TEDGlobal 2013
Greg Asner: Ecology from the air
Greg Asner: Ecologia do ar
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Do que são realmente feitas nossas florestas? Do ar, o ecologista Greg Asner usa um espectrômetro e laser de alta potência para mapear a natureza em detalhes caleidoscópicos meticulosos em 3D, o que ele chama de "um sistema de contabilidade de alta tecnologia" de carbono. Nesta palestra fascinante, Asner lança uma mensagem clara: para salvar nossos ecossistemas, precisamos de mais dados, coletados de novas formas.
Greg Asner - Airborne ecologist
Greg Asner’s mapping technology produces detailed, complex pictures of how humans’ activities affect our ecosystems. Full bio
Greg Asner’s mapping technology produces detailed, complex pictures of how humans’ activities affect our ecosystems. Full bio
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00:12
Technology can change our understanding of nature.
0
502
4191
A tecnologia pode mudar
a nossa compreensão da natureza.
a nossa compreensão da natureza.
00:16
Take for example the case of lions.
1
4693
3151
Vejamos, por exemplo, o caso dos leões.
00:19
For centuries, it's been said that female lions
2
7844
2170
Por séculos, foi dito que as leoas
00:22
do all of the hunting out in the open savanna,
3
10014
2729
se ocupam da caça na savana aberta,
00:24
and male lions do nothing until it's time for dinner.
4
12743
3981
e leões machos não fazem nada
até a hora do jantar.
até a hora do jantar.
00:28
You've heard this too, I can tell.
5
16724
3012
Vocês já ouviram isso também, dá para perceber.
Bem, recentemente, eu conduzi
uma campanha de mapeamento aéreo
uma campanha de mapeamento aéreo
00:31
Well recently, I led an airborne mapping campaign
6
19736
2586
00:34
in the Kruger National Park in South Africa.
7
22322
2672
no Parque Nacional Kruger, na África do Sul.
00:36
Our colleagues put GPS tracking collars
8
24994
2592
Nossos colegas colocaram
coleiras de rastreamento GPS
coleiras de rastreamento GPS
00:39
on male and female lions,
9
27586
1597
em leões machos e fêmeas,
00:41
and we mapped their hunting behavior
10
29183
1608
e mapeamos seu comportamento de caça do ar.
00:42
from the air.
11
30791
1448
00:44
The lower left shows a lion sizing up
12
32239
2666
No canto inferior esquerdo, tem um leão avaliando
00:46
a herd of impala for a kill,
13
34905
2012
um rebanho de impalas para o ataque,
00:48
and the right shows what I call
14
36917
1569
e à direita tem o que eu chamo
00:50
the lion viewshed.
15
38486
1863
de campo de visão do leão.
00:52
That's how far the lion can see in all directions
16
40349
2622
Essa é a distância que o leão
pode ver em todas as direções,
pode ver em todas as direções,
00:54
until his or her view is obstructed by vegetation.
17
42971
4175
até que a sua visão seja obstruída pela vegetação.
00:59
And what we found
18
47146
1441
E o que descobrimos
01:00
is that male lions are not the lazy hunters
19
48587
2506
é que os leões machos não são
os caçadores preguiçosos
os caçadores preguiçosos
01:03
we thought them to be.
20
51093
1524
que nós pensávamos que eram.
01:04
They just use a different strategy.
21
52617
2137
Eles só usam uma estratégia diferente.
01:06
Whereas the female lions hunt
22
54754
1752
Enquanto as leoas caçam
01:08
out in the open savanna
23
56506
1132
na savana aberta
01:09
over long distances, usually during the day,
24
57638
2661
por longas distâncias, geralmente durante o dia,
01:12
male lions use an ambush strategy
25
60299
3010
leões machos usam uma estratégia de emboscada
01:15
in dense vegetation, and often at night.
26
63309
3733
na vegetação densa,
e normalmente durante a noite.
e normalmente durante a noite.
01:19
This video shows the actual hunting viewsheds
27
67042
3006
Este vídeo mostra os verdadeiros
campos de visão de caça
campos de visão de caça
01:22
of male lions on the left
28
70048
1865
de leões machos à esquerda,
01:23
and females on the right.
29
71913
1989
e das fêmeas à direita.
01:25
Red and darker colors show more dense vegetation,
30
73902
2556
As cores vermelhas e escuras
mostram vegetação mais densa,
mostram vegetação mais densa,
01:28
and the white are wide open spaces.
31
76458
2115
e o branco são amplos espaços abertos.
01:30
And this is the viewshed right literally at the eye level
32
78573
3100
E este é o campo de visão
literalmente bem ao nível dos olhos
literalmente bem ao nível dos olhos
01:33
of hunting male and female lions.
33
81673
2530
de leões caçadores machos e fêmeas.
01:36
All of a sudden, you get a very clear understanding
34
84203
2329
De repente, tem-se uma compreensão muito clara
01:38
of the very spooky conditions under which
35
86532
2853
das condições bem assustadoras sob as quais
01:41
male lions do their hunting.
36
89385
2080
os leões machos se ocupam da caça.
01:43
I bring up this example to begin,
37
91465
1496
Levanto esse exemplo para começar,
01:44
because it emphasizes how little
we know about nature.
we know about nature.
38
92961
4468
porque ele enfatiza o quão pouco
nós sabemos sobre a natureza.
nós sabemos sobre a natureza.
01:49
There's been a huge amount of work done so far
39
97429
2675
Houve uma enorme quantidade
de trabalho feita até agora
de trabalho feita até agora
01:52
to try to slow down our losses of tropical forests,
40
100104
3628
para tentar desacelerar
nossas perdas de florestas tropicais,
nossas perdas de florestas tropicais,
01:55
and we are losing our forests at a rapid rate,
41
103732
1949
e estamos perdendo nossas florestas
em um ritmo rápido,
em um ritmo rápido,
01:57
as shown in red on the slide.
42
105681
1914
como mostrado em vermelho no slide.
01:59
I find it ironic that we're doing so much,
43
107595
2340
Acho irônico que estejamos fazendo tanto
02:01
yet these areas are fairly unknown to science.
44
109935
3633
e, ainda assim, estas áreas sejam
bastante desconhecidas da ciência.
bastante desconhecidas da ciência.
02:05
So how can we save what we don't understand?
45
113568
2657
Como podemos salvar o que não entendemos?
02:08
Now I'm a global ecologist and an Earth explorer
46
116225
2662
Bem, eu sou um ecologista global
e um explorador da Terra,
e um explorador da Terra,
02:10
with a background in physics and chemistry
47
118887
1691
com formação em física, química,
02:12
and biology and a lot of other boring subjects,
48
120578
3204
biologia e uma série de outros assuntos chatos,
02:15
but above all, I'm obsessed with what we don't know
49
123782
3002
mas, acima de tudo, sou obcecado
com o que não sabemos
com o que não sabemos
02:18
about our planet.
50
126784
1712
sobre o nosso planeta.
02:20
So I created this,
51
128496
1674
Então, eu criei isso,
02:22
the Carnegie Airborne Observatory, or CAO.
52
130170
3277
o Observatório Aéreo Carnegie, ou CAO.
02:25
It may look like a plane with a fancy paint job,
53
133447
2057
Pode parecer um avião
com uma pintura sofisticada,
com uma pintura sofisticada,
02:27
but I packed it with over 1,000 kilos
54
135504
2760
mas eu o enchi com mais de 1.000 quilos
02:30
of high-tech sensors, computers,
55
138264
2436
de sensores de alta tecnologia, computadores,
02:32
and a very motivated staff
56
140700
2211
e uma equipe muito motivada
02:34
of Earth scientists and pilots.
57
142911
2469
de cientistas planetários e pilotos.
02:37
Two of our instruments are very unique:
58
145380
1860
Dois dos nossos instrumentos são muito originais:
02:39
one is called an imaging spectrometer
59
147240
1754
um é chamado espectrômetro de imagem,
02:40
that can actually measure the chemical composition
60
148994
1862
que consegue medir a composição química
02:42
of plants as we fly over them.
61
150856
2929
das plantas à medida que as sobrevoamos.
02:45
Another one is a set of lasers,
62
153785
1926
Outro é um conjunto de lasers,
02:47
very high-powered lasers,
63
155711
1731
lasers muito potentes,
02:49
that fire out of the bottom of the plane,
64
157442
1960
que são disparados da parte inferior do avião,
02:51
sweeping across the ecosystem
65
159402
1872
varrendo o ecossistema
02:53
and measuring it at nearly 500,000 times per second
66
161274
4097
e medindo-o a cerca de
500 mil vezes por segundo
500 mil vezes por segundo
02:57
in high-resolution 3D.
67
165371
2478
em alta resolução 3D.
02:59
Here's an image of the Golden Gate Bridge
68
167849
1984
Eis uma imagem da Ponte Golden Gate,
03:01
in San Francisco, not far from where I live.
69
169833
2172
em São Francisco, não muito
longe de onde eu moro.
longe de onde eu moro.
03:04
Although we flew straight over this bridge,
70
172005
1803
Apesar de termos voado direto sobre esta ponte,
03:05
we imaged it in 3D, captured its color
71
173808
1656
nós a capturamos em 3D, capturamos sua cor
03:07
in just a few seconds.
72
175464
2047
em apenas alguns segundos.
03:09
But the real power of the CAO
73
177511
2095
Mas o verdadeiro poder do CAO
03:11
is its ability to capture the actual building blocks
74
179606
2175
é a sua capacidade de capturar os alicerces
03:13
of ecosystems.
75
181781
1769
dos ecossistemas.
03:15
This is a small town in the Amazon,
76
183550
1699
Esta é uma pequena cidade na Amazônia,
03:17
imaged with the CAO.
77
185249
1615
fotografada com o CAO.
03:18
We can slice through our data
78
186864
1739
Podemos passar pelos nossos dados
03:20
and see, for example, the 3D structure
79
188603
2264
e ver, por exemplo, a estrutura em 3D
03:22
of the vegetation and the buildings,
80
190867
2333
da vegetação e dos edifícios,
03:25
or we can use the chemical information
81
193200
1909
ou podemos usar as informações químicas
03:27
to actually figure out how fast the plants are growing
82
195109
2731
para descobrir a velocidade com que
as plantas estão crescendo
as plantas estão crescendo
03:29
as we fly over them.
83
197840
1343
enquanto as sobrevoamos.
03:31
The hottest pinks are the fastest-growing plants.
84
199183
3486
As áreas em rosa mais forte são
as plantas que crescem mais rápido.
as plantas que crescem mais rápido.
03:34
And we can see biodiversity in ways
85
202669
1917
E podemos ver a biodiversidade de formas
03:36
that you never could have imagined.
86
204586
2159
que vocês nunca poderiam ter imaginado.
03:38
This is what a rainforest might look like
87
206745
1551
É assim que pode parecer uma floresta tropical
03:40
as you fly over it in a hot air balloon.
88
208296
2207
ao sobrevoá-la em um balão de ar quente.
03:42
This is how we see a rainforest,
89
210503
2094
Assim é como nós vemos uma floresta tropical,
03:44
in kaleidoscopic color that tells us
90
212597
2345
em cores caleidoscópicas que nos dizem
03:46
that there are many species living with one another.
91
214942
2942
que há muitas espécies
convivendo umas com as outras.
convivendo umas com as outras.
03:49
But you have to remember that these trees
92
217884
1924
Mas temos que lembrar que essas árvores
03:51
are literally bigger than whales,
93
219808
2296
são, literalmente, maiores do que baleias,
03:54
and what that means is that
they're impossible to understand
they're impossible to understand
94
222104
2912
e isso significa que é impossível entendê-las
03:57
just by walking on the ground below them.
95
225016
2975
apenas andando pelo chão, abaixo delas.
03:59
So our imagery is 3D, it's chemical, it's biological,
96
227991
4638
Assim, as nossas imagens
são 3D, químicas, biológicas,
são 3D, químicas, biológicas,
04:04
and this tells us not only the species
97
232629
1758
e nos mostram não só as espécies
04:06
that are living in the canopy,
98
234387
1884
que estão vivendo nas copas,
04:08
but it tells us a lot of information
99
236271
1920
mas nos dão uma grande
quantidade de informação
quantidade de informação
04:10
about the rest of the species
that occupy the rainforest.
that occupy the rainforest.
100
238191
3576
sobre o resto das espécies
que ocupam a floresta tropical.
que ocupam a floresta tropical.
04:13
Now I created the CAO
101
241767
2131
Bem, eu criei o CAO
04:15
in order to answer questions that have proven
102
243898
2139
a fim de responder perguntas que se mostraram
04:18
extremely challenging to answer
from any other vantage point,
from any other vantage point,
103
246037
3352
extremamente desafiadoras
de qualquer outro ponto de vista,
de qualquer outro ponto de vista,
04:21
such as from the ground, or from satellite sensors.
104
249389
2877
tais como do solo, ou de sensores de satélite.
04:24
I want to share three of those
questions with you today.
questions with you today.
105
252266
3237
Quero compartilhar três dessas
questões com vocês hoje.
questões com vocês hoje.
04:27
The first questions is,
106
255503
1707
A primeira pergunta é:
04:29
how do we manage our carbon reserves
107
257210
1729
como vamos gerenciar
nossas reservas de carbono
nossas reservas de carbono
04:30
in tropical forests?
108
258939
2756
nas florestas tropicais?
04:33
Tropical forests contain a huge
amount of carbon in the trees,
amount of carbon in the trees,
109
261695
3559
As florestas tropicais contêm uma enorme
quantidade de carbono nas árvores,
quantidade de carbono nas árvores,
04:37
and we need to keep that carbon in those forests
110
265254
2414
e precisamos manter o carbono nessas florestas
04:39
if we're going to avoid any further global warming.
111
267668
3414
se quisermos evitar mais aquecimento global.
04:43
Unfortunately, global carbon emissions
112
271082
2226
Infelizmente, as emissões globais de carbono
04:45
from deforestation
113
273308
1763
do desmatamento
04:47
now equals the global transportation sector.
114
275071
3175
agora são equivalentes
às do setor de transporte global.
às do setor de transporte global.
04:50
That's all ships, airplanes, trains
and automobiles combined.
and automobiles combined.
115
278246
4303
São todos os navios, aviões,
trens e automóveis juntos.
trens e automóveis juntos.
04:54
So it's understandable that policy negotiators
116
282549
3091
Portanto, é compreensível
que os negociadores de políticas públicas
que os negociadores de políticas públicas
04:57
have been working hard to reduce deforestation,
117
285640
2488
venham trabalhando arduamente
para reduzir o desmatamento,
para reduzir o desmatamento,
05:00
but they're doing it on landscapes
118
288128
1871
mas eles estão fazendo isso em cenários
05:01
that are hardly known to science.
119
289999
2139
que são pouco conhecidos pela ciência.
05:04
If you don't know where the carbon is exactly,
120
292138
2361
Se não soubermos onde
o carbono está, exatamente,
o carbono está, exatamente,
05:06
in detail, how can you know what you're losing?
121
294499
2852
e detalhadamente, como podemos saber
o que estamos perdendo?
o que estamos perdendo?
05:09
Basically, we need a high-tech accounting system.
122
297351
4057
Basicamente, precisamos de um sistema
de contabilidade de alta tecnologia.
de contabilidade de alta tecnologia.
05:13
With our system, we're able to see the carbon stocks
123
301408
2316
Com nosso sistema, podemos ver
os estoques de carbono
os estoques de carbono
05:15
of tropical forests in utter detail.
124
303724
2798
das florestas tropicais em detalhes absolutos.
05:18
The red shows, obviously,
closed-canopy tropical forest,
closed-canopy tropical forest,
125
306522
2855
Em vermelho, obviamente,
são florestas tropicas de dossel fechado,
são florestas tropicas de dossel fechado,
05:21
and then you see the cookie cutting,
126
309377
2018
e dá para ver o corte em forma de bolo,
05:23
or the cutting of the forest in yellows and greens.
127
311395
3907
ou o corte da floresta em amarelos e verdes.
05:27
It's like cutting a cake except this cake
128
315302
2823
É como cortar um bolo, exceto que este bolo
05:30
is about whale deep.
129
318125
2199
tem a profundidade de uma baleia.
05:32
And yet, we can zoom in and see the forest
130
320324
1968
E, no entanto, pode-se ampliar e ver a floresta
05:34
and the trees at the same time.
131
322292
2013
e as árvores ao mesmo tempo.
05:36
And what's amazing is, even though we flew
132
324305
2202
E o surpreendente é que, apesar de termos voado
05:38
very high above this forest,
133
326507
2277
muito alto, acima dessa floresta,
05:40
later on in analysis, we can go in
134
328784
1903
mais tarde na análise, podemos entrar
05:42
and actually experience the treetrops,
135
330687
2220
e realmente vivenciar as copas das árvores,
05:44
leaf by leaf, branch by branch,
136
332907
2347
folha por folha, galho por galho,
05:47
just as the other species that live in this forest
137
335254
3507
assim como as outras
espécies que vivem nessa floresta
espécies que vivem nessa floresta
05:50
experience it along with the trees themselves.
138
338761
2817
vivenciam-na juntamente
com as próprias árvores.
com as próprias árvores.
05:53
We've been using the technology to explore
139
341578
2166
Temos usado a tecnologia para explorar
05:55
and to actually put out the first carbon geographies
140
343744
2870
e para realmente colocar
as primeiras regiões de carbono
as primeiras regiões de carbono
05:58
in high resolution
141
346614
1614
em alta resolução
06:00
in faraway places like the Amazon Basin
142
348228
2246
em lugares distantes, como a Bacia Amazônica,
06:02
and not-so-faraway places like the United States
143
350474
2287
e lugares não tão distantes,
como os Estados Unidos
como os Estados Unidos
06:04
and Central America.
144
352761
1733
e a América Central.
06:06
What I'm going to do is I'm going to take you
on a high-resolution, first-time tour
on a high-resolution, first-time tour
145
354494
3500
O que vou fazer é que vou levá-los
em um tour inédito, em alta resolução,
em um tour inédito, em alta resolução,
06:09
of the carbon landscapes of Peru and then Panama.
146
357994
3929
do mapeamento de carbono
do Peru e, em seguida, do Panamá.
do Peru e, em seguida, do Panamá.
06:13
The colors are going to be going from red to blue.
147
361923
2762
As cores irão de vermelho ao azul.
06:16
Red is extremely high carbon stocks,
148
364685
1994
O vermelho representa estoques
de carbono extremamente altos,
de carbono extremamente altos,
06:18
your largest cathedral forests you can imagine,
149
366679
2539
as maiores florestas catedrais
que vocês possam imaginar,
que vocês possam imaginar,
06:21
and blue are very low carbon stocks.
150
369218
2242
e o azul são estoques de carbono muito baixos.
06:23
And let me tell you, Peru alone is an amazing place,
151
371460
2434
E deixem-me lhes dizer,
o Peru por si só é um lugar incrível,
o Peru por si só é um lugar incrível,
06:25
totally unknown in terms of its carbon geography
152
373894
2389
totalmente desconhecido em termos
de sua geografia de carbono, até hoje.
de sua geografia de carbono, até hoje.
06:28
until today.
153
376283
1586
Podemos voar a esta área, no norte do Peru,
06:29
We can fly to this area in northern Peru
154
377869
1846
06:31
and see super high carbon stocks in red,
155
379715
2136
e ver estoques de carbono
muito altos, em vermelho,
muito altos, em vermelho,
06:33
and the Amazon River and floodplain
156
381851
1489
e o Rio Amazonas e a planície inundada
06:35
cutting right through it.
157
383340
1745
cortando através dela.
06:37
We can go to an area of utter devastation
158
385085
1898
Podemos ir para uma área
de devastação completa
de devastação completa
06:38
caused by deforestation in blue,
159
386983
1835
causada pelo desmatamento, em azul,
06:40
and the virus of deforestation
spreading out in orange.
spreading out in orange.
160
388818
3442
e o vírus do desmatamento
espalhando-se, em laranja.
espalhando-se, em laranja.
06:44
We can also fly to the southern Andes
161
392260
2684
Também podemos voar para o sul dos Andes
06:46
to see the tree line and see exactly how
162
394944
1850
para ver a linha das árvores e ver exatamente
06:48
the carbon geography ends
163
396794
1916
como as geografia de carbono termina,
06:50
as we go up into the mountain system.
164
398710
2706
à medida que subimos a cadeia de montanhas.
06:53
And we can go to the biggest swamp
in the western Amazon.
in the western Amazon.
165
401416
2905
E podemos ir ao maior pântano
no oeste da Amazônia.
no oeste da Amazônia.
06:56
It's a watery dreamworld
166
404321
1373
É um mundo de sonhos aquáticos
06:57
akin to Jim Cameron's "Avatar."
167
405694
2346
semelhante ao "Avatar", de Jim Cameron.
07:00
We can go to one of the smallest tropical countries,
168
408040
3304
Podemos ir a um dos menores países tropicais,
07:03
Panama, and see also a huge range
169
411344
2357
o Panamá, e ver também uma enorme gama
07:05
of carbon variation,
170
413701
1562
de variação de carbono,
07:07
from high in red to low in blue.
171
415263
2001
de alto, em vermelho, ao baixo, em azul.
07:09
Unfortunately, most of the carbon
is lost in the lowlands,
is lost in the lowlands,
172
417264
2932
Infelizmente, a maior parte do carbono
é perdida nas terras baixas,
é perdida nas terras baixas,
07:12
but what you see that's left,
173
420196
1546
mas o que dá para ver que resta,
07:13
in terms of high carbon stocks in greens and reds,
174
421742
2733
em termos de reservas de carbono
em verdes e vermelhos,
em verdes e vermelhos,
07:16
is the stuff that's up in the mountains.
175
424475
2114
é o que está no alto das montanhas.
07:18
One interesting exception to this
176
426589
2358
Uma exceção interessante
07:20
is right in the middle of your screen.
177
428947
1616
está bem no meio da tela.
07:22
You're seeing the buffer zone
around the Panama Canal.
around the Panama Canal.
178
430563
2644
Dá para ver a zona de reserva
em torno do Canal do Panamá.
em torno do Canal do Panamá.
07:25
That's in the reds and yellows.
179
433207
1913
Está nos vermelhos e amarelos.
07:27
The canal authorities are using force
180
435120
1740
As autoridades do canal estão usando força
07:28
to protect their watershed and global commerce.
181
436860
3115
para proteger sua bacia
hidrográfica e comércio global.
hidrográfica e comércio global.
07:31
This kind of carbon mapping
182
439975
1490
Este tipo de mapeamento de carbono
07:33
has transformed conservation
183
441465
1918
transformou os esforços de conservação
07:35
and resource policy development.
184
443383
1596
e o desenvolvimento de políticas de recursos.
07:36
It's really advancing our ability to save forests
185
444979
2360
Está mesmo melhorando
nossa capacidade de salvar florestas
nossa capacidade de salvar florestas
07:39
and to curb climate change.
186
447339
2375
e refrear a mudança climática.
07:41
My second question: How do we
prepare for climate change
prepare for climate change
187
449714
3431
A minha segunda pergunta: como nos
preparamos para a mudança climática
preparamos para a mudança climática
07:45
in a place like the Amazon rainforest?
188
453145
2146
em um lugar como a Floresta Amazônica?
07:47
Let me tell you, I spend a lot of time
189
455291
1653
Vou lhes dizer, eu passo muito tempo
07:48
in these places, and we're seeing
the climate changing already.
the climate changing already.
190
456944
3225
nestes lugares, e estamos vendo
que o clima já está mudando.
que o clima já está mudando.
07:52
Temperatures are increasing,
191
460169
1612
As temperaturas estão aumentando,
07:53
and what's really happening is
we're getting a lot of droughts,
we're getting a lot of droughts,
192
461781
2632
e o que realmente acontece é
que estamos tendo muitas secas,
que estamos tendo muitas secas,
07:56
recurring droughts.
193
464413
1657
secas recorrentes.
07:58
The 2010 mega-drought is shown here
194
466070
1817
Aqui está a mega seca de 2010,
07:59
with red showing an area
about the size of Western Europe.
about the size of Western Europe.
195
467887
3450
em vermelho, mostrando uma área
de cerca do tamanho da Europa Ocidental.
de cerca do tamanho da Europa Ocidental.
08:03
The Amazon was so dry in 2010
196
471337
2262
A Amazônia estava tão seca em 2010,
08:05
that even the main stem of the Amazon river itself
197
473599
2402
que até o principal leito do próprio Rio Amazonas
08:08
dried up partially, as you see in the photo
198
476001
2134
secou parcialmente, como se vê na foto,
08:10
in the lower portion of the slide.
199
478150
3406
na parte de baixo do slide.
08:13
What we found is that in very remote areas,
200
481556
3170
Descobrimos que em áreas muito remotas,
08:16
these droughts are having a big negative impact
201
484726
2746
essas secas estão tendo
um grande impacto negativo
um grande impacto negativo
08:19
on tropical forests.
202
487472
1588
nas florestas tropicais.
08:21
For example, these are all of the dead trees in red
203
489060
2720
Por exemplo, em vermelho
são todas as árvores mortas
são todas as árvores mortas
08:23
that suffered mortality following the 2010 drought.
204
491780
3061
que sofreram mortalidade
em consequência da seca de 2010.
em consequência da seca de 2010.
08:26
This area happens to be on the border
205
494841
1877
Essa área está na fronteira
08:28
of Peru and Brazil,
206
496718
1399
entre o Peru e o Brasil,
08:30
totally unexplored,
207
498117
1536
totalmente inexplorada,
08:31
almost totally unknown scientifically.
208
499653
2803
quase totalmente desconhecida cientificamente.
08:34
So what we think, as Earth scientists,
209
502456
2466
Então, o que pensamos, como cientistas planetários,
08:36
is species are going to have to migrate
210
504922
1959
é que as espécies vão ter de migrar
08:38
with climate change from the east in Brazil
211
506881
2792
com a mudança climática, do leste do Brasil
08:41
all the way west into the Andes
212
509673
2064
até o outro lado, a oeste no Andes,
08:43
and up into the mountains
213
511737
1473
e subir as montanhas
08:45
in order to minimize their
exposure to climate change.
exposure to climate change.
214
513210
3536
a fim de minimizar sua
exposição à mudança climática.
exposição à mudança climática.
08:48
One of the problems with this is that humans
215
516746
2008
Um dos problemas com isso
é que os seres humanos
é que os seres humanos
08:50
are taking apart the western Amazon as we speak.
216
518754
3025
estão destruindo a Amazônia
ocidental neste exato momento.
ocidental neste exato momento.
08:53
Look at this 100-square-kilometer gash
217
521779
2109
Vejam este talho de 100 quilômetros quadrados
08:55
in the forest created by gold miners.
218
523888
2902
na floresta, criado por garimpeiros.
08:58
You see the forest in green in 3D,
219
526790
2278
Dá para ver a floresta em verde, em 3D,
09:01
and you see the effects of gold mining
220
529068
1834
e dá para ver os efeitos da mineração de ouro
09:02
down below the soil surface.
221
530902
2539
abaixo da superfície do solo.
09:05
Species have nowhere to migrate
in a system like this, obviously.
in a system like this, obviously.
222
533441
4459
As espécies não têm para onde migrar
em um sistema como este, obviamente.
em um sistema como este, obviamente.
09:09
If you haven't been to the Amazon, you should go.
223
537900
2652
Se vocês nunca foram
para a Amazônia, deveriam ir.
para a Amazônia, deveriam ir.
09:12
It's an amazing experience every time,
224
540552
2038
É uma experiência incrível toda vez,
09:14
no matter where you go.
225
542590
1543
não importa onde vocês forem.
09:16
You're going to probably see it this way, on a river.
226
544133
3396
Vocês provavelmente a verão
desta forma, em um rio.
desta forma, em um rio.
09:19
But what happens is a lot of times
227
547529
1764
Mas o que acontece é que, geralmente,
09:21
the rivers hide what's really going on
228
549293
1852
os rios escondem o que
realmente está acontecendo
realmente está acontecendo
09:23
back in the forest itself.
229
551145
2765
por detrás da própria floresta.
09:25
We flew over this same river,
230
553910
1714
Sobrevoamos este mesmo rio,
09:27
imaged the system in 3D.
231
555624
1840
escaneamos o sistema em 3D.
09:29
The forest is on the left.
232
557464
1816
A floresta esta à esquerda.
09:31
And then we can digitally remove the forest
233
559280
1986
E podemos remover a floresta digitalmente
09:33
and see what's going on below the canopy.
234
561266
2459
e ver o que está acontecendo abaixo da copa.
09:35
And in this case, we found gold mining activity,
235
563725
2450
E, neste caso, encontramos atividade
de mineração de ouro, toda ilegal,
de mineração de ouro, toda ilegal,
09:38
all of it illegal,
236
566175
1237
09:39
set back away from the river's edge,
237
567412
2196
afastadas da margem do rio,
09:41
as you'll see in those strange pockmarks
238
569608
1904
como dá para ver nessas manchas estranhas
09:43
coming up on your screen on the right.
239
571512
2027
aparecendo na tela, à direita.
09:45
Don't worry, we're working with the authorities
240
573539
2329
Não se preocupem, estamos
trabalhando com as autoridades
trabalhando com as autoridades
09:47
to deal with this and many, many other problems
241
575868
2451
para lidar com isso e muitos
outros problemas na região.
outros problemas na região.
09:50
in the region.
242
578319
2610
09:52
So in order to put together a conservation plan
243
580929
3055
Portanto, a fim de montar
um plano de conservação
um plano de conservação
09:55
for these unique, important corridors
244
583984
1740
para estes corredores singulares e importantes,
09:57
like the western Amazon
and the Andes Amazon corridor,
and the Andes Amazon corridor,
245
585724
2987
como o corredor do oeste da Amazônia
e o da Amazônia dos Andes,
e o da Amazônia dos Andes,
10:00
we have to start making
246
588711
2164
temos que começar a fazer
10:02
geographically explicit plans now.
247
590875
2406
planos geograficamente explícitos agora.
10:05
How do we do that if we don't know
the geography of biodiversity in the region,
the geography of biodiversity in the region,
248
593283
3975
Como vamos fazer isso se não conhecemos
a geografia da biodiversidade na região,
a geografia da biodiversidade na região,
10:09
if it's so unknown to science?
249
597258
1695
se é tão desconhecida pela ciência?
10:10
So what we've been doing is using
250
598953
1864
Então, o que estamos fazendo é usar
10:12
the laser-guided spectroscopy from the CAO
251
600817
2973
a espectroscopia guiada por laser do CAO
10:15
to map for the first time the biodiversity
252
603790
2224
para mapear pela primeira vez a biodiversidade
10:18
of the Amazon rainforest.
253
606014
1579
da floresta amazônica.
10:19
Here you see actual data showing
different species in different colors.
different species in different colors.
254
607593
3537
Eis aqui dados reais, mostrando
diferentes espécies, em cores diferentes.
diferentes espécies, em cores diferentes.
10:23
Reds are one type of species, blues are another,
255
611130
2140
Em vermelho, um tipo de espécie, em azul, outra,
10:25
and greens are yet another.
256
613270
2345
e em verde, outra.
10:27
And when we take this together and scale up
257
615615
2163
E quando juntamos tudo e ampliamos
10:29
to the regional level,
258
617778
1884
ao nível regional,
10:31
we get a completely new geography
259
619662
2569
vemos uma geografia completamente nova
10:34
of biodiversity unknown prior to this work.
260
622231
4388
de biodiversidade desconhecida,
até este trabalho.
até este trabalho.
10:38
This tells us where the big biodiversity changes
261
626619
2148
Isso nos diz onde as grandes
mudanças da biodiversidade
mudanças da biodiversidade
10:40
occur from habitat to habitat,
262
628767
2014
ocorrem de habitat para habitat,
10:42
and that's really important because it tells us
263
630781
2183
e é muito importante porque nos mostra
10:44
a lot about where species may migrate to
264
632964
2895
para onde as espécies podem migrar
10:47
and migrate from as the climate shifts.
265
635859
2883
e de onde elas podem vir
com as mudanças climáticas.
com as mudanças climáticas.
10:50
And this is the pivotal information that's needed
266
638742
3222
E esta é a informação
crucial e necessária
crucial e necessária
10:53
by decision makers to develop protected areas
267
641964
3508
aos responsáveis pelas decisões
no desenvolvimento de áreas protegidas,
no desenvolvimento de áreas protegidas,
10:57
in the context of their regional development plans.
268
645472
3419
no âmbito dos seus planos
de desenvolvimentos regionais.
de desenvolvimentos regionais.
11:00
And third and final question is,
269
648891
1897
E a terceira e última questão é:
11:02
how do we manage biodiversity on a planet
270
650788
2108
como vamos gerenciar
a biodiversidade em um planeta
a biodiversidade em um planeta
11:04
of protected ecosystems?
271
652896
1978
de ecossistemas protegidos?
11:06
The example I started out
with about lions hunting,
with about lions hunting,
272
654874
2751
O exemplo com que comecei
sobre leões caçando
sobre leões caçando
11:09
that was a study we did
273
657625
1855
foi um estudo que fizemos
11:11
behind the fence line of a protected area
274
659480
1992
por detrás da cerca
de uma área protegida na África do Sul.
de uma área protegida na África do Sul.
11:13
in South Africa.
275
661472
1732
11:15
And the truth is, much of Africa's nature
276
663204
1998
E a verdade é que muito da natureza da África
11:17
is going to persist into the future
277
665202
1915
vai continuar existindo, no futuro,
11:19
in protected areas like I show in blue on the screen.
278
667117
3246
em áreas protegidas,
como mostradas em azul na tela.
como mostradas em azul na tela.
11:22
This puts incredible pressure and responsibility
279
670363
2476
Isso coloca uma pressão
e responsabilidade incríveis
e responsabilidade incríveis
11:24
on park management.
280
672839
1619
no gerenciamento do parque.
11:26
They need to do and make decisions
281
674458
2617
Eles precisam fazer e tomar decisões
11:29
that will benefit all of the species
that they're protecting.
that they're protecting.
282
677075
3291
que vão beneficiar todas as espécies
que eles estão protegendo.
que eles estão protegendo.
11:32
Some of their decisions have really big impacts.
283
680366
3069
Algumas de suas decisões
têm impactos realmente grandes.
têm impactos realmente grandes.
11:35
For example, how much and where
284
683435
2076
Por exemplo, quanto e onde
11:37
to use fire as a management tool?
285
685511
2640
usar o fogo como ferramenta de gestão?
11:40
Or, how to deal with a large species like elephants,
286
688151
3225
Ou, como lidar com uma
espécie grande, como os elefantes,
espécie grande, como os elefantes,
11:43
which may, if their populations get too large,
287
691376
2453
que podem, se sua população crescer demais,
11:45
have a negative impact on the ecosystem
288
693829
2047
ter um impacto negativo no ecossistema
11:47
and on other species.
289
695876
1602
e em outras espécies?
11:49
And let me tell you, these types of dynamics
290
697478
2493
E deixem-me lhes dizer, esses tipos de dinâmica
11:51
really play out on the landscape.
291
699971
1948
realmente acontecem no meio ambiente.
11:53
In the foreground is an area with lots of fire
292
701919
2461
Em primeiro plano está uma área com muito fogo
11:56
and lots of elephants:
293
704380
1267
e muitos elefantes:
11:57
wide open savanna in blue, and just a few trees.
294
705647
3676
a savana aberta, em azul,
e apenas algumas árvores.
e apenas algumas árvores.
12:01
As we cross this fence line, now we're getting
295
709323
2181
Cruzando essa cerca, agora estamos chegando
12:03
into an area that has had protection from fire
296
711504
2324
em uma área que foi protegida contra incêndio
12:05
and zero elephants:
297
713828
1857
e zero elefantes:
12:07
dense vegetation, a radically different ecosystem.
298
715685
4158
vegetação densa, um ecossistema
radicalmente diferente.
radicalmente diferente.
12:11
And in a place like Kruger,
299
719843
2390
E em um lugar como Kruger,
12:14
the soaring elephant densities
300
722233
1741
a densidade crescente de elefantes
12:15
are a real problem.
301
723974
1743
é um problema real.
12:17
I know it's a sensitive issue for many of you,
302
725717
2364
Sei que essa é uma questão delicada
para muitos de vocês,
para muitos de vocês,
12:20
and there are no easy answers with this.
303
728081
2660
e não há respostas fáceis para ela.
12:22
But what's good is that
the technology we've developed
the technology we've developed
304
730741
2316
Mas o bom é que a tecnologia
que nós desenvolvemos
que nós desenvolvemos
12:25
and we're working with in South Africa, for example,
305
733057
2472
e com que estamos trabalhando
na África do Sul, por exemplo,
na África do Sul, por exemplo,
12:27
is allowing us to map every
single tree in the savanna,
single tree in the savanna,
306
735529
3356
permite-nos mapear cada
uma das árvores na savana,
uma das árvores na savana,
12:30
and then through repeat flights
307
738885
1569
e, em seguida, por meio de vários voos,
12:32
we're able to see which trees
308
740454
1746
conseguimos ver quais árvores
12:34
are being pushed over by elephants,
309
742200
2030
estão sendo empurradas pelos elefantes,
12:36
in the red as you see on the screen,
and how much that's happening
and how much that's happening
310
744230
3258
em vermelho, como dá para ver na tela,
e o quanto isso está acontecendo
e o quanto isso está acontecendo
12:39
in different types of landscapes in the savanna.
311
747488
2537
em diferentes tipos de panoramas na savana.
12:42
That's giving park managers
312
750025
1641
Isso está dando aos gerentes dos parques
12:43
a very first opportunity to use
313
751666
2363
a primeira oportunidade de usar
12:46
tactical management strategies
that are more nuanced
that are more nuanced
314
754029
3342
estratégias táticas de gestão que são mais sutis
12:49
and don't lead to those extremes
that I just showed you.
that I just showed you.
315
757371
3822
e não resultam naqueles extremos
que acabei de lhes mostrar.
que acabei de lhes mostrar.
12:54
So really, the way we're looking
316
762282
2623
Então, realmente, a maneira
pela qual estamos encarando
pela qual estamos encarando
12:56
at protected areas nowadays
317
764905
2041
as áreas protegidas, hoje em dia,
12:58
is to think of it as tending to a circle of life,
318
766946
2888
é pensar nelas com cuidando
do círculo da vida,
do círculo da vida,
13:01
where we have fire management,
319
769834
2048
onde temos a gestão do fogo,
13:03
elephant management, those impacts on
the structure of the ecosystem,
the structure of the ecosystem,
320
771882
4134
gestão de elefantes, dos impactos sobre
a estrutura do ecossistema,
a estrutura do ecossistema,
13:08
and then those impacts
321
776016
1990
e, em seguida, esses impactos
13:10
affecting everything from insects
322
778006
2306
afetando tudo, desde insetos
13:12
up to apex predators like lions.
323
780312
2800
até predadores de ponta, como leões.
13:15
Going forward, I plan to greatly expand
324
783112
1765
Daqui para frente, pretendo expandir
13:16
the airborne observatory.
325
784877
1728
o observatório aéreo.
13:18
I'm hoping to actually put the technology into orbit
326
786605
2167
Espero conseguir colocar a tecnologia em órbita
13:20
so we can manage the entire planet
327
788772
1683
para que possamos gerenciar o planeta inteiro
13:22
with technologies like this.
328
790455
1733
com tecnologias como esta.
13:24
Until then, you're going to find me flying
329
792188
1849
Até lá, vocês me encontrarão voando
13:26
in some remote place that you've never heard of.
330
794037
2503
em algum lugar remoto
de que vocês nunca ouviram falar.
de que vocês nunca ouviram falar.
13:28
I just want to end by saying that technology is
331
796540
2542
Eu gostaria de terminar
dizendo que a tecnologia é
dizendo que a tecnologia é
13:31
absolutely critical to managing our planet,
332
799082
3739
absolutamente fundamental
para gerenciar nosso planeta,
para gerenciar nosso planeta,
13:34
but even more important is the understanding
333
802821
2099
mas ainda mais importante é a compreensão
13:36
and wisdom to apply it.
334
804920
1732
e a sabedoria para aplicá-la.
13:38
Thank you.
335
806652
2099
Obrigado.
(Aplausos)
13:40
(Applause)
336
808751
4077
ABOUT THE SPEAKER
Greg Asner - Airborne ecologistGreg Asner’s mapping technology produces detailed, complex pictures of how humans’ activities affect our ecosystems.
Why you should listen
The remote sensing techniques developed by Greg Asner and his team are viewed as among the most advanced in the world for exploring Earth’s changing ecosystems in unprecedented detail and richness. Using airborne and satellite technologies such as laser scanning and hyperspectral imaging, combined with field work and computer modeling, Asner measures and qualifies humans’ impact on regions from the American Southwest to the Brazilian Amazon.
“We’re able to see, if you will, the forest and the trees at the same time,” Asner says. “We’re able to now understand an image, map and measure huge expanses of the environment while maintaining the detail. Not just the spatial resolution, but the biological resolution—the actual organisms that live in these places.” For Asner, who is on the faculty at the Carnegie Institution and Stanford and leads the Carnegie Airborne Observatory project, this is science with a mission: to influence climate change treaties and save the forests he studies.
Greg Asner | Speaker | TED.com