姥鲨并不只在食物丰富的地方聚集。爱尔兰的一项新模型研究表明，受同类吸引也可能发挥作用。与单独考虑觅食、同类吸引或随机移动相比，将前两种因素相结合，更能重现实际观测到的聚集现象。
Chelsea Gray带领的研究团队考察了爱尔兰多尼戈尔郡伊尼肖恩半岛周围的活动模式。这项于2026年10月1日发表的研究介绍了首个针对姥鲨的个体模型：在计算机中，每条模拟鲨鱼按照既定规则移动，其个体决策共同形成更大尺度的分布格局。
比较四种解释
研究人员比较了四种模型方案。第一种让鲨鱼只寻找食物，第二种只寻找其他鲨鱼，第三种结合这两种行为，第四种则让它们随机移动。用于比较的是公众在1982年至2018年间向Irish Basking Shark Group和Irish Whale and Dolphin Group提交的目击记录。
模型区域共有458条目击记录，其中210条涉及至少两条鲨鱼。模拟仅涵盖4月至10月以及水面以下最上层的10米。这些限制反映出人们主要报告水面附近的鲨鱼，并不代表该物种的完整栖息范围。
食物与同类吸引共同发挥作用
总体而言，综合模型最符合目击数据中的时间模式和群体规模。单纯觅食也能产生聚集，但对实际模式的重现效果较差。在没有共同环境线索的情况下，仅靠同类吸引，以及随机移动，所产生的结果尤其不符合实际。
因此，这项研究支持同时考虑食物供应和社会互动的观点。但它既不能证明特定个体之间存在友谊，也不能说明每个群体都是为繁殖而形成的。模型中的鲨鱼没有年龄、性别或体型差异。
大量数据缺口限制了结论
浮游动物是一个重要的不确定因素。所用浮游生物数据集中，79%的研究日期缺少样本，中间数值通过计算补齐。食物在小尺度上的分布也没有经过直接测量。在模型中，食物每天都会重新分布。
此外，公众自愿提交的目击报告并非系统开展的种群调查。记录增多也可能意味着观察者增加，或提交观察结果变得更加方便。因此，仅凭报告频率，无法可靠判断种群数量的变化趋势。
一种研究工具，还不是预测地图
这个模型旨在解释可能发生的过程。目前，它还无法可靠预测明天会在哪里出现鲨鱼群体。未来，更完善的食物与行为数据或许能帮助研究人员更准确地识别暂时重要的活动区域，并考虑船只交通带来的风险。
理解这项研究还需要两个视角：我们关于多尼戈尔湾姥鲨聚集的报道介绍了具体的沿海观察，而有关深海中的姥鲨的研究则显示，它们有多少生活发生在肉眼看不见的水面之下。新模型为这些研究补充了一种检验行为解释的工具。