ABOUT THE SPEAKER
Enric Sala - Marine ecologist
Dr. Enric Sala is a former university professor who saw himself writing the obituary of ocean life and quit academia to become a full-time conservationist as a National Geographic Explorer-in-Residence.

Why you should listen

Dr. Enric Sala founded and leads Pristine Seas, a project that combines exploration, research and media to inspire country leaders to protect the last wild places in the ocean. To date, Pristine Seas has helped to create 18 of the largest marine reserves on the planet, covering an area of more than five million square km (half the size of Canada).

Sala has received many honors, including 2008 World Economic Forum’s Young Global Leader, 2013 Explorers Club Lowell Thomas Award, 2013 Environmental Media Association Hero Award, 2016 Russian Geographical Society Award, and he's a fellow of the Royal Geographical Society. He serves on the boards of the Leonardo DiCaprio Foundation, Global Fishing Watch and the National Aquarium, and he advises international organizations and governments.

More profile about the speaker
Enric Sala | Speaker | TED.com
TED2018

Enric Sala: Let's turn the high seas into the world's largest nature reserve

Enric Sala: Convirtamos la altamar en la reserva natural más grande del mundo

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¿Qué tal si pudiéramos salvar la industria pesquera y proteger el océano al mismo tiempo? El ecólogo marino Enric Sala comparte su audaz plan para salvaguardar la altamar --algunos de los últimos lugares salvajes del planeta, que caen fuera de la jurisdicción de cualquier país-- al crear una reserva marina gigante que cubra dos terceras partes del océano mundial. Al proteger la altamar, Sala cree que restauraremos los beneficios ecológicos, económicos y sociales del océano. "Cuando podemos alinear las necesidades económicas con la conservación, pueden ocurrir milagros", dice Sala.
- Marine ecologist
Dr. Enric Sala is a former university professor who saw himself writing the obituary of ocean life and quit academia to become a full-time conservationist as a National Geographic Explorer-in-Residence. Full bio

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00:13
If you were to jumpsaltar
into any randomaleatorio spotlugar in the oceanOceano,
0
1286
4452
Si saltáramos a cualquier lugar
al azar en el océano,
00:17
you would probablyprobablemente see
something like this.
1
5762
2372
probablemente veríamos algo como esto,
00:20
EmptyVacío of largegrande animalsanimales.
2
8897
2237
desprovisto de animales grandes.
00:23
Because we have takentomado them
out of the wateragua
3
11879
2357
Porque los hemos sacado del agua
00:26
fasterMás rápido than they can reproducereproducir.
4
14260
2317
más rápido de lo que se pueden reproducir.
00:29
TodayHoy I want to proposeproponer a strategyestrategia
to savesalvar oceanOceano life,
5
17610
3531
Hoy quiero proponer una estrategia
para salvar la vida marina,
00:33
and the solutionsolución has
a lot to do with economicsciencias económicas.
6
21165
2460
y la solución tiene mucho que ver
con la economía.
00:36
In 1999, a little placelugar
calledllamado CaboCabo PulmoPulmo in MexicoMéjico
7
24316
4094
En 1999, un pequeño lugar en México
llamado Cabo Pulmo
00:40
was an underwatersubmarino desertDesierto.
8
28434
1667
era un desierto submarino.
00:42
The fishermenpescadores were so upsettrastornado
not havingteniendo enoughsuficiente fishpescado to catchcaptura
9
30728
4024
Los pescadores estaban tan molestos
por no tener suficiente pesca
00:46
that they did something
that no one expectedesperado.
10
34776
2984
que hicieron algo que nadie esperaba.
00:49
InsteadEn lugar of spendinggasto more time at seamar,
tryingmolesto to catchcaptura the fewpocos fishpescado left,
11
37784
4103
En lugar de pasar más tiempo en el mar,
tratando de atrapar
los pocos peces que quedaban,
00:53
they stoppeddetenido fishingpescar completelycompletamente.
12
41911
2475
dejaron de pescar por completo.
00:57
They createdcreado a nationalnacional parkparque in the seamar.
13
45498
2667
Crearon un parque nacional en el mar.
01:00
A no-takeno-toma marinemarina reservereserva.
14
48576
2715
Una reserva marina
con prohibición de pesca.
01:04
When we returneddevuelto, 10 yearsaños laterluego,
this is what we saw.
15
52141
4633
Cuando volvimos, 10 años después,
esto es lo que vimos.
01:09
What had been an underwatersubmarino barrenestéril
16
57870
3722
Lo que había sido
un terreno estéril bajo el agua
01:13
was now a kaleidoscopecaleidoscopio of life and colorcolor.
17
61616
3500
ahora era un caleidoscopio
de vida y color.
01:17
We saw it back to pristineprístino
in only 10 yearsaños.
18
65140
3540
Lo vimos regresar a su estado
prístino en solo 10 años.
01:20
IncludingIncluso the returnregreso
of the largegrande predatorsdepredadores,
19
68704
2214
Eso incluyó el regreso
de los grandes depredadores,
01:22
like the groupersmeros, the sharkstiburones, the jackstomas.
20
70942
3262
como los meros, los tiburones
y los carángidos.
01:26
And those visionaryvisionario fishermenpescadores
21
74823
2397
Y esos visionarios pescadores
01:29
are makingfabricación much more moneydinero
now, from tourismturismo.
22
77244
3484
ahora ganan mucho más dinero
gracias al turismo.
01:34
Now, when we can alignalinear
economiceconómico needsnecesariamente with conservationconservación,
23
82066
3835
Cuando podemos alinear las necesidades
económicas con la conservación,
01:37
miraclesmilagros can happenocurrir.
24
85925
1333
pueden ocurrir milagros.
01:40
And we have seenvisto similarsimilar recoveriesrecuperaciones
all over the worldmundo.
25
88314
2960
Y hemos visto recuperaciones
similares en todo el mundo.
01:44
I spentgastado 20 yearsaños studyingestudiando
humanhumano impactsimpactos in the oceanOceano.
26
92672
4178
Pasé 20 años estudiando
el impacto del ser humano en el océano.
01:50
But when I saw firsthandde primera mano the regenerationregeneración
of placeslugares like CaboCabo PulmoPulmo,
27
98379
6634
Pero cuando presencié la regeneración
de lugares como Cabo Pulmo,
01:57
that gavedio me hopeesperanza.
28
105037
1356
eso me dio esperanza.
01:59
So I decideddecidido to quitdejar my jobtrabajo
as a universityUniversidad professorprofesor
29
107052
4795
Así que decidí dejar mi trabajo
como profesor universitario
02:03
to dedicatededicar my life to savesalvar
more oceanOceano placeslugares like this.
30
111871
4259
para dedicar mi vida a salvar
más lugares oceánicos como este.
02:09
In the last 10 yearsaños, our teamequipo
at NationalNacional GeographicGeográfico PristinePrístina SeasMares
31
117053
4635
En los últimos 10 años, nuestro equipo
en National Geographic Pristine Seas
02:13
has exploredexplorado, surveyedencuestado and documenteddocumentado
32
121712
3238
ha explorado, estudiado y documentado
02:16
some of the wildestsalvaje placeslugares
left in the oceanOceano
33
124974
2841
algunos de los lugares más salvajes
que quedan en el océano
02:19
and workedtrabajó with governmentsgobiernos
to protectproteger them.
34
127839
2460
y trabajó con los gobiernos
para protegerlos.
Todos estos lugares
ahora están protegidos,
02:22
These are all now protectedprotegido, coveringcubierta
a totaltotal areazona halfmitad the sizetamaño of CanadaCanadá.
35
130704
4381
lo que cubre un área total
igual a la mitad de Canadá.
02:27
(ApplauseAplausos)
36
135531
5403
(Aplausos)
02:32
These placeslugares are the YellowstonesYellowstones
and the SerengetisSerengetis of the seamar.
37
140958
5647
Esos lugares son como el parque
Yellowstone y el Serengueti del mar.
02:39
These are placeslugares
where you jumpsaltar in the wateragua
38
147567
2754
Estos son lugares donde uno salta al agua
02:42
and are immediatelyinmediatamente surroundedrodeado by sharkstiburones.
39
150345
2667
y está rodeado de tiburones
inmediatamente.
02:45
(LaughterRisa)
40
153036
1444
(Risas)
02:46
And this is good,
41
154504
1633
Y esto es bueno
02:48
because the sharkstiburones are a good indicatorindicador
of the healthsalud of the ecosystemecosistema.
42
156161
3892
porque los tiburones son un buen
indicador de la salud del ecosistema.
02:52
These placeslugares are time machinesmáquinas
43
160998
2452
Estos lugares son máquinas del tiempo
02:55
that take us to the oceanOceano
of 1,000 yearsaños agohace.
44
163474
2484
que nos llevan al océano
de hace 1000 años.
02:58
But they alsoademás showespectáculo us
what the futurefuturo oceanOceano could be like.
45
166553
3611
Pero también nos muestran
cómo podría ser el océano en el futuro.
03:03
Because the oceanOceano has extraordinaryextraordinario
regenerativeregenerador powerpoder,
46
171097
4064
Porque el océano tiene
un extraordinario poder regenerativo,
03:07
we have seenvisto great recoveryrecuperación
in just a fewpocos yearsaños.
47
175185
2801
hemos visto una gran recuperación
en solo unos pocos años.
03:10
We just need to protectproteger
manymuchos more placeslugares at riskriesgo
48
178383
3729
Solo necesitamos proteger
muchos más lugares en riesgo
03:14
so they can becomevolverse wildsalvaje
and fullcompleto of life again.
49
182136
3200
para que puedan volverse salvajes
y llenos de vida de nuevo.
03:18
But todayhoy, only two percentpor ciento of the oceanOceano
50
186069
3928
Pero hoy, solo el 2 % del océano
03:22
is fullycompletamente protectedprotegido from fishingpescar
and other activitiesocupaciones.
51
190021
3600
está completamente protegido
de la pesca y otras actividades.
03:26
And that's not enoughsuficiente.
52
194030
1466
Y eso no es suficiente.
03:28
StudiesEstudios suggestsugerir that we need at leastmenos
30 percentpor ciento of the oceanOceano underdebajo protectionproteccion
53
196409
4810
Hay estudios que sugieren que se necesita
proteger al menos el 30 % del océano
03:33
not just to savesalvar marinemarina life,
but to savesalvar us, too.
54
201243
3017
no solo para salvar vidas marinas,
sino también para salvarnos.
03:36
Because the oceanOceano givesda us more than halfmitad
of the oxygenoxígeno we breatherespirar, foodcomida,
55
204284
5399
Porque el océano nos da más de la mitad
del oxígeno que respiramos, la comida,
03:41
it absorbsabsorbe much of the carboncarbón pollutioncontaminación
56
209707
2497
absorbe gran parte
de la contaminación de carbono
03:44
that we throwlanzar in the atmosphereatmósfera.
57
212228
1887
que lanzamos a la atmósfera.
03:46
We need a healthysaludable oceanOceano to survivesobrevivir.
58
214720
2713
Necesitamos un océano saludable
para sobrevivir.
03:50
Now, is there a way
to accelerateacelerar oceanOceano protectionproteccion?
59
218529
3238
Ahora, ¿hay alguna manera
de acelerar la protección del océano?
03:55
I think so.
60
223490
1150
Creo que sí.
03:57
And it involvesinvolucra us looking
at the highalto seasmares.
61
225077
3722
E involucra mirar a altamar.
04:01
Now, what are the highalto seasmares?
62
229165
1611
Ahora, ¿qué es altamar?
04:02
Now coastalcostero countriespaíses have authorityautoridad
over 200 nauticalnáutico milesmillas from shoreapuntalar.
63
230800
5515
Ahora los países costeros tienen autoridad
sobre 200 millas náuticas desde su costa.
04:09
Everything beyondmás allá those areasáreas
are calledllamado the highalto seasmares.
64
237187
3954
Todo lo que está más allá
de esas áreas se llama altamar.
04:13
In darkoscuro blueazul on this mapmapa.
65
241165
1666
En azul oscuro en este mapa.
04:15
No countrypaís ownsposee the highalto seasmares,
66
243363
2428
Ningún país es dueño de altamar,
04:17
no countrypaís is responsibleresponsable for them,
67
245815
2310
ningún país es responsable de ella,
04:20
but they all are, so it's a little
like the WildSalvaje WestOeste.
68
248149
3166
pero todos lo son, así que es
un poco como el Salvaje Oeste.
04:23
And there are two mainprincipal typestipos
of fishingpescar in the highalto seasmares.
69
251923
2698
Y hay dos tipos principales
de pesca en altamar.
04:26
At the bottomfondo and nearcerca the surfacesuperficie.
70
254645
2381
En el fondo y cerca de la superficie.
04:29
BottomFondo trawlingpesca de arrastre is the mostmás
destructivedestructivo practicepráctica in the worldmundo.
71
257668
4763
El arrastre de fondo es la práctica
más destructiva en el mundo.
04:35
Supersúper trawlersarrastreros, the largestmás grande
fishingpescar vesselsrecipientes in the oceanOceano,
72
263067
3532
Los superarrastreros, los buques pesqueros
más grandes del océano,
04:38
have netsredes so largegrande
that they can holdsostener a dozendocena 747 jetschorros.
73
266623
6439
tienen redes tan grandes que pueden
contener una docena de aviones 747.
04:46
These hugeenorme netsredes destroydestruir
everything in theirsu pathscaminos --
74
274417
4794
Estas enormes redes
destruyen todo en su camino,
04:51
includingincluso deepprofundo coralscorales
that growcrecer on seamar moundsmontículos,
75
279235
3333
incluyendo corales profundos
que crecen en montes submarinos,
04:54
whichcual can be thousandsmiles of yearsaños oldantiguo.
76
282592
2668
que pueden tener miles de años.
04:57
And fishingpescar nearcerca the surfacesuperficie
targetsobjetivos mostlyprincipalmente speciesespecies
77
285284
3309
Y la pesca cerca de la superficie
apunta principalmente a especies
05:00
that migrateemigrar betweenEntre
the highalto seasmares and country'spaís watersaguas,
78
288617
3039
que migran entre altamar
y aguas territoriales,
05:03
like tunaatún and sharkstiburones.
79
291680
1400
como el atún y el tiburón.
05:05
And manymuchos of these speciesespecies are threatenedamenazado
because of too much fishingpescar
80
293720
3357
Y muchas de estas especies están
amenazadas debido a la pesca excesiva
05:09
and badmalo managementadministración.
81
297101
1267
y la mala administración.
05:11
Now, who fishespeces in the highalto seasmares?
82
299133
2200
Ahora, ¿quién pesca en altamar?
05:14
UntilHasta now, it was difficultdifícil
to know exactlyexactamente,
83
302228
3222
Hasta ahora, era difícil
saberlo con exactitud
05:17
because countriespaíses have been very secretivereservado
84
305474
2317
porque los países han sido muy reservados
05:19
about the long-distancelarga distancia fishingpescar.
85
307815
2134
sobre la pesca de altura.
05:22
But now, satellitesatélite technologytecnología
allowspermite us to trackpista individualindividual boatsbarcos.
86
310252
5720
Pero hoy, la tecnología satelital permite
rastrear embarcaciones individuales.
05:28
This is a game-changercambiador de juego.
87
316799
1534
Este es un cambio de juego.
05:31
And this is the first time
88
319583
1279
Y esta es la primera vez
que presentamos los datos que van a ver.
05:32
we are presentingpresentación the datadatos
that you are going to see.
89
320886
3440
05:37
I'm going to showespectáculo you
the trackspistas of two boatsbarcos
90
325179
2651
Voy a mostrarte las huellas de dos barcos
en el transcurso de un año,
05:39
over the coursecurso of a yearaño,
91
327854
2334
05:42
usingutilizando a satellitesatélite automatedautomatizado
identificationidentificación systemsistema.
92
330212
3400
utilizando un sistema satelital
de identificación automática.
05:46
This is a long-linertrazador de líneas de largo, fishingpescar
around the southerndel Sur coastcosta of AfricaÁfrica.
93
334386
4251
Este es un palangrero que pesca
en la costa sur de África.
05:51
After a fewpocos monthsmeses fishingpescar there,
the boatbarco goesva to JapanJapón to resupplyreabastecimiento,
94
339457
4644
Después de unos meses pescando allí,
el barco va a Japón para reabastecerse,
05:56
and shortlydentro de poco after, here it is,
fishingpescar around MadagascarMadagascar.
95
344125
3484
y poco después, aquí está,
pescando cerca de Madagascar.
06:00
This is a Russianruso trawlerbarco de jabeguero
fishingpescar, probablyprobablemente, for codbacalao,
96
348371
5325
Este es un arrastrero ruso,
probablemente pescando bacalao
06:05
in Russianruso watersaguas,
97
353720
1214
en aguas rusas,
06:06
and then acrossa través de the highalto seasmares
of the northnorte Atlanticatlántico.
98
354958
3067
y luego a través de la altamar
del Atlántico Norte.
06:10
ThanksGracias to GlobalGlobal FishingPescar Watch,
99
358895
2111
Gracias a Global Fishing Watch,
06:13
we have been ablepoder to trackpista
over 3,600 boatsbarcos
100
361030
4444
hemos podido rastrear más de 3600 barcos
06:17
from more than 20 countriespaíses,
fishingpescar in the highalto seasmares.
101
365498
3342
de más de 20 países,
que pescan en altamar.
06:21
They use satellitesatélite positioningposicionamiento
and machine-learningaprendizaje automático technologytecnología
102
369625
3683
Se usa tecnología de posicionamiento
satelital y aprendizaje automático
06:25
to automaticallyautomáticamente identifyidentificar
if a boatbarco is just sailingnavegación or fishingpescar,
103
373332
4784
para identificar automáticamente
si un barco está navegando o pescando,
06:30
whichcual are the whiteblanco spotsmanchas here.
104
378140
1518
que son los puntos blancos aquí.
Entonces, decidimos investigar,
con un grupo internacional de colegas,
06:32
So with an internationalinternacional
groupgrupo of colleaguescolegas,
105
380719
2119
06:34
we decideddecidido to investigateinvestigar
106
382862
1817
06:36
not only who fishespeces in the highalto seasmares,
but who benefitsbeneficios from it.
107
384703
4495
no solo quién pesca en altamar,
sino quién se beneficia de ello.
Mi colega, Juan Mayorga,
06:42
My colleaguecolega, JuanJuan MayorgaMayorga,
108
390140
1433
en la Universidad de California,
Santa Bárbara,
06:43
at the UniversityUniversidad of CaliforniaCalifornia,
SantaSanta BarbaraBárbara,
109
391597
2226
ha producido mapas detallados
del esfuerzo de pesca,
06:45
has producedproducido detaileddetallado
mapsmapas of fishingpescar effortesfuerzo,
110
393847
2190
06:48
whichcual meansmedio how much time
and fuelcombustible is spentgastado fishingpescar
111
396061
2979
lo que significa cuánto tiempo
y combustible se gasta en la pesca
06:51
in everycada pixelpíxel in the oceanOceano.
112
399064
1933
en cada píxel en el océano.
06:53
We have a mapmapa for everycada countrypaís.
113
401680
2134
Tenemos un mapa para cada país.
06:56
ChinaChina, TaiwanTaiwan, JapanJapón,
KoreaCorea and SpainEspaña alonesolo
114
404561
3548
Solo China, Taiwán, Japón, Corea y España
07:00
accountcuenta for almostcasi 80 percentpor ciento
of the fishingpescar in the highalto seasmares.
115
408133
3824
representan casi el 80 %
de la pesca en altamar.
07:04
When we put all of the countriespaíses togetherjuntos,
116
412768
2635
Cuando unimos a todos los países,
07:07
this is what we get.
117
415427
1333
esto es lo que obtenemos.
07:09
Because we know the identityidentidad
of everycada boatbarco in the databasebase de datos,
118
417792
5571
Porque sabemos la identidad
de cada barco en la base de datos,
07:15
we know its sizetamaño, its tonnagetonelaje,
the powerpoder of its enginesmotores,
119
423387
4341
sabemos su tamaño, su tonelaje,
el poder de sus motores,
07:19
how manymuchos crewtripulación are on boardtablero.
120
427752
1733
cuantos tripulantes están a bordo.
07:22
With this informationinformación, we can calculatecalcular
fuelcombustible costscostos, laborlabor costscostos, etcetc.
121
430046
4501
Con esta información, podemos
calcular los costos de combustible,
costos de mano de obra, etc.
07:27
So for the first time,
122
435157
1930
Entonces, por primera vez,
07:29
we have been ablepoder to mapmapa
the costscostos of fishingpescar in the highalto seasmares.
123
437111
4250
hemos podido mapear
los costos de la pesca en altamar.
07:34
The darkermás oscuro the redrojo, the highermayor the costscostos.
124
442315
2734
Cuanto más oscuro es el rojo,
mayor es el costo.
Gracias a nuestros colegas
de la Universidad de British Columbia,
07:37
ThanksGracias to our colleaguescolegas
at the UniversityUniversidad of Britishbritánico ColumbiaColumbia,
125
445855
2992
07:40
we know how much everycada countrypaís
is actuallyactualmente fishingpescar.
126
448871
3055
sabemos cuánto pesca cada país.
07:44
And we know the priceprecio of the fishpescado
as it comesproviene off the vesselbuque.
127
452268
3245
Y sabemos el precio del pescado
cuando sale del pesquero.
07:48
CombinedConjunto with the datadatos on effortesfuerzo,
128
456038
2365
Combinado con los datos sobre esfuerzo,
07:50
we have been ablepoder to mapmapa
the revenueingresos of fishingpescar the highalto seasmares.
129
458427
3710
hemos podido mapear
los ingresos de la pesca en altamar.
07:54
The darkermás oscuro the blueazul,
the highermayor the revenueingresos.
130
462879
2436
Cuanto más oscuro es el azul,
más altos son los ingresos.
07:57
We have costscostos, and we have revenueingresos.
131
465982
2267
Tenemos costos y tenemos ingresos.
08:00
So for the first time,
132
468887
1619
Entonces, por primera vez,
08:02
we have been ablepoder to mapmapa the profitabilityrentabilidad
of fishingpescar in the highalto seasmares.
133
470530
5128
hemos sido capaces de mapear
la rentabilidad de la pesca en altamar.
08:08
Now I'm going to showespectáculo you a mapmapa.
134
476863
1531
Ahora voy a mostrarles un mapa.
08:10
Redrojo colorscolores mean we are losingperdiendo moneydinero
by fishingpescar in that partparte of the oceanOceano.
135
478712
5194
Los colores rojos significan que se pierde
dinero al pescar en esa parte del océano.
08:16
BlueAzul colorscolores mean it's profitablerentable.
136
484641
2200
Los colores azules significan
que es rentable.
08:19
Here it is.
137
487619
1150
Aquí está.
08:21
It seemsparece mostlyprincipalmente profitablerentable.
138
489707
2039
Parece mayormente rentable.
08:23
But there are two more factorsfactores
we have to take into accountcuenta.
139
491770
4337
Pero hay dos factores más
que debemos tener en cuenta.
08:28
First, recentreciente investigationsinvestigaciones revealrevelar
140
496635
3571
Primero, las investigaciones recientes
revelan el uso de trabajo forzoso,
o trabajo esclavo,
08:32
the use of forcedforzado laborlabor, or slaveesclavo laborlabor,
141
500230
3482
08:35
in highalto seasmares fishingpescar.
142
503736
1309
en la pesca de altamar.
08:37
CompaniesCompañías use it to cutcortar costscostos,
to generategenerar profitsbeneficios.
143
505641
3539
Las empresas lo usan para reducir costos
para generar ganancias.
08:42
And secondsegundo, everycada yearaño,
governmentsgobiernos subsidizesubvencionar highalto seasmares fishingpescar
144
510135
5332
Y segundo, cada año, los gobiernos
subsidian la pesca en altamar
08:47
with more than fourlas cuatro billionmil millones dollarsdólares.
145
515491
2401
con más de 4 mil millones de dólares.
08:51
Let's go back to the mapmapa of profitsbeneficios.
146
519270
1738
Regresemos al mapa de ganancias.
08:53
If we assumeasumir fairjusta wagessalario,
147
521032
2276
Si asumimos salarios justos,
08:55
whichcual meansmedio not slaveesclavo laborlabor,
148
523332
2517
lo que significa
que no hay trabajo esclavo,
08:57
and we removeretirar the subsidiessubsidios
from our calculationcálculo,
149
525873
4293
y eliminamos los subsidios
de nuestro cálculo,
09:02
the mapmapa turnsvueltas into this.
150
530190
2053
el mapa se convierte en esto.
09:05
FishingPescar is trulyverdaderamente profitablerentable in only halfmitad
of the highalto seasmares fishingpescar groundsjardines.
151
533807
6031
La pesca es verdaderamente rentable
en solo la mitad
de los caladeros de altamar.
09:12
In facthecho, on aggregateagregar,
152
540992
2269
De hecho, en conjunto,
09:15
subsidiessubsidios are fourlas cuatro timesveces
largermás grande than the profitsbeneficios.
153
543285
4032
los subsidios son cuatro veces
más grandes que las ganancias.
Entonces, tenemos 5 países que realizan
la mayor parte de la pesca en altamar
09:20
So we have fivecinco countriespaíses doing
mostmás of the fishingpescar in the highalto seasmares
154
548548
3484
09:24
and the economicsciencias económicas are dependentdependiente
on hugeenorme governmentgobierno subsidiessubsidios,
155
552056
3516
y el éxito económico depende
de grandes subsidios gubernamentales
09:27
and for some countriespaíses,
on humanhumano rightsderechos violationsviolaciones.
156
555596
3467
y, para algunos países,
de violaciones a los derechos humanos.
09:32
What this economiceconómico analysisanálisis revealsrevela,
157
560099
2255
Lo que revela este análisis económico
09:34
is that practicallyprácticamente the entiretodo highalto seasmares
fishingpescar propositionproposición is misguidedequivocado.
158
562378
3729
es que prácticamente toda la propuesta
de pesca en altamar está equivocada.
09:38
What sanecuerdo governmentgobierno
would subsidizesubvencionar an industryindustria
159
566647
3771
¿Qué gobierno serio
subsidiaría una industria
09:42
anchoredanclado in exploitationexplotación
and fundamentallyfundamentalmente destructivedestructivo?
160
570442
3607
anclada en la explotación
y fundamentalmente destructiva?
09:46
And not so profitablerentable, anywayde todas formas.
161
574625
2000
Y no tan rentable, de todos modos.
09:49
So, why don't we closecerca
all of the highalto seasmares to fishingpescar?
162
577307
6856
Entonces, ¿por qué no cerramos
todos los mares a la pesca?
09:56
Let's createcrear a giantgigante highalto seasmares reservereserva,
two-thirdsdos tercios of the oceanOceano.
163
584842
4627
Creemos una reserva gigante de altamar,
dos tercios del océano.
10:03
A modelingmodelado studyestudiar from --
164
591438
1787
Un estudio de modelado de...
10:05
(ApplauseAplausos)
165
593249
4078
(Aplausos)
10:09
A modelingmodelado studyestudiar from colleaguescolegas
at UCUC SantaSanta BarbaraBárbara,
166
597351
2885
Un estudio de modelado de colegas
en UC Santa Bárbara,
10:12
suggestssugiere that suchtal reservereserva
would help migratorymigratorio speciesespecies like tunaatún
167
600260
3619
sugiere que dicha reserva ayudaría
a especies migratorias como el atún
10:15
recoverrecuperar in the highalto seasmares.
168
603903
1650
a recuperarse en altamar.
10:17
And partparte of that increasedaumentado abundanceabundancia would
spillderramar over into the countries'países' watersaguas,
169
605577
4281
Y parte de esa mayor abundancia
se extendería a las aguas territoriales,
10:21
helpingración to replenishreponer them.
170
609882
1754
ayudando a su repoblación.
10:23
That would alsoademás increaseincrementar
the catchcaptura in these watersaguas,
171
611660
3071
Eso también aumentaría
la pesca en estas aguas,
10:26
and so would the profitsbeneficios,
172
614755
1317
y también los beneficios
porque el costo de la pesca se reduciría.
10:28
because the costcosto of fishingpescar
would be loweredbajado.
173
616096
2255
10:30
And the ecologicalecológico benefitsbeneficios would be hugeenorme,
174
618787
2585
Y los beneficios ecológicos
serían enormes
10:34
because these speciesespecies of largegrande predatorsdepredadores,
like tunaatún and sharkstiburones,
175
622463
3292
porque estas especies
de grandes depredadores,
como el atún y los tiburones, son clave
para la salud de todo el ecosistema.
10:37
are keyllave to the healthsalud
of the entiretodo ecosystemecosistema.
176
625779
2962
10:41
ThereforePor lo tanto, protectingprotector the highalto seasmares
177
629606
2503
Por lo tanto, proteger la altamar
10:44
would have ecologicalecológico, economiceconómico
and socialsocial benefitsbeneficios.
178
632133
3533
tendría beneficios ecológicos,
económicos y sociales.
10:48
But the truthverdad is that mostmás
fishingpescar companiescompañías
179
636395
2309
Pero la verdad es que
a la mayoría de las pesqueras
10:50
don't carecuidado about the environmentambiente.
180
638728
1865
no les importa el medio ambiente,
10:52
But they would make more moneydinero
by not fishingpescar in the highalto seasmares.
181
640617
3666
pero ganarían más dinero
al no pescar en altamar.
10:56
And this would not affectafectar our abilitycapacidad
to feedalimentar our growingcreciente populationpoblación,
182
644307
5469
Y esto no afectaría nuestra capacidad
de alimentar a nuestra
creciente población
11:01
because the highalto seasmares provideproporcionar only
fivecinco percentpor ciento of the globalglobal marinemarina catchcaptura,
183
649800
5109
porque la altamar proporciona solo el 5 %
de la pesca marina mundial
11:08
because the highalto seasmares are not
as productiveproductivo as near-shorecerca de la costa watersaguas.
184
656184
3460
porque la altamar no es tan productiva
como las aguas cercanas a la costa.
11:12
And mostmás of the catchcaptura of the highalto seasmares
is soldvendido as upscaleexclusivo foodcomida itemsartículos,
185
660438
4957
Y la mayor parte de la pesca de altamar
se vende como artículos
de primera categoría,
11:17
like tunaatún sashimisashimi or sharktiburón finaleta soupsopa.
186
665419
3438
como el sashimi de atún
o la sopa de aleta de tiburón.
11:21
The highalto seasmares catchcaptura does not contributecontribuir
to globalglobal foodcomida securityseguridad.
187
669895
4411
La pesca en altamar no contribuye
a la seguridad alimentaria mundial.
Entonces, ¿cómo vamos a hacerlo?
¿Cómo vamos a proteger los mares?
11:28
So how are we going to do it?
188
676117
1420
11:29
How are we going to protectproteger the highalto seasmares?
189
677561
2437
11:32
As we speakhablar, negotiatorsnegociadores
at the UnitedUnido NationsNaciones
190
680022
2603
Mientras hablamos, negociadores en la ONU
comienzan a discutir un nuevo tratado
para hacer justamente eso.
11:34
are beginningcomenzando discussionsdiscusiones
on a newnuevo agreementacuerdo to do just that.
191
682649
3665
11:38
But this cannotno poder happenocurrir
behinddetrás closedcerrado doorspuertas.
192
686728
2934
Pero esto no puede suceder
a puerta cerrada.
11:42
This is our greatestmejor opportunityoportunidad.
193
690077
2222
Esta es nuestra mejor oportunidad.
11:44
And we all should ensureasegurar
194
692323
1715
Y todos debemos asegurarnos
11:46
that our countriespaíses will supportapoyo
the protectionproteccion of the highalto seasmares
195
694062
5071
de que nuestros países apoyarán
la protección de altamar
11:51
and get rideliminar of subsidiessubsidios
to industrialindustrial fishingpescar.
196
699157
3200
y se desharán de los subsidios
a la pesca industrial.
11:55
In 2016, 24 countriespaíses
and the Europeaneuropeo UnionUnión
197
703395
5365
En 2016, 24 países y la Unión Europea
12:00
agreedconvenido to protectproteger the RossRoss SeaMar,
198
708784
3245
acordaron proteger el Mar de Ross,
12:04
the wildestsalvaje placeslugares in AntarcticaAntártida,
199
712053
2381
uno de los lugares más salvajes
en la Antártida,
12:06
fullcompleto of wildlifefauna silvestre like killerasesino whalesballenas,
leopardleopardo sealsfocas, penguinspingüinos.
200
714458
4182
lleno de fauna silvestre, como la orca,
la foca leopardo y el pingüino.
12:10
And this includedincluido fishingpescar nationsnaciones,
like ChinaChina, JapanJapón, SpainEspaña, RussiaRusia.
201
718974
5230
Y esto incluyó naciones pesqueras,
como China, Japón, España, Rusia.
12:16
But they decideddecidido that protectingprotector
suchtal a uniqueúnico environmentambiente
202
724228
4941
Pero decidieron que proteger
un entorno tan único
12:21
would be worthvalor more than exploitingexplotando it
for relativelyrelativamente little benefitbeneficio.
203
729193
4194
sería más valioso que explotarlo
por un beneficio relativamente pequeño.
12:25
And this is exactlyexactamente
the typetipo of cooperationcooperación
204
733883
3496
Y este es exactamente
el tipo de cooperación
y la voluntad de dejar de lado
las diferencias que vamos a necesitar.
12:29
and willingnesscomplacencia to setconjunto asideaparte differencesdiferencias
205
737403
1961
12:31
that we are going to need.
206
739388
1313
12:32
We can do it again.
207
740725
1643
Lo podemos hacer de nuevo.
12:35
If 20 yearsaños from now,
208
743315
2588
Si dentro de 20 años,
12:37
our childrenniños were to jumpsaltar
into any randomaleatorio spotlugar in the oceanOceano,
209
745927
4189
nuestros niños saltaran
a cualquier lugar al azar en el océano,
12:43
what would they see?
210
751451
1334
¿qué verían?
12:45
A barrenestéril landscapepaisaje,
like much of our seasmares todayhoy,
211
753737
4496
¿Un paisaje estéril, como la mayoría
de nuestros mares hoy en día,
12:50
or an abundanceabundancia of life,
our legacylegado to the futurefuturo?
212
758257
2888
o una abundancia de vida,
nuestro legado para el futuro?
12:53
Thank you very much.
213
761665
1327
Muchas gracias.
12:55
(ApplauseAplausos)
214
763016
2960
(Aplausos)
12:58
Thank you.
215
766000
1202
Gracias.
12:59
(ApplauseAplausos)
216
767226
4789
(Aplausos)
Translated by Ciro Gomez
Reviewed by Marcelo Papetti

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ABOUT THE SPEAKER
Enric Sala - Marine ecologist
Dr. Enric Sala is a former university professor who saw himself writing the obituary of ocean life and quit academia to become a full-time conservationist as a National Geographic Explorer-in-Residence.

Why you should listen

Dr. Enric Sala founded and leads Pristine Seas, a project that combines exploration, research and media to inspire country leaders to protect the last wild places in the ocean. To date, Pristine Seas has helped to create 18 of the largest marine reserves on the planet, covering an area of more than five million square km (half the size of Canada).

Sala has received many honors, including 2008 World Economic Forum’s Young Global Leader, 2013 Explorers Club Lowell Thomas Award, 2013 Environmental Media Association Hero Award, 2016 Russian Geographical Society Award, and he's a fellow of the Royal Geographical Society. He serves on the boards of the Leonardo DiCaprio Foundation, Global Fishing Watch and the National Aquarium, and he advises international organizations and governments.

More profile about the speaker
Enric Sala | Speaker | TED.com

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