Eine neue Open-Access-Studie in npj Climate and Atmospheric Science zeigt erstmals in einem direkten Modelltest, dass Messdaten von markierten Haien saisonale Ozeanprognosen verbessern können. In den rückblickenden Experimenten sanken die Fehler bei der vorhergesagten Oberflächentemperatur in einzelnen dynamischen Meeresregionen um bis zu 40 Prozent.
Die Tiere wurden dabei nicht eigens zu Messrouten gesteuert. 18 Blauhaie und ein Kurzflossen-Mako bewegten sich frei durch den Nordwestatlantik und zeichneten mit Satellitensendern Tiefe und Temperatur auf. Weil Haie häufig Fronten, Wirbel und andere dynamische Bereiche aufsuchen, sammelten sie Daten gerade dort, wo herkömmliche Messsysteme Lücken haben können.
8.242 Temperaturprofile aus dem Nordwestatlantik
Das Forschungsteam stattete die Haie im Oktober 2021 nahe Cape Cod mit SPLASH-10-Satellitensendern aus. Bis April 2022 übermittelten die 19 Tiere insgesamt 8.242 Tiefen-Temperatur-Profile mit 58.947 gekoppelten Messwerten. Zusammen kamen sie auf 2.635 Sendetage.
Die Messpunkte erstreckten sich über rund 20 Breitengrade und 40 Längengrade im Atlantischen Ozean. Der tiefste erfasste Tauchgang reichte bis 1.976 Meter. Die Sensoren registrierten Temperaturen zwischen 3,9 und 33,9 Grad Celsius. Damit lieferten die Haie nicht nur Positionen an der Oberfläche, sondern dreidimensionale Einblicke in die Wassersäule.
Ein Teil der Hai-Daten floss direkt in das Modell
Für den eigentlichen Test speisten die Forschenden 1.329 der Profile in monatliche Initialisierungen eines saisonalen Klimamodells ein. Anschließend verglichen sie Vorhersagen mit und ohne Hai-Daten anhand von Satellitenbeobachtungen und einer etablierten Ozean-Reanalyse.
Besonders deutlich war der Effekt in Küsten-, Schelf- und Kontinentalhanggebieten. Dort verändern sich Temperaturfronten und Strömungen auf relativ kleinen räumlichen Skalen, während ein grob aufgelöstes Modell solche Prozesse nur eingeschränkt darstellen kann. In einzelnen Vergleichen verringerte die zusätzliche Initialisierung mit Hai-Daten den Fehler der Oberflächentemperatur um bis zu 40 Prozent.
Die Wirkung blieb teilweise über Wochen bis Monate erkennbar, obwohl die Profile nur während kurzer Startfenster in das Modell aufgenommen wurden. Entscheidend war nicht allein die Zahl der Messungen. Eine breitere räumliche Verteilung konnte in manchen Monaten wichtiger sein als viele dicht beieinanderliegende Profile.
Vom Hurrikan-Versprechen zum ersten Modelltest
Haitauchen berichtete bereits 2025 über die Idee, Haie als mobile Datenlieferanten für bessere Hurrikan- und Wettervorhersagen einzusetzen. Damals stand vor allem das Potenzial im Mittelpunkt: Weit wandernde Raubfische sollten Temperaturdaten aus schwer zugänglichen Teilen des Ozeans liefern.
Die neue Arbeit ist ein wichtiger Schritt von dieser Idee zu einem messbaren Ergebnis. Sie belegt aber nicht, dass mit den Senderdaten bereits eine konkrete Hurrikanbahn oder die Intensität eines einzelnen Sturms besser vorhergesagt wurde. Getestet wurden saisonale Temperaturprognosen für den Ozean. Solche verbesserten Ausgangsdaten könnten langfristig auch Wetter- und Sturmmodelle unterstützen, doch dafür sind weitere, gezielt angelegte Versuche nötig.
Warum Haie klassische Messsysteme ergänzen können
Satelliten beobachten vor allem die Meeresoberfläche. Argo-Sonden, Forschungsfahrten und autonome Gleiter liefern Daten aus der Tiefe, decken aber nicht jeden dynamischen Küsten- und Schelfbereich gleich gut ab. Markierte Tiere können zusätzliche Profile aus Gebieten übermitteln, die sie aus eigenem Verhalten aufsuchen.
Haie ersetzen diese Messnetze nicht. Ihr Nutzen liegt in der Ergänzung. Daten, die ohnehin bei ökologischen Markierungsprojekten entstehen, könnten nach Qualitätskontrolle zusätzlich in Ozeanmodelle einfließen. Die Forschenden verweisen dafür auf internationale Programme wie das Animal Telemetry Network und AniBOS, die Tierdaten langfristig in globale Beobachtungssysteme einbinden wollen.
Noch kein operatives Vorhersagesystem
Die Studie ist ausdrücklich ein Machbarkeitsnachweis. Sie verwendet Daten von nur 19 Haien aus einer Saison und einem Meeresgebiet. Das eingesetzte Modell arbeitet mit einer Auflösung von ungefähr einem Grad und kann viele kleinräumige Strömungsprozesse nicht direkt auflösen. Außerdem liefen die Auswertungen rückblickend und nicht als täglicher operationeller Vorhersagedienst.
Für einen dauerhaften Einsatz braucht es mehr Tiere, längere Zeitreihen, standardisierte Sensoren und eine Datenleitung, die Messwerte nahezu in Echtzeit prüft und an Wetter- und Ozeandienste verteilt. Erst dann lässt sich testen, wie zuverlässig der Ansatz in verschiedenen Jahren und Regionen funktioniert.
Der erste direkte Versuch liefert dennoch ein klares Ergebnis: Haie können nicht nur ihre eigenen Wanderwege dokumentieren. Ihre Tauchgänge können zugleich Beobachtungslücken im Ozean schließen und Vorhersagemodelle messbar verändern.
