TEDGlobal 2009
Eric Sanderson: New York -- before the City
Eric Sanderson compõe um retrato de Nova York -- antes da cidade
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Quatrocentos anos após a descoberta do porto de Nova York pelo explorador inglês Henry Hudson, Eric Sanderson explica como ele criou um mapa tridimensional de Mannahatta -- detalhado até o nível dos quarteirões -- com sua fascinante ecologia de morros, rios e fauna antes da criação da cidade, quando a Times Square era um banhado e não havia serviço de entregas.
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
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The substance of things unseen.
0
0
3000
A substância de coisas nunca vistas.
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Cities, past and future.
1
3000
3000
Cidades, passado e futuro.
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In Oxford, perhaps we can use Lewis Carroll
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6000
4000
Em Oxford, talvez nós possamos citar Lewis Carroll
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and look in the looking glass that is New York City
3
10000
3000
e olhar através do espelho que é a cidade de Nova York
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to try and see our true selves,
4
13000
3000
para descobrir quem somos de verdade,
00:31
or perhaps pass through to another world.
5
16000
3000
ou talvez atravessar para um outro mundo.
00:34
Or, in the words of F. Scott Fitzgerald,
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19000
3000
Ou, nas palavras de F. Scott Fitzgerald,
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"As the moon rose higher,
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22000
2000
"Quando a lua se levantou mais alta,
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the inessential houses began to melt away
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24000
3000
as casas sem essência começaram a se desintegrar
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until gradually I became aware of the old island
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27000
2000
até que eu gradualmente me dei conta da velha ilha
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here that once flowered for Dutch sailors' eyes,
10
29000
3000
que outrora se abriu em flor para os marinheiros holandeses
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a fresh green breast of the new world."
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32000
3000
-- um fresco, verde seio do novo mundo."
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My colleagues and I have been working for 10 years
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35000
2000
Meus colegas e eu trabalhamos por dez anos
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to rediscover this lost world
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37000
3000
para redescobrir esse mundo perdido
00:55
in a project we call The Mannahatta Project.
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40000
3000
num projeto que nós batizamos de Projeto Mannahatta.
00:58
We're trying to discover what Henry Hudson would have seen
15
43000
2000
Nós tentamos descobrir o que Henry Hudson teria visto
01:00
on the afternoon of September 12th, 1609,
16
45000
3000
na tarde do dia 12 de setembro de 1609
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when he sailed into New York harbor.
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48000
3000
quando ele ancorou no porto de Nova York.
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And I'd like to tell you the story in three acts,
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51000
2000
E eu gostaria de lhes contar essa história em três atos.
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and if I have time still, an epilogue.
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53000
3000
E se eu ainda tiver tempo, um epílogo.
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So, Act I: A Map Found.
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56000
2000
Então, Ato I: Um Mapa Encontrado.
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So, I didn't grow up in New York.
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58000
2000
Eu não cresci em Nova York.
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I grew up out west in the Sierra Nevada Mountains, like you see here,
22
60000
3000
Eu cresci a oeste da Serra Nevada, que vocês vêem aqui,
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in the Red Rock Canyon.
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63000
2000
no Red Rock Canyon.
01:20
And from these early experiences as a child
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65000
2000
Dessas primeiras experiências de criança
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I learned to love landscapes.
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67000
2000
Eu aprendi a apreciar paisagens.
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And so when it became time for me to do my graduate studies,
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69000
2000
Então quando eu fui fazer a minha pós-graduação
01:26
I studied this emerging field of landscape ecology.
27
71000
4000
Eu entrei nesta nova área de estudo, ecologia da paisagem.
01:30
Landscape ecology concerns itself
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75000
2000
A ecologia da paisagem estuda
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with how the stream and the meadow and the forest and the cliffs
29
77000
4000
como o córrego e o prado e a floresta e os rochedos
01:36
make habitats for plants and animals.
30
81000
2000
produzem habitat para plantas e animais.
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This experience and this training
31
83000
2000
Essa experiência e esse treinamento
01:40
lead me to get a wonderful job with the Wildlife Conservation Society,
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85000
3000
me levaram a um emprego fantástico na Sociedade de Conservação da Fauna
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which works to save wildlife and wild places all over the world.
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88000
3000
que trabalha para proteger a fauna e os ambientes selvagens em todo o mundo.
01:46
And over the last decade,
34
91000
2000
Na última década
01:48
I traveled to over 40 countries
35
93000
2000
Eu viajei para mais de 40 países
01:50
to see jaguars and bears and elephants
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95000
2000
para estudar onças e ursos e elefantes
01:52
and tigers and rhinos.
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97000
2000
tigres e rinocerontes.
01:54
But every time I would return from my trips I'd return back to New York City.
38
99000
3000
Mas toda vez, no retorno dessas viagens, eu voltava a Nova York.
01:57
And on my weekends I would go up, just like all the other tourists,
39
102000
3000
E nos fins de semana eu subia, como todos os outros turistas
02:00
to the top of the Empire State Building,
40
105000
2000
ao topo do Empire State Building
02:02
and I'd look down on this landscape, on these ecosystems,
41
107000
3000
e olhava para baixo, aquela paisagem, os ecossistemas,
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and I'd wonder, "How does this landscape
42
110000
2000
e me perguntava, "Como essa paisagem
02:07
work to make habitat for plants and animals?
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112000
2000
produz habitat para plantas e animais?
02:09
How does it work to make habitat for animals like me?"
44
114000
4000
Como essa paisagem produz habitat para animais como eu?"
02:13
I'd go to Times Square and I'd look at the amazing ladies on the wall,
45
118000
4000
Eu ia à Times Square e olhava aquelas mulheres fabulosas nos outdoors
02:17
and wonder why nobody is looking at the historical figures just behind them.
46
122000
5000
e me perguntava por que ninguém olha para as figuras históricas atrás delas.
02:22
I'd go to Central Park and see the rolling topography of Central Park
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127000
3000
Eu ia ao Central Park e via a topografia ondulante do Central Park
02:25
come up against the abrupt and sheer
48
130000
2000
ir de encontro à topografia abrupta e angulosa
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topography of midtown Manhattan.
49
132000
4000
da região central de Manhattan.
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I started reading about the history and the geography in New York City.
50
136000
3000
Eu comecei a ler sobre a história e geografia da cidade de Nova York.
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I read that New York City was the first mega-city,
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139000
2000
Eu li que foi a primeira megacidade,
02:36
a city of 10 million people or more, in 1950.
52
141000
4000
uma cidade com 10 milhões de habitantes, em 1950.
02:40
I started seeing paintings like this.
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145000
2000
Eu comecei a ver pinturas como essa.
02:42
For those of you who are from New York,
54
147000
2000
Para vocês que são de Nova York,
02:44
this is 125th street under the West Side Highway.
55
149000
3000
Essa é a Rua 125 debaixo da Rodovia West Side.
02:47
(Laughter)
56
152000
2000
(risos)
02:49
It was once a beach. And this painting
57
154000
2000
Aquilo era uma praia. E essa pintura
02:51
has John James Audubon, the painter, sitting on the rock.
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156000
3000
mostra John James Audubon, o pintor, sentado numa pedra
02:54
And it's looking up on the wooded heights of Washington Heights
59
159000
2000
olhando os bosques na região alta de Washington Heights,
02:56
to Jeffrey's Hook, where the George Washington Bridge goes across today.
60
161000
4000
até Jeffrey's Hook, onde hoje passa a Ponte George Washington.
03:00
Or this painting, from the 1740s, from Greenwich Village.
61
165000
3000
Ou esse retrato, de cerca de 1740, da Greenwich Village.
03:03
Those are two students at King's College -- later Columbia University --
62
168000
3000
Esses são dois estudantes do King's College -- atual Universidade de Columbia --
03:06
sitting on a hill, overlooking a valley.
63
171000
3000
sentados numa colina, olhando para um vale.
03:09
And so I'd go down to Greenwich Village and I'd look for this hill,
64
174000
3000
E então eu descia para a Greenwich Village e procurava essa colina.
03:12
and I couldn't find it. And I couldn't find that palm tree.
65
177000
3000
E não conseguia encontrá-la. E eu não consegui encontrar aquela palmeira.
03:15
What's that palm tree doing there?
66
180000
2000
O que é que aquela palmeira está fazendo ali?
03:17
(Laughter)
67
182000
1000
(risos)
03:18
So, it was in the course of these investigations that I ran into a map.
68
183000
3000
E assim, no decorrer dessa pesquisa, eu me deparei com um mapa.
03:21
And it's this map you see here.
69
186000
2000
É esse mapa que vocês vêem aqui.
03:23
It's held in a geographic information system
70
188000
2000
Ele foi incorporado num sistema de informação geográfica (GIS)
03:25
which allows me to zoom in.
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190000
2000
que me permite aproximar a imagem.
03:27
This map isn't from Hudson's time, but from the American Revolution,
72
192000
3000
Esse mapa não é da época de Hudson, mas da Guerra da Independência,
03:30
170 years later, made by British military cartographers
73
195000
4000
170 anos depois, criado por cartógrafos militares britânicos
03:34
during the occupation of New York City.
74
199000
2000
durante a ocupação da cidade de Nova York.
03:36
And it's a remarkable map. It's in the National Archives here in Kew.
75
201000
4000
É um mapa extraordinário. Ele está nos Arquivos Nacionais aqui em Kew.
03:40
And it's 10 feet long and three and a half feet wide.
76
205000
2000
Tem 3 metros de comprimento e mais de 1 metro de largura.
03:42
And if I zoom in to lower Manhattan
77
207000
3000
Se eu der um zoom na região do baixo Manhattan
03:45
you can see the extent of New York City as it was,
78
210000
2000
vocês podem ver qual era a extensão da cidade de Nova York
03:47
right at the end of the American Revolution.
79
212000
2000
no final da Guerra da Independência.
03:49
Here's Bowling Green. And here's Broadway.
80
214000
3000
Aqui está o Bowling Green. Aqui está a Broadway.
03:52
And this is City Hall Park.
81
217000
2000
E esse é o Parque da Prefeitura.
03:54
So the city basically extended to City Hall Park.
82
219000
3000
A cidade basicamente se estendia até o Parque da Prefeitura.
03:57
And just beyond it you can see features
83
222000
2000
Um pouco adiante vocês podem ver elementos
03:59
that have vanished, things that have disappeared.
84
224000
2000
que sumiram, coisas que desapareceram.
04:01
This is the Collect Pond, which was the fresh water source for New York City
85
226000
3000
Esse é o Collect Pond, que era a fonte de água potável para a cidade
04:04
for its first 200 years,
86
229000
2000
nos seus primeiros 200 years
04:06
and for the Native Americans for thousands of years before that.
87
231000
3000
e para os nativos por milênios antes de a cidade existir.
04:09
You can see the Lispenard Meadows
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234000
2000
Vocês podem ver os Lispenard Meadows
04:11
draining down through here, through what is TriBeCa now,
89
236000
2000
descendo até aqui, passando pelo que hoje é Tribeca
04:13
and the beaches that come up from the Battery,
90
238000
2000
e as praias que sobem desde o Battery [Park]
04:15
all the way to 42nd St.
91
240000
2000
até a Rua 42.
04:17
This map was made for military reasons.
92
242000
3000
Esse mapa foi criado por motivos militares.
04:20
They're mapping the roads, the buildings, these fortifications
93
245000
2000
Eles estavam mapeando as ruas, os edifícios, essas fortificações
04:22
that they built.
94
247000
2000
que eles tinham construído.
04:24
But they're also mapping things of ecological interest,
95
249000
2000
Mas eles também mapearam uns elementos de interesse ecológico,
04:26
also military interest: the hills,
96
251000
2000
assim como interesse militar: os morros,
04:28
the marshes, the streams.
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253000
3000
os banhados, os córregos.
04:31
This is Richmond Hill, and Minetta Water,
98
256000
2000
Aqui estão Richmond Hill e Minetta Water
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which used to run its way through Greenwich Village.
99
258000
3000
que costumava passar por Greenwich Village.
04:36
Or the swamp at Gramercy Park, right here.
100
261000
5000
Ou o pântano no Gramercy Park, bem aqui.
04:41
Or Murray Hill. And this is the Murrays' house
101
266000
2000
Ou Murray Hill. E essa é a casa de Murray
04:43
on Murray Hill, 200 years ago.
102
268000
3000
em Murray Hill, 200 anos atrás.
04:46
Here is Times Square,
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271000
3000
Aqui é a Times Square,
04:49
the two streams that came together to make a wetland
104
274000
2000
os dois córregos que se unem para criar um charco
04:51
in Times Square, as it was at the end of the American Revolution.
105
276000
5000
na Times Square, como era na época da Guerra da Independência.
04:56
So I saw this remarkable map in a book.
106
281000
2000
Eu vi esse mapa impressionante num livro
04:58
And I thought to myself, "You know, if I could georeference this map,
107
283000
4000
e pensei, "Se eu pudesse criar uma referência geográfica desse mapa,
05:02
if I could place this map in the grid of the city today,
108
287000
3000
se eu pudesse situar esse mapa no plano atual da cidade,
05:05
I could find these lost features
109
290000
2000
eu poderia encontrar esses elementos perdidos
05:07
of the city,
110
292000
2000
da cidade,
05:09
in the block-by-block geography that people know,
111
294000
3000
na geografia que todo mundo conhece, quarteirão por quarteirão,
05:12
the geography of where people go to work, and where they go to live,
112
297000
3000
a geografia dos lugares a que as pessoas vão para trabalhar, para viver,
05:15
and where they like to eat."
113
300000
2000
e onde eles gostam de ir para comer."
05:17
So, after some work we were able to georeference it,
114
302000
2000
Então depois de um certo esforço nós fizemos a referência geográfica do mapa,
05:19
which allows us to put the modern streets on the city,
115
304000
3000
que nos permite incluir as ruas atuais da cidade,
05:22
and the buildings, and the open spaces,
116
307000
5000
os edifícios, os espaços abertos,
05:27
so that we can zoom in to where the Collect Pond is.
117
312000
5000
e assim nós podemos ver em detalhe onde está o Collect Pond.
05:32
We can digitize the Collect Pond and the streams,
118
317000
4000
Nós podemos digitalizar o Collect Pond e os córregos,
05:36
and see where they actually are in the geography of the city today.
119
321000
5000
e ver onde eles estão na geografia atual da cidade.
05:41
So this is fun for finding where things are
120
326000
3000
É divertido descobrir onde estão as coisas
05:44
relative to the old topography.
121
329000
5000
em relação à topografia antiga.
05:49
But I had another idea about this map.
122
334000
2000
Mas eu tive uma outra idéia para esse mapa.
05:51
If we take away the streets, and if we take away the buildings,
123
336000
3000
Se nós eliminarmos as ruas e os edifícios,
05:54
and if we take away the open spaces,
124
339000
2000
e se nós eliminarmos os espaços abertos,
05:56
then we could take this map.
125
341000
2000
nós ficamos com esse mapa.
05:58
If we pull off the 18th century features
126
343000
2000
Se nós isolarmos os elementos do século 18
06:00
we could drive it back in time.
127
345000
2000
nós podemos voltar no tempo.
06:02
We could drive it back to its ecological fundamentals:
128
347000
4000
Nós podemos levar o mapa de volta aos seus fundamentos ecológicos:
06:06
to the hills, to the streams,
129
351000
2000
às colinas, aos riachos,
06:08
to the basic hydrology and shoreline, to the beaches,
130
353000
4000
à hidrologia e à área costeira básica, às praias,
06:12
the basic aspects that make the ecological landscape.
131
357000
4000
os aspectos básicos da paisagem ecológica.
06:16
Then, if we added maps like the geology, the bedrock geology,
132
361000
3000
Se nós incluirmos mapas da geologia, a geologia das camadas de rocha,
06:19
and the surface geology, what the glaciers leave,
133
364000
3000
e a geologia da superfície formada pelos glaciares,
06:22
if we make the soil map,
134
367000
2000
se nós fizermos o mapa de solo,
06:24
with the 17 soil classes,
135
369000
3000
com as 17 categorias de solo
06:27
that are defined by the National Conservation Service,
136
372000
3000
definidas pelo Serviço Nacional de Conservação do Solo,
06:30
if we make a digital elevation model
137
375000
2000
se nós fizermos um modelo digital
06:32
of the topography that tells us how high the hills were,
138
377000
3000
da topografia, para nos indicar a altura das colinas,
06:35
then we can calculate the slopes.
139
380000
3000
aí nós podemos calcular a inclinacão.
06:38
We can calculate the aspect.
140
383000
3000
Nós podemos calcular o aspecto.
06:41
We can calculate the winter wind exposure --
141
386000
2000
Nós podemos calcular a exposição ao vento de inverno --
06:43
so, which way the winter winds blow across the landscape.
142
388000
2000
e em que direção o vento sopra ao longo da paisagem.
06:45
The white areas on this map are the places protected from the winter winds.
143
390000
5000
As áreas brancas neste mapa são os lugares protegidos dos ventos de inverno.
06:50
We compiled all the information about where the Native Americans were, the Lenape.
144
395000
3000
Nós compilamos informações sobre onde os nativos se localizavam, os Lenape.
06:53
And we built a probability map about where they might have been.
145
398000
4000
E construímos um mapa de probabilidade sobre onde eles podem ter vivido.
06:57
So, the red areas on this map indicate the places
146
402000
2000
As áreas vermelhas nesse mapa indicam os lugares
06:59
that are best for human sustainability on Manhattan,
147
404000
2000
melhores para a sustentabilidade humana em Manhattan,
07:01
places that are close to water,
148
406000
2000
os lugares próximos da água,
07:03
places that are near the harbor to fish,
149
408000
2000
os lugares perto do porto para se pescar,
07:05
places protected from the winter winds.
150
410000
5000
lugares protegidos dos ventos de inverno.
07:10
We know that there was a Lenape settlement
151
415000
2000
Nós sabemos que havia um assentamento dos Lenape
07:12
down here by the Collect Pond.
152
417000
3000
aqui no Collect Pond.
07:15
And we knew that they planted a kind of horticulture,
153
420000
2000
E nós sabemos que eles plantavam um tipo de horticultura,
07:17
that they grew these beautiful gardens of corn, beans, and squash,
154
422000
3000
eles tinham essas belas hortas de milho, feijão e abóbora,
07:20
the "Three Sisters" garden.
155
425000
2000
as hortas das "Três Irmãs".
07:22
So, we built a model that explains where those fields might have been.
156
427000
4000
E nós construímos um modelo para indicar onde esses campos poderiam estar.
07:26
And the old fields, the successional fields that go.
157
431000
2000
E os campos antigos, com a sucessão ecológica que se seguiu.
07:28
And we might think of these as abandoned.
158
433000
2000
Nós talvez vejamos isso como campos abandonados.
07:30
But, in fact, they're grassland habitats
159
435000
2000
Mas, na verdade, eles são habitat de pastagens
07:32
for grassland birds and plants.
160
437000
2000
para pássaros e plantas de pastagens.
07:34
And they have become successional shrub lands,
161
439000
3000
E eles se transformaram numa sucessão de arbustos,
07:37
and these then mix in to a map of all the ecological communities.
162
442000
4000
e esses então se mesclaram num mapa de todas as comunidades ecológicas.
07:41
And it turns out that Manhattan had 55 different ecosystem types.
163
446000
4000
Manhattan tinha 55 tipos diferentes de ecossistemas.
07:45
You can think of these as neighborhoods,
164
450000
2000
Vocês podem imaginá-los como bairros
07:47
as distinctive as TriBeCa and the Upper East Side and Inwood --
165
452000
5000
tão distintos como Tribeca, Upper East Side, Inwood --
07:52
that these are the forest and the wetlands
166
457000
2000
que são as florestas e os banhados
07:54
and the marine communities, the beaches.
167
459000
3000
e as comunidades marinhas, as praias.
07:57
And 55 is a lot. On a per-area basis,
168
462000
3000
E 55 ecossistemas é um bocado. Área por área,
08:00
Manhattan had more ecological communities
169
465000
2000
Manhattan tinha mais comunidades ecológicas
08:02
per acre than Yosemite does,
170
467000
2000
por acre do que Yosemite tem hoje,
08:04
than Yellowstone, than Amboseli.
171
469000
3000
ou Yellowstone, ou Amboseli [no Quênia].
08:07
It was really an extraordinary landscape
172
472000
2000
Realmente era uma paisagem extraordinária
08:09
that was capable of supporting an extraordinary biodiversity.
173
474000
4000
capaz de sustentar uma biodiversidade extraordinária.
08:13
So, Act II: A Home Reconstructed.
174
478000
4000
Agora, Ato Dois: Um Lar Reconstruído.
08:17
So, we studied the fish and the frogs and the birds and the bees,
175
482000
4000
Nós estudamos os peixes e sapos, os pássaros e as abelhas
08:21
the 85 different kinds of fish that were on Manhattan,
176
486000
3000
os 85 tipos diferentes de peixes que havia em Manhattan
08:24
the Heath hens, the species that aren't there anymore,
177
489000
4000
os tetrazes-das-pradarias, espécies que não existem mais
08:28
the beavers on all the streams, the black bears,
178
493000
3000
os castores nos riachos, os ursos negros
08:31
and the Native Americans, to study how they used
179
496000
3000
e os americanos nativos, para entender como eles faziam uso
08:34
and thought about their landscape.
180
499000
2000
e o que eles pensavam a respeito daquela paisagem.
08:36
We wanted to try and map these. And to do that what we did
181
501000
3000
Nós queríamos mapear isso tudo. E para isso o que nós fizemos foi --
08:39
was we mapped their habitat needs.
182
504000
2000
nós mapeamos as necessidades deles para o seu habitat.
08:41
Where do they get their food?
183
506000
2000
Onde eles encontram comida?
08:43
Where do they get their water? Where do they get their shelter?
184
508000
2000
Onde eles encontram água? Onde eles encontram refúgio?
08:45
Where do they get their reproductive resources?
185
510000
3000
Onde eles encontram recursos para a sua reprodução?
08:48
To an ecologist, the intersection of these is habitat,
186
513000
3000
Para um ecologista, a intersecção desses elementos é o habitat.
08:51
but to most people, the intersection of these is their home.
187
516000
5000
Mas para a maior parte das pessoas, essa intersecção é a sua casa.
08:56
So, we would read in field guides, the standard field guides
188
521000
2000
Então nós líamos nos guias de campo
08:58
that maybe you have on your shelves,
189
523000
2000
desses que talvez vocês tenham na estante,
09:00
you know, what beavers need is "A slowly meandering stream
190
525000
2000
por exemplo, que os castores precisam de "um riacho de águas calmas
09:02
with aspen trees and alders and willows,
191
527000
3000
com álamos e amieiros e salgueiros
09:05
near the water." That's the best thing for a beaver.
192
530000
2000
próximos da água." É o que há de melhor para o castor.
09:07
So we just started making a list.
193
532000
2000
Então nós começamos a fazer uma lista.
09:09
Here is the beaver. And here is the stream,
194
534000
2000
Aqui está o castor. E aqui está o riacho
09:11
and the aspen and the alder and the willow.
195
536000
2000
e o álamo e o amieiro e o salgueiro.
09:13
As if these were the maps that we would need
196
538000
2000
Como se esses fossem os mapas que nós iríamos precisar
09:15
to predict where you would find the beaver.
197
540000
2000
para prever onde o castor podia ser encontrado.
09:17
Or the bog turtle, needing wet meadows and insects and sunny places.
198
542000
4000
Ou a tartaruga do pântano, que precisa de terras alagadas, de insetos e de sol.
09:21
Or the bobcat, needing rabbits and beavers and den sites.
199
546000
4000
Ou o lince, que precisa de coelhos, castores e de uma toca.
09:25
And rapidly we started to realize that beavers can be
200
550000
3000
E logo nós percebemos que os castores são
09:28
something that a bobcat needs.
201
553000
3000
algo que um lince necessita
09:31
But a beaver also needs things. And that having it
202
556000
2000
mas um castor também tem necessidades. E tendo
09:33
on either side means that we can link it together,
203
558000
2000
um deles em cada ponta, nós podemos conectá-los
09:35
that we can create the network
204
560000
2000
e criar uma rede com as relações
09:37
of the habitat relationships for these species.
205
562000
3000
de habitat para essas espécies.
09:40
Moreover, we realized that you can start out
206
565000
2000
E mais, nós percebemos que é possível começar a pesquisa
09:42
as being a beaver specialist,
207
567000
2000
como um especialista em castores
09:44
but you can look up what an aspen needs.
208
569000
2000
mas checando também que os álamos precisam.
09:46
An aspen needs fire and dry soils.
209
571000
3000
Álamos precisam de incêndios ocasionais e solos secos.
09:49
And you can look at what a wet meadow needs.
210
574000
3000
Ou checar o que as terras alagadas necessitam
09:52
And it need beavers to create the wetlands,
211
577000
2000
que são os castores para criar os banhados
09:54
and maybe some other things.
212
579000
2000
e talvez outras coisas mais.
09:56
But you can also talk about sunny places.
213
581000
2000
Também dá para falar nas áreas de sol direto.
09:58
So, what does a sunny place need? Not habitat per se.
214
583000
3000
O que uma área ensolarada precisa? Não é propriamente um habitat
10:01
But what are the conditions that make it possible?
215
586000
2000
mas o que é preciso para que essa área exista?
10:03
Or fire. Or dry soils.
216
588000
3000
Ou fogo. Ou solos secos.
10:06
And that you can put these on a grid that's 1,000 columns long
217
591000
3000
Nós vimos que podemos incluir isso tudo numa matriz com mil colunas
10:09
across the top and 1,000 rows down the other way.
218
594000
3000
na horizontal e mil colunas na vertical.
10:12
And then we can visualize this data like a network,
219
597000
3000
Desse modo nós podemos visualizar esses dados como uma rede
10:15
like a social network.
220
600000
2000
assim como uma rede social.
10:17
And this is the network of all the habitat relationships
221
602000
2000
Neste caso a rede de todas as relações de habitat
10:19
of all the plants and animals on Manhattan,
222
604000
2000
de todas as plantas e animais em Manhattan
10:21
and everything they needed,
223
606000
2000
e tudo o que eles necessitavam,
10:23
going back to the geology,
224
608000
2000
desde a geologia,
10:25
going back to time and space at the very core of the web.
225
610000
3000
desde o tempo e espaço bem no centro dessa rede.
10:28
We call this the Muir Web. And if you zoom in on it it looks like this.
226
613000
3000
Nós a chamamos de Rede Muir. Olhando de perto ela se parece com isso.
10:31
Each point is a different species
227
616000
2000
Cada ponto é uma espécie diferente
10:33
or a different stream or a different soil type.
228
618000
3000
um córrego ou um tipo diferente de solo.
10:36
And those little gray lines are the connections that connect them together.
229
621000
3000
E essas linhas cinzas conectam todos elementos.
10:39
They are the connections that actually make nature resilient.
230
624000
3000
São essas conexões que fazem a natureza ser resiliente.
10:42
And the structure of this is what makes nature work,
231
627000
4000
E é essa estrutura que faz a natureza funcionar
10:46
seen with all its parts.
232
631000
2000
com todas as suas partes.
10:48
We call these Muir Webs after the Scottish-American naturalist
233
633000
3000
Nós a batizamos de Rede Muir em homenagem ao naturalista
10:51
John Muir, who said, "When we try to pick out anything by itself,
234
636000
3000
escocês-americano John Muir, que disse uma vez, "Quando nós tentamos capturar algo
10:54
we find that it's bound fast by a thousand invisible cords
235
639000
3000
nós descobrimos que esse algo está atado, por mil cordas invisíveis
10:57
that cannot be broken, to everything in the universe."
236
642000
4000
que não se rompem, a tudo mais no universo."
11:01
So then we took the Muir webs and we took them back to the maps.
237
646000
3000
Nós tomamos essas redes de Muir e retornamos aos mapas.
11:04
So if we wanted to go between 85th and 86th,
238
649000
2000
Então, se nós quisermos ir entre as ruas 85 e 86,
11:06
and Lex and Third,
239
651000
2000
Lex e Terceira Avenida,
11:08
maybe there was a stream in that block.
240
653000
2000
Talvez houvesse um córrego naquele quarteirão.
11:10
And these would be the kind of trees that might have been there,
241
655000
2000
Esse seria o tipo de árvores que havia por lá
11:12
and the flowers and the lichens and the mosses,
242
657000
4000
e as flores e líquens e musgos,
11:16
the butterflies, the fish in the stream,
243
661000
3000
as borboletas, os peixes naquele córrego,
11:19
the birds in the trees.
244
664000
2000
os pássaros nas árvores.
11:21
Maybe a timber rattlesnake lived there.
245
666000
2000
É possível que uma cobra cascavel vivesse ali.
11:23
And perhaps a black bear walked by. And maybe Native Americans were there.
246
668000
3000
ou um urso negro andasse por lá. Talvez os nativos estivessem por ali.
11:26
And then we took this data.
247
671000
2000
Então nós incluímos esses dados.
11:28
You can see this for yourself on our website.
248
673000
2000
Vocês podem ver tudo isso no nosso website.
11:30
You can zoom into any block on Manhattan,
249
675000
2000
É possível ver em detalhe qualquer quarteirão em Manhattan
11:32
and see what might have been there 400 years ago.
250
677000
3000
como teria sido 400 anos atrás.
11:35
And we used it to try and reveal a landscape
251
680000
3000
Nós usamos esses dados para apresentar uma paisagem
11:38
here in Act III.
252
683000
2000
aqui no nosso Ato Terceiro.
11:40
We used the tools they use in Hollywood
253
685000
2000
Nós usamos os recursos que eles usam em Hollywood
11:42
to make these fantastic landscapes that we all see in the movies.
254
687000
3000
para compôr essas paisagens fantásticas que nós vemos em filmes
11:45
And we tried to use it to visualize Third Avenue.
255
690000
3000
E tentamos visualizar a Terceira Avenida.
11:48
So we would take the landscape and we would build up the topography.
256
693000
4000
Partindo da paisagem nós construímos a topografia.
11:52
We'd lay on top of that the soils and the waters, and illuminate the landscape.
257
697000
4000
Por cima nós aplicamos o tipo de solo e a hidrografia e a luz da paisagem.
11:56
We would lay on top of that the map of the ecological communities.
258
701000
3000
Por cima nós aplicamos o mapa das comunidades ecológicas.
11:59
And feed into that the map of the species.
259
704000
3000
E em seguida o mapa das espécies.
12:02
So that we would actually take a photograph,
260
707000
2000
Assim nós podemos tirar uma fotografia,
12:04
flying above Times Square, looking toward the Hudson River,
261
709000
2000
voando sobre a Times Square, com vista para o Rio Hudson,
12:06
waiting for Hudson to come.
262
711000
2000
esperando pela chegada de Henry Hudson.
12:08
Using this technology, we can make these
263
713000
2000
Usando essa tecnologia, nós podemos criar
12:10
fantastic georeferenced views.
264
715000
2000
esses panoramas fantásticos e com uma referência geográfica.
12:12
We can basically take a picture out of any window
265
717000
2000
Nós podemos tirar fotos de qualquer janela de Manhattan
12:14
on Manhattan and see what that landscape looked like 400 years ago.
266
719000
3000
e ver como era aquela paisagem há 400 anos.
12:17
This is the view from the East River, looking up Murray Hill
267
722000
3000
Essa é a vista do East River, olhando na direção de Murray Hill
12:20
at where the United Nations is today.
268
725000
3000
onde fica a sede das Nações Unidas.
12:23
This is the view looking down the Hudson River,
269
728000
2000
Essa é a vista do Rio Hudson,
12:25
with Manhattan on the left, and New Jersey out on the right,
270
730000
3000
com Manhattan à esquerda e Nova Jersey à direita,
12:28
looking out toward the Atlantic Ocean.
271
733000
3000
com vista para o Oceano Atlântico.
12:31
This is the view over Times Square,
272
736000
2000
Aqui se vê a Times Square,
12:33
with the beaver pond there, looking out toward the east.
273
738000
4000
com o lago de castores, olhando na direção leste.
12:37
So we can see the Collect Pond, and Lispenard Marshes back behind.
274
742000
4000
Pode-se ver o Collect Pond, e Lispenard Marshes mais atrás.
12:41
We can see the fields that the Native Americans made.
275
746000
3000
Nós podemos ver os roçados criados pelos americanos nativos.
12:44
And we can see this in the geography of the city today.
276
749000
4000
E ver isso tudo na geografia da cidade atual.
12:48
So when you're watching "Law and Order," and the lawyers walk up the steps
277
753000
3000
Então no seriado Lei & Ordem, você vê os advogados subindo as escadas
12:51
they could have walked back down those steps
278
756000
2000
eles poderiam dar uns passos atrás, no Fórum de
12:53
of the New York Court House, right into the Collect Pond,
279
758000
2000
Nova York, e cair direto no Collect Pond
12:55
400 years ago.
280
760000
4000
Quatrocentos anos atrás.
12:59
So these images are the work of my friend and colleague,
281
764000
3000
Essas imagens são do meu amigo e colega de trabalho
13:02
Mark Boyer, who is here in the audience today.
282
767000
2000
Mark Boyer, que está aqui na audiência.
13:04
And I'd just like, if you would give him a hand,
283
769000
2000
Seria um prazer se vocês pudesse aplaudir
13:06
to call out for his fine work.
284
771000
3000
para reconhecer o seu excelente trabalho.
13:09
(Applause)
285
774000
9000
(aplausos)
13:18
There is such power in bringing science and visualization together,
286
783000
3000
Existe tamanha força em unir ciência e visual gráfico
13:21
that we can create images like this,
287
786000
2000
e nós podemos criar essas imagens.
13:23
perhaps looking on either side of a looking glass.
288
788000
3000
Talvez olhar em ambos os lados do espelho.
13:26
And even though I've only had a brief time to speak,
289
791000
2000
E embora meu tempo aqui tenha sido curto,
13:28
I hope you appreciate that Mannahatta was a very special place.
290
793000
3000
eu espero que vocês concordem que Mannahatta era um lugar muito especial.
13:31
The place that you see here on the left side
291
796000
3000
Esse lugar que vocês vêem à esquerda
13:34
was interconnected. It was based on this diversity.
292
799000
2000
era interconectado. Era fundado nessa diversidade.
13:36
It had this resilience that is what we need in our modern world.
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801000
5000
E tinha a resiliência que nós precisamos no nosso mundo moderno.
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But I wouldn't have you think that I don't like the place
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3000
Mas não pensem que eu não gosto desse lugar
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on the right, which I quite do. I've come to love the city
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809000
3000
à direita, eu gosto muito. Eu aprendi a amar a cidade
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and its kind of diversity, and its resilience,
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812000
2000
e o tipo de diversidade que há nela, a sua resiliência
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and its dependence on density and how we're connected together.
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814000
5000
e a sua dependência na densidade, e como nós todos estamos conectados.
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In fact, that I see them as reflections of each other,
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819000
4000
Na verdade eu os vejo um como reflexo do outro.
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much as Lewis Carroll did in "Through the Looking Glass."
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823000
3000
Como Lewis Carroll em "Alice Através do Espelho".
14:01
We can compare these two and hold them in our minds at the same time,
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826000
4000
Nós podemos comparar esses dois lugares e tê-los em mente
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that they really are the same place,
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830000
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ao mesmo tempo, o mesmo lugar,
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that there is no way that cities can escape from nature.
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832000
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porque não há como desvencilhar as cidades da natureza.
14:10
And I think this is what we're learning about building cities in the future.
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835000
4000
E eu acho que nós estamos aprendendo a construir as cidades do futuro.
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So if you'll allow me a brief epilogue, not about the past,
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3000
Se vocês me permitem um breve epílogo, não sobre o passado,
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but about 400 years from now,
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2000
mas pensando 400 anos à frente,
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what we're realizing is that
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o que nós estamos aprendendo é que
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cities are habitats for people,
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846000
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as cidades são habitats para as pessoas,
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and need to supply what people need:
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848000
2000
e elas têm que suprir as necessidades das pessoas:
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a sense of home, food, water, shelter,
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850000
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a certeza de haver um lar, alimento, água, refúgio,
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reproductive resources, and a sense of meaning.
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recursos reprodutivos, e a certeza de haver um sentido nisso tudo.
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This is the particular additional habitat requirement of humanity.
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Esse é um requisito particular dos humanos no que diz respeito ao habitat
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And so many of the talks here at TED are about meaning,
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e tantas conferências aqui na TED dizem respeito a um sentido,
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about bringing meaning to our lives
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a trazer sentido para as nossas vidas
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in all kinds of different ways, through technology,
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das mais diferentes maneiras, por meio da tecnologia,
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through art, through science,
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da arte, da ciência,
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so much so that I think we focus so much on
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eu acho que nós nos concentramos tanto
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that side of our lives, that we haven't given enough
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neste lado das nossas vidas, que nós não damos
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attention to the food and the water and the shelter,
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atenção para a comida, a água e o refúgio,
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and what we need to raise the kids.
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e o que é preciso para criar os filhos.
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So, how can we envision the city of the future?
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880000
3000
E como nós podemos imaginar essa cidade do futuro?
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Well, what if we go to Madison Square Park,
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2000
Bom, se nós formos ao Madison Square Park,
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and we imagine it without all the cars,
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e imaginarmos aquele lugar sem os carros,
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and bicycles instead
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com bicicletas no lugar
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and large forests, and streams instead of sewers and storm drains?
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e florestas e córregos no lugar de esgotos e drenagem pluvial?
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What if we imagined the Upper East Side
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E se nós imaginássemos o Upper East Side
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with green roofs, and streams winding through the city,
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com telhados plantados, e riachos correndo pela cidade
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and windmills supplying the power we need?
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e moinhos de vento para prover a eletricidade que nós precisamos?
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Or if we imagine the New York City metropolitan area,
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Ou se nós imaginarmos a área metropolitana de Nova York,
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currently home to 12 million people,
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onde vivem hoje 12 milhões de pessoas,
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but 12 million people in the future, perhaps living at the density of Manhattan,
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mas com 12 milhões no futuro, talvez vivendo na mesma densidade de Manhattan
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in only 36 percent of the area,
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mas em apenas 36 por cento do espaço,
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with the areas in between covered by farmland,
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com áreas intercaladas por fazendas,
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covered by wetlands,
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cobertas por banhados,
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covered by the marshes we need.
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cobertas pelos charcos de que nós necessitamos.
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This is the kind of future I think we need,
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Eu penso que esse é o futuro que nós precisamos
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is a future that has the same diversity
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um futuro com a mesma diversidade
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and abundance and dynamism of Manhattan,
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e abundância e dinamismo de Manhattan,
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but that learns from the sustainability of the past,
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mas que aprende com a sustentabilidade do passado
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of the ecology, the original ecology, of nature with all its parts.
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da ecologia original, da natureza com todas as suas partes.
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Thank you very much.
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Muito obrigado.
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(Applause)
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(Aplausos)
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