TEDGlobal 2009
Eric Sanderson: New York -- before the City
אריק סנדרסון מתאר את ניו יורק -- לפני העיר
Filmed:
Readability: 3.7
2,255,711 views
400 שנים לאחר שהדסון גילה את נמל ניו יורק, אריק הנדרסון מראה לנו איך יצר מפה תלת מימדית של האקולוגיה המדהימה של מנהטה לפני העיר שכללה גבעות, נהרות, חיות בר -- בדיוק של בלוק -- כשטיימס סקוור היה ביצה ולא ניתן היה לקבל משלוח.
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
הטבע של הדברים שלא נראים
00:18
Cities, past and future.
1
3000
3000
ערים, עבר והווה.
00:21
In Oxford, perhaps we can use Lewis Carroll
2
6000
4000
באוקספורד, אולי אנו יכולים להעזר בלואיס קרול
00:25
and look in the looking glass that is New York City
3
10000
3000
ולהסתכל מבעד למראה שהיא העיר ניו יורק
00:28
to try and see our true selves,
4
13000
3000
לנסות ולראות את הטבע האמיתי של עצמנו,
00:31
or perhaps pass through to another world.
5
16000
3000
או אולי לעבור לתוך עולם אחר.
00:34
Or, in the words of F. Scott Fitzgerald,
6
19000
3000
או, במילותיו של פ. סקוט פיצג'רלד,
00:37
"As the moon rose higher,
7
22000
2000
"כשהירח גבה,
00:39
the inessential houses began to melt away
8
24000
3000
הבתים הלא חיוניים החלו להינמס
00:42
until gradually I became aware of the old island
9
27000
2000
עד שבהדרגה נהייתי מודע לקיומו של האי הישן
00:44
here that once flowered for Dutch sailors' eyes,
10
29000
3000
שפרח פה פעם לעיניהם של המלחים ההולנדים,
00:47
a fresh green breast of the new world."
11
32000
3000
נשימה טרייה מלוא החזה של העולם החדש."
00:50
My colleagues and I have been working for 10 years
12
35000
2000
אני ועמיתיי עובדים כבר 10 שנים
00:52
to rediscover this lost world
13
37000
3000
על מנת לגלות מחדש את העולם האבוד הזה,
00:55
in a project we call The Mannahatta Project.
14
40000
3000
בפרוייקט שאנו קוראים לו פרוייקט מנהטה.
00:58
We're trying to discover what Henry Hudson would have seen
15
43000
2000
אנו מנסים לגלות מה הנרי הדסון היה רואה
01:00
on the afternoon of September 12th, 1609,
16
45000
3000
באחר הצהריים של ה-12 בספטמבר, 1609,
01:03
when he sailed into New York harbor.
17
48000
3000
כשהוא מפליג לתוך נמל ניו יורק.
01:06
And I'd like to tell you the story in three acts,
18
51000
2000
והייתי רוצה לספר לכם את הסיפור בשלוש מערכות.
01:08
and if I have time still, an epilogue.
19
53000
3000
ואם יהיה לי זמן, גם אפילוג.
01:11
So, Act I: A Map Found.
20
56000
2000
ובכן, מערכה ראשונה: מפה נמצאת.
01:13
So, I didn't grow up in New York.
21
58000
2000
אז, אני לא גדלתי בניו יורק.
01:15
I grew up out west in the Sierra Nevada Mountains, like you see here,
22
60000
3000
אני גדלתי במערב, בהרי סיירה נבאדה, כמו שאתם רואים פה,
01:18
in the Red Rock Canyon.
23
63000
2000
בקניון הסלע האדום.
01:20
And from these early experiences as a child
24
65000
2000
ומתוך החוויות המוקדמות האלה כילד
01:22
I learned to love landscapes.
25
67000
2000
למדתי לאהוב נופים.
01:24
And so when it became time for me to do my graduate studies,
26
69000
2000
וכך כשהגיע זמני ללמוד לתואר ראשון,
01:26
I studied this emerging field of landscape ecology.
27
71000
4000
למדתי את התחום המתעורר הזה של אקולוגיה של נוף.
01:30
Landscape ecology concerns itself
28
75000
2000
אקולוגיית נוף עוסקת
01:32
with how the stream and the meadow and the forest and the cliffs
29
77000
4000
באיך הנחל והאחו והיער והצוקים
01:36
make habitats for plants and animals.
30
81000
2000
יוצרים בתי גידול לחיות וצמחים.
01:38
This experience and this training
31
83000
2000
החוויה וההכשרה הזו
01:40
lead me to get a wonderful job with the Wildlife Conservation Society,
32
85000
3000
הובילו אותי לקבל עבודה מדהימה באגודת שימור חיות הבר,
01:43
which works to save wildlife and wild places all over the world.
33
88000
3000
שעוסקת בשימור בעלי חיים ואזורי מחייה שלהם בכל העולם.
01:46
And over the last decade,
34
91000
2000
ובעשור האחרון,
01:48
I traveled to over 40 countries
35
93000
2000
נסעתי ביותר מ-40 מדינות
01:50
to see jaguars and bears and elephants
36
95000
2000
כדי לראות יגוארים ודובים ופילים
01:52
and tigers and rhinos.
37
97000
2000
וטיגריסים וקרנפים.
01:54
But every time I would return from my trips I'd return back to New York City.
38
99000
3000
אבל כל פעם כשחזרתי ממסעותי הייתי חוזר חזרה לעיר ניו יורק.
01:57
And on my weekends I would go up, just like all the other tourists,
39
102000
3000
ובסופי השבוע הייתי עולה, כמו כל שאר התיירים,
02:00
to the top of the Empire State Building,
40
105000
2000
לגג בניין האמפייר סטייט,
02:02
and I'd look down on this landscape, on these ecosystems,
41
107000
3000
והייתי מסתכל מטה על הנוף הזה, על המערכות האקולוגיות האלה,
02:05
and I'd wonder, "How does this landscape
42
110000
2000
והייתי חושב לעצמי, "איך הנוף הזה
02:07
work to make habitat for plants and animals?
43
112000
2000
עובד כדי ליצור בית גידול לצמחים וחיות?
02:09
How does it work to make habitat for animals like me?"
44
114000
4000
ואיך הוא עובד כדי ליצור בית גידול לחיות כמוני?"
02:13
I'd go to Times Square and I'd look at the amazing ladies on the wall,
45
118000
4000
הייתי הולך לכיכר טיימס ומסתכל על הגברות המהממות על הקיר,
02:17
and wonder why nobody is looking at the historical figures just behind them.
46
122000
5000
ותוהה למה אף אחד לא מתבונן בדמויות ההיסטוריות ממש מאחוריהם.
02:22
I'd go to Central Park and see the rolling topography of Central Park
47
127000
3000
הייתי הולך לסנטרל פארק ורואה את הטופוגרפיה של הגבעות שם
02:25
come up against the abrupt and sheer
48
130000
2000
מגיעה כנגד השינוי הפתאומי
02:27
topography of midtown Manhattan.
49
132000
4000
של הטופוגרפיה של מרכז מנהטן.
02:31
I started reading about the history and the geography in New York City.
50
136000
3000
התחלתי לקרוא על ההיסטוריה והגיאוגרפיה של העיר ניו יורק.
02:34
I read that New York City was the first mega-city,
51
139000
2000
קראתי שניו יורק הייתה המגה-עיר הראשונה,
02:36
a city of 10 million people or more, in 1950.
52
141000
4000
עיר של יותר מ-10 מליון תושבים, ב-1950.
02:40
I started seeing paintings like this.
53
145000
2000
התחלתי להתבונן בציורים כאלה.
02:42
For those of you who are from New York,
54
147000
2000
לניו יורקרים שביניכם,
02:44
this is 125th street under the West Side Highway.
55
149000
3000
זה ברחוב 125 מתחת לכביש המהיר של ווסט סייד.
02:47
(Laughter)
56
152000
2000
(צחוק)
02:49
It was once a beach. And this painting
57
154000
2000
זה היה פעם חוף. ובציור הזה
02:51
has John James Audubon, the painter, sitting on the rock.
58
156000
3000
רואים את ג'ון ג'יימס אובודון, הצייר, יושב על סלע.
02:54
And it's looking up on the wooded heights of Washington Heights
59
159000
2000
והוא מסתכל לעבר הגבעות המיוערות של רמת וושינגטון,
02:56
to Jeffrey's Hook, where the George Washington Bridge goes across today.
60
161000
4000
לג'פריס הוק, ואיפה שגשר ג'ורג' וושינגטון חוצה היום.
03:00
Or this painting, from the 1740s, from Greenwich Village.
61
165000
3000
או הציור הזה, מ-1740, בגריניץ' ויליג'.
03:03
Those are two students at King's College -- later Columbia University --
62
168000
3000
אלו הם שני סטודנטים בקינגס קולג' -- שנהייתה אוניברסיטת קולומביה --
03:06
sitting on a hill, overlooking a valley.
63
171000
3000
יושבים על גבעה, שמשקיפה על עמק.
03:09
And so I'd go down to Greenwich Village and I'd look for this hill,
64
174000
3000
וכך הלכתי לגריניץ' ויליג' וחיפשתי את הגבעה הזו.
03:12
and I couldn't find it. And I couldn't find that palm tree.
65
177000
3000
ולא הצלחתי למצוא אותה. ולא הצלחתי למצוא את עץ הדקל הזה.
03:15
What's that palm tree doing there?
66
180000
2000
מה עושה שם עץ דקל בכלל?
03:17
(Laughter)
67
182000
1000
(צחוק)
03:18
So, it was in the course of these investigations that I ran into a map.
68
183000
3000
וכך, במהלך אותם החיפושים נתקלתי במפה.
03:21
And it's this map you see here.
69
186000
2000
וזו המפה שאת רואים פה.
03:23
It's held in a geographic information system
70
188000
2000
היא מעוגנת במערכת מידע גיאוגרפית (GIS)
03:25
which allows me to zoom in.
71
190000
2000
מה שמאפשר לי להתמקד.
03:27
This map isn't from Hudson's time, but from the American Revolution,
72
192000
3000
המפה הזו היא לא מזמנו של הדסון, אלא מהמהפיכה האמריקאית,
03:30
170 years later, made by British military cartographers
73
195000
4000
170 שנה מאוחר יותר, והוכנה על ידי כרטוגרפים בריטים
03:34
during the occupation of New York City.
74
199000
2000
במהלך הכיבוש של העיר ניו יורק.
03:36
And it's a remarkable map. It's in the National Archives here in Kew.
75
201000
4000
זו מפה מדהימה. היא נמצאת בארכיון הלאומי פה בקיו.
03:40
And it's 10 feet long and three and a half feet wide.
76
205000
2000
אורכה כ-3 מטר, ורוחבה כ-1.5 מטר.
03:42
And if I zoom in to lower Manhattan
77
207000
3000
ואם אני מתמקד בדרום מנהטן
03:45
you can see the extent of New York City as it was,
78
210000
2000
תוכלו לראות את גודלה של העיר ניו יורק כפי שהייתה,
03:47
right at the end of the American Revolution.
79
212000
2000
ממש בסוף המהפיכה האמריקאית.
03:49
Here's Bowling Green. And here's Broadway.
80
214000
3000
הנה באולינג גרין. והנה ברודווי.
03:52
And this is City Hall Park.
81
217000
2000
והנה פארק בית העירייה.
03:54
So the city basically extended to City Hall Park.
82
219000
3000
אז העיר ממש נפרסה עד פארק בית העירייה.
03:57
And just beyond it you can see features
83
222000
2000
וממש מעבר תוכלו לראות מאפיינים
03:59
that have vanished, things that have disappeared.
84
224000
2000
שנעלמו, דברים שלא קיימים עוד.
04:01
This is the Collect Pond, which was the fresh water source for New York City
85
226000
3000
זו בריכת המאגר, שהייתה מקור המים המתוקים של העיר ניו יורק
04:04
for its first 200 years,
86
229000
2000
ב-200 שנותיה הראשונות,
04:06
and for the Native Americans for thousands of years before that.
87
231000
3000
ובשביל הילידים האמריקאים במשך אלפי שנים.
04:09
You can see the Lispenard Meadows
88
234000
2000
תוכלו לראות את האחו של ליספנרד
04:11
draining down through here, through what is TriBeCa now,
89
236000
2000
שמתנקזים מכאן, דרך מה שהוא עכשיו טרייבקה,
04:13
and the beaches that come up from the Battery,
90
238000
2000
והחופים שמגיעים מהסוללה,
04:15
all the way to 42nd St.
91
240000
2000
כל הדרך עד לרח' 42.
04:17
This map was made for military reasons.
92
242000
3000
המפה הזו הוכנה למטרות צבאיות.
04:20
They're mapping the roads, the buildings, these fortifications
93
245000
2000
הם ממפים את הכבישים, הבניינים, הביצורים
04:22
that they built.
94
247000
2000
שהם בנו.
04:24
But they're also mapping things of ecological interest,
95
249000
2000
אבל הם גם ממפים מאפיינים בעלי עניין אקולוגי,
04:26
also military interest: the hills,
96
251000
2000
שיש להם היבט צבאי: הגבעות,
04:28
the marshes, the streams.
97
253000
3000
הביצות, הואדיות.
04:31
This is Richmond Hill, and Minetta Water,
98
256000
2000
זוהי גבעת ריצ'מונד, ונהר מינטה
04:33
which used to run its way through Greenwich Village.
99
258000
3000
שבעבר זרם דרך גריניץ' ויליג'.
04:36
Or the swamp at Gramercy Park, right here.
100
261000
5000
או הביצה בפארק גרמרסי, ממש כאן.
04:41
Or Murray Hill. And this is the Murrays' house
101
266000
2000
או גבעת מארי. וזהו בית מארי
04:43
on Murray Hill, 200 years ago.
102
268000
3000
על גבעת מארי, לפני 200 שנה.
04:46
Here is Times Square,
103
271000
3000
הנה כיכר טיימס,
04:49
the two streams that came together to make a wetland
104
274000
2000
שני הנחלים שהתאחדו לתוך ביצה
04:51
in Times Square, as it was at the end of the American Revolution.
105
276000
5000
בכיכר טיימס, כפי שהיה בסיומה של המהפיכה האמריקאית.
04:56
So I saw this remarkable map in a book.
106
281000
2000
אז ראיתי את המפה המדהימה הזו בספר.
04:58
And I thought to myself, "You know, if I could georeference this map,
107
283000
4000
וחשבתי לעצמי, "אתה יודע, אם אוכל לעגן את המפה הזו,
05:02
if I could place this map in the grid of the city today,
108
287000
3000
אם אני אוכל למקם את המפה הזו על הרשת של העיר של היום,
05:05
I could find these lost features
109
290000
2000
אוכל למצוא את המאפיינים האבודים
05:07
of the city,
110
292000
2000
של העיר,
05:09
in the block-by-block geography that people know,
111
294000
3000
בגאוגרפיית הבלוקים של העיר שהאנשים מכירים היום,
05:12
the geography of where people go to work, and where they go to live,
112
297000
3000
בגאוגרפיה של המקומות שבהם האנשים הולכים לעבוד, ולגור,
05:15
and where they like to eat."
113
300000
2000
והיכן שהם הולכים לאכול."
05:17
So, after some work we were able to georeference it,
114
302000
2000
וכך, אחרי קצת עבודה הצלחנו לעגן את המפה,
05:19
which allows us to put the modern streets on the city,
115
304000
3000
מה שמאפשר לנו לשים את הרחובות המודרניים על העיר,
05:22
and the buildings, and the open spaces,
116
307000
5000
ואת הבניינים, והשטחים הפתוחים,
05:27
so that we can zoom in to where the Collect Pond is.
117
312000
5000
כך שנוכל להתמקד על האזור שבו הייתה ביצת המאגר.
05:32
We can digitize the Collect Pond and the streams,
118
317000
4000
אנו יכולים לעשות דיגיטציה לביצת המאגר ולנחלים,
05:36
and see where they actually are in the geography of the city today.
119
321000
5000
ולראות ממש איפה הם נמצאים בגיאוגרפיה של העיר היום.
05:41
So this is fun for finding where things are
120
326000
3000
אז זה כיף למצוא איפה דברים נמצאים
05:44
relative to the old topography.
121
329000
5000
ביחס לטופוגרפיה הישנה.
05:49
But I had another idea about this map.
122
334000
2000
אבל היה לי רעיון נוסף בקשר למפה הזו.
05:51
If we take away the streets, and if we take away the buildings,
123
336000
3000
אם נסלק את הרחובות, ואם נסלק את הבניינים,
05:54
and if we take away the open spaces,
124
339000
2000
אם נסלק את השטחים הפתוחים,
05:56
then we could take this map.
125
341000
2000
אז נוכל לקחת את המפה הזו.
05:58
If we pull off the 18th century features
126
343000
2000
אם נמחק את המאפיינים של המאה ה-18
06:00
we could drive it back in time.
127
345000
2000
נוכל לקחת אותה בחזרה בזמן.
06:02
We could drive it back to its ecological fundamentals:
128
347000
4000
נוכל לקחת אותה חזרה ליסודות האקולוגיים שלה:
06:06
to the hills, to the streams,
129
351000
2000
לגבעות, לנחלים,
06:08
to the basic hydrology and shoreline, to the beaches,
130
353000
4000
להידרולוגיה הבסיסית וקו המים, והחופים,
06:12
the basic aspects that make the ecological landscape.
131
357000
4000
המאפיינים הבסיסיים שבונים נוף אקולוגי.
06:16
Then, if we added maps like the geology, the bedrock geology,
132
361000
3000
ואם נצרף מפות כמו הגאולוגיה, גאולוגיית הסלע הבסיס,
06:19
and the surface geology, what the glaciers leave,
133
364000
3000
וגאולוגיית פני השטח, מה שהקרחונים משאירים,
06:22
if we make the soil map,
134
367000
2000
ואם נעשה מפת קרקעות,
06:24
with the 17 soil classes,
135
369000
3000
עם 17 סוגי הקרקע,
06:27
that are defined by the National Conservation Service,
136
372000
3000
שמוגדרים על ידי שירות שימור הקרקע הלאומי,
06:30
if we make a digital elevation model
137
375000
2000
אם ניצור מודל גובה דיגיטלי (DEM)
06:32
of the topography that tells us how high the hills were,
138
377000
3000
של הטופוגרפיה שיספר לנו כמה גבוהות היו הגבעות,
06:35
then we can calculate the slopes.
139
380000
3000
נוכל לחשב את שיפועי המדרונות.
06:38
We can calculate the aspect.
140
383000
3000
נוכל לחשב את נקודת המבט.
06:41
We can calculate the winter wind exposure --
141
386000
2000
נוכל לחשב את החשיפה לרוח --
06:43
so, which way the winter winds blow across the landscape.
142
388000
2000
וכך, באיזה כיוון נשבו רוחות החורף לאורך הנוף.
06:45
The white areas on this map are the places protected from the winter winds.
143
390000
5000
האזורים הלבנים במפה הם אזורים מוגנים מרוחות החורף.
06:50
We compiled all the information about where the Native Americans were, the Lenape.
144
395000
3000
צירפנו את כל המידע בנוגע למיקומם של הילידים האמריקאיים, אנשי הלנאפה.
06:53
And we built a probability map about where they might have been.
145
398000
4000
ובנינו מפת הסתברות של היכן הם כנראה היו.
06:57
So, the red areas on this map indicate the places
146
402000
2000
האזורים האדומים במפה מציינים את המקומות האלו
06:59
that are best for human sustainability on Manhattan,
147
404000
2000
שהכי מתאימים לקיום אנושי במנהטן,
07:01
places that are close to water,
148
406000
2000
מקומות שקרובים למקורות מים,
07:03
places that are near the harbor to fish,
149
408000
2000
מקומות שקרובים לנמל לדייג,
07:05
places protected from the winter winds.
150
410000
5000
מקומות שמוגנים מרוחות החורף.
07:10
We know that there was a Lenape settlement
151
415000
2000
אנו יודעים שהיה אתר יישוב של לנאפה
07:12
down here by the Collect Pond.
152
417000
3000
ממש פה ליד ביצת המאגר.
07:15
And we knew that they planted a kind of horticulture,
153
420000
2000
וידענו שהם גידלו סוג של גידול משק,
07:17
that they grew these beautiful gardens of corn, beans, and squash,
154
422000
3000
שהם גידלו גנים יפים של תירס, קטניות ודלועים,
07:20
the "Three Sisters" garden.
155
425000
2000
גן "שלוש האחיות".
07:22
So, we built a model that explains where those fields might have been.
156
427000
4000
וכך, בנינו מודל שחוזה את מקומם של הגנים האלה.
07:26
And the old fields, the successional fields that go.
157
431000
2000
והשדות הישנים, הגידולים ההמשכיים.
07:28
And we might think of these as abandoned.
158
433000
2000
ואולי אנו חושבים עליהם כנטושים.
07:30
But, in fact, they're grassland habitats
159
435000
2000
אבל, למעשה, הם בית גידול של ערבות עשב.
07:32
for grassland birds and plants.
160
437000
2000
עבור ציפורים וצמחים של ערבות עשב.
07:34
And they have become successional shrub lands,
161
439000
3000
והם נהיו אזורים של צמחיה בינונית,
07:37
and these then mix in to a map of all the ecological communities.
162
442000
4000
וכך אלו מתערבבים למפה של כל החברות האקולוגיות.
07:41
And it turns out that Manhattan had 55 different ecosystem types.
163
446000
4000
ומתברר שבמנהטן היו 55 מערכות אקולוגיות שונות.
07:45
You can think of these as neighborhoods,
164
450000
2000
תוכלו לחשוב עליהן כעל שכונות,
07:47
as distinctive as TriBeCa and the Upper East Side and Inwood --
165
452000
5000
מובחנות כמו טרייבקה, ה"אפר איסט סייד", ואינווד.
07:52
that these are the forest and the wetlands
166
457000
2000
ואלו הם היער, ומישורי ההצפה
07:54
and the marine communities, the beaches.
167
459000
3000
והמערכות הימיות, החופים.
07:57
And 55 is a lot. On a per-area basis,
168
462000
3000
55 זה הרבה. ליחידת שטח,
08:00
Manhattan had more ecological communities
169
465000
2000
היו למנהטן יותר חברות אקולוגיות
08:02
per acre than Yosemite does,
170
467000
2000
למטר רבוע משיש ליוסמיטי,
08:04
than Yellowstone, than Amboseli.
171
469000
3000
וילוסטון, ואמבוסלי (קניה).
08:07
It was really an extraordinary landscape
172
472000
2000
זה באמת היה נוף יוצא דופן
08:09
that was capable of supporting an extraordinary biodiversity.
173
474000
4000
שהיה מסוגל לתמוך בגיוון ביולוגי יוצא דופן.
08:13
So, Act II: A Home Reconstructed.
174
478000
4000
ובכן, מערכה שניה: בית משוחזר.
08:17
So, we studied the fish and the frogs and the birds and the bees,
175
482000
4000
וכך, למדנו את הדגים והצפרדעים והציפורים והדבורים,
08:21
the 85 different kinds of fish that were on Manhattan,
176
486000
3000
85 סוגי הדגים השונים שהיו במנהטן,
08:24
the Heath hens, the species that aren't there anymore,
177
489000
4000
תרגנולות הבר, מין שכבר נכחד,
08:28
the beavers on all the streams, the black bears,
178
493000
3000
הבונים שבנחלים, הדובים השחורים,
08:31
and the Native Americans, to study how they used
179
496000
3000
והילידים האמריקאים, כדי ללמוד איך הם השתמשו
08:34
and thought about their landscape.
180
499000
2000
וחשבו על הנוף שבו חיו.
08:36
We wanted to try and map these. And to do that what we did
181
501000
3000
רצינו לנסות ולמפות את כל אלה. ולשם כך מה שעשינו
08:39
was we mapped their habitat needs.
182
504000
2000
היה למפות את צרכי בית הגידול שלהם.
08:41
Where do they get their food?
183
506000
2000
איפה הם משיגים מזון?
08:43
Where do they get their water? Where do they get their shelter?
184
508000
2000
איפה הם משיגים מים? איפה הם מוצאים מחסה?
08:45
Where do they get their reproductive resources?
185
510000
3000
איפה הם משיגים את המשאבים המתחדשים שלהם?
08:48
To an ecologist, the intersection of these is habitat,
186
513000
3000
עבור האקולוג, ההצטלבות של כל אלה היא בית גידול.
08:51
but to most people, the intersection of these is their home.
187
516000
5000
עבור רוב האנשים, ההצטלבות הזו מסמלת את הבית.
08:56
So, we would read in field guides, the standard field guides
188
521000
2000
וכך, קראנו במדריכי שדה, מדריכי שדה סטנדרטיים
08:58
that maybe you have on your shelves,
189
523000
2000
שאולי יש לכם על מדף הספרים שלכם,
09:00
you know, what beavers need is "A slowly meandering stream
190
525000
2000
אתם יודעים, מה שהבונה צריך הוא "נהר נוח ואיטי
09:02
with aspen trees and alders and willows,
191
527000
3000
עם עצי צפצפה ואלמון וערבות,
09:05
near the water." That's the best thing for a beaver.
192
530000
2000
ליד המים." זה הדבר הטוב ביותר לבונה.
09:07
So we just started making a list.
193
532000
2000
אז ממש התחלנו להרכיב רשימה.
09:09
Here is the beaver. And here is the stream,
194
534000
2000
הנה הבונה. והנה הנחל,
09:11
and the aspen and the alder and the willow.
195
536000
2000
עץ הצפצפה והאלמון והערבה.
09:13
As if these were the maps that we would need
196
538000
2000
ואם אלו המפות שאנו צריכים
09:15
to predict where you would find the beaver.
197
540000
2000
כדי לחזות איפה אולי תמצא את הבונה.
09:17
Or the bog turtle, needing wet meadows and insects and sunny places.
198
542000
4000
או הצב, שזקוק לאחו לח, וחרקים ומקום שמשי.
09:21
Or the bobcat, needing rabbits and beavers and den sites.
199
546000
4000
או חתול הבר, שצריך ארנבים ובונים ומאורה.
09:25
And rapidly we started to realize that beavers can be
200
550000
3000
ומהר מאוד הבנו שהבונה יכול להיות
09:28
something that a bobcat needs.
201
553000
3000
משהו שחתול הבר צריך.
09:31
But a beaver also needs things. And that having it
202
556000
2000
אבל בונה גם צריך דברים. והעובדה שיש אותו
09:33
on either side means that we can link it together,
203
558000
2000
משני צידי הטבלה מאפשרת לנו לקשור דברים יחד,
09:35
that we can create the network
204
560000
2000
אנו יכולים ליצור רשת
09:37
of the habitat relationships for these species.
205
562000
3000
של קשרי בתי גידול עבור המינים האלה.
09:40
Moreover, we realized that you can start out
206
565000
2000
ויותר מכך, גילינו שאפשר להתחיל
09:42
as being a beaver specialist,
207
567000
2000
בלהיות מומחה לבונים,
09:44
but you can look up what an aspen needs.
208
569000
2000
אבל אפשר להתחיל לבדוק מה צריך עץ הצפצפה
09:46
An aspen needs fire and dry soils.
209
571000
3000
עץ צפצפה צריך אש ואדמה יבשה.
09:49
And you can look at what a wet meadow needs.
210
574000
3000
ואפשר לבדוק מה אחו לח צריך.
09:52
And it need beavers to create the wetlands,
211
577000
2000
והוא צריך בונים כי ליצור מישור הצפה,
09:54
and maybe some other things.
212
579000
2000
ואולי עוד דברים.
09:56
But you can also talk about sunny places.
213
581000
2000
ואפשר לדבר גם על מקומות שמשיים.
09:58
So, what does a sunny place need? Not habitat per se.
214
583000
3000
אז מה צריך מקום שמשי? לא בית גידול לכשעצמו.
10:01
But what are the conditions that make it possible?
215
586000
2000
אלא מה התנאים שמאפשרים את קיומו?
10:03
Or fire. Or dry soils.
216
588000
3000
או אש. או אדמה יבשה.
10:06
And that you can put these on a grid that's 1,000 columns long
217
591000
3000
ואז אפשר למלא את כל זה בטבלה שיש בה 1000 עמודות
10:09
across the top and 1,000 rows down the other way.
218
594000
3000
ו-1000 שורות כלפי מטה.
10:12
And then we can visualize this data like a network,
219
597000
3000
וניתן להציג גרפית את כל המידע הזה כמו רשת,
10:15
like a social network.
220
600000
2000
כמו רשת חברתית.
10:17
And this is the network of all the habitat relationships
221
602000
2000
וזוהי הרשת של כל קשרי בית הגידול
10:19
of all the plants and animals on Manhattan,
222
604000
2000
של כל הצמחים ובעלי החיים של מנהטן,
10:21
and everything they needed,
223
606000
2000
וכל מה שהם זקוקים לו,
10:23
going back to the geology,
224
608000
2000
החל מהגיאולוגיה,
10:25
going back to time and space at the very core of the web.
225
610000
3000
ועד לזמן והמקום ממש בלב ברשת הזו.
10:28
We call this the Muir Web. And if you zoom in on it it looks like this.
226
613000
3000
אנו קוראים לזה רשת מויר (Muir). ואם נתקרב זה נראה כך.
10:31
Each point is a different species
227
616000
2000
כל נקודה כזו מייצגת מין אחר
10:33
or a different stream or a different soil type.
228
618000
3000
או נחל אחר, או סוג קרקע אחר.
10:36
And those little gray lines are the connections that connect them together.
229
621000
3000
והקווים האפורים הקטנים הם הקשרים שמחברים אותם.
10:39
They are the connections that actually make nature resilient.
230
624000
3000
אלו הם הקשרים שעושים את הטבע עמיד וחזק.
10:42
And the structure of this is what makes nature work,
231
627000
4000
והמבנה של זה הוא מה שמאפשר לטבע לפעול,
10:46
seen with all its parts.
232
631000
2000
ביחד על כל חלקיו.
10:48
We call these Muir Webs after the Scottish-American naturalist
233
633000
3000
אנו קוראים לאלו רשתות מויר על שם איש הטבע הסקוטי אמריקאי
10:51
John Muir, who said, "When we try to pick out anything by itself,
234
636000
3000
ג'ון מויר, שאמר, "כשאנו מנסים לבחור כל דבר רק לעצמו,
10:54
we find that it's bound fast by a thousand invisible cords
235
639000
3000
אנו מוצאים שהוא כרוך באלף חוטים בלתי נראים
10:57
that cannot be broken, to everything in the universe."
236
642000
4000
שלא ניתנים לניתוק, לכל דבר ביקום."
11:01
So then we took the Muir webs and we took them back to the maps.
237
646000
3000
אז כשלקחנו את רשתות מויר והבאנו אותן חזרה למפות.
11:04
So if we wanted to go between 85th and 86th,
238
649000
2000
אם רצינו ללכת בין רח' 85 ו-86,
11:06
and Lex and Third,
239
651000
2000
ורח' לקס ורח' מספר 3,
11:08
maybe there was a stream in that block.
240
653000
2000
אולי היה נחל בבלוק הזה.
11:10
And these would be the kind of trees that might have been there,
241
655000
2000
ואלו סוגי העצים שאולי היו שם.
11:12
and the flowers and the lichens and the mosses,
242
657000
4000
והפרחים, והטחבים והחזזיות,
11:16
the butterflies, the fish in the stream,
243
661000
3000
והפרפרים, והדגים בנחל,
11:19
the birds in the trees.
244
664000
2000
והציפורים והעצים.
11:21
Maybe a timber rattlesnake lived there.
245
666000
2000
אולי עכסן עצים (נחש) חי שם.
11:23
And perhaps a black bear walked by. And maybe Native Americans were there.
246
668000
3000
ואולי דב שחור הלך בסביבה. ואולי ילידים אמריקאים היו שם.
11:26
And then we took this data.
247
671000
2000
ואז לקחנו את המידע הזה.
11:28
You can see this for yourself on our website.
248
673000
2000
אתם יכולים לראות אותו בעצמכם באתר שלנו.
11:30
You can zoom into any block on Manhattan,
249
675000
2000
אתם יכולים להתמקד בכל בלוק במנהטן,
11:32
and see what might have been there 400 years ago.
250
677000
3000
ולראות מה אולי היה שם לפני 400 שנה.
11:35
And we used it to try and reveal a landscape
251
680000
3000
וניסינו להשתמש במידע הזה כדי לחשוף נוף
11:38
here in Act III.
252
683000
2000
כאן במערכה השלישית.
11:40
We used the tools they use in Hollywood
253
685000
2000
השתמשנו באותם הכלים שמשתמשים בהם בהוליווד
11:42
to make these fantastic landscapes that we all see in the movies.
254
687000
3000
כדי ליצור את הנופים הפנטסטיים שכולנו רואים בסרטים.
11:45
And we tried to use it to visualize Third Avenue.
255
690000
3000
וניסינו להשתמש בהם כדי להמחיש את השדרה השלישית בתלת מימד.
11:48
So we would take the landscape and we would build up the topography.
256
693000
4000
אז לקחנו את הנוף ובנינו את הטופוגרפיה כלפי מעלה.
11:52
We'd lay on top of that the soils and the waters, and illuminate the landscape.
257
697000
4000
הנחנו מעל לזה את הקרקעות וגופי המים והארנו את הנוף.
11:56
We would lay on top of that the map of the ecological communities.
258
701000
3000
הנחנו על גבי המפה את החברות האקולוגיות.
11:59
And feed into that the map of the species.
259
704000
3000
והזנו לתוך זה את מפת המינים.
12:02
So that we would actually take a photograph,
260
707000
2000
כך שנוכל ממש לצלם תמונה,
12:04
flying above Times Square, looking toward the Hudson River,
261
709000
2000
בטיסה מעל כיכר טיימס, מביטים מטה לעבר נהר ההדסון,
12:06
waiting for Hudson to come.
262
711000
2000
מחכים להדסון שיגיע.
12:08
Using this technology, we can make these
263
713000
2000
בעזרת הטכנולוגיה הזו, אנו יכולים ליצור
12:10
fantastic georeferenced views.
264
715000
2000
את הנופים המעוגנים המדהימים האלה.
12:12
We can basically take a picture out of any window
265
717000
2000
אנו ממש יכולים לצלם תמונה מכל חלון
12:14
on Manhattan and see what that landscape looked like 400 years ago.
266
719000
3000
במנהטן ולראות איך הנוף נראה משם לפני 400 שנה.
12:17
This is the view from the East River, looking up Murray Hill
267
722000
3000
זה הנוף מהנהר המזרחי, פונה לעבר גבעת מארי
12:20
at where the United Nations is today.
268
725000
3000
איפה שבניין האו"ם יושב היום.
12:23
This is the view looking down the Hudson River,
269
728000
2000
וזה הנוף במבט לעבר מורד נהר ההדסון,
12:25
with Manhattan on the left, and New Jersey out on the right,
270
730000
3000
עם מנהטן משמאל וניו ג'רסי מימין,
12:28
looking out toward the Atlantic Ocean.
271
733000
3000
פונה החוצה לעבר האוקיינוס האטלנטי.
12:31
This is the view over Times Square,
272
736000
2000
זה הנוף מעל לכיכר טיימס,
12:33
with the beaver pond there, looking out toward the east.
273
738000
4000
עם בריכת הבונה שם, פונה החוצה למזרח.
12:37
So we can see the Collect Pond, and Lispenard Marshes back behind.
274
742000
4000
אז אנו יכולים לראות את ביצת המאגר, וביצות ליספנרד מאחוריה.
12:41
We can see the fields that the Native Americans made.
275
746000
3000
אנו יכולים לראות את השדות של הילידים האמריקאיים.
12:44
And we can see this in the geography of the city today.
276
749000
4000
ואנו יכולים לראות את זה בגיאוגרפיה של העיר של ימינו.
12:48
So when you're watching "Law and Order," and the lawyers walk up the steps
277
753000
3000
אז כשאתם רואים "חוק וסדר", ועורכי הדין עולים במדרגות
12:51
they could have walked back down those steps
278
756000
2000
הם יכלו לרדת במדרגות האלו
12:53
of the New York Court House, right into the Collect Pond,
279
758000
2000
של בית המשפט בניו יורק ממש לתוך ביצת המאגר,
12:55
400 years ago.
280
760000
4000
לפני 400 שנה.
12:59
So these images are the work of my friend and colleague,
281
764000
3000
והאיורים האלה הם עבודתו של חברי ועמיתי,
13:02
Mark Boyer, who is here in the audience today.
282
767000
2000
מארק בויאר, שנמצא פה בקהל היום.
13:04
And I'd just like, if you would give him a hand,
283
769000
2000
והייתי רוצה שתתנו לו מחיאות כפיים,
13:06
to call out for his fine work.
284
771000
3000
על עבודתו הנהדרת.
13:09
(Applause)
285
774000
9000
(מחיאות כפיים)
13:18
There is such power in bringing science and visualization together,
286
783000
3000
יש כזו עצמה שחיבור של מדע והדמייה ויזואלית יחד,
13:21
that we can create images like this,
287
786000
2000
בכך שהוא מאפשר לנו ליצור איורים כאלה.
13:23
perhaps looking on either side of a looking glass.
288
788000
3000
אולי בהסכלות משני עברי המראה.
13:26
And even though I've only had a brief time to speak,
289
791000
2000
ואפילו שהיה לי מעט זמן לדבר,
13:28
I hope you appreciate that Mannahatta was a very special place.
290
793000
3000
אני מאוד מקווה שאתם מבינים שמנהטה היה מקום מאוד מיוחד.
13:31
The place that you see here on the left side
291
796000
3000
המקום שאתם רואים פה בצד שמאל
13:34
was interconnected. It was based on this diversity.
292
799000
2000
היה מרושת עם עצמו. הוא התבסס על הגיוון שלו.
13:36
It had this resilience that is what we need in our modern world.
293
801000
5000
הייתה לו את העמידות שאנו צריכים בעולמנו המודרני.
13:41
But I wouldn't have you think that I don't like the place
294
806000
3000
אבל אני לא רוצה שתחשבו שאני לא אוהב את המקום
13:44
on the right, which I quite do. I've come to love the city
295
809000
3000
שמימין, ואני אוהב אותו. למדתי לאהוב את העיר
13:47
and its kind of diversity, and its resilience,
296
812000
2000
וסוג הגיוון שלה, העמידות שלה,
13:49
and its dependence on density and how we're connected together.
297
814000
5000
התלות שלה בצפיפות והדרך שבה אנו מרושתים יחד.
13:54
In fact, that I see them as reflections of each other,
298
819000
4000
למעשה אני רואה את שני המקומות כהשתקפות האחד של השני.
13:58
much as Lewis Carroll did in "Through the Looking Glass."
299
823000
3000
בדומה מאוד ללואיס קרול ב-"מבעד למראה".
14:01
We can compare these two and hold them in our minds at the same time,
300
826000
4000
נוכל להשוות בין שניהם ולשמור אותם במוחנו באותו הזמן,
14:05
that they really are the same place,
301
830000
2000
ולהבין שהם באמת אותו המקום,
14:07
that there is no way that cities can escape from nature.
302
832000
3000
שאין שום דרך שבה הערים יכולות להימלט מן הטבע.
14:10
And I think this is what we're learning about building cities in the future.
303
835000
4000
ואני חושב שזה מה שאנו לומדים על בניית ערים בעתיד.
14:14
So if you'll allow me a brief epilogue, not about the past,
304
839000
3000
אז אם תרשו לי להוסיף אפילוג קצר, לא על העבר,
14:17
but about 400 years from now,
305
842000
2000
אלא על 400 שנה מהיום,
14:19
what we're realizing is that
306
844000
2000
מה שאנו מבינים הוא
14:21
cities are habitats for people,
307
846000
2000
שערים הן בתי גידול לאנשים,
14:23
and need to supply what people need:
308
848000
2000
וצריכות למלא מה שאנשים צריכים:
14:25
a sense of home, food, water, shelter,
309
850000
3000
תחושה של בית, מזון, מים, מחסה,
14:28
reproductive resources, and a sense of meaning.
310
853000
4000
משאבים מתחדשים, ותחושת משמעות.
14:32
This is the particular additional habitat requirement of humanity.
311
857000
3000
זו התוספת הייחודית לדרישות בית הגידול של בני אדם.
14:35
And so many of the talks here at TED are about meaning,
312
860000
3000
וכך הרבה מהרצאות TED נוגעות במשמעות,
14:38
about bringing meaning to our lives
313
863000
2000
ובהבאת משמעות לחיינו
14:40
in all kinds of different ways, through technology,
314
865000
2000
בכל מיני דרכים שונות, דרך טכנולוגיה,
14:42
through art, through science,
315
867000
2000
דרך אמנות, דרך מדע,
14:44
so much so that I think we focus so much on
316
869000
3000
כל כך הרבה שנדמה לי שאנו ממוקדים כל כך
14:47
that side of our lives, that we haven't given enough
317
872000
2000
בצד הזה של חיינו, שלא הקדשנו מספיק מחשבה
14:49
attention to the food and the water and the shelter,
318
874000
3000
ותשומת לב למזון, למים ולמחסה,
14:52
and what we need to raise the kids.
319
877000
3000
ולמה שנדרש כדי לגדל את הילדים.
14:55
So, how can we envision the city of the future?
320
880000
3000
אז, איך אנו יכולים לדמיין את העיר בעתיד?
14:58
Well, what if we go to Madison Square Park,
321
883000
2000
מה אם נלך לפארק כיכר מדיסון,
15:00
and we imagine it without all the cars,
322
885000
3000
ונדמיין אותו בלי כל המכוניות,
15:03
and bicycles instead
323
888000
2000
ואופניים במקומן,
15:05
and large forests, and streams instead of sewers and storm drains?
324
890000
5000
ויערות גדולים, ונחלים במקום ביובים ומרזבים?
15:10
What if we imagined the Upper East Side
325
895000
2000
מה אם נדמיין את האפר איסט סייד
15:12
with green roofs, and streams winding through the city,
326
897000
4000
עם גגות ירוקים, ונחלים שעושים את דרכם בתוך העיר,
15:16
and windmills supplying the power we need?
327
901000
3000
וטורבינות רוח שמספקות את החשמל שאנו צריכים?
15:19
Or if we imagine the New York City metropolitan area,
328
904000
3000
או אם נדמיין את ניו יורק רבתי,
15:22
currently home to 12 million people,
329
907000
2000
כעת מאכלסת 12 מליון בני אדם,
15:24
but 12 million people in the future, perhaps living at the density of Manhattan,
330
909000
4000
אבל 12 מליון בני אדם בעתיד, אולי יגורו בצפיפות של אזור מנהטן,
15:28
in only 36 percent of the area,
331
913000
2000
רק ב-36 אחוזים מהשטח,
15:30
with the areas in between covered by farmland,
332
915000
3000
כשאזורי הביניים יכוסו בשטחים חקלאיים,
15:33
covered by wetlands,
333
918000
2000
במישורי הצפה,
15:35
covered by the marshes we need.
334
920000
2000
בביצות שאנו צריכים.
15:37
This is the kind of future I think we need,
335
922000
3000
זה העתיד שאני חושב שאנו צריכים,
15:40
is a future that has the same diversity
336
925000
3000
זה עתיד שיש לו אותו הגיוון
15:43
and abundance and dynamism of Manhattan,
337
928000
3000
ותפוצה ודינמיות של מנהטן,
15:46
but that learns from the sustainability of the past,
338
931000
3000
אבל לומד מתוך הקיימות של העבר,
15:49
of the ecology, the original ecology, of nature with all its parts.
339
934000
5000
של האקולוגיה, של האקולוגיה המקורית, של הטבע על כל חלקיו.
15:54
Thank you very much.
340
939000
2000
תודה רבה לכם.
15:56
(Applause)
341
941000
7000
(מחיאות כפיים)
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