Mission Blue Voyage
Daniel Pauly: The ocean's shifting baseline
Дэниел Поли: Смещение точки отсчёта для океана
Filmed:
Readability: 3.8
254,411 views
На протяжении нашей жизни качество океана ухудшилось, как показывает уменьшающийся средний размер рыбы. И всё же, как показывает Дэниел Поли на сцене Mission Blue, каждый раз при смещении точки отсчёта мы называем это новой «нормой». Когда же мы прекратим смещать точку отсчёта вниз?
Daniel Pauly - Fisheries biologist
Daniel Pauly is the principal investigator at the Sea Around Us Project, which studies the impact of the world's fisheries on marine ecosystems. The software he's helped develop is used around the world to model and track the ocean. Full bio
Daniel Pauly is the principal investigator at the Sea Around Us Project, which studies the impact of the world's fisheries on marine ecosystems. The software he's helped develop is used around the world to model and track the ocean. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I'm going to speak
0
0
2000
Я расскажу
00:14
about a tiny, little idea.
1
2000
3000
о небольшой, совсем маленькой идее.
00:17
And this is about shifting baseline.
2
5000
4000
О смещении точки отсчёта.
00:21
And because the idea can be explained in one minute,
3
9000
4000
Идея может быть рассказана за одну минуту,
00:25
I will tell you three stories before
4
13000
3000
поэтому сначала я расскажу вам три истории,
00:28
to fill in the time.
5
16000
2000
чтобы заполнить время.
00:30
And the first story
6
18000
2000
Первая история
00:32
is about Charles Darwin, one of my heroes.
7
20000
3000
о Чарльзе Дарвине, одном из моих героев.
00:35
And he was here, as you well know, in '35.
8
23000
3000
Он был здесь, как известно, в 35-м.
00:38
And you'd think he was chasing finches,
9
26000
2000
Можно подумать, он гонялся за зябликами,
00:40
but he wasn't.
10
28000
2000
но это не так.
00:42
He was actually collecting fish.
11
30000
2000
На самом деле он коллекционировал рыбу.
00:44
And he described one of them
12
32000
2000
И он описал одну из них
00:46
as very "common."
13
34000
2000
как «распространённую».
00:48
This was the sailfin grouper.
14
36000
2000
Это был морской окунь.
00:50
A big fishery was run on it
15
38000
2000
Большие рыбохозяйства разводили его
00:52
until the '80s.
16
40000
3000
вплоть до 80-х.
00:55
Now the fish is on the IUCN Red List.
17
43000
3000
Теперь эта рыба в Красной Книге.
00:58
Now this story,
18
46000
2000
Мы слышали
01:00
we have heard it lots of times
19
48000
3000
эту историю много раз,
01:03
on Galapagos and other places,
20
51000
2000
на Галапагосах и в других местах,
01:05
so there is nothing particular about it.
21
53000
3000
поэтому ничего особенного в ней нет.
01:08
But the point is, we still come to Galapagos.
22
56000
3000
Но суть в том, что мы по-прежнему ездим на Галапагосы.
01:11
We still think it is pristine.
23
59000
3000
Мы считаем, что они нетронуты.
01:14
The brochures still say
24
62000
3000
Брошюры ещё говорят,
01:17
it is untouched.
25
65000
2000
что они нетронуты.
01:19
So what happens here?
26
67000
3000
Что здесь случилось?
01:22
The second story, also to illustrate another concept,
27
70000
3000
Вторая история, также для иллюстрации другой концепции,
01:25
is called shifting waistline.
28
73000
2000
называется смещающаяся талия.
01:27
(Laughter)
29
75000
3000
(Смех)
01:30
Because I was there in '71,
30
78000
2000
Я был там в 71-м,
01:32
studying a lagoon in West Africa.
31
80000
2000
изучая лагуну в Западной Африке.
01:34
I was there because I grew up in Europe
32
82000
3000
Я был там, потому что я вырос в Европе
01:37
and I wanted later to work in Africa.
33
85000
2000
и позднее хотел работать в Африке.
01:39
And I thought I could blend in.
34
87000
2000
Я думал я смогу «влиться».
01:41
And I got a big sunburn,
35
89000
2000
Я получил сильный солнечный ожог,
01:43
and I was convinced that I was really not from there.
36
91000
3000
и это меня убедило, что я не оттуда.
01:46
This was my first sunburn.
37
94000
2000
Это был мой первый солнечный ожог.
01:48
And the lagoon
38
96000
3000
Лагуна была
01:51
was surrounded by palm trees,
39
99000
2000
окружена пальмами,
01:53
as you can see, and a few mangrove.
40
101000
2000
и, как видите, несколькими мангровыми деревьями.
01:55
And it had tilapia
41
103000
2000
Тилапия была
01:57
about 20 centimeters,
42
105000
2000
размером около 20 сантиметров,
01:59
a species of tilapia called blackchin tilapia.
43
107000
2000
вид тилапии, называемой чернощёкая тилапия.
02:01
And the fisheries for this tilapia
44
109000
2000
В рыбохозяйствах, разводивших эту тилапию,
02:03
sustained lots of fish and they had a good time
45
111000
3000
было много рыбы и они неплохо существовали,
02:06
and they earned more than average
46
114000
2000
зарабатывая больше,
02:08
in Ghana.
47
116000
2000
чем в среднем по Гане.
02:10
When I went there 27 years later,
48
118000
3000
Когда я приехал туда 27 лет спустя,
02:13
the fish had shrunk to half of their size.
49
121000
3000
рыба стала вдвое меньше размером.
02:16
They were maturing at five centimeters.
50
124000
2000
Они созревали длиной около 5 сантиметров.
02:18
They had been pushed genetically.
51
126000
2000
Они были генетически «продвинуты».
02:20
There were still fishes.
52
128000
2000
Рыба ещё была.
02:22
They were still kind of happy.
53
130000
2000
Они были как бы счастливы.
02:24
And the fish also were happy to be there.
54
132000
5000
И рыба тоже была счастлива быть там.
02:29
So nothing has changed,
55
137000
2000
Ничего не изменилось,
02:31
but everything has changed.
56
139000
2000
но всё изменилось.
02:33
My third little story
57
141000
2000
Моя третья короткая история о том,
02:35
is that I was an accomplice
58
143000
2000
что я в своём роде соучастник
02:37
in the introduction of trawling
59
145000
2000
введения траления
02:39
in Southeast Asia.
60
147000
2000
в Юговосточной Азии.
02:41
In the '70s -- well, beginning in the '60s --
61
149000
3000
В 70-х, ну ладно, в начале 60-х,
02:44
Europe did lots of development projects.
62
152000
3000
Европа осуществляла много проектов для развития.
02:47
Fish development
63
155000
2000
Развитие рыбного промысла
02:49
meant imposing on countries
64
157000
2000
означало внедрение в странах,
02:51
that had already 100,000 fishers
65
159000
3000
в которых было более 100 000 рыбаков,
02:54
to impose on them industrial fishing.
66
162000
3000
внедрение в них промышленного лова.
02:57
And this boat, quite ugly,
67
165000
2000
Эта лодка, довольно уродливая,
02:59
is called the Mutiara 4.
68
167000
2000
называется Mutiara 4.
03:01
And I went sailing on it,
69
169000
2000
Я на ней плавал,
03:03
and we did surveys
70
171000
3000
и мы проводили исследования
03:06
throughout the southern South China sea
71
174000
3000
по всему южному Южно-китайскому морю
03:09
and especially the Java Sea.
72
177000
2000
и в особенности возле острова Ява.
03:11
And what we caught,
73
179000
2000
У нас не было слов
03:13
we didn't have words for it.
74
181000
2000
описать наш улов.
03:15
What we caught, I know now,
75
183000
3000
То, что мы выловили, как я теперь знаю,
03:18
is the bottom of the sea.
76
186000
2000
было морским дном.
03:20
And 90 percent of our catch
77
188000
2000
Примерно 90% нашего улова
03:22
were sponges,
78
190000
2000
составляли губки и другие животные,
03:24
other animals that are fixed on the bottom.
79
192000
3000
крепящиеся к морскому дну.
03:27
And actually most of the fish,
80
195000
2000
На самом деле большая часть рыбы,
03:29
they are a little spot on the debris,
81
197000
2000
те маленькие точки в мусоре,
03:31
the piles of debris, were coral reef fish.
82
199000
3000
в грудах мусора, были рыбками с коралловых рифов.
03:34
Essentially the bottom of the sea came onto the deck
83
202000
2000
Практически, морское дно вытаскивалось на палубу
03:36
and then was thrown down.
84
204000
2000
и затем выбрасывалось.
03:38
And these pictures are extraordinary
85
206000
3000
Эти картинки выдающиеся,
03:41
because this transition is very rapid.
86
209000
3000
потому что переход очень быстр.
03:44
Within a year, you do a survey
87
212000
3000
Меньше чем за год проводится исследование,
03:47
and then commercial fishing begins.
88
215000
2000
а затем начинается коммерческая ловля.
03:49
The bottom is transformed
89
217000
2000
Дно превращается из,
03:51
from, in this case, a hard bottom or soft coral
90
219000
3000
в этом случае, твёрдого дна, или мягкого коралла,
03:54
into a muddy mess.
91
222000
3000
в грязную жижу.
03:57
This is a dead turtle.
92
225000
2000
Это мёртвая черепаха.
03:59
They were not eaten, they were thrown away because they were dead.
93
227000
3000
Их не ели, их выкидывали, потому что они были мертвы.
04:02
And one time we caught a live one.
94
230000
2000
Один раз мы поймали живую.
04:04
It was not drowned yet.
95
232000
2000
Она ещё не утонула.
04:06
And then they wanted to kill it because it was good to eat.
96
234000
3000
Они хотели её убить, потому что она была пригодна в пищу.
04:09
This mountain of debris
97
237000
3000
Эта груда мусора
04:12
is actually collected by fishers
98
240000
3000
на самом деле собирается рыбаками каждый раз,
04:15
every time they go
99
243000
2000
когда они работают в районе,
04:17
into an area that's never been fished.
100
245000
2000
где ещё не ловили рыбу.
04:19
But it's not documented.
101
247000
2000
Но это не документируется.
04:21
We transform the world,
102
249000
2000
Мы меняем мир,
04:23
but we don't remember it.
103
251000
2000
но не запоминаем это.
04:25
We adjust our baseline
104
253000
3000
Мы сдвигаем точку отсчёта
04:28
to the new level,
105
256000
2000
на новый уровень
04:30
and we don't recall what was there.
106
258000
4000
и не помним, что было до этого.
04:34
If you generalize this,
107
262000
2000
Если это обобщить,
04:36
something like this happens.
108
264000
2000
то случается нечто подобное.
04:38
You have on the y axis some good thing:
109
266000
3000
На оси Y — позитивная вещь:
04:41
biodiversity, numbers of orca,
110
269000
3000
биоразнообразие, количество китов,
04:44
the greenness of your country, the water supply.
111
272000
3000
«зелёность» твоей страны, запасы воды.
04:47
And over time it changes --
112
275000
2000
Со временем это меняется,
04:49
it changes
113
277000
2000
это меняется,
04:51
because people do things, or naturally.
114
279000
2000
под влиянием людей или естественным образом.
04:53
Every generation
115
281000
2000
Каждое поколение
04:55
will use the images
116
283000
2000
будет использовать образы,
04:57
that they got at the beginning of their conscious lives
117
285000
3000
полученные в начале их сознательной жизни,
05:00
as a standard
118
288000
2000
как стандарт
05:02
and will extrapolate forward.
119
290000
2000
и будет экстраполировать дальше.
05:04
And the difference then,
120
292000
2000
Разницу в будущем
05:06
they perceive as a loss.
121
294000
2000
они воспримут как потери.
05:08
But they don't perceive what happened before as a loss.
122
296000
3000
Но они не воспринимают как потери то, что случилось ранее.
05:11
You can have a succession of changes.
123
299000
2000
Есть последовательность изменений.
05:13
At the end you want to sustain
124
301000
3000
А в конце есть желание сохранить
05:16
miserable leftovers.
125
304000
3000
жалкие остатки.
05:19
And that, to a large extent, is what we want to do now.
126
307000
3000
В большой степени, это то, чем мы хотим заняться сегодня.
05:22
We want to sustain things that are gone
127
310000
3000
Мы хотим поддерживать вещи, которые ушли,
05:25
or things that are not the way they were.
128
313000
4000
или вещи в их неестественном состоянии.
05:29
Now one should think
129
317000
2000
Можно подумать,
05:31
this problem affected people
130
319000
2000
эта проблема касалась людей
05:33
certainly when in predatory societies,
131
321000
4000
в хищнических обществах,
05:37
they killed animals
132
325000
2000
они убивали животных
05:39
and they didn't know they had done so
133
327000
2000
и, через несколько поколений
05:41
after a few generations.
134
329000
2000
не замечали, что они сделали.
05:43
Because, obviously,
135
331000
3000
Поскольку это очевидно,
05:46
an animal that is very abundant,
136
334000
5000
что когда животное в изобилии,
05:51
before it gets extinct,
137
339000
3000
прежде чем исчезнуть,
05:54
it becomes rare.
138
342000
3000
оно становится редким.
05:57
So you don't lose abundant animals.
139
345000
3000
Мы никогда не теряем животных в изобилии.
06:00
You always lose rare animals.
140
348000
2000
Мы всегда теряем редких животных.
06:02
And therefore they're not perceived
141
350000
2000
Поэтому это не воспринимается
06:04
as a big loss.
142
352000
2000
как большая потеря.
06:06
Over time,
143
354000
2000
Со временем,
06:08
we concentrate on large animals,
144
356000
2000
мы концентрируемся на больших животных,
06:10
and in a sea that means the big fish.
145
358000
2000
а в море это значит на большой рыбе.
06:12
They become rarer because we fish them.
146
360000
3000
Она становится редкой, потому что мы её ловим.
06:15
Over time we have a few fish left
147
363000
2000
Со временем рыбы становится меньше,
06:17
and we think this is the baseline.
148
365000
3000
и мы думаем это точка отсчёта.
06:20
And the question is,
149
368000
2000
Вопрос вот в чём,
06:22
why do people accept this?
150
370000
5000
почему люди это принимают?
06:27
Well because they don't know that it was different.
151
375000
3000
Что ж, потому что они не знают, что было иначе.
06:30
And in fact, lots of people, scientists,
152
378000
3000
На самом деле, много людей, учёных,
06:33
will contest that it was really different.
153
381000
2000
опровергнут, что было совсем иначе.
06:35
And they will contest this
154
383000
2000
Они опровергнут,
06:37
because the evidence
155
385000
2000
потому что свидетельства,
06:39
presented in an earlier mode
156
387000
5000
представленные ранее,
06:44
is not in the way
157
392000
3000
не совсем такие,
06:47
they would like the evidence presented.
158
395000
2000
как они хотят представлять.
06:49
For example,
159
397000
2000
Например, история,
06:51
the anecdote that some present,
160
399000
2000
преподносимая некоторыми,
06:53
as Captain so-and-so
161
401000
2000
что капитан такой-то
06:55
observed lots of fish in this area
162
403000
3000
наблюдал много рыбы в этой области
06:58
cannot be used
163
406000
2000
не может быть использована,
07:00
or is usually not utilized by fishery scientists,
164
408000
3000
или же обычно не используется учёными,
07:03
because it's not "scientific."
165
411000
2000
потому что она не «научна».
07:05
So you have a situation
166
413000
2000
Итак, имеется ситуация,
07:07
where people don't know the past,
167
415000
3000
когда люди не знают прошлого,
07:10
even though we live in literate societies,
168
418000
3000
даже живя в образованных обществах,
07:13
because they don't trust
169
421000
2000
потому что они не доверяют
07:15
the sources of the past.
170
423000
3000
источникам данных о прошлом.
07:18
And hence, the enormous role
171
426000
3000
Поэтому, огромна роль,
07:21
that a marine protected area can play.
172
429000
2000
которую может играть морской заповедник.
07:23
Because with marine protected areas,
173
431000
3000
Потому что с морскими заповедниками,
07:26
we actually recreate the past.
174
434000
4000
мы сможем воссоздать прошлое.
07:30
We recreate the past that people cannot conceive
175
438000
3000
Мы воссоздадим прошлое, которое люди не могут представить,
07:33
because the baseline has shifted
176
441000
2000
потому что точка отсчёта сдвинулась
07:35
and is extremely low.
177
443000
2000
и находится очень низко.
07:37
That is for people
178
445000
2000
Т.е. люди,
07:39
who can see a marine protected area
179
447000
5000
которые могут наблюдать морской заповедник,
07:44
and who can benefit
180
452000
2000
могут извлечь пользу
07:46
from the insight that it provides,
181
454000
3000
из озарения, которое он даёт,
07:49
which enables them to reset their baseline.
182
457000
4000
которое позволяет им сбросить их точку отсчёта.
07:53
How about the people who can't do that
183
461000
2000
Как насчёт тех, кто не может этого сделать,
07:55
because they have no access --
184
463000
2000
потому что у них нет доступа к заповедникам,
07:57
the people in the Midwest for example?
185
465000
3000
например, люди на Среднем Западе?
08:00
There I think
186
468000
2000
Я думаю, в этом месте
08:02
that the arts and film
187
470000
2000
искусство и фильмы,
08:04
can perhaps fill the gap,
188
472000
2000
наверное, могут заполнить пробел,
08:06
and simulation.
189
474000
2000
а также симуляция.
08:08
This is a simulation of Chesapeake Bay.
190
476000
3000
Это симуляция Чесапикского залива.
08:11
There were gray whales in Chesapeake Bay a long time ago --
191
479000
2000
Давным-давно в Чесапикском заливе водились серые киты,
08:13
500 years ago.
192
481000
2000
500 лет назад.
08:15
And you will have noticed that the hues and tones
193
483000
3000
Вы можете заметить, что цвета и тона
08:18
are like "Avatar."
194
486000
2000
как в фильме «Аватар».
08:20
(Laughter)
195
488000
2000
(Смех)
08:22
And if you think about "Avatar,"
196
490000
2000
А если подумать об «Аватаре»,
08:24
if you think of why people were so touched by it --
197
492000
3000
если подумать о людях, которых он тронул,
08:27
never mind the Pocahontas story --
198
495000
4000
не говоря уже об истории Покахонтас,
08:31
why so touched by the imagery?
199
499000
4000
почему картинка их так тронула?
08:35
Because it evokes something
200
503000
3000
Потому что она вызывает чувство чего-то,
08:38
that in a sense has been lost.
201
506000
2000
что было потеряно.
08:40
And so my recommendation,
202
508000
2000
Моя рекомендация,
08:42
it's the only one I will provide,
203
510000
2000
единственная, которую я дам.
08:44
is for Cameron to do "Avatar II" underwater.
204
512000
5000
Пусть Кэмерон сделает «Аватар 2» под водой.
08:49
Thank you very much.
205
517000
2000
Спасибо большое.
08:51
(Applause)
206
519000
2000
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Daniel Pauly - Fisheries biologistDaniel Pauly is the principal investigator at the Sea Around Us Project, which studies the impact of the world's fisheries on marine ecosystems. The software he's helped develop is used around the world to model and track the ocean.
Why you should listen
Daniel Pauly heads the Sea Around Us Project, based at the Fisheries Centre, at the University of British Columbia. Pauly has been a leader in conceptualizing and codeveloping software that’s used by ocean experts throughout the world. At the Sea Around Us and in his other work, he’s developing new ways to view complex ocean data.
Pauly’s work includes the Ecopath ecological/ecosystem modeling software suite; the massive FishBase, the online encyclopaedia of fishes; and, increasingly, the quantitative results of the Sea Around Us Project.
Daniel Pauly | Speaker | TED.com