ABOUT THE SPEAKER
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.

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."

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Paul Snelgrove | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Paul Snelgrove: A census of the ocean

Paul Snelgrove: Un censo del océano

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El oceanógrafo Paul Snelgrove comparte los resultados de un proyecto de diez años, que perseguía un objetivo: hacer un censo de la vida en los océanos. Comparte fotos asombrosas de algunos de los hallazgos sorprendentes del Censo de la Vida Marina.
- 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

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00:15
The oceansocéanos covercubrir some 70 percentpor ciento of our planetplaneta.
0
0
3000
Los océanos cubren el 70% del planeta.
00:18
And I think ArthurArturo C. ClarkeClarke probablyprobablemente had it right
1
3000
2000
Creo que Arthur C. Clarke tenía razón
00:20
when he said that perhapsquizás we oughtdebería to call our planetplaneta
2
5000
3000
cuando dijo que quizá deberíamos llamar al planeta
00:23
PlanetPlaneta OceanOceano.
3
8000
2000
Planeta Océano.
00:25
And the oceansocéanos are hugelyenormemente productiveproductivo,
4
10000
2000
Los océanos son sumamente productivos,
00:27
as you can see by the satellitesatélite imageimagen
5
12000
2000
como puede verse en la imagen satelital
00:29
of photosynthesisfotosíntesis, the productionproducción of newnuevo life.
6
14000
2000
de la fotosíntesis, la producción de vida nueva.
00:31
In facthecho, the oceansocéanos produceProduce halfmitad of the newnuevo life everycada day on EarthTierra
7
16000
3000
De hecho, los océanos producen a diario la mitad de la vida nueva del planeta
00:34
as well as about halfmitad the oxygenoxígeno that we breatherespirar.
8
19000
3000
y casi la mitad del oxígeno que respiramos.
00:37
In additionadición to that, it harborspuertos a lot of the biodiversitybiodiversidad on EarthTierra,
9
22000
3000
Además, abriga gran parte de la biodiversidad de la Tierra,
00:40
and much of it we don't know about.
10
25000
2000
y en gran medida no lo sabemos.
00:42
But I'll tell you some of that todayhoy.
11
27000
2000
Pero hoy les contaré algo de eso.
00:44
That alsoademás doesn't even get into the wholetodo proteinproteína extractionextracción
12
29000
2000
Pasando incluso por alto la extracción de proteínas
00:46
that we do from the oceanOceano.
13
31000
2000
procedente del océano
00:48
That's about 10 percentpor ciento of our globalglobal needsnecesariamente
14
33000
2000
que cubre el 10% de las necesidades globales
00:50
and 100 percentpor ciento of some islandisla nationsnaciones.
15
35000
3000
y el 100% de algunos países insulares.
00:53
If you were to descenddescender
16
38000
2000
Si descendiéramos
00:55
into the 95 percentpor ciento of the biospherebiosfera that's livablehabitable,
17
40000
2000
en el 95% de la biosfera habitable
00:57
it would quicklycon rapidez becomevolverse pitchtono blacknegro,
18
42000
2000
pronto se tornaría negra azabache,
00:59
interruptedinterrumpido only by pinpointspuntos of lightligero
19
44000
2000
salpicada sólo por pequeños resquicios
01:01
from bioluminescentbioluminiscente organismsorganismos.
20
46000
2000
de luz de organismos bioluminiscentes.
01:03
And if you turngiro the lightsluces on,
21
48000
2000
Y si uno encendiera las luces
01:05
you mightpodría periodicallyperiódicamente see spectacularespectacular organismsorganismos swimnadar by,
22
50000
2000
vería pasar organismos espectaculares,
01:07
because those are the denizenshabitantes of the deepprofundo,
23
52000
2000
los moradores de las profundidades,
01:09
the things that livevivir in the deepprofundo oceanOceano.
24
54000
2000
quienes viven en las profunidades.
01:11
And eventuallyfinalmente, the deepprofundo seamar floorpiso would come into viewver.
25
56000
3000
Finalmente veríamos el fondo marino.
01:14
This typetipo of habitathabitat coverscubiertas more of the Earth'sLa tierra surfacesuperficie
26
59000
3000
Este tipo de hábitat cubre más superficie del planeta
01:17
than all other habitatshábitats combinedconjunto.
27
62000
2000
que el resto de los hábitats combinados.
01:19
And yettodavía, we know more about the surfacesuperficie of the MoonLuna and about MarsMarte
28
64000
2000
Sin embargo, sabemos más de las superficies lunar y marciana
01:21
than we do about this habitathabitat,
29
66000
2000
que de este hábitat,
01:23
despiteA pesar de the facthecho that we have yettodavía to extractextraer
30
68000
2000
a pesar de que aún no hemos extraído
01:25
a gramgramo of foodcomida, a breathaliento of oxygenoxígeno or a dropsoltar of wateragua
31
70000
3000
ni un gramo de alimento, ni una bocanada de oxígeno, ni una gota de agua,
01:28
from those bodiescuerpos.
32
73000
2000
de esos cuerpos celestes.
01:30
And so 10 yearsaños agohace,
33
75000
2000
Por eso hace 10 años
01:32
an internationalinternacional programprograma beganempezó calledllamado the CensusCenso of MarineMarina Life,
34
77000
3000
comenzó un programa internacional denominado Censo de la Vida Marina
01:35
whichcual setconjunto out to try and improvemejorar our understandingcomprensión
35
80000
2000
para comprender mejor
01:37
of life in the globalglobal oceansocéanos.
36
82000
2000
la vida de los océanos del mundo.
01:39
It involvedinvolucrado 17 differentdiferente projectsproyectos around the worldmundo.
37
84000
3000
Hubo 17 proyectos de todo el mundo.
01:42
As you can see, these are the footprintshuellas of the differentdiferente projectsproyectos.
38
87000
2000
Como pueden ver, estas son las áreas de los distintos proyectos.
01:44
And I hopeesperanza you'lltu vas a appreciateapreciar the levelnivel of globalglobal coveragecobertura
39
89000
3000
Espero que aprecien el nivel de cobertura mundial
01:47
that it managedmanejado to achievelograr.
40
92000
2000
que ha conseguido.
01:49
It all beganempezó when two scientistscientíficos, FredFred GrassleGrassle and JesseJesse AusubelAusubel,
41
94000
2000
Todo empezó cuando dos científicos, Fred Grassle y Jesse Ausubel,
01:51
metreunió in WoodsBosque HoleAgujero, MassachusettsMassachusetts
42
96000
3000
se conocieron en Woods Hole, Massachusetts,
01:54
where bothambos were guestsinvitados at the famedfamoso oceanographicoceanográfico instituteinstituto.
43
99000
2000
como invitados de un instituto oceanográfico de renombre.
01:56
And FredFred was lamentinglamentándose the stateestado of marinemarina biodiversitybiodiversidad
44
101000
3000
Fred se lamentaba del estado de la biodiversidad marina
01:59
and the facthecho that it was in troubleproblema and nothing was beingsiendo donehecho about it.
45
104000
3000
y de que estaba en peligro pero nadie hacía nada para protegerla.
02:02
Well, from that discussiondiscusión grewcreció this programprograma
46
107000
2000
Bien, ese debate dio lugar a este programa
02:04
that involvedinvolucrado 2,700 scientistscientíficos
47
109000
2000
en el que participan 2700 científicos
02:06
from more than 80 countriespaíses around the worldmundo
48
111000
2000
de más de 80 países del mundo
02:08
who engagedcomprometido in 540 oceanOceano expeditionsexpediciones
49
113000
3000
que hicieron 540 expediciones oceánicas
02:11
at a combinedconjunto costcosto of 650 millionmillón dollarsdólares
50
116000
3000
con un costo total de 650 millones de dólares
02:14
to studyestudiar the distributiondistribución, diversitydiversidad and abundanceabundancia
51
119000
2000
para estudiar la distribución, la diversidad y la abundancia
02:16
of life in the globalglobal oceanOceano.
52
121000
3000
de la vida en los océanos del mundo.
02:19
And so what did we find?
53
124000
2000
¿Qué hallamos?
02:21
We foundencontró spectacularespectacular newnuevo speciesespecies,
54
126000
2000
Hallamos nuevas especies espectaculares,
02:23
the mostmás beautifulhermosa and visuallyvisualmente stunningmaravilloso things everywhereen todos lados we lookedmirado --
55
128000
3000
criaturas más hermosas y de alto impacto visual por doquier:
02:26
from the shorelineorilla to the abyssabismo,
56
131000
2000
desde la costa hasta las profundidades,
02:28
formformar microbesmicrobios all the way up to fishpescado and everything in betweenEntre.
57
133000
3000
desde los microbios hasta los peces, y todo lo demás.
02:31
And the limitinglimitando steppaso here wasn'tno fue the unknowndesconocido diversitydiversidad of life,
58
136000
3000
El cuello de botella no era la diversidad biológica desconocida
02:34
but rathermás bien the taxonomictaxonómico specialistsespecialistas
59
139000
2000
sino más bien los especialistas en taxonomía
02:36
who can identifyidentificar and catalogcatalogar these speciesespecies
60
141000
2000
que pueden identificar y catalogar estas especies,
02:38
that becameconvirtió the limitinglimitando steppaso.
61
143000
2000
ese fue el cuello de botella.
02:40
They, in facthecho, are an endangereden peligro de extinción speciesespecies themselvessí mismos.
62
145000
3000
De hecho, ellos mismos son especies en peligro de extinción.
02:43
There are actuallyactualmente fourlas cuatro to fivecinco newnuevo speciesespecies
63
148000
2000
Todos los días se describen 4 o 5
02:45
describeddescrito everydaycada día for the oceansocéanos.
64
150000
2000
especies nuevas en los océanos.
02:47
And as I say, it could be a much largermás grande numbernúmero.
65
152000
3000
Y, como dije, podría haber muchas más.
02:50
Now, I come from NewfoundlandTerranova in CanadaCanadá --
66
155000
3000
Vengo de Canadá; de Terranova,
02:53
It's an islandisla off the easteste coastcosta of that continentcontinente --
67
158000
2000
una isla frente a la costa este del continente,
02:55
where we experiencedexperimentado one of the worstpeor fishingpescar disastersdesastres
68
160000
3000
donde ocurrió uno de los peores desastres en la historia
02:58
in humanhumano historyhistoria.
69
163000
2000
de la pesca.
03:00
And so this photographfotografía showsmuestra a smallpequeña boychico nextsiguiente to a codfishbacalao.
70
165000
2000
Esta imagen muestra a un niño al lado de un bacalao.
03:02
It's around 1900.
71
167000
2000
Estamos en el 1900.
03:04
Now, when I was a boychico of about his ageaños,
72
169000
2000
Cuando yo tenía su edad
03:06
I would go out fishingpescar with my grandfatherabuelo
73
171000
2000
iba a pescar con mi abuelo
03:08
and we would catchcaptura fishpescado about halfmitad that sizetamaño.
74
173000
2000
y pescábamos piezas de la mitad de ese tamaño.
03:10
And I thought that was the normnorma,
75
175000
2000
Yo pensaba que eso era normal
03:12
because I had never seenvisto fishpescado like this.
76
177000
2000
porque nunca había visto peces como este.
03:14
If you were to go out there todayhoy, 20 yearsaños after this fisherypesquería collapsedcolapsado,
77
179000
3000
Si fuéramos a pescar hoy, 20 años después del colapso de esa industria,
03:17
if you could catchcaptura a fishpescado, whichcual would be a bitpoco of a challengereto,
78
182000
3000
si atrapáramos un pez, que no sería poca cosa,
03:20
it would be halfmitad that sizetamaño still.
79
185000
2000
tendría incluso la mitad de ese tamaño.
03:22
So what we're experiencingexperimentar is something calledllamado shiftingcambiando baselineslíneas de base.
80
187000
3000
Estamos experimentando el desplazamiento del punto de partida.
03:25
Our expectationsesperanzas de heredar of what the oceansocéanos can produceProduce
81
190000
2000
Realmente no apreciamos las expectativas
03:27
is something that we don't really appreciateapreciar
82
192000
2000
de lo que pueden producir los océanos
03:29
because we haven'tno tiene seenvisto it in our lifetimesvidas.
83
194000
3000
porque no lo vemos durante nuestras vidas.
03:32
Now mostmás of us, and I would say me includedincluido,
84
197000
3000
Muchos de nosotros, y me incluyo,
03:35
think that humanhumano exploitationexplotación of the oceansocéanos
85
200000
2000
creemos que la explotación humana de los océanos
03:37
really only becameconvirtió very seriousgrave
86
202000
2000
se ha convertido en un problema
03:39
in the last 50 to, perhapsquizás, 100 yearsaños or so.
87
204000
2000
en los últimos 50, quizá 100 años.
03:41
The censuscenso actuallyactualmente triedintentó to look back in time,
88
206000
2000
El Censo ha tratado de retroceder en el tiempo
03:43
usingutilizando everycada sourcefuente of informationinformación they could get theirsu handsmanos on.
89
208000
3000
usando todas las fuentes de información disponibles.
03:46
And so anything from restaurantrestaurante menusmenús
90
211000
2000
Desde menús de restaurantes
03:48
to monasterymonasterio recordsarchivos to ships'naves logsregistros
91
213000
2000
y registros monacales, hasta diarios de viaje
03:50
to see what the oceansocéanos lookedmirado like.
92
215000
2000
para ver cómo eran los océanos.
03:52
Because scienceciencia datadatos really goesva back
93
217000
2000
Porque los datos científicos se remontan,
03:54
to, at bestmejor, WorldMundo WarGuerra IIII, for the mostmás partparte.
94
219000
2000
en el mejor caso, hasta la 2ª Guerra Mundial.
03:56
And so what they foundencontró, in facthecho,
95
221000
2000
El resultado del estudio arroja
03:58
is that exploitationexplotación really beganempezó heavilyfuertemente with the RomansRomanos.
96
223000
2000
que la explotación pesada empezó con los antiguos romanos.
04:00
And so at that time, of coursecurso, there was no refrigerationrefrigeración.
97
225000
3000
Obviamente, en ese momento no había frigoríficos,
04:03
So fishermenpescadores could only catchcaptura
98
228000
2000
por eso los pescadores capturaban sólo
04:05
what they could eitherya sea eatcomer or sellvender that day.
99
230000
2000
lo que podían comer o vender en el día.
04:07
But the RomansRomanos developeddesarrollado saltingsalazón.
100
232000
2000
Pero los romanos inventaron la salmuera.
04:09
And with saltingsalazón,
101
234000
2000
Y eso posibilitó
04:11
it becameconvirtió possibleposible to storealmacenar fishpescado and to transporttransporte it long distancesdistancias.
102
236000
3000
la preservación del pescado y su transporte a largas distancias.
04:14
And so beganempezó industrialindustrial fishingpescar.
103
239000
3000
Así nació la pesca industrial.
04:17
And so these are the sortstipo of extrapolationsextrapolaciones that we have
104
242000
3000
Este es el tipo de extrapolaciones que hacemos
04:20
of what sortordenar of losspérdida we'venosotros tenemos had
105
245000
2000
de las pérdidas que hemos sufrido,
04:22
relativerelativo to pre-humanprehumano impactsimpactos on the oceanOceano.
106
247000
3000
en relación a los impactos previos al océano.
04:25
They rangedistancia from 65 to 98 percentpor ciento
107
250000
2000
Van desde el 65% al 98%
04:27
for these majormayor groupsgrupos of organismsorganismos,
108
252000
2000
para estos grandes grupos de organismos,
04:29
as shownmostrado in the darkoscuro blueazul barsbarras.
109
254000
2000
como se ve en las bandas azules.
04:31
Now for those speciesespecies the we managedmanejado to leavesalir alonesolo, that we protectproteger --
110
256000
3000
En cuanto a las especies que logramos salvar, que protegemos
04:34
for exampleejemplo, marinemarina mammalsmamíferos in recentreciente yearsaños and seamar birdsaves --
111
259000
2000
-por ejemplo, las aves y mamíferos marinos en años recientes-
04:36
there is some recoveryrecuperación.
112
261000
2000
vemos cierta recuperación.
04:38
So it's not all hopelesssin esperanza.
113
263000
2000
Todavía hay esperanza.
04:40
But for the mostmás partparte, we'venosotros tenemos goneido from saltingsalazón to exhaustingagotador.
114
265000
3000
Pero en su mayoría, pasamos del saladero a la extinción.
04:43
Now this other linelínea of evidenceevidencia is a really interestinginteresante one.
115
268000
2000
Otra evidencia muy interesante proviene
04:45
It's from trophytrofeo fishpescado caughtatrapado off the coastcosta of FloridaFlorida.
116
270000
3000
de los torneos de pesca de la costa de Florida.
04:48
And so this is a photographfotografía from the 1950s.
117
273000
3000
Esta es una foto de los años 50.
04:51
I want you to noticedarse cuenta the scaleescala on the slidediapositiva,
118
276000
2000
Quiero que observen la escala en la diapositiva
04:53
because when you see the samemismo pictureimagen from the 1980s,
119
278000
2000
porque cuando uno ve la misma foto de los años 80
04:55
we see the fishpescado are much smallermenor
120
280000
2000
observa peces mucho más chicos
04:57
and we're alsoademás seeingviendo a changecambio
121
282000
2000
y también se nota un cambio
04:59
in termscondiciones of the compositioncomposición of those fishpescado.
122
284000
2000
en la composición de esos peces.
05:01
By 2007, the catchcaptura was actuallyactualmente laughablecómico
123
286000
2000
Para el 2007, la pesca era risible
05:03
in termscondiciones of the sizetamaño for a trophytrofeo fishpescado.
124
288000
2000
en cuanto al tamaño de los peces.
05:05
But this is no laughingriendo matterimportar.
125
290000
2000
Pero no hay nada de que reírse.
05:07
The oceansocéanos have lostperdió a lot of theirsu productivityproductividad
126
292000
2000
Los océanos han perdido gran parte de su productividad,
05:09
and we're responsibleresponsable for it.
127
294000
3000
a causa nuestra.
05:12
So what's left? ActuallyActualmente quitebastante a lot.
128
297000
2000
¿Qué queda? Mucho, en realidad.
05:14
There's a lot of excitingemocionante things, and I'm going to tell you a little bitpoco about them.
129
299000
3000
Hay muchas cosas interesantes y ahora les voy a contar algunas.
05:17
And I want to startcomienzo with a bitpoco on technologytecnología,
130
302000
2000
Quiero empezar con un poco de tecnología,
05:19
because, of coursecurso, this is a TEDTED ConferenceConferencia
131
304000
2000
porque, claro, esto es una Conferencia TED
05:21
and you want to hearoír something on technologytecnología.
132
306000
2000
y Uds. quieren oír hablar de tecnología.
05:23
So one of the toolsherramientas that we use to samplemuestra the deepprofundo oceanOceano
133
308000
2000
Una forma de detectar muestras en aguas profundas
05:25
are remotelyremotamente operatedoperado vehiclesvehículos.
134
310000
2000
son los vehículos a control remoto.
05:27
So these are tetheredatado vehiclesvehículos we lowerinferior down to the seamar floorpiso
135
312000
3000
Son vehículos que, atados, enviamos al lecho marino
05:30
where they're our eyesojos and our handsmanos for workingtrabajando on the seamar bottomfondo.
136
315000
3000
y se convierten en nuestros ojos y manos en el fondo del mar.
05:33
So a couplePareja of yearsaños agohace, I was supposedsupuesto to go on an oceanographicoceanográfico cruisecrucero
137
318000
3000
Hace un par de años yo tenía que partir en un crucero oceanográfico
05:36
and I couldn'tno pudo go because of a schedulingprogramación conflictconflicto.
138
321000
3000
pero no pude ir por otros compromisos previos.
05:39
But throughmediante a satellitesatélite linkenlazar I was ablepoder to sitsentar at my studyestudiar at home
139
324000
3000
Gracias al vínculo satelital pude, desde la comodidad de mi casa,
05:42
with my dogperro curledrizado up at my feetpies, a cupvaso of tea in my handmano,
140
327000
3000
con el perro acurrucado a mis pies y una taza de té en la mano,
05:45
and I could tell the pilotpiloto, "I want a samplemuestra right there."
141
330000
2000
pude decirle al piloto: "Quiero una muestra allí".
05:47
And that's exactlyexactamente what the pilotpiloto did for me.
142
332000
2000
Y el piloto hizo exactamente lo que le pedí.
05:49
That's the sortordenar of technologytecnología that's availabledisponible todayhoy
143
334000
3000
Hoy contamos con ese tipo de tecnología,
05:52
that really wasn'tno fue availabledisponible even a decadedécada agohace.
144
337000
2000
algo que no teníamos hace una década.
05:54
So it allowspermite us to samplemuestra these amazingasombroso habitatshábitats
145
339000
2000
Eso nos permite tomar muestras de estos hábitats asombrosos
05:56
that are very farlejos from the surfacesuperficie
146
341000
2000
tan lejanos de la superficie
05:58
and very farlejos from lightligero.
147
343000
2000
y de la luz.
06:00
And so one of the toolsherramientas that we can use to samplemuestra the oceansocéanos
148
345000
3000
Uno de los instrumentos usados en el muestreo de los océanos
06:03
is acousticsacústica, or soundsonar wavesolas.
149
348000
2000
son las ondas acústicas.
06:05
And the advantageventaja of soundsonar wavesolas
150
350000
2000
La ventaja de las ondas acústicas
06:07
is that they actuallyactualmente passpasar well throughmediante wateragua, unlikediferente a lightligero.
151
352000
2000
es que penetran fácilmente en el agua, a diferencia de la luz.
06:09
And so we can sendenviar out soundsonar wavesolas,
152
354000
2000
Podemos enviar ondas acústicas
06:11
they bouncerebotar off objectsobjetos like fishpescado and are reflectedreflejado back.
153
356000
3000
que rebotan en los peces y se reflejan.
06:14
And so in this exampleejemplo, a censuscenso scientistcientífico tooktomó out two shipsnaves.
154
359000
3000
En este ejemplo, un científico del Censo envió dos barcos.
06:17
One would sendenviar out soundsonar wavesolas that would bouncerebotar back.
155
362000
2000
Uno emitía ondas acústicas que se reflejaban
06:19
They would be receivedrecibido by a secondsegundo shipenviar,
156
364000
2000
y eran recibidas por el segundo barco
06:21
and that would give us very precisepreciso estimatesestimados, in this casecaso,
157
366000
3000
y, en este caso, nos dio estimaciones muy precisas
06:24
of 250 billionmil millones herringarenque
158
369000
2000
de 250 mil millones de arenques
06:26
in a periodperíodo of about a minuteminuto.
159
371000
2000
en aproximadamente un minuto.
06:28
And that's an areazona about the sizetamaño of ManhattanManhattan IslandIsla.
160
373000
3000
Esa es un área de cerca del tamaño de Manhattan.
06:31
And to be ablepoder to do that is a tremendoustremendo fisheriespesca toolherramienta,
161
376000
2000
Poder hacer eso es una herramienta de pesca enorme
06:33
because knowingconocimiento how manymuchos fishpescado are there is really criticalcrítico.
162
378000
3000
porque conocer la cantidad de peces es algo crucial.
06:36
We can alsoademás use satellitesatélite tagsetiquetas
163
381000
2000
También podemos usar etiquetas satelitales
06:38
to trackpista animalsanimales as they movemovimiento throughmediante the oceansocéanos.
164
383000
2000
para rastrear a los animales en los océanos.
06:40
And so for animalsanimales that come to the surfacesuperficie to breatherespirar,
165
385000
2000
Y los animales que salen a la superficie a respirar,
06:42
suchtal as this elephantelefante sealsello,
166
387000
2000
como los elefantes marinos,
06:44
it's an opportunityoportunidad to sendenviar datadatos back to shoreapuntalar
167
389000
2000
dan una oportunidad de enviar los datos
06:46
and tell us where exactlyexactamente it is in the oceanOceano.
168
391000
3000
para indicarnos en qué parte del océano están.
06:49
And so from that we can produceProduce these trackspistas.
169
394000
2000
A partir de eso podemos trazar estas líneas.
06:51
For exampleejemplo, the darkoscuro blueazul
170
396000
2000
Por ejemplo, la azul oscura
06:53
showsmuestra you where the elephantelefante sealsello movedmovido in the northnorte PacificPacífico.
171
398000
2000
muestra el desplazamiento de elefantes marinos en el Pacífico Norte.
06:55
Now I realizedarse cuenta de for those of you who are colorblinddaltónico, this slidediapositiva is not very helpfulservicial,
172
400000
3000
Acabo de darme cuenta que para los daltónicos esta diapositiva no es de gran ayuda,
06:58
but stickpalo with me nonethelesssin embargo.
173
403000
2000
pero síganme de todos modos.
07:00
For animalsanimales that don't surfacesuperficie,
174
405000
2000
Para animales que no salen a la superficie
07:02
we have something calledllamado pop-upsurgir tagsetiquetas,
175
407000
2000
usamos etiquetas desplegables
07:04
whichcual collectrecoger datadatos about lightligero and what time the sunsol risesse levanta and setsconjuntos.
176
409000
3000
que recopilan datos sobre la luz y la hora del amanecer y del ocaso.
07:07
And then at some periodperíodo of time
177
412000
2000
Y luego de un cierto tiempo
07:09
it popsestalla up to the surfacesuperficie and, again, relaysrelés that datadatos back to shoreapuntalar.
178
414000
3000
la etiqueta emerge a la superficie y transmite los datos a tierra.
07:12
Because GPSGPS doesn't work underdebajo wateragua. That's why we need these toolsherramientas.
179
417000
3000
Usamos estas herramientas porque el GPS no funciona bajo el agua.
07:15
And so from this we're ablepoder to identifyidentificar these blueazul highwayscarreteras,
180
420000
3000
Con esto podemos identificar esas autopistas azules,
07:18
these hotcaliente spotsmanchas in the oceanOceano,
181
423000
2000
esas zonas del océano
07:20
that should be realreal priorityprioridad areasáreas
182
425000
2000
que deben recibir prioridad
07:22
for oceanOceano conservationconservación.
183
427000
2000
de conservación.
07:24
Now one of the other things that you maymayo think about
184
429000
2000
Otro aspecto que se podría considerar
07:26
is that, when you go to the supermarketsupermercado and you buycomprar things, they're scannedescaneado.
185
431000
3000
es que cuando van al supermercado a comprar cosas, las escanean.
07:29
And so there's a barcodecódigo de barras on that productproducto
186
434000
2000
Hay un código de barras en cada producto
07:31
that tellsdice the computercomputadora exactlyexactamente what the productproducto is.
187
436000
3000
que le dice a la computadora qué producto es.
07:34
GeneticistsGenetistas have developeddesarrollado a similarsimilar toolherramienta calledllamado geneticgenético barcodingcódigo de barras.
188
439000
3000
Los genetistas han desarrollado algo similar: el código de barras genético.
07:37
And what barcodingcódigo de barras does
189
442000
2000
Este código
07:39
is use a specificespecífico genegene calledllamado COCO1
190
444000
2000
usa un gen específico llamado CO1
07:41
that's consistentconsistente withindentro a speciesespecies, but variesvaría amongentre speciesespecies.
191
446000
3000
que es constante dentro de una especie, pero varía entre especies.
07:44
And so what that meansmedio is we can unambiguouslyinequívocamente identifyidentificar
192
449000
2000
Eso significa que podemos identificar de forma inequívoca
07:46
whichcual speciesespecies are whichcual
193
451000
2000
cuál es cada especie porque,
07:48
even if they look similarsimilar to eachcada other,
194
453000
2000
aunque se parezcan,
07:50
but maymayo be biologicallybiológicamente quitebastante differentdiferente.
195
455000
2000
biológicamente pueden ser muy diferentes.
07:52
Now one of the nicestmejor examplesejemplos I like to citecitar on this
196
457000
2000
Quisiera traer a colación
07:54
is the storyhistoria of two youngjoven womenmujer, highalto schoolcolegio studentsestudiantes in NewNuevo YorkYork CityCiudad,
197
459000
3000
la historia de dos chicas, estudiantes de secundaria de Nueva York,
07:57
who workedtrabajó with the censuscenso.
198
462000
2000
que trabajaron en el Censo.
07:59
They wentfuimos out and collectedrecogido fishpescado from marketsmercados and from restaurantsrestaurantes in NewNuevo YorkYork CityCiudad
199
464000
3000
Fueron a censar peces a los mercados y restaurantes de Nueva York
08:02
and they barcodedcódigo de barras it.
200
467000
2000
y les tomaron el código.
08:04
Well what they foundencontró was mislabeledmal etiquetados fishpescado.
201
469000
2000
Hallaron nombres que no correspondían.
08:06
So for exampleejemplo,
202
471000
2000
Por ejemplo,
08:08
they foundencontró something whichcual was soldvendido as tunaatún, whichcual is very valuablevalioso,
203
473000
2000
hallaron que algo que se vende como atún, que es muy valioso,
08:10
was in facthecho tilapiatilapia, whichcual is a much lessMenos valuablevalioso fishpescado.
204
475000
3000
en realidad era tilapia, que es mucho más económico.
08:13
They alsoademás foundencontró an endangereden peligro de extinción speciesespecies
205
478000
2000
También encontraron especies en riesgo
08:15
soldvendido as a commoncomún one.
206
480000
2000
vendidas como especies comunes.
08:17
So barcodingcódigo de barras allowspermite us to know what we're workingtrabajando with
207
482000
2000
Por eso el código de barras nos permite saber con qué trabajamos
08:19
and alsoademás what we're eatingcomiendo.
208
484000
3000
y también qué estamos comiendo.
08:22
The OceanOceano BiogeographicBiogeográfico InformationInformación SystemSistema
209
487000
2000
El Sistema de Información Biogeográfica Oceánica
08:24
is the databasebase de datos for all the censuscenso datadatos.
210
489000
2000
es la base de datos para todos los datos del Censo.
08:26
It's openabierto accessacceso; you can all go in and downloaddescargar datadatos as you wishdeseo.
211
491000
3000
Es de libre acceso; pueden ir a descargar los datos.
08:29
And it containscontiene all the datadatos from the censuscenso
212
494000
3000
Contiene todos los datos del Censo
08:32
plusmás other datadatos setsconjuntos that people were willingcomplaciente to contributecontribuir.
213
497000
2000
y otros que la gente proporcionó con gusto.
08:34
And so what you can do with that
214
499000
2000
De esta manera es posible graficar
08:36
is to plottrama the distributiondistribución of speciesespecies and where they occurocurrir in the oceansocéanos.
215
501000
3000
la distribución de las especies y su ubicación en el océano.
08:39
What I've plottedtramado up here is the datadatos that we have on handmano.
216
504000
2000
En este gráfico puse los datos que tenemos.
08:41
This is where our samplingmuestreo effortesfuerzo has concentratedconcentrado.
217
506000
3000
Aquí hemos concentrado nuestro trabajo de muestreo.
08:44
Now what you can see
218
509000
2000
Pueden verse
08:46
is we'venosotros tenemos sampledmuestreado the areazona in the Northnorte Atlanticatlántico,
219
511000
2000
las muestras de la zona del Atlántico Norte,
08:48
in the Northnorte SeaMar in particularespecial,
220
513000
2000
del mar del Norte en particular,
08:50
and alsoademás the easteste coastcosta of Northnorte AmericaAmerica fairlybastante well.
221
515000
2000
y bastante bien la costa este de América del Norte.
08:52
That's the warmcalentar colorscolores whichcual showespectáculo a well-sampledbien muestreado regionregión.
222
517000
3000
Los colores cálidos muestran las áreas analizadas en detalle.
08:55
The coldfrío colorscolores, the blueazul and the blacknegro,
223
520000
2000
Los colores fríos, azul y negro,
08:57
showespectáculo areasáreas where we have almostcasi no datadatos.
224
522000
2000
muestran las áreas para las cuales no tenemos datos.
08:59
So even after a 10-year-año censuscenso,
225
524000
2000
Aún después de un censo de 10 años,
09:01
there are largegrande areasáreas that still remainpermanecer unexploredinexplorado.
226
526000
3000
todavía hay grandes áreas que permanecen sin explorar.
09:04
Now there are a groupgrupo of scientistscientíficos livingvivo in TexasTexas, workingtrabajando in the GulfGolfo of MexicoMéjico
227
529000
3000
Hay un grupo de científicos que vive en Texas y trabaja en el golfo de México
09:07
who decideddecidido really as a laborlabor of love
228
532000
2000
que decidió, por pura pasión,
09:09
to pullHalar togetherjuntos all the knowledgeconocimiento they could
229
534000
2000
recopilar toda la información posible
09:11
about biodiversitybiodiversidad in the GulfGolfo of MexicoMéjico.
230
536000
2000
sobre la biodiversidad del golfo de México.
09:13
And so they put this togetherjuntos, a listlista of all the speciesespecies,
231
538000
3000
Recopilaron una lista de todas las especies,
09:16
where they're knownconocido to occurocurrir,
232
541000
2000
con los lugares más frecuentados;
09:18
and it really seemedparecía like a very esotericesotérico, scientificcientífico typetipo of exerciseejercicio.
233
543000
3000
parecía un ejercicio científico muy esotérico.
09:21
But then, of coursecurso, there was the DeepProfundo HorizonHorizonte oilpetróleo spillderramar.
234
546000
3000
Pero luego ocurrió el derrame de petróleo de la Deep Horizon.
09:24
So all of a suddenrepentino, this laborlabor of love
235
549000
2000
De repente, esta tarea desinteresada,
09:26
for no obviousobvio economiceconómico reasonrazón
236
551000
3000
que no perseguía fines económicos,
09:29
has becomevolverse a criticalcrítico piecepieza of informationinformación
237
554000
2000
se transformó en una información vital
09:31
in termscondiciones of how that systemsistema is going to recoverrecuperar, how long it will take
238
556000
3000
en términos de cómo y cuándo se recuperaría el sistema
09:34
and how the lawsuitspleitos
239
559000
2000
y cómo se podrían resolver
09:36
and the multi-billion-dollarmultimillonario discussionsdiscusiones that are going to happenocurrir in the comingviniendo yearsaños
240
561000
3000
los pleitos y las discusiones de miles de millones de dólares
09:39
are likelyprobable to be resolvedresuelto.
241
564000
3000
en los años venideros.
09:42
So what did we find?
242
567000
2000
¿Qué hallamos?
09:44
Well, I could standestar here for hourshoras, but, of coursecurso, I'm not allowedpermitido to do that.
243
569000
2000
Podría hablar durante horas, pero obviamente no puedo hacerlo.
09:46
But I will tell you some of my favoritefavorito discoveriesdescubrimientos
244
571000
2000
Pero les contaré algunos de mis mejores descubrimientos
09:48
from the censuscenso.
245
573000
2000
del Censo.
09:50
So one of the things we discovereddescubierto is where are the hotcaliente spotsmanchas of diversitydiversidad?
246
575000
3000
Una de las cosas que descubrimos es dónde están las zonas de mayor diversidad.
09:53
Where do we find the mostmás speciesespecies of oceanOceano life?
247
578000
3000
¿Dónde encontramos la mayoría de las especies de vida marina?
09:56
And what we find if we plottrama up the well-knownbien conocido speciesespecies
248
581000
2000
Si seguimos a las especies conocidas encontramos
09:58
is this sortordenar of a distributiondistribución.
249
583000
2000
este tipo de distribución.
10:00
And what we see is that for coastalcostero tagsetiquetas,
250
585000
2000
Vemos que para las etiquetas costeras,
10:02
for those organismsorganismos that livevivir nearcerca the shorelineorilla,
251
587000
2000
de aquellos organismos que viven cerca de la costa,
10:04
they're mostmás diversediverso in the tropicszona tropical.
252
589000
2000
hay más diversidad en los trópicos.
10:06
This is something we'venosotros tenemos actuallyactualmente knownconocido for a while,
253
591000
2000
Esto es algo que ya conocíamos desde hace tiempo
10:08
so it's not a realreal breakthroughpenetración.
254
593000
2000
así que no es un gran descubrimiento.
10:10
What is really excitingemocionante thoughaunque
255
595000
2000
Lo apasionante, sin embargo,
10:12
is that the oceanicoceánico tagsetiquetas, or the onesunos that livevivir farlejos from the coastcosta,
256
597000
2000
es que las etiquetas oceánicas, las que están muy lejos de la costa,
10:14
are actuallyactualmente more diversediverso at intermediateintermedio latitudeslatitudes.
257
599000
2000
son más diversas en las latitudes intermedias.
10:16
This is the sortordenar of datadatos, again, that managersgerentes could use
258
601000
3000
Este es el tipo de datos que podrían usar las autoridades
10:19
if they want to prioritizepriorizar areasáreas of the oceanOceano that we need to conserveconservar.
259
604000
3000
para priorizar las zonas del océano que tenemos que conservar.
10:22
You can do this on a globalglobal scaleescala, but you can alsoademás do it on a regionalregional scaleescala.
260
607000
3000
Puede hacerse a escala mundial, pero también a escala regional.
10:25
And that's why biodiversitybiodiversidad datadatos can be so valuablevalioso.
261
610000
3000
Por eso los datos de la biodiversidad pueden ser tan valiosos.
10:28
Now while a lot of the speciesespecies we discovereddescubierto in the censuscenso
262
613000
3000
Si bien muchas especies que hemos descubierto en el Censo
10:31
are things that are smallpequeña and harddifícil to see,
263
616000
2000
son pequeñas y difíciles de ver,
10:33
that certainlyciertamente wasn'tno fue always the casecaso.
264
618000
2000
desde luego, no siempre fue así.
10:35
For exampleejemplo, while it's harddifícil to believe
265
620000
2000
Por ejemplo, es difícil de creer
10:37
that a threeTres kilogramkilogramo lobsterlangosta could eludeeludir scientistscientíficos,
266
622000
2000
que una langosta de 3 kilos pueda eludir a los científicos;
10:39
it did untilhasta a fewpocos yearsaños agohace
267
624000
2000
era el caso hasta hace pocos años
10:41
when SouthSur Africanafricano fishermenpescadores requestedpedido an exportexportar permitpermiso
268
626000
3000
hasta que los pesqueros sudafricanos solicitaban permiso de exportación
10:44
and scientistscientíficos realizeddio cuenta that this was something newnuevo to scienceciencia.
269
629000
3000
y los científicos se dieron cuenta de que era algo nuevo para la ciencia.
10:47
Similarlysimilar this GoldenDorado V kelpquelpo
270
632000
2000
Asimismo, el laminar aleuticus
10:49
collectedrecogido in AlaskaAlaska just belowabajo the lowbajo wateragua markmarca
271
634000
2000
recogido en Alaska, en bajamar,
10:51
is probablyprobablemente a newnuevo speciesespecies.
272
636000
2000
probablemente sea una especie nueva.
10:53
Even thoughaunque it's threeTres metersmetros long,
273
638000
2000
Si bien mide 3 metros
10:55
it actuallyactualmente, again, eludedeludido scienceciencia.
274
640000
2000
había eludido a la ciencia.
10:57
Now this guy, this bigfinbigfin squidcalamar, is sevensiete metersmetros in lengthlongitud.
275
642000
3000
Este muchacho, este calamar gigante, mide 7 metros de largo.
11:00
But to be fairjusta, it livesvive in the deepprofundo watersaguas of the Mid-AtlanticMedio Atlántico RidgeCresta,
276
645000
3000
Pero, en verdad, vive en las aguas profundas del Atlántico Medio
11:03
so it was a lot harderMás fuerte to find.
277
648000
2000
por eso fue más difícil de encontrar.
11:05
But there's still potentialpotencial for discoverydescubrimiento of biggrande and excitingemocionante things.
278
650000
3000
Pero aún existe potencial para descubrir cosas apasionantes.
11:08
This particularespecial shrimpcamarón, we'venosotros tenemos dubbeddoblado it the Jurassicjurásico shrimpcamarón,
279
653000
3000
Este camarón particular, apodado el camarón del Jurásico,
11:11
it's thought to have goneido extinctextinto 50 yearsaños agohace --
280
656000
2000
se suponía extinguido hace 50 años,
11:13
at leastmenos it was, untilhasta the censuscenso discovereddescubierto
281
658000
2000
al menos lo estaba hasta que el Censo descubrió
11:15
it was livingvivo and doing just fine off the coastcosta of AustraliaAustralia.
282
660000
3000
que vivía muy bien frente a la costa de Australia.
11:18
And it showsmuestra that the oceanOceano, because of its vastnessvastedad,
283
663000
3000
Eso muestra que el océano, debido a su inmensidad,
11:21
can hideesconder secretsmisterios for a very long time.
284
666000
2000
puede ocultar secretos durante mucho tiempo.
11:23
So, StevenSteven SpielbergSpielberg, eatcomer your heartcorazón out.
285
668000
3000
Steven Spielberg, ¡muérete de envidia!
11:26
If we look at distributionsdistribuciones, in facthecho distributionsdistribuciones changecambio dramaticallydramáticamente.
286
671000
3000
Si miramos, las distribuciones cambian dramáticamente.
11:29
And so one of the recordsarchivos that we had
287
674000
3000
Uno de los registros que obtuvimos
11:32
was this sootyholliniento shearwatershearwater, whichcual undergoessufre these spectacularespectacular migrationsmigraciones
288
677000
3000
fue el de esta pardela sombría que realiza migraciones espectaculares
11:35
all the way from NewNuevo ZealandZelanda
289
680000
2000
desde Nueva Zelanda
11:37
all the way up to AlaskaAlaska and back again
290
682000
2000
hasta Alaska, y regresa nuevamente
11:39
in searchbuscar of endlessinterminable summerverano
291
684000
2000
en busca del verano eterno
11:41
as they completecompletar theirsu life cyclesciclos.
292
686000
2000
a medida que completa su ciclo de vida.
11:43
We alsoademás talkedhabló about the WhiteBlanco SharkTiburón CafeCafetería.
293
688000
2000
También hablamos del café Tiburón Blanco.
11:45
This is a locationubicación in the PacificPacífico where whiteblanco sharktiburón convergeconverger.
294
690000
3000
Es el lugar de reunión de los tiburones blancos en el Pacífico.
11:48
We don't know why they convergeconverger there, we simplysimplemente don't know.
295
693000
2000
Sencillamente no sabemos por qué convergen allí.
11:50
That's a questionpregunta for the futurefuturo.
296
695000
2000
Es una pregunta para el futuro.
11:52
One of the things that we're taughtenseñó in highalto schoolcolegio
297
697000
2000
Una de las cosas que nos enseñan en la secundaria
11:54
is that all animalsanimales requireexigir oxygenoxígeno in orderorden to survivesobrevivir.
298
699000
3000
es que todos los animales necesitan oxígeno para vivir.
11:57
Now this little crittercritter, it's only about halfmitad a millimetermilímetro in sizetamaño,
299
702000
3000
Esta criaturita, que mide medio milímetro
12:00
not terriblyterriblemente charismaticcarismático.
300
705000
2000
y no es de lo más carismática,
12:02
But it was only discovereddescubierto in the earlytemprano 1980s.
301
707000
2000
fue descubierta a principios de los años 80.
12:04
But the really interestinginteresante thing about it
302
709000
2000
Pero tiene algo muy interesante y es que,
12:06
is that, a fewpocos yearsaños agohace, censuscenso scientistscientíficos discovereddescubierto
303
711000
3000
hace unos años, los científicos del Censo descubrieron
12:09
that this guy can thriveprosperar in oxygen-poorpobre en oxígeno sedimentssedimentos
304
714000
2000
que el tipo puede crecer en sedimentos con poco oxígeno
12:11
in the deepprofundo MediterraneanMediterráneo SeaMar.
305
716000
2000
en las profundidades del Mediterráneo.
12:13
So now they know that, in facthecho,
306
718000
2000
De hecho, ahora se sabe que
12:15
animalsanimales can livevivir withoutsin oxygenoxígeno, at leastmenos some of them,
307
720000
2000
algunos animales pueden vivir sin oxígeno
12:17
and that they can adaptadaptar to even the harshestmás duro of conditionscondiciones.
308
722000
3000
y pueden adaptarse incluso a las peores condiciones.
12:20
If you were to suckchupar all the wateragua out of the oceanOceano,
309
725000
3000
Si se quitara toda el agua en el océano,
12:23
this is what you'dtu hubieras be left behinddetrás with,
310
728000
2000
quedaría esto,
12:25
and that's the biomassbiomasa of life on the seamar floorpiso.
311
730000
2000
esta es la biomasa de la vida en el fondo marino.
12:27
Now what we see is hugeenorme biomassbiomasa towardshacia the polespolos
312
732000
3000
Vemos una gran biomasa hacia los polos
12:30
and not much biomassbiomasa in betweenEntre.
313
735000
3000
y no tanta en zonas intermedias.
12:33
We foundencontró life in the extremesextremos.
314
738000
2000
Hallamos vida en los extremos.
12:35
And so there were newnuevo speciesespecies that were foundencontró
315
740000
2000
Encontramos nuevas especies
12:37
that livevivir insidedentro icehielo
316
742000
2000
que viven en el hielo
12:39
and help to supportapoyo an ice-basedbasado en hielo foodcomida webweb.
317
744000
2000
y ayudan a mantener una cadena alimenticia allí.
12:41
And we alsoademás foundencontró this spectacularespectacular yetiyeti crabcangrejo
318
746000
2000
Y también este espectacular cangrejo yeti
12:43
that livesvive nearcerca boilinghirviendo hotcaliente hydrothermalhidrotermal ventsrespiraderos at EasterPascua de Resurrección IslandIsla.
319
748000
3000
que vive cerca de las fuentes hidrotermales de la isla de Pascua.
12:46
And this particularespecial speciesespecies
320
751000
2000
Esta especie en particular
12:48
really capturedcapturado the public'spúblico attentionatención.
321
753000
3000
llamó la atención del público.
12:51
We alsoademás foundencontró the deepestmás profundo ventsrespiraderos knownconocido yettodavía -- 5,000 metersmetros --
322
756000
3000
También encontramos bocas profundas, de 5000 metros,
12:54
the hottestmás caliente ventsrespiraderos at 407 degreesgrados CelsiusCelsius --
323
759000
3000
las más calientes registraron 407 °C,
12:57
ventsrespiraderos in the SouthSur PacificPacífico and alsoademás in the ArcticÁrtico
324
762000
2000
en el Pacífico Sur y también en el Ártico,
12:59
where noneninguna had been foundencontró before.
325
764000
2000
donde antes no se había encontrado nada.
13:01
So even newnuevo environmentsambientes are still withindentro the domaindominio of the discoverabledescubrible.
326
766000
3000
Podemos incluso llegar a descubrir nuevos entornos.
13:04
Now in termscondiciones of the unknownsincógnitas, there are manymuchos.
327
769000
2000
Hay mucho por conocer todavía.
13:06
And I'm just going to summarizeresumir just a fewpocos of them
328
771000
2000
Sólo voy a resumir algunos puntos
13:08
very quicklycon rapidez for you.
329
773000
2000
muy rápidamente.
13:10
First of all, we mightpodría askpedir, how manymuchos fishespeces in the seamar?
330
775000
3000
En primer lugar, podríamos preguntarnos cuántos peces hay en el mar.
13:13
We actuallyactualmente know the fishespeces better than we do any other groupgrupo in the oceanOceano
331
778000
2000
Conocemos más de los peces que de cualquier otro grupo del océano,
13:15
other than marinemarina mammalsmamíferos.
332
780000
2000
quitando a los mamíferos marinos.
13:17
And so we can actuallyactualmente extrapolateextrapolar basedbasado on ratestasas of discoverydescubrimiento
333
782000
3000
Podemos extrapolar en función de la tasa de descubrimientos
13:20
how manymuchos more speciesespecies we're likelyprobable to discoverdescubrir.
334
785000
3000
la cantidad de especies probable a descubrir.
13:23
And from that, we actuallyactualmente calculatecalcular
335
788000
2000
Con eso, calculamos que en realidad
13:25
that we know about 16,500 marinemarina speciesespecies
336
790000
3000
conocemos unas 16 500 especies marinas
13:28
and there are probablyprobablemente anotherotro 1,000 to 4,000 left to go.
337
793000
2000
y probablemente haya entre 1000 y 4000 más.
13:30
So we'venosotros tenemos donehecho prettybonita well.
338
795000
2000
Lo hemos hecho bastante bien.
13:32
We'veNosotros tenemos got about 75 percentpor ciento of the fishpescado,
339
797000
2000
Tenemos cerca del 75% de los peces,
13:34
maybe as much as 90 percentpor ciento.
340
799000
2000
quizá el 90%.
13:36
But the fishespeces, as I say, are the bestmejor knownconocido.
341
801000
3000
Pero, como dije, los peces son los más conocidos.
13:39
So our levelnivel of knowledgeconocimiento is much lessMenos for other groupsgrupos of organismsorganismos.
342
804000
3000
Nuestro nivel de conocimiento es mucho menor en otros grupos de organismos.
13:42
Now this figurefigura is actuallyactualmente basedbasado on a brandmarca newnuevo paperpapel
343
807000
2000
Esta cifra se basa realmente en un nuevo artículo
13:44
that's going to come out in the journaldiario PLoSPLoS BiologyBiología.
344
809000
3000
que se publicará en la revista PLoS Biology.
13:47
And what is does is predictpredecir how manymuchos more speciesespecies there are
345
812000
2000
Y predice cuántas especies existen
13:49
on landtierra and in the oceanOceano.
346
814000
2000
en tierra y en el océano.
13:51
And what they foundencontró
347
816000
2000
Y hallaron que creen
13:53
is that they think that we know of about ninenueve percentpor ciento of the speciesespecies in the oceanOceano.
348
818000
3000
que conocemos un 9% de las especies del océano.
13:56
That meansmedio 91 percentpor ciento, even after the censuscenso,
349
821000
2000
Esto significa que el 91%, incluso después del Censo,
13:58
still remainpermanecer to be discovereddescubierto.
350
823000
2000
queda aún por descubrir.
14:00
And so that turnsvueltas out to be about two millionmillón speciesespecies
351
825000
2000
Eso da como resultado unos dos millones de especies,
14:02
onceuna vez all is said and donehecho.
352
827000
2000
en última instancia.
14:04
So we still have quitebastante a lot of work to do
353
829000
2000
Así que todavía tenemos mucho trabajo por hacer
14:06
in termscondiciones of unknownsincógnitas.
354
831000
2000
en materia de incógnitas.
14:08
Now this bacteriumbacteria
355
833000
2000
Esta bacteria
14:10
is partparte of matsesteras that are foundencontró off the coastcosta of ChileChile.
356
835000
3000
es parte de las mantas que se encuentran frente a la costa de Chile.
14:13
And these matsesteras actuallyactualmente covercubrir an areazona the sizetamaño of GreeceGrecia.
357
838000
2000
Cubren un área del tamaño de Grecia.
14:15
And so this particularespecial bacteriumbacteria is actuallyactualmente visiblevisible to the nakeddesnudo eyeojo.
358
840000
3000
Esta bacteria en particular se ve a simple vista.
14:18
But you can imagineimagina the biomassbiomasa that representsrepresenta.
359
843000
3000
Imaginen la biomasa que representa.
14:21
But the really intriguingintrigante thing about the microbesmicrobios
360
846000
2000
Pero algo realmente interesante de los microbios
14:23
is just how diversediverso they are.
361
848000
2000
es su gran variedad.
14:25
A singlesoltero dropsoltar of seawateragua de mar
362
850000
2000
Una gota de agua de mar
14:27
could containContiene 160 differentdiferente typestipos of microbesmicrobios.
363
852000
2000
podría contener 160 tipos diferentes de microbios.
14:29
And the oceansocéanos themselvessí mismos
364
854000
2000
Pensamos que los océanos
14:31
are thought potentiallypotencialmente to containContiene as manymuchos as a billionmil millones differentdiferente typestipos.
365
856000
3000
contienen, en potencia, mil millones de tipos diferentes.
14:34
So that's really excitingemocionante. What are they all doing out there?
366
859000
3000
Es apasionante. ¿Qué función cumplirán allí?
14:37
We actuallyactualmente don't know.
367
862000
2000
No lo sabemos.
14:39
The mostmás excitingemocionante thing, I would say, about this censuscenso
368
864000
2000
Yo diría que lo más apasionante del Censo
14:41
is the rolepapel of globalglobal scienceciencia.
369
866000
2000
es el papel de la ciencia mundial.
14:43
And so as we see in this imageimagen of lightligero duringdurante the night,
370
868000
2000
Como vemos en esta imagen del planeta iluminado por la noche,
14:45
there are lots of areasáreas of the EarthTierra
371
870000
2000
hay muchas áreas de la Tierra
14:47
where humanhumano developmentdesarrollo is much greatermayor
372
872000
3000
en las que el desarrollo humano es más grande
14:50
and other areasáreas where it's much lessMenos,
373
875000
2000
y otras en las que es mucho menor,
14:52
but betweenEntre them we see largegrande darkoscuro areasáreas
374
877000
2000
pero entre ellas vemos muchas zonas oscuras
14:54
of relativelyrelativamente unexploredinexplorado oceanOceano.
375
879000
2000
de un océano relativamente inexplorado.
14:56
The other pointpunto I'd like to make about this
376
881000
2000
El otro punto que quiero destacar
14:58
is that this ocean'socéano interconnectedinterconectado.
377
883000
2000
es que el océano está interconectado.
15:00
MarineMarina organismsorganismos do not carecuidado about internationalinternacional boundarieslímites;
378
885000
2000
Los organismos marinos no conocen de límites internacionales;
15:02
they movemovimiento where they will.
379
887000
2000
se mueven a voluntad.
15:04
And so the importanceimportancia then of globalglobal collaborationcolaboración
380
889000
3000
Y es allí donde la colaboración mundial
15:07
becomesse convierte all the more importantimportante.
381
892000
2000
gana cada vez más importancia.
15:09
We'veNosotros tenemos lostperdió a lot of paradiseparaíso.
382
894000
2000
Hemos perdido mucho paraíso.
15:11
For exampleejemplo, these tunaatún that were onceuna vez so abundantabundante in the Northnorte SeaMar
383
896000
3000
Por ejemplo, este atún que solía ser tan abundante en el mar del Norte
15:14
are now effectivelyeficazmente goneido.
384
899000
2000
ahora ha desaparecido.
15:16
There were trawlsredes de arrastre takentomado in the deepprofundo seamar in the MediterraneanMediterráneo,
385
901000
3000
Hay redes en las profundidades del Mediterráneo
15:19
whichcual collectedrecogido more garbagebasura than they did animalsanimales.
386
904000
2000
que recogen más basura que animales.
15:21
And that's the deepprofundo seamar, that's the environmentambiente that we considerconsiderar to be
387
906000
3000
Y es el mar profundo, ese entorno que consideramos entre
15:24
amongentre the mostmás pristineprístino left on EarthTierra.
388
909000
2000
los reductos más prístinos de la Tierra.
15:26
And there are a lot of other pressurespresiones.
389
911000
2000
Y hay muchas otras presiones.
15:28
OceanOceano acidificationacidificación is a really biggrande issueproblema that people are concernedpreocupado with,
390
913000
3000
La acidificación del océano es realmente un gran problema para la gente,
15:31
as well as oceanOceano warmingcalentamiento, and the effectsefectos they're going to have on coralcoral reefsarrecifes.
391
916000
3000
así como el calentamiento del océano y los efectos que tendrá en los arrecifes de coral.
15:34
On the scaleescala of decadesdécadas, in our lifetimesvidas,
392
919000
3000
En cuestión de décadas, durante nuestras vidas,
15:37
we're going to see a lot of damagedañar to coralcoral reefsarrecifes.
393
922000
2000
veremos mucho daño a los arrecifes de coral.
15:39
And I could spendgastar the restdescanso of my time, whichcual is gettingconsiguiendo very limitedlimitado,
394
924000
3000
Y podría seguir, pero mi tiempo se termina,
15:42
going throughmediante this litanyletanía of concernspreocupaciones about the oceanOceano,
395
927000
2000
con esta letanía de preocupaciones sobre el océano,
15:44
but I want to endfin on a more positivepositivo noteNota.
396
929000
2000
pero quiero terminar con una nota más positiva.
15:46
And so the grandgrandioso challengereto then
397
931000
2000
Entonces, el gran desafío
15:48
is to try and make sure that we preservepreservar what's left,
398
933000
2000
es asegurarnos de preservar lo que queda
15:50
because there is still spectacularespectacular beautybelleza.
399
935000
2000
porque todavía hay una belleza espectacular.
15:52
And the oceansocéanos are so productiveproductivo,
400
937000
2000
Y los océanos son tan productivos,
15:54
there's so much going on in there that's of relevancepertinencia to humanshumanos
401
939000
3000
hay tantas cosas allí importantes para los seres humanos
15:57
that we really need to, even from a selfishegoísta perspectiveperspectiva,
402
942000
3000
que realmente necesitamos, incluso desde un punto de vista egoísta,
16:00
try to do better than we have in the pastpasado.
403
945000
2000
tratar de hacerlo mejor que nosotros en el pasado.
16:02
So we need to recognizereconocer those hotcaliente spotsmanchas
404
947000
2000
Por eso tenemos que reconocer esas zonas importantes
16:04
and do our bestmejor to protectproteger them.
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949000
2000
y empeñarnos en protegerlas.
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When we look at picturesimágenes like this, they take our breathaliento away,
406
951000
2000
Cuando miramos fotos como esta, nos quitan el aliento,
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in additionadición to helpingración to give us breathaliento
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2000
además de ayudarnos a respirar
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by the oxygenoxígeno that the oceansocéanos provideproporcionar.
408
955000
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con el oxígeno que proveen los océanos.
16:12
CensusCenso scientistscientíficos workedtrabajó in the rainlluvia, they workedtrabajó in the coldfrío,
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3000
Los científicos del Censo trabajaron bajo la lluvia, en el frío,
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they workedtrabajó underdebajo wateragua and they workedtrabajó aboveencima wateragua
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bajo el agua y en la superficie
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tryingmolesto to illuminateiluminar the wondrousmaravilloso discoverydescubrimiento,
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tratando de iluminar el maravilloso descubrimiento,
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the still vastvasto unknowndesconocido,
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lo desconocido que aún es mucho,
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the spectacularespectacular adaptationsadaptaciones that we see in oceanOceano life.
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las adaptaciones espectaculares que vemos en la vida del océano.
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So whethersi you're a yakyak herderpastor livingvivo in the mountainsmontañas of ChileChile,
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3000
Por eso, si eres un pastor de llamas en las montañas chilenas,
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whethersi you're a stockbrokercorredor de valores in NewNuevo YorkYork CityCiudad
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o un agente bursátil en Nueva York,
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or whethersi you're a TEDsterTEDster livingvivo in EdinburghEdimburgo,
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o un seguidor de TED que vive en Edimburgo,
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the oceansocéanos matterimportar.
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los océanos son importantes.
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And as the oceansocéanos go so shalldeberá we.
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Como vayan los océanos, iremos nosotros.
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ThanksGracias for listeningescuchando.
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Gracias por su atención.
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(ApplauseAplausos)
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(Aplausos)
Translated by Sebastian Betti
Reviewed by Ana María Pérez

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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."

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Paul Snelgrove | Speaker | TED.com