Mission Blue Voyage
Barbara Block: Tagging tuna in the deep ocean
باربارا بلوك: ترقيم أسماك التونة في أعماق المحيط
Filmed:
Readability: 4.4
368,018 views
التونة من رياضي المحيط -- سريعة ، من الضواري بعيدة المدى والتي بدأنا في فهم عاداتها. البيولوجية البحرية باربارا بلوك تثبت بطاقات تتبع على التونة (كاملة مع الترددات)
Barbara Block - Marine biologist
Barbara Block studies how tuna, billfish and sharks move around (and stay warm) in the open ocean. Knowing how these large predators travel through pelagic waters will help us understand their role in the wider ocean ecosystem. Full bio
Barbara Block studies how tuna, billfish and sharks move around (and stay warm) in the open ocean. Knowing how these large predators travel through pelagic waters will help us understand their role in the wider ocean ecosystem. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I've been fascinated for a lifetime
0
0
3000
لقد أفتتنت طيلة حياتي
00:18
by the beauty, form and function
1
3000
2000
من جمال شكل ووظيفة
00:20
of giant bluefin tuna.
2
5000
3000
سمكة التونة العملاقة زرقاء الزعانف
00:23
Bluefin are warmblooded like us.
3
8000
3000
إن زرقاء الزعانف مثلنا من ذوات الدم الحار
00:26
They're the largest of the tunas,
4
11000
3000
إنها الأضخم بين أسماك التونة الأخرى
00:29
the second-largest fish in the sea -- bony fish.
5
14000
3000
وتعتبر ثاني أكبر سمكة في البحر - - سمكة عظمية
00:32
They actually are a fish
6
17000
2000
هي بالفعل سمكة
00:34
that is endothermic --
7
19000
2000
وهي ماصة للحرارة
00:36
powers through the ocean with warm muscles like a mammal.
8
21000
3000
تتحرك بقوة في المحيط بواسطة عضلاتها الدافئة مثل الثدييات
00:40
That's one of our bluefin at the Monterey Bay Aquarium.
9
25000
3000
هذه إحدى أسماكنا زرقاء الزعانف في المعرض المائي لخليج مونتيري
00:43
You can see in its shape and its streamlined design
10
28000
3000
يمكنكم رؤية شكلها وتصميمها الانسيابي
00:46
it's powered for ocean swimming.
11
31000
3000
تملك القوة للسباحة في المحيط
00:49
It flies through the ocean on its pectoral fins, gets lift,
12
34000
3000
تطير عبر المحيط مستعينة بزعانفها الصدرية والتي تعينها على الرفع
00:52
powers its movements
13
37000
2000
وتقوي حركاتها
00:54
with a lunate tail.
14
39000
2000
بواسطة ذيلٍ هلالي
00:56
It's actually got a naked skin for most of its body,
15
41000
3000
هي بالفعل تملك جلداً عارياً في معظم جسمها
00:59
so it reduces friction with the water.
16
44000
3000
وبالتالي تقلل من الاحتكاك مع الماء
01:02
This is what one of nature's finest machines.
17
47000
3000
هذه ما يمكن أن نطلق عليه خيرة الآلات الطبيعية
01:05
Now, bluefin
18
50000
2000
الآن زرقاء الزعانف
01:07
were revered by Man
19
52000
2000
يتم تبجيلها بواسطة الانسان
01:09
for all of human history.
20
54000
3000
عبر تاريخ البشرية كله
01:12
For 4,000 years, we fished sustainably for this animal,
21
57000
3000
ما يقرب من 4000 سنة ونحن نصطاد هذا الحيوان بطريقة مستديمة
01:15
and it's evidenced
22
60000
2000
وقد تم توثيق هذا
01:17
in the art that we see
23
62000
2000
في الرسم الذي نراه
01:19
from thousands of years ago.
24
64000
2000
منذ ألاف السنين
01:21
Bluefin are in cave paintings in France.
25
66000
3000
وجدت رسومات لزرقاء الزعانف في كهوف فرنسا
01:24
They're on coins
26
69000
2000
إنها على عملاتها
01:26
that date back 3,000 years.
27
71000
3000
التي تعود تاريخها إلى 3000 سنة مضت
01:29
This fish was revered by humankind.
28
74000
3000
لقد تم تبجيل هذه السمكة بواسطة الجنس البشري
01:32
It was fished sustainably
29
77000
2000
وقد تم اصطيادها باستدامة
01:34
till all of time,
30
79000
2000
في جميع الأزمنة
01:36
except for our generation.
31
81000
2000
ماعدا زمن جيلنا
01:38
Bluefin are pursued wherever they go --
32
83000
3000
لقد تم ملاحقة زرقاء الزعانف أينما ارتحلت
01:41
there is a gold rush on Earth,
33
86000
2000
بينما يوجد أسيل الذهب على اليابسة
01:43
and this is a gold rush for bluefin.
34
88000
2000
هناك أيضا أسيل الذهب على زرقاء الزعانف
01:45
There are traps that fish sustainably
35
90000
2000
هناك ثمة شراك لاصطيادها دائماً
01:47
up until recently.
36
92000
3000
حتى يومنا هذا
01:50
And yet, the type of fishing going on today,
37
95000
3000
وبعد ، فإن نوعية الصيد اليوم
01:53
with pens, with enormous stakes,
38
98000
3000
بالأقلام و بكميات مهولة
01:56
is really wiping bluefin
39
101000
2000
يؤدي إلى محو زرقاء الزعانف
01:58
ecologically off the planet.
40
103000
2000
بيئياً من كوكبنا
02:00
Now bluefin, in general,
41
105000
2000
حالياُ ، تذهب زرقاء الزعانف عموماً
02:02
goes to one place: Japan.
42
107000
2000
إلى مكان واحد ، اليابان
02:04
Some of you may be guilty
43
109000
2000
يعتبر بعضكم نوعاً ما مذنب
02:06
of having contributed to the demise of bluefin.
44
111000
2000
بمساهمتكم في زوال زرقاء الزعانف
02:08
They're delectable muscle,
45
113000
2000
فهي تتمتع بعضلات لذيذة
02:10
rich in fat --
46
115000
2000
غنية بالدهون
02:12
absolutely taste delicious.
47
117000
2000
بالتأكيد لذيذة الطعم
02:14
And that's their problem; we're eating them to death.
48
119000
3000
وهنا تكمن مشكلتها ، فإننا نأكلها حتى الموت
02:17
Now in the Atlantic, the story is pretty simple.
49
122000
3000
الآن في الأطلسي ، فإن القصة أبسط قليلاً
02:20
Bluefin have two populations: one large, one small.
50
125000
3000
هناك تجمعان لزرقاء الزعانف أحدهما ضخم والآخر صغير
02:23
The North American population
51
128000
2000
التجمع الموجود في شمال أمريكا
02:25
is fished at about 2,000 ton.
52
130000
3000
تم اصطياد حوالي 2000 طن
02:28
The European population and North African -- the Eastern bluefin tuna --
53
133000
3000
بينما يتم اصطياد التونة زرقاء الزعانف بمستويات هائلة
02:31
is fished at tremendous levels:
54
136000
3000
في التجمعات الأوروبية وشمال أفريقيا
02:34
50,000 tons over the last decade almost every year.
55
139000
3000
50000 طن خلال العقد الأخير سنوياً تقريباً
02:37
The result is whether you're looking
56
142000
2000
والنتيجة التي تتطلعون اليها
02:39
at the West or the Eastern bluefin population,
57
144000
3000
في التجمعات الغربية أو الشرقية
02:42
there's been tremendous decline on both sides,
58
147000
2000
تجدون انخفاض هائل في أعدادها في الجانبين
02:44
as much as 90 percent
59
149000
2000
بواقع 90 في المائة تقريباً
02:46
if you go back with your baseline
60
151000
2000
وإذا عدتم للوراء مع خط اساسكم
02:48
to 1950.
61
153000
2000
إلى 1950
02:50
For that, bluefin have been given a status
62
155000
3000
ولهذا ، فإن حالة زرقاء الزعانف قد تتساوى مع
02:53
equivalent to tigers, to lions,
63
158000
3000
النمور والأسود
02:56
to certain African elephants
64
161000
2000
وبعض الفيلة الأفريقية
02:58
and to pandas.
65
163000
2000
وكذلك حيوان الباندا
03:00
These fish have been proposed
66
165000
2000
لقد تم ترشيح هذه الأسماك
03:02
for an endangered species listing in the past two months.
67
167000
3000
لقائمة الفصائل المعرضة للانقراض للشهرين الأخيرين
03:05
They were voted on and rejected
68
170000
2000
تم التصويت عليها ثم رفضت
03:07
just two weeks ago,
69
172000
2000
فقط الاسبوعان الماضيين
03:09
despite outstanding science
70
174000
2000
على الرغم من العلم المنتظر
03:11
that shows from two committees
71
176000
3000
الذي يظهر من لجنتين
03:14
this fish meets the criteria of CITES I.
72
179000
3000
فقد وافقت هذه الأسماك معايير اتفاقية تحديد الفصائل المعرضة للانقراض
03:17
And if it's tunas you don't care about,
73
182000
2000
ولو كان الأمر يتعلق بالتونة فإن الأمر لا يعني أحداً
03:19
perhaps you might be interested
74
184000
2000
ربما تكون قد اهتممتم
03:21
that international long lines and pursing
75
186000
2000
أن الخطوط الدولية و (غير واضح)
03:23
chase down tunas and bycatch animals
76
188000
3000
قد تعقبت أسماك التونة وتصيدت الحيوانات
03:26
such as leatherbacks, sharks,
77
191000
2000
مثل السلاحف ، أسماك القرش
03:28
marlin, albatross.
78
193000
2000
أسماك السيف ، طيور النورس الكبيرة
03:30
These animals and their demise
79
195000
2000
هذه الحيوانات وعوامل فنائها
03:32
occurs in the tuna fisheries.
80
197000
3000
تظهر عند صيادي التونة
03:35
The challenge we face
81
200000
2000
والتحدي الذي واجهناه
03:37
is that we know very little about tuna,
82
202000
3000
هو معرفتنا الضئيلة عن التونة
03:40
and everyone in the room knows what it looks like
83
205000
3000
وجميع من في القاعة يعرف كيف يحدث
03:43
when an African lion
84
208000
2000
عندما يقوم أسد أفريقي
03:45
takes down its prey.
85
210000
2000
بالقبض على فريسته
03:47
I doubt anyone has seen a giant bluefin feed.
86
212000
3000
أشك أن أحداً منكم قد رأى كيف يتم إطعام زرقاء الزعانف العملاقة
03:50
This tuna symbolizes
87
215000
3000
تقوم سمكة التونة هذه بترميز
03:53
what's the problem for all of us in the room.
88
218000
3000
ما هي المشكلة التي نواجهها في هذه الغرفة
03:56
It's the 21st century, but we really have only just begun
89
221000
3000
إنه القرن الحادي والعشرون ، ولكننا حقا بالكاد قد بدأنا
03:59
to really study our oceans in a deep way.
90
224000
3000
الدراسة الحقيقية لمحيطاتنا بطريقة أعمق
04:02
Technology has come of age
91
227000
2000
جاءت التقنية للعصر
04:04
that's allowing us to see the Earth from space
92
229000
3000
الذي يسمح لنا برؤية الأرض من الفضاء
04:07
and go deep into the seas remotely.
93
232000
3000
والغوص في أعماق البحار عن بعد
04:10
And we've got to use these technologies immediately
94
235000
2000
وعلينا استخدام هذه التقنيات في الحال
04:12
to get a better understanding
95
237000
2000
للحصول على فهم أفضل
04:14
of how our ocean realm works.
96
239000
3000
عن كيفية عمل مملكة المحيطات
04:17
Most of us from the ship -- even I --
97
242000
2000
معظمنا من فوق السفينة ، حتى أنا
04:19
look out at the ocean and see this homogeneous sea.
98
244000
3000
ننظر إلى المحيط ونرى هذا البحر المتجانس
04:22
We don't know where the structure is.
99
247000
2000
لا نعلم أين يكون هذا البناء
04:24
We can't tell where are the watering holes
100
249000
3000
لا ندري أين الفتحات التي يتدفق منها الماء
04:27
like we can on an African plain.
101
252000
3000
كما لو كنا في سهول أفريقيا
04:30
We can't see the corridors,
102
255000
2000
لا نستطيع أن نرى الممرات
04:32
and we can't see what it is
103
257000
2000
ولا نستطيع أن نرى ماهذا الذي
04:34
that brings together a tuna,
104
259000
2000
يجمع بين التونا ،
04:36
a leatherback and an albatross.
105
261000
2000
والسلاحف وطائر القطرس
04:38
We're only just beginning to understand
106
263000
2000
لقد بدأنا للتو فهم
04:40
how the physical oceanography
107
265000
2000
ماهي جغرافية المحيطات المادية
04:42
and the biological oceanography
108
267000
2000
وجغرافية المحيطات العضوية
04:44
come together
109
269000
2000
التي تجتمع معا
04:46
to create a seasonal force
110
271000
2000
لتكون قوى موسمية
04:48
that actually causes the upwelling
111
273000
2000
التي بالفعل تسبب الموجات المتقلبة
04:50
that might make a hot spot a hope spot.
112
275000
3000
التي قد تجعل من بقعة ساخنة بقعة أمل
04:53
The reasons these challenges are great
113
278000
2000
فالأسباب التي تجعل هذا التحدي عظيماً
04:55
is that technically it's difficult to go to sea.
114
280000
3000
أنه تقنياً من الصعب الذهاب إلى البحر
04:58
It's hard to study a bluefin on its turf,
115
283000
2000
أنه من الصعب دراسة زرقاء الزعانف في بيئتها الطبيعية
05:00
the entire Pacific realm.
116
285000
2000
خلال مملكة المحيط الهادئ
05:02
It's really tough to get up close and personal with a mako shark
117
287000
4000
إنه حقاً صعب الاقتراب وشخصياُ من سمك قرش الماكو
05:06
and try to put a tag on it.
118
291000
2000
ومحاولة وضع بطاقة عليه
05:08
And then imagine being Bruce Mate's team from OSU,
119
293000
3000
ثم تخيلوا أن تكونوا فريق بروس مايت من جامعة ولاية اوكلاهوما
05:11
getting up close to a blue whale
120
296000
2000
تقتربون من حوت أزرق
05:13
and fixing a tag on the blue whale that stays,
121
298000
3000
وتثبيت بطاقة على الحوت الأزرق الذي ستبقى
05:16
an engineering challenge
122
301000
2000
تحدياً هندسياً
05:18
we've yet to really overcome.
123
303000
2000
لم نستطع تخطيه
05:20
So the story of our team, a dedicated team,
124
305000
3000
إذن فإن قصة فريقنا ، المتفرغ تماماً
05:23
is fish and chips.
125
308000
2000
هي سمك وبطاطس
05:25
We basically are taking
126
310000
2000
أساساً سنأخذ
05:27
the same satellite phone parts,
127
312000
2000
نفس أجزاء هاتف القمر الصناعي
05:29
or the same parts that are in your computer, chips.
128
314000
3000
أو نفس الأجزاء التي في حاسوبك ، الشرائح
05:32
We're putting them together in unusual ways,
129
317000
3000
سوف نجمعها سوياً بطريقة غير معتادة
05:35
and this is taking us into the ocean realm
130
320000
2000
وسوف تأخذنا هذه إلى مملكة المحيط
05:37
like never before.
131
322000
2000
كما لم يسبق من قبل
05:39
And for the first time,
132
324000
2000
وللمرة الأولى
05:41
we're able to watch the journey of a tuna beneath the ocean
133
326000
3000
سنتمكن من مشاهدة رحلة سمك التونا تحت المحيط
05:44
using light and photons
134
329000
2000
مستخدمين الضوء والصور الصوتية
05:46
to measure sunrise and sunset.
135
331000
3000
لقياس شروق وغروب الشمس
05:49
Now, I've been working with tunas for over 15 years.
136
334000
3000
الآن ، لقد عملت مع التونا فوق 15 سنة
05:52
I have the privilege of being a partner
137
337000
2000
ولي الشرف كوني شريكة
05:54
with the Monterey Bay Aquarium.
138
339000
2000
في متحف خليج مونتيرري المائي
05:56
We've actually taken a sliver of the ocean,
139
341000
2000
لقد أخذنا قطعة صغيرة جدا من المحيط
05:58
put it behind glass,
140
343000
2000
ووضعناها خلف زجاج
06:00
and we together
141
345000
2000
ومعا
06:02
have put bluefin tuna and yellowfin tuna on display.
142
347000
3000
وضعنا التونة زرقاء الزعانف وصفراء الزعانف للعرض
06:05
When the veil of bubbles lifts every morning,
143
350000
3000
عندما ينقشع حجاب الفقاعات كل صباح
06:08
we can actually see a community from the Pelagic ocean,
144
353000
3000
نستطيع بالفعل رؤية مجتمع من بحريات المحيط
06:11
one of the only places on Earth
145
356000
2000
واحد من الأماكن المحدودة على الأرض
06:13
you can see giant bluefin swim by.
146
358000
3000
يمكنكم رؤية زرقاء الزعانف العملاقة تسبح سوياً
06:16
We can see in their beauty of form and function,
147
361000
2000
نستطيع رؤية جمال شكلها ووظيفته
06:19
their ceaseless activity.
148
364000
2000
ونشاطها غير المنقطع
06:21
They're flying through their space, ocean space.
149
366000
3000
أنهم يطيرون خلال فضائهم ، فضاء المحيط.
06:24
And we can bring two million people a year
150
369000
2000
ويمكننا احضار مليوني شخص في السنة
06:26
into contact with this fish
151
371000
2000
في تواصل مع هذه السمكة
06:28
and show them its beauty.
152
373000
3000
ونريهم جمالها
06:31
Behind the scenes is a working lab at Stanford University
153
376000
3000
وفي الكواليس يوجد معمل في جامعة ستانفورد
06:34
partnered with the Monterey Bay Aquarium.
154
379000
2000
مشاركاً لحوض سمك خليج مونترري
06:36
Here, for over 14 or 15 years,
155
381000
2000
هنا ، لمدة تتجاوز 14 أو 15 عاماً
06:38
we've actually brought in
156
383000
2000
قمنا بالفعل باحضار
06:40
both bluefin and yellowfin in captivity.
157
385000
2000
زرقاء الزعانف وصفراء الزعانف مع في حياة الأسر
06:42
We'd been studying these fish,
158
387000
2000
لقد قمنا بدراسة هذه الأسماك
06:44
but first we had to learn how to husbandry them.
159
389000
2000
ولكن أولاً يجب أن نتعلم كيف يتم استزراعها
06:46
What do they like to eat?
160
391000
2000
ما الذي تحب أن تأكله ؟
06:48
What is it that they're happy with?
161
393000
2000
ما الذي يسعدها ؟
06:50
We go in the tanks with the tuna -- we touch their naked skin --
162
395000
3000
نغوص في الأحواض مع التونا . نلمس جلدها العاري
06:53
it's pretty amazing. It feels wonderful.
163
398000
3000
إنها حقاً مذهلة. تشعركم بالعجب.
06:56
And then, better yet,
164
401000
2000
ومن ثم ، أفضل من ذلك
06:58
we've got our own version of tuna whisperers,
165
403000
2000
لقد حصلنا على إصدارنا من همسات التونة
07:00
our own Chuck Farwell, Alex Norton,
166
405000
2000
تشاك فارويل وأليكس نورتون خاصتنا
07:02
who can take a big tuna
167
407000
2000
من يأخذ تونا كبيرة
07:04
and in one motion,
168
409000
2000
وفي حركة واحدة
07:06
put it into an envelope of water,
169
411000
2000
نضعها في مظروف من ماء
07:08
so that we can actually work with the tuna
170
413000
2000
حتى نستطيع بالفعل العمل مع التونا
07:10
and learn the techniques it takes
171
415000
2000
وتعلم التقنيات التي تلزم
07:12
to not injure this fish
172
417000
2000
حتى لا نجرح هذه السمكة
07:14
who never sees a boundary in the open sea.
173
419000
3000
من لم ير حدود للبحر المفتوح
07:17
Jeff and Jason there, are scientists
174
422000
2000
جيف وجايسون أنهم علماء
07:19
who are going to take a tuna
175
424000
2000
اللذان سيأخذان التونة
07:21
and put it in the equivalent of a treadmill, a flume.
176
426000
3000
ويضعانها فيما يشبه طاحونة الدوس ,الوهد
07:24
And that tuna thinks it's going to Japan, but it's staying in place.
177
429000
3000
وهذه التونة تعتقد أنها ذاهبة إلى اليابان ، ولكنها لا تبرح مكانها
07:27
We're actually measuring its oxygen consumption,
178
432000
2000
نحن بالفعل نقيس استهلاكها للأوكسيجين
07:29
its energy consumption.
179
434000
2000
استهلاك طاقتها
07:32
We're taking this data and building better models.
180
437000
3000
نأخذ هذه البيانات ونبني نماذج أفضل
07:35
And when I see that tuna -- this is my favorite view --
181
440000
3000
وعندما أرى هذه التونة -- وهو منظري المفضل --
07:38
I begin to wonder:
182
443000
2000
أبدأ في التعجب
07:40
how did this fish solve the longitude problem before we did?
183
445000
3000
كيف حلت هذه السمكة مشكلة خط الطول قبلنا ؟
07:44
So take a look at that animal.
184
449000
2000
لذا انظروا إلى هذا الحيوان
07:46
That's the closest you'll probably ever get.
185
451000
2000
هذه أقرب مسافة يمكنكم بلوغها
07:48
Now, the activities from the lab
186
453000
3000
الآن ، الأنشطة من المعمل
07:51
have taught us now how to go out in the open ocean.
187
456000
3000
تعلمنا الآن كيف نخرج إلى المحيط المفتوح
07:54
So in a program called Tag-A-Giant
188
459000
3000
هكذا في برنامج يدعى ضع بطاقة على عملاق
07:57
we've actually gone from Ireland to Canada,
189
462000
3000
ذهبنا بالفعل من ايرلندا إلى كندا
08:00
from Corsica to Spain.
190
465000
2000
من كورسيكا إلى أسبانيا
08:02
We've fished with many nations around the world
191
467000
3000
قمنا بالصيد مع أمم كثيرة حول العالم
08:05
in an effort to basically
192
470000
2000
في مجهود أساساً
08:07
put electronic computers
193
472000
3000
وضع حواسب الكترونية
08:10
inside giant tunas.
194
475000
2000
داخل التونة العملاقة
08:12
We've actually tagged 1,100 tunas.
195
477000
3000
وضعنا بطاقات بالفعل لـ1100 تونة
08:15
And I'm going to show you three clips,
196
480000
2000
وسوف أعرض عليكم ثلاثة مقاطع فيديو
08:17
because I tagged 1,100 tunas.
197
482000
3000
لأنني وضعت بطاقات على 1100 تونة
08:20
It's a very hard process, but it's a ballet.
198
485000
3000
أنها عملية شاقة جداً ولكنها كرقص الباليه
08:23
We bring the tuna out, we measure it.
199
488000
3000
نخرج التونة ، نقيسها
08:26
A team of fishers, captains, scientists and technicians
200
491000
3000
فريق الصيادين ، قباطنة ، علماء وفنيين
08:29
work together to keep this animal out of the ocean
201
494000
3000
يعملون معاً للحفاظ على هذا الحيوان خارج المحيط
08:32
for about four to five minutes.
202
497000
3000
لحوالي أربعة إلى خمس دقائق
08:35
We put water over its gills, give it oxygen.
203
500000
3000
نضع ماءاً على خياشيمها ، نمنحها أوكسيجين
08:38
And then with a lot of effort, after tagging,
204
503000
3000
ثم بعد جهد جهيد ، بعد وضع البطاقة
08:41
putting in the computer,
205
506000
2000
نغرس الحاسوب
08:43
making sure the stalk is sticking out so it senses the environment,
206
508000
3000
نتأكد أن العمود الحساس تم لصقه تماماً حتى يتحسس البيئة
08:46
we send this fish back into the sea.
207
511000
3000
نرسل السمكة مرة أخرى إلى البحر
08:49
And when it goes, we're always happy.
208
514000
2000
وعندما تذهب ، نكون جميعنا سعداً
08:51
We see a flick of the tail.
209
516000
2000
ونرى نفضة زيلها
08:53
And from our data that gets collected,
210
518000
3000
ومن خلال البيانات التي تم تجميعها
08:56
when that tag comes back,
211
521000
2000
عندما ترجع الينا البطاقة مرة أخرى
08:58
because a fisher returns it
212
523000
2000
لأن صياداً أعادها
09:00
for a thousand-dollar reward,
213
525000
2000
مقابل مكافأة قدرها ألف دولار
09:02
we can get tracks beneath the sea
214
527000
2000
يمكننا تتبع الآثار تحت البحر
09:04
for up to five years now,
215
529000
2000
لما يزيد عن خمسة أعوام الآن.
09:06
on a backboned animal.
216
531000
2000
على حيوان فقاري
09:08
Now sometimes the tunas are really large,
217
533000
3000
أحياناُ أسماك التونة تكون ضخمة حقاً
09:11
such as this fish off Nantucket.
218
536000
2000
مثل التي تم اصطيادها من نانتكت
09:13
But that's about half the size
219
538000
2000
ولكن هذا حوالي نصف حجم
09:15
of the biggest tuna we've ever tagged.
220
540000
2000
أضخم سمكة تونة تم وضع بطاقة عليها
09:17
It takes a human effort,
221
542000
2000
تستغرق جهد بشري ،
09:19
a team effort, to bring the fish in.
222
544000
2000
جهد فريق ، لإحضار سمكة هنا
09:21
In this case, what we're going to do
223
546000
2000
في هذه الحالة , ما الذي سنقوم بعمله
09:23
is put a pop-up satellite archival tag on the tuna.
224
548000
3000
هو وضع بطاقة قمر صناعي ارشيفي منبثق على سمكة التونة
09:27
This tag rides on the tuna,
225
552000
2000
ستركب البطافة فوق التونة
09:29
senses the environment around the tuna
226
554000
3000
تتحسس البيئة حول التونة
09:32
and actually will come off the fish,
227
557000
3000
وبالفعل سوف تخرج من السمكة
09:35
detach, float to the surface
228
560000
2000
تنفصل ، وتطوف على السطح
09:37
and send back to Earth-orbiting satellites
229
562000
3000
وترسل مرة أخرى إلى الأقمار الصناعية التي تدور حول الأرض
09:40
position data estimated by math on the tag,
230
565000
3000
بيانات الموقع مقدرة حسابياً على البطاقة
09:43
pressure data and temperature data.
231
568000
3000
بيانات الضغط وبيانات الحراراة
09:46
And so what we get then from the pop-up satellite tag
232
571000
2000
و من ثم ماذا سنحصل من بطاقة القمر الصناعي المنبثقة
09:48
is we get away from having to have a human interaction
233
573000
3000
هو أننا ابتعدنا عن الاضطرار للتدخل البشري
09:51
to recapture the tag.
234
576000
2000
لإستعادة البطاقة مرة أخرى
09:53
Both the electronic tags I'm talking about are expensive.
235
578000
3000
كلا البطاقتين الاليكترونيتين اللتين أتحدث عنهما سعرهما عال
09:56
These tags have been engineered
236
581000
2000
تم تصنيع هاتين البطاقتين
09:58
by a variety of teams in North America.
237
583000
3000
بواسطة فِرَق متنوعة في شمال أمريكا
10:01
They are some of our finest instruments,
238
586000
2000
انهما بعض من أفضل أدوات
10:03
our new technology in the ocean today.
239
588000
3000
تقنياتنا الحديثة في المحيطات اليوم
10:07
One community in general
240
592000
2000
لقد ساعدنا مجتمعنا في العموم
10:09
has given more to help us than any other community.
241
594000
2000
أكثر من أي مجتمع آخر
10:11
And that's the fisheries off the state of North Carolina.
242
596000
3000
وهؤلاء الصيادون من شمال أمريكا
10:14
There are two villages, Harris and Morehead City,
243
599000
3000
هناك قريتان ، هاريس و مورهيد سيتي
10:17
every winter for over a decade,
244
602000
2000
في كل شتاء ولمدة تزيد عن عقد
10:19
held a party called Tag-A-Giant,
245
604000
3000
يقيمون حفلاً يسمونه ضع - بطاقة على عملاق
10:22
and together, fishers worked with us
246
607000
2000
ويعمل هؤلاء الصيادون معاً ومعنا
10:24
to tag 800 to 900 fish.
247
609000
3000
لوضع بطاقات على 800 إلى 900 سمكة
10:27
In this case, we're actually going to measure the fish.
248
612000
3000
في هذه الحالة ، سنقوم بالفعل بقياس السمكة
10:30
We're going to do something that in recent years we've started:
249
615000
3000
سنقوم بعمل شيء ما في السنوات الأخيرة
10:33
take a mucus sample.
250
618000
2000
سنأخذ عينة من المخاط
10:35
Watch how shiny the skin is; you can see my reflection there.
251
620000
3000
انظروا كيف يكون جلدها ساطعاً ، يمكنكم رؤسة انعكاس صورتي هناك
10:38
And from that mucus, we can get gene profiles,
252
623000
3000
ومن هذا المخاط ، يمكننا الحصول على ملامحها الجينية
10:41
we can get information on gender,
253
626000
2000
يمكننا الحصول على معلومات عن جنسها
10:43
checking the pop-up tag one more time,
254
628000
2000
بفحص البطاقة المنبثقة مرة أخرى،
10:45
and then it's out in the ocean.
255
630000
2000
ومن ثم هي إلى المحيط مرة أخرى
10:47
And this is my favorite.
256
632000
2000
وهذه هي المفضلة لدي
10:49
With the help of my former postdoc, Gareth Lawson,
257
634000
3000
وبمساعدة من مساعدي الباحث ، جاريث لوسون
10:52
this is a gorgeous picture of a single tuna.
258
637000
2000
هذه صورة رائعة لسمكة تونة وحيدة
10:54
This tuna is actually moving on a numerical ocean.
259
639000
3000
هذه التونة تتحرك بالفعل في محيط رقمي
10:57
The warm is the Gulf Stream,
260
642000
2000
الدافئ هو جلف ستريم
10:59
the cold up there in the Gulf of Maine.
261
644000
3000
البارد هناك في خليج ماين
11:02
That's where the tuna wants to go -- it wants to forage on schools of herring --
262
647000
3000
هناك حيث تريد التونة الذهاب ، أنها تريد أن تقتات في مدارس الرنجة
11:05
but it can't get there. It's too cold.
263
650000
2000
ولكنها لا تستطيع الوصول هناك . إنها شديدة البرودة.
11:07
But then it warms up, and the tuna pops in, gets some fish,
264
652000
3000
ولكنها تبدأ في الدفء ، وتدخل التونة هنا , تحصل على بعض الأسماك
11:10
maybe comes back to home base,
265
655000
2000
ربما تعود مرة أخرى إلى مكمنها
11:12
goes in again
266
657000
2000
تذهب مرة أخرى
11:14
and then comes back to winter down there in North Carolina
267
659000
3000
ومن ثم تعود مرة أخرى لتمضية الشتاء هناك في نورث كارولينا
11:17
and then on to the Bahamas.
268
662000
2000
ومن ثم إلى الباهاماز
11:19
And my favorite scene, three tunas going into the Gulf of Mexico.
269
664000
3000
وهذا هو مشهدي المفضل ، ثلاث سمكات تونة تدخل إلى خليج المكسيك
11:22
Three tunas tagged.
270
667000
2000
وقد تم وضع بطاقات عليها
11:24
Astronomically, we're calculating positions.
271
669000
2000
نحن نقوم بحساب مواضعها فلكياً
11:26
They're coming together. That could be tuna sex --
272
671000
3000
إنها تأتي مجتمعة. محتمل أن يكون هذا جماع تونة
11:29
and there it is.
273
674000
2000
وها هي هناك
11:31
That is where the tuna spawn.
274
676000
2000
حيث تضع التونة بيوضها
11:33
So from data like this,
275
678000
2000
وبالتالي ومن بيانات مثل هذه
11:35
we're able now to put the map up,
276
680000
2000
نستطيع عمل خريطة
11:37
and in this map
277
682000
2000
وفي هذه الخريطة
11:39
you see thousands of positions
278
684000
2000
ترون ألاف المواضع
11:41
generated by this decade and a half of tagging.
279
686000
3000
التي نتجت عن هذا العقد ونصف من وضع البطاقات
11:44
And now we're showing that tunas on the western side
280
689000
3000
والآن نعرض عليكم التونة في الجانب الغربي
11:47
go to the eastern side.
281
692000
2000
تذهب إلى الجانب الشرقي
11:49
So two populations of tunas --
282
694000
2000
وهكذا هذه هي مجموعتان من التونة
11:51
that is, we have a Gulf population, one that we can tag --
283
696000
2000
لدينا مجموعة الخليج ، والتي نستطيع وضع بطاقة عليها
11:53
they go to the Gulf of Mexico, I showed you that --
284
698000
3000
تذهب إلى خليج المكسيك ، لقد أريتكم هذا
11:56
and a second population.
285
701000
2000
ومجموعة ثانية
11:58
Living amongst our tunas -- our North American tunas --
286
703000
2000
تعيش بين اسماكنا ، تونة الشمال الأمريكي
12:00
are European tunas that go back to the Med.
287
705000
3000
هي تونة اوروبية قد عادت إلى المتوسط
12:03
On the hot spots -- the hope spots --
288
708000
2000
في البقع الساخنة ، بقع الأمل
12:05
they're mixed populations.
289
710000
2000
سيتم خلط هذه المجموعات
12:07
And so what we've done with the science
290
712000
2000
و هكذا ماذا صنعنا بالعلم
12:09
is we're showing the International Commission,
291
714000
2000
هو أننا نعرض للهيئة الدولية
12:11
building new models,
292
716000
2000
نبني نماذج جديدة
12:13
showing them that a two-stock no-mixing model --
293
718000
2000
نعرض لهم أن نموذج من كميتين غير مختلطتين
12:15
to this day, used to reject
294
720000
3000
لهذا اليوم ، اعتادت على الرفض
12:18
the CITES treaty --
295
723000
2000
من اتفاقية سايتس
12:20
that model isn't the right model.
296
725000
2000
هذا النموذج لم يكن النموذج الصحيح
12:22
This model, a model of overlap,
297
727000
2000
هذا نموذج ، نموذج التداخل ،
12:24
is the way to move forward.
298
729000
2000
هو الوسيلة للمضي قدماً
12:26
So we can then predict
299
731000
2000
وهكذا يمكننا حينها التنبؤ
12:28
where management places should be.
300
733000
2000
أين يجب أن تكون مواقع التحكم
12:30
Places like the Gulf of Mexico and the Mediterranean
301
735000
3000
مواقع مثل خليج المكسيك و البحر المتوسط
12:33
are places where the single species,
302
738000
2000
هي مواقع تواجد الفصائل العزوبية
12:35
the single population, can be captured.
303
740000
2000
يمكن اصطياد هذه التجمعات العزوبية
12:37
These become forthright in places we need to protect.
304
742000
3000
ستصبح هي بالتأكيد في المواقع التي نحتاج لحمايتها
12:40
The center of the Atlantic where the mixing is,
305
745000
3000
مركز الأطلسي حيث يكون الاختلاط
12:43
I could imagine a policy that lets Canada and America fish,
306
748000
2000
أستطيع التخيل بوجود سياسة تسمح لكندا وأمريكا بالصيد،
12:45
because they manage their fisheries well,
307
750000
3000
لأنهم يجيدون إدارة صياديهم
12:48
they're doing a good job.
308
753000
2000
إنهم يحسنون صنعاً
12:50
But in the international realm,
309
755000
2000
ولكن في المملكة الدولية
12:52
where fishing and overfishing has really gone wild,
310
757000
2000
حيث يصبح الصيد و المبالغة فيه حقاً عنيفاً
12:54
these are the places that we have to make hope spots in.
311
759000
3000
هذه هي المواقع التي يجب أن تضع فيها بقع الأمل
12:57
That's the size they have to be to protect the bluefin tuna.
312
762000
3000
هذه هو الحجم الذي يجب أن تكون عليه عملية حماية التونة زرقاء الزعانف
13:00
Now in a second project
313
765000
2000
الآن في مشروع ثانٍ
13:02
called Tagging of Pacific Pelagics,
314
767000
2000
يسمى وضع بطاقات على أسماك سطح المحيط الهادي
13:04
we took on the planet as a team,
315
769000
2000
نتعامل مع الكوكب كفريق
13:06
those of us in the Census of Marine Life.
316
771000
2000
هؤلاء منا من هم في مشروع تعداد الحياة البحرية
13:08
And, funded primarily through Sloan Foundation and others,
317
773000
4000
و تم التمويل مبدئياً من خلال مؤسسة سلوان وأخرين.
13:12
we were able to actually go in, in our project --
318
777000
3000
لقد كنا بالفعل نتقدم في مشروعنا
13:15
we're one of 17 field programs
319
780000
2000
نحن واحد من سبعة عشر برنامجاً ميدانياً
13:17
and begin to take on tagging large numbers of predators,
320
782000
3000
ونبدأ في تنفيذ وضع بطاقات على أعداد كبيرة من الحيوانات المفترسة
13:20
not just tunas.
321
785000
2000
ليس فقط التونة.
13:22
So what we've done
322
787000
2000
إذن ماذا فعلنا
13:24
is actually gone up to tag salmon shark in Alaska,
323
789000
3000
لقد ذهبنا بالفعل لوضع بطاقات على قرش السلمون في ألاسكا
13:27
met salmon shark on their home territory,
324
792000
3000
قابلنا قرش السلمون في مياهه الإقليمية
13:30
followed them catching salmon
325
795000
2000
تتبعناها لصيد السلمون
13:32
and then went in and figured out
326
797000
2000
ومن ثم اكتشفنا
13:34
that, if we take a salmon and put it on a line,
327
799000
3000
أننا لو أخذنا سمكة سملون ووضعناها على خط،
13:37
we can actually take up a salmon shark --
328
802000
2000
نستطيع الحصول على قرش السلمون
13:39
This is the cousin of the white shark --
329
804000
2000
هذه هو مطعم القرش الأبيض
13:41
and very carefully --
330
806000
2000
وبمنتهى الحرص --
13:43
note, I say "very carefully," --
331
808000
2000
لاحظوا أقول "بمنتهى الحرض" --
13:45
we can actually keep it calm,
332
810000
2000
يمكننا بالفعل الحفاظ عليها هادئة
13:47
put a hose in its mouth, keep it off the deck
333
812000
3000
نضع خرطوماً في فمها ، نبقيها خارج سطح السفينة
13:50
and then tag it with a satellite tag.
334
815000
3000
ومن ثم نضع بطاقة القمر الصناعي عليها.
13:53
That satellite tag will now have your shark phone home
335
818000
3000
ستحتوي بطاقة القمر الصناعي الآن على رقم هاتف منزل القرش
13:56
and send in a message.
336
821000
2000
وترسل رسالة
13:58
And that shark leaping there, if you look carefully, has an antenna.
337
823000
3000
وهذا القرش الذي يقفز هناك ، لو نظرت بإمعان ، لديه هوائي إرسال
14:01
It's a free swimming shark with a satellite tag
338
826000
2000
إنه قرش يسبح بحرية مزوداً ببطاقة قمر صناعي
14:03
jumping after salmon,
339
828000
2000
يقفز وراء السلمون
14:05
sending home its data.
340
830000
3000
ويرسل لنا بياناتها
14:09
Salmon sharks aren't the only sharks we tag.
341
834000
2000
لم تكن قروش السلمون هي الوحيدة التي قمنا بوضع بطاقة عليها
14:11
But there goes salmon sharks with this meter-level resolution
342
836000
3000
ولكن هناك أسماك قرش السلمون مع هذا الرسم المبني على المستوى المتري
14:14
on an ocean of temperature -- warm colors are warmer.
343
839000
3000
على درجة حرارة المحيط -- الألوان الدافئة هي مناطق أكثر دفئاً
14:17
Salmon sharks go down
344
842000
2000
تذهب أقراش السلمون للأسفل
14:19
to the tropics to pup
345
844000
2000
إلى المناطق المدارية لتطفو
14:21
and come into Monterey.
346
846000
2000
وتأتي إلى مونتيرري
14:23
Now right next door in Monterey and up at the Farallones
347
848000
3000
الآن بالضبط خلف الباب في مونتيرري وفي الأعلى عند الفارالونز
14:26
are a white shark team led by Scott Anderson -- there --
348
851000
2000
هم فريق القرش الأبيض بقيادة سكوت أندرسون هناك
14:28
and Sal Jorgensen.
349
853000
2000
و سال جورجنسن
14:30
They can throw out a target --
350
855000
2000
يمكنهم رمي الهدف
14:32
it's a carpet shaped like a seal --
351
857000
2000
على شكل سجادة مثل ختم
14:34
and in will come a white shark, a curious critter
352
859000
3000
وبالداخل سيأتي قرش أبيض ، مخلوق فضولي
14:37
that will come right up to our 16-ft. boat.
353
862000
3000
سيأتي تماماً للأعلى إلى قاربنا ذو 16 قدماً
14:40
It's a several thousand-pound animal.
354
865000
2000
هذا حيوان يزن عدة ألاف من الأرطال
14:42
And we'll wind in the target.
355
867000
3000
وسوف نلف الهدف
14:45
And we'll place an acoustic tag
356
870000
2000
وسوف نضع بطاقة صوتية
14:47
that says, "OMSHARK 10165,"
357
872000
2000
مكتوباً عليها "أوم شارك 10165"
14:49
or something like that, acoustically with a ping.
358
874000
3000
أو شيئ من هذا القبيل ، صوتياً مع رنين
14:52
And then we'll put on a satellite tag
359
877000
2000
ومن ثم سنضع بطاقة القمر الصناعي
14:54
that will give us the long-distance journeys
360
879000
3000
هذا سوف يمنحنا رحلات لمسافات طويلة
14:57
with the light-based geolocation algorithms
361
882000
2000
مع خوارزميات لمواقع أرضية على أساس ضوئي
14:59
solved on the computer that's on the fish.
362
884000
3000
يتم حلها في الحاسوب الذي على السمكة.
15:02
So in this case, Sal's looking at two tags there,
363
887000
3000
وهكذا في هذه الحالة ، سيقوم سال بالنظر في بطاقاتين هناك
15:05
and there they are: the white sharks of California
364
890000
3000
وها هي : الأقراش البيضاء في كاليفورنيا
15:08
going off to the white shark cafe and coming back.
365
893000
3000
تخرج من كهف القرش الأبيض وتعود مرة أخرى
15:12
We also tag makos with our NOAA colleagues,
366
897000
2000
نضع أيضاً بطاقات على قرش الماكو بالتعاون مع زملائنا في الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي
15:14
blue sharks.
367
899000
2000
أسماك القرش الزرقاء
15:16
And now, together, what we can see
368
901000
2000
والآن ، ومعاً ، يمكننا أن نرى
15:18
on this ocean of color that's temperature,
369
903000
2000
على هذا المحيط لون درجة الحرارة
15:20
we can see ten-day worms of makos and salmon sharks.
370
905000
3000
يمكننا أن نرى عشرة أيام دافئة من أقراش السلمون والماكو
15:24
We have white sharks and blue sharks.
371
909000
2000
لدينا الأقراش البيضاء والأقراش الزرقاء
15:26
For the first time,
372
911000
2000
للمرة الأولى
15:28
an ecoscape as large as ocean-scale,
373
913000
2000
منظر صوتي كبير بحجم مقياس المحيط
15:30
showing where the sharks go.
374
915000
3000
يظهر أين تذهب أسماك القرش
15:33
The tuna team from TOPP has done the unthinkable:
375
918000
3000
قام فريق التونة من مجموعة ترقيم الحيوانات المفترسة في المحيط الهادي بعمل لايصدق
15:36
three teams tagged 1,700 tunas,
376
921000
3000
ثلاث فرق قاموا وضع بطاقات على 1700 سمكة تونة
15:39
bluefin, yellowfin and albacore
377
924000
2000
زرقاء الزعانف ، صفراء الزعانف و سمكة الباكور
15:41
all at the same time --
378
926000
2000
كلها في نفس الوقت
15:43
carefully rehearsed tagging programs
379
928000
2000
بعناية قاموا بعمل برامج تجريب وضع البطاقات
15:45
in which we go out, pick up juvenile tunas,
380
930000
3000
بحيث يمكننا التقاط أسماك التونة الشابة
15:48
put in the tags that actually have the sensors,
381
933000
3000
ووضع البطاقات الي بالفعل تحتوي على حساسات
15:51
stick out the tuna
382
936000
2000
تلصق على التونة
15:53
and then let them go.
383
938000
2000
ثم تطلق سراحها
15:55
They get returned, and when they get returned,
384
940000
2000
يعودون ، وعند عودتهم
15:57
here on a NASA numerical ocean
385
942000
3000
هنا في محيط ناسا الرقمي
16:00
you can see bluefin in blue
386
945000
2000
يمكنك رؤية زرقاء الزعانف باللون الأزرق
16:02
go across their corridor,
387
947000
2000
وعبر ممراتهم
16:04
returning to the Western Pacific.
388
949000
3000
تعود إلى غرب المحيط الهادئ
16:07
Our team from UCSC has tagged elephant seals
389
952000
3000
قام فريقنا من جامعة كاليفورنيا سانتا كروز بوضع بطاقات على أفيال البحر
16:10
with tags that are glued on their heads, that come off when they slough.
390
955000
3000
ببطاقات تم لصقها على رؤوسها ، تنزع منها عندما تنسلخ جلودها
16:13
These elephant seals cover half an ocean,
391
958000
3000
تغطي فيلة البحر تلك نصف نصف محيط
16:16
take data down to 1,800 feet --
392
961000
2000
نحصل على بيانات أسفل 1800 قدم
16:18
amazing data.
393
963000
2000
بيانات عجيبة
16:20
And then there's Scott Shaffer and our shearwaters
394
965000
3000
ومن ثم هناك سكوت شافرز ومياهنا السعيدة
16:23
wearing tuna tags, light-based tags,
395
968000
3000
يرتدون بطاقات التونة ، البطاقات الضوئية
16:26
that now are going to take you from New Zealand to Monterey and back,
396
971000
3000
التي سوف تأخذكم من نيوزيلاند إلى مونتيري وبالعكس
16:29
journeys of 35,000 nautical miles
397
974000
3000
رحلات بواقع 3500 ميل بحري
16:32
we had never seen before.
398
977000
2000
لم يسبق لنا رؤيتها من قبل
16:34
But now with light-based geolocation tags that are very small,
399
979000
3000
ولكن الآن وبفضل البطاقات الضوئية المحددة للمواقع الجغرافية والتي هي بالغة الصغر
16:37
we can actually see these journeys.
400
982000
2000
يمكننا بالفعل رؤية هذه الرحلات
16:39
Same thing with Laysan albatross
401
984000
2000
نفس الشيء مع طائر قطرس لايسان
16:41
who travel an entire ocean
402
986000
2000
الذي يسافر عبر المحيط بالكامل
16:43
on a trip sometimes,
403
988000
2000
في رحلة ترقى أحيانا الى نفس المنطقة
16:45
up to the same zone the tunas use.
404
990000
2000
التي تستخدمها أسماك التونة
16:47
You can see why they might be caught.
405
992000
3000
يمكنكم معرفة لم قد يتم اصطيادها
16:50
Then there's George Schillinger and our leatherback team out of Playa Grande
406
995000
3000
ثم هناك جورج شيلنجر وفريقنا المختص بالسلاحف خارج باليا جراندي
16:53
tagging leatherbacks
407
998000
2000
يرقمون السلاحف
16:55
that go right past where we are.
408
1000000
3000
التي تذهب تماماً حيث كنا في الماضي
16:58
And Scott Benson's team
409
1003000
2000
وفريق سكوت بنسون
17:00
that showed that leatherbacks go from Indonesia
410
1005000
2000
الذي يوضح أن السلاحف تذهب من أندونيسيا
17:02
all the way to Monterey.
411
1007000
2000
على طول الطريق إلى مونتيري
17:04
So what we can see on this moving ocean
412
1009000
3000
إذن ما الذي يمكن أن نراه في المحيط المتحرك
17:07
is we can finally see where the predators are.
413
1012000
3000
هو أننا أخيراً نرى أين توجد الأسماك المفترسة
17:10
We can actually see how they're using ecospaces
414
1015000
3000
يمكننا بالفعل أن نرى كيف يستخدمون المحيط الحيوي
17:13
as large as an ocean.
415
1018000
2000
الكبير مثل المحيط
17:15
And from this information,
416
1020000
2000
ومن خلال هذه المعلومات
17:17
we can begin to map the hope spots.
417
1022000
3000
يمكننا أن بندأ بوضع خريطة لبقع الأمل ، صحيح!
17:20
So this is just three years of data right here --
418
1025000
2000
وهكذا ، هذه فقط بيانات ثلاث أعوام
17:22
and there's a decade of this data.
419
1027000
2000
وهناك بيانات تعبر عن عقد كامل
17:24
We see the pulse and the seasonal activities
420
1029000
2000
نرى النبض والأنشطة الموسمية
17:26
that these animals are going on.
421
1031000
3000
التي تقوم بها هذه الحيوانات
17:30
So what we're able to do with this information
422
1035000
2000
إذن ما يمكن أن نفعله بهذه المعلومات
17:32
is boil it down to hot spots,
423
1037000
3000
هو أن نذيبها ونحولها إلى بقاع ساخنة
17:35
4,000 deployments,
424
1040000
2000
4000 تطبيق
17:37
a huge herculean task,
425
1042000
3000
مهمة هرقلية ضخمة
17:40
2,000 tags
426
1045000
2000
2000 بطاقة
17:42
in an area, shown here for the first time,
427
1047000
2000
في منطقة ما ، تظهر هنا للمرة الأولى
17:44
off the California coast,
428
1049000
2000
على ساحل كاليفورنيا
17:46
that appears to be a gathering place.
429
1051000
3000
التي تظهر كموقع تجمع
17:50
And then for sort of an encore from these animals,
430
1055000
3000
ومن ثم ولنوع من الاستعادة لهذه الحيوانات
17:53
they're helping us.
431
1058000
2000
هي تساعدنا
17:55
They're carrying instruments
432
1060000
2000
إنها تحمل الأدوات
17:57
that are actually taking data down to 2,000 meters.
433
1062000
3000
التي بالفعل تحمل بيانات في عمق 2000 متر
18:00
They're taking information from our planet
434
1065000
2000
أنهم يأخذون معلومات من كوكبنا
18:02
at very critical places like Antarctica and the Poles.
435
1067000
3000
في أماكن حرجة للغاية مثل القارة القطبية و الأعمدة
18:05
Those are seals from many countries
436
1070000
2000
ان هذه الفقمات من دول كثيرة
18:07
being released
437
1072000
2000
تم اطلاق سراحها
18:09
who are sampling underneath the ice sheets
438
1074000
2000
ليتم اخذ عينات من تحت طبقات الجليد
18:11
and giving us temperature data of oceanographic quality
439
1076000
3000
وتعطينا بيانات الحرارة عن جودة جغرافيا المحيط
18:14
on both poles.
440
1079000
2000
في كلا العمودين
18:16
This data, when visualized, is captivating to watch.
441
1081000
3000
هذه البيانات ، عندما تظهر ، تسحر الألباب
18:19
We still haven't figured out best how to visualize the data.
442
1084000
3000
ما زلنا لم نتعرف على كيفية إظهار هذه البيانات
18:22
And then, as these animals swim
443
1087000
2000
ومن ثم ، بينما تسبح هذه الحيوانات
18:24
and give us the information
444
1089000
2000
وتعطينا المعلومات
18:26
that's important to climate issues,
445
1091000
2000
التي تعتبر هامة لقضايا المناخ
18:28
we also think it's critical
446
1093000
2000
نحن نظن كذلك أنه من المهم
18:30
to get this information to the public,
447
1095000
2000
عرض هذه المعلومات على العامة
18:32
to engage the public with this kind of data.
448
1097000
3000
لربط العامة مع هذا النوع من البيانات
18:35
We did this with the Great Turtle Race --
449
1100000
2000
لقد فعلنا هذا مع جنس السلحفاة العظيمة
18:37
tagged turtles, brought in four million hits.
450
1102000
3000
رقمنا السلاحف ، أحضرنا اربعة ملايين ضربة
18:40
And now with Google's Oceans,
451
1105000
3000
والآن وبواسطة برنامج جوجل للمحيطات
18:43
we can actually put a white shark in that ocean.
452
1108000
2000
يمكننا بالفعل وضع أحد القروش البيضاء في هذا المحيط
18:45
And when we do and it swims,
453
1110000
2000
وعندما نفعل وتسبح
18:47
we see this magnificent bathymetry
454
1112000
2000
نرى قياس الأعماق العجيب
18:49
that the shark knows is there on its path
455
1114000
2000
الذي يعلم القرش أنه هناك في مساره
18:51
as it goes from California to Hawaii.
456
1116000
2000
عندما يذهب من كاليفورنيا إلى هاواي
18:53
But maybe Mission Blue
457
1118000
2000
ولكن ربما تستطيع المهمة الزرقاء
18:55
can fill in that ocean that we can't see.
458
1120000
3000
تعبئة ذلك المحيط الذي لا نستطيع أن نراه
18:58
We've got the capacity, NASA has the ocean.
459
1123000
3000
لقد حصلنا على القدرة ، وناسا لديها المحيط
19:01
We just need to put it together.
460
1126000
2000
نحتاج فقط لوضعهما سوياً
19:03
So in conclusion,
461
1128000
2000
وهكذا نخلص إلى
19:05
we know where Yellowstone is for North America;
462
1130000
3000
نعلم أين يكون الحجر الأصفر في أمريكا الشمالية
19:08
it's off our coast.
463
1133000
2000
إنه قبالة ساحلنا
19:10
We have the technology that's shown us where it is.
464
1135000
2000
لدينا التقنية التي ترينا أين هو
19:12
What we need to think about perhaps for Mission Blue
465
1137000
3000
إن الذي نريد أن نفكر فيه ربما للمهمة الزرقاء
19:15
is increasing the biologging capacity.
466
1140000
3000
هو زيادة سعة السجل البيولوجي
19:18
How is it that we can actually
467
1143000
2000
كيف فعلاً نستطيع
19:20
take this type of activity elsewhere?
468
1145000
3000
نقل هذا النوع من النشاط الى مكان آخر؟
19:23
And then finally -- to basically get the message home --
469
1148000
3000
ومن ثم في النهاية ، للحصول على الرسالة مرة أخرى ،
19:26
maybe use live links
470
1151000
2000
ربما باستخدام الروابط الحية
19:28
from animals such as blue whales and white sharks.
471
1153000
2000
لحيوانات مثل الحيتان الزرقاء و الأقراش البيضاء
19:30
Make killer apps, if you will.
472
1155000
2000
صنع تطبيقات نموذجية ، إذا شئتم
19:32
A lot of people are excited
473
1157000
2000
كثيرون مهتمون
19:34
when sharks actually went under the Golden Gate Bridge.
474
1159000
3000
عندما تذهب الأقراش بالفعل أسفل جسر جولدن جايت
19:37
Let's connect the public to this activity right on their iPhone.
475
1162000
3000
دعونا نوصل هذا النشاط للعامة على هاتفهم الأيفون
19:40
That way we do away with a few internet myths.
476
1165000
3000
بهذه الطريقة نبعد مع بعض اساطير الانترنت
19:44
So we can save the bluefin tuna.
477
1169000
2000
وهكذا نستطيع انقاذ التونة زرقاء الزعانف
19:46
We can save the white shark.
478
1171000
2000
نستطيع انقاذ أسماك القرش البيضاء
19:48
We have the science and technology.
479
1173000
2000
لدينا العلم والتقنية
19:50
Hope is here. Yes we can.
480
1175000
2000
وكذلك لدينا الأمل ، نعم نستطيع
19:52
We need just to apply this capacity
481
1177000
2000
نحتاج فقط لتطبيق هذه السعة
19:54
further in the oceans.
482
1179000
2000
مرة أخرى إلى المحيطات
19:56
Thank you.
483
1181000
2000
شكراً
19:58
(Applause)
484
1183000
2000
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Barbara Block - Marine biologistBarbara Block studies how tuna, billfish and sharks move around (and stay warm) in the open ocean. Knowing how these large predators travel through pelagic waters will help us understand their role in the wider ocean ecosystem.
Why you should listen
Barbara Block takes a multidisciplinary approach to studying how large pelagic fish live and travel in the open ocean. Using novel electronic tags, Block and her team track large predators — tunas, billfish and sharks — on their ocean journeys. She also studies how and why muscle makes heat at a molecular level in fish.
Working out of Stanford's Hopkins Marine Station, Block and her colleagues run the Tuna Research and Conservation Center, a member of the Tagging of Pacific Predators (TOPP) program. Combining tracking data with physiological and genetic analyses, Block (a MacArthur "genius" grant winner) is developing population and ecological models to help us understand these fishes' roles in the ocean ecosystem — and perhaps learn to better manage these important food fish.
Barbara Block | Speaker | TED.com