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: Okyanusun değişen taban seviyesi

Filmed:
254,411 views

Okyanus, bizim yaşam süremiz boyunca değişti, bunu balıkların ortalama büyüklüklerinin küçülmesinden görebiliyoruz. Yine de Daniel Pauly'nin Mission Blue'da bize gösterdiği gibi, okyanus tabanının her alçalışında, yeni seviyeye "normal" diyoruz. Aşağıya doğru normalleştirmeye ne zaman dur diyeceğiz?
- 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 speakkonuşmak
0
0
2000
Bu gün konuşacağım
00:14
about a tinyminik, little ideaFikir.
1
2000
3000
konu küçük bir fikir.
00:17
And this is about shiftingdeğişken baselinebaşlangıç.
2
5000
4000
Değişen taban seviyesi hakkında.
00:21
And because the ideaFikir can be explainedaçıkladı in one minutedakika,
3
9000
4000
Bu fikir bir dakikada açıklanabileceği için
00:25
I will tell you threeüç storieshikayeleri before
4
13000
3000
zamanı doldurayım diye
00:28
to filldoldurmak in the time.
5
16000
2000
önce size üç hikaye anlatacağım.
00:30
And the first storyÖykü
6
18000
2000
Ve ilk hikaye
00:32
is about CharlesCharles DarwinDarwin, one of my heroeskahramanlar.
7
20000
3000
benim kahramanlarımdan biri olan Charles Darwin hakkında.
00:35
And he was here, as you well know, in '35.
8
23000
3000
Bildiğiniz gibi 1835 yılında buradaydı.
00:38
And you'dşimdi etsen think he was chasingtakip finchesfinches,
9
26000
2000
İspinoz kovaladığını düşünebilirsiniz,
00:40
but he wasn'tdeğildi.
10
28000
2000
fakat kovalamıyordu.
00:42
He was actuallyaslında collectingtoplama fishbalık.
11
30000
2000
Aslında balık topluyordu.
00:44
And he describedtarif edilen one of them
12
32000
2000
Ve bir türü
00:46
as very "commonortak."
13
34000
2000
oldukça ''yaygın'' olarak tanımladı.
00:48
This was the sailfinsailfin grouperorfoz.
14
36000
2000
Bu sailfin orfozuydi.
00:50
A bigbüyük fisheryBalıkçılık was runkoş on it
15
38000
2000
Bu balıkları avlamak '80 lere kadar
00:52
untila kadar the '80s.
16
40000
3000
çok yaygın idi.
00:55
Now the fishbalık is on the IUCNIUCN RedKırmızı ListListe.
17
43000
3000
Şimdi bu balıklar IUCN'nin tehlikedeki türler listesinde.
00:58
Now this storyÖykü,
18
46000
2000
Şimdi bu hikayeyi
01:00
we have heardduymuş it lots of timeszamanlar
19
48000
3000
birçok kez duyduk,
01:03
on GalapagosGalapagos and other placesyerler,
20
51000
2000
Galapagos adaları ve diğer yerlerin
01:05
so there is nothing particularbelirli about it.
21
53000
3000
belirli bir özelliği yok.
01:08
But the pointpuan is, we still come to GalapagosGalapagos.
22
56000
3000
Fakat biz halen Galapagos'a gidiyoruz.
01:11
We still think it is pristinebozulmamış.
23
59000
3000
Bozulmamış olduğunu düşünüyoruz
01:14
The brochuresbroşür still say
24
62000
3000
ve broşürlerde de
01:17
it is untoucheddokunulmamış.
25
65000
2000
bozulmamış saf ve temiz olarak gösteriliyor.
01:19
So what happensolur here?
26
67000
3000
Peki buralarda neler oluyor?
01:22
The secondikinci storyÖykü, alsoAyrıca to illustrateörneklemek anotherbir diğeri conceptkavram,
27
70000
3000
İkinci hikaye de, aynı zamanda başka bir kavramı gösteriyor,
01:25
is calleddenilen shiftingdeğişken waistlineBel.
28
73000
2000
değişen bel ölçüsü.
01:27
(LaughterKahkaha)
29
75000
3000
(Gülüşmeler)
01:30
Because I was there in '71,
30
78000
2000
1971'de buradaydım,
01:32
studyingders çalışıyor a lagoongölcük in WestBatı AfricaAfrika.
31
80000
2000
Batı Afrika'da gölcük çalışması yapıyordum.
01:34
I was there because I grewbüyüdü up in EuropeEurope
32
82000
3000
Oradaydım çünkü Avrupa'da büyümüştüm
01:37
and I wanted latersonra to work in AfricaAfrika.
33
85000
2000
ve sonra Afrika'da çalışmak istiyordum.
01:39
And I thought I could blendkarışım in.
34
87000
2000
Uyum sağlarım diye düşünmüştüm.
01:41
And I got a bigbüyük sunburnGüneş yanığı,
35
89000
2000
Güneşte kötü bir şekilde yandım
01:43
and I was convincedikna olmuş that I was really not from there.
36
91000
3000
ve aslında oradan olmadığıma ikna oldum.
01:46
This was my first sunburnGüneş yanığı.
37
94000
2000
Bu benim ilk güneş yanığımdı.
01:48
And the lagoongölcük
38
96000
3000
Bu gölcük,
01:51
was surroundedçevrili by palmavuç içi treesağaçlar,
39
99000
2000
palmiye ağaçlarıyla
01:53
as you can see, and a fewaz mangrovemangrov.
40
101000
2000
ve biraz da mangrovlarla sarılıydı.
01:55
And it had tilapiatilapia
41
103000
2000
yaklaşık 20 santimetre büyüklüğünde
01:57
about 20 centimeterssantimetre,
42
105000
2000
tilapia balıkları vardı,
01:59
a speciesTürler of tilapiatilapia calleddenilen blackchinblackchin tilapiatilapia.
43
107000
2000
tilapia türünden blackthin tilapialar.
02:01
And the fisheriesBalıkçılık for this tilapiatilapia
44
109000
2000
Bu tür tilapialar için balıkçılık
02:03
sustainedsürekli lots of fishbalık and they had a good time
45
111000
3000
sürdürüldü ve iyi vakit geçirildi
02:06
and they earnedkazanılan more than averageortalama
46
114000
2000
ve Gana'nın ortalamasından daha çok
02:08
in GhanaGana.
47
116000
2000
kazanıldı.
02:10
When I wentgitti there 27 yearsyıl latersonra,
48
118000
3000
Ben 27 yıl sonra oraya gidince
02:13
the fishbalık had shrunkFunda to halfyarım of theironların sizeboyut.
49
121000
3000
balıklar yarı yarıya küçülmüşlerdi.
02:16
They were maturingolgunlaşması at fivebeş centimeterssantimetre.
50
124000
2000
Beş santimetreye kadar gelişiyorlardı.
02:18
They had been pusheditilmiş geneticallygenetik olarak.
51
126000
2000
Genetik olarak zorlanmışlardı.
02:20
There were still fishesbalıklar.
52
128000
2000
Balık çiftlikleri hala vardı.
02:22
They were still kindtür of happymutlu.
53
130000
2000
Hala mutlu sayılırlardı.
02:24
And the fishbalık alsoAyrıca were happymutlu to be there.
54
132000
5000
Balıklar da orada olmaktan da mutlulardı.
02:29
So nothing has changeddeğişmiş,
55
137000
2000
Değişen bir şey yoktu,
02:31
but everything has changeddeğişmiş.
56
139000
2000
fakat her şey değişmişti.
02:33
My thirdüçüncü little storyÖykü
57
141000
2000
Üçüncü hikayem ise,
02:35
is that I was an accomplicesuç ortağı
58
143000
2000
Güneydoğu Asya'ya
02:37
in the introductionGiriş of trawlingTrol
59
145000
2000
ağ ile balık tutmayı tanıştırmakta
02:39
in SoutheastGüneydoğu AsiaAsya.
60
147000
2000
suç ortağı olmam.
02:41
In the '70s -- well, beginningbaşlangıç in the '60s --
61
149000
3000
1970'lerde, daha doğrusu 1960'ların başında
02:44
EuropeEurope did lots of developmentgelişme projectsprojeler.
62
152000
3000
Avrupa birçok geliştirme projesi yaptı.
02:47
FishBalık developmentgelişme
63
155000
2000
Balıkçılıkta gelişmeler,
02:49
meantdemek imposingheybetli on countriesülkeler
64
157000
2000
100.000 balıkçısı olan ülkelerin
02:51
that had alreadyzaten 100,000 fishersBalıkçılar
65
159000
3000
endüstriyel balıkçılık yapmasına
02:54
to imposeempoze on them industrialSanayi fishingBalık tutma.
66
162000
3000
zorlanması anlamına geliyordu.
02:57
And this boattekne, quiteoldukça uglyçirkin,
67
165000
2000
Bu oldukça çirkin teknenin
02:59
is calleddenilen the MutiaraMutiara 4.
68
167000
2000
adı Mutiara 4.
03:01
And I wentgitti sailingyelkencilik on it,
69
169000
2000
Bu tekneyle denize açıldım
03:03
and we did surveysanketler
70
171000
3000
ve Güney Çin Denizi'nin güneyinde,
03:06
throughoutboyunca the southerngüney SouthGüney ChinaÇin seadeniz
71
174000
3000
özellikle Java Denizi'nde
03:09
and especiallyözellikle the JavaJava SeaDeniz.
72
177000
2000
araştırmalar yaptık.
03:11
And what we caughtyakalandı,
73
179000
2000
Yakaladıklarımızı
03:13
we didn't have wordskelimeler for it.
74
181000
2000
kelimelerle tarif edemezdik.
03:15
What we caughtyakalandı, I know now,
75
183000
3000
Ne yakaladığımızı şimdi anlıyorum,
03:18
is the bottomalt of the seadeniz.
76
186000
2000
denizin dibini yakaladık.
03:20
And 90 percentyüzde of our catchyakalamak
77
188000
2000
Yakaladıklarımızın %90'ı
03:22
were spongesSüngerler,
78
190000
2000
sünger
03:24
other animalshayvanlar that are fixedsabit on the bottomalt.
79
192000
3000
ve denizin altına sabitlenen diğer canlılardı.
03:27
And actuallyaslında mostçoğu of the fishbalık,
80
195000
2000
Açıkçası balıkların çoğu
03:29
they are a little spotyer on the debrisenkaz,
81
197000
2000
enkazda küçük noktalardı,
03:31
the pilesbasur of debrisenkaz, were coralmercan reefresif fishbalık.
82
199000
3000
döküntülerin arasında mercanlar vardı.
03:34
EssentiallyAslında the bottomalt of the seadeniz camegeldi ontoüstüne the deckgüverte
83
202000
2000
Denizin dibi güvertedeydi
03:36
and then was thrownatılmış down.
84
204000
2000
ve sonra geri denize atıldı.
03:38
And these picturesresimler are extraordinaryolağanüstü
85
206000
3000
Bu fotoğraflar olağanüstü
03:41
because this transitiongeçiş is very rapidhızlı.
86
209000
3000
çünkü geçişler çok hızlı.
03:44
Withinİçinde a yearyıl, you do a surveyanket
87
212000
3000
Bir sene içerisinde araştırma yapıyorsunuz
03:47
and then commercialticari fishingBalık tutma beginsbaşlar.
88
215000
2000
ve ticari balıkçılık başlıyor.
03:49
The bottomalt is transformeddönüştürülmüş
89
217000
2000
Denizin altı
03:51
from, in this casedurum, a hardzor bottomalt or softyumuşak coralmercan
90
219000
3000
sert dip ya da yumuşak mercanlardan
03:54
into a muddyçamurlu messdağınıklık.
91
222000
3000
çamura dönüştü.
03:57
This is a deadölü turtleKaplumbağa.
92
225000
2000
Bu ölü bir kaplumbağa.
03:59
They were not eatenyemiş, they were thrownatılmış away because they were deadölü.
93
227000
3000
Yenilmemişlerdi, öldükleri için denize tekrar atılmışlardı.
04:02
And one time we caughtyakalandı a livecanlı one.
94
230000
2000
Bir keresinde canlı yakaladık.
04:04
It was not drownedboğuldu yethenüz.
95
232000
2000
Henüz boğulmamıştı.
04:06
And then they wanted to killöldürmek it because it was good to eatyemek.
96
234000
3000
Yemek için öldürmek istediler.
04:09
This mountaindağ of debrisenkaz
97
237000
3000
Balıkçılar bu döküntü yığınını
04:12
is actuallyaslında collectedtoplanmış by fishersBalıkçılar
98
240000
3000
gittikleri daha önce balıkçılık
04:15
everyher time they go
99
243000
2000
yapılmamış yerlerde
04:17
into an areaalan that's never been fishedavlanır.
100
245000
2000
topladılar.
04:19
But it's not documentedbelgeli.
101
247000
2000
Ancak bunlar belgelenmemiş.
04:21
We transformdönüştürmek the worldDünya,
102
249000
2000
Biz dünyamızı değiştiriyoruz
04:23
but we don't rememberhatırlamak it.
103
251000
2000
ve bunu unutuyoruz.
04:25
We adjustayarlamak our baselinebaşlangıç
104
253000
3000
Okyanus tabanını
04:28
to the newyeni levelseviye,
105
256000
2000
yeni bir seviyeye getiriyoruz
04:30
and we don't recallhatırlama what was there.
106
258000
4000
ve eski halini hatırlamıyoruz.
04:34
If you generalizegenellemek this,
107
262000
2000
Genelleme yaparsak,
04:36
something like this happensolur.
108
264000
2000
bunun gibi bir şey oluyor.
04:38
You have on the y axiseksen some good thing:
109
266000
3000
Y ekseninde iyi şeyler olduğunu varsayalım:
04:41
biodiversitybiyolojik çeşitlilik, numberssayılar of orcakatil balina,
110
269000
3000
biyoçeşitlilik, katil balina sayıları,
04:44
the greennessyeşillik of your countryülke, the waterSu supplyarz.
111
272000
3000
ülkenizin yeşillikleri, su kaynakları.
04:47
And over time it changesdeğişiklikler --
112
275000
2000
Zaman içinde değişiyor --
04:49
it changesdeğişiklikler
113
277000
2000
değişimin sebebi
04:51
because people do things, or naturallydoğal olarak.
114
279000
2000
insanların yaptıkları ya da doğal koşullar.
04:53
EveryHer generationnesil
115
281000
2000
Her nesil
04:55
will use the imagesGörüntüler
116
283000
2000
bilinçli hayatının başlangıcında
04:57
that they got at the beginningbaşlangıç of theironların consciousbilinçli liveshayatları
117
285000
3000
gördüğü resimleri
05:00
as a standardstandart
118
288000
2000
standart olarak alır
05:02
and will extrapolatetahmin forwardileri.
119
290000
2000
ve ekstrapole eder.
05:04
And the differencefark then,
120
292000
2000
O anda var olanla arasındaki farkı
05:06
they perceivealgıladıkları as a losskayıp.
121
294000
2000
kayıp olarak görür.
05:08
But they don't perceivealgıladıkları what happenedolmuş before as a losskayıp.
122
296000
3000
Ancak bundan önce olanları kayıp olarak görmez.
05:11
You can have a successionVeraset of changesdeğişiklikler.
123
299000
2000
Arka arkaya değişimler olabilir.
05:13
At the endson you want to sustainsürdürmek
124
301000
3000
Sonunda bir bakarsınız, korumak istedikleriniz
05:16
miserablesefil leftoversyemek artıkları.
125
304000
3000
aslında zavallı artıklar olmuş.
05:19
And that, to a largegeniş extentderece, is what we want to do now.
126
307000
3000
Şimdi büyük ölçüde yaptığımız bu.
05:22
We want to sustainsürdürmek things that are gonegitmiş
127
310000
3000
Devam ettirmek istediklerimiz çoktan gitmiş
05:25
or things that are not the way they were.
128
313000
4000
ya da aslında eskiden oldukları gibi değil.
05:29
Now one should think
129
317000
2000
Bunların
05:31
this problemsorun affectedetkilenmiş people
130
319000
2000
tarih öncesi insanları da
05:33
certainlykesinlikle when in predatoryyırtıcı societiestoplumlar,
131
321000
4000
etkilediği düşünülebilir,
05:37
they killedöldürdü animalshayvanlar
132
325000
2000
onlar da hayvanları öldürdüler
05:39
and they didn't know they had donetamam so
133
327000
2000
ve birkaç nesil sonra
05:41
after a fewaz generationsnesiller.
134
329000
2000
bunu yaptıklarının farkında değillerdi.
05:43
Because, obviouslybelli ki,
135
331000
3000
Çünkü doğal olarak
05:46
an animalhayvan that is very abundantbol,
136
334000
5000
çok bulunan bir hayvanın
05:51
before it getsalır extinctsoyu tükenmiş,
137
339000
3000
soyu tükenmeden önce,
05:54
it becomesolur rarenadir.
138
342000
3000
sayısı azalır.
05:57
So you don't losekaybetmek abundantbol animalshayvanlar.
139
345000
3000
Yani çok bulunan hayvanları birden kaybetmezsiniz.
06:00
You always losekaybetmek rarenadir animalshayvanlar.
140
348000
2000
Hep sayıları azalmış hayvanları kaybedersiniz.
06:02
And thereforebu nedenle they're not perceivedalgılanan
141
350000
2000
Bu yüzden bunlar
06:04
as a bigbüyük losskayıp.
142
352000
2000
büyük bir kayıp olarak algılanmazlar.
06:06
Over time,
143
354000
2000
Zamanla,
06:08
we concentrateyoğunlaşmak on largegeniş animalshayvanlar,
144
356000
2000
büyük hayvanlara odaklanırız
06:10
and in a seadeniz that meansanlamına geliyor the bigbüyük fishbalık.
145
358000
2000
ve denizde bunun anlamı büyük balıklar.
06:12
They becomeolmak rarernadir because we fishbalık them.
146
360000
3000
Bunların sayıları azalır, çünkü onları avlarız.
06:15
Over time we have a fewaz fishbalık left
147
363000
2000
Zamanla birkaç balık kalınca,
06:17
and we think this is the baselinebaşlangıç.
148
365000
3000
buna taban seviyesi deriz.
06:20
And the questionsoru is,
149
368000
2000
Soru şu ki,
06:22
why do people acceptkabul etmek this?
150
370000
5000
insanlar neden bunu kabulleniyorlar?
06:27
Well because they don't know that it was differentfarklı.
151
375000
3000
Çünkü daha önce bunun farklı olduğunu bilmiyoruz.
06:30
And in factgerçek, lots of people, scientistsBilim adamları,
152
378000
3000
Aslında birçok insan, bilimadamı
06:33
will contestyarışma that it was really differentfarklı.
153
381000
2000
bunun aslında çok farklı olduğunu söyler.
06:35
And they will contestyarışma this
154
383000
2000
Bunu söylerler
06:37
because the evidencekanıt
155
385000
2000
çünkü daha önceki
06:39
presentedsunulan in an earlierdaha erken modekip
156
387000
5000
kanıtlar
06:44
is not in the way
157
392000
3000
onların istedikleri
06:47
they would like the evidencekanıt presentedsunulan.
158
395000
2000
gibi sunulmaz.
06:49
For exampleörnek,
159
397000
2000
Örneğin,
06:51
the anecdoteanekdot that some presentmevcut,
160
399000
2000
Kaptan Bilmemkim'in
06:53
as CaptainKaptan so-and-soFalanca
161
401000
2000
daha önce burada
06:55
observedgözlenen lots of fishbalık in this areaalan
162
403000
3000
çok fazla balık olduğunu söylemesi
06:58
cannotyapamam be used
163
406000
2000
su ürünleri bilimadamları
07:00
or is usuallygenellikle not utilizedkullanılan by fisheryBalıkçılık scientistsBilim adamları,
164
408000
3000
tarafından kullanılamaz,
07:03
because it's not "scientificilmi."
165
411000
2000
çünkü "bilimsel" değil.
07:05
So you have a situationdurum
166
413000
2000
Yani durum öyle ki
07:07
where people don't know the pastgeçmiş,
167
415000
3000
yazıya sahip toplumlar olmamıza rağmen,
07:10
even thoughgerçi we livecanlı in literateokur societiestoplumlar,
168
418000
3000
geçmişi bilmiyoruz
07:13
because they don't trustgüven
169
421000
2000
çünkü geçmişin
07:15
the sourceskaynaklar of the pastgeçmiş.
170
423000
3000
kaynaklarına inanmıyorlar.
07:18
And hencebundan dolayı, the enormousmuazzam rolerol
171
426000
3000
Bundan dolayı,
07:21
that a marineDeniz protectedkorumalı areaalan can playoyun.
172
429000
2000
korunma alanları önemli rol oynuyor.
07:23
Because with marineDeniz protectedkorumalı areasalanlar,
173
431000
3000
Çünkü korunma alanlarıyla
07:26
we actuallyaslında recreateyeniden oluşturun the pastgeçmiş.
174
434000
4000
geçmişi yeniden yaratıyoruz.
07:30
We recreateyeniden oluşturun the pastgeçmiş that people cannotyapamam conceivegebe
175
438000
3000
Taban seviyesi değiştiği
07:33
because the baselinebaşlangıç has shiftedkaydırılır
176
441000
2000
ve çok aşağıda olduğu için insanların algılayamadığı
07:35
and is extremelyson derece lowdüşük.
177
443000
2000
geçmişi yeniden yaratıyoruz.
07:37
That is for people
178
445000
2000
Bu,
07:39
who can see a marineDeniz protectedkorumalı areaalan
179
447000
5000
korunmuş alanları görüp
07:44
and who can benefityarar
180
452000
2000
bunların sağladığı
07:46
from the insightIçgörü that it providessağlar,
181
454000
3000
bilgilerden yararlanabilecek insanlar için,
07:49
whichhangi enablessağlayan them to resetsıfırlama theironların baselinebaşlangıç.
182
457000
4000
böylece taban seviyelerini yeniden ayarlayabilirler.
07:53
How about the people who can't do that
183
461000
2000
Peki ya bunlara erişimi
07:55
because they have no accesserişim --
184
463000
2000
olmayan insanlar --
07:57
the people in the MidwestMidwest for exampleörnek?
185
465000
3000
Ortabatı'dakiler mesela?
08:00
There I think
186
468000
2000
Onlar için
08:02
that the artssanat and filmfilm
187
470000
2000
bence sanat, filmler
08:04
can perhapsbelki filldoldurmak the gapboşluk,
188
472000
2000
ve simülasyonlar
08:06
and simulationsimülasyon.
189
474000
2000
boşluğu doldurabilir.
08:08
This is a simulationsimülasyon of ChesapeakeChesapeake BayBay.
190
476000
3000
Bu Chesapeake Körfezi'nin bir simülasyonu.
08:11
There were graygri whalesbalinalar in ChesapeakeChesapeake BayBay a long time agoönce --
191
479000
2000
Çok eskiden, 500 yıl önce, Chesapeake Körfezi'nde
08:13
500 yearsyıl agoönce.
192
481000
2000
gri balinalar vardı.
08:15
And you will have noticedfark that the huestonlar and tonessesleri
193
483000
3000
Renklerin ve tonların Avatar'a benzediğini
08:18
are like "AvatarAvatar."
194
486000
2000
fark etmişsinizdir.
08:20
(LaughterKahkaha)
195
488000
2000
(Gülüşmeler)
08:22
And if you think about "AvatarAvatar,"
196
490000
2000
Avatar'ı düşünürseniz,
08:24
if you think of why people were so touchedmüteessir by it --
197
492000
3000
insanların neden ondan çok etkilendiklerini --
08:27
never mindus the PocahontasPocahontas storyÖykü --
198
495000
4000
Pokahontas hikayesini boşverin --
08:31
why so touchedmüteessir by the imagerygörüntüler?
199
499000
4000
neden o resimlerden o kadar etkilendiler?
08:35
Because it evokesçağrıştıran something
200
503000
3000
Çünkü onlara
08:38
that in a senseduyu has been lostkayıp.
201
506000
2000
kaybolan şeyleri anımsattı.
08:40
And so my recommendationtavsiye,
202
508000
2000
Bu yüzden benim önerim,
08:42
it's the only one I will providesağlamak,
203
510000
2000
bu tek önerim olacak,
08:44
is for CameronCameron to do "AvatarAvatar IIII" underwatersualtı.
204
512000
5000
James Cameron'un Avatar 2'yi sualtında çekmesi.
08:49
Thank you very much.
205
517000
2000
Çok teşekkür ederim.
08:51
(ApplauseAlkış)
206
519000
2000
(Alkış)
Translated by Meric Aydonat
Reviewed by Tanyel Tan

▲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