TEDGlobal 2009
Eric Sanderson: New York -- before the City
Eric Sanderson dibuja Nueva York... la que antecedió a la ciudad .
Filmed:
Readability: 3.7
2,255,711 views
400 años después de que Hudson encontrara el puerto de Nueva York, Eric Sanderson explica cómo realizó un mapa en 3D de la fascinante ecología de colinas, ríos, fauna y flora del área que después se convertiría en la ciudad de Manhattan, (al detalle, manzana por manzana) cuando Times Square era un pantano y no había servicio de reparto a domicilio.
Eric Sanderson - Landscape ecologist
Armed with an 18th-century map, a GPS and reams of data, Eric Sanderson has re-plotted the Manhattan of 1609, just in time for New York's quadricentennial. Full bio
Armed with an 18th-century map, a GPS and reams of data, Eric Sanderson has re-plotted the Manhattan of 1609, just in time for New York's quadricentennial. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
The substance of things unseen.
0
0
3000
La sustancia de las cosas que no se ven.
00:18
Cities, past and future.
1
3000
3000
Ciudades, pasado y futuro.
00:21
In Oxford, perhaps we can use Lewis Carroll
2
6000
4000
En Oxford, quizá podemos servirnos de Lewis Carroll
00:25
and look in the looking glass that is New York City
3
10000
3000
para mirar en el espejo que es Nueva York,
00:28
to try and see our true selves,
4
13000
3000
e intentar ver nuestro verdadero ser,
00:31
or perhaps pass through to another world.
5
16000
3000
o, quizá, pasar a otro mundo.
00:34
Or, in the words of F. Scott Fitzgerald,
6
19000
3000
O, en palabras de F. Scott Fitzgerald,
00:37
"As the moon rose higher,
7
22000
2000
"Mientras la luna ascendía,
00:39
the inessential houses began to melt away
8
24000
3000
las casas no esenciales empezaron a desaparecer
00:42
until gradually I became aware of the old island
9
27000
2000
hasta que me di cuenta de que la vieja isla,
00:44
here that once flowered for Dutch sailors' eyes,
10
29000
3000
que una vez floreció ante los ojos del marinero holandés,
00:47
a fresh green breast of the new world."
11
32000
3000
era el fresco y verde pecho del nuevo mundo”.
00:50
My colleagues and I have been working for 10 years
12
35000
2000
Mis colegas y yo hemos estado trabajando durante diez años
00:52
to rediscover this lost world
13
37000
3000
para redescubrir este mundo perdido
00:55
in a project we call The Mannahatta Project.
14
40000
3000
en un proyecto que hemos llamado "El Proyecto Mannhatta".
00:58
We're trying to discover what Henry Hudson would have seen
15
43000
2000
Estamos intentando descubrir lo que Henry Hudson vio
01:00
on the afternoon of September 12th, 1609,
16
45000
3000
la tarde del 12 de septiembre de 1609,
01:03
when he sailed into New York harbor.
17
48000
3000
cuando ancló en el puerto de Nueva York.
01:06
And I'd like to tell you the story in three acts,
18
51000
2000
Me gustaría contarles la historia en tres actos
01:08
and if I have time still, an epilogue.
19
53000
3000
y, si tengo tiempo, un epílogo.
01:11
So, Act I: A Map Found.
20
56000
2000
Primer Acto: Encontrar un mapa.
01:13
So, I didn't grow up in New York.
21
58000
2000
Yo no crecí en Nueva York,
01:15
I grew up out west in the Sierra Nevada Mountains, like you see here,
22
60000
3000
crecí en el oeste de las montañas de Sierra Nevada, como ven aquí,
01:18
in the Red Rock Canyon.
23
63000
2000
en el Red Rock Canyon.
01:20
And from these early experiences as a child
24
65000
2000
Desde muy temprana edad
01:22
I learned to love landscapes.
25
67000
2000
aprendí a amar los paisajes;
01:24
And so when it became time for me to do my graduate studies,
26
69000
2000
así que, cuando llegó el momento de ir a la universidad,
01:26
I studied this emerging field of landscape ecology.
27
71000
4000
decidí estudiar este campo emergente de la ecología paisajística.
01:30
Landscape ecology concerns itself
28
75000
2000
La ecología paisajística se refiere
01:32
with how the stream and the meadow and the forest and the cliffs
29
77000
4000
a cómo los arroyos, los prados, los bosques y los acantilados
01:36
make habitats for plants and animals.
30
81000
2000
se convierten en hábitat para las plantas y los animales.
01:38
This experience and this training
31
83000
2000
Esta experiencia y esta preparación
01:40
lead me to get a wonderful job with the Wildlife Conservation Society,
32
85000
3000
me llevaron a obtener un maravilloso trabajo en la Sociedad de Conservación de la Naturaleza,
01:43
which works to save wildlife and wild places all over the world.
33
88000
3000
que trabaja para preservar la vida silvestre y los hábitats naturales en todo el mundo.
01:46
And over the last decade,
34
91000
2000
Durante la última década
01:48
I traveled to over 40 countries
35
93000
2000
he viajado a más de 40 países
01:50
to see jaguars and bears and elephants
36
95000
2000
para ver jaguares, osos y elefantes,
01:52
and tigers and rhinos.
37
97000
2000
tigres y rinocerontes,
01:54
But every time I would return from my trips I'd return back to New York City.
38
99000
3000
pero cada vez que volvía de mis viajes, regresaba a Nueva York;
01:57
And on my weekends I would go up, just like all the other tourists,
39
102000
3000
y los fines de semana subía, como todos los turistas,
02:00
to the top of the Empire State Building,
40
105000
2000
a lo alto del Empire State,
02:02
and I'd look down on this landscape, on these ecosystems,
41
107000
3000
para otear el paisaje, estos ecosistemas,
02:05
and I'd wonder, "How does this landscape
42
110000
2000
y me preguntaba: “¿Cómo hace este lugar
02:07
work to make habitat for plants and animals?
43
112000
2000
para constituirse en hábitat de plantas y animales?
02:09
How does it work to make habitat for animals like me?"
44
114000
4000
¿Cómo hace para constiuirse en hábitat de animales como yo?”
02:13
I'd go to Times Square and I'd look at the amazing ladies on the wall,
45
118000
4000
Iba a Times Square y miraba a las sorprendentes damas de los carteles,
02:17
and wonder why nobody is looking at the historical figures just behind them.
46
122000
5000
y me preguntaba por qué nadie miraba las figuras históricas que tenían detrás.
02:22
I'd go to Central Park and see the rolling topography of Central Park
47
127000
3000
Iba a Central Park y veía cómo su suelo ondulante
02:25
come up against the abrupt and sheer
48
130000
2000
se enfrentaba a la brusca y escarpada
02:27
topography of midtown Manhattan.
49
132000
4000
topografía del centro de Manhattan.
02:31
I started reading about the history and the geography in New York City.
50
136000
3000
Empecé a leer sobre la historia y la geografía de Nueva York.
02:34
I read that New York City was the first mega-city,
51
139000
2000
Leí que Nueva York fue la primera megaciudad,
02:36
a city of 10 million people or more, in 1950.
52
141000
4000
una ciudad con 10 millones de personas, o más, en 1950.
02:40
I started seeing paintings like this.
53
145000
2000
Empecé a ver cuadros como estos.
02:42
For those of you who are from New York,
54
147000
2000
Para aquellos que son de Nueva York,
02:44
this is 125th street under the West Side Highway.
55
149000
3000
esta es la calle 125, debajo de la autopista oeste.
02:47
(Laughter)
56
152000
2000
(Risas)
02:49
It was once a beach. And this painting
57
154000
2000
Una vez fue una playa; y en este cuadro está
02:51
has John James Audubon, the painter, sitting on the rock.
58
156000
3000
John James Audubon, el pintor, sentado en una roca.
02:54
And it's looking up on the wooded heights of Washington Heights
59
159000
2000
Está mirando hacia las boscosas cumbres de Washington Heights,
02:56
to Jeffrey's Hook, where the George Washington Bridge goes across today.
60
161000
4000
hacia Jeffrey's Hook, donde ahora está el Puente George Washington.
03:00
Or this painting, from the 1740s, from Greenwich Village.
61
165000
3000
O este cuadro, de 1740, de Greenwich Village.
03:03
Those are two students at King's College -- later Columbia University --
62
168000
3000
Esos son dos estudiantes del King’s College (que luego se convirtió en la Columbia University),
03:06
sitting on a hill, overlooking a valley.
63
171000
3000
sentados en una colina con vistas a un valle.
03:09
And so I'd go down to Greenwich Village and I'd look for this hill,
64
174000
3000
Así que fui al Greenwich Village y busqué esa colina;
03:12
and I couldn't find it. And I couldn't find that palm tree.
65
177000
3000
pero no la encontré y tampoco encontré esa palmera.
03:15
What's that palm tree doing there?
66
180000
2000
¿Qué hace allí una palmera?
03:17
(Laughter)
67
182000
1000
(Risas)
03:18
So, it was in the course of these investigations that I ran into a map.
68
183000
3000
En fin, fue en medio de esas investigaciones que me topé con un mapa,
03:21
And it's this map you see here.
69
186000
2000
el mapa que ven aquí.
03:23
It's held in a geographic information system
70
188000
2000
Forma parte de un sistema de información geográfica,
03:25
which allows me to zoom in.
71
190000
2000
que me permite hacer acercamientos.
03:27
This map isn't from Hudson's time, but from the American Revolution,
72
192000
3000
Este mapa no es de la época de Hudson, sino de los de la Revolución Americana,
03:30
170 years later, made by British military cartographers
73
195000
4000
170 años después, hecho por cartógrafos del ejército inglés
03:34
during the occupation of New York City.
74
199000
2000
durante la ocupación de la ciudad de Nueva York.
03:36
And it's a remarkable map. It's in the National Archives here in Kew.
75
201000
4000
Es un mapa sorprendente. Está en los Archivos Nacionales de Kew
03:40
And it's 10 feet long and three and a half feet wide.
76
205000
2000
y mide 305 metros de largo y 107 de ancho.
03:42
And if I zoom in to lower Manhattan
77
207000
3000
Si hago un acercamiento del bajo Manhattan
03:45
you can see the extent of New York City as it was,
78
210000
2000
pueden ver cuán extensa era Nueva York
03:47
right at the end of the American Revolution.
79
212000
2000
justo cuando finalizó la Revolución Americana.
03:49
Here's Bowling Green. And here's Broadway.
80
214000
3000
Aquí está Bowling Green y aquí Broadway,
03:52
And this is City Hall Park.
81
217000
2000
y este es el City Hall Park.
03:54
So the city basically extended to City Hall Park.
82
219000
3000
Básicamente, la ciudad llegaba hasta el City Hall Park.
03:57
And just beyond it you can see features
83
222000
2000
Un poco más allá pueden ver elementos
03:59
that have vanished, things that have disappeared.
84
224000
2000
que ya no están, que han desaparecido.
04:01
This is the Collect Pond, which was the fresh water source for New York City
85
226000
3000
Esta es la Collect Pond, la laguna que surtió de agua a Nueva York
04:04
for its first 200 years,
86
229000
2000
durante sus primeros 200 años,
04:06
and for the Native Americans for thousands of years before that.
87
231000
3000
y a los indígenas norteamericanos durante miles de años antes.
04:09
You can see the Lispenard Meadows
88
234000
2000
Pueden ver las praderas de Lispenard
04:11
draining down through here, through what is TriBeCa now,
89
236000
2000
desapareciendo por aquí abajo, por lo que ahora es Tribeca,
04:13
and the beaches that come up from the Battery,
90
238000
2000
y las playas que suben por el Battery
04:15
all the way to 42nd St.
91
240000
2000
hasta la calle 42.
04:17
This map was made for military reasons.
92
242000
3000
Este mapa se hizo por razones militares.
04:20
They're mapping the roads, the buildings, these fortifications
93
245000
2000
Mostraba las carreteras, los edificios, estas fortificaciones
04:22
that they built.
94
247000
2000
que construyeron;
04:24
But they're also mapping things of ecological interest,
95
249000
2000
pero también mostraba cosas de interés ecológico,
04:26
also military interest: the hills,
96
251000
2000
así como de interés militar: las colinas,
04:28
the marshes, the streams.
97
253000
3000
los pantanos, los arroyos.
04:31
This is Richmond Hill, and Minetta Water,
98
256000
2000
Esto es Richmond Hill y Minetta Water,
04:33
which used to run its way through Greenwich Village.
99
258000
3000
cuyo curso discurría por Greenwich Village.
04:36
Or the swamp at Gramercy Park, right here.
100
261000
5000
O el pantano en Gramercy Park, justo aquí.
04:41
Or Murray Hill. And this is the Murrays' house
101
266000
2000
O Murray Hill. Y esta es la casa de Murray,
04:43
on Murray Hill, 200 years ago.
102
268000
3000
en la Colina Murray, hace 200 años.
04:46
Here is Times Square,
103
271000
3000
Aquí está Times Square,
04:49
the two streams that came together to make a wetland
104
274000
2000
los dos arroyos que se unieron para formar un pantano
04:51
in Times Square, as it was at the end of the American Revolution.
105
276000
5000
en Times Square, tal como era al final de la Revolución Americana.
04:56
So I saw this remarkable map in a book.
106
281000
2000
Así que encontré este sorprendente mapa en un libro
04:58
And I thought to myself, "You know, if I could georeference this map,
107
283000
4000
y pensé: "Si pudiera referenciarlo geográficamente,
05:02
if I could place this map in the grid of the city today,
108
287000
3000
si pudiera colocar este mapa en el cuadriculado de la ciudad actual,
05:05
I could find these lost features
109
290000
2000
podría encontrar estos elementos perdidos
05:07
of the city,
110
292000
2000
de la ciudad.
05:09
in the block-by-block geography that people know,
111
294000
3000
en esa geografía de manzana por manzana que la gente conoce,
05:12
the geography of where people go to work, and where they go to live,
112
297000
3000
la geografía donde la gente trabaja y vive,
05:15
and where they like to eat."
113
300000
2000
y donde le gusta comer".
05:17
So, after some work we were able to georeference it,
114
302000
2000
Tras un poco de trabajo logramos referenciarla,
05:19
which allows us to put the modern streets on the city,
115
304000
3000
lo que nos permitió colocar todas las calles modernas,
05:22
and the buildings, and the open spaces,
116
307000
5000
los edificios y los espacios abiertos,
05:27
so that we can zoom in to where the Collect Pond is.
117
312000
5000
y podemos hacer un acercamiento del lugar donde está la Collect Pond.
05:32
We can digitize the Collect Pond and the streams,
118
317000
4000
Podemos digitalizar la Collect Pond y los arroyos,
05:36
and see where they actually are in the geography of the city today.
119
321000
5000
y ver dónde están ahora, en la geografía de la ciudad actual.
05:41
So this is fun for finding where things are
120
326000
3000
Es divertido ver dónde están las cosas
05:44
relative to the old topography.
121
329000
5000
con relación a la topografía antigua.
05:49
But I had another idea about this map.
122
334000
2000
Pero se me ocurre otra idea con este mapa.
05:51
If we take away the streets, and if we take away the buildings,
123
336000
3000
Si quitamos las calles y los edificios,
05:54
and if we take away the open spaces,
124
339000
2000
y los espacios abiertos,
05:56
then we could take this map.
125
341000
2000
podríamos tomar este mapa,
05:58
If we pull off the 18th century features
126
343000
2000
si quitamos estos elementos del siglo XVIII,
06:00
we could drive it back in time.
127
345000
2000
y retrocederlo en el tiempo.
06:02
We could drive it back to its ecological fundamentals:
128
347000
4000
Podemos devolverlo a sus fundamentos ecológicos:
06:06
to the hills, to the streams,
129
351000
2000
a las colinas, a los arroyos,
06:08
to the basic hydrology and shoreline, to the beaches,
130
353000
4000
a la hidrología y costa original, a las playas,
06:12
the basic aspects that make the ecological landscape.
131
357000
4000
los aspectos esenciales que conforman el paisaje ecológico.
06:16
Then, if we added maps like the geology, the bedrock geology,
132
361000
3000
Luego, si agregáramos mapas, por ejemplo geológicos, de geología estructural,
06:19
and the surface geology, what the glaciers leave,
133
364000
3000
y de superficie , lo que quedó tras los glaciares;
06:22
if we make the soil map,
134
367000
2000
si hacemos el mapa de suelos,
06:24
with the 17 soil classes,
135
369000
3000
con los 17 tipos de suelos
06:27
that are defined by the National Conservation Service,
136
372000
3000
establecidos por el Servicio Nacional de Conservación de los Suelos,
06:30
if we make a digital elevation model
137
375000
2000
y hacemos un modelo de elevación digital
06:32
of the topography that tells us how high the hills were,
138
377000
3000
de la topografía, que nos dice cuánto medían las colinas,
06:35
then we can calculate the slopes.
139
380000
3000
entonces podremos calcular las pendientes,
06:38
We can calculate the aspect.
140
383000
3000
la orientación,
06:41
We can calculate the winter wind exposure --
141
386000
2000
y la exposición al viento invernal.
06:43
so, which way the winter winds blow across the landscape.
142
388000
2000
Es decir, en qué dirección del paisaje sopla el viento en invierno.
06:45
The white areas on this map are the places protected from the winter winds.
143
390000
5000
Las zonas blancas del mapa son zonas protegidas de los vientos invernales.
06:50
We compiled all the information about where the Native Americans were, the Lenape.
144
395000
3000
Recopilamos toda la información sobre dónde estaban los indígenas norteamericanos, los Lenape,
06:53
And we built a probability map about where they might have been.
145
398000
4000
y construimos un mapa de probabilidad sobre dónde podrían haber estado.
06:57
So, the red areas on this map indicate the places
146
402000
2000
Las zonas rojas del mapa indican los lugares
06:59
that are best for human sustainability on Manhattan,
147
404000
2000
más adecuados para la sostenibilidad humana en Manhattan,
07:01
places that are close to water,
148
406000
2000
lugares que están cerca del agua,
07:03
places that are near the harbor to fish,
149
408000
2000
sitios cerca del puerto, para pescar;
07:05
places protected from the winter winds.
150
410000
5000
lugares protegidos de los vientos de invierno.
07:10
We know that there was a Lenape settlement
151
415000
2000
Sabemos que había un asentamiento de los Lenape
07:12
down here by the Collect Pond.
152
417000
3000
aquí abajo, al lado de la Collect Pond,
07:15
And we knew that they planted a kind of horticulture,
153
420000
2000
y sabemos que desarrollaron un tipo de horticultura,
07:17
that they grew these beautiful gardens of corn, beans, and squash,
154
422000
3000
que cultivaron estos preciosos jardines de maíz, alubias y calabacines:
07:20
the "Three Sisters" garden.
155
425000
2000
los jardines de las "Tres Hermanas".
07:22
So, we built a model that explains where those fields might have been.
156
427000
4000
Construimos un modelo que explica dónde podían haber estado esos huertos
07:26
And the old fields, the successional fields that go.
157
431000
2000
y los huertos antiguos, los que les sucedieron.
07:28
And we might think of these as abandoned.
158
433000
2000
que podríamos pensar que están abandonados,
07:30
But, in fact, they're grassland habitats
159
435000
2000
pero, de hecho, estas praderas
07:32
for grassland birds and plants.
160
437000
2000
son hábitats de aves y plantas
07:34
And they have become successional shrub lands,
161
439000
3000
y se han ido convirtiendo en tierras de arbustos,
07:37
and these then mix in to a map of all the ecological communities.
162
442000
4000
que luego se mezclaron en un mapa de todas las comunidades ecológicas.
07:41
And it turns out that Manhattan had 55 different ecosystem types.
163
446000
4000
Resulta que Manhattan tenía 55 tipos diferentes de ecosistemas.
07:45
You can think of these as neighborhoods,
164
450000
2000
Pueden imaginarlos como vecindarios,
07:47
as distinctive as TriBeCa and the Upper East Side and Inwood --
165
452000
5000
tan bien delimitados comoTribeca, el Upper East Side e Inwood...
07:52
that these are the forest and the wetlands
166
457000
2000
y que estos son los bosques y los pantanos,
07:54
and the marine communities, the beaches.
167
459000
3000
y las comunidades marinas, las playas.
07:57
And 55 is a lot. On a per-area basis,
168
462000
3000
55 es bastante. En un cálculo por área,
08:00
Manhattan had more ecological communities
169
465000
2000
Manhattan tenía más comunidades ecológicas
08:02
per acre than Yosemite does,
170
467000
2000
por hectárea que Yosemite,
08:04
than Yellowstone, than Amboseli.
171
469000
3000
que Yellowstone y que Ambaselli.
08:07
It was really an extraordinary landscape
172
472000
2000
Realmente era un paisaje extraordinario,
08:09
that was capable of supporting an extraordinary biodiversity.
173
474000
4000
capaz de dar cabida a una biodiversidad increíble.
08:13
So, Act II: A Home Reconstructed.
174
478000
4000
Segundo Acto: Un hogar reconstruído.
08:17
So, we studied the fish and the frogs and the birds and the bees,
175
482000
4000
Estudiamos los peces, las ranas, las aves y las abejas,
08:21
the 85 different kinds of fish that were on Manhattan,
176
486000
3000
las 85 especies de peces que había en Manhattan.
08:24
the Heath hens, the species that aren't there anymore,
177
489000
4000
las gallinas de Heath, las especies que ya no existen;
08:28
the beavers on all the streams, the black bears,
178
493000
3000
los castores de todos los arroyos, los osos negros
08:31
and the Native Americans, to study how they used
179
496000
3000
y los indígenas norteamericanos, para averiguar cómo usaban
08:34
and thought about their landscape.
180
499000
2000
y sentían su paisaje.
08:36
We wanted to try and map these. And to do that what we did
181
501000
3000
Queríamos intentar averiguar todo esto y lo que hicimos
08:39
was we mapped their habitat needs.
182
504000
2000
fue investigar sus necesidades vitales.
08:41
Where do they get their food?
183
506000
2000
¿De dónde obtenían sus alimentos?
08:43
Where do they get their water? Where do they get their shelter?
184
508000
2000
¿De dónde obtenían el agua? ¿Dónde se refugiaban?
08:45
Where do they get their reproductive resources?
185
510000
3000
¿Dónde conseguían sus recursos para cultivar?
08:48
To an ecologist, the intersection of these is habitat,
186
513000
3000
Para un ecologista, la intersección de esto es un hábitat,
08:51
but to most people, the intersection of these is their home.
187
516000
5000
pero para la mayoría, la intersección de esto es su casa.
08:56
So, we would read in field guides, the standard field guides
188
521000
2000
Así que leímos libros sobre el tema, los típicos libros
08:58
that maybe you have on your shelves,
189
523000
2000
que quizá tienen ustedes en sus estanterías;
09:00
you know, what beavers need is "A slowly meandering stream
190
525000
2000
ya saben, lo que los castores necesitan es "un riachuelo lento
09:02
with aspen trees and alders and willows,
191
527000
3000
y serpenteante con álamos, alisos y sauces
09:05
near the water." That's the best thing for a beaver.
192
530000
2000
cerca del agua". Eso es lo mejor para un castor.
09:07
So we just started making a list.
193
532000
2000
Así que empezamos a hacer una lista.
09:09
Here is the beaver. And here is the stream,
194
534000
2000
Aquí está el castor y aquí el río,
09:11
and the aspen and the alder and the willow.
195
536000
2000
y el álamo, el aliso y el sauce.
09:13
As if these were the maps that we would need
196
538000
2000
Como si esos fueran los mapas que necesitaríamos
09:15
to predict where you would find the beaver.
197
540000
2000
para predecir dónde econtrar un castor,
09:17
Or the bog turtle, needing wet meadows and insects and sunny places.
198
542000
4000
o la tortuga del pantano, que necesita praderas, insectos y sitios soleados.
09:21
Or the bobcat, needing rabbits and beavers and den sites.
199
546000
4000
O el lince, que necesita conejos, castores y guaridas.
09:25
And rapidly we started to realize that beavers can be
200
550000
3000
Rápidamente, nos dimos cuenta de que los castores
09:28
something that a bobcat needs.
201
553000
3000
pueden ser lo que los linces necesitan,
09:31
But a beaver also needs things. And that having it
202
556000
2000
pero un castor también necesita cosas y eso
09:33
on either side means that we can link it together,
203
558000
2000
significa, desde cualquier punto de vista, que podemos unirlos,
09:35
that we can create the network
204
560000
2000
que podemos crear una red
09:37
of the habitat relationships for these species.
205
562000
3000
de relaciones en el hábitat de esas especies.
09:40
Moreover, we realized that you can start out
206
565000
2000
Es más, nos dimos cuenta de que se podía empezar
09:42
as being a beaver specialist,
207
567000
2000
siendo un especialista en castores,
09:44
but you can look up what an aspen needs.
208
569000
2000
pero también se podía saber lo que necesita un álamo.
09:46
An aspen needs fire and dry soils.
209
571000
3000
Un álamo necesita fuego y tierra seca.
09:49
And you can look at what a wet meadow needs.
210
574000
3000
Y se puede ver qué necesita un un prado.
09:52
And it need beavers to create the wetlands,
211
577000
2000
Necesita castores para crear pantanos,
09:54
and maybe some other things.
212
579000
2000
y puede que otras cosas.
09:56
But you can also talk about sunny places.
213
581000
2000
Pero también puede uno hablar sobre sitios soleados.
09:58
So, what does a sunny place need? Not habitat per se.
214
583000
3000
¿Qué necesita un sitio soleado? No es un hábitat per se,
10:01
But what are the conditions that make it possible?
215
586000
2000
pero, ¿cuáles son las condiciones que lo hacen posible?
10:03
Or fire. Or dry soils.
216
588000
3000
También podemos hablar sobre el fuego o la tierra seca.
10:06
And that you can put these on a grid that's 1,000 columns long
217
591000
3000
Se puede poner eso en una tabla de 1.000 columnas
10:09
across the top and 1,000 rows down the other way.
218
594000
3000
y 1.000 filas
10:12
And then we can visualize this data like a network,
219
597000
3000
y así se pueden visualizar esos datos como una red,
10:15
like a social network.
220
600000
2000
como una red social.
10:17
And this is the network of all the habitat relationships
221
602000
2000
Y esta es la red de todas las relaciones en un hábitat
10:19
of all the plants and animals on Manhattan,
222
604000
2000
entre todas las plantas y los animales de Manhattan,
10:21
and everything they needed,
223
606000
2000
de todo lo que necesitaban,
10:23
going back to the geology,
224
608000
2000
volviendo a la geología,
10:25
going back to time and space at the very core of the web.
225
610000
3000
volviendo en el tiempo y el espacio al núcleo mismo de la red.
10:28
We call this the Muir Web. And if you zoom in on it it looks like this.
226
613000
3000
A esto lo llamamos Red Muir, y si se le hace un acercamiento se ve de esta manera.
10:31
Each point is a different species
227
616000
2000
Cada punto es una especie diferente,
10:33
or a different stream or a different soil type.
228
618000
3000
o un arroyo diferente, o un tipo diferente de suelo.
10:36
And those little gray lines are the connections that connect them together.
229
621000
3000
Y esas pequeñas líneas grises son los conectores que los unen.
10:39
They are the connections that actually make nature resilient.
230
624000
3000
Esos conectores son los que hacen fuerte a la naturaleza
10:42
And the structure of this is what makes nature work,
231
627000
4000
y su estructura es lo que hace que la naturaleza funcione,
10:46
seen with all its parts.
232
631000
2000
con todas sus partes.
10:48
We call these Muir Webs after the Scottish-American naturalist
233
633000
3000
Lo llamamos Redes Muir por el naturalista norteamericano-escocés
10:51
John Muir, who said, "When we try to pick out anything by itself,
234
636000
3000
John Muir, quien dijo: “Cuando intentamos reconocer algo individualmente,
10:54
we find that it's bound fast by a thousand invisible cords
235
639000
3000
nos damos cuenta de que está firmemente unido a todo en el universo
10:57
that cannot be broken, to everything in the universe."
236
642000
4000
mediante miles de cuerdas invisibles que no pueden romperse”.
11:01
So then we took the Muir webs and we took them back to the maps.
237
646000
3000
Así que tomamos la Red Muir y las pusimos de nuevo en los mapas.
11:04
So if we wanted to go between 85th and 86th,
238
649000
2000
Así, si quisierámos ir entre las calles 85 y 86,
11:06
and Lex and Third,
239
651000
2000
entre Lexington y la Tercera,
11:08
maybe there was a stream in that block.
240
653000
2000
puede que hubiera existido un arroyo en esa manzana
11:10
And these would be the kind of trees that might have been there,
241
655000
2000
y esta sería la clase de árboles que podrían haber estado allí,
11:12
and the flowers and the lichens and the mosses,
242
657000
4000
y las flores, los líquenes y los musgos,
11:16
the butterflies, the fish in the stream,
243
661000
3000
las mariposas, el pez del arroyo,
11:19
the birds in the trees.
244
664000
2000
las aves en los árboles.
11:21
Maybe a timber rattlesnake lived there.
245
666000
2000
Quizá allí vivía una serpiente de cascabel.
11:23
And perhaps a black bear walked by. And maybe Native Americans were there.
246
668000
3000
A lo mejor un oso negro pasase por allí; y quizá los indígenas norteamericanos estuvieron allí.
11:26
And then we took this data.
247
671000
2000
Recopilamos estos datos
11:28
You can see this for yourself on our website.
248
673000
2000
que pueden ver en nuestra página web.
11:30
You can zoom into any block on Manhattan,
249
675000
2000
Pueden hacer un acercamiento sobre cualquier manzana de Manhattan
11:32
and see what might have been there 400 years ago.
250
677000
3000
y ver lo que podría haber existido allí hace 400 años.
11:35
And we used it to try and reveal a landscape
251
680000
3000
Utilizamos esto para intentar mostrar un paisaje
11:38
here in Act III.
252
683000
2000
aquí en el Tercer Acto.
11:40
We used the tools they use in Hollywood
253
685000
2000
Hemos usado herramientas empleadas en Hollywood
11:42
to make these fantastic landscapes that we all see in the movies.
254
687000
3000
para crear estos paisajes tan fantásticos que hemos visto en las películas.
11:45
And we tried to use it to visualize Third Avenue.
255
690000
3000
Intentamos usarlas para ver la Tercera Avenida.
11:48
So we would take the landscape and we would build up the topography.
256
693000
4000
Así que levantamos la topografía y
11:52
We'd lay on top of that the soils and the waters, and illuminate the landscape.
257
697000
4000
sobre esto colocamos el suelo y el agua e iluminamos el paisaje.
11:56
We would lay on top of that the map of the ecological communities.
258
701000
3000
A esto añadimos el mapa de las comunidades ecológicas
11:59
And feed into that the map of the species.
259
704000
3000
y le agregamos el mapa de las especies.
12:02
So that we would actually take a photograph,
260
707000
2000
Así, pudimos sacar una fotografía
12:04
flying above Times Square, looking toward the Hudson River,
261
709000
2000
aérea del Times Square, mirando al río Hudson,
12:06
waiting for Hudson to come.
262
711000
2000
esperando a que Hudson venga.
12:08
Using this technology, we can make these
263
713000
2000
Con esta tecnología, podemos hacer estas
12:10
fantastic georeferenced views.
264
715000
2000
fantásticas vistas de referencias geográficas.
12:12
We can basically take a picture out of any window
265
717000
2000
Basicamente podemos sacar una foto desde cualquier punto
12:14
on Manhattan and see what that landscape looked like 400 years ago.
266
719000
3000
de Manhattan y ver cómo era el paisaje hace 400 años.
12:17
This is the view from the East River, looking up Murray Hill
267
722000
3000
Esta es la vista desde el East River, en dirección a Murray Hill,
12:20
at where the United Nations is today.
268
725000
3000
en donde hoy en día está la ONU.
12:23
This is the view looking down the Hudson River,
269
728000
2000
Esta es la vista si se mira hacia el río Hudson,
12:25
with Manhattan on the left, and New Jersey out on the right,
270
730000
3000
con Manhattan a la izquierda y Nueva Jersey a la derecha,
12:28
looking out toward the Atlantic Ocean.
271
733000
3000
en dirección al Océano Atlántico.
12:31
This is the view over Times Square,
272
736000
2000
Esta es la vista panorámica de Times Square,
12:33
with the beaver pond there, looking out toward the east.
273
738000
4000
con el lago castor allí, mirando hacia el este.
12:37
So we can see the Collect Pond, and Lispenard Marshes back behind.
274
742000
4000
Aquí se puede ver la Collect Pond, y detrás Lispenard Marshes.
12:41
We can see the fields that the Native Americans made.
275
746000
3000
Se pueden ver los huertos cultivados por los indígenas norteamericanos
12:44
And we can see this in the geography of the city today.
276
749000
4000
y esto se puede ver hoy en la geografía de la ciudad.
12:48
So when you're watching "Law and Order," and the lawyers walk up the steps
277
753000
3000
Así que cuando ven ‘La Ley y el Orden’ y ven a los abogados subir y bajar las escaleras
12:51
they could have walked back down those steps
278
756000
2000
del Tribunal de Nueva York, hace 400 años atrás
12:53
of the New York Court House, right into the Collect Pond,
279
758000
2000
esas escaleras habrían desembocado justo
12:55
400 years ago.
280
760000
4000
en la Collect Pond.
12:59
So these images are the work of my friend and colleague,
281
764000
3000
Estas imágenes son el trabajo de mi amigo y colega
13:02
Mark Boyer, who is here in the audience today.
282
767000
2000
Mark Boyer, que está hoy entre el público.
13:04
And I'd just like, if you would give him a hand,
283
769000
2000
Y me gustaría que le dieran un aplauso,
13:06
to call out for his fine work.
284
771000
3000
para reconocer su estupendo trabajo.
13:09
(Applause)
285
774000
9000
(Aplauso)
13:18
There is such power in bringing science and visualization together,
286
783000
3000
Juntar ciencia y visualización es tan poderoso
13:21
that we can create images like this,
287
786000
2000
que nos permite crear imágenes como esta
13:23
perhaps looking on either side of a looking glass.
288
788000
3000
y quizá mirar desde cualquier lado de un espejo.
13:26
And even though I've only had a brief time to speak,
289
791000
2000
Y, aunque he tenido muy poco tiempo para hablar,
13:28
I hope you appreciate that Mannahatta was a very special place.
290
793000
3000
espero que comprendan que Manhattan fue un lugar muy especial.
13:31
The place that you see here on the left side
291
796000
3000
El lugar que ven aquí a la izquierda
13:34
was interconnected. It was based on this diversity.
292
799000
2000
estaba interconectado. Se basaba en esta diversidad.
13:36
It had this resilience that is what we need in our modern world.
293
801000
5000
Tenía esta resistencia que es la que necesitamos en el mundo moderno.
13:41
But I wouldn't have you think that I don't like the place
294
806000
3000
Pero no quiero que piensen que no me gusta el sitio
13:44
on the right, which I quite do. I've come to love the city
295
809000
3000
de la derecha, porque sí me gusta. He aprendido a querer a la ciudad
13:47
and its kind of diversity, and its resilience,
296
812000
2000
y a su tipo de diversidad, y su resistencia,
13:49
and its dependence on density and how we're connected together.
297
814000
5000
y a su dependencia de la densidad y de cómo estamos todos conectados.
13:54
In fact, that I see them as reflections of each other,
298
819000
4000
De hecho, veo que cada quien es reflejo del otro.
13:58
much as Lewis Carroll did in "Through the Looking Glass."
299
823000
3000
Casi como lo hizo Lewis Caroll en “A través del espejo”,
14:01
We can compare these two and hold them in our minds at the same time,
300
826000
4000
podemos compararlos y a la vez mantener a ambos en nuestra mente ,
14:05
that they really are the same place,
301
830000
2000
aunque realmente estén en el mismo sitio,
14:07
that there is no way that cities can escape from nature.
302
832000
3000
porque no hay manera de que las ciudades escapen de la naturaleza.
14:10
And I think this is what we're learning about building cities in the future.
303
835000
4000
Creo que esto es lo que estamos aprendiendo sobre la construcción de ciudades en el futuro.
14:14
So if you'll allow me a brief epilogue, not about the past,
304
839000
3000
Si me permiten un breve epílogo, no sobre el pasado,
14:17
but about 400 years from now,
305
842000
2000
sino sobre el futuro, dentro de 400 años,
14:19
what we're realizing is that
306
844000
2000
de lo que nos estamos percatando es de que
14:21
cities are habitats for people,
307
846000
2000
las ciudades son hábitats de gente
14:23
and need to supply what people need:
308
848000
2000
y necesitan proveer lo que la gente necesita:
14:25
a sense of home, food, water, shelter,
309
850000
3000
un sentido del hogar, comida, agua, refugio,
14:28
reproductive resources, and a sense of meaning.
310
853000
4000
recursos para el cultivo y un significado.
14:32
This is the particular additional habitat requirement of humanity.
311
857000
3000
Ese es el requerimiento adicional para el hábitat de la humanidad.
14:35
And so many of the talks here at TED are about meaning,
312
860000
3000
Muchas de las charlas de TED tratan sobre el sentido,
14:38
about bringing meaning to our lives
313
863000
2000
sobre dar sentido a nuestras vidas
14:40
in all kinds of different ways, through technology,
314
865000
2000
de todas las maneras posibles: a través de la tecnología,
14:42
through art, through science,
315
867000
2000
del arte, de la ciencia.
14:44
so much so that I think we focus so much on
316
869000
3000
Creo que nos hemos centrado demasiado en
14:47
that side of our lives, that we haven't given enough
317
872000
2000
ese aspecto de nuestras vidas, que no hemos prestado
14:49
attention to the food and the water and the shelter,
318
874000
3000
demasiada atención a la comida, el agua y el refugio,
14:52
and what we need to raise the kids.
319
877000
3000
y a lo que necesitamos para educar a nuestros hijos.
14:55
So, how can we envision the city of the future?
320
880000
3000
Así pues, ¿cómo podemos visualizar la ciudad del futuro?
14:58
Well, what if we go to Madison Square Park,
321
883000
2000
¿Y si vamos a Madison Square Park
15:00
and we imagine it without all the cars,
322
885000
3000
y nos lo imaginamos con bicicletas,
15:03
and bicycles instead
323
888000
2000
en vez de todos esos coches,
15:05
and large forests, and streams instead of sewers and storm drains?
324
890000
5000
y bosques grandes y arroyos en vez de alcantarillas y desagües?
15:10
What if we imagined the Upper East Side
325
895000
2000
¿Y si nos imaginamos al Upper East Side,
15:12
with green roofs, and streams winding through the city,
326
897000
4000
con tejados verdes y arroyos serpenteando por la ciudad,
15:16
and windmills supplying the power we need?
327
901000
3000
con molinos proveyéndonos de la energía que necesitamos?
15:19
Or if we imagine the New York City metropolitan area,
328
904000
3000
O imaginemos el área metropolitana de Nueva York,
15:22
currently home to 12 million people,
329
907000
2000
Actualmente hogar de 12 millones de personas,
15:24
but 12 million people in the future, perhaps living at the density of Manhattan,
330
909000
4000
pero 12 millones de personas que en el futuro, tal vez ocupen
15:28
in only 36 percent of the area,
331
913000
2000
sólo un 36 por ciento del área total de Manhattan,
15:30
with the areas in between covered by farmland,
332
915000
3000
con el resto de las zonas cubiertas de tierras de cultivo,
15:33
covered by wetlands,
333
918000
2000
y pantanos,
15:35
covered by the marshes we need.
334
920000
2000
de esos pantanos que necesitamos.
15:37
This is the kind of future I think we need,
335
922000
3000
Esta es la clase de futuro que creo que necesitamos,
15:40
is a future that has the same diversity
336
925000
3000
un futuro que tiene la misma diversidad,
15:43
and abundance and dynamism of Manhattan,
337
928000
3000
y abundancia y dinamismo que Manhattan,
15:46
but that learns from the sustainability of the past,
338
931000
3000
pero que aprende de la sostenibilidad del pasado,
15:49
of the ecology, the original ecology, of nature with all its parts.
339
934000
5000
de la ecología, la ecología original, de la naturaleza con todo lo que la integra.
15:54
Thank you very much.
340
939000
2000
Muchísimas gracias.
15:56
(Applause)
341
941000
7000
(Aplauso)
ABOUT THE SPEAKER
Eric Sanderson - Landscape ecologistArmed with an 18th-century map, a GPS and reams of data, Eric Sanderson has re-plotted the Manhattan of 1609, just in time for New York's quadricentennial.
Why you should listen
Before becoming the center of the Western cultural universe, Manhattan was Mannahatta, "Island of many hills," in the language of 17th-century Native Americans. Using computer modeling, painstaking research and a lot of legwork, Wildlife Conservation Society ecologist Eric Sanderson has re-envisioned, block by block, the ecology of Manhattan as it was when Henry Hudson first sailed into the forested harbor in 1609.
The Mannahatta Project presents the eye-popping fruits of Sanderson's research, from the now-flattened hills of the financial district to the river otters of Harlem. The project's astonishing visualizations are realized by computer-graphics wizard Markley Boyer, and encompasses a book, a website and a 3-D map -- a sort of Google Earth of ancient New York. Plaques around town will commemorate a lost creek or habitat. Far more than a mournful look back at what has been irrevocably paved over, the Mannahatta Project is designed to inspire ecological sustainability for New York and for other cities.
Eric Sanderson | Speaker | TED.com