TEDGlobal 2011
Paul Snelgrove: A census of the ocean
Paul Snelgrove: Un recensământ al oceanului
Filmed:
Readability: 4
336,429 views
Oceanograful Paul Snelgrove împărtăşeşte rezultatele unui proiect de zece ani care a avut un singur scop: efectuarea unui recensământ al tuturor speciilor oceanului. El împărtăşeşte fotografii cu unele dintre cele mai surprinzătoare descoperiri ale Recensământului Vieţii Marine.
Paul Snelgrove - Marine biologist
Paul Snelgrove led the group that pulled together the findings of the Census of Marine Life -- synthesizing 10 years and 540 expeditions into a book of wonders. Full bio
Paul Snelgrove led the group that pulled together the findings of the Census of Marine Life -- synthesizing 10 years and 540 expeditions into a book of wonders. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
The oceans cover some 70 percent of our planet.
0
0
3000
Oceanele acoperă cam 70 la sută din planeta noastră.
00:18
And I think Arthur C. Clarke probably had it right
1
3000
2000
Şi cred că Arthur C. Clarke avea dreptate
00:20
when he said that perhaps we ought to call our planet
2
5000
3000
când a spus că probabil ar trebui să ne numim planeta
00:23
Planet Ocean.
3
8000
2000
Planeta Ocean.
00:25
And the oceans are hugely productive,
4
10000
2000
Şi oceanele sunt extrem de productive,
00:27
as you can see by the satellite image
5
12000
2000
după cum puteţi vedea în imaginea prin satelit
00:29
of photosynthesis, the production of new life.
6
14000
2000
a fotosintezei, producerea vieţii noi.
00:31
In fact, the oceans produce half of the new life every day on Earth
7
16000
3000
De fapt, oceanele produc atât jumătate din noua viaţă de pe Pământ
00:34
as well as about half the oxygen that we breathe.
8
19000
3000
cât şi aproximativ jumătate din oxigenul pe care îl respirăm.
00:37
In addition to that, it harbors a lot of the biodiversity on Earth,
9
22000
3000
De asemenea, adăposteşte o mare parte din biodiversitatea Pământului,
00:40
and much of it we don't know about.
10
25000
2000
din care o mare parte nu ne este cunoscută.
00:42
But I'll tell you some of that today.
11
27000
2000
Dar vă voi vorbi despre aceste lucruri astăzi.
00:44
That also doesn't even get into the whole protein extraction
12
29000
2000
Asta nu intră în toată extragerea proteinelor
00:46
that we do from the ocean.
13
31000
2000
din ocean.
00:48
That's about 10 percent of our global needs
14
33000
2000
Asta înseamnă cam 10 la sută din nevoile noastre globale
00:50
and 100 percent of some island nations.
15
35000
3000
şi sută la sută pentru câteva naţiuni-insulă.
00:53
If you were to descend
16
38000
2000
Dacă ar fi să cobori
00:55
into the 95 percent of the biosphere that's livable,
17
40000
2000
în 95 la sută din biosfera care este locuită,
00:57
it would quickly become pitch black,
18
42000
2000
ar deveni repede întuneric beznă,
00:59
interrupted only by pinpoints of light
19
44000
2000
un întuneric întrerupt doar de mici surse de lumină
01:01
from bioluminescent organisms.
20
46000
2000
de la organisme bioluminiscente.
01:03
And if you turn the lights on,
21
48000
2000
Şi dacă aprinzi lumina,
01:05
you might periodically see spectacular organisms swim by,
22
50000
2000
vei vedea periodic organisme spectaculoase care înnoată,
01:07
because those are the denizens of the deep,
23
52000
2000
pentru că acestea sunt locuitorii adâncurilor,
01:09
the things that live in the deep ocean.
24
54000
2000
vieţuitoarele care trăiesc în adâncurile oceanelor.
01:11
And eventually, the deep sea floor would come into view.
25
56000
3000
Şi până la urmă, fundul mării va deveni vizibil.
01:14
This type of habitat covers more of the Earth's surface
26
59000
3000
Acest tip de habitat acoperă mai mult din suprafaţa Pământului
01:17
than all other habitats combined.
27
62000
2000
decât toate celelalte habitate combinate.
01:19
And yet, we know more about the surface of the Moon and about Mars
28
64000
2000
Şi totuşi, ştim mai mult despre suprafaţa Lunii şi a lui Marte
01:21
than we do about this habitat,
29
66000
2000
decât ştim despre acest habitat,
01:23
despite the fact that we have yet to extract
30
68000
2000
în ciuda faptului că încă nu am extras
01:25
a gram of food, a breath of oxygen or a drop of water
31
70000
3000
niciun gram de mâncare, o gură de oxigen sau un strop de apă
01:28
from those bodies.
32
73000
2000
din aceste corpuri.
01:30
And so 10 years ago,
33
75000
2000
Aşa că acum 10 ani,
01:32
an international program began called the Census of Marine Life,
34
77000
3000
un program internaţional numit Recensământul Vieţii Marine a început,
01:35
which set out to try and improve our understanding
35
80000
2000
care şi-a propus să îmbunătăţească înţelegerea noastră
01:37
of life in the global oceans.
36
82000
2000
a vieţii din oceanele globului.
01:39
It involved 17 different projects around the world.
37
84000
3000
A implicat 17 proiecte diferite din jurul lumii.
01:42
As you can see, these are the footprints of the different projects.
38
87000
2000
După cum vedeţi, acestea sunt urmele diferitelor proiecte.
01:44
And I hope you'll appreciate the level of global coverage
39
89000
3000
Şi sper că veţi aprecia nivelul de acoperire globală
01:47
that it managed to achieve.
40
92000
2000
pe care a reuşit să îl obţină.
01:49
It all began when two scientists, Fred Grassle and Jesse Ausubel,
41
94000
2000
Totul a început cu doi oameni de ştiinţă, Fred Grassle şi Jesse Ausubel,
01:51
met in Woods Hole, Massachusetts
42
96000
3000
care s-au cunoscut în Woods Hale, Massachusetts
01:54
where both were guests at the famed oceanographic institute.
43
99000
2000
unde fuseseră amândoi invitaţi la un institut oceanografic faimos.
01:56
And Fred was lamenting the state of marine biodiversity
44
101000
3000
Şi Fred se plângea de starea biodiversităţii marine,
01:59
and the fact that it was in trouble and nothing was being done about it.
45
104000
3000
de faptul că avea probleme şi nu se făcea nimic în această privinţă.
02:02
Well, from that discussion grew this program
46
107000
2000
Programul a crescut din această discuţie
02:04
that involved 2,700 scientists
47
109000
2000
care a implicat 2,700 de oameni de ştiinţă
02:06
from more than 80 countries around the world
48
111000
2000
din mai mult de 80 de ţări din jurul lumii
02:08
who engaged in 540 ocean expeditions
49
113000
3000
care au efectuat 540 de expediţii în ocean
02:11
at a combined cost of 650 million dollars
50
116000
3000
cu un cost combinat de 650 milioane de dolari
02:14
to study the distribution, diversity and abundance
51
119000
2000
pentru a studia distribuţia, diversitatea şi abundenţa
02:16
of life in the global ocean.
52
121000
3000
vieţii în oceanul global.
02:19
And so what did we find?
53
124000
2000
Aşadar ce am aflat?
02:21
We found spectacular new species,
54
126000
2000
Am găsit specii noi spectaculoase,
02:23
the most beautiful and visually stunning things everywhere we looked --
55
128000
3000
cele mai frumoase şi nemaipomenite lucruri pe care le-am văzut --
02:26
from the shoreline to the abyss,
56
131000
2000
de la mal până în abis,
02:28
form microbes all the way up to fish and everything in between.
57
133000
3000
de la microbi până la peşti.
02:31
And the limiting step here wasn't the unknown diversity of life,
58
136000
3000
Şi aspectul restrictiv nu a fost diversitatea vieţii necunoscute,
02:34
but rather the taxonomic specialists
59
139000
2000
ci numărul de specialişti în taxonomie
02:36
who can identify and catalog these species
60
141000
2000
care puteau identifica şi cataloga aceste specii,
02:38
that became the limiting step.
61
143000
2000
acest lucru au devenit aspectul restrictiv.
02:40
They, in fact, are an endangered species themselves.
62
145000
3000
Ei, de fapt, erau speciile ameninţate cu dispariţia.
02:43
There are actually four to five new species
63
148000
2000
De fapt sunt patru-cinci specii noi
02:45
described everyday for the oceans.
64
150000
2000
care sunt descrise zilnic din oceane.
02:47
And as I say, it could be a much larger number.
65
152000
3000
Şi numărul ar putea fi mult mai mare.
02:50
Now, I come from Newfoundland in Canada --
66
155000
3000
Eu sunt din Newfoundland din Canada --
02:53
It's an island off the east coast of that continent --
67
158000
2000
este o insulă departe de coasta continentului --
02:55
where we experienced one of the worst fishing disasters
68
160000
3000
unde a avut loc unul dintre cele mai tragice dezastre în pescuit
02:58
in human history.
69
163000
2000
din întreaga istorie umană.
03:00
And so this photograph shows a small boy next to a codfish.
70
165000
2000
Această fotografie arată un băieţel alături de un cod.
03:02
It's around 1900.
71
167000
2000
Este în jurul anului 1900.
03:04
Now, when I was a boy of about his age,
72
169000
2000
Când aveam vârsta acestui băieţel,
03:06
I would go out fishing with my grandfather
73
171000
2000
mă duceam la pescuit cu bunicul meu
03:08
and we would catch fish about half that size.
74
173000
2000
şi prindeam peşti care erau cam jumătate din acesta.
03:10
And I thought that was the norm,
75
175000
2000
Şi credeam că aşa era normal,
03:12
because I had never seen fish like this.
76
177000
2000
pentru că nu mai văzusem niciodată un astfel de peşte.
03:14
If you were to go out there today, 20 years after this fishery collapsed,
77
179000
3000
Dacă ar fi să te duci acolo astăzi, la 20 de ani după ce pescuitul a fost distrus,
03:17
if you could catch a fish, which would be a bit of a challenge,
78
182000
3000
dacă ai putea să prinzi un peşte, ceea ce ar fi o provocare,
03:20
it would be half that size still.
79
185000
2000
ar fi jumătate din dimensiunea asta.
03:22
So what we're experiencing is something called shifting baselines.
80
187000
3000
Aşadar ceea ce se întâmplă acum este ceea ce se numeşte o schimbare a standardelor.
03:25
Our expectations of what the oceans can produce
81
190000
2000
Aşteptările noastre cu privire la ceea ce pot produce oceanele
03:27
is something that we don't really appreciate
82
192000
2000
este ceva ce noi nu putem aprecia
03:29
because we haven't seen it in our lifetimes.
83
194000
3000
pentru că nu am văzut aşa ceva în timpul vieţii noastre.
03:32
Now most of us, and I would say me included,
84
197000
3000
Majoritatea dintre noi, inclusiv eu,
03:35
think that human exploitation of the oceans
85
200000
2000
credem că exploatarea oceanului de către oameni
03:37
really only became very serious
86
202000
2000
a devenit importantă
03:39
in the last 50 to, perhaps, 100 years or so.
87
204000
2000
în ultimii 50, poate 100 de ani, sau cam aşa.
03:41
The census actually tried to look back in time,
88
206000
2000
Recensământul a încercat să se ducă înapoi în timp,
03:43
using every source of information they could get their hands on.
89
208000
3000
folosind orice sursă de informaţie pe care am putut să o obţinem.
03:46
And so anything from restaurant menus
90
211000
2000
Aşadar orice de la meniurile restaurantelor
03:48
to monastery records to ships' logs
91
213000
2000
până la arhivele mănăstirilor şi jurnalele de bord ale navelor
03:50
to see what the oceans looked like.
92
215000
2000
pentru a vedea cum arătau oceanele.
03:52
Because science data really goes back
93
217000
2000
Pentru că informaţiile datau
03:54
to, at best, World War II, for the most part.
94
219000
2000
în cel mai bun caz, din timpul celui de-al doilea război mondial.
03:56
And so what they found, in fact,
95
221000
2000
Ce au aflat ei de fapt este că
03:58
is that exploitation really began heavily with the Romans.
96
223000
2000
exploatarea din plin a început odată cu romanii.
04:00
And so at that time, of course, there was no refrigeration.
97
225000
3000
În acea vreme, desigur, nu existau frigidere.
04:03
So fishermen could only catch
98
228000
2000
Aşa că pescarii prindeau
04:05
what they could either eat or sell that day.
99
230000
2000
numai ceea ce mâncau sau vindeau în acea zi.
04:07
But the Romans developed salting.
100
232000
2000
Dar romanii au dezvoltat sărarea.
04:09
And with salting,
101
234000
2000
Şi odată cu sărarea,
04:11
it became possible to store fish and to transport it long distances.
102
236000
3000
a devenit posibil să păstrezi peşte şi să îl transporţi pe distanţe mari.
04:14
And so began industrial fishing.
103
239000
3000
Aşa a început pescuitul industrial.
04:17
And so these are the sorts of extrapolations that we have
104
242000
3000
Acestea sunt câteva dintre extrapolările pe care le avem
04:20
of what sort of loss we've had
105
245000
2000
despre pierderile care au existat
04:22
relative to pre-human impacts on the ocean.
106
247000
3000
comparativ cu impactele pre-umane asupra oceanului.
04:25
They range from 65 to 98 percent
107
250000
2000
Acestea variază între 65 şi 98 la sută
04:27
for these major groups of organisms,
108
252000
2000
pentru aceste grupuri majore de organisme,
04:29
as shown in the dark blue bars.
109
254000
2000
după cum se vede în liniile albastru închis.
04:31
Now for those species the we managed to leave alone, that we protect --
110
256000
3000
În ceea ce priveşte acele specii pe care am reuşit să le lăsăm în pace, pe care le protejăm --
04:34
for example, marine mammals in recent years and sea birds --
111
259000
2000
de exemplu, mamiferele marine în ultimii ani şi păsările de mare --
04:36
there is some recovery.
112
261000
2000
există o oarecare recuperare.
04:38
So it's not all hopeless.
113
263000
2000
Deci nu este totul lipsit de speranţă.
04:40
But for the most part, we've gone from salting to exhausting.
114
265000
3000
Dar în cea mai mare parte, am ajuns de la sărare la epuizare.
04:43
Now this other line of evidence is a really interesting one.
115
268000
2000
Această serie de dovezi este extrem de interesantă.
04:45
It's from trophy fish caught off the coast of Florida.
116
270000
3000
Este vorba de un peşte trofeu prins pe coasta Floridei.
04:48
And so this is a photograph from the 1950s.
117
273000
3000
Aceasta este o fotografie din anii 1950.
04:51
I want you to notice the scale on the slide,
118
276000
2000
Vreau să observaţi cântarul
04:53
because when you see the same picture from the 1980s,
119
278000
2000
pentru că atunci când vedeţi aceeaşi imagine din anii 1980,
04:55
we see the fish are much smaller
120
280000
2000
vedem că peştii sunt mult mai mici
04:57
and we're also seeing a change
121
282000
2000
şi vedem de asemena o schimbare
04:59
in terms of the composition of those fish.
122
284000
2000
în ceea ce priveşte alcătuirea acestor peşti.
05:01
By 2007, the catch was actually laughable
123
286000
2000
În 2007, peştele era de-a dreptul caraghios
05:03
in terms of the size for a trophy fish.
124
288000
2000
pentru un peşte trofeu.
05:05
But this is no laughing matter.
125
290000
2000
Dar nu este ceva de care să râdem.
05:07
The oceans have lost a lot of their productivity
126
292000
2000
Oceanele şi-au pierdul mult din productivitate
05:09
and we're responsible for it.
127
294000
3000
şi responsabilitatea ne aparţine.
05:12
So what's left? Actually quite a lot.
128
297000
2000
Aşadar ce a rămas? De fapt, chiar destul de mult.
05:14
There's a lot of exciting things, and I'm going to tell you a little bit about them.
129
299000
3000
Există multe lucruri captivante, şi vă voi spune câte ceva despre ele.
05:17
And I want to start with a bit on technology,
130
302000
2000
Şi vreau să încep cu puţină tehnologie,
05:19
because, of course, this is a TED Conference
131
304000
2000
pentru că, desigur, aceasta este o conferinţă TED
05:21
and you want to hear something on technology.
132
306000
2000
şi vreţi să auziţi ceva despre tehnologie.
05:23
So one of the tools that we use to sample the deep ocean
133
308000
2000
Una dintre uneltele pe care le folosim să explorăm adâncurile oceanului
05:25
are remotely operated vehicles.
134
310000
2000
sunt vehiculele controlate de la distanţă.
05:27
So these are tethered vehicles we lower down to the sea floor
135
312000
3000
Acestea sunt vehicule priponite pe care le coborâm pe fundul mării
05:30
where they're our eyes and our hands for working on the sea bottom.
136
315000
3000
şi care sunt ochii şi mâinile noastre cu care lucrăm.
05:33
So a couple of years ago, I was supposed to go on an oceanographic cruise
137
318000
3000
Acum câţiva ani, trebuia să mă duc într-o croazieră oceanografică
05:36
and I couldn't go because of a scheduling conflict.
138
321000
3000
şi nu am putut să mă duc datorită unei neconcordanţe de program.
05:39
But through a satellite link I was able to sit at my study at home
139
324000
3000
Dar prin intermediul satelitului, am putut să stau în biroul meu acasă
05:42
with my dog curled up at my feet, a cup of tea in my hand,
140
327000
3000
cu câinele ghemuit la picioare, o ceaşcă de ceai în mână,
05:45
and I could tell the pilot, "I want a sample right there."
141
330000
2000
şi puteam să îi spun pilotului, "Vreau o mostră de aici. "
05:47
And that's exactly what the pilot did for me.
142
332000
2000
Şi pilotul a făcut exact asta.
05:49
That's the sort of technology that's available today
143
334000
3000
Aceasta este tehnologia disponibilă astăzi
05:52
that really wasn't available even a decade ago.
144
337000
2000
care nu exista acum un deceniu.
05:54
So it allows us to sample these amazing habitats
145
339000
2000
Tehnologia ne permite să luăm mostre din aceste habitate incredibile
05:56
that are very far from the surface
146
341000
2000
care sunt foarte departe de suprafaţă
05:58
and very far from light.
147
343000
2000
şi sunt departe de orice sursă de lumină.
06:00
And so one of the tools that we can use to sample the oceans
148
345000
3000
Unul dintre mijloacele prin care putem să luăm mostre din oceane
06:03
is acoustics, or sound waves.
149
348000
2000
este acustica, sau undele acustice.
06:05
And the advantage of sound waves
150
350000
2000
Şi avantajele undelor acustice
06:07
is that they actually pass well through water, unlike light.
151
352000
2000
este că ele pătrund bine prin apă, spre deosebire de lumină.
06:09
And so we can send out sound waves,
152
354000
2000
Aşa că putem să trimitem unde acustice,
06:11
they bounce off objects like fish and are reflected back.
153
356000
3000
care se ciocnesc de obiecte cum ar fi peştii şi sunt reflectate înapoi.
06:14
And so in this example, a census scientist took out two ships.
154
359000
3000
În acest exemplu, un om de ştiinţă al recensământului a luat două vase.
06:17
One would send out sound waves that would bounce back.
155
362000
2000
Unul ar fi transmis unde acustice care ar ajunge înapoi.
06:19
They would be received by a second ship,
156
364000
2000
Acestea ar fi fost recepţionate de un al doilea vas,
06:21
and that would give us very precise estimates, in this case,
157
366000
3000
iar asta ne-ar da o estimare foarte precisă, în cazul acesta,
06:24
of 250 billion herring
158
369000
2000
a 250 de miliarde de heringi
06:26
in a period of about a minute.
159
371000
2000
într-un interval de un minut.
06:28
And that's an area about the size of Manhattan Island.
160
373000
3000
Şi asta este o zonă similară cu Insula Manhattan.
06:31
And to be able to do that is a tremendous fisheries tool,
161
376000
2000
Şi această capacitate este o unealtă excepţională,
06:33
because knowing how many fish are there is really critical.
162
378000
3000
pentru că este extrem de important să ştim câţi peşti există.
06:36
We can also use satellite tags
163
381000
2000
Putem să folosim şi marcajul prin satelit
06:38
to track animals as they move through the oceans.
164
383000
2000
care ne permite să monitorizăm animalele pe măsură ce se deplasează prin oceane.
06:40
And so for animals that come to the surface to breathe,
165
385000
2000
În cazul animalelor care ies la suprafaţă să respire,
06:42
such as this elephant seal,
166
387000
2000
precum foca elefant,
06:44
it's an opportunity to send data back to shore
167
389000
2000
aceasta este o ocazie să trimită înformaţii către mal
06:46
and tell us where exactly it is in the ocean.
168
391000
3000
şi să ne spună unde anume se află în ocean.
06:49
And so from that we can produce these tracks.
169
394000
2000
Pornind aici putem să creăm aceste trasee.
06:51
For example, the dark blue
170
396000
2000
De exemplu, zona albastru închis
06:53
shows you where the elephant seal moved in the north Pacific.
171
398000
2000
arată când s-a mutat foca elefant în Pacificul de nord.
06:55
Now I realize for those of you who are colorblind, this slide is not very helpful,
172
400000
3000
Acum îmi dau seama că cei care aveţi daltonism, acest slide nu spune prea multe,
06:58
but stick with me nonetheless.
173
403000
2000
dar vă rog să mă urmăriţi în ciuda acestui fapt.
07:00
For animals that don't surface,
174
405000
2000
În cazul animalelor care nu ies la suprafaţă,
07:02
we have something called pop-up tags,
175
407000
2000
avem ceea ce se numeşte etichetele săritoare,
07:04
which collect data about light and what time the sun rises and sets.
176
409000
3000
care adună informaţii despre lumină şi despre momentul în care soarele răsare şi apune.
07:07
And then at some period of time
177
412000
2000
Şi apoi la un moment dat
07:09
it pops up to the surface and, again, relays that data back to shore.
178
414000
3000
iese la suprafaţă şi, iarăşi, transmite informaţiile către mal.
07:12
Because GPS doesn't work under water. That's why we need these tools.
179
417000
3000
Asta pentru că GPS-urile nu funcţionează sub apă. Din acest motiv avem nevoie de aceste unelte.
07:15
And so from this we're able to identify these blue highways,
180
420000
3000
Şi în acest fel am putut să identificăm aceste autostrăzi albastre,
07:18
these hot spots in the ocean,
181
423000
2000
aceste zone aglomerate din ocean,
07:20
that should be real priority areas
182
425000
2000
care ar trebui să fie prioritare
07:22
for ocean conservation.
183
427000
2000
pentru protejarea oceanului.
07:24
Now one of the other things that you may think about
184
429000
2000
Unul dintre lucrurile la care e posibil să vă gândiţi
07:26
is that, when you go to the supermarket and you buy things, they're scanned.
185
431000
3000
este că, atunci când vă duceţi la supermarket să faceţi cumpărături, sunt scanate.
07:29
And so there's a barcode on that product
186
434000
2000
Şi există un cod de bare pe acel produs
07:31
that tells the computer exactly what the product is.
187
436000
3000
care spune calculatorului exact despre ce produs este vorba.
07:34
Geneticists have developed a similar tool called genetic barcoding.
188
439000
3000
Geneticienii au dezvoltat o unealtă similară care se numeşte codul de bare genetic.
07:37
And what barcoding does
189
442000
2000
Şi acest procedeu
07:39
is use a specific gene called CO1
190
444000
2000
foloseşte o anumită genă numită CO1
07:41
that's consistent within a species, but varies among species.
191
446000
3000
care este consecventă în cardul unei specii, dar este diferită la alte specii.
07:44
And so what that means is we can unambiguously identify
192
449000
2000
Asta înseamnă că putem diferenţia fără nicio eroare
07:46
which species are which
193
451000
2000
speciile de alte specii,
07:48
even if they look similar to each other,
194
453000
2000
chiar şi atunci când sunt asemănătoare unele cu altele,
07:50
but may be biologically quite different.
195
455000
2000
dar care ar putea să fie destul de diferite din punct de vedere biologic.
07:52
Now one of the nicest examples I like to cite on this
196
457000
2000
Şi unul dintre cele mai interesante exemple pe care îmi place să îl citez
07:54
is the story of two young women, high school students in New York City,
197
459000
3000
este povestea a două tinere fete, eleve de liceu din New York,
07:57
who worked with the census.
198
462000
2000
care au lucrat în recensământ.
07:59
They went out and collected fish from markets and from restaurants in New York City
199
464000
3000
Au mers şi au adunat peşti din pieţe şi de la restaurante din New York City
08:02
and they barcoded it.
200
467000
2000
şi i-au clasificat prin codul de bare.
08:04
Well what they found was mislabeled fish.
201
469000
2000
Şi au găsit peşti care au fost numiţi greşit.
08:06
So for example,
202
471000
2000
De exemplu,
08:08
they found something which was sold as tuna, which is very valuable,
203
473000
2000
au găsit ceva care era vândut sub numele de ton, care este un peşte scump,
08:10
was in fact tilapia, which is a much less valuable fish.
204
475000
3000
dar de fapt era tilapia, un peşte mult mai puţin valoros.
08:13
They also found an endangered species
205
478000
2000
De asemenea au găsit o specie în pericol de dispariţie
08:15
sold as a common one.
206
480000
2000
care era vândut precum un peşte obişnuit.
08:17
So barcoding allows us to know what we're working with
207
482000
2000
Aşadar folosirea codului de bare ne permite să ne dăm seama cu ce avem de-a face
08:19
and also what we're eating.
208
484000
3000
şi ce mâncăm.
08:22
The Ocean Biogeographic Information System
209
487000
2000
Sistemul Informatic Biogeografic al Oceanului
08:24
is the database for all the census data.
210
489000
2000
este o bază de date pentru toate informaţiile recensământului.
08:26
It's open access; you can all go in and download data as you wish.
211
491000
3000
Permite accesul liber; puteţi să vă duceţi şi să descărcaţi informaţii după cum doriţi.
08:29
And it contains all the data from the census
212
494000
3000
Şi conţine toate informaţiile din recensământ
08:32
plus other data sets that people were willing to contribute.
213
497000
2000
plus alte informaţii oferite de alţi oameni.
08:34
And so what you can do with that
214
499000
2000
Deci ce puteţi face
08:36
is to plot the distribution of species and where they occur in the oceans.
215
501000
3000
este să creaţi o distribuţie a speciilor şi unde se găsesc în ocean.
08:39
What I've plotted up here is the data that we have on hand.
216
504000
2000
Ce am reprezentat aici sunt informaţiile pe care le avem disponibile.
08:41
This is where our sampling effort has concentrated.
217
506000
3000
Aici s-au concentrat eforturile noastre de prelevare a mostrelor.
08:44
Now what you can see
218
509000
2000
Ce puteţi vedea
08:46
is we've sampled the area in the North Atlantic,
219
511000
2000
este că am luat mostre din zona Atlanticului de Nord,
08:48
in the North Sea in particular,
220
513000
2000
în special în Marea Nordului,
08:50
and also the east coast of North America fairly well.
221
515000
2000
şi în coasta de est a Americii de Nord.
08:52
That's the warm colors which show a well-sampled region.
222
517000
3000
Culorile calde arată o zonă de unde s-au luat multe mostre.
08:55
The cold colors, the blue and the black,
223
520000
2000
Culorile reci, albastrul şi negrul,
08:57
show areas where we have almost no data.
224
522000
2000
arată zone despre care nu avem informaţii aproape deloc.
08:59
So even after a 10-year census,
225
524000
2000
Aşadar după un recensământ de 10 ani,
09:01
there are large areas that still remain unexplored.
226
526000
3000
au rămas zone care încă nu au fost explorate.
09:04
Now there are a group of scientists living in Texas, working in the Gulf of Mexico
227
529000
3000
Există un grup de oameni de ştiinţă care trăiesc în Texas şi care lucrează în Golful Mexicului
09:07
who decided really as a labor of love
228
532000
2000
care au lucrează intens şi cu pasiune
09:09
to pull together all the knowledge they could
229
534000
2000
să adune toată informaţia disponibilă
09:11
about biodiversity in the Gulf of Mexico.
230
536000
2000
despre biodiversitatea din Golful Mexicului.
09:13
And so they put this together, a list of all the species,
231
538000
3000
Aşadar au adunat totul, într-o listă a speciilor,
09:16
where they're known to occur,
232
541000
2000
unde anume se găsesc ele,
09:18
and it really seemed like a very esoteric, scientific type of exercise.
233
543000
3000
şi chiar părea un exerciţiu ezoteric şi ştiinţific.
09:21
But then, of course, there was the Deep Horizon oil spill.
234
546000
3000
Dar atunci, desigur, a fost deversarea de combustibil de la Deep Horizon.
09:24
So all of a sudden, this labor of love
235
549000
2000
Brusc, aceasta muncă făcută din pasiune
09:26
for no obvious economic reason
236
551000
3000
care nu avea o motivaţie economică evidentă
09:29
has become a critical piece of information
237
554000
2000
a devenit o informaţie esenţială
09:31
in terms of how that system is going to recover, how long it will take
238
556000
3000
în ceea ce priveşte modul în care sistemul avea să îşi revină, cât va dura
09:34
and how the lawsuits
239
559000
2000
şi cum anume se vor rezolva procesele
09:36
and the multi-billion-dollar discussions that are going to happen in the coming years
240
561000
3000
şi discuţiile de milioane de dolari care aveau să
09:39
are likely to be resolved.
241
564000
3000
ia loc în anii următorii ani.
09:42
So what did we find?
242
567000
2000
Aşadar ce am aflat?
09:44
Well, I could stand here for hours, but, of course, I'm not allowed to do that.
243
569000
2000
Aş putea să stau aici ore întregi, dar desigur, nu pot să fac asta.
09:46
But I will tell you some of my favorite discoveries
244
571000
2000
Dar vă voi vorbi despre câteva dintre descoperirile mele preferate
09:48
from the census.
245
573000
2000
din recensământ.
09:50
So one of the things we discovered is where are the hot spots of diversity?
246
575000
3000
Unul dintre lucrurile pe care le-am aflat a fost localizarea focarelor de diversitate.
09:53
Where do we find the most species of ocean life?
247
578000
3000
Unde găsim cele mai multe specii a vieţii din ocean?
09:56
And what we find if we plot up the well-known species
248
581000
2000
Şi ce am aflat atunci când am reprezentat grafic speciile cunoscute
09:58
is this sort of a distribution.
249
583000
2000
este că există un fel de distribuţie.
10:00
And what we see is that for coastal tags,
250
585000
2000
Şi ce vedem este că pentru zonele de coastă
10:02
for those organisms that live near the shoreline,
251
587000
2000
pentru acele organisme care trăiesc aproape de mal,
10:04
they're most diverse in the tropics.
252
589000
2000
sunt cele mai diversificate în tropice.
10:06
This is something we've actually known for a while,
253
591000
2000
Asta este ceva ce ştim de mai multă vreme,
10:08
so it's not a real breakthrough.
254
593000
2000
aşa că nu este o descoperire.
10:10
What is really exciting though
255
595000
2000
Ce este cu adevărat captivant
10:12
is that the oceanic tags, or the ones that live far from the coast,
256
597000
2000
este că marcajele oceanice, sau acelea care trăiesc departe de coastă,
10:14
are actually more diverse at intermediate latitudes.
257
599000
2000
sunt de fapt mult mai diverse la latitudini intermediare.
10:16
This is the sort of data, again, that managers could use
258
601000
3000
Acesta este genul de informaţie de care s-ar putea folosi managerii
10:19
if they want to prioritize areas of the ocean that we need to conserve.
259
604000
3000
dacă vor să prioritizeze zonele de ocean care au nevoie să fie protejate.
10:22
You can do this on a global scale, but you can also do it on a regional scale.
260
607000
3000
Poţi face asta la o scară globală, dar se poate face şi la o scară regională.
10:25
And that's why biodiversity data can be so valuable.
261
610000
3000
Şi de aceea informaţiile despre biodiversitate pot fi atât de valoroase.
10:28
Now while a lot of the species we discovered in the census
262
613000
3000
În timp ce majoritatea speciilor pe care le-am descoperit în recensământ
10:31
are things that are small and hard to see,
263
616000
2000
sunt lucruri care sunt mici şi dificilt de văzut,
10:33
that certainly wasn't always the case.
264
618000
2000
acest lucru nu s-a întâmplat mereu.
10:35
For example, while it's hard to believe
265
620000
2000
De exemplu, în timp ce este greu de crezut
10:37
that a three kilogram lobster could elude scientists,
266
622000
2000
că un homar de trei kilograme poate să se ferească de oamenii de ştiinţă,
10:39
it did until a few years ago
267
624000
2000
asta chiar s-a întâmplat până acum câţiva ani
10:41
when South African fishermen requested an export permit
268
626000
3000
când pescarii din Africa de Sud au solicitat un permis de export
10:44
and scientists realized that this was something new to science.
269
629000
3000
iar oamenii de ştiinţă au înţeles că acest lucru este ceva nou ştiinţei.
10:47
Similarly this Golden V kelp
270
632000
2000
În acelaşi fel, algele marine Golden V
10:49
collected in Alaska just below the low water mark
271
634000
2000
care au fost adunate din Alaska chiar sub nivelul apei
10:51
is probably a new species.
272
636000
2000
este probabil o specie nouă.
10:53
Even though it's three meters long,
273
638000
2000
Chiar dacă are o lungime de trei metri,
10:55
it actually, again, eluded science.
274
640000
2000
chiar a reuşit să se ferească de ştiinţă.
10:57
Now this guy, this bigfin squid, is seven meters in length.
275
642000
3000
Tipul ăsta, calmarul uriaş, are o lungime de şapte metri.
11:00
But to be fair, it lives in the deep waters of the Mid-Atlantic Ridge,
276
645000
3000
Să fim corecţi, trăieşte în apele adânci din zona de mijloc a Atlanticului,
11:03
so it was a lot harder to find.
277
648000
2000
aşa că era foarte greu de găsit.
11:05
But there's still potential for discovery of big and exciting things.
278
650000
3000
Dar încă mai există potenţial pentru descoperiri mari şi captivante.
11:08
This particular shrimp, we've dubbed it the Jurassic shrimp,
279
653000
3000
Acestă crevetă, am denumit-o creveta Jurassic,
11:11
it's thought to have gone extinct 50 years ago --
280
656000
2000
se credea că a dispărut acum 50 de ani --
11:13
at least it was, until the census discovered
281
658000
2000
era dispărută, până când recensământul a descoperit
11:15
it was living and doing just fine off the coast of Australia.
282
660000
3000
că trăia bine mersi aproape de coasta Australiei.
11:18
And it shows that the ocean, because of its vastness,
283
663000
3000
Acest lucru arată că oceanul, datorită vastităţiii sale,
11:21
can hide secrets for a very long time.
284
666000
2000
poate ascunde secrete mult timp.
11:23
So, Steven Spielberg, eat your heart out.
285
668000
3000
Aşadar, Steven Spielberg, perpeleşte-te de supărare.
11:26
If we look at distributions, in fact distributions change dramatically.
286
671000
3000
Dacă ne uităm la distribuţii, de fapt distribuţiile se schimbă dramatic.
11:29
And so one of the records that we had
287
674000
3000
Aşadar una dintre înregistrările pe care le-am avut
11:32
was this sooty shearwater, which undergoes these spectacular migrations
288
677000
3000
este această pasăre, care trece prin aceste migraţii spectaculoase
11:35
all the way from New Zealand
289
680000
2000
din Noua Zeelandă
11:37
all the way up to Alaska and back again
290
682000
2000
spre Alaska şi înapoi
11:39
in search of endless summer
291
684000
2000
în căutarea verii fără sfârşit
11:41
as they complete their life cycles.
292
686000
2000
pe măsură ce finalizează ciclul vieţii.
11:43
We also talked about the White Shark Cafe.
293
688000
2000
De asemenea, am vorbit despre Cafeneaua Rechinului Alb.
11:45
This is a location in the Pacific where white shark converge.
294
690000
3000
Aceasta este o locaţie în Pacific unde se adună rechinii albi.
11:48
We don't know why they converge there, we simply don't know.
295
693000
2000
Nu ştim de ce se adună aici, pur şi simplu nu ştim.
11:50
That's a question for the future.
296
695000
2000
Asta este o întrebare pentru viitor.
11:52
One of the things that we're taught in high school
297
697000
2000
Unul dintre lucrurile pe care le-am predat la liceu
11:54
is that all animals require oxygen in order to survive.
298
699000
3000
este că toate animalele au nevoie de oxigen pentru a supravieţui.
11:57
Now this little critter, it's only about half a millimeter in size,
299
702000
3000
Creatura asta mică, măsoară cam jumătate de milimetru,
12:00
not terribly charismatic.
300
705000
2000
nu este prea carismatică.
12:02
But it was only discovered in the early 1980s.
301
707000
2000
A fost descoperită abia la începutul deceniului '80.
12:04
But the really interesting thing about it
302
709000
2000
Dar lucrul interesant cu privire la ea
12:06
is that, a few years ago, census scientists discovered
303
711000
3000
este că, acum câţiva ani, oamenii de ştiinţă ai recensământului au descoperit
12:09
that this guy can thrive in oxygen-poor sediments
304
714000
2000
că aceasta creatură se dezvoltă în sedimente sărace în oxigen
12:11
in the deep Mediterranean Sea.
305
716000
2000
în adâncurile Mării Mediterane.
12:13
So now they know that, in fact,
306
718000
2000
Acum ei ştiu că, de fapt,
12:15
animals can live without oxygen, at least some of them,
307
720000
2000
animalele pot trăi fără oxigen, sau cel puţin câteva dintre ele,
12:17
and that they can adapt to even the harshest of conditions.
308
722000
3000
şi că se pot adapta celor mai dificile condiţii.
12:20
If you were to suck all the water out of the ocean,
309
725000
3000
Dacă ai absorbi toată apa din ocean,
12:23
this is what you'd be left behind with,
310
728000
2000
asta ar rămâne în urmă,
12:25
and that's the biomass of life on the sea floor.
311
730000
2000
iar aceasta este biomasa de viaţă existentă pe fundul mării.
12:27
Now what we see is huge biomass towards the poles
312
732000
3000
Ce vedem aici este o biomasă uriaşă spre poli
12:30
and not much biomass in between.
313
735000
3000
şi nu atât de multă biomasă între.
12:33
We found life in the extremes.
314
738000
2000
Am găsit viaţă în extreme.
12:35
And so there were new species that were found
315
740000
2000
Şi s-au găsit noi specii
12:37
that live inside ice
316
742000
2000
care trăiesc în gheaţă
12:39
and help to support an ice-based food web.
317
744000
2000
şi care ajută în susţinerea reţelei de mâncare bazată pe gheaţă.
12:41
And we also found this spectacular yeti crab
318
746000
2000
Şi am găsit şi acest incredibil crab yeti
12:43
that lives near boiling hot hydrothermal vents at Easter Island.
319
748000
3000
care trăieşte lângă lângă deschizăturile hidrotermale foarte fierbinţi din Insula Paştelui.
12:46
And this particular species
320
751000
2000
Şi această specie
12:48
really captured the public's attention.
321
753000
3000
a atras atenţia publicului.
12:51
We also found the deepest vents known yet -- 5,000 meters --
322
756000
3000
Am aflat de asemenea, că cele mai adânci deschizături descoperite până acum -- 5.000 de metri --
12:54
the hottest vents at 407 degrees Celsius --
323
759000
3000
cele mai fierbinţi deschizături la 407 grade Celsius --
12:57
vents in the South Pacific and also in the Arctic
324
762000
2000
deschizături din Pacificul de Sud şi din zona Arctică
12:59
where none had been found before.
325
764000
2000
se află acolo unde nu s-a mai găsit nimic înainte.
13:01
So even new environments are still within the domain of the discoverable.
326
766000
3000
Aşadar există anumite medii noi care încă nu au fost descoperite.
13:04
Now in terms of the unknowns, there are many.
327
769000
2000
În ceea ce priveşte necunoscutul, rămâne mult de descoperit.
13:06
And I'm just going to summarize just a few of them
328
771000
2000
Şi voi menţiona doar câteva dintre ele
13:08
very quickly for you.
329
773000
2000
foarte rapid.
13:10
First of all, we might ask, how many fishes in the sea?
330
775000
3000
Înainte de toate, ne putem întreba, câţi peşti sunt în mare?
13:13
We actually know the fishes better than we do any other group in the ocean
331
778000
2000
Ştim mai multe despre peşti decât ştim despre orice alt grup din ocean
13:15
other than marine mammals.
332
780000
2000
în afară de mamiferele marine.
13:17
And so we can actually extrapolate based on rates of discovery
333
782000
3000
Aşa că putem extrapola pe baza ratei de descoperire
13:20
how many more species we're likely to discover.
334
785000
3000
asupra numărului de specii pe care e posibil să le descoperim.
13:23
And from that, we actually calculate
335
788000
2000
Şi pornind de la asta, am calculat
13:25
that we know about 16,500 marine species
336
790000
3000
că am descoperit cam 16,500 de specii marine
13:28
and there are probably another 1,000 to 4,000 left to go.
337
793000
2000
şi că au mai rămas de la 1,000 la 4,000 de specii nedescoperite.
13:30
So we've done pretty well.
338
795000
2000
Aşa că ne-am descurcat destul de bine.
13:32
We've got about 75 percent of the fish,
339
797000
2000
Avem aproximativ 75 la sută din peşti,
13:34
maybe as much as 90 percent.
340
799000
2000
probabil cel mult 90 la sută.
13:36
But the fishes, as I say, are the best known.
341
801000
3000
Dar peştii, după cum am spus, sunt cei mai cunoscuţi.
13:39
So our level of knowledge is much less for other groups of organisms.
342
804000
3000
Nivelul nostru de cunoaştere este mult mai scăzut pentru alte grupuri de organisme.
13:42
Now this figure is actually based on a brand new paper
343
807000
2000
Această cifră este bazată pe o lucrare nouă
13:44
that's going to come out in the journal PLoS Biology.
344
809000
3000
care va fi publicată în revista PLoS Biology.
13:47
And what is does is predict how many more species there are
345
812000
2000
Lucrarea prezice câte alte specii mai sunt
13:49
on land and in the ocean.
346
814000
2000
pe pământ şi în ocean.
13:51
And what they found
347
816000
2000
Şi ce au descoperit
13:53
is that they think that we know of about nine percent of the species in the ocean.
348
818000
3000
este că ştim aproximativ 9 la sută din speciile din ocean.
13:56
That means 91 percent, even after the census,
349
821000
2000
Asta înseamnă că 91 la sută, chiar după recensământ,
13:58
still remain to be discovered.
350
823000
2000
va trebui să fie descoperit.
14:00
And so that turns out to be about two million species
351
825000
2000
Asta înseamnă că sunt cam 2 milioane de specii
14:02
once all is said and done.
352
827000
2000
după ce se termină totul.
14:04
So we still have quite a lot of work to do
353
829000
2000
Aşa că mai avem mult de muncă
14:06
in terms of unknowns.
354
831000
2000
în ceea ce priveşte necunoscutul.
14:08
Now this bacterium
355
833000
2000
Această bacterie
14:10
is part of mats that are found off the coast of Chile.
356
835000
3000
se regăseşte în zona coastei din Chile.
14:13
And these mats actually cover an area the size of Greece.
357
838000
2000
Şi această zonă este echivalentă cu dimensiunea Greciei.
14:15
And so this particular bacterium is actually visible to the naked eye.
358
840000
3000
Această bacterie poate fi văzută cu ochiul liber.
14:18
But you can imagine the biomass that represents.
359
843000
3000
Dar vă puteţi imagina biomasa pe care o reprezintă.
14:21
But the really intriguing thing about the microbes
360
846000
2000
Dar lucrul cu adevărat fascinant cu privire la microbi
14:23
is just how diverse they are.
361
848000
2000
este diversitatea lor.
14:25
A single drop of seawater
362
850000
2000
Un singur strop de apă de mare
14:27
could contain 160 different types of microbes.
363
852000
2000
poate conţine 160 de microbi diferiţi.
14:29
And the oceans themselves
364
854000
2000
Şi oceanele
14:31
are thought potentially to contain as many as a billion different types.
365
856000
3000
probabil conţin în jur de un miliard de diverse alte tipuri.
14:34
So that's really exciting. What are they all doing out there?
366
859000
3000
Asta este cu adevărat captivant. Ce fac toate acestea acolo?
14:37
We actually don't know.
367
862000
2000
De fapt, nu ştim.
14:39
The most exciting thing, I would say, about this census
368
864000
2000
Cel mai captivant lucru, cred, cu privire la acest recensământ
14:41
is the role of global science.
369
866000
2000
este rolul ştiinţei globale.
14:43
And so as we see in this image of light during the night,
370
868000
2000
După cum vedem în această imagine de lumină în timpul nopţii,
14:45
there are lots of areas of the Earth
371
870000
2000
sunt multe zone de pe Pământ
14:47
where human development is much greater
372
872000
3000
unde dezvoltarea umană este mult mai mare
14:50
and other areas where it's much less,
373
875000
2000
şi alte zone unde dezvoltarea este mult mai mică,
14:52
but between them we see large dark areas
374
877000
2000
dar între ele vedem zone întunecare mari
14:54
of relatively unexplored ocean.
375
879000
2000
de ocean care nu a fost explorat prea mult.
14:56
The other point I'd like to make about this
376
881000
2000
Un alt lucru pe care vreau să îl spun în această privinţă
14:58
is that this ocean's interconnected.
377
883000
2000
este că oceanul este interconectat.
15:00
Marine organisms do not care about international boundaries;
378
885000
2000
Organismelor marine nu le pasă de graniţe
15:02
they move where they will.
379
887000
2000
şi se deplasează unde vor.
15:04
And so the importance then of global collaboration
380
889000
3000
Aşadar importanţa colaborării globale
15:07
becomes all the more important.
381
892000
2000
devine şi mai mare.
15:09
We've lost a lot of paradise.
382
894000
2000
Am pierdut o mare parte din paradis.
15:11
For example, these tuna that were once so abundant in the North Sea
383
896000
3000
De exemplu, acest ton care era odată atât de abundent în Marea Nordică
15:14
are now effectively gone.
384
899000
2000
aproape că a dispărut.
15:16
There were trawls taken in the deep sea in the Mediterranean,
385
901000
3000
Erau traulere care s-au dus la mare adâncime în Marea Mediterană
15:19
which collected more garbage than they did animals.
386
904000
2000
şi au adunat mai mult gunoi decât animale.
15:21
And that's the deep sea, that's the environment that we consider to be
387
906000
3000
Şi vorbim de zonele adânci, considerate
15:24
among the most pristine left on Earth.
388
909000
2000
printre mediile cele mai curate de pe Pământ.
15:26
And there are a lot of other pressures.
389
911000
2000
Şi sunt multe alte presiuni.
15:28
Ocean acidification is a really big issue that people are concerned with,
390
913000
3000
Acidificarea oceanului este o problemă majoră de care sunt preocupaţi oamenii,
15:31
as well as ocean warming, and the effects they're going to have on coral reefs.
391
916000
3000
de asemenea încălzirea globală, şi efectele care se vor răsfrânge asupra recifelor.
15:34
On the scale of decades, in our lifetimes,
392
919000
3000
În câteva decenii, în timpul vieţilor noastre,
15:37
we're going to see a lot of damage to coral reefs.
393
922000
2000
vom vedea multe vătămări asupra recifelor.
15:39
And I could spend the rest of my time, which is getting very limited,
394
924000
3000
Şi aş putea să folosesc restul timpului meu care devine foarte scurt,
15:42
going through this litany of concerns about the ocean,
395
927000
2000
trecând prin această litanie de griji legate de ocean,
15:44
but I want to end on a more positive note.
396
929000
2000
dar vreau să închei într-un mod pozitiv.
15:46
And so the grand challenge then
397
931000
2000
Marea provocare
15:48
is to try and make sure that we preserve what's left,
398
933000
2000
este să încercăm să păstrăm ceea ce a mai rămas,
15:50
because there is still spectacular beauty.
399
935000
2000
pentru că încă mai există frumuseţe spectaculoasă.
15:52
And the oceans are so productive,
400
937000
2000
Oceanele sunt aşa de productive,
15:54
there's so much going on in there that's of relevance to humans
401
939000
3000
se întâmplă acolo atât de multe lucruri care sunt relevante pentru oameni
15:57
that we really need to, even from a selfish perspective,
402
942000
3000
că avem nevoie, chiar dintr-o perspectivă egoistă,
16:00
try to do better than we have in the past.
403
945000
2000
să încercăm să ne descurcăm mai bine în viitor faţă de trecut.
16:02
So we need to recognize those hot spots
404
947000
2000
Aşadar este nevoie să găsim aceste focare
16:04
and do our best to protect them.
405
949000
2000
şi să ne străduim să le protejăm.
16:06
When we look at pictures like this, they take our breath away,
406
951000
2000
Când ne uităm la imagini precum acestea, ne taie răsuflarea,
16:08
in addition to helping to give us breath
407
953000
2000
pe lângă faptul că ne ajută să respirăm
16:10
by the oxygen that the oceans provide.
408
955000
2000
cu oxigenul pe care ni-l oferă oceanul.
16:12
Census scientists worked in the rain, they worked in the cold,
409
957000
3000
Oamenii de ştiinţă ai recensământului au lucrat în ploaie, în frig,
16:15
they worked under water and they worked above water
410
960000
2000
au lucrat sub apă şi deasupra apei
16:17
trying to illuminate the wondrous discovery,
411
962000
2000
în încercarea de a aduce lumină asupra acestei descoperiri nemaipomenite,
16:19
the still vast unknown,
412
964000
2000
care încă este aproape complet necunoscută,
16:21
the spectacular adaptations that we see in ocean life.
413
966000
3000
a adaptărilor spectaculoase pe care le vedem în ocean.
16:24
So whether you're a yak herder living in the mountains of Chile,
414
969000
3000
Aşadar, fie că ai o turmă de iaci în munţii din Chile,
16:27
whether you're a stockbroker in New York City
415
972000
3000
fie că lucrezi la bursă în New York City
16:30
or whether you're a TEDster living in Edinburgh,
416
975000
2000
sau fie dacă eşti un om de la TED care trăieşte în Edinburgh,
16:32
the oceans matter.
417
977000
2000
oceanul contează.
16:34
And as the oceans go so shall we.
418
979000
2000
Şi dacă dispar oceanele, vom dispărea şi noi.
16:36
Thanks for listening.
419
981000
2000
Vă mulţumesc pentru atenţie.
16:38
(Applause)
420
983000
2000
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Paul Snelgrove - Marine biologistPaul Snelgrove led the group that pulled together the findings of the Census of Marine Life -- synthesizing 10 years and 540 expeditions into a book of wonders.
Why you should listen
From 2000 to 2010, the Census of Marine Life ran a focused international effort to catalogue as much knowledge as possible about the creatures living in our oceans. (It had never really been done before.) Some 2,700 scientists from 80 countries, on 540 expeditions, worked to assess the diversity, distribution, and abundance of marine life. More than 6,000 potential new species were discovered, amid scenes of ocean degradation, resilience, and wonder.
It was Paul Snelgrove's job to synthesize this mass of findings into a book. Snelgrove, a professor at Memorial University in Newfoundland who studies benthic sedimentary ecosystems, led the team that produced the book Discoveries of the Census of Marine Life, about the most important and dramatic findings of the CML: new species and habitats, unexpected and epic migration routes and changing distribution patterns. The census revealed how diverse, surprising, still vastly unknown, and tenacious life is in the oceans.
He says: "How to distill thousands of scientific papers and dozens of books into a coherent story? The answer was to lock myself in the basement, shut off email, and read, read, read."
Paul Snelgrove | Speaker | TED.com