Modeling the ecological niche and features of coprobiontic fungi distribution in Asia by the example of Cyathus stercoreus

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Species distribution is undergoing rapid changes in the face of habitat modification and climate change. This leads to concerns about the conservation of declining species and raises ecological questions about the processes that govern species ranges and niches. As a consequence, the predictive distribution models which match species records to patterns in abiotic environmental variables have become an established tool in ecology and conservation. Maximum entropy spatial distribution modelling (MaxEnt) solves this problem by inferring species distributions and environmental tolerance based on the occurrence data. The objectives of this research were the ecological niche and running the habitat suitability modelling on dung fungal species Cyathus stercoreus based on its bioclimatic and substrate features within Asia. We constructed a map of the current geographical distribution of the dung fungus Cyathus stercoreus using MaxEnt method. We included in the model 19 WorldClim bioclimatic variables with the corresponding altitude data, and seven spatially well-dispersed species occurrence records. Despite its narrow substrate specialization, Cyathus stercoreus is climatically quite plastic and is able to develop in a wide range of variations in mean annual temperatures and mean annual precipitation, which follows from the analysis of a two-dimensional niche based on two climatic variables using the Envelope method. Modeling the distribution of basidiomycete dung fungi using the Cyathus stercoreus as an example showed that the area of their potential distribution with a zone of favorable climate is very large. Most of the zone with a favorable climate is located in the area with the probability of the presence of species up to 70%. Cyathus stercoreus is not associated with any particular habitat type. On the territory of Russia, in the south of Siberia, the species is located on the northern border of its range in the area with the least favorable bioclimatic environmental factors.

About the authors

Vyacheslav Aleksandrovich Vlasenko

Central Siberian Botanical Garden of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: vlasenkomyces@mail.ru

candidate of biological sciences, senior researcher of Mycology, Algology and Lichenology Laboratory

Russian Federation

Dejidmaa Turmunkh

Plant Protection Research Institute of Mongolia

Email: dejidmaa.chag@gmail.com

PhD, senior researcher of Plant Pathology Laboratory

Mongolia

Chechekmaa Dembirelovna Nazyn

Tuvan State University

Email: nazynch@mail.ru

candidate of biological sciences, associate professor of Biology and Ecology Department

Russian Federation

Anastasia Vladimirovna Vlasenko

Central Siberian Botanical Garden of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: anastasiamix81@mail.ru

candidate of biological sciences, head of Mycology, Algology and Lichenology Laboratory

Russian Federation

References

  1. Warren D.L., Seifert S.N. Ecological niche modeling in MaxEnt: the importance of model complexity and the performance of model selection criteria // Ecological Applications. 2011. Vol. 21, № 2. P. 335–342.
  2. Wright R.N., Westerhoff D.V. New Forest SAC Management Plan. Lyndhurst: English Nature, 2001. 15 p.
  3. Hepinstall J.A. et al. Effects of niche width on the performance and agreement of avian habitat models // Scott J.M. et al (eds.). Washington: Island Press, 2002. P. 593–606.
  4. Brotons L., Thuiller W., Araújo M.B., Hirzel A.H. Presence-absence versus presence-only modelling methods for predicting bird habitat suitability // Ecography. 2004. Vol. 27. P. 437–448.
  5. Hernandez P.A., Graham C.H., Master L.L., Albert D.L. The effect of sample size and species characteristics on performance of different species distribution modeling methods // Ecography. 2006. Vol. 29, № 5. P. 773–785.
  6. Tsoar A., Allouche O., Steinitz O., Rotem D., Kadmon R. A comparative evaluation of presenceonly methods for modelling species distribution // Diversity and distributions. 2007. Vol. 13, № 4. P. 397–405.
  7. Gaston K.J., Fuller R.A. Biodiversity and extinction: losing the common and the widespread // Progress in Physical Geography. 2007. Vol. 31. P. 213–225.
  8. Zurell D., Franklin J., König C., Bouchet P.J., Dormann C.F., Elith J., Fandos G., Feng X., Guillera-Arroita G., Guisan A., Lahoz-Monfort J.J., Leitão P.J., Park D.S., Townsend Peterson A., Rapacciuolo G., Schmatz D.R., Schröder B., Serra-Diaz J.M., Thuiller W., Yates K.L., Zimmermann N.E., Merow C. A standard protocol for reporting species distribution models // Ecography. 2020. Vol. 43, № 9. P. 1261–1277.
  9. Phillips S.J., Dudík M. Modeling of species distributions with MaxEnt: new extensions and a comprehensive evaluation // Ecography. 2008. Vol. 190. P. 231–259.
  10. Phillips S.J., Anderson R.P., Schapired R.E. Maximum entropy modeling of species geographic distributions // Ecological Modelling. 2006. Vol. 190. P. 231–259.
  11. GBIF. 2021 [Internet]. – https://www.gbif.org.
  12. Fernandez A., Sanchez S., Garcıa P., Sanchez J. Macrofungal diversity in an isolated and fragmented Mediterranean forest ecosystem // Plant Biosystems. 2020. Vol. 154, № 2. P. 139–148.
  13. Krug J.C., Benny G.L., Keller H.W. Coprophilous fungi // Biodiversity of fungi: inventory and monitoring methods / eds. Mueller G.M., Bills G.F., Foster M.S. Burlington (MA): Elsevier Academic Press, 2004. P. 467–501.
  14. Hijmans R.J., Guarino L., Mathur P. DIVA-GIS Version 7.5. 2012 [Internet]. – http://diva-gis.org/docs/DIVA-GIS_manual_7.pdf.
  15. Hijmans R.J., Cameron S.E., Parra J.L., Jones P.G., Jarvis A. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas // International Journal of Climatology. 2005. Vol. 25. P. 1965–1978.
  16. Scheldeman X., Van Zonneveld M. Training manual on spatial analysis of plant diversity and distribution. Rome: Biodiversity International, 2010. 179 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1

Download (39KB)
3. Fig. 2

Download (45KB)
4. Fig. 3

Download (32KB)
5. Fig. 4

Download (38KB)
6. Fig. 5

Download (50KB)

Copyright (c) 2021 Vlasenko V.A., Turmunkh D., Nazyn C.D., Vlasenko A.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».