北西大西洋のどこかで、ヨシキリザメ（Prionace glauca）が変化する水の層を滑るように泳ぎ、海面下数百フィート（約数十メートル）まで潜水してから再び浮上する。このサメは狩りをし、進路を定め、その（最高の）生を生きている。しかし、その動きの一つ一つが、ヒレに装着された技術によって温度、深度、位置を記録することを可能にしている。最近まで、このデータの軌跡は主にサメそのものを理解するために使われていた。しかし今、まさにその同じデータが、科学者たちが地球の未来をより正確に予測する助けとなっているのだ。
筆者は以前、カミーユ・M・L・S・パニエロ博士の研究について報じた。この研究では、サケガシラ（Lamna ditropis）にCTD-SRDLと呼ばれる新しいカスタム製タグが装着され、「研究者がサメの自然な動きを追跡しながら、温度と塩分濃度のプロファイルを記録できるようになった」。タグを装着したサメから収集されたデータは、同じ海域のアルゴフロートによる測定値と比較され、両方のデータセットが貴重な洞察を提供したが、サメのデータは特定の領域、特に渦や沿岸相互作用によって形成される動的なゾーンにおいて、はるかに詳細な情報を明らかにした。サメのような海洋捕食者は、前線や渦といった動的な海洋の特徴を積極的に探し求めている。これらは異なる水塊が衝突し混ざり合う領域だ。これらの海域は生物学的に豊かで物理的に複雑であり、従来の観測システムが追いつくのに苦労する場所でもある。人工衛星は海洋表面について多くのことを教えてくれるが、その下をはるかに深く見ることはできない。そして、ブイや調査船は詳細なデータを提供するが、これらもまたカバー範囲が限られており、維持費用も高い。海洋は広大であり、その多くはサンプリングが不十分なままだ。一方、サメはすでにそこにいる。
npj Climate and Atmospheric Science誌に掲載されたこの新しい研究は、ウッズホール海洋研究所の科学者ローラ・H・マクドネル博士が主導し、パニエロ氏のアイデアを発展させたものだ。この研究で、チームは18匹のヨシキリザメと1匹のアオザメ（Isurus oxyrinchus）にタグを装着し、位置データとともに温度と深度を記録できる衛星連動デバイスを装備した。これらの動物が海洋を移動する間、8,200以上の温度・深度プロファイルを送信し、深さは約6,562フィート（2,000メートル）近くに達した。研究チームはこのデータのサブセットを取り出し、季節気候モデルに入力した。このモデルは、科学者が海洋と大気の状態を予測するために使用する、より広範な予測システムの一部である。彼らはサメ由来のデータを使用した場合と使用しない場合の予測を比較し、サメのおかげで海洋予測の精度を大幅に向上させることができた。特に、状態が急速に変化し、正確な予測が生態系や人間活動にとって特に重要な沿岸および大陸棚海域においてその効果が顕著だった。実際、これらの移動する海洋センサーによって収集されたデータを気候モデルに統合することで、海洋表面における予測誤差の一部が最大40%も減少したのだ。
したがって、科学者たちはサメが海洋学者の仕事を完全に奪うことを心配する必要はないが、ある意味で「同僚」として迎えることになるかもしれない。なぜなら、19匹のサメが測定可能な違いを生み出せるなら、数百匹、数千匹ならどうなるだろうか？異なるルートを移動したり、異なる深度を占有したりする他の海洋動物についてはどうだろうか？動物装着型センサーを探求する研究分野はすでに成長しており、極地の状態を測定するアザラシから沿岸環境を追跡するウミガメまで存在する。サメは今、その全体像に別の層を加えている。特に、気候動態にとって最も重要な海洋の特徴の周辺にサメが自然に集まる海域においてだ。「タグを装着したサメは従来の観測システムに取って代わるものではない」とマクドネル氏はプレスリリースで述べた。「予備的な結果が示しているのは、タグを装着した海洋捕食者が、表面と深部において補完的な現場観測を提供できるということだ」。しかし、補完的なツールとしてでさえ、その可能性は説得力がある。より優れた海洋予測は漁業管理を改善し、水産物のサプライチェーンが安定的かつ持続可能であり続けることを保証する助けとなる。海上の状態に関するより正確な情報を提供することで、海洋事業を支援することもできる。また、気候変動が沿岸コミュニティにどのように影響するかについての理解を深めることもでき、これらのコミュニティの多くはすでに増大する不確実性に直面している。
サメはしばしば脅威として描かれ、見出しや「血に飢えた殺し屋」というステレオタイプに矮小化されている。しかし、ここで彼らは、私たちの時代における最も複雑な科学的課題の1つに貢献しているのだ。他にどれだけ多くの見過ごされたつながりが存在し、認識されるのを待っているのだろうかと考えさせられる。もしサメが予測の改善に役立つなら、自然界を単に研究対象としてではなく、まったく新しい方法で学ぶべき対象として見始めたとき、他に何が可能になるだろうか？
