了解关键非生物和生物因素的变化如何在与蚊子适应性和种群动态相关的空间尺度上相互作用,对于预测当前和未来的蚊子分布和丰度至关重要。以及人类病原体的传播潜力。然而,调查环境变化对蚊子性状的影响的研究已经孤立地或在实验室实验中研究了环境因素,这些环境因素通常不会在野外发生。为了解决这些限制,我们在雅典做了一个半野外实验,格鲁吉亚使用入侵的亚洲虎蚊(白纹伊蚊)。我们选择了9个跨越不透水表面和植被覆盖自然变化的地点,以探索微气候(温度和湿度)对蚊子的影响。在这些网站上,我们操纵了每个部位的同种幼虫密度。我们在夏天和秋天重复了这个实验。然后我们评估了土地覆盖的影响,幼虫密度,和季节的时间,以及互动效果,女性出现的平均比例,青少年发育时间,出现时的大小,和预测的人均人口增长(即,fitness).我们发现幼虫密度的显著影响,土地覆盖,和所有响应变量的季节。最值得注意的是,我们看到了季节和种内密度对每个响应变量的强烈交互影响,包括随着秋季特定内部竞争的增加,开发时间的非直观减少。我们的研究表明,忽略生物变量和非生物变量之间的相互作用可能会降低用于预测蚊子种群和病原体传播动态的模型的准确性和准确性。尤其是那些在传输和控制发生的更精细空间尺度上推断动态的人。
Understanding how variation in key abiotic and biotic factors interact at spatial scales relevant for mosquito fitness and population dynamics is crucial for predicting current and future mosquito distributions and abundances, and the transmission potential for human pathogens. However, studies investigating the effects of environmental variation on mosquito traits have investigated environmental factors in isolation or in laboratory experiments that examine constant environmental conditions that often do not occur in the field. To address these limitations, we conducted a semi-field experiment in Athens, Georgia using the invasive Asian tiger mosquito (Aedes albopictus). We selected nine sites that spanned natural variation in impervious surface and vegetation cover to explore effects of the microclimate (temperature and humidity) on mosquitoes. On these sites, we manipulated conspecific larval density at each site. We repeated the experiment in the summer and fall. We then evaluated the effects of land cover, larval density, and time of season, as well as interactive effects, on the mean proportion of females emerging, juvenile development time, size upon emergence, and predicted per capita population growth (i.e., fitness). We found significant effects of larval density, land cover, and season on all response variables. Of most note, we saw strong interactive effects of season and intra-specific density on each response variable, including a non-intuitive decrease in development time with increasing intra-specific competition in the fall. Our study demonstrates that ignoring the interaction between variation in biotic and abiotic variables could reduce the accuracy and precision of models used to predict mosquito population and pathogen transmission dynamics, especially those inferring dynamics at finer-spatial scales across which transmission and control occur.
Para poder predecir la distribución y abundancia de las poblaciones de mosquitos y la transmisión potencial de patógenos a humanos, es crucial comprender cómo factores abióticos y bióticos clave para el éxito reproductivo y la dinámica poblacional de los mosquitos interactúan a escalas relevantes. Sin embargo, los estudios que han investigado los efectos de variables ambientales en las características demográficas de los mosquitos han considerado su efecto de forma aislada o en experimentos de laboratorio bajo condiciones ambientales constantes que, a menudo, no reflejan lo que ocurre en el campo. Para abordar estas limitaciones, llevamos a cabo un experimento de semi-campo en Athens, Georgia, utilizando el mosquito invasor tigre asiático (Aedes albopictus). Seleccionamos nueve sitios que abarcaban variaciones naturales en la superficie impermeable y cobertura vegetal para explorar los efectos del microclima (temperatura y humedad) en los mosquitos. También manipulamos la densidad de larvas de tigre asiático en dos experimentos que fueron realizados en el verano y otoño. Evaluamos los efectos de la cobertura vegetal, la densidad de larvas, la temporada climática, y la interacción entre estas variables en la proporción de hembras que emergieron, el tiempo de desarrollo de las larvas, el tamaño al momento de la emergencia, y el crecimiento demográfico per cápita previsto (éxito reproductivo). Encontramos efectos significativos de la densidad de larvas, la variación de la cobertura vegetal y la estación del año en todas las variables de respuesta. Más notablemente, observamos un fuerte efecto de la interacción entre la temporada climática y la densidad de larvas en todas las variables de respuesta, incluyendo una disminución no intuitiva en el tiempo de desarrollo con el aumento de la competencia intraespecífica en el otoño. Nuestro estudio evidencia que ignorar la interacción entre variables abióticas y bióticas podría reducir la exactitud y precisión de los modelos utilizados para predecir las dinámicas de las poblaciones de mosquitos, y por tanto, de la transmisión de patógenos. Esto, especialmente en modelos que infieren estas dinámicas a escalas espaciales más finas, en las cuales ocurre la transmisión y el control.