Wir bauten ein Modell für eine einzige Frage: wann beißt der Fisch? Zwei Wochen lang beantwortete es selbstbewusst zwei ganz andere Fragen, nämlich bei welchem Wetter Angler gern losziehen und welche Stellen gut sind. Beides lässt sich vorhersagen. Versprochen hatten wir etwas anderes. Das ist die Geschichte von fünf Irrtümern und der Seite, die wir darauf neu gebaut haben.
Wind 'dominierte', bis wir nachsahen, woher die Nulltage kamen
Unser Modell nannte Wind den mit Abstand größten Faktor, rund die Hälfte des Ganzen. So stand es in unserer Dokumentation, in den Artbeschreibungen und in der FAQ. Richtig fühlte es sich obendrein an, schließlich hat jeder Angler eine Meinung zum Wind.
Es lag daran, wie wir die Tage ausgewählt hatten, an denen niemand etwas fing. Diese Negativbeispiele stammten aus jedem Tag, für den wir Wetterdaten hatten. An den meisten davon angelte schlicht niemand. Das Modell lernte also zum Teil etwas völlig anderes: wo und wann Angler auftauchen. Das lässt sich gut vorhersagen.
Wind war die Variable, die das tragen konnte. Von allem Wetter, das wir messen, ist Wind in den Niederlanden am stärksten räumlich strukturiert: Ein großer Teil seiner Varianz liegt zwischen Orten, nicht zwischen Tagen. Temperatur ist fast rein zeitlich. Wind sagte also keine Fische voraus. Er verriet dem Modell die Küstenlinie, und mit der Küstenlinie das Verhalten der Angler.
Die Lösung kommt aus der Artverbreitungsmodellierung: Negativbeispiele nur aus Tagen ziehen, an denen nachweislich jemand angelte und etwas meldete, nur eben nicht die betreffende Art. Wind fiel von etwa der Hälfte des Modells auf wenige Prozent und ist seither bei jedem Training dort geblieben.
Der Wasserstand, der eigentlich ein Höhenmesser war
Wasserstand war unser zweiter Faktor. Wir gaben dem Modell Zentimeter über NAP, dem niederländischen Höhenbezug. Ein Pegel an der Maas nahe der deutschen Grenze liegt aber auf einer völlig anderen absoluten Höhe als einer im Polder unter dem Meeresspiegel. Die Streuung zwischen Stationen übertraf die Streuung innerhalb einer Station über die Zeit um ein Vielfaches.
"Wasserstand" verriet dem Modell also vor allem, auf welchen Pegel es schaute: wieder Geografie, diesmal in den Wasserdaten statt im Wetter. Rechneten wir stattdessen nur mit der Veränderung über drei Tage, ohne die absolute Höhe, fiel der Faktor landesweit auf wenige Prozent. Für einige Flussarten bleibt er trotzdem wichtig, beim Hasel ist er weiterhin der stärkste Einzelfaktor.
Samstag oder Sonntag: die fairere Frage
Beide Fehler waren raus, und die Modelle sahen immer noch gut aus. Hecht erreichte 8,6×: Die bestbewerteten Tage brachten den achtfachen Fang der schlechtesten. Dann stellten wir die fairere Frage. Niemand wählt zwischen Januar und Juli, man wählt zwischen Samstag und Sonntag. Gemessen innerhalb eines Kalendermonats, also ohne den Saisonanteil, wurde aus Hechts 8,6× ein 1,59×. Brachsen landete bei 0,9995, Zufall auf vier Nachkommastellen.
Dem Brachsen ist das egal. Diese Kühe fängst du immer.
— gesagt, bevor irgendetwas davon gemessen war
Woher das Tagessignal wirklich kam
Unser artunabhängiges "Ist heute ein guter Tag"-Modell hatte innerhalb des Monats keinerlei Vorhersagekraft. Nur die Arten zu bündeln, die nachweislich ein Tagessignal zeigten, half sofort. Es war Geografie. Wieder. Der Beweis war schlicht: Eine Rangliste, die nur weiß, welches Gewässer es ist, ohne Wetter und ohne Datum, erreichte 3,93 auf demselben Maß. Unser Wettermodell kam auf 1,26. Hielt man Gewässer und Saison fest, blieb vom Tagessignal 1,03 übrig, mehr als Zufall ist das nicht.
Die Überkorrektur, und was sie reparierte
Nach vier Täuschungen taten wir, was gebrannte Kinder tun: alles enger stellen. Karpfen, einer unserer größten Datensätze, fiel auf Zufall, und wir schlossen daraus, Karpfen habe kein Tagessignal.
Wir haben so viele Fänge, wir haben so viele Einzeltests gemacht. Man wirft einfach immer weiter Tests drauf, bis nichts mehr atmet.
— und das war richtig
Dieser Moment zählt, denn "mir gefällt die Antwort nicht" und "der Test taugt nichts" sehen von innen identisch aus. Den Ausschlag gab am Ende ein Blick in unsere eigenen Arbeitsaufträge. Jeder Auftrag an unsere Prüfer lautete finde, was falsch ist. Kein einziges Mal fragten wir ist dieser Test zu streng? Ein Kritiker, der seine eigene Strenge nie rechtfertigen muss, zieht die Ratsche Klick für Klick weiter, bis nichts mehr steht, und gebaut hatten wir diese Ratsche selbst.
Geografie war nie die Verunreinigung. Sie war die fehlende Variable.
Ein Karpfen im Kanal merkt doch gar nicht, dass sich der Wasserstand ändert oder die Temperatur. Einer im abgeschlossenen Stadtteich merkt das sehr wohl.
Das ist keine statistische Geschmacksfrage. Es ist ein Mechanismus, und er macht eine Vorhersage. Reagiert ein Karpfen im kleinen stehenden Gewässer anders auf Wetter als einer im fließenden Kanal, muss ein einziges Modell, das an beide angepasst ist, die Differenz aufteilen. Es landet in der Mitte und passt zu keinem von beiden. Der Effekt kann in jeder Untergruppe echt und im Mittel nahezu null sein.
| Art | Können im Monat | Lebensraum |
|---|---|---|
| Gründling | 1,57 | nur Flüsse und Bäche |
| Seezunge | 1,55 | nur Meer |
| Kliesche | 1,42 | nur Meer |
| Wittling | 1,40 | nur Meer |
| Hecht | 1,38 | überall |
| Flussbarsch | 1,21 | überall |
| Karpfen | 1,13 | überall |
| Rotauge | 1,10 | überall |
Jede Art mit nur einem Lebensraum steht oben, jeder Generalist unten. Die Meeres- und Flussfische waren nie besser modelliert. Sie waren unverdünnt: nur ein Gewässertyp, nichts, was sich wegmitteln ließ.
Was daraus für die Seite wurde
Die Vorhersageseite wurde um das herum neu gebaut, was nach all dem Zurückschneiden noch stand. Kurz: Die Saison ist das große gemessene Signal, der Tag das kleine. An einem festen Gewässer ist der Monat zweistellige Prozente wert, der Tag wenige. Eine Seite, die mit dem Tag beginnt, stellt den falschen Hebel nach vorn.
- Die Saison setzt das Niveau, der Tag die Variation. Eine zusammengeführte Zahl pro Art und Tag statt zweier Werte, die du selbst verrechnen musst.
- Eine Art ohne gemessenes Tagesmuster bekommt keine sieben unterschiedlichen Zellen. Sieben Zellen, die sich nur durch Rundung unterscheiden, lesen sich trotzdem als Vergleich, und das wäre eine Aussage, die wir nicht haben.
- Prozentwerte vergleichen eine Art mit ihrem eigenen Jahresdurchschnitt, nicht mit anderen Arten. Welche Art am häufigsten gefangen wird, ist eine andere Frage.
- Das Angeljahr — der Monatsindex aller Arten — ist landesweit, modellfrei und öffentlich. Es bewegt sich nicht mit dem Wetter von heute.
Die Vorhersage stützt sich auf das, was übrig blieb. Die Saison setzt das Niveau. Die Wassertemperatur ist danach der größte Einzelfaktor. Der einzelne Tag verschiebt dieses Niveau nur um wenige Prozent.
Was das wert ist
Fünfmal öffentlich falsch zu liegen ist ein seltsames Verkaufsargument. Die Alternative wäre gewesen, weiter einen Fünfzig-Prozent-Windfaktor auszuliefern, der in Wahrheit die Form einer Küstenlinie war. Das hätte dich Zeit am Wasser gekostet, nicht uns.
Status: abgeschlossen. Die Vorhersageseite wurde auf dem neu aufgebaut, was Bestand hatte. Die Aufteilung nach Gewässertyp ist noch klein, und die Zahlen verschieben sich mit jedem Training: genug, um der Richtung zu trauen, noch nicht genug, um es als Faktum zu veröffentlichen. Abgeschlossen heißt hier, dass wir aufgehört haben, nicht dass wir fertig sind. Diese Forschung nehmen wir erst wieder auf, wenn ein neuer Ansatz unsere eigene Gegenprobe besteht, und dafür brauchen wir vor allem mehr Daten.
Aktualisiert: 22. August 2026