Abstract Understanding how the spatial variation in species composition (beta-diversity) varies with biotic and abiotic conditions is one of the ultimate goals in biology. Theory predicts that beta-diversity is a consequence of two factors, species-level differences (defined as the variations among species in the probabilities that species are present in the landscape) and spatial heterogeneity (defined as the difference, between two sites, in the probabilities with which species are present). At present, however, the importance of each factor is unclear. Here, we take a probabilistic and combinatorial approach to examine the effects of species differences and spatial heterogeneity on the degree to which species assemblages in two spatial locations differ in species compositions. We first derived analytical and approximation formulae of the expectation and variance of the pairwise beta-diversity, based on the assumption that the presence probabilities of species are independent of each other. Though it seems intuitive that greater species differences leads to greater beta-diversity, our methods predict that the reverse is likely to occur under some circumstances; strikingly, when space is homogeneous, beta-diversity decreases with increasing species differences. This prediction suggests that policy making for increasing species traits-variation would, without adequately managing environmental heterogeneity, induce biotic homogeneization, resulting in undesired outcomes. Second, we illustrate our method using data from five woodpecker species in Switzerland, showing that the woodpecker species’ joint distributions change considerably with time, and also that such changes are basically explained by the changes in the incidences of some of the species. The new framework can improve our understanding of how pairwise beta-diversity responds to species differences and spatial heterogeneity.

Abstract Understanding the main determinants of species coexistence across space and time is a central question in ecology. However, ecologists still know little about the scales and conditions at which biotic interactions matter and how these interact with the environment to structure species assemblages. Here we use recent theory developments to analyze plant distribution and trait data across Europe and find that plant height clustering is related to both evapotranspiration and gross primary productivity. This clustering is a signal of interspecies competition between plants, which is most evident in mid-latitude ecoregions, where conditions for growth (reflected in actual evapotranspiration rates and gross primary productivities) are optimal. Away from this optimum, climate severity likely overrides the effect of competition, or other interactions become increasingly important. Our approach bridges the gap between species-rich competition theories and large-scale species distribution data analysis.

Abstract Community ecology has traditionally relied on the competitive exclusion principle, a piece of common wisdom in conceptual frameworks developed to describe species assemblages. Key concepts in community ecology, such as limiting similarity and niche partitioning, are based on competitive exclusion. However, this classical paradigm in ecology relies on implications derived from simple, deterministic models. Here we show how the predictions of a symmetric, deterministic model about the way extinctions proceed can be utterly different from the results derived from the same model when ecological drift (demographic stochasticity) is explicitly considered. Using analytical approximations to the steady-state conditional probabilities for assemblages with two and three species, we demonstrate that stochastic competitive exclusion leads to a cascade of extinctions, whereas the symmetric, deterministic model predicts a multiple collapse of species. To test the robustness of our results, we have studied the effect of environmental stochasticity and relaxed the species symmetry assumption. Our conclusions highlight the crucial role of stochasticity when deriving reliable theoretical predictions for species community assembly.

Abstract The history of infectious disease modelling essentially begins with the papers by Ross on malaria [1–5]. These models assume that the dynamics of malaria can most simply be characterized by two equations that describe the prevalence of malaria in the human and mosquito hosts. This structure has formed the central core of models for malaria and most other vector-borne diseases for the last century with occasional additions acknowledging important aetiological details. We partially add to this tradition by describing a malaria model that provides for vital dynamics in the vector and the possibility of super-infection in the human host; reinfection of asymptomatic hosts before they have cleared a prior infection. These key features of malaria aetiology create the potential for break points in the prevalence of infected hosts, sudden transitions that seem to characterize malaria’s response to control in different locations. We show that this potential for critical transitions is a general and underappreciated feature of any model for vector borne diseases with incomplete immunity and asymptomatic patients, including the canonical Ross-McDonald model. Ignoring these details of the host’s immune response to infection can potentially lead to serious misunderstanding in the interpretation of malaria distribution patterns and the design of control schemes for other vector-borne diseases.

1 Abstract Temperature and water availability significantly influence mosquito population dynamics. We’ve devised a method, integrating experimental data with insights from mosquito and thermal biology, to calculate the basic reproduction number ( R M ) for urban mosquito species, Aedes albopictus and Aedes aegypti . R M represents the number of female mosquitoes produced by one female during her lifespan, indicating suitability for growth. Environmental conditions, including temperature, rainfall and human density influence R M by altering key mosquito life cycle traits. Validation using data from Spain and Europe confirms the approach’s reliability. Our analysis suggests that temperature increases may not uniformly benefit Ae. albopictus proliferation but could boost Ae. aegypti expansion. We suggest using vector R M maps, leveraging climate and environmental data, to predict areas susceptible to invasive mosquito population growth. These maps aid in resource allocation for intervention strategies, supporting effective vector surveillance and management efforts.

Abstract Functional responses are central to describe consumer-resource interactions. Defined as the per capita average feeding rate of consumers, since Holling’s seminal papers, they have been widely used in ecology. Holling’s central observation was that they often saturate as resource density increases. If the interference between consumers is strong, they also decrease with consumer density. Here we emphasize the stochastic nature of the individual feeding processes and the associated probability distributions of the different behavioral types and show how they control population-averaged feeding rates. We do so by revisiting a classic approach based on the formulation of feeding interactions in terms of individual-based reaction schemes. We highlight the common assumptions underlying the different functional forms and discover a new predator-dependent functional response that should be considered the natural extension of the Holling type II functional response when consumers interference is considered. Our work has clear implications, on the one hand, for both model selection and parameter inference from feeding experiments, and, on the other, for the use of multi-species extensions of these functional responses in population-level food-web dynamic models.

Temperature and water availability significantly influence mosquito population dynamics. We have developed a method, integrating experimental data with insights from mosquito and thermal biology, to calculate the basic reproduction number ( R M ) for urban mosquito species Aedes albopictus and Aedes aegypti . R M represents the number of female mosquitoes produced by one female during her lifespan, indicating suitability for growth. Environmental conditions, including temperature, rainfall and human density, influence R M by altering key mosquito life cycle traits. Validation using data from Spain and Europe confirms the approach’s reliability. Our analysis suggests that temperature increases may not uniformly benefit Ae. albopictus proliferation but could boost Ae. aegypti expansion. We suggest using vector R M maps, leveraging climate and environmental data, to predict areas susceptible to invasive mosquito population growth. These maps aid resource allocation for intervention strategies, supporting effective vector surveillance and management efforts.

Understanding the main determinants of species coexistence across space and time is a central question in ecology. However, ecologists still know little about the scales and conditions at which biotic interactions matter and their interplay with the environment to structure species assemblages. Here we develop ecological theory to analyze plant distribution and trait data across Europe and find that plant height clustering is related to evapotranspiration and gross primary productivity. Our analysis suggests competitive dominance as a plausible mechanism underlying community assembly patterns over continental scales. In particular, we find a clear signal of plant-to-plant competition in mid-latitude ecoregions, where conditions for growth (reflected in actual evapotranspiration rates and gross primary productivities) are optimal. Under severe conditions, either climate is too harsh and overrides the effect of competition or other interactions play a relevant role. Our approach bridges the gap between modern coexistence theory and large-scale species distribution data analysis.