Haie mit Chips: Das gefürchtetste Tier der Meere hilft nun bei der Wettervorhersage

Niemand würde erwarten, dass ein Blauhai, der den Nordatlantik durchquert, der Schlüssel zur Verbesserung von Wettervorhersagen sein könnte. Doch genau das hat eine Studie gezeigt, die am 28. April 2026 in der Fachzeitschrift „npj Climate and Atmospheric Science“ veröffentlicht wurde. Die Logik ist, einmal erklärt, schwer zu widerlegen: Haie begeben sich bereits dorthin, wo herkömmliche Instrumente nicht hinkommen. Die Frage war, ob die von ihnen gesammelten Daten für mehr als nur die Verfolgung ihres Verhaltens nützlich sind. Die Antwort lautet ja, und die Zahlen sind überzeugend.

Die Studie wird von Dr. Laura H. McDonnell von der Rosenstiel School of Marine, Atmospheric and Earth Sciences an der University of Miami geleitet. Ihre Ergebnisse zeigen, dass Temperatur- und Tiefendaten, die von mit Sensoren ausgestatteten Haien erfasst werden, die Genauigkeit von Ozeanprognosen in dynamischen Regionen des Nordwestatlantiks verbessern können.

Und dabei handelt es sich nicht um eine marginale Verbesserung: Durch die Einbindung der von Haien gesammelten Daten in ein saisonales Klimamodell stellte das Team fest, dass sich die Fehler bei den Meeresoberflächenbedingungen in bestimmten Regionen erheblich verringerten, wobei die Verbesserungen in einzelnen Fällen bis zu 40 % betrugen.

Dies ist die erste Studie, in der Daten von an Tieren angebrachten Sensoren experimentell in ein saisonales Klimamodell integriert und deren Auswirkungen auf die Vorhersageleistung quantifiziert wurden, was auf ein Potenzial für den künftigen operativen Einsatz hindeutet. Mit anderen Worten: Was heute noch wie ein kühner Proof of Concept erscheint, könnte schon in wenigen Jahren Teil des standardmäßigen globalen Klimavorhersagesystems werden.

Das Meer hat tote Winkel, und Haie kennen sie

Moderne Klimamodelle sind außerordentlich ausgefeilt. Doch sie haben eine Schwachstelle: sie benötigen direkte Beobachtungsdaten aus dem Ozean, und es gibt Regionen, in denen diese Daten schlichtweg nicht vorliegen. Gerade in Gebieten mit hoher Dynamik (Ozeanfronten, Wirbel, wechselnde Strömungen) versagen die Modelle am häufigsten – und interessanterweise halten sich Haie genau dort am liebsten auf.

Laut Ben Kirtman, Dekan der Rosenstiel School und leitender Wissenschaftler für das operative Klimavorhersagesystem der NOAA, „ suchen Meeresräuber wie Haie von Natur aus dynamische Meeresphänomene wie Fronten und Wirbel auf .

„Dies sind die Gebiete, in denen Modellen oft ausreichende Beobachtungsdaten fehlen.“ Der Zusammenhang zwischen den Aufenthaltsorten der Haie und den Schwachstellen der Modelle ist kein Zufall, sondern hat biologische Gründe: Haie jagen an den Grenzen unterschiedlicher Strömungen und Wassermassen. Sie halten sich genau dort auf, wo Wissenschaftler am dringendsten Daten benötigen.

An Haien angebrachte Satellitensender erfassen Tiefe und Temperatur, während sich die Tiere durch den Ozean bewegen, und übertragen diese Informationen nahezu in Echtzeit.

Während diese Sender Wissenschaftlern schon seit Jahren dabei helfen, die Bewegungen von Haien zu verfolgen, eröffnete die Zusammenarbeit eine neue Anwendungsmöglichkeit: die Nutzung derselben Daten zur Verbesserung von Wettervorhersagen. Die Innovation bestand nicht darin, eine neue Technologie zu erfinden, sondern darin, zu erkennen, dass die vorhandene Technologie für weitere Zwecke genutzt werden konnte.

19 Haie, 8.200 Profile und ein Klimamodell der NOAA

Die Feldforschung war ebenso präzise wie ehrgeizig. McDonnell und sein Kollege Neil Hammerschlag markierten 18 Blauhaie (Prionace glauca) und einen Kurzflossen-Mako (Isurus oxyrinchus) im Nordwestatlantik.

Die Tiere übermittelten mehr als 8.200 Temperatur- und Tiefenprofile von einer Vielzahl unterschiedlicher Standorte und erreichten dabei Tiefen von fast 2.000 Metern. Eine hochauflösende Karte mit Meeresdaten wurde nicht mithilfe von Bojen oder Satelliten erstellt, sondern anhand der natürlichen Bewegungen der Tiere selbst.

Kirtman integrierte einen Teil dieser Daten in das Community Climate System Model, ein gekoppeltes Ozean-Atmosphäre-Eis-Land-Modell, das für saisonale Vorhersagen genutzt wird und Teil des operativen Systems „North American Multi-Model Ensemble“ (NMME) der NOAA ist.

Die Modellergebnisse auf der Grundlage von Haidaten wurden mit herkömmlichen Vorhersagen verglichen, und die Unterschiede waren messbar und signifikant, insbesondere in Küsten- und Schelfgebieten, wo marine Ökosysteme und die Fischerei auf genaue Vorhersagen angewiesen sind.

McDonnell, der mittlerweile als Postdoktorand an der Woods Hole Oceanographic Institution tätig ist, stellte den Umfang der Erkenntnis klar: „Mit Sendern ausgestattete Haie werden herkömmliche Beobachtungssysteme nicht ersetzen.“

Die vorläufigen Ergebnisse zeigen, dass markierte Meeresräuber ergänzende Beobachtungen vor Ort liefern können, sowohl an der Oberfläche als auch in der Tiefe. Ergänzend, nicht ersetzend. Doch in der Klimawissenschaft ist eine Ergänzung, die den Fehler in kritischen Bereichen um 40 % reduziert, kein unwesentliches Detail.

Quellenhinweis:

McDonnell, LH, Kirtman, BP, Braun, CD et al. Improved seasonal climate forecasting using shark-borne sensor data in a dynamic ocean. npj Clim Atmos Sci (2026). https://doi.org/10.1038/s41612-026-01394-9