An integrative approach to understanding host–parasitoid population dynamics in real landscapes

Many of our advances regarding the spatial ecology of predators and prey have been attributed to research with insect parasitoids and their hosts. Host–parasitoid systems are ideal for spatial-ecological studies because of the small size of the organisms, the often discrete distribution of their resources, and the relative ease with which host mortality from parasitoids can be determined. We outline an integrated approach to studying host–parasitoid interactions in heterogeneous natural landscapes. This approach involves conducting experiments to obtain critically important information on dispersal and boundary behavior of the host and parasitoid, large-scale manipulations of landscape structure to reveal the impacts of landscape change on host–parasitoid interactions and temporal population dynamics, and the development of spatially realistic, behavior-based landscape models. The dividends from such an integrative approach are far reaching, as is illustrated in our research on the prairie planthopper Prokelisia crocea and its egg parasitoid Anagrus columbi that occurs in the tall-grass prairies of North America. Here, we describe the population structure of this system which is based on a long-term survey of planthoppers and parasitoids among host–plant patches. We also outline novel approaches to experimentally quantify and model the movement and boundary behavior of animals in general. The value of this information is revealed in a landscape-level field experiment that was designed to test predictions about how landscape change affects the spatial and temporal population dynamics of the host and parasitoid. Finally, with these empirical data as the foundation, we describe novel simulation models that are spatially realistic and behavior based. Drawing from this integrated approach and case study, we identify key research questions for the future.

ZusammenfassungViele unserer Fortschritte bezüglich der räumlichen Ökologie von Räubern und Beute sind der Forschung an Parasitoiden und ihren Wirten zugeschrieben worden. Wirt-Parasitoid-Systeme sind ideal für Studien zur räumlichen Ökologie: wegen der geringen Größe der Tiere, der oft diskreten Verteilung ihrer Ressourcen und der relativen Einfachheit, mit der von Parasitoiden verursachte Wirtsmortalität festgestellt werden kann.Wir skizzieren einen integrierten Ansatz zur Untersuchung von Wirt-Parasitoid-Intertaktionen in heterogenen natürlichen Landschaften. Diese Herangehensweise beinhaltet Experimente, um unabdingbare Informationen zum Verhalten von Wirt und Parasitoid bei der Ausbreitung und an Habitatgrenzen zu erhalten, großskalige Manipulationen der Landschaftsstruktur, um die Auswirkungen von Änderungen der Landschaft auf die Wirt-Parasitoid-Interaktionen und die Populationsdynamik zu ergründen, sowie die Entwicklung von räumlich realistischen, verhaltensbasierten Landschaftsmodellen.Die Erträge eines solchen integrierten Ansatzes sind weitreichend, wie am Beispiel unserer Forschung an der Spornzikade Prokelisia crocea und ihres Parasitoiden Anagrus columbi, die in den Tallgrass-Prärien Nordamerikas auftreten, dargestellt wird. Hier beschreiben wir die Populationsstruktur dieses Systems basierend auf einer langfristigen Erfassung von Zikaden und Parasitoiden in den Patches der Wirtspflanze.Wir skizzieren außerdem neuartige Ansätze zur experimentellen Quantifizierung und Modellierung des Bewegungs- und Grenzverhaltens von Tieren im Allgemeinen.Der Wert dieser Informationen wird bei einem Freilandexperiment auf Landschaftsebene aufgezeigt, welches angelegt war, um Vorhersagen dazu zu testen, wie Änderungen der Landschaft die räumliche und zeitliche Populationsdynamik von Wirt und Parasitoid beeinflussen. Mit diesen empirischen Ergebnissen als Grundlage beschreiben wir schließlich neuartige Simulations-modelle, die räumlich realistisch und verhaltensbasiert sind. Ausgehend von diesem integrierten Ansatz und der Fallstudie identifizieren wir Schlüsselfragen für die zukünftige Forschung.