ABOUT THE SPEAKER
Daniel Pauly - Fisheries biologist
Daniel Pauly is the principal investigator at the Sea Around Us Project, which studies the impact of the world's fisheries on marine ecosystems. The software he's helped develop is used around the world to model and track the ocean.

Why you should listen

Daniel Pauly heads the Sea Around Us Project, based at the Fisheries Centre, at the University of British Columbia. Pauly has been a leader in conceptualizing and codeveloping software that’s used by ocean experts throughout the world. At the Sea Around Us and in his other work, he’s developing new ways to view complex ocean data.

Pauly’s work includes the Ecopath ecological/ecosystem modeling software suite; the massive FishBase, the online encyclopaedia of fishes; and, increasingly, the quantitative results of the Sea Around Us Project.

Read Mission Blue's interview with Daniel Pauly >>

More profile about the speaker
Daniel Pauly | Speaker | TED.com
Mission Blue Voyage

Daniel Pauly: The ocean's shifting baseline

Daniel Pauly: Alterarea bio-sistemelor de referință ale oceanului

Filmed:
254,411 views

Oceanul s-a degradat pe parcursul vieții noastre, după cum o arată diminuarea dimensiunii medii a peștilor. Totuși, așa cum explică Daniel Pauly pe scenă la Mission Blue, de fiecare dată când starea de referință regresează, o renumim noua „normalitate”. În ce punct vom înceta să mai facem ajustări în minus?
- Fisheries biologist
Daniel Pauly is the principal investigator at the Sea Around Us Project, which studies the impact of the world's fisheries on marine ecosystems. The software he's helped develop is used around the world to model and track the ocean. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
I'm going to speakvorbi
0
0
2000
Voi vorbi
00:14
about a tinyminuscul, little ideaidee.
1
2000
3000
despre o idee măruntă.
00:17
And this is about shiftingschimbare baselinede bază.
2
5000
4000
Anume, alterarea stării de referință.
00:21
And because the ideaidee can be explaineda explicat in one minuteminut,
3
9000
4000
Și fiindcă ideea poate fi explicată într-un minut,
00:25
I will tell you threeTrei storiespovestiri before
4
13000
3000
voi spune înainte 3 povești
00:28
to fillcompletati in the time.
5
16000
2000
să umplu timpul.
00:30
And the first storypoveste
6
18000
2000
Prima poveste este
00:32
is about CharlesCharles DarwinDarwin, one of my heroeseroii.
7
20000
3000
despre Charles Darwin, unul din eroii mei.
00:35
And he was here, as you well know, in '35.
8
23000
3000
El a fost aici, după cum bine știți, în `35.
00:38
And you'dte-ai think he was chasingalungare finchescintezele,
9
26000
2000
Poate credeți că alerga după cintezoi,
00:40
but he wasn'tnu a fost.
10
28000
2000
însă nu era așa.
00:42
He was actuallyde fapt collectingcolectare fishpeşte.
11
30000
2000
El de fapt aduna pești.
00:44
And he describeddescris one of them
12
32000
2000
Și descria pe unul din aceștia
00:46
as very "commoncomun."
13
34000
2000
ca fiind foarte „comun”.
00:48
This was the sailfinsailfin grouperGrouper.
14
36000
2000
Era șalăul de mare.
00:50
A bigmare fisherypescuit was runalerga on it
15
38000
2000
A fost pescuit abuziv
00:52
untilpana cand the '80s.
16
40000
3000
până în anii `80.
00:55
Now the fishpeşte is on the IUCNIUCN RedRed ListLista.
17
43000
3000
Acum e specie amenințată pe Lista Roșie IUCN.
00:58
Now this storypoveste,
18
46000
2000
Această poveste
01:00
we have heardauzit it lots of timesori
19
48000
3000
am auzit-o de multe ori,
01:03
on GalapagosGalapagos and other placeslocuri,
20
51000
2000
despre Galapagos și alte locuri,
01:05
so there is nothing particularspecial about it.
21
53000
3000
așadar nimic deosebit.
01:08
But the pointpunct is, we still come to GalapagosGalapagos.
22
56000
3000
Dar încă vizităm Insulele Galapagos.
01:11
We still think it is pristineimpecabilă.
23
59000
3000
Încă o considerăm o zonă pură.
01:14
The brochuresbroșuri still say
24
62000
3000
Broșurile încă spun
01:17
it is untouchedneatins.
25
65000
2000
că e o zonă neatinsă.
01:19
So what happensse întâmplă here?
26
67000
3000
Deci ce se întâmplă aici?
01:22
The secondal doilea storypoveste, alsode asemenea to illustrateilustra anothero alta conceptconcept,
27
70000
3000
A 2-a poveste ilustrează un alt concept,
01:25
is calleddenumit shiftingschimbare waistlineTalia.
28
73000
2000
numit modificarea taliei.
01:27
(LaughterRâs)
29
75000
3000
(Râsete)
01:30
Because I was there in '71,
30
78000
2000
Am fost acolo în `71,
01:32
studyingstudiu a lagoonlagună in WestWest AfricaAfrica.
31
80000
2000
am explorat o lagună din Africa de Vest.
01:34
I was there because I grewcrescut up in EuropeEuropa
32
82000
3000
Am mers acolo fiindcă am crescut în Europa
01:37
and I wanted latermai tarziu to work in AfricaAfrica.
33
85000
2000
și mi-am dorit ulterior să lucrez în Africa.
01:39
And I thought I could blendamestec in.
34
87000
2000
Credeam că mă puteam adapta.
01:41
And I got a bigmare sunburnArsurile solare,
35
89000
2000
Dar am făcut niște arsuri grave
01:43
and I was convincedconvins that I was really not from there.
36
91000
3000
și m-am convins că nu aparțineam locului.
01:46
This was my first sunburnArsurile solare.
37
94000
2000
Au fost primele mele arsuri.
01:48
And the lagoonlagună
38
96000
3000
Iar laguna
01:51
was surroundedinconjurat by palmpalma treescopaci,
39
99000
2000
era înconjurată de palmieri,
01:53
as you can see, and a fewpuțini mangroveMangrove.
40
101000
2000
după cum vedeți și câțiva manglieri.
01:55
And it had tilapiaTilapia
41
103000
2000
Creștea acolo peștele tilapia,
01:57
about 20 centimeterscentimetri,
42
105000
2000
având vreo 20 cm,
01:59
a speciesspecie of tilapiaTilapia calleddenumit blackchinblackchin tilapiaTilapia.
43
107000
2000
o specie de tilapia numită tilapia mango.
02:01
And the fisheriespescuit for this tilapiaTilapia
44
109000
2000
Pescuitul de tilapia
02:03
sustainedsustinut lots of fishpeşte and they had a good time
45
111000
3000
era abundent, mergea foarte bine
02:06
and they earnedcâștigat more than averagein medie
46
114000
2000
și se câștiga peste venitul mediu
02:08
in GhanaGhana.
47
116000
2000
din Ghana.
02:10
When I wenta mers there 27 yearsani latermai tarziu,
48
118000
3000
Când m-am întors acolo 27 de ani mai târziu,
02:13
the fishpeşte had shrunkcoşcovit to halfjumătate of theiral lor sizemărimea.
49
121000
3000
dimensiunea peștilor scăzuse la jumătate.
02:16
They were maturingmaturizarea at fivecinci centimeterscentimetri.
50
124000
2000
Peștii maturi erau la 5 cm.
02:18
They had been pushedîmpins geneticallygenetic.
51
126000
2000
Fuseseră forțați genetic.
02:20
There were still fishespesti.
52
128000
2000
Încă se mai pescuia.
02:22
They were still kinddrăguț of happyfericit.
53
130000
2000
Erau încă oarecum mulțumiți.
02:24
And the fishpeşte alsode asemenea were happyfericit to be there.
54
132000
5000
Și peștii erau mulțumiți să trăiască acolo.
02:29
So nothing has changedschimbat,
55
137000
2000
Așadar, nimic nu se schimbase,
02:31
but everything has changedschimbat.
56
139000
2000
totuși totul se schimbase.
02:33
My thirdal treilea little storypoveste
57
141000
2000
A 3-a scurtă poveste
02:35
is that I was an accomplicecomplice
58
143000
2000
arată cum am fost complice
02:37
in the introductionintroducere of trawlingpescuit prin traulare
59
145000
2000
la introducerea pescuitului cu traul
02:39
in SoutheastSud-Est AsiaAsia.
60
147000
2000
în Asia de Sud-Est.
02:41
In the '70s -- well, beginningînceput in the '60s --
61
149000
3000
În anii `70 -- de fapt începând în anii `60,
02:44
EuropeEuropa did lots of developmentdezvoltare projectsproiecte.
62
152000
3000
Europa a avut multe proiecte de dezvoltare.
02:47
FishPeşte developmentdezvoltare
63
155000
2000
Dezvoltarea pescuitului
02:49
meanta însemnat imposingimpozant on countriesțări
64
157000
2000
a însemnat impunerea în statele
02:51
that had alreadydeja 100,000 fisherspescarii
65
159000
3000
care deja pescuiau 100.000 de pești
02:54
to imposeimpune on them industrialindustrial fishingpescuit.
66
162000
3000
impunerea pescuitului industrial.
02:57
And this boatbarcă, quitedestul de uglyurât,
67
165000
2000
Vasul acesta destul de urât
02:59
is calleddenumit the MutiaraMutiara 4.
68
167000
2000
se numește Mutiara 4.
03:01
And I wenta mers sailingnavigație on it,
69
169000
2000
Am navigat cu el,
03:03
and we did surveysanchete
70
171000
3000
am făcut studii
03:06
throughoutde-a lungul the southernsudic SouthSud ChinaChina seamare
71
174000
3000
în sudul mării Chinei de Sud
03:09
and especiallyin mod deosebit the JavaJava SeaMare.
72
177000
2000
și mai ales în Marea Java.
03:11
And what we caughtprins,
73
179000
2000
Ce prindeam
03:13
we didn't have wordscuvinte for it.
74
181000
2000
era imposibil de descris în cuvinte.
03:15
What we caughtprins, I know now,
75
183000
3000
Ce prindeam, știu acum,
03:18
is the bottomfund of the seamare.
76
186000
2000
provenea de pe fundul mării.
03:20
And 90 percentla sută of our catchcaptură
77
188000
2000
90% din captură
03:22
were spongesbureţi,
78
190000
2000
erau spongieri,
03:24
other animalsanimale that are fixedfix on the bottomfund.
79
192000
3000
alte animale care stau pe fund.
03:27
And actuallyde fapt mostcel mai of the fishpeşte,
80
195000
2000
Și de fapt majoritatea peștilor,
03:29
they are a little spotloc on the debrismoloz,
81
197000
2000
o mică pată în toate aceste resturi,
03:31
the pilespiloți of debrismoloz, were coralcoral reefrecif fishpeşte.
82
199000
3000
munți de resturi, erau pești din recifele de corali.
03:34
EssentiallyÎn esenţă the bottomfund of the seamare camea venit ontope the deckpunte
83
202000
2000
Practic, aduceam pe puntea vasului fundul mării,
03:36
and then was thrownaruncat down.
84
204000
2000
ca apoi să-l aruncăm.
03:38
And these picturespoze are extraordinaryextraordinar
85
206000
3000
Aceste fotografii sunt extraordinare
03:41
because this transitiontranziție is very rapidrapid.
86
209000
3000
fiindcă tranziția e foarte rapidă.
03:44
WithinÎn cadrul a yearan, you do a surveystudiu
87
212000
3000
Timp de un an facem un studiu,
03:47
and then commercialcomercial fishingpescuit beginsîncepe.
88
215000
2000
după care începe pescuitul comercial.
03:49
The bottomfund is transformedtransformat
89
217000
2000
Fundul mării e transformat,
03:51
from, in this casecaz, a hardgreu bottomfund or softmoale coralcoral
90
219000
3000
în cazul de față dintr-un bazin tare sau moale de corali,
03:54
into a muddynoroi messdezordine.
91
222000
3000
într-o mizerie noroioasă.
03:57
This is a deadmort turtlebroasca testoasa.
92
225000
2000
Asta e o țestoasă moartă.
03:59
They were not eatenmâncat, they were thrownaruncat away because they were deadmort.
93
227000
3000
N-au fost mâncate, ci aruncate fiindcă erau moarte.
04:02
And one time we caughtprins a livetrăi one.
94
230000
2000
Odată am prins una vie.
04:04
It was not drowneds-au înecat yetinca.
95
232000
2000
Încă nu se înecase.
04:06
And then they wanted to killucide it because it was good to eatmânca.
96
234000
3000
Și au vrut s-o omoare fiindcă era bună de mâncat.
04:09
This mountainMunte of debrismoloz
97
237000
3000
Acest munte de resturi
04:12
is actuallyde fapt collectedadunat by fisherspescarii
98
240000
3000
e de fapt creat de pescari
04:15
everyfiecare time they go
99
243000
2000
de fiecare dată când se duc
04:17
into an areazonă that's never been fishedpescuit.
100
245000
2000
într-o zonă în care nu s-a mai pescuit.
04:19
But it's not documenteddocumentat.
101
247000
2000
Dar asta nu se documentează nicăieri.
04:21
We transformtransforma the worldlume,
102
249000
2000
Transformăm lumea,
04:23
but we don't remembertine minte it.
103
251000
2000
însă nu ținem minte.
04:25
We adjustregla our baselinede bază
104
253000
3000
Ajustăm starea de referință
04:28
to the newnou levelnivel,
105
256000
2000
la noul nivel
04:30
and we don't recallrechemare what was there.
106
258000
4000
și nu ne mai amintim ce era acolo.
04:34
If you generalizegeneraliza this,
107
262000
2000
Dacă generalizăm această situație,
04:36
something like this happensse întâmplă.
108
264000
2000
se întâmplă ceva de genul acesta.
04:38
You have on the y axisaxă some good thing:
109
266000
3000
Pe axa Y avem un parametru bun:
04:41
biodiversitybiodiversitate, numbersnumerele of orcaOrca,
110
269000
3000
biodiversitatea, numărul de orci,
04:44
the greennesspietricelelor of your countryțară, the waterapă supplylivra.
111
272000
3000
zonele împădurite ale țării voastre, resursele de apă.
04:47
And over time it changesschimbări --
112
275000
2000
Iar cu timpul situația se schimbă.
04:49
it changesschimbări
113
277000
2000
Se schimbă
04:51
because people do things, or naturallynatural.
114
279000
2000
fiindcă oamenii acționează natural.
04:53
EveryFiecare generationgeneraţie
115
281000
2000
Fiecare generație
04:55
will use the imagesimagini
116
283000
2000
va folosi imaginile
04:57
that they got at the beginningînceput of theiral lor consciousconştient livesvieți
117
285000
3000
pe care le-a văzut la începutul vieții sale conștiente
05:00
as a standardstandard
118
288000
2000
drept standard
05:02
and will extrapolateextrapola forwardredirecţiona.
119
290000
2000
și va continua să le extrapoleze.
05:04
And the differencediferență then,
120
292000
2000
Iar apoi, diferența dintre ele
05:06
they perceivepercep as a losspierderi.
121
294000
2000
o percep drept pierdere.
05:08
But they don't perceivepercep what happeneds-a întâmplat before as a losspierderi.
122
296000
3000
Dar nu percep ce s-a întâmplat anterior drept pierdere.
05:11
You can have a successionsuccesiune of changesschimbări.
123
299000
2000
Se produce o succesiune de schimbări.
05:13
At the endSfârşit you want to sustainsuporta
124
301000
3000
Până la urmă vrem să menținem
05:16
miserablemizerabil leftoversresturile de.
125
304000
3000
niște resturi jalnice.
05:19
And that, to a largemare extentmăsură, is what we want to do now.
126
307000
3000
Și asta, într-o măsură, vrem să facem acum.
05:22
We want to sustainsuporta things that are goneplecat
127
310000
3000
Vrem să menținem lucruri care au dispărut
05:25
or things that are not the way they were.
128
313000
4000
sau care nu mai sunt cum erau.
05:29
Now one should think
129
317000
2000
Ai crede
05:31
this problemproblemă affectedafectat people
130
319000
2000
că o astfel de problemă a afectat oamenii,
05:33
certainlycu siguranță when in predatorycomportamentul agresiv societiessocietățile,
131
321000
4000
cu siguranță în societățile prădătoare,
05:37
they killeducis animalsanimale
132
325000
2000
omorau animalele
05:39
and they didn't know they had doneTerminat so
133
327000
2000
și își dădeau seama că au făcut-o,
05:41
after a fewpuțini generationsgenerații.
134
329000
2000
abia după câteva generații.
05:43
Because, obviouslyevident,
135
331000
3000
Fiindcă, în mod evident,
05:46
an animalanimal that is very abundantabundent,
136
334000
5000
o specie animală numeroasă,
05:51
before it getsdevine extinctdispărut,
137
339000
3000
înainte să dispară
05:54
it becomesdevine rarerar.
138
342000
3000
devine rară.
05:57
So you don't losepierde abundantabundent animalsanimale.
139
345000
3000
Nu pierdem animalele numeroase.
06:00
You always losepierde rarerar animalsanimale.
140
348000
2000
Pierdem întotdeauna animalele rare.
06:02
And thereforeprin urmare they're not perceivedperceput
141
350000
2000
Și astfel nu percepem acest lucru
06:04
as a bigmare losspierderi.
142
352000
2000
drept o pierdere mare.
06:06
Over time,
143
354000
2000
În timp,
06:08
we concentrateconcentra on largemare animalsanimale,
144
356000
2000
ne concentrăm asupra animalelor mari,
06:10
and in a seamare that meansmijloace the bigmare fishpeşte.
145
358000
2000
iar în mare asta înseamnă peștii mari.
06:12
They becomedeveni rarermai rar because we fishpeşte them.
146
360000
3000
Devin tot mai rari fiindcă îi pescuim.
06:15
Over time we have a fewpuțini fishpeşte left
147
363000
2000
Cu timpul rămân doar câțiva
06:17
and we think this is the baselinede bază.
148
365000
3000
și credem că asta e starea de referință.
06:20
And the questionîntrebare is,
149
368000
2000
Întrebarea este
06:22
why do people acceptAccept this?
150
370000
5000
de ce acceptă oamenii asta?
06:27
Well because they don't know that it was differentdiferit.
151
375000
3000
Fiindcă nu știu că înainte lucrurile erau altfel.
06:30
And in factfapt, lots of people, scientistsoamenii de știință,
152
378000
3000
De fapt, mulți oameni, cercetători,
06:33
will contestconcurs that it was really differentdiferit.
153
381000
2000
contestă că situația era într-adevăr alta.
06:35
And they will contestconcurs this
154
383000
2000
Și contestă acest fapt
06:37
because the evidenceevidență
155
385000
2000
fiindcă dovezile
06:39
presenteda prezentat in an earliermai devreme modemod
156
387000
5000
prezentate anterior
06:44
is not in the way
157
392000
3000
nu sunt conform
06:47
they would like the evidenceevidență presenteda prezentat.
158
395000
2000
cu dovezile pe care vor să le prezinte.
06:49
For exampleexemplu,
159
397000
2000
De exemplu,
06:51
the anecdoteanecdotă that some presentprezent,
160
399000
2000
povestea pe care o istorisesc unii,
06:53
as CaptainCapitanul so-and-socutare
161
401000
2000
că un căpitan
06:55
observedobservate lots of fishpeşte in this areazonă
162
403000
3000
a observat mulți pești în zonă
06:58
cannotnu poti be used
163
406000
2000
nu poate fi folosită
07:00
or is usuallyde obicei not utilizedutilizate by fisherypescuit scientistsoamenii de știință,
164
408000
3000
sau de obicei nu e folosită de cercetătorii din pescuit,
07:03
because it's not "scientificștiințific."
165
411000
2000
fiindcă nu e „științifică”.
07:05
So you have a situationsituatie
166
413000
2000
Și așa ne trezim în situația
07:07
where people don't know the pasttrecut,
167
415000
3000
în care oamenii nu cunosc trecutul,
07:10
even thoughdeşi we livetrăi in literateştiinţă de carte societiessocietățile,
168
418000
3000
deși trăim în societăți citite,
07:13
because they don't trustîncredere
169
421000
2000
fiindcă n-au încredere
07:15
the sourcessurse of the pasttrecut.
170
423000
3000
în sursele din trecut.
07:18
And henceprin urmare, the enormousenorm rolerol
171
426000
3000
Observăm de aici rolul uriaș
07:21
that a marinemarină protectedprotejate areazonă can playa juca.
172
429000
2000
pe care îl poate juca o zonă marină protejată.
07:23
Because with marinemarină protectedprotejate areaszone,
173
431000
3000
Fiindcă prin zonele marine protejate
07:26
we actuallyde fapt recreaterecrea the pasttrecut.
174
434000
4000
de fapt recreăm trecutul.
07:30
We recreaterecrea the pasttrecut that people cannotnu poti conceiveconcepe
175
438000
3000
Recreăm trecutul pe care oamenii nu-l mai pot concepe
07:33
because the baselinede bază has shiftedmutat
176
441000
2000
fiindcă starea de referință s-a schimbat
07:35
and is extremelyextrem lowscăzut.
177
443000
2000
și a ajus extrem de deteriorată.
07:37
That is for people
178
445000
2000
Asta e valabil pentru
07:39
who can see a marinemarină protectedprotejate areazonă
179
447000
5000
cei ce pot vedea o zonă marină protejată
07:44
and who can benefitbeneficiu
180
452000
2000
și pot beneficia
07:46
from the insightînțelegere that it providesprevede,
181
454000
3000
din profunda înțelegere câștigată
07:49
whichcare enablespermite them to resetresetare theiral lor baselinede bază.
182
457000
4000
care le permite să reseteze starea de referință.
07:53
How about the people who can't do that
183
461000
2000
Cum rămâne cu cei ce nu pot vedea
07:55
because they have no accessacces --
184
463000
2000
fiindcă nu au acces --
07:57
the people in the MidwestMidwest for exampleexemplu?
185
465000
3000
cum ar fi cei din centrul SUA
08:00
There I think
186
468000
2000
Pentru ei cred că
08:02
that the artsarte and filmfilm
187
470000
2000
arta și filmul
08:04
can perhapspoate fillcompletati the gapdecalaj,
188
472000
2000
pot reduce handicapul --
08:06
and simulationsimulare.
189
474000
2000
și prin simulări.
08:08
This is a simulationsimulare of ChesapeakeChesapeake BayBay.
190
476000
3000
Asta e o simulare pentru Chesapeake Bay.
08:11
There were graygri whalesbalene in ChesapeakeChesapeake BayBay a long time agoîn urmă --
191
479000
2000
Existau balene gri în Chesapeake Bay cu mult timp în urmă --
08:13
500 yearsani agoîn urmă.
192
481000
2000
acum 500 de ani.
08:15
And you will have noticeda observat that the huesnuante and tonestonuri
193
483000
3000
Observați că nuanțele și culorile
08:18
are like "AvatarAvatar."
194
486000
2000
sunt ca în „Avatar”.
08:20
(LaughterRâs)
195
488000
2000
(Râsete)
08:22
And if you think about "AvatarAvatar,"
196
490000
2000
Dacă vă gândiți la „Avatar”,
08:24
if you think of why people were so touchedatins by it --
197
492000
3000
dacă vă gândiți de ce a impresionat acest film --
08:27
never mindminte the PocahontasPocahontas storypoveste --
198
495000
4000
fără să mai menționăm Pocahontas --
08:31
why so touchedatins by the imageryimagini?
199
499000
4000
de ce sunt oamenii așa impresionați de imagini?
08:35
Because it evokesevocă something
200
503000
3000
Fiindcă evocă ceva
08:38
that in a sensesens has been lostpierdut.
201
506000
2000
pe care într-un fel le-am pierdut.
08:40
And so my recommendationrecomandare,
202
508000
2000
Așadar, recomandarea mea,
08:42
it's the only one I will providefurniza,
203
510000
2000
singura pe care o voi face,
08:44
is for CameronChirila to do "AvatarAvatar IIAL II-LEA" underwatersub apă.
204
512000
5000
e ca regizorul Cameron să filmeze „Avatar 2” sub apă.
08:49
Thank you very much.
205
517000
2000
Mulțumesc frumos.
08:51
(ApplauseAplauze)
206
519000
2000
(Aplauze)
Translated by Oana Maria Dan
Reviewed by Ariana Bleau Lugo

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Daniel Pauly - Fisheries biologist
Daniel Pauly is the principal investigator at the Sea Around Us Project, which studies the impact of the world's fisheries on marine ecosystems. The software he's helped develop is used around the world to model and track the ocean.

Why you should listen

Daniel Pauly heads the Sea Around Us Project, based at the Fisheries Centre, at the University of British Columbia. Pauly has been a leader in conceptualizing and codeveloping software that’s used by ocean experts throughout the world. At the Sea Around Us and in his other work, he’s developing new ways to view complex ocean data.

Pauly’s work includes the Ecopath ecological/ecosystem modeling software suite; the massive FishBase, the online encyclopaedia of fishes; and, increasingly, the quantitative results of the Sea Around Us Project.

Read Mission Blue's interview with Daniel Pauly >>

More profile about the speaker
Daniel Pauly | Speaker | TED.com