1975 metais Kinijos mieste Haičene šimtai gyvačių netikėtai pabudo iš žiemos miego gerokai anksčiau nei įprastai – netrukus šioje vietovėje įvyko stiprus žemės drebėjimas. Panašiai 2014 metais Jungtinėse Valstijose auksasparnių paukščių rūšies atstovai, esantys už šimtų kilometrų nuo būsimos stichijos židinio, pakeitė savo migracijos maršrutus prieš siautėjant tornadui. Tokie stebėjimai papildo ir senus pasakojimus apie gyvūnus, tarsi „bėgančius“ nuo artėjančių stichinių nelaimių.
Nors šios istorijos skamba įspūdingai, šiuolaikinis mokslas kol kas neturi pakankamai įrodymų, kad gyvūnai gali patikimai prognozuoti gamtos katastrofas. Tyrimus apsunkina kelios pagrindinės problemos: trūksta ilgalaikių duomenų apie įprastą gyvūnų elgesį, todėl sunku tiksliai nustatyti, kas iš tiesų yra „anomalia“ prieš nelaimę; stebėjimai dažnai surenkami retrospektyviai, jau po įvykio; žmogaus suvokimo iškraipymai (vadinamasis „confirmation bias“) skatina matyti dėsningumus ten, kur jų gali ir nebūti.
2018 metais Vokietijos Helmholco geofizikos centras paskelbė tyrimą, kuriame nustatyta, kad neįprastas gyvūnų elgesys prieš žemės drebėjimus dažnai sutampa su nedideliais pirminiais smūgiais, o ne su pagrindiniu, stipriausiu drebėjimu. Tai rodo, jog gyvūnai greičiausiai reaguoja į jau vykstančius pokyčius aplinkoje, o ne iš anksto „nuspėja“ būsimą katastrofą.
Gyvūnų jautrumas – dar ne „pranašystė“
Mokslininkai sutinka, kad daugelis gyvūnų rūšių yra gerokai jautresnės aplinkos pokyčiams nei žmonės. Kai kurie gyvūnai geba jausti ultragarsą, magnetinio lauko svyravimus ar menkiausius oro slėgio pokyčius, kurie gali lydėti tam tikras stichines nelaimes. Vis dėlto šios savybės kol kas nesudaro aiškaus ir praktiškai taikomo pagrindo, leidžiančio patikimai prognozuoti gamtos katastrofas.
Šiuo metu tyrimai šioje srityje tęsiami. ICARUS projektas (Tarptautinis gyvūnų elgsenos tyrimo bendradarbiavimas, naudojant kosmines technologijas) gyvūnus aprūpina siųstuvais ir renka duomenis apie jų judėjimą bei galimas reakcijas į įvairius gamtos reiškinius. Tokia ilgalaikė duomenų bazė gali padėti geriau suprasti, ar egzistuoja pasikartojantys dėsningumai, kurie ateityje galėtų tapti ankstyvojo perspėjimo sistemų dalimi.