ABOUT THE SPEAKER
Barbara Block - Marine biologist
Barbara Block studies how tuna, billfish and sharks move around (and stay warm) in the open ocean. Knowing how these large predators travel through pelagic waters will help us understand their role in the wider ocean ecosystem.

Why you should listen

Barbara Block takes a multidisciplinary approach to studying how large pelagic fish live and travel in the open ocean. Using novel electronic tags, Block and her team track large predators — tunas, billfish and sharks — on their ocean journeys. She also studies how and why muscle makes heat at a molecular level in fish.

Working out of Stanford's Hopkins Marine Station, Block and her colleagues run the Tuna Research and Conservation Center, a member of the Tagging of Pacific Predators (TOPP) program. Combining tracking data with physiological and genetic analyses, Block (a MacArthur "genius" grant winner) is developing population and ecological models to help us understand these fishes' roles in the ocean ecosystem — and perhaps learn to better manage these important food fish.

More profile about the speaker
Barbara Block | Speaker | TED.com
Mission Blue Voyage

Barbara Block: Tagging tuna in the deep ocean

باربارا بلوك: ترقيم أسماك التونة في أعماق المحيط

Filmed:
368,018 views

التونة من رياضي المحيط -- سريعة ، من الضواري بعيدة المدى والتي بدأنا في فهم عاداتها. البيولوجية البحرية باربارا بلوك تثبت بطاقات تتبع على التونة (كاملة مع الترددات)
- Marine biologist
Barbara Block studies how tuna, billfish and sharks move around (and stay warm) in the open ocean. Knowing how these large predators travel through pelagic waters will help us understand their role in the wider ocean ecosystem. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
I've been fascinatedمبهورة for a lifetimeأوقات الحياة
0
0
3000
لقد أفتتنت طيلة حياتي
00:18
by the beautyجمال, formشكل and functionوظيفة
1
3000
2000
من جمال شكل ووظيفة
00:20
of giantعملاق bluefinذات الزعانف الزرقاء tunaتونة.
2
5000
3000
سمكة التونة العملاقة زرقاء الزعانف
00:23
Bluefinذات الزعانف الزرقاء are warmbloodedذوات الدم الحار like us.
3
8000
3000
إن زرقاء الزعانف مثلنا من ذوات الدم الحار
00:26
They're the largestأكبر of the tunasأسماك التونة,
4
11000
3000
إنها الأضخم بين أسماك التونة الأخرى
00:29
the second-largestثاني أكبر fishسمك in the seaبحر -- bonyعظمي fishسمك.
5
14000
3000
وتعتبر ثاني أكبر سمكة في البحر - - سمكة عظمية
00:32
They actuallyفعلا are a fishسمك
6
17000
2000
هي بالفعل سمكة
00:34
that is endothermicماص للحرارة --
7
19000
2000
وهي ماصة للحرارة
00:36
powersالقوى throughعبر the oceanمحيط with warmدافئ musclesالعضلات like a mammalالحيوان الثديي.
8
21000
3000
تتحرك بقوة في المحيط بواسطة عضلاتها الدافئة مثل الثدييات
00:40
That's one of our bluefinذات الزعانف الزرقاء at the Montereyمونتيري Bayخليج Aquariumحوض سمك.
9
25000
3000
هذه إحدى أسماكنا زرقاء الزعانف في المعرض المائي لخليج مونتيري
00:43
You can see in its shapeشكل and its streamlinedمبسطة designالتصميم
10
28000
3000
يمكنكم رؤية شكلها وتصميمها الانسيابي
00:46
it's poweredتعمل بالطاقة for oceanمحيط swimmingسباحة.
11
31000
3000
تملك القوة للسباحة في المحيط
00:49
It fliesيطير throughعبر the oceanمحيط on its pectoralصدري finsزعانف, getsيحصل على liftمصعد,
12
34000
3000
تطير عبر المحيط مستعينة بزعانفها الصدرية والتي تعينها على الرفع
00:52
powersالقوى its movementsالحركات
13
37000
2000
وتقوي حركاتها
00:54
with a lunateهلالي tailذيل.
14
39000
2000
بواسطة ذيلٍ هلالي
00:56
It's actuallyفعلا got a nakedعار skinبشرة for mostعظم of its bodyالجسم,
15
41000
3000
هي بالفعل تملك جلداً عارياً في معظم جسمها
00:59
so it reducesيقلل frictionاحتكاك with the waterماء.
16
44000
3000
وبالتالي تقلل من الاحتكاك مع الماء
01:02
This is what one of nature'sالطبيعة finestأروع machinesآلات.
17
47000
3000
هذه ما يمكن أن نطلق عليه خيرة الآلات الطبيعية
01:05
Now, bluefinذات الزعانف الزرقاء
18
50000
2000
الآن زرقاء الزعانف
01:07
were reveredموقر by Man
19
52000
2000
يتم تبجيلها بواسطة الانسان
01:09
for all of humanبشري historyالتاريخ.
20
54000
3000
عبر تاريخ البشرية كله
01:12
For 4,000 yearsسنوات, we fishedصيد sustainablyعلى نحو مستدام for this animalحيوان,
21
57000
3000
ما يقرب من 4000 سنة ونحن نصطاد هذا الحيوان بطريقة مستديمة
01:15
and it's evidencedيتضح
22
60000
2000
وقد تم توثيق هذا
01:17
in the artفن that we see
23
62000
2000
في الرسم الذي نراه
01:19
from thousandsالآلاف of yearsسنوات agoمنذ.
24
64000
2000
منذ ألاف السنين
01:21
Bluefinذات الزعانف الزرقاء are in caveكهف paintingsلوحات in Franceفرنسا.
25
66000
3000
وجدت رسومات لزرقاء الزعانف في كهوف فرنسا
01:24
They're on coinsعملات معدنية
26
69000
2000
إنها على عملاتها
01:26
that dateتاريخ back 3,000 yearsسنوات.
27
71000
3000
التي تعود تاريخها إلى 3000 سنة مضت
01:29
This fishسمك was reveredموقر by humankindالبشرية.
28
74000
3000
لقد تم تبجيل هذه السمكة بواسطة الجنس البشري
01:32
It was fishedصيد sustainablyعلى نحو مستدام
29
77000
2000
وقد تم اصطيادها باستدامة
01:34
tillحتى all of time,
30
79000
2000
في جميع الأزمنة
01:36
exceptإلا for our generationتوليد.
31
81000
2000
ماعدا زمن جيلنا
01:38
Bluefinذات الزعانف الزرقاء are pursuedمناضل whereverأينما they go --
32
83000
3000
لقد تم ملاحقة زرقاء الزعانف أينما ارتحلت
01:41
there is a goldذهب rushسرعه on Earthأرض,
33
86000
2000
بينما يوجد أسيل الذهب على اليابسة
01:43
and this is a goldذهب rushسرعه for bluefinذات الزعانف الزرقاء.
34
88000
2000
هناك أيضا أسيل الذهب على زرقاء الزعانف
01:45
There are trapsالفخاخ that fishسمك sustainablyعلى نحو مستدام
35
90000
2000
هناك ثمة شراك لاصطيادها دائماً
01:47
up untilحتى recentlyمؤخرا.
36
92000
3000
حتى يومنا هذا
01:50
And yetبعد, the typeاكتب of fishingصيد السمك going on todayاليوم,
37
95000
3000
وبعد ، فإن نوعية الصيد اليوم
01:53
with pensأقلام, with enormousضخم stakesأوتاد,
38
98000
3000
بالأقلام و بكميات مهولة
01:56
is really wipingمسح bluefinذات الزعانف الزرقاء
39
101000
2000
يؤدي إلى محو زرقاء الزعانف
01:58
ecologicallyبيئيا off the planetكوكب.
40
103000
2000
بيئياً من كوكبنا
02:00
Now bluefinذات الزعانف الزرقاء, in generalجنرال لواء,
41
105000
2000
حالياُ ، تذهب زرقاء الزعانف عموماً
02:02
goesيذهب to one placeمكان: Japanاليابان.
42
107000
2000
إلى مكان واحد ، اليابان
02:04
Some of you mayقد be guiltyمذنب
43
109000
2000
يعتبر بعضكم نوعاً ما مذنب
02:06
of havingوجود contributedساهم to the demiseزوال of bluefinذات الزعانف الزرقاء.
44
111000
2000
بمساهمتكم في زوال زرقاء الزعانف
02:08
They're delectableلذيذ muscleعضلة,
45
113000
2000
فهي تتمتع بعضلات لذيذة
02:10
richغني in fatسمين --
46
115000
2000
غنية بالدهون
02:12
absolutelyإطلاقا tasteالمذاق deliciousلذيذ.
47
117000
2000
بالتأكيد لذيذة الطعم
02:14
And that's theirهم problemمشكلة; we're eatingيتناول الطعام them to deathالموت.
48
119000
3000
وهنا تكمن مشكلتها ، فإننا نأكلها حتى الموت
02:17
Now in the Atlanticالأطلسي, the storyقصة is prettyجميلة simpleبسيط.
49
122000
3000
الآن في الأطلسي ، فإن القصة أبسط قليلاً
02:20
Bluefinذات الزعانف الزرقاء have two populationsالسكان: one largeكبير, one smallصغير.
50
125000
3000
هناك تجمعان لزرقاء الزعانف أحدهما ضخم والآخر صغير
02:23
The Northشمال Americanأمريكي populationتعداد السكان
51
128000
2000
التجمع الموجود في شمال أمريكا
02:25
is fishedصيد at about 2,000 tonطن.
52
130000
3000
تم اصطياد حوالي 2000 طن
02:28
The Europeanأوروبية populationتعداد السكان and Northشمال Africanالأفريقي -- the Easternالشرقية bluefinذات الزعانف الزرقاء tunaتونة --
53
133000
3000
بينما يتم اصطياد التونة زرقاء الزعانف بمستويات هائلة
02:31
is fishedصيد at tremendousهائل levelsمستويات:
54
136000
3000
في التجمعات الأوروبية وشمال أفريقيا
02:34
50,000 tonsطن over the last decadeعقد almostتقريبيا everyكل yearعام.
55
139000
3000
50000 طن خلال العقد الأخير سنوياً تقريباً
02:37
The resultنتيجة is whetherسواء you're looking
56
142000
2000
والنتيجة التي تتطلعون اليها
02:39
at the Westغرب or the Easternالشرقية bluefinذات الزعانف الزرقاء populationتعداد السكان,
57
144000
3000
في التجمعات الغربية أو الشرقية
02:42
there's been tremendousهائل declineانخفاض on bothكلا sidesالجانبين,
58
147000
2000
تجدون انخفاض هائل في أعدادها في الجانبين
02:44
as much as 90 percentنسبه مئويه
59
149000
2000
بواقع 90 في المائة تقريباً
02:46
if you go back with your baselineخط الأساس
60
151000
2000
وإذا عدتم للوراء مع خط اساسكم
02:48
to 1950.
61
153000
2000
إلى 1950
02:50
For that, bluefinذات الزعانف الزرقاء have been givenمعطى a statusالحالة
62
155000
3000
ولهذا ، فإن حالة زرقاء الزعانف قد تتساوى مع
02:53
equivalentما يعادل to tigersالنمور, to lionsأسود,
63
158000
3000
النمور والأسود
02:56
to certainالمؤكد Africanالأفريقي elephantsالفيلة
64
161000
2000
وبعض الفيلة الأفريقية
02:58
and to pandasالباندا.
65
163000
2000
وكذلك حيوان الباندا
03:00
These fishسمك have been proposedالمقترح
66
165000
2000
لقد تم ترشيح هذه الأسماك
03:02
for an endangeredالمهددة بالخطر speciesمحيط listingقائمة in the pastالماضي two monthsالشهور.
67
167000
3000
لقائمة الفصائل المعرضة للانقراض للشهرين الأخيرين
03:05
They were votedتم التصويت on and rejectedمرفوض
68
170000
2000
تم التصويت عليها ثم رفضت
03:07
just two weeksأسابيع agoمنذ,
69
172000
2000
فقط الاسبوعان الماضيين
03:09
despiteعلى الرغم من outstandingأمتياز scienceعلم
70
174000
2000
على الرغم من العلم المنتظر
03:11
that showsعروض from two committeesاللجان
71
176000
3000
الذي يظهر من لجنتين
03:14
this fishسمك meetsتجتمع the criteriaالمعايير of CITESCITES I.
72
179000
3000
فقد وافقت هذه الأسماك معايير اتفاقية تحديد الفصائل المعرضة للانقراض
03:17
And if it's tunasأسماك التونة you don't careرعاية about,
73
182000
2000
ولو كان الأمر يتعلق بالتونة فإن الأمر لا يعني أحداً
03:19
perhapsربما you mightربما be interestedيستفد
74
184000
2000
ربما تكون قد اهتممتم
03:21
that internationalدولي long linesخطوط and pursingتسلك
75
186000
2000
أن الخطوط الدولية و (غير واضح)
03:23
chaseمطاردة down tunasأسماك التونة and bycatchالصيد العرضي animalsالحيوانات
76
188000
3000
قد تعقبت أسماك التونة وتصيدت الحيوانات
03:26
suchهذه as leatherbacksالسلاحف, sharksأسماك القرش,
77
191000
2000
مثل السلاحف ، أسماك القرش
03:28
marlinمارلن, albatrossالقطرس طائر بحري كبير.
78
193000
2000
أسماك السيف ، طيور النورس الكبيرة
03:30
These animalsالحيوانات and theirهم demiseزوال
79
195000
2000
هذه الحيوانات وعوامل فنائها
03:32
occursيحدث in the tunaتونة fisheriesمصايد الأسماك.
80
197000
3000
تظهر عند صيادي التونة
03:35
The challengeالتحدي we faceوجه
81
200000
2000
والتحدي الذي واجهناه
03:37
is that we know very little about tunaتونة,
82
202000
3000
هو معرفتنا الضئيلة عن التونة
03:40
and everyoneكل واحد in the roomمجال knowsيعرف what it looksتبدو like
83
205000
3000
وجميع من في القاعة يعرف كيف يحدث
03:43
when an Africanالأفريقي lionأسد
84
208000
2000
عندما يقوم أسد أفريقي
03:45
takes down its preyفريسة.
85
210000
2000
بالقبض على فريسته
03:47
I doubtشك anyoneأي واحد has seenرأيت a giantعملاق bluefinذات الزعانف الزرقاء feedتغذية.
86
212000
3000
أشك أن أحداً منكم قد رأى كيف يتم إطعام زرقاء الزعانف العملاقة
03:50
This tunaتونة symbolizesيرمز
87
215000
3000
تقوم سمكة التونة هذه بترميز
03:53
what's the problemمشكلة for all of us in the roomمجال.
88
218000
3000
ما هي المشكلة التي نواجهها في هذه الغرفة
03:56
It's the 21stشارع centuryمئة عام, but we really have only just begunبدأت
89
221000
3000
إنه القرن الحادي والعشرون ، ولكننا حقا بالكاد قد بدأنا
03:59
to really studyدراسة our oceansالمحيطات in a deepعميق way.
90
224000
3000
الدراسة الحقيقية لمحيطاتنا بطريقة أعمق
04:02
Technologyتقنية has come of ageعمر
91
227000
2000
جاءت التقنية للعصر
04:04
that's allowingالسماح us to see the Earthأرض from spaceالفراغ
92
229000
3000
الذي يسمح لنا برؤية الأرض من الفضاء
04:07
and go deepعميق into the seasالبحار remotelyعن بعد.
93
232000
3000
والغوص في أعماق البحار عن بعد
04:10
And we'veقمنا got to use these technologiesالتقنيات immediatelyفورا
94
235000
2000
وعلينا استخدام هذه التقنيات في الحال
04:12
to get a better understandingفهم
95
237000
2000
للحصول على فهم أفضل
04:14
of how our oceanمحيط realmمملكة worksأعمال.
96
239000
3000
عن كيفية عمل مملكة المحيطات
04:17
Mostعظم of us from the shipسفينة -- even I --
97
242000
2000
معظمنا من فوق السفينة ، حتى أنا
04:19
look out at the oceanمحيط and see this homogeneousمتجانس seaبحر.
98
244000
3000
ننظر إلى المحيط ونرى هذا البحر المتجانس
04:22
We don't know where the structureبناء is.
99
247000
2000
لا نعلم أين يكون هذا البناء
04:24
We can't tell where are the wateringدامع holesثقوب
100
249000
3000
لا ندري أين الفتحات التي يتدفق منها الماء
04:27
like we can on an Africanالأفريقي plainعادي.
101
252000
3000
كما لو كنا في سهول أفريقيا
04:30
We can't see the corridorsالممرات,
102
255000
2000
لا نستطيع أن نرى الممرات
04:32
and we can't see what it is
103
257000
2000
ولا نستطيع أن نرى ماهذا الذي
04:34
that bringsتجمع togetherسويا a tunaتونة,
104
259000
2000
يجمع بين التونا ،
04:36
a leatherbackجلدية الظهر and an albatrossالقطرس طائر بحري كبير.
105
261000
2000
والسلاحف وطائر القطرس
04:38
We're only just beginningالبداية to understandتفهم
106
263000
2000
لقد بدأنا للتو فهم
04:40
how the physicalجسدي - بدني oceanographyعلم المحيطات
107
265000
2000
ماهي جغرافية المحيطات المادية
04:42
and the biologicalبيولوجي oceanographyعلم المحيطات
108
267000
2000
وجغرافية المحيطات العضوية
04:44
come togetherسويا
109
269000
2000
التي تجتمع معا
04:46
to createخلق a seasonalموسمي forceفرض
110
271000
2000
لتكون قوى موسمية
04:48
that actuallyفعلا causesالأسباب the upwellingالموجات المتقلبة
111
273000
2000
التي بالفعل تسبب الموجات المتقلبة
04:50
that mightربما make a hotالحار spotبقعة a hopeأمل spotبقعة.
112
275000
3000
التي قد تجعل من بقعة ساخنة بقعة أمل
04:53
The reasonsأسباب these challengesالتحديات are great
113
278000
2000
فالأسباب التي تجعل هذا التحدي عظيماً
04:55
is that technicallyفنيا it's difficultصعب to go to seaبحر.
114
280000
3000
أنه تقنياً من الصعب الذهاب إلى البحر
04:58
It's hardالصعب to studyدراسة a bluefinذات الزعانف الزرقاء on its turfاحتلال,
115
283000
2000
أنه من الصعب دراسة زرقاء الزعانف في بيئتها الطبيعية
05:00
the entireكامل Pacificالمحيط الهادئ realmمملكة.
116
285000
2000
خلال مملكة المحيط الهادئ
05:02
It's really toughقاسي to get up closeأغلق and personalالشخصية with a makoماكو sharkقرش
117
287000
4000
إنه حقاً صعب الاقتراب وشخصياُ من سمك قرش الماكو
05:06
and try to put a tagبطاقة on it.
118
291000
2000
ومحاولة وضع بطاقة عليه
05:08
And then imagineتخيل beingيجرى Bruceبروس Mate'sماتي teamالفريق from OSUOSU,
119
293000
3000
ثم تخيلوا أن تكونوا فريق بروس مايت من جامعة ولاية اوكلاهوما
05:11
gettingالحصول على up closeأغلق to a blueأزرق whaleحوت
120
296000
2000
تقتربون من حوت أزرق
05:13
and fixingاصلاح a tagبطاقة on the blueأزرق whaleحوت that staysإقامة,
121
298000
3000
وتثبيت بطاقة على الحوت الأزرق الذي ستبقى
05:16
an engineeringهندسة challengeالتحدي
122
301000
2000
تحدياً هندسياً
05:18
we'veقمنا yetبعد to really overcomeالتغلب على.
123
303000
2000
لم نستطع تخطيه
05:20
So the storyقصة of our teamالفريق, a dedicatedمخصصة teamالفريق,
124
305000
3000
إذن فإن قصة فريقنا ، المتفرغ تماماً
05:23
is fishسمك and chipsرقائق.
125
308000
2000
هي سمك وبطاطس
05:25
We basicallyفي الأساس are takingمع الأخذ
126
310000
2000
أساساً سنأخذ
05:27
the sameنفسه satelliteالأقمار الصناعية phoneهاتف partsأجزاء,
127
312000
2000
نفس أجزاء هاتف القمر الصناعي
05:29
or the sameنفسه partsأجزاء that are in your computerالحاسوب, chipsرقائق.
128
314000
3000
أو نفس الأجزاء التي في حاسوبك ، الشرائح
05:32
We're puttingوضع them togetherسويا in unusualغير عادي waysطرق,
129
317000
3000
سوف نجمعها سوياً بطريقة غير معتادة
05:35
and this is takingمع الأخذ us into the oceanمحيط realmمملكة
130
320000
2000
وسوف تأخذنا هذه إلى مملكة المحيط
05:37
like never before.
131
322000
2000
كما لم يسبق من قبل
05:39
And for the first time,
132
324000
2000
وللمرة الأولى
05:41
we're ableقادر to watch the journeyرحلة of a tunaتونة beneathتحت the oceanمحيط
133
326000
3000
سنتمكن من مشاهدة رحلة سمك التونا تحت المحيط
05:44
usingاستخدام lightضوء and photonsالفوتونات
134
329000
2000
مستخدمين الضوء والصور الصوتية
05:46
to measureقياس sunriseشروق الشمس and sunsetغروب الشمس.
135
331000
3000
لقياس شروق وغروب الشمس
05:49
Now, I've been workingعامل with tunasأسماك التونة for over 15 yearsسنوات.
136
334000
3000
الآن ، لقد عملت مع التونا فوق 15 سنة
05:52
I have the privilegeامتياز of beingيجرى a partnerشريك
137
337000
2000
ولي الشرف كوني شريكة
05:54
with the Montereyمونتيري Bayخليج Aquariumحوض سمك.
138
339000
2000
في متحف خليج مونتيرري المائي
05:56
We'veقمنا actuallyفعلا takenتؤخذ a sliverقطعة من الجبن of the oceanمحيط,
139
341000
2000
لقد أخذنا قطعة صغيرة جدا من المحيط
05:58
put it behindخلف glassزجاج,
140
343000
2000
ووضعناها خلف زجاج
06:00
and we togetherسويا
141
345000
2000
ومعا
06:02
have put bluefinذات الزعانف الزرقاء tunaتونة and yellowfinالصفراء tunaتونة on displayعرض.
142
347000
3000
وضعنا التونة زرقاء الزعانف وصفراء الزعانف للعرض
06:05
When the veilحجاب of bubblesفقاعات liftsالمصاعد everyكل morningصباح,
143
350000
3000
عندما ينقشع حجاب الفقاعات كل صباح
06:08
we can actuallyفعلا see a communityتواصل اجتماعي from the Pelagicالبحرية oceanمحيط,
144
353000
3000
نستطيع بالفعل رؤية مجتمع من بحريات المحيط
06:11
one of the only placesأماكن on Earthأرض
145
356000
2000
واحد من الأماكن المحدودة على الأرض
06:13
you can see giantعملاق bluefinذات الزعانف الزرقاء swimسباحة by.
146
358000
3000
يمكنكم رؤية زرقاء الزعانف العملاقة تسبح سوياً
06:16
We can see in theirهم beautyجمال of formشكل and functionوظيفة,
147
361000
2000
نستطيع رؤية جمال شكلها ووظيفته
06:19
theirهم ceaselessغير منقطع أبدا activityنشاط.
148
364000
2000
ونشاطها غير المنقطع
06:21
They're flyingطيران throughعبر theirهم spaceالفراغ, oceanمحيط spaceالفراغ.
149
366000
3000
أنهم يطيرون خلال فضائهم ، فضاء المحيط.
06:24
And we can bringاحضر two millionمليون people a yearعام
150
369000
2000
ويمكننا احضار مليوني شخص في السنة
06:26
into contactاتصل with this fishسمك
151
371000
2000
في تواصل مع هذه السمكة
06:28
and showتبين them its beautyجمال.
152
373000
3000
ونريهم جمالها
06:31
Behindخلف the scenesمشاهد is a workingعامل labمختبر at Stanfordستانفورد Universityجامعة
153
376000
3000
وفي الكواليس يوجد معمل في جامعة ستانفورد
06:34
partneredشراكة with the Montereyمونتيري Bayخليج Aquariumحوض سمك.
154
379000
2000
مشاركاً لحوض سمك خليج مونترري
06:36
Here, for over 14 or 15 yearsسنوات,
155
381000
2000
هنا ، لمدة تتجاوز 14 أو 15 عاماً
06:38
we'veقمنا actuallyفعلا broughtجلبت in
156
383000
2000
قمنا بالفعل باحضار
06:40
bothكلا bluefinذات الزعانف الزرقاء and yellowfinالصفراء in captivityأسر.
157
385000
2000
زرقاء الزعانف وصفراء الزعانف مع في حياة الأسر
06:42
We'dكنا been studyingدراسة عربي these fishسمك,
158
387000
2000
لقد قمنا بدراسة هذه الأسماك
06:44
but first we had to learnتعلم how to husbandryزراعة them.
159
389000
2000
ولكن أولاً يجب أن نتعلم كيف يتم استزراعها
06:46
What do they like to eatتأكل?
160
391000
2000
ما الذي تحب أن تأكله ؟
06:48
What is it that they're happyالسعيدة with?
161
393000
2000
ما الذي يسعدها ؟
06:50
We go in the tanksالدبابات with the tunaتونة -- we touchلمس. اتصال. صلة theirهم nakedعار skinبشرة --
162
395000
3000
نغوص في الأحواض مع التونا . نلمس جلدها العاري
06:53
it's prettyجميلة amazingرائعة حقا. It feelsيشعر wonderfulرائع.
163
398000
3000
إنها حقاً مذهلة. تشعركم بالعجب.
06:56
And then, better yetبعد,
164
401000
2000
ومن ثم ، أفضل من ذلك
06:58
we'veقمنا got our ownخاصة versionالإصدار of tunaتونة whisperersالهامسون,
165
403000
2000
لقد حصلنا على إصدارنا من همسات التونة
07:00
our ownخاصة Chuckسنفرق Farwellفارويل, Alexاليكس Nortonنورتون,
166
405000
2000
تشاك فارويل وأليكس نورتون خاصتنا
07:02
who can take a bigكبير tunaتونة
167
407000
2000
من يأخذ تونا كبيرة
07:04
and in one motionاقتراح,
168
409000
2000
وفي حركة واحدة
07:06
put it into an envelopeظرف of waterماء,
169
411000
2000
نضعها في مظروف من ماء
07:08
so that we can actuallyفعلا work with the tunaتونة
170
413000
2000
حتى نستطيع بالفعل العمل مع التونا
07:10
and learnتعلم the techniquesتقنيات it takes
171
415000
2000
وتعلم التقنيات التي تلزم
07:12
to not injureجرح this fishسمك
172
417000
2000
حتى لا نجرح هذه السمكة
07:14
who never seesيرى a boundaryحدود in the openفتح seaبحر.
173
419000
3000
من لم ير حدود للبحر المفتوح
07:17
Jeffجيف and Jasonجايسون there, are scientistsالعلماء
174
422000
2000
جيف وجايسون أنهم علماء
07:19
who are going to take a tunaتونة
175
424000
2000
اللذان سيأخذان التونة
07:21
and put it in the equivalentما يعادل of a treadmillجهاز المشي, a flumeوهد.
176
426000
3000
ويضعانها فيما يشبه طاحونة الدوس ,الوهد
07:24
And that tunaتونة thinksيعتقد it's going to Japanاليابان, but it's stayingالبقاء in placeمكان.
177
429000
3000
وهذه التونة تعتقد أنها ذاهبة إلى اليابان ، ولكنها لا تبرح مكانها
07:27
We're actuallyفعلا measuringقياس its oxygenأكسجين consumptionاستهلاك,
178
432000
2000
نحن بالفعل نقيس استهلاكها للأوكسيجين
07:29
its energyطاقة consumptionاستهلاك.
179
434000
2000
استهلاك طاقتها
07:32
We're takingمع الأخذ this dataالبيانات and buildingبناء better modelsعارضات ازياء.
180
437000
3000
نأخذ هذه البيانات ونبني نماذج أفضل
07:35
And when I see that tunaتونة -- this is my favoriteالمفضل viewرأي --
181
440000
3000
وعندما أرى هذه التونة -- وهو منظري المفضل --
07:38
I beginابدأ to wonderيتساءل:
182
443000
2000
أبدأ في التعجب
07:40
how did this fishسمك solveحل the longitudeخط الطول problemمشكلة before we did?
183
445000
3000
كيف حلت هذه السمكة مشكلة خط الطول قبلنا ؟
07:44
So take a look at that animalحيوان.
184
449000
2000
لذا انظروا إلى هذا الحيوان
07:46
That's the closestالأقرب you'llعليك probablyالمحتمل ever get.
185
451000
2000
هذه أقرب مسافة يمكنكم بلوغها
07:48
Now, the activitiesأنشطة from the labمختبر
186
453000
3000
الآن ، الأنشطة من المعمل
07:51
have taughtيعلم us now how to go out in the openفتح oceanمحيط.
187
456000
3000
تعلمنا الآن كيف نخرج إلى المحيط المفتوح
07:54
So in a programبرنامج calledمسمي Tag-A-Giantالعلامة-A-العملاق
188
459000
3000
هكذا في برنامج يدعى ضع بطاقة على عملاق
07:57
we'veقمنا actuallyفعلا goneذهب from Irelandأيرلندا to Canadaكندا,
189
462000
3000
ذهبنا بالفعل من ايرلندا إلى كندا
08:00
from Corsicaكورسيكا to Spainإسبانيا.
190
465000
2000
من كورسيكا إلى أسبانيا
08:02
We'veقمنا fishedصيد with manyكثير nationsالدول around the worldالعالمية
191
467000
3000
قمنا بالصيد مع أمم كثيرة حول العالم
08:05
in an effortمجهود to basicallyفي الأساس
192
470000
2000
في مجهود أساساً
08:07
put electronicإلكتروني computersأجهزة الكمبيوتر
193
472000
3000
وضع حواسب الكترونية
08:10
insideفي داخل giantعملاق tunasأسماك التونة.
194
475000
2000
داخل التونة العملاقة
08:12
We'veقمنا actuallyفعلا taggedالكلمات الدلالية 1,100 tunasأسماك التونة.
195
477000
3000
وضعنا بطاقات بالفعل لـ1100 تونة
08:15
And I'm going to showتبين you threeثلاثة clipsلقطات,
196
480000
2000
وسوف أعرض عليكم ثلاثة مقاطع فيديو
08:17
because I taggedالكلمات الدلالية 1,100 tunasأسماك التونة.
197
482000
3000
لأنني وضعت بطاقات على 1100 تونة
08:20
It's a very hardالصعب processمعالج, but it's a balletرقص الباليه.
198
485000
3000
أنها عملية شاقة جداً ولكنها كرقص الباليه
08:23
We bringاحضر the tunaتونة out, we measureقياس it.
199
488000
3000
نخرج التونة ، نقيسها
08:26
A teamالفريق of fishersالصيادين, captainsقباطنة, scientistsالعلماء and techniciansالفنيين
200
491000
3000
فريق الصيادين ، قباطنة ، علماء وفنيين
08:29
work togetherسويا to keep this animalحيوان out of the oceanمحيط
201
494000
3000
يعملون معاً للحفاظ على هذا الحيوان خارج المحيط
08:32
for about fourأربعة to fiveخمسة minutesالدقائق.
202
497000
3000
لحوالي أربعة إلى خمس دقائق
08:35
We put waterماء over its gillsخياشيم, give it oxygenأكسجين.
203
500000
3000
نضع ماءاً على خياشيمها ، نمنحها أوكسيجين
08:38
And then with a lot of effortمجهود, after taggingعلامات,
204
503000
3000
ثم بعد جهد جهيد ، بعد وضع البطاقة
08:41
puttingوضع in the computerالحاسوب,
205
506000
2000
نغرس الحاسوب
08:43
makingصناعة sure the stalkساق is stickingالالتصاق out so it sensesحواس the environmentبيئة,
206
508000
3000
نتأكد أن العمود الحساس تم لصقه تماماً حتى يتحسس البيئة
08:46
we sendإرسال this fishسمك back into the seaبحر.
207
511000
3000
نرسل السمكة مرة أخرى إلى البحر
08:49
And when it goesيذهب, we're always happyالسعيدة.
208
514000
2000
وعندما تذهب ، نكون جميعنا سعداً
08:51
We see a flickنفض الغبار of the tailذيل.
209
516000
2000
ونرى نفضة زيلها
08:53
And from our dataالبيانات that getsيحصل على collectedجمع,
210
518000
3000
ومن خلال البيانات التي تم تجميعها
08:56
when that tagبطاقة comesيأتي back,
211
521000
2000
عندما ترجع الينا البطاقة مرة أخرى
08:58
because a fisherالصياد returnsعائدات it
212
523000
2000
لأن صياداً أعادها
09:00
for a thousand-dollarألف دولار rewardجائزة او مكافاة,
213
525000
2000
مقابل مكافأة قدرها ألف دولار
09:02
we can get tracksالمسارات beneathتحت the seaبحر
214
527000
2000
يمكننا تتبع الآثار تحت البحر
09:04
for up to fiveخمسة yearsسنوات now,
215
529000
2000
لما يزيد عن خمسة أعوام الآن.
09:06
on a backbonedالفقارية animalحيوان.
216
531000
2000
على حيوان فقاري
09:08
Now sometimesبعض الأحيان the tunasأسماك التونة are really largeكبير,
217
533000
3000
أحياناُ أسماك التونة تكون ضخمة حقاً
09:11
suchهذه as this fishسمك off Nantucketنانتوكيت.
218
536000
2000
مثل التي تم اصطيادها من نانتكت
09:13
But that's about halfنصف the sizeبحجم
219
538000
2000
ولكن هذا حوالي نصف حجم
09:15
of the biggestأكبر tunaتونة we'veقمنا ever taggedالكلمات الدلالية.
220
540000
2000
أضخم سمكة تونة تم وضع بطاقة عليها
09:17
It takes a humanبشري effortمجهود,
221
542000
2000
تستغرق جهد بشري ،
09:19
a teamالفريق effortمجهود, to bringاحضر the fishسمك in.
222
544000
2000
جهد فريق ، لإحضار سمكة هنا
09:21
In this caseقضية, what we're going to do
223
546000
2000
في هذه الحالة , ما الذي سنقوم بعمله
09:23
is put a pop-upيظهر فجأة satelliteالأقمار الصناعية archivalأرشيفي tagبطاقة on the tunaتونة.
224
548000
3000
هو وضع بطاقة قمر صناعي ارشيفي منبثق على سمكة التونة
09:27
This tagبطاقة ridesركوب الخيل on the tunaتونة,
225
552000
2000
ستركب البطافة فوق التونة
09:29
sensesحواس the environmentبيئة around the tunaتونة
226
554000
3000
تتحسس البيئة حول التونة
09:32
and actuallyفعلا will come off the fishسمك,
227
557000
3000
وبالفعل سوف تخرج من السمكة
09:35
detachفصل, floatتطفو to the surfaceسطح - المظهر الخارجي
228
560000
2000
تنفصل ، وتطوف على السطح
09:37
and sendإرسال back to Earth-orbitingالأرض تدور حول satellitesالأقمار الصناعية
229
562000
3000
وترسل مرة أخرى إلى الأقمار الصناعية التي تدور حول الأرض
09:40
positionموضع dataالبيانات estimatedمقدر by mathالرياضيات on the tagبطاقة,
230
565000
3000
بيانات الموقع مقدرة حسابياً على البطاقة
09:43
pressureالضغط dataالبيانات and temperatureدرجة الحرارة dataالبيانات.
231
568000
3000
بيانات الضغط وبيانات الحراراة
09:46
And so what we get then from the pop-upيظهر فجأة satelliteالأقمار الصناعية tagبطاقة
232
571000
2000
و من ثم ماذا سنحصل من بطاقة القمر الصناعي المنبثقة
09:48
is we get away from havingوجود to have a humanبشري interactionالتفاعل
233
573000
3000
هو أننا ابتعدنا عن الاضطرار للتدخل البشري
09:51
to recaptureاسترداد the tagبطاقة.
234
576000
2000
لإستعادة البطاقة مرة أخرى
09:53
Bothعلى حد سواء the electronicإلكتروني tagsعلامات I'm talkingالحديث about are expensiveمكلفة.
235
578000
3000
كلا البطاقتين الاليكترونيتين اللتين أتحدث عنهما سعرهما عال
09:56
These tagsعلامات have been engineeredمهندسة
236
581000
2000
تم تصنيع هاتين البطاقتين
09:58
by a varietyتشكيلة of teamsفرق in Northشمال Americaأمريكا.
237
583000
3000
بواسطة فِرَق متنوعة في شمال أمريكا
10:01
They are some of our finestأروع instrumentsالأدوات,
238
586000
2000
انهما بعض من أفضل أدوات
10:03
our newالجديد technologyتقنية in the oceanمحيط todayاليوم.
239
588000
3000
تقنياتنا الحديثة في المحيطات اليوم
10:07
One communityتواصل اجتماعي in generalجنرال لواء
240
592000
2000
لقد ساعدنا مجتمعنا في العموم
10:09
has givenمعطى more to help us than any other communityتواصل اجتماعي.
241
594000
2000
أكثر من أي مجتمع آخر
10:11
And that's the fisheriesمصايد الأسماك off the stateحالة of Northشمال Carolinaكارولينا.
242
596000
3000
وهؤلاء الصيادون من شمال أمريكا
10:14
There are two villagesالقرى, Harrisهاريس and Moreheadمورهيد Cityمدينة,
243
599000
3000
هناك قريتان ، هاريس و مورهيد سيتي
10:17
everyكل winterشتاء for over a decadeعقد,
244
602000
2000
في كل شتاء ولمدة تزيد عن عقد
10:19
heldمقبض a partyحفل calledمسمي Tag-A-Giantالعلامة-A-العملاق,
245
604000
3000
يقيمون حفلاً يسمونه ضع - بطاقة على عملاق
10:22
and togetherسويا, fishersالصيادين workedعمل with us
246
607000
2000
ويعمل هؤلاء الصيادون معاً ومعنا
10:24
to tagبطاقة 800 to 900 fishسمك.
247
609000
3000
لوضع بطاقات على 800 إلى 900 سمكة
10:27
In this caseقضية, we're actuallyفعلا going to measureقياس the fishسمك.
248
612000
3000
في هذه الحالة ، سنقوم بالفعل بقياس السمكة
10:30
We're going to do something that in recentالأخيرة yearsسنوات we'veقمنا startedبدأت:
249
615000
3000
سنقوم بعمل شيء ما في السنوات الأخيرة
10:33
take a mucusمخاط sampleعينة.
250
618000
2000
سنأخذ عينة من المخاط
10:35
Watch how shinyلامع the skinبشرة is; you can see my reflectionانعكاس there.
251
620000
3000
انظروا كيف يكون جلدها ساطعاً ، يمكنكم رؤسة انعكاس صورتي هناك
10:38
And from that mucusمخاط, we can get geneجينة profilesمظهر,
252
623000
3000
ومن هذا المخاط ، يمكننا الحصول على ملامحها الجينية
10:41
we can get informationمعلومات on genderجنس,
253
626000
2000
يمكننا الحصول على معلومات عن جنسها
10:43
checkingتدقيق the pop-upيظهر فجأة tagبطاقة one more time,
254
628000
2000
بفحص البطاقة المنبثقة مرة أخرى،
10:45
and then it's out in the oceanمحيط.
255
630000
2000
ومن ثم هي إلى المحيط مرة أخرى
10:47
And this is my favoriteالمفضل.
256
632000
2000
وهذه هي المفضلة لدي
10:49
With the help of my formerسابق postdocمرحلة ما بعد الدكتوراه, Garethجاريث Lawsonلوسون,
257
634000
3000
وبمساعدة من مساعدي الباحث ، جاريث لوسون
10:52
this is a gorgeousرائع pictureصورة of a singleغير مرتبطة tunaتونة.
258
637000
2000
هذه صورة رائعة لسمكة تونة وحيدة
10:54
This tunaتونة is actuallyفعلا movingمتحرك on a numericalعددي oceanمحيط.
259
639000
3000
هذه التونة تتحرك بالفعل في محيط رقمي
10:57
The warmدافئ is the Gulfخليج Streamمجرى,
260
642000
2000
الدافئ هو جلف ستريم
10:59
the coldالبرد up there in the Gulfخليج of Maineمين.
261
644000
3000
البارد هناك في خليج ماين
11:02
That's where the tunaتونة wants to go -- it wants to forageعلف الماشية on schoolsالمدارس of herringسمك مملح --
262
647000
3000
هناك حيث تريد التونة الذهاب ، أنها تريد أن تقتات في مدارس الرنجة
11:05
but it can't get there. It's too coldالبرد.
263
650000
2000
ولكنها لا تستطيع الوصول هناك . إنها شديدة البرودة.
11:07
But then it warmsارتفاع درجة حرارة الارض up, and the tunaتونة popsالملوثات العضوية الثابتة in, getsيحصل على some fishسمك,
264
652000
3000
ولكنها تبدأ في الدفء ، وتدخل التونة هنا , تحصل على بعض الأسماك
11:10
maybe comesيأتي back to home baseقاعدة,
265
655000
2000
ربما تعود مرة أخرى إلى مكمنها
11:12
goesيذهب in again
266
657000
2000
تذهب مرة أخرى
11:14
and then comesيأتي back to winterشتاء down there in Northشمال Carolinaكارولينا
267
659000
3000
ومن ثم تعود مرة أخرى لتمضية الشتاء هناك في نورث كارولينا
11:17
and then on to the Bahamasالباهاما.
268
662000
2000
ومن ثم إلى الباهاماز
11:19
And my favoriteالمفضل sceneمشهد, threeثلاثة tunasأسماك التونة going into the Gulfخليج of Mexicoالمكسيك.
269
664000
3000
وهذا هو مشهدي المفضل ، ثلاث سمكات تونة تدخل إلى خليج المكسيك
11:22
Threeثلاثة tunasأسماك التونة taggedالكلمات الدلالية.
270
667000
2000
وقد تم وضع بطاقات عليها
11:24
Astronomicallyفلكيا, we're calculatingحساب positionsمواقف.
271
669000
2000
نحن نقوم بحساب مواضعها فلكياً
11:26
They're comingآت togetherسويا. That could be tunaتونة sexجنس --
272
671000
3000
إنها تأتي مجتمعة. محتمل أن يكون هذا جماع تونة
11:29
and there it is.
273
674000
2000
وها هي هناك
11:31
That is where the tunaتونة spawnنسل.
274
676000
2000
حيث تضع التونة بيوضها
11:33
So from dataالبيانات like this,
275
678000
2000
وبالتالي ومن بيانات مثل هذه
11:35
we're ableقادر now to put the mapخريطة up,
276
680000
2000
نستطيع عمل خريطة
11:37
and in this mapخريطة
277
682000
2000
وفي هذه الخريطة
11:39
you see thousandsالآلاف of positionsمواقف
278
684000
2000
ترون ألاف المواضع
11:41
generatedولدت by this decadeعقد and a halfنصف of taggingعلامات.
279
686000
3000
التي نتجت عن هذا العقد ونصف من وضع البطاقات
11:44
And now we're showingتظهر that tunasأسماك التونة on the westernالغربي sideجانب
280
689000
3000
والآن نعرض عليكم التونة في الجانب الغربي
11:47
go to the easternالشرقية sideجانب.
281
692000
2000
تذهب إلى الجانب الشرقي
11:49
So two populationsالسكان of tunasأسماك التونة --
282
694000
2000
وهكذا هذه هي مجموعتان من التونة
11:51
that is, we have a Gulfخليج populationتعداد السكان, one that we can tagبطاقة --
283
696000
2000
لدينا مجموعة الخليج ، والتي نستطيع وضع بطاقة عليها
11:53
they go to the Gulfخليج of Mexicoالمكسيك, I showedأظهر you that --
284
698000
3000
تذهب إلى خليج المكسيك ، لقد أريتكم هذا
11:56
and a secondثانيا populationتعداد السكان.
285
701000
2000
ومجموعة ثانية
11:58
Livingالمعيشة amongstوسط our tunasأسماك التونة -- our Northشمال Americanأمريكي tunasأسماك التونة --
286
703000
2000
تعيش بين اسماكنا ، تونة الشمال الأمريكي
12:00
are Europeanأوروبية tunasأسماك التونة that go back to the Medميد.
287
705000
3000
هي تونة اوروبية قد عادت إلى المتوسط
12:03
On the hotالحار spotsبقع -- the hopeأمل spotsبقع --
288
708000
2000
في البقع الساخنة ، بقع الأمل
12:05
they're mixedمختلط populationsالسكان.
289
710000
2000
سيتم خلط هذه المجموعات
12:07
And so what we'veقمنا doneفعله with the scienceعلم
290
712000
2000
و هكذا ماذا صنعنا بالعلم
12:09
is we're showingتظهر the Internationalدولي Commissionعمولة,
291
714000
2000
هو أننا نعرض للهيئة الدولية
12:11
buildingبناء newالجديد modelsعارضات ازياء,
292
716000
2000
نبني نماذج جديدة
12:13
showingتظهر them that a two-stockيومين الأسهم no-mixingلا لخلط modelنموذج --
293
718000
2000
نعرض لهم أن نموذج من كميتين غير مختلطتين
12:15
to this day, used to rejectرفض
294
720000
3000
لهذا اليوم ، اعتادت على الرفض
12:18
the CITESCITES treatyمعاهدة --
295
723000
2000
من اتفاقية سايتس
12:20
that modelنموذج isn't the right modelنموذج.
296
725000
2000
هذا النموذج لم يكن النموذج الصحيح
12:22
This modelنموذج, a modelنموذج of overlapتداخل,
297
727000
2000
هذا نموذج ، نموذج التداخل ،
12:24
is the way to moveنقل forwardإلى الأمام.
298
729000
2000
هو الوسيلة للمضي قدماً
12:26
So we can then predictتنبؤ
299
731000
2000
وهكذا يمكننا حينها التنبؤ
12:28
where managementإدارة placesأماكن should be.
300
733000
2000
أين يجب أن تكون مواقع التحكم
12:30
Placesأماكن like the Gulfخليج of Mexicoالمكسيك and the Mediterraneanالبحر الأبيض المتوسط
301
735000
3000
مواقع مثل خليج المكسيك و البحر المتوسط
12:33
are placesأماكن where the singleغير مرتبطة speciesمحيط,
302
738000
2000
هي مواقع تواجد الفصائل العزوبية
12:35
the singleغير مرتبطة populationتعداد السكان, can be capturedالقبض.
303
740000
2000
يمكن اصطياد هذه التجمعات العزوبية
12:37
These becomeيصبح forthrightصريح in placesأماكن we need to protectيحمي.
304
742000
3000
ستصبح هي بالتأكيد في المواقع التي نحتاج لحمايتها
12:40
The centerمركز of the Atlanticالأطلسي where the mixingخلط is,
305
745000
3000
مركز الأطلسي حيث يكون الاختلاط
12:43
I could imagineتخيل a policyسياسات that letsدعونا Canadaكندا and Americaأمريكا fishسمك,
306
748000
2000
أستطيع التخيل بوجود سياسة تسمح لكندا وأمريكا بالصيد،
12:45
because they manageتدبير theirهم fisheriesمصايد الأسماك well,
307
750000
3000
لأنهم يجيدون إدارة صياديهم
12:48
they're doing a good jobوظيفة.
308
753000
2000
إنهم يحسنون صنعاً
12:50
But in the internationalدولي realmمملكة,
309
755000
2000
ولكن في المملكة الدولية
12:52
where fishingصيد السمك and overfishingالصيد الجائر has really goneذهب wildبري,
310
757000
2000
حيث يصبح الصيد و المبالغة فيه حقاً عنيفاً
12:54
these are the placesأماكن that we have to make hopeأمل spotsبقع in.
311
759000
3000
هذه هي المواقع التي يجب أن تضع فيها بقع الأمل
12:57
That's the sizeبحجم they have to be to protectيحمي the bluefinذات الزعانف الزرقاء tunaتونة.
312
762000
3000
هذه هو الحجم الذي يجب أن تكون عليه عملية حماية التونة زرقاء الزعانف
13:00
Now in a secondثانيا projectمشروع
313
765000
2000
الآن في مشروع ثانٍ
13:02
calledمسمي Taggingعلامات of Pacificالمحيط الهادئ Pelagicsأسماك السطح,
314
767000
2000
يسمى وضع بطاقات على أسماك سطح المحيط الهادي
13:04
we tookأخذ on the planetكوكب as a teamالفريق,
315
769000
2000
نتعامل مع الكوكب كفريق
13:06
those of us in the Censusالتعداد of Marineبحري Life.
316
771000
2000
هؤلاء منا من هم في مشروع تعداد الحياة البحرية
13:08
And, fundedالممولة primarilyبالدرجة الأولى throughعبر Sloanسلون Foundationالمؤسسة and othersالآخرين,
317
773000
4000
و تم التمويل مبدئياً من خلال مؤسسة سلوان وأخرين.
13:12
we were ableقادر to actuallyفعلا go in, in our projectمشروع --
318
777000
3000
لقد كنا بالفعل نتقدم في مشروعنا
13:15
we're one of 17 fieldحقل programsبرامج
319
780000
2000
نحن واحد من سبعة عشر برنامجاً ميدانياً
13:17
and beginابدأ to take on taggingعلامات largeكبير numbersأعداد of predatorsالحيوانات المفترسة,
320
782000
3000
ونبدأ في تنفيذ وضع بطاقات على أعداد كبيرة من الحيوانات المفترسة
13:20
not just tunasأسماك التونة.
321
785000
2000
ليس فقط التونة.
13:22
So what we'veقمنا doneفعله
322
787000
2000
إذن ماذا فعلنا
13:24
is actuallyفعلا goneذهب up to tagبطاقة salmonسمك السالمون sharkقرش in Alaskaألاسكا,
323
789000
3000
لقد ذهبنا بالفعل لوضع بطاقات على قرش السلمون في ألاسكا
13:27
metالتقى salmonسمك السالمون sharkقرش on theirهم home territoryمنطقة,
324
792000
3000
قابلنا قرش السلمون في مياهه الإقليمية
13:30
followedيتبع them catchingاصطياد salmonسمك السالمون
325
795000
2000
تتبعناها لصيد السلمون
13:32
and then wentذهب in and figuredأحسب out
326
797000
2000
ومن ثم اكتشفنا
13:34
that, if we take a salmonسمك السالمون and put it on a lineخط,
327
799000
3000
أننا لو أخذنا سمكة سملون ووضعناها على خط،
13:37
we can actuallyفعلا take up a salmonسمك السالمون sharkقرش --
328
802000
2000
نستطيع الحصول على قرش السلمون
13:39
This is the cousinولد عم of the whiteأبيض sharkقرش --
329
804000
2000
هذه هو مطعم القرش الأبيض
13:41
and very carefullyبحرص --
330
806000
2000
وبمنتهى الحرص --
13:43
noteملحوظة, I say "very carefullyبحرص," --
331
808000
2000
لاحظوا أقول "بمنتهى الحرض" --
13:45
we can actuallyفعلا keep it calmهدوء,
332
810000
2000
يمكننا بالفعل الحفاظ عليها هادئة
13:47
put a hoseخرطوم مياه in its mouthفم, keep it off the deckظهر السفينة
333
812000
3000
نضع خرطوماً في فمها ، نبقيها خارج سطح السفينة
13:50
and then tagبطاقة it with a satelliteالأقمار الصناعية tagبطاقة.
334
815000
3000
ومن ثم نضع بطاقة القمر الصناعي عليها.
13:53
That satelliteالأقمار الصناعية tagبطاقة will now have your sharkقرش phoneهاتف home
335
818000
3000
ستحتوي بطاقة القمر الصناعي الآن على رقم هاتف منزل القرش
13:56
and sendإرسال in a messageرسالة.
336
821000
2000
وترسل رسالة
13:58
And that sharkقرش leapingقفز there, if you look carefullyبحرص, has an antennaهوائي.
337
823000
3000
وهذا القرش الذي يقفز هناك ، لو نظرت بإمعان ، لديه هوائي إرسال
14:01
It's a freeحر swimmingسباحة sharkقرش with a satelliteالأقمار الصناعية tagبطاقة
338
826000
2000
إنه قرش يسبح بحرية مزوداً ببطاقة قمر صناعي
14:03
jumpingالقفز after salmonسمك السالمون,
339
828000
2000
يقفز وراء السلمون
14:05
sendingإرسال home its dataالبيانات.
340
830000
3000
ويرسل لنا بياناتها
14:09
Salmonسمك السالمون sharksأسماك القرش aren'tلا the only sharksأسماك القرش we tagبطاقة.
341
834000
2000
لم تكن قروش السلمون هي الوحيدة التي قمنا بوضع بطاقة عليها
14:11
But there goesيذهب salmonسمك السالمون sharksأسماك القرش with this meter-levelعلى مستوى متر resolutionالقرار
342
836000
3000
ولكن هناك أسماك قرش السلمون مع هذا الرسم المبني على المستوى المتري
14:14
on an oceanمحيط of temperatureدرجة الحرارة -- warmدافئ colorsالألوان are warmerمسخن.
343
839000
3000
على درجة حرارة المحيط -- الألوان الدافئة هي مناطق أكثر دفئاً
14:17
Salmonسمك السالمون sharksأسماك القرش go down
344
842000
2000
تذهب أقراش السلمون للأسفل
14:19
to the tropicsالمدارية to pupجرو
345
844000
2000
إلى المناطق المدارية لتطفو
14:21
and come into Montereyمونتيري.
346
846000
2000
وتأتي إلى مونتيرري
14:23
Now right nextالتالى doorباب in Montereyمونتيري and up at the FarallonesFarallones
347
848000
3000
الآن بالضبط خلف الباب في مونتيرري وفي الأعلى عند الفارالونز
14:26
are a whiteأبيض sharkقرش teamالفريق led by Scottسكوت Andersonأندرسون -- there --
348
851000
2000
هم فريق القرش الأبيض بقيادة سكوت أندرسون هناك
14:28
and Salسال Jorgensenيورجنسن.
349
853000
2000
و سال جورجنسن
14:30
They can throwيرمي out a targetاستهداف --
350
855000
2000
يمكنهم رمي الهدف
14:32
it's a carpetسجادة shapedعلى شكل like a sealاغلاق محكم --
351
857000
2000
على شكل سجادة مثل ختم
14:34
and in will come a whiteأبيض sharkقرش, a curiousفضولي critterالمخلوق
352
859000
3000
وبالداخل سيأتي قرش أبيض ، مخلوق فضولي
14:37
that will come right up to our 16-ft-ft. boatقارب.
353
862000
3000
سيأتي تماماً للأعلى إلى قاربنا ذو 16 قدماً
14:40
It's a severalالعديد من thousand-poundألف جنيه animalحيوان.
354
865000
2000
هذا حيوان يزن عدة ألاف من الأرطال
14:42
And we'llحسنا windينفخ in the targetاستهداف.
355
867000
3000
وسوف نلف الهدف
14:45
And we'llحسنا placeمكان an acousticصوتي tagبطاقة
356
870000
2000
وسوف نضع بطاقة صوتية
14:47
that saysيقول, "OMSHARKOMSHARK 10165,"
357
872000
2000
مكتوباً عليها "أوم شارك 10165"
14:49
or something like that, acousticallyسمعيا with a pingبينغ.
358
874000
3000
أو شيئ من هذا القبيل ، صوتياً مع رنين
14:52
And then we'llحسنا put on a satelliteالأقمار الصناعية tagبطاقة
359
877000
2000
ومن ثم سنضع بطاقة القمر الصناعي
14:54
that will give us the long-distanceبعيد المدى journeysالرحلات
360
879000
3000
هذا سوف يمنحنا رحلات لمسافات طويلة
14:57
with the light-basedضوء على أساس geolocationتحديد الموقع الجغرافي algorithmsخوارزميات
361
882000
2000
مع خوارزميات لمواقع أرضية على أساس ضوئي
14:59
solvedتم حلها on the computerالحاسوب that's on the fishسمك.
362
884000
3000
يتم حلها في الحاسوب الذي على السمكة.
15:02
So in this caseقضية, Sal'sوسال looking at two tagsعلامات there,
363
887000
3000
وهكذا في هذه الحالة ، سيقوم سال بالنظر في بطاقاتين هناك
15:05
and there they are: the whiteأبيض sharksأسماك القرش of Californiaكاليفورنيا
364
890000
3000
وها هي : الأقراش البيضاء في كاليفورنيا
15:08
going off to the whiteأبيض sharkقرش cafeكافيه and comingآت back.
365
893000
3000
تخرج من كهف القرش الأبيض وتعود مرة أخرى
15:12
We alsoأيضا tagبطاقة makosماكوس with our NOAANOAA colleaguesالزملاء,
366
897000
2000
نضع أيضاً بطاقات على قرش الماكو بالتعاون مع زملائنا في الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي
15:14
blueأزرق sharksأسماك القرش.
367
899000
2000
أسماك القرش الزرقاء
15:16
And now, togetherسويا, what we can see
368
901000
2000
والآن ، ومعاً ، يمكننا أن نرى
15:18
on this oceanمحيط of colorاللون that's temperatureدرجة الحرارة,
369
903000
2000
على هذا المحيط لون درجة الحرارة
15:20
we can see ten-dayعشرة أيام wormsديدان of makosماكوس and salmonسمك السالمون sharksأسماك القرش.
370
905000
3000
يمكننا أن نرى عشرة أيام دافئة من أقراش السلمون والماكو
15:24
We have whiteأبيض sharksأسماك القرش and blueأزرق sharksأسماك القرش.
371
909000
2000
لدينا الأقراش البيضاء والأقراش الزرقاء
15:26
For the first time,
372
911000
2000
للمرة الأولى
15:28
an ecoscapeecoscape as largeكبير as ocean-scaleالمحيط على نطاق,
373
913000
2000
منظر صوتي كبير بحجم مقياس المحيط
15:30
showingتظهر where the sharksأسماك القرش go.
374
915000
3000
يظهر أين تذهب أسماك القرش
15:33
The tunaتونة teamالفريق from TOPPTOPP has doneفعله the unthinkableغير وارد:
375
918000
3000
قام فريق التونة من مجموعة ترقيم الحيوانات المفترسة في المحيط الهادي بعمل لايصدق
15:36
threeثلاثة teamsفرق taggedالكلمات الدلالية 1,700 tunasأسماك التونة,
376
921000
3000
ثلاث فرق قاموا وضع بطاقات على 1700 سمكة تونة
15:39
bluefinذات الزعانف الزرقاء, yellowfinالصفراء and albacoreالبكورة
377
924000
2000
زرقاء الزعانف ، صفراء الزعانف و سمكة الباكور
15:41
all at the sameنفسه time --
378
926000
2000
كلها في نفس الوقت
15:43
carefullyبحرص rehearsedالتمرن taggingعلامات programsبرامج
379
928000
2000
بعناية قاموا بعمل برامج تجريب وضع البطاقات
15:45
in whichالتي we go out, pickقطف او يقطف up juvenileحدث tunasأسماك التونة,
380
930000
3000
بحيث يمكننا التقاط أسماك التونة الشابة
15:48
put in the tagsعلامات that actuallyفعلا have the sensorsأجهزة الاستشعار,
381
933000
3000
ووضع البطاقات الي بالفعل تحتوي على حساسات
15:51
stickعصا out the tunaتونة
382
936000
2000
تلصق على التونة
15:53
and then let them go.
383
938000
2000
ثم تطلق سراحها
15:55
They get returnedعاد, and when they get returnedعاد,
384
940000
2000
يعودون ، وعند عودتهم
15:57
here on a NASANASA numericalعددي oceanمحيط
385
942000
3000
هنا في محيط ناسا الرقمي
16:00
you can see bluefinذات الزعانف الزرقاء in blueأزرق
386
945000
2000
يمكنك رؤية زرقاء الزعانف باللون الأزرق
16:02
go acrossعبر theirهم corridorالرواق,
387
947000
2000
وعبر ممراتهم
16:04
returningعودة to the Westernالغربي Pacificالمحيط الهادئ.
388
949000
3000
تعود إلى غرب المحيط الهادئ
16:07
Our teamالفريق from UCSCUCSC has taggedالكلمات الدلالية elephantفيل sealsالأختام
389
952000
3000
قام فريقنا من جامعة كاليفورنيا سانتا كروز بوضع بطاقات على أفيال البحر
16:10
with tagsعلامات that are gluedلاصق on theirهم headsرؤساء, that come off when they sloughمستنقع.
390
955000
3000
ببطاقات تم لصقها على رؤوسها ، تنزع منها عندما تنسلخ جلودها
16:13
These elephantفيل sealsالأختام coverغطاء، يغطي halfنصف an oceanمحيط,
391
958000
3000
تغطي فيلة البحر تلك نصف نصف محيط
16:16
take dataالبيانات down to 1,800 feetأقدام --
392
961000
2000
نحصل على بيانات أسفل 1800 قدم
16:18
amazingرائعة حقا dataالبيانات.
393
963000
2000
بيانات عجيبة
16:20
And then there's Scottسكوت Shafferشافير and our shearwatersجلم الماء
394
965000
3000
ومن ثم هناك سكوت شافرز ومياهنا السعيدة
16:23
wearingيلبس tunaتونة tagsعلامات, light-basedضوء على أساس tagsعلامات,
395
968000
3000
يرتدون بطاقات التونة ، البطاقات الضوئية
16:26
that now are going to take you from Newالجديد Zealandنيوزيلندا to Montereyمونتيري and back,
396
971000
3000
التي سوف تأخذكم من نيوزيلاند إلى مونتيري وبالعكس
16:29
journeysالرحلات of 35,000 nauticalبحري milesاميال
397
974000
3000
رحلات بواقع 3500 ميل بحري
16:32
we had never seenرأيت before.
398
977000
2000
لم يسبق لنا رؤيتها من قبل
16:34
But now with light-basedضوء على أساس geolocationتحديد الموقع الجغرافي tagsعلامات that are very smallصغير,
399
979000
3000
ولكن الآن وبفضل البطاقات الضوئية المحددة للمواقع الجغرافية والتي هي بالغة الصغر
16:37
we can actuallyفعلا see these journeysالرحلات.
400
982000
2000
يمكننا بالفعل رؤية هذه الرحلات
16:39
Sameنفسه thing with Laysanيسان ذات الأرجل albatrossالقطرس طائر بحري كبير
401
984000
2000
نفس الشيء مع طائر قطرس لايسان
16:41
who travelالسفر an entireكامل oceanمحيط
402
986000
2000
الذي يسافر عبر المحيط بالكامل
16:43
on a tripرحلة قصيرة sometimesبعض الأحيان,
403
988000
2000
في رحلة ترقى أحيانا الى نفس المنطقة
16:45
up to the sameنفسه zoneمنطقة the tunasأسماك التونة use.
404
990000
2000
التي تستخدمها أسماك التونة
16:47
You can see why they mightربما be caughtالقبض.
405
992000
3000
يمكنكم معرفة لم قد يتم اصطيادها
16:50
Then there's Georgeجورج SchillingerSchillinger and our leatherbackجلدية الظهر teamالفريق out of Playaبلايا Grandeغراندي
406
995000
3000
ثم هناك جورج شيلنجر وفريقنا المختص بالسلاحف خارج باليا جراندي
16:53
taggingعلامات leatherbacksالسلاحف
407
998000
2000
يرقمون السلاحف
16:55
that go right pastالماضي where we are.
408
1000000
3000
التي تذهب تماماً حيث كنا في الماضي
16:58
And Scottسكوت Benson'sفي بنسون teamالفريق
409
1003000
2000
وفريق سكوت بنسون
17:00
that showedأظهر that leatherbacksالسلاحف go from Indonesiaأندونيسيا
410
1005000
2000
الذي يوضح أن السلاحف تذهب من أندونيسيا
17:02
all the way to Montereyمونتيري.
411
1007000
2000
على طول الطريق إلى مونتيري
17:04
So what we can see on this movingمتحرك oceanمحيط
412
1009000
3000
إذن ما الذي يمكن أن نراه في المحيط المتحرك
17:07
is we can finallyأخيرا see where the predatorsالحيوانات المفترسة are.
413
1012000
3000
هو أننا أخيراً نرى أين توجد الأسماك المفترسة
17:10
We can actuallyفعلا see how they're usingاستخدام ecospacesecospaces
414
1015000
3000
يمكننا بالفعل أن نرى كيف يستخدمون المحيط الحيوي
17:13
as largeكبير as an oceanمحيط.
415
1018000
2000
الكبير مثل المحيط
17:15
And from this informationمعلومات,
416
1020000
2000
ومن خلال هذه المعلومات
17:17
we can beginابدأ to mapخريطة the hopeأمل spotsبقع.
417
1022000
3000
يمكننا أن بندأ بوضع خريطة لبقع الأمل ، صحيح!
17:20
So this is just threeثلاثة yearsسنوات of dataالبيانات right here --
418
1025000
2000
وهكذا ، هذه فقط بيانات ثلاث أعوام
17:22
and there's a decadeعقد of this dataالبيانات.
419
1027000
2000
وهناك بيانات تعبر عن عقد كامل
17:24
We see the pulseنبض and the seasonalموسمي activitiesأنشطة
420
1029000
2000
نرى النبض والأنشطة الموسمية
17:26
that these animalsالحيوانات are going on.
421
1031000
3000
التي تقوم بها هذه الحيوانات
17:30
So what we're ableقادر to do with this informationمعلومات
422
1035000
2000
إذن ما يمكن أن نفعله بهذه المعلومات
17:32
is boilدمل it down to hotالحار spotsبقع,
423
1037000
3000
هو أن نذيبها ونحولها إلى بقاع ساخنة
17:35
4,000 deploymentsنشر,
424
1040000
2000
4000 تطبيق
17:37
a hugeضخم herculeanهرقلي taskمهمة,
425
1042000
3000
مهمة هرقلية ضخمة
17:40
2,000 tagsعلامات
426
1045000
2000
2000 بطاقة
17:42
in an areaمنطقة, shownأظهرت here for the first time,
427
1047000
2000
في منطقة ما ، تظهر هنا للمرة الأولى
17:44
off the Californiaكاليفورنيا coastساحل,
428
1049000
2000
على ساحل كاليفورنيا
17:46
that appearsيبدو to be a gatheringجمع placeمكان.
429
1051000
3000
التي تظهر كموقع تجمع
17:50
And then for sortفرز of an encoreوسيم from these animalsالحيوانات,
430
1055000
3000
ومن ثم ولنوع من الاستعادة لهذه الحيوانات
17:53
they're helpingمساعدة us.
431
1058000
2000
هي تساعدنا
17:55
They're carryingحمل instrumentsالأدوات
432
1060000
2000
إنها تحمل الأدوات
17:57
that are actuallyفعلا takingمع الأخذ dataالبيانات down to 2,000 metersمتر.
433
1062000
3000
التي بالفعل تحمل بيانات في عمق 2000 متر
18:00
They're takingمع الأخذ informationمعلومات from our planetكوكب
434
1065000
2000
أنهم يأخذون معلومات من كوكبنا
18:02
at very criticalحرج placesأماكن like Antarcticaالقارة القطبية الجنوبية and the Polesأعمدة.
435
1067000
3000
في أماكن حرجة للغاية مثل القارة القطبية و الأعمدة
18:05
Those are sealsالأختام from manyكثير countriesبلدان
436
1070000
2000
ان هذه الفقمات من دول كثيرة
18:07
beingيجرى releasedصدر
437
1072000
2000
تم اطلاق سراحها
18:09
who are samplingأخذ العينات underneathتحته the iceجليد sheetsأوراق
438
1074000
2000
ليتم اخذ عينات من تحت طبقات الجليد
18:11
and givingإعطاء us temperatureدرجة الحرارة dataالبيانات of oceanographicعلوم المحيطات qualityجودة
439
1076000
3000
وتعطينا بيانات الحرارة عن جودة جغرافيا المحيط
18:14
on bothكلا polesأعمدة.
440
1079000
2000
في كلا العمودين
18:16
This dataالبيانات, when visualizedتصور, is captivatingآسر to watch.
441
1081000
3000
هذه البيانات ، عندما تظهر ، تسحر الألباب
18:19
We still haven'tلم figuredأحسب out bestالأفضل how to visualizeتصور the dataالبيانات.
442
1084000
3000
ما زلنا لم نتعرف على كيفية إظهار هذه البيانات
18:22
And then, as these animalsالحيوانات swimسباحة
443
1087000
2000
ومن ثم ، بينما تسبح هذه الحيوانات
18:24
and give us the informationمعلومات
444
1089000
2000
وتعطينا المعلومات
18:26
that's importantمهم to climateمناخ issuesمسائل,
445
1091000
2000
التي تعتبر هامة لقضايا المناخ
18:28
we alsoأيضا think it's criticalحرج
446
1093000
2000
نحن نظن كذلك أنه من المهم
18:30
to get this informationمعلومات to the publicعامة,
447
1095000
2000
عرض هذه المعلومات على العامة
18:32
to engageجذب the publicعامة with this kindطيب القلب of dataالبيانات.
448
1097000
3000
لربط العامة مع هذا النوع من البيانات
18:35
We did this with the Great Turtleسلحفاة Raceسباق --
449
1100000
2000
لقد فعلنا هذا مع جنس السلحفاة العظيمة
18:37
taggedالكلمات الدلالية turtlesالسلاحف, broughtجلبت in fourأربعة millionمليون hitsالزيارات.
450
1102000
3000
رقمنا السلاحف ، أحضرنا اربعة ملايين ضربة
18:40
And now with Google'sغوغل Oceansالمحيطات,
451
1105000
3000
والآن وبواسطة برنامج جوجل للمحيطات
18:43
we can actuallyفعلا put a whiteأبيض sharkقرش in that oceanمحيط.
452
1108000
2000
يمكننا بالفعل وضع أحد القروش البيضاء في هذا المحيط
18:45
And when we do and it swimsتسبح,
453
1110000
2000
وعندما نفعل وتسبح
18:47
we see this magnificentرائع bathymetryقياس الأعماق
454
1112000
2000
نرى قياس الأعماق العجيب
18:49
that the sharkقرش knowsيعرف is there on its pathمسار
455
1114000
2000
الذي يعلم القرش أنه هناك في مساره
18:51
as it goesيذهب from Californiaكاليفورنيا to Hawaiiهاواي.
456
1116000
2000
عندما يذهب من كاليفورنيا إلى هاواي
18:53
But maybe Missionمهمة Blueأزرق
457
1118000
2000
ولكن ربما تستطيع المهمة الزرقاء
18:55
can fillملء in that oceanمحيط that we can't see.
458
1120000
3000
تعبئة ذلك المحيط الذي لا نستطيع أن نراه
18:58
We'veقمنا got the capacityسعة, NASANASA has the oceanمحيط.
459
1123000
3000
لقد حصلنا على القدرة ، وناسا لديها المحيط
19:01
We just need to put it togetherسويا.
460
1126000
2000
نحتاج فقط لوضعهما سوياً
19:03
So in conclusionاستنتاج,
461
1128000
2000
وهكذا نخلص إلى
19:05
we know where Yellowstoneيلوستون is for Northشمال Americaأمريكا;
462
1130000
3000
نعلم أين يكون الحجر الأصفر في أمريكا الشمالية
19:08
it's off our coastساحل.
463
1133000
2000
إنه قبالة ساحلنا
19:10
We have the technologyتقنية that's shownأظهرت us where it is.
464
1135000
2000
لدينا التقنية التي ترينا أين هو
19:12
What we need to think about perhapsربما for Missionمهمة Blueأزرق
465
1137000
3000
إن الذي نريد أن نفكر فيه ربما للمهمة الزرقاء
19:15
is increasingفي ازدياد the biologgingbiologging capacityسعة.
466
1140000
3000
هو زيادة سعة السجل البيولوجي
19:18
How is it that we can actuallyفعلا
467
1143000
2000
كيف فعلاً نستطيع
19:20
take this typeاكتب of activityنشاط elsewhereفي مكان آخر?
468
1145000
3000
نقل هذا النوع من النشاط الى مكان آخر؟
19:23
And then finallyأخيرا -- to basicallyفي الأساس get the messageرسالة home --
469
1148000
3000
ومن ثم في النهاية ، للحصول على الرسالة مرة أخرى ،
19:26
maybe use liveحي linksالروابط
470
1151000
2000
ربما باستخدام الروابط الحية
19:28
from animalsالحيوانات suchهذه as blueأزرق whalesالحيتان and whiteأبيض sharksأسماك القرش.
471
1153000
2000
لحيوانات مثل الحيتان الزرقاء و الأقراش البيضاء
19:30
Make killerالقاتل appsالتطبيقات, if you will.
472
1155000
2000
صنع تطبيقات نموذجية ، إذا شئتم
19:32
A lot of people are excitedفرح
473
1157000
2000
كثيرون مهتمون
19:34
when sharksأسماك القرش actuallyفعلا wentذهب underتحت the Goldenذهبي Gateبوابة Bridgeجسر.
474
1159000
3000
عندما تذهب الأقراش بالفعل أسفل جسر جولدن جايت
19:37
Let's connectالاتصال the publicعامة to this activityنشاط right on theirهم iPhoneايفون.
475
1162000
3000
دعونا نوصل هذا النشاط للعامة على هاتفهم الأيفون
19:40
That way we do away with a fewقليل internetالإنترنت mythsالأساطير.
476
1165000
3000
بهذه الطريقة نبعد مع بعض اساطير الانترنت
19:44
So we can saveحفظ the bluefinذات الزعانف الزرقاء tunaتونة.
477
1169000
2000
وهكذا نستطيع انقاذ التونة زرقاء الزعانف
19:46
We can saveحفظ the whiteأبيض sharkقرش.
478
1171000
2000
نستطيع انقاذ أسماك القرش البيضاء
19:48
We have the scienceعلم and technologyتقنية.
479
1173000
2000
لدينا العلم والتقنية
19:50
Hopeأمل is here. Yes we can.
480
1175000
2000
وكذلك لدينا الأمل ، نعم نستطيع
19:52
We need just to applyتطبيق this capacityسعة
481
1177000
2000
نحتاج فقط لتطبيق هذه السعة
19:54
furtherبالإضافة إلى ذلك in the oceansالمحيطات.
482
1179000
2000
مرة أخرى إلى المحيطات
19:56
Thank you.
483
1181000
2000
شكراً
19:58
(Applauseتصفيق)
484
1183000
2000
(تصفيق)
Translated by Nabil Tawfik
Reviewed by Anwar Dafa-Alla

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Barbara Block - Marine biologist
Barbara Block studies how tuna, billfish and sharks move around (and stay warm) in the open ocean. Knowing how these large predators travel through pelagic waters will help us understand their role in the wider ocean ecosystem.

Why you should listen

Barbara Block takes a multidisciplinary approach to studying how large pelagic fish live and travel in the open ocean. Using novel electronic tags, Block and her team track large predators — tunas, billfish and sharks — on their ocean journeys. She also studies how and why muscle makes heat at a molecular level in fish.

Working out of Stanford's Hopkins Marine Station, Block and her colleagues run the Tuna Research and Conservation Center, a member of the Tagging of Pacific Predators (TOPP) program. Combining tracking data with physiological and genetic analyses, Block (a MacArthur "genius" grant winner) is developing population and ecological models to help us understand these fishes' roles in the ocean ecosystem — and perhaps learn to better manage these important food fish.

More profile about the speaker
Barbara Block | Speaker | TED.com