Leaf functional traits and ecological strategies are important for the formation of subalpine fens and tall-herb plant communities

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

Plant functional traits are important for the formation of plant communities and for plants’ ability to dominate there. The comparison of mean trait values of organisms within community with that for the random samples of the local biota allows estimating the importance of the trait for the formation of the community composition. The comparison of mean and community weighted mean values allow estimating their role for the dominance in any given community. We studied leaf functional traits (leaf area, mass, specific leaf area — SLA, leaf dry matter content — LDMC), as well as the contribution of Grime’s CSR strategies scores (competitors — stress-tolerators — ruderals) in two subalpine communities at the Teberda National Reserve (the North-Western Caucasus, Russia). Many leaf functional traits and plant strategies differ significantly in the fens and tall-herb communities from the random set of the species belonging to the local high mountain flora. The tall-herb community species have larger size (area and mass) of leaves, higher SLA and lower LDMC, as well as higher contribution of C and lower contribution of S and R strategies. The dominants of this community differ from the subordinate species by even larger leave size, lower SLA, higher LDMC higher C and lower R strategy scores. The plants of subalpine fens, in compare with random set of species, have smaller leaf size, lower SLA and higher LDMC, higher contribution of stress-tolerancy (S) and lower contribution of C and R strategies scores. In compare with subordinate species, the dominants of subalpine fens have even lower SLA and higher LDMC, higher S and lower R strategy scores. Thus, under the same climate conditions in depressions of mesorelief, but under the different hydrological conditions, in the subalpine belt of mountains there are plant communities with the contrasting functional structure. This underpins the important role of moisture conditions for the establishment of the spatial pattern of high mountain communities.

全文:

受限制的访问

作者简介

D. Gulov

Lomonosov Moscow State University; Ufa Institute of Biology, RAS

编辑信件的主要联系方式.
Email: davut.gulov.96@mail.ru

Biological Faculty MSU

俄罗斯联邦, Leninskie Gory, 1/12, Moscow, 119991; Prospekt Oktyabrya, 69, Ufa, Republic of Bashkortostan, 450054

T. Elumeeva

Lomonosov Moscow State University

Email: davut.gulov.96@mail.ru

Biological Faculty

俄罗斯联邦, Leninskie Gory, 1/12, Moscow, 119991

N. Fedorov

Ufa Institute of Biology, RAS

Email: davut.gulov.96@mail.ru
俄罗斯联邦, Prospekt Oktyabrya, 69, Ufa, Republic of Bashkortostan, 450054

T. Poloshevets

Lomonosov Moscow State University

Email: davut.gulov.96@mail.ru

Biological Faculty

俄罗斯联邦, Leninskie Gory, 1/12, Moscow, 119991

G. Klink

Harkevich Institute of Information Transmission Problems, RAS

Email: davut.gulov.96@mail.ru
俄罗斯联邦, Bolshoy Karetny Lane, 19/1, Moscow, 127051

O. Logvinenko

AliyevKarachay-Cherkess State University

Email: davut.gulov.96@mail.ru
俄罗斯联邦, Lenin str., 29, Karachayevsk, Karachai-Cherkessian Republic, 369202

T. Dzhatdoeva

Medical Institute of North Caucasian State Humanitarian Academy

Email: davut.gulov.96@mail.ru
俄罗斯联邦, Kosmonavtov str., 100, Cherkessk, Karachai-Cherkessian Republic, 369015

V. Onipchenko

Lomonosov Moscow State University; AliyevKarachay-Cherkess State University; Teberda National Reserve

Email: vonipchenko@mail.ru

Biological Faculty MSU

俄罗斯联邦, Leninskie Gory, 1/12, Moscow, 119991; Lenin str., 29, Karachayevsk, Karachai-Cherkessian Republic, 369202; Baduksky, 1, Teberda, Karachai-Cherkessian Republic, 369210

参考

  1. Благовещенский Ю.Н., Самсонова В.П., Дмитриев Е.А., 1987. Непараметрические методы в почвенных исследованиях. М.: Наука. 96 с.
  2. Веселкин Д.В., Конопленко М.А., Бетехтина А.А., 2014. Способность к микоризообразованию видов рода Carex (Cyperaceae): анализ опубликованных данных // Растительный мир Азиатской России. № 4 (16). С. 26—35.
  3. Волков А.В., 1999. Зависимость свойств высокогорных почв от растительности и положения в рельефе // Труды Тебердинского государственного биосферного заповедника. Вып. 15. С. 14—40.
  4. Гулов Д.М., Онипченко В.Г., Мартыненко В.Б., Федоров Н.И., Логвиненко О.А. и др., 2022. Состав надземной фитомассы субальпийского высокотравья в Тебердинском национальном парке // Бюлл. МОИП. Отд. биол. Т. 127. № 5. C. 46—53.
  5. Гулов Д.М., Федоров Н.И., Логвиненко О.А., Онипченко В.Г., 2023. Состав надземной фитомассы субальпийских болот в Тебердинском национальном парке // Бюлл. МОИП. Отд. биол. Т. 128. № 4. С. 27—37.
  6. Дудова К.В., Джатдоева Т.М., Дудов С.В., Ахметжанова А.А., Текеев Д.К., Онипченко В.Г., 2019. Конкурентная стратегия растений субальпийского высокотравья Северо-Западного Кавказа // Вестн. МГУ. Сер. 16. Биология. Т. 74. № 3. С. 179—187.
  7. Нозадзе Л.М., 1968. Микотрофность некоторых компонентов высокогорной травянистой растительности Казбегского района в связи с вертикальной зональностью // Уч. зап. Пермского гос. пед. ин-та. Т. 64. С. 313—317.
  8. Онипченко В.Г., Гулов Д.М., Ишбирдин А.Р., Макаров М.И., Ахметжанова А.А. и др., 2021. Анализ особенностей продукции тонких корней в высокогорных сообществах методом врастания с использованием чайных ситечек // Сиб. экол. журн. № 5. С. 569—579.
  9. Онипченко В.Г., Дудова К.В., Ахметжанова А.А., Хомутовский М.И., Джатдоева Т.М. и др., 2020. Какие стратегии растений способствуют их доминированию в альпийских сообществах? // Журн. общ. биологии. Т. 81. № 2. С. 37—46.
  10. Онипченко В.Г., Дудова К.В., Гулов Д.М., Ахметжанова А.А., Текеев Д.К., Елумеева Т.Г., 2022. Функциональные признаки листьев растений важны для формирования состава альпийских растительных сообществ // Журн. общ. биологии. Т. 83. № 2. С. 127—137.
  11. Онипченко В.Г., Зернов А.С., 2022. Сосудистые растения Тебердинского национального парка / Флора и фауна заповедников. Вып. 99Б. М.: Изд. Комиссии РАН по сохранению биологического разнообразия и ИПЭЭ РАН. 177 с.
  12. Шидаков И.И., Онипченко В.Г., 2007. Сравнение параметров листового аппарата растений альпийского пояса Тебердинского заповедника // Бюлл. МОИП. Отд. биол. Т. 112. № 4. С. 42—50.
  13. Arnillas C.A., Borer E.T., Seabloom E.W., Alberti J., Baez S., et al., 2021. Opposing community assembly patterns for dominant and nondominant plant species in herbaceous ecosystems globally // Ecol. Evol. V. 11. № 24. P. 17744—17761.
  14. Asner G.P., Martin R.E., Anderson C.B., Kryston K. et al., 2017. Scale dependence of canopy trait distributions along a tropical forest elevation gradient // New Phytol. V. 214. № 3. P. 973—988.
  15. Bello F., de, Lavorel S., Lavergne S., Albert C.H., Boulangeat I., et al., 2013. Hierarchial effects of environmental filters on the functional structure of plant communities: A case study in the French Alps // Ecography. V. 36. № 3. P. 393—402.
  16. Bergholz K., Kober K., Jeltsch F., Schmidt K., Weiss L., 2021. Trait means or variance — What determines plant species’ local and regional occurrence in fragmented dry grasslands? // Ecol. Evol. V. 11. № 7. P. 3357—3365.
  17. Bucher S.F., Auerswald K., Grün-Wenzel C., Higgins S.I., Römermann C., 2021. Abiotic site conditions affect photosynthesis rates by changing leaf functional traits // Basic Appl. Ecol. V. 57. P. 54—64.
  18. Cingolani A.M., Cabido M., Gurvich D.E., Renison D., Díaz S., 2007. Filtering processes in the assembly of plant communities: Are species presence and abundance driven by the same traits? // J. Veg. Sci. V. 18. № 6. P. 911—920.
  19. Cornelissen J.H.C., Lavorel S., Garnier E., Diaz S., Buchmann N., et al., 2003. A handbook of protocols for standardized and easy measurement of plant functional traits worldwide // Aust. J. Bot. V. 51. № 4. P. 335—380.
  20. Cruz M., Lasso E., 2021. Insights into the functional ecology of páramo plants in Columbia // Biotropica. V. 53. P. 1415—1431.
  21. Deepika S., Kothamasi D., 2015. Soil moisture — a regulator of arbuscular mycorrhizal fungal community assembly and symbiotic phosphorus uptake // Mycorrhiza. V. 25. № 1. P. 67—75.
  22. Elumeeva T.G., Onipchenko V.G., Wu Y., 2015. Leaf functional traits of plants of alpine pastures at the Eastern Qinghai-Tibetan Plateau // Moscow Univ. Biol. Sci. Bull. V. 70. № 1. P. 46—52.
  23. Garnier E., Navas M.L., Grigulis K., 2016. Plant Functional Diversity. Oxford: Oxford UP. 249 p.
  24. Gotzenberger L., Bello F., de, Brathen K.A., Davison J., Dubius A., et al., 2012. Ecological assembly rules in plant communities — approaches, patterns and prospects // Biol. Rev. V. 87. № 1. P. 111—127.
  25. Grime J.P., 2001. Plant Strategies, Vegetation Processes, and Ecosystem Properties. 2nd ed. Chichester: John Wiley and Sons. 417 p.
  26. Hodgson J.G., Montserrat-Marti G., Charles M., Jones G., Wilson P., et al., 2011. Is leaf dry matter content a better predictor of soil fertility than specific leaf area? // Ann. Bot. V. 108. № 7. P. 1337—1345.
  27. Jardine E.C., Thomas G.H., Forrestel E.J., Lehmann C.E.R., Osborne C.P., 2020. The global distribution of grass functional traits within grassy biomes // J. Biogeogr. V. 47. № 3. P. 553—565.
  28. Kattenborn T., Fassnacht F.E., Pierce S., Lopatin J., Grime J.P., Schmidtlein S., 2017. Linking plant strategies and plant traits derived by radiative transfer modeling // J. Veg. Sci. V. 28. № 4. P. 717—727.
  29. Kichenin E., Wardle D.A., Peltzer D.A., Morse C.W., Freschet G.T., 2013. Contrasting effects of plant inter- and intraspecific variation on community-level trait measures along an environmental gradients // Funct. Ecol. V. 27. № 5. P. 1254—1261.
  30. Körner C., 2003. Alpine Plant Life. 2nd ed. Berlin: Springer. 345 p.
  31. Körner C., Neumayer M., Menendez-Riedl S.P., Smeets-Scheel A., 1989. Functional morphology of mountain plants // Flora. V. 182. P. 353—383.
  32. Kunstler G., Falster D., Coomes D.A., Hui F., Kooyman R.M., et al., 2016. Plant functional traits have globally consistent effects on competition // Nature. V. 529. P. 204—207.
  33. Lachaise T., Bergmann J., Rilling M.C., Kleunen M., van, 2021. Below- and aboveground traits explain local abundance, and regional, continental and global occurrence frequencies of grassland plants // Oikos. V. 130. № 1. P. 110—120.
  34. Li Y., Reich P.B., Schmid B., Shrestha N., Feng X., et al., 2020. Leaf size of woody dicots predicts ecosystem primary productivity // Ecol. Lett. V. 23. № 6. P. 1003—1013.
  35. Losapio G., Schöb C., 2017. Resistance of plant-plant networks to biodiversity loss and secondary extinctions following simulated environmental changes // Funct. Ecol. V. 31. № 5. P. 1145—1152.
  36. Michl T., Dengler J., Huck S., 2010. Montane-subalpine tall-herb vegetation (Mulgedio-Aconitetea) in central Europe: Large-scale synthesis and comparison with northern Europe // Phytocoenologia. V. 40. № 2—3. P. 117—154.
  37. Miller R.M., Smith C.I., Jastrow J.D., Bever J.D., 1999. Mycorrhizal status of the genus Carex (Cyperaceae) // Am. J. Bot. V. 86. № 4. P. 547—553.
  38. Moor H., Rydin H., Hylander K., Nilsson M.B., Lindborg R., Norberg J., 2017. Towards a trait-based ecology of wetland vegetation // J. Ecol. V. 105. № 6. P. 1623—1635.
  39. Niu K., He J.-S., Lechowicz M.J., 2016. Foliar phosphorus content predicts species relative abundance in P-limited Tibetan alpine meadows // Perspect. Plant Ecol. Evol. Syst. V. 22. № 1. P. 47—54.
  40. Onipchenko V.G., 2002. Alpine Vegetation of the Teberda Reserve, the Northwestern Caucasus. Zürich: Veröff. des Geobot. Inst. der ETH, Stiftung Rübel. 168 p.
  41. Onipchenko V.G. (ed.), 2004. Alpine Ecosystems in the Northwest Caucasus. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. 407 p.
  42. Onipchenko V.G., Rozhin A.O., Smirnov V.E., Akhmetzhanova A.A., Elumeeva T.G., et al., 2020. Do patterns of intra-specific variability and community weighted-means of leaf traits correspond? An example from alpine plants // Botanica Pacifica. V. 9. № 1. P. 53—61.
  43. Onoda Y., Wright I.J., Evans J.R., Hikosaka K., Kitajima K., et al., 2017. Physiological and structural tradeoffs underlying the leaf economic spectrum // New Phytol. V. 214. № 4. P. 1447—1463.
  44. Pérez-Harguindeguy N., Díaz S., Garnier E., Lavorel S., Poorter H., et al., 2013. New handbook for standardized measurement of plant functional traits worldwide // Aust. J. Bot. V. 61. № 3. P. 167—234.
  45. Pierce S., Negreiros D., Cerabolini B.E.L., Kattge J., Díaz S., et al., 2017. A global method for calculating plant CSR ecological strategies applied across biomes world-wide // Funct. Ecol. V. 31. № 2. P. 444—457.
  46. Rada F., Sarmiento L., Garcia-Varela S., 2021. Plant functional traits along an old-field succession in the high tropical Andes // Acta Oecologica. V. 111. Art. e103738. https://doi.org/10.1016/j.actao.2021.103738
  47. Reader R.J., 1998. Relationship between species relative abundance and plant traits for an infertile habitat // Plant Ecol. V. 134. № 1. P. 43—51.
  48. Semenchuk P.R., Elberling B., Amtorp C., 2015. Deeper snow alters soil nutrient availability and leaf nutrient status in high Arctic tundra // Biogeochemistry. V. 124. № 1—3. P. 81—94.
  49. Sobral M., 2021. All traits are functional: An evolutionary viewpoint // Trends Plant Sci. V. 26. № 7. P. 674—676.
  50. Sporbert M., Welk E., Seidler G., et al., 2021. Different sets of traits explain abundance and distribution patterns of European plants at different spatial scales // J. Veg. Sci. V. 32. № 2. Art. e13016. https://doi.org/10.1111/jvs.13016
  51. Wright I.J., Dong N., Maire V., Prentice I.C., Westoby M., et al., 2017. Global climatic drivers of leaf size // Science. V. 357. P. 917—921.
  52. Wu Y., Elumeeva T.G., Kazantseva E.S., Wu Y., Wang Q., et al., 2023. The CSR strategies of alpine plants and community functional diversity in the Eastern Qinghai-Tibetan mountains // Botanica Pacifica. V. 12. № 1. P. 47—54.
  53. Yang Y., Wang H., Harrison S.P., Prentice I.C., Wright I.J., et al., 2019. Quantifying leaf-trait covariation and its controls across climates and biomes // New Phytol. V. 221. № 1. P. 155—169.
  54. Zirbel C.R., Bassett T., Grman E., Brudvig L.A., 2017. Plant functional traits and environmental conditions shape community assembly and ecosystem functioning during restoration // J. Appl. Ecol. V. 54. № 4. P. 1070—1079.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Subalpine bogs (SB) and tall grass (SH) occupy similar forms of mesorelief along the lower parts of slopes and valley bottoms in the subalpine belt. The photo shows areas of communities in the Malaya Khatipara gorge, absolute altitude 2540 m.

下载 (414KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Dimensional features (a, b — area; c, d — wet mass; d, e — dry mass) of leaves of subalpine tall grass plants (a, c, d) and subalpine bogs (b, d, e). SL — random sample of high-mountain flora, SR — average value for species found in the sites without taking into account participation, СВ — weighted average for species taking into account the aboveground mass of plants, n = 100. The vertical segment shows the error of the mean. The significance of differences according to the Wilcoxon test for conjugate pairs is marked with letters — non-overlapping letters indicate differences at the significance level of p < 0.05.

下载 (281KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Specific leaf area (SLA; a, b) and leaf dry matter content (LDMC; c, d) of leaves of subalpine tall grass plants (a, c) and subalpine bogs (b, d). SL is a random sample of high-mountain flora, SR is the average value for species found in the plots without taking into account participation, СВ is the weighted average for species taking into account the aboveground mass of plants, n = 100. The vertical segment shows the error of the mean. The significance of differences according to the Wilcoxon test for conjugate pairs is marked with letters - non-overlapping letters indicate differences at the significance level of p < 0.05.

下载 (172KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Contributions of Grime CSR strategies (a, b — competitiveness (C); c, d — stress tolerance (S); d, e — ruderality (R)) for plants of subalpine tall grass (a, c, d) and subalpine bogs (b, d, f). SL — random sample of high-mountain flora, SR — average value for species found in the plots without taking into account participation, СВ — weighted average for species taking into account the aboveground mass of plants, n = 100. The vertical segment shows the error of the mean. The significance of differences according to the Wilcoxon test for conjugate pairs is marked with letters — non-overlapping letters indicate differences at the significance level of p < 0.05.

下载 (226KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Ordination of species (a) and average weighted values ​​by sites (b) of strategies in the Grime triangle. Red circles show plants and sites of subalpine bogs, green triangles show plants and sites of tall grass. Large figures show average (centered) values ​​of the contribution of CSR strategies.

下载 (188KB)
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».