Симпатрические гнездовые паразиты

На Ю.-З. США и сев. Мексике встречаются симпатрические облигатные гнездовые паразиты - Molothrus aeneus красноглазый коровий трупиал и Molothrus ater буроголовый коровий трупиал. В 1998-1999 гг. в шт. Аризона (США) исследован выбор местообитаний и птицы-хозяина, обилие и распространение обоих видов. В 4 из 10 местообитаний отмечен высокий уровень симпатрии этих видов: в сосново-дубовом лесу, в городе, в прибрежных горах и предгорьях. Видовое богатство воробьиных птиц в большей степени предсказывало присутствие гнездовых паразитов, чем обилие птиц-хозяев.

Оценка влияния гнездового паразитизма и гнездового хищничества на сезонную плодовитость у воробьиных птиц.

Гнездовой паразитизм (подкладывание яиц в чужие гнезда) и гнездовое хищничество сокращают сезонную плодовитость и, соответственно, рост популяции жертв. Однако, в большинстве полевых исследований оценивается прямое влияние гнездового паразитизма и гнездового хищничества на одну попытку гнездования без учета того, что самки могут гнездиться повторно после потери гнезда; они могут покидать зараженное гнездо или успешно выводят выводок. Разработана математическая модель сезонной плодовитости, включающая ряд параметров, таких как уровень гнездового паразитизма, уровень гнездовое хищничество, вероятность оставления гнезд в ответ на гнездовой паразитизм, а также длину сезона размножения, время события в гнездовом цикле и продукцию зараженных и незараженных гнезд. Показано, что разные исследователи, использующие разные методики наблюдения, при изучении практически одной и той же популяции, будут приходить к заметно различающимся заключениям, касающиеся интенсивности гнездового паразитизма; предложена математическая формула для сравнения разных способов измерений гнездового паразитизма. Модель использовали для анализа данных по гнездованию прерийного лесного певуна (Dendroica discolor), и черноголового виреона (Vireo atricapillus). Были определены параметры модели для этих видов и полученные величины использованы для расчета сезонной плодовитости. Для обоих видов предсказания сезонной плодовитости хорошо согласуются с данными, полученными напрямую.