Mathematik: Haie im Supermarkt

Wenn ein Riesenhai die Weiten des Ozeans nach möglicher Beute absucht, geht er ähnlich vor wie ein Mensch im Kaufhaus

Wer im Labyrinth einer großen Lebensmittelabteilung ein Produkt kaufen will, dessen genauen Platz er nicht kennt, wendet eine bestimmte Strategie an: Statt von Regal zu Regal zu wandern und an jedem möglichen Ort beispielsweise nach Milch zu fahnden, wird der Käufer gezielt nach der Kühltheke Ausschau halten und erst dort die Suche intensivieren.

Solche Suchwege, die sich aus wenigen sehr langen Strecken und zahlreichen sehr kurzen zusammensetzen, heißen „Levy Walks“; sie sind nach dem französischen Mathematiker Pierre Lévy (1886–1971) benannt, der das mathematisch- statistische Prinzip dieser Muster als Erster erkannte und formulierte.

Forscher um David Sims vom Laboratorium der britischen Marine Biological Association in Plymouth haben nun festgestellt, dass zahlreiche Meeresräuber die gleiche Suchstrategie anwenden, wie es der Mensch im Supermarkt tut. Anhand intensiver Studien von 31 räuberischen Tierarten wie Haien und Pinguinen konnten sie zeigen, dass auch im Tierreich die „Überall-Suche“ nicht die effizienteste Methode ist.

Die beste Möglichkeit, in einem großen Gebiet ausreichend Beute zu machen, bietet vielmehr die Verbindung von wenigen langen mit zahlreichen kurzen Suchwegen. „Kleine Fische“ beziehungsweie wenig ergiebige Nahrung lassen die Räuber links liegen – um ohne Aufenthalt nach längerer Wanderung größere Schwärme von Beutetieren erreichen zu können. Der Kabeljau scheint die Mathematik am besten anzuwenden.

In den Studien glichen seine Wege den Levy- Walks am stärksten, seine Suchstrategie ist optimal. Auch Riesenhai, Lederschildkröte, Magellanpinguin und Großaugenthun suchten ihre Beute mit Levy-Mathematik, während sich Pinguine etwas häufiger auf kurzen Strecken bewegten. Ein junger, zweieinhalb Meter langer Riesenhai ging allerdings ganz andere Wege. Daher, so die Forscher, muss die optimierte Suchstrategie vermutlich erst erworben werden.

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