Boje meldet Hai-Alaaaarm!

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Tiere

Boje meldet Hai-Alaaaarm!

Seit Jahren steigt die Zahl der weltweiten Haiattacken. Australien möchte dieser Entwicklung nun vorbeugen – mit einer cleveren Boje. Sie erkennt den Hai aus sicherer Entfernung und alarmiert den Lifeguard.

Im letzten Jahr gab es allein in Australien 18 Vorfälle, in denen Haifische Menschen angegriffen haben. In 2014 waren es elf. Damit ist Australien beim Ranking der Länder mit den meisten Haiattacken immer vorne mit dabei. Nur in Florida passieren solche Angriffe noch häufiger – 28 Mal in 2014.

Auf der Abschussliste

Die Konsequenz daraus war, dass die australische Regierung 2014 kurzfristig eine
Tötungsgenehmigung für Tiger- und Bullenhaie, sowie für den als gefährdet eingestuften Weißen Haie aussprach – um so die Population einzudämmen.

Daraufhin gingen Tausende Menschen auf die Straße, um dagegen zu demonstrieren. Denn dass sich dadurch das Risiko solcher Attacken verringern würde, stand stark in der Kritik. Ursprünglich sollte die Tötungsgenehmigung bis 2017 ausgestellt werden, Umweltschützer und die australische Umweltbehörde EPA (Environmental Protection Authority) konnten die Aktion jedoch nach kurzer Zeit stoppen.

2014 siegten Australiens Haie! Das Tötungsprogramm wurde gestoppt – es gibt andere Wege, Haiattacken zu verhindern.

Um Strandbesucher und
Haie zu schützen, hat sich die westaustralische Firma Shark Mitigation Systems (SMS) deshalb zusammen mit dem Telekommunikationsunternehmen Optus etwas anderes einfallen lassen: Ein Hai-freundliches Warnsystem, das die Tiere in noch sicherer Entfernung identifiziert, sodass ausreichend Zeit bleibt, um Menschen oder Surfer in der Nähe zu alarmieren.

Das Unternehmen SMS beschreibt das System als eine Art “Gesichtserkennung für Meereslebewesen”. Die Technologie habe eine 90-prozentige Erfolgsquote, sagte Craig Anderson, der an der Entwicklung beteiligt ist, beim Eröffnen der Testanlage am Bondi Beach in Sydney.

Wie funktioniert’s?

“Clever Buoy” nennt sich das System, zu Deutsch: kluge Boje. Das Prinzip ist einfach: Die 25-Kilogramm schwere Boje wird 500 Meter von der Küste entfernt im Meeresboden verankert. Von dort stößt ein Echolot Schallwellen aus. Sobald diese auf ein Objekt treffen, werden sie reflektiert.

Die Messtechnik ist so programmiert, dass sie bei “haifischgroßen Objekten” – ab zwei Metern und mehr – anschlägt.

Gerät nun ein dementsprechender Fisch in ihr Visier, erkennt die Software, ob es sich um einen Hai handelt oder nicht. Wenn ja, schlägt die Boje Alarm – und informiert die Rettungsschwimmer per App.

Das System soll günstiger und umweltfreundlicher sein als Netze und Fallen. Darin verfangen sich jährlich nämlich Tausende Tiere und verenden qualvoll. Auch soll das Echolot Haie und andere Meeresbewohner nicht stören, heißt es Seitens der Entwickler.

Haifisch oder Walfisch?

Aber wie merkt eine Boje, ob ein Tier, das über zwei Meter groß ist, auch gleich ein Hai ist? Auch Delfine oder Wale könnten doch so zum Beispiel ins Raster der Boje geraten.

Offenbar nicht. Denn es geht bei der Erkennung nicht nur um die Größe, sondern auch um das Verhalten im Wasser, das das System erkennt. “Haie haben im Vergleich mit anderen Meeresbewohnern ein ganz anderes Bewegungsmuster”, heißt es auf der Webseite der Clever Buoy.

So sieht die App am Smartphone aus, die den Haialarm an den Lifeguard weitergibt. Hier ist die Luft bzw. das Wasser gerade rein.

Testbetrieb startet jetzt

Am Bondi Beach – einer der bekanntesten Strände der Welt – sind vorerst acht dieser Bojen ausgelegt. Jede einzelne observiert einen Umkreis von etwa 60 Metern. Geht der Plan auf und funktioniert das System, sollen zehn weitere Bojen dazukommen.

An anderen Stränden ist der Einsatz bisher nicht geplant. Aber: Die Wahrscheinlichkeit, von einem Hai angegriffen zu werden, ist trotz steigender Vorfälle noch immer sehr gering. Eher befördert Sie ein Elefanten, ein Blitz oder eine herabfallende Kokosnuss ins Jenseits. Sollten Sie trotzdem einmal in die Situation geraten, haben wir hier einige Tipps,
wie man Ernstfall richtig handelt.