разнообразие и его измерение. М.: Мир, 1992. 184 с.
  38. Новожилов Ю.К., Малышева В.Ф., Малышева Е.Ф. и др. (Novozhilov et al.) Скрытое разнообразие грибов и грибообразных протистов в природных экосистемах: проблемы и перспективы // Биосфера. 2016. Т. 8. № 2. С. 202–215.
  39. Переведенцева Л.Г. (Perevedentseva) Биота и экология агарикоидных базидиомицетов Пермской области. Автореф. дис. … докт. биол. наук. М., 1999. 48 с.
  40. Столярская М.В., Коваленко А.Е. (Stolyarskaya, Kovalenko) Грибы Нижнесвирского заповедника. Вып. 1. Макромицеты: аннотированные списки видов. СПб.: НГПЗ, 1996. 59 с.
  41. Сукачев В.Н., Зонн Е.В. (Sukachev, Zonn) Методические указания к изучению типов леса. 2-е изд. М.: Изд-во АН СССР, 1961. 144 с.
  42. Трухачева Н.В. (Trukhacheva) Математическая статистика в медико-биологических исследованиях с применением пакета Statistica. М.: Гэотар-Медиа, 2012. 384 с.
  43. Шмидт В.М. (Shmidt) Математические методы в ботанике. Л.: Наука, 1973. 263 с.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Ratio of the leading families of xylotrophic agaricoid fungi in the studied biogeocenoses over the entire observation period (as a percentage of the total number of xylotrophic fungal species for 1975-2012 for each of the cenoses): 1 - Tricholomataceae; 2 - Strophariaceae; 3 - Pluteaceae; 4 - other families

下载 (284KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Change in species diversity of xylotrophic agaricoid basidiomycetes in the studied biogeocenoses by years of observations: 1 - number of species per year of observation; 2 - accumulation of total detected diversity; EPR - spruce forest of tame forest; EC - spruce forest of sagebrush; BER - birch herbaceous forest

下载 (475KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Frequency of detection of xylotrophic agaricoid basidiomycetes species in the studied biogeocenoses: EPR - tame spruce forest; EC - sagebrush spruce forest; BER - birch herbaceous forest

下载 (190KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Dynamics of the number and biomass of xylotrophic agaricoid basidiomycetes in the studied cenoses by years of observation: 1 - tame spruce forest (...), 2 - sagebrush spruce forest (---), 3 - mixed birch forest (—)

下载 (143KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Scatter diagram of xylotrophic agaricomycetes biota characteristics and meteorological indicators of statistically significant correlations by years of observation in the studied biogeocenoses

下载 (79KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».