TEDGlobal 2013
Greg Asner: Ecology from the air
Greg Asner: Ecología desde el aire
Filmed:
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¿Cómo están compuestas realmente nuestras selvas? Desde el aire, el ecologista Greg Asner utiliza un espectrómetro y láseres de alta potencia para crear mapas de la naturaleza con meticulosos detalles caleidoscópicos en 3D, lo que llama "un sistema de contabilidad de muy alta tecnología" del carbono. En una charla fascinante, Asner nos da un claro mensaje: Para salvar nuestros ecosistemas necesitamos más datos recolectados con métodos nuevos.
Greg Asner - Airborne ecologist
Greg Asner’s mapping technology produces detailed, complex pictures of how humans’ activities affect our ecosystems. Full bio
Greg Asner’s mapping technology produces detailed, complex pictures of how humans’ activities affect our ecosystems. Full bio
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00:12
Technology can change our understanding of nature.
0
502
4191
La tecnología puede cambiar nuestro
entendimiento de la naturaleza.
entendimiento de la naturaleza.
00:16
Take for example the case of lions.
1
4693
3151
Tomen, por ejemplo,
el caso de los leones.
el caso de los leones.
00:19
For centuries, it's been said that female lions
2
7844
2170
Por siglos se ha dicho que las leonas
00:22
do all of the hunting out in the open savanna,
3
10014
2729
son las que cazan en la sabana abierta
00:24
and male lions do nothing until it's time for dinner.
4
12743
3981
y que los leones no hacen nada
hasta la hora de la cena.
hasta la hora de la cena.
00:28
You've heard this too, I can tell.
5
16724
3012
Sé que Uds. también
han escuchado esto.
han escuchado esto.
00:31
Well recently, I led an airborne mapping campaign
6
19736
2586
Recientemente lideré
una campaña aérea de rastreo
una campaña aérea de rastreo
00:34
in the Kruger National Park in South Africa.
7
22322
2672
en el Parque Nacional Kruger
en Sudáfrica.
en Sudáfrica.
00:36
Our colleagues put GPS tracking collars
8
24994
2592
Nuestros colegas colocaron
collares de rastreo con GPS
collares de rastreo con GPS
00:39
on male and female lions,
9
27586
1597
a leones y leonas,
y observamos sus
comportamientos de caza
comportamientos de caza
00:41
and we mapped their hunting behavior
10
29183
1608
00:42
from the air.
11
30791
1448
desde el aire.
00:44
The lower left shows a lion sizing up
12
32239
2666
La parte inferior izquierda
muestra un león escudriñando
muestra un león escudriñando
00:46
a herd of impala for a kill,
13
34905
2012
una manada de impalas
para cazarlas.
para cazarlas.
00:48
and the right shows what I call
14
36917
1569
A la derecha, pueden ver
00:50
the lion viewshed.
15
38486
1863
lo que llamo la cuenca visual del león.
00:52
That's how far the lion can see in all directions
16
40349
2622
Ese es el alcance visual del león
en todas la direcciones
en todas la direcciones
00:54
until his or her view is obstructed by vegetation.
17
42971
4175
hasta que su visión es
obstruida por la vegetación.
obstruida por la vegetación.
00:59
And what we found
18
47146
1441
Y lo que descubrimos
01:00
is that male lions are not the lazy hunters
19
48587
2506
es que los leones no son
los cazadores perezosos
los cazadores perezosos
01:03
we thought them to be.
20
51093
1524
que pensábamos que eran.
01:04
They just use a different strategy.
21
52617
2137
Simplemente usan una
estrategia diferente.
estrategia diferente.
01:06
Whereas the female lions hunt
22
54754
1752
Mientras que las leonas
cazan en la sabana abierta
01:08
out in the open savanna
23
56506
1132
01:09
over long distances, usually during the day,
24
57638
2661
cubriendo largas distancias
usualmente durante el día,
usualmente durante el día,
01:12
male lions use an ambush strategy
25
60299
3010
los leones usan una
estrategia de emboscada
estrategia de emboscada
01:15
in dense vegetation, and often at night.
26
63309
3733
en una vegetación densa
y con frecuencia de noche.
y con frecuencia de noche.
01:19
This video shows the actual hunting viewsheds
27
67042
3006
Este video muestra la verdadera
cuenca visual de caza
cuenca visual de caza
01:22
of male lions on the left
28
70048
1865
de los leones a la izquierda,
01:23
and females on the right.
29
71913
1989
y de las leonas a la derecha.
01:25
Red and darker colors show more dense vegetation,
30
73902
2556
El rojo y los colores más oscuros
muestran una vegetación más densa.
01:28
and the white are wide open spaces.
31
76458
2115
El blanco los espacios abiertos.
01:30
And this is the viewshed right literally at the eye level
32
78573
3100
Y esta es la cuenca visual
literalmente al nivel de los ojos
literalmente al nivel de los ojos
01:33
of hunting male and female lions.
33
81673
2530
de los leones y las
leonas cazadoras.
leonas cazadoras.
01:36
All of a sudden, you get a very clear understanding
34
84203
2329
De esta forma pudimos
entender mejor
entender mejor
01:38
of the very spooky conditions under which
35
86532
2853
las condiciones misteriosas
bajo las cuales
bajo las cuales
01:41
male lions do their hunting.
36
89385
2080
los leones cazan.
01:43
I bring up this example to begin,
37
91465
1496
Para comenzar,
traje este ejemplo
traje este ejemplo
01:44
because it emphasizes how little
we know about nature.
we know about nature.
38
92961
4468
porque enfatiza lo poco que
conocemos sobre la naturaleza.
conocemos sobre la naturaleza.
01:49
There's been a huge amount of work done so far
39
97429
2675
Hasta ahora se ha hecho
un gran trabajo
un gran trabajo
01:52
to try to slow down our losses of tropical forests,
40
100104
3628
para ralentizar la pérdida
de las selvas tropicales,
de las selvas tropicales,
01:55
and we are losing our forests at a rapid rate,
41
103732
1949
y estamos perdiendo
nuestras selvas rápidamente.
01:57
as shown in red on the slide.
42
105681
1914
Se ve en rojo en la diapositiva.
01:59
I find it ironic that we're doing so much,
43
107595
2340
Me parece irónico que
estemos haciendo tanto
estemos haciendo tanto
02:01
yet these areas are fairly unknown to science.
44
109935
3633
pero que estas áreas sean aún
tan desconocidas para la ciencia.
tan desconocidas para la ciencia.
02:05
So how can we save what we don't understand?
45
113568
2657
Entonces, ¿cómo podemos
salvar algo que no entendemos?
salvar algo que no entendemos?
02:08
Now I'm a global ecologist and an Earth explorer
46
116225
2662
Soy ecologista global
y explorador terrestre
y explorador terrestre
02:10
with a background in physics and chemistry
47
118887
1691
con conocimiento
de física y química,
de física y química,
02:12
and biology and a lot of other boring subjects,
48
120578
3204
biología y muchas otras
asignaturas aburridas,
asignaturas aburridas,
02:15
but above all, I'm obsessed with what we don't know
49
123782
3002
pero por sobre todo, estoy obsesionado
con lo que desconocemos
con lo que desconocemos
02:18
about our planet.
50
126784
1712
de nuestro planeta.
02:20
So I created this,
51
128496
1674
Así que creé esto,
02:22
the Carnegie Airborne Observatory, or CAO.
52
130170
3277
el Observatorio Aéreo
Carnegie o CAO.
Carnegie o CAO.
02:25
It may look like a plane with a fancy paint job,
53
133447
2057
Puede parecer un avión lujoso
02:27
but I packed it with over 1,000 kilos
54
135504
2760
pero está equipado con
más de 1000 kilos
más de 1000 kilos
02:30
of high-tech sensors, computers,
55
138264
2436
de sensores de alta tecnología,
computadoras,
computadoras,
02:32
and a very motivated staff
56
140700
2211
y un personal muy motivado
02:34
of Earth scientists and pilots.
57
142911
2469
de científicos terrestres y pilotos.
02:37
Two of our instruments are very unique:
58
145380
1860
Tenemos dos instrumentos
muy peculiares:
muy peculiares:
02:39
one is called an imaging spectrometer
59
147240
1754
uno es el espectrómetro de imagen
que de hecho puede medir
la composición química
la composición química
02:40
that can actually measure the chemical composition
60
148994
1862
02:42
of plants as we fly over them.
61
150856
2929
de las plantas que sobrevolamos.
02:45
Another one is a set of lasers,
62
153785
1926
El otro es un conjunto de láseres
de muy alta potencia
02:47
very high-powered lasers,
63
155711
1731
02:49
that fire out of the bottom of the plane,
64
157442
1960
disparado desde la base del avión
02:51
sweeping across the ecosystem
65
159402
1872
barriendo todo el ecosistema
02:53
and measuring it at nearly 500,000 times per second
66
161274
4097
y midiéndolo casi 50 000
veces por segundo
veces por segundo
02:57
in high-resolution 3D.
67
165371
2478
en 3D de alta resolución.
He aquí una imagen
del puente Golden Gate
del puente Golden Gate
02:59
Here's an image of the Golden Gate Bridge
68
167849
1984
en San Francisco,
no muy lejos de donde vivo.
no muy lejos de donde vivo.
03:01
in San Francisco, not far from where I live.
69
169833
2172
Aunque solo volamos
sobre el puente
sobre el puente
03:04
Although we flew straight over this bridge,
70
172005
1803
creamos una imagen en 3D
03:05
we imaged it in 3D, captured its color
71
173808
1656
y capturamos sus colores
03:07
in just a few seconds.
72
175464
2047
en apenas unos
pocos segundos.
pocos segundos.
03:09
But the real power of the CAO
73
177511
2095
Pero el verdadero
potencial del CAO
potencial del CAO
03:11
is its ability to capture the actual building blocks
74
179606
2175
es su habilidad de capturar
todas las partes integrantes
todas las partes integrantes
03:13
of ecosystems.
75
181781
1769
de los ecosistemas.
Esta es la imagen de
un pequeño pueblo
un pequeño pueblo
03:15
This is a small town in the Amazon,
76
183550
1699
en el Amazonas
capturado con el CAO.
capturado con el CAO.
03:17
imaged with the CAO.
77
185249
1615
Podemos extraer información
de nuestros datos
de nuestros datos
03:18
We can slice through our data
78
186864
1739
03:20
and see, for example, the 3D structure
79
188603
2264
y ver, por ejemplo,
la estructura 3D
la estructura 3D
03:22
of the vegetation and the buildings,
80
190867
2333
de la vegetación y
las edificaciones,
las edificaciones,
03:25
or we can use the chemical information
81
193200
1909
o podemos usar la
información química
información química
para saber qué tan rápido
están creciendo las plantas
están creciendo las plantas
03:27
to actually figure out how fast the plants are growing
82
195109
2731
en el momento en que
las sobrevolamos.
las sobrevolamos.
03:29
as we fly over them.
83
197840
1343
03:31
The hottest pinks are the fastest-growing plants.
84
199183
3486
El rosado brillante muestra las
plantas que crecen más rápido.
plantas que crecen más rápido.
03:34
And we can see biodiversity in ways
85
202669
1917
Y podemos ver la
biodiversidad en formas
biodiversidad en formas
03:36
that you never could have imagined.
86
204586
2159
que nunca se las
hubiesen imaginado.
hubiesen imaginado.
03:38
This is what a rainforest might look like
87
206745
1551
Así es como se ve
una selva tropical
una selva tropical
03:40
as you fly over it in a hot air balloon.
88
208296
2207
desde un globo de aire caliente.
03:42
This is how we see a rainforest,
89
210503
2094
Así es como se ve
una selva tropical,
una selva tropical,
03:44
in kaleidoscopic color that tells us
90
212597
2345
en colores caleidoscópicos
que nos dicen
que nos dicen
03:46
that there are many species living with one another.
91
214942
2942
que hay muchas especies
cohabitando.
cohabitando.
03:49
But you have to remember that these trees
92
217884
1924
Pero acuérdense de
que estos árboles
que estos árboles
03:51
are literally bigger than whales,
93
219808
2296
son literalmente más grandes
que una ballena
que una ballena
03:54
and what that means is that
they're impossible to understand
they're impossible to understand
94
222104
2912
y eso quiere decir que
son imposibles de entender
son imposibles de entender
03:57
just by walking on the ground below them.
95
225016
2975
con tan sólo caminar
sobre la tierra debajo de ellos.
sobre la tierra debajo de ellos.
03:59
So our imagery is 3D, it's chemical, it's biological,
96
227991
4638
Así que nuestra imagen es en 3D,
es químico, es biológico,
es químico, es biológico,
04:04
and this tells us not only the species
97
232629
1758
y nos muestra
no solo las especies
no solo las especies
04:06
that are living in the canopy,
98
234387
1884
que están en el dosel
04:08
but it tells us a lot of information
99
236271
1920
sino que nos brinda
mucha información
mucha información
04:10
about the rest of the species
that occupy the rainforest.
that occupy the rainforest.
100
238191
3576
acerca del resto de la especies
que existen en la selva tropical.
que existen en la selva tropical.
04:13
Now I created the CAO
101
241767
2131
Creé el CAO
04:15
in order to answer questions that have proven
102
243898
2139
para contestar las
preguntas que resultan
preguntas que resultan
04:18
extremely challenging to answer
from any other vantage point,
from any other vantage point,
103
246037
3352
mucho más difíciles de contestar
desde puntos favorable,
desde puntos favorable,
04:21
such as from the ground, or from satellite sensors.
104
249389
2877
como desde la tierra o
desde sensores satelitales.
desde sensores satelitales.
04:24
I want to share three of those
questions with you today.
questions with you today.
105
252266
3237
Quiero compartir con Uds. hoy
tres de estas preguntas.
tres de estas preguntas.
04:27
The first questions is,
106
255503
1707
La primera pregunta es:
¿cómo manejamos nuestras
reservas de carbono
reservas de carbono
04:29
how do we manage our carbon reserves
107
257210
1729
04:30
in tropical forests?
108
258939
2756
en las selvas tropicales?
04:33
Tropical forests contain a huge
amount of carbon in the trees,
amount of carbon in the trees,
109
261695
3559
Las selvas tropicales tienen una gran
cantidad de carbono en los árboles
cantidad de carbono en los árboles
04:37
and we need to keep that carbon in those forests
110
265254
2414
y necesitamos mantener
ese carbono en las selvas
ese carbono en las selvas
04:39
if we're going to avoid any further global warming.
111
267668
3414
si queremos prevenir el avance
del calentamiento global.
del calentamiento global.
04:43
Unfortunately, global carbon emissions
112
271082
2226
Desafortunadamente,
las emisiones de carbono
las emisiones de carbono
04:45
from deforestation
113
273308
1763
producto de la deforestación
04:47
now equals the global transportation sector.
114
275071
3175
es igual que las producidas por
el sector de transporte mundial.
el sector de transporte mundial.
04:50
That's all ships, airplanes, trains
and automobiles combined.
and automobiles combined.
115
278246
4303
Eso son todos los barcos,
aviones, trenes y autos juntos.
aviones, trenes y autos juntos.
04:54
So it's understandable that policy negotiators
116
282549
3091
Por eso se entiende que
los negociadores de políticas
los negociadores de políticas
han estado trabajando duro
para reducir la deforestación,
para reducir la deforestación,
04:57
have been working hard to reduce deforestation,
117
285640
2488
05:00
but they're doing it on landscapes
118
288128
1871
pero lo están haciendo en paisajes
05:01
that are hardly known to science.
119
289999
2139
apenas conocidos por la ciencia.
05:04
If you don't know where the carbon is exactly,
120
292138
2361
Si no saben exactamente dónde
está el carbono, en detalle,
está el carbono, en detalle,
05:06
in detail, how can you know what you're losing?
121
294499
2852
¿cómo pueden saber lo que están perdiendo?
05:09
Basically, we need a high-tech accounting system.
122
297351
4057
Básicamente, necesitamos un sistema
de contabilidad de alta tecnología.
de contabilidad de alta tecnología.
Con nuestro sistema podemos
ver en detalle
ver en detalle
05:13
With our system, we're able to see the carbon stocks
123
301408
2316
05:15
of tropical forests in utter detail.
124
303724
2798
los depósitos de carbono
en las selvas tropicales.
en las selvas tropicales.
05:18
The red shows, obviously,
closed-canopy tropical forest,
closed-canopy tropical forest,
125
306522
2855
El rojo nos muestra, obviamente, una
selva tropical con un dosel muy denso.
selva tropical con un dosel muy denso.
05:21
and then you see the cookie cutting,
126
309377
2018
Luego se ven los cortes
como de molde,
como de molde,
05:23
or the cutting of the forest in yellows and greens.
127
311395
3907
o los cortes en la selva
en amarillo y verde.
en amarillo y verde.
05:27
It's like cutting a cake except this cake
128
315302
2823
Es como picar un pastel,
con la excepción de que este pastel
con la excepción de que este pastel
05:30
is about whale deep.
129
318125
2199
es tan profundo como
el largo de una ballena.
el largo de una ballena.
05:32
And yet, we can zoom in and see the forest
130
320324
1968
Aun así podemos acercarnos
y ver la selva
y ver la selva
05:34
and the trees at the same time.
131
322292
2013
y los árboles al mismo tiempo.
Y lo que es asombroso es que
aun cuando sobrevolamos
aun cuando sobrevolamos
05:36
And what's amazing is, even though we flew
132
324305
2202
05:38
very high above this forest,
133
326507
2277
esta selva a una gran altitud,
05:40
later on in analysis, we can go in
134
328784
1903
más tarde en el análisis
podemos ir
podemos ir
05:42
and actually experience the treetrops,
135
330687
2220
y realmente observar
la copa de los árboles,
la copa de los árboles,
05:44
leaf by leaf, branch by branch,
136
332907
2347
hoja por hoja,
rama por rama.
rama por rama.
05:47
just as the other species that live in this forest
137
335254
3507
Tal como cualquiera de las otras
especies que viven en la selva
especies que viven en la selva
05:50
experience it along with the trees themselves.
138
338761
2817
pueden observar estos árboles.
Hemos estado utilizando
la tecnología para explorar
la tecnología para explorar
05:53
We've been using the technology to explore
139
341578
2166
05:55
and to actually put out the first carbon geographies
140
343744
2870
y de hecho crear el primer
mapa de carbono
mapa de carbono
05:58
in high resolution
141
346614
1614
de alta resolución
en sitios tan remotos como
la cuenca del Amazonas,
la cuenca del Amazonas,
06:00
in faraway places like the Amazon Basin
142
348228
2246
06:02
and not-so-faraway places like the United States
143
350474
2287
y en sitios no tan remotos
como los EE. UU.
como los EE. UU.
06:04
and Central America.
144
352761
1733
y Centroamérica.
06:06
What I'm going to do is I'm going to take you
on a high-resolution, first-time tour
on a high-resolution, first-time tour
145
354494
3500
Lo que voy a hacer es llevarlos
al primer tour de alta resolución
al primer tour de alta resolución
06:09
of the carbon landscapes of Peru and then Panama.
146
357994
3929
por los paisajes de carbono
de Perú y luego de Panamá.
de Perú y luego de Panamá.
Los colores van
desde el rojo al azul.
desde el rojo al azul.
06:13
The colors are going to be going from red to blue.
147
361923
2762
El rojo nos muestra unos depósitos
de carbono extremadamente altos,
de carbono extremadamente altos,
06:16
Red is extremely high carbon stocks,
148
364685
1994
06:18
your largest cathedral forests you can imagine,
149
366679
2539
las selvas catedrales más grandes
que se puedan imaginar,
que se puedan imaginar,
06:21
and blue are very low carbon stocks.
150
369218
2242
y el azul son depósitos muy bajos.
06:23
And let me tell you, Peru alone is an amazing place,
151
371460
2434
Y déjenme decirles que Perú
es un sitio asombroso,
es un sitio asombroso,
06:25
totally unknown in terms of its carbon geography
152
373894
2389
completamente desconocido en
términos de su geografía de carbono
términos de su geografía de carbono
06:28
until today.
153
376283
1586
hasta el día de hoy.
06:29
We can fly to this area in northern Peru
154
377869
1846
Podemos volar a esta área
al norte de Perú
al norte de Perú
06:31
and see super high carbon stocks in red,
155
379715
2136
y ver los super depósitos
de carbono en rojo,
de carbono en rojo,
06:33
and the Amazon River and floodplain
156
381851
1489
y el río Amazonas y la planicie
06:35
cutting right through it.
157
383340
1745
atravesándolos.
Podemos ir a un área
totalmente devastada
totalmente devastada
06:37
We can go to an area of utter devastation
158
385085
1898
06:38
caused by deforestation in blue,
159
386983
1835
a causa de la deforestación
como ven en azul,
como ven en azul,
06:40
and the virus of deforestation
spreading out in orange.
spreading out in orange.
160
388818
3442
y el virus de la deforestación
expandiéndose en color naranja.
expandiéndose en color naranja.
06:44
We can also fly to the southern Andes
161
392260
2684
También podemos volar a
la parte más sur de los Andes
la parte más sur de los Andes
06:46
to see the tree line and see exactly how
162
394944
1850
para ver la línea de árboles
y exactamente cómo
y exactamente cómo
06:48
the carbon geography ends
163
396794
1916
termina la geografía de carbono
06:50
as we go up into the mountain system.
164
398710
2706
a medida que subimos
al sistema de montañas.
al sistema de montañas.
06:53
And we can go to the biggest swamp
in the western Amazon.
in the western Amazon.
165
401416
2905
Y podemos ir al pantano más grande
en la Amazonia Occidental.
en la Amazonia Occidental.
06:56
It's a watery dreamworld
166
404321
1373
Es un mundo acuático de ensueños
06:57
akin to Jim Cameron's "Avatar."
167
405694
2346
similar al "Avatar"
de Jim Cameron.
de Jim Cameron.
07:00
We can go to one of the smallest tropical countries,
168
408040
3304
Podemos ir a uno de los países
tropicales más pequeños,
tropicales más pequeños,
07:03
Panama, and see also a huge range
169
411344
2357
Panamá, y ver que también
hay un gran intervalo
hay un gran intervalo
07:05
of carbon variation,
170
413701
1562
de variación de carbono,
que va desde el alto en rojo
hasta el bajo en azul.
hasta el bajo en azul.
07:07
from high in red to low in blue.
171
415263
2001
07:09
Unfortunately, most of the carbon
is lost in the lowlands,
is lost in the lowlands,
172
417264
2932
Desafortunadamente, la mayoría
se pierde en las tierras bajas,
se pierde en las tierras bajas,
07:12
but what you see that's left,
173
420196
1546
pero lo que ven que queda
07:13
in terms of high carbon stocks in greens and reds,
174
421742
2733
en términos de altos depósitos
de carbono en verde y rojo
de carbono en verde y rojo
07:16
is the stuff that's up in the mountains.
175
424475
2114
es lo que queda arriba
en las montañas.
en las montañas.
07:18
One interesting exception to this
176
426589
2358
Otra excepción interesante a esto
está justo en el medio de la pantalla.
07:20
is right in the middle of your screen.
177
428947
1616
07:22
You're seeing the buffer zone
around the Panama Canal.
around the Panama Canal.
178
430563
2644
La zona de amortiguamiento
alrededor del Canal de Panamá.
alrededor del Canal de Panamá.
07:25
That's in the reds and yellows.
179
433207
1913
Es lo que está en rojo y amarillo.
Las autoridades del canal están
usando sus fuerzas para
usando sus fuerzas para
07:27
The canal authorities are using force
180
435120
1740
07:28
to protect their watershed and global commerce.
181
436860
3115
proteger sus cuencas
y el comercio mundial.
y el comercio mundial.
07:31
This kind of carbon mapping
182
439975
1490
Este tipo de mapas de carbono
07:33
has transformed conservation
183
441465
1918
ha transformado la conservación
y el desarrollo de las
políticas de recursos.
políticas de recursos.
07:35
and resource policy development.
184
443383
1596
07:36
It's really advancing our ability to save forests
185
444979
2360
Realmente está avanzando nuestra
habilidad de salvar las selvas
habilidad de salvar las selvas
07:39
and to curb climate change.
186
447339
2375
y detener el cambio climático.
07:41
My second question: How do we
prepare for climate change
prepare for climate change
187
449714
3431
Mi segunda pregunta: ¿Cómo nos
preparamos para el cambio climático
preparamos para el cambio climático
07:45
in a place like the Amazon rainforest?
188
453145
2146
en sitios como la selva
tropical del Amazonas?
tropical del Amazonas?
07:47
Let me tell you, I spend a lot of time
189
455291
1653
Déjenme decirles,
paso mucho tiempo
paso mucho tiempo
07:48
in these places, and we're seeing
the climate changing already.
the climate changing already.
190
456944
3225
en estos sitios y estamos notando
que el clima ya está cambiando.
que el clima ya está cambiando.
07:52
Temperatures are increasing,
191
460169
1612
Las temperaturas
están aumentando
están aumentando
07:53
and what's really happening is
we're getting a lot of droughts,
we're getting a lot of droughts,
192
461781
2632
y lo que está pasando es que
experimentamos muchísimas sequías,
experimentamos muchísimas sequías,
07:56
recurring droughts.
193
464413
1657
sequías recurrentes.
La gran sequía del 2010
se muestra aquí en rojo
se muestra aquí en rojo
07:58
The 2010 mega-drought is shown here
194
466070
1817
07:59
with red showing an area
about the size of Western Europe.
about the size of Western Europe.
195
467887
3450
en un área aproximadamente
del tamaño de Europa occidental.
del tamaño de Europa occidental.
08:03
The Amazon was so dry in 2010
196
471337
2262
El Amazonas estuvo
tan seco en 2010
tan seco en 2010
08:05
that even the main stem of the Amazon river itself
197
473599
2402
que hasta el cauce principal
del río Amazonas
del río Amazonas
se secó parcialmente,
como pueden ver en la foto
como pueden ver en la foto
08:08
dried up partially, as you see in the photo
198
476001
2134
08:10
in the lower portion of the slide.
199
478150
3406
en la parte inferior
de la diapositiva.
de la diapositiva.
Lo que descubrimos es que
en áreas muy remotas
en áreas muy remotas
08:13
What we found is that in very remote areas,
200
481556
3170
08:16
these droughts are having a big negative impact
201
484726
2746
estas sequías están causando
un tremendo impacto negativo
un tremendo impacto negativo
08:19
on tropical forests.
202
487472
1588
en las selvas tropicales.
Por ejemplo, estos son todos
los árboles que se secaron, en rojo,
los árboles que se secaron, en rojo,
08:21
For example, these are all of the dead trees in red
203
489060
2720
08:23
that suffered mortality following the 2010 drought.
204
491780
3061
los cuales perecieron luego
de la sequía de 2010.
de la sequía de 2010.
08:26
This area happens to be on the border
205
494841
1877
Esta área está en la frontera
08:28
of Peru and Brazil,
206
496718
1399
entre Perú y Brasil,
08:30
totally unexplored,
207
498117
1536
totalmente inexplorada,
08:31
almost totally unknown scientifically.
208
499653
2803
casi totalmente desconocida
científicamente.
científicamente.
08:34
So what we think, as Earth scientists,
209
502456
2466
Así que como científicos
terrestres, lo que pensamos
terrestres, lo que pensamos
08:36
is species are going to have to migrate
210
504922
1959
es que las especies
tendrán que emigrar
tendrán que emigrar
08:38
with climate change from the east in Brazil
211
506881
2792
con el cambio climático
desde el este de Brasil
desde el este de Brasil
08:41
all the way west into the Andes
212
509673
2064
hasta el oeste
llegando a los Andes
llegando a los Andes
08:43
and up into the mountains
213
511737
1473
y hacia arriba de las montañas
08:45
in order to minimize their
exposure to climate change.
exposure to climate change.
214
513210
3536
con el fin de minimizar su
exposición al cambio climático.
exposición al cambio climático.
Uno de los problemas con esto
es que los humanos
es que los humanos
08:48
One of the problems with this is that humans
215
516746
2008
08:50
are taking apart the western Amazon as we speak.
216
518754
3025
están destruyendo la Amazonia
Occidental en este momento.
Occidental en este momento.
08:53
Look at this 100-square-kilometer gash
217
521779
2109
Miren esta brecha de
10 kilómetros cuadrados
10 kilómetros cuadrados
08:55
in the forest created by gold miners.
218
523888
2902
creada por los mineros
de oro en la selva.
de oro en la selva.
08:58
You see the forest in green in 3D,
219
526790
2278
Ven la selva en 3D en verde
09:01
and you see the effects of gold mining
220
529068
1834
y ven los efectos de
la minería de oro
la minería de oro
09:02
down below the soil surface.
221
530902
2539
bien por debajo de la
superficie de la tierra.
superficie de la tierra.
09:05
Species have nowhere to migrate
in a system like this, obviously.
in a system like this, obviously.
222
533441
4459
Obviamente las especies no tienen
dónde emigrar en un sistema como éste.
dónde emigrar en un sistema como éste.
09:09
If you haven't been to the Amazon, you should go.
223
537900
2652
Si nunca han estado en el
Amazonas —deberían ir—,
Amazonas —deberían ir—,
es una experiencia asombrosa
todas las veces,
todas las veces,
09:12
It's an amazing experience every time,
224
540552
2038
09:14
no matter where you go.
225
542590
1543
sin importar a dónde vayas.
09:16
You're going to probably see it this way, on a river.
226
544133
3396
Probablemente lo veas
de esta forma, desde el río.
de esta forma, desde el río.
09:19
But what happens is a lot of times
227
547529
1764
Pero lo que ocurre
muchas veces
muchas veces
09:21
the rivers hide what's really going on
228
549293
1852
es que el río esconde lo que
realmente está pasando
realmente está pasando
09:23
back in the forest itself.
229
551145
2765
dentro de la propia selva.
09:25
We flew over this same river,
230
553910
1714
Sobrevolamos este mismo río
09:27
imaged the system in 3D.
231
555624
1840
y creamos una imagen 3D del sistema.
09:29
The forest is on the left.
232
557464
1816
El bosque está a la izquierda.
09:31
And then we can digitally remove the forest
233
559280
1986
Luego podemos remover
digitalmente la selva
digitalmente la selva
09:33
and see what's going on below the canopy.
234
561266
2459
y ver lo que está pasando
debajo del dosel.
debajo del dosel.
Y en este caso, descubrimos
actividades de minería de oro,
actividades de minería de oro,
09:35
And in this case, we found gold mining activity,
235
563725
2450
09:38
all of it illegal,
236
566175
1237
todas ellas ilegales,
09:39
set back away from the river's edge,
237
567412
2196
establecidas muy lejos
de las orillas del río
de las orillas del río
09:41
as you'll see in those strange pockmarks
238
569608
1904
como pueden ver en esas
manchas extrañas
manchas extrañas
que están apareciendo a la
derecha de la pantalla.
derecha de la pantalla.
09:43
coming up on your screen on the right.
239
571512
2027
09:45
Don't worry, we're working with the authorities
240
573539
2329
No se preocupen, estamos
trabajando con las autoridades
trabajando con las autoridades
09:47
to deal with this and many, many other problems
241
575868
2451
para lidiar con este y
muchísimos otros problemas
muchísimos otros problemas
09:50
in the region.
242
578319
2610
en la región.
09:52
So in order to put together a conservation plan
243
580929
3055
Así que para diseñar juntos
un plan de conservación
un plan de conservación
para estos corredores
únicos e importantes
únicos e importantes
09:55
for these unique, important corridors
244
583984
1740
09:57
like the western Amazon
and the Andes Amazon corridor,
and the Andes Amazon corridor,
245
585724
2987
como la Amazonia Occidental y
el Corredor Andino Amazónico,
el Corredor Andino Amazónico,
10:00
we have to start making
246
588711
2164
debemos comenzar a crear
10:02
geographically explicit plans now.
247
590875
2406
planes geográficamente
explícitos desde ahora.
explícitos desde ahora.
¿Cómo hacemos esto si
desconocemos la geografía
desconocemos la geografía
10:05
How do we do that if we don't know
the geography of biodiversity in the region,
the geography of biodiversity in the region,
248
593283
3975
de la biodiversidad en la región?
¿Si es tan desconocida
para la ciencia?
para la ciencia?
10:09
if it's so unknown to science?
249
597258
1695
10:10
So what we've been doing is using
250
598953
1864
Lo que hemos estado
haciendo es usar
haciendo es usar
10:12
the laser-guided spectroscopy from the CAO
251
600817
2973
el espectroscopio de láser
guiado desde el CAO
guiado desde el CAO
para crear por primera vez
un mapa de la biodiversidad
un mapa de la biodiversidad
10:15
to map for the first time the biodiversity
252
603790
2224
10:18
of the Amazon rainforest.
253
606014
1579
de la selva tropical del Amazonas.
10:19
Here you see actual data showing
different species in different colors.
different species in different colors.
254
607593
3537
Aquí se ven los datos actuales
que muestran
que muestran
diferentes especies
en diferentes colores.
10:23
Reds are one type of species, blues are another,
255
611130
2140
Los rojos son un tipo de especie,
los azules otros,
los azules otros,
10:25
and greens are yet another.
256
613270
2345
y los verdes otros más.
10:27
And when we take this together and scale up
257
615615
2163
Y cuando juntamos todo esto
y lo llevamos
y lo llevamos
10:29
to the regional level,
258
617778
1884
a un nivel regional
10:31
we get a completely new geography
259
619662
2569
obtenemos una geografía
completamente nueva
completamente nueva
10:34
of biodiversity unknown prior to this work.
260
622231
4388
de la biodiversidad que desconocíamos
antes de este proyecto.
antes de este proyecto.
10:38
This tells us where the big biodiversity changes
261
626619
2148
Esto nos dice dónde ocurren
los mayores cambios
los mayores cambios
10:40
occur from habitat to habitat,
262
628767
2014
en la biodiversidad,
de un hábitat a otro,
de un hábitat a otro,
10:42
and that's really important because it tells us
263
630781
2183
y esto es realmente importante
porque nos dice
porque nos dice
10:44
a lot about where species may migrate to
264
632964
2895
mucho acerca de hacia dónde
las especies pueden emigrar
las especies pueden emigrar
10:47
and migrate from as the climate shifts.
265
635859
2883
e inmigrar a medida que
cambie el clima.
cambie el clima.
10:50
And this is the pivotal information that's needed
266
638742
3222
Y esta es una información
clave que necesitan
clave que necesitan
10:53
by decision makers to develop protected areas
267
641964
3508
los que toman las decisiones
para establecer áreas protegidas
para establecer áreas protegidas
10:57
in the context of their regional development plans.
268
645472
3419
en el contexto de sus planes
de desarrollo regional.
de desarrollo regional.
11:00
And third and final question is,
269
648891
1897
Y la tercera y última pregunta es:
11:02
how do we manage biodiversity on a planet
270
650788
2108
¿Cómo manejamos la
biodiversidad en un planeta
biodiversidad en un planeta
11:04
of protected ecosystems?
271
652896
1978
de ecosistemas protegidos?
11:06
The example I started out
with about lions hunting,
with about lions hunting,
272
654874
2751
El ejemplo del comienzo
acerca de los leones cazadores
acerca de los leones cazadores
11:09
that was a study we did
273
657625
1855
fue un estudio que hicimos
11:11
behind the fence line of a protected area
274
659480
1992
dentro de los límites
de un área protegida
de un área protegida
11:13
in South Africa.
275
661472
1732
en Sudáfrica.
11:15
And the truth is, much of Africa's nature
276
663204
1998
Y la verdad es que mucha
de la naturaleza del África
de la naturaleza del África
11:17
is going to persist into the future
277
665202
1915
continuará existiendo
en el futuro
en el futuro
11:19
in protected areas like I show in blue on the screen.
278
667117
3246
en áreas protegidas como pueden
ver en el azul de la pantalla.
ver en el azul de la pantalla.
Esto genera una presión increíble,
y una gran responsabilidad
y una gran responsabilidad
11:22
This puts incredible pressure and responsibility
279
670363
2476
11:24
on park management.
280
672839
1619
sobre la administración del parque.
11:26
They need to do and make decisions
281
674458
2617
Deben hacer y tomar decisiones
11:29
that will benefit all of the species
that they're protecting.
that they're protecting.
282
677075
3291
que beneficien a todas las especies
que están protegiendo.
que están protegiendo.
11:32
Some of their decisions have really big impacts.
283
680366
3069
Algunas de sus decisiones
realmente causan un gran impacto.
realmente causan un gran impacto.
11:35
For example, how much and where
284
683435
2076
Por ejemplo, ¿en qué
cantidad y en dónde
cantidad y en dónde
11:37
to use fire as a management tool?
285
685511
2640
se debe usar el fuego como
una herramienta de control?
una herramienta de control?
11:40
Or, how to deal with a large species like elephants,
286
688151
3225
O ¿cómo lidiar con especies de
animales grandes como los elefantes
animales grandes como los elefantes
11:43
which may, if their populations get too large,
287
691376
2453
que en el caso de que la
población crezca demasiado
población crezca demasiado
11:45
have a negative impact on the ecosystem
288
693829
2047
puede causar un impacto negativo
sobre el ecosistema
sobre el ecosistema
11:47
and on other species.
289
695876
1602
y sobre otras especies?
11:49
And let me tell you, these types of dynamics
290
697478
2493
Y déjenme decirles,
este tipo de dinámicas
este tipo de dinámicas
11:51
really play out on the landscape.
291
699971
1948
realmente agotan el paisaje.
11:53
In the foreground is an area with lots of fire
292
701919
2461
La primera imagen es un área
de incendios frecuentes
de incendios frecuentes
11:56
and lots of elephants:
293
704380
1267
y donde hay muchos elefantes:
11:57
wide open savanna in blue, and just a few trees.
294
705647
3676
una amplia sabana abierta, en azul,
y apenas unos cuantos árboles.
y apenas unos cuantos árboles.
12:01
As we cross this fence line, now we're getting
295
709323
2181
Cuando cruzamos esta cerca
entramos en un área que ha
estado protegida contra el fuego
estado protegida contra el fuego
12:03
into an area that has had protection from fire
296
711504
2324
12:05
and zero elephants:
297
713828
1857
y ningún elefante.
12:07
dense vegetation, a radically different ecosystem.
298
715685
4158
Una vegetación densa, un ecosistema
radicalmente diferente.
radicalmente diferente.
12:11
And in a place like Kruger,
299
719843
2390
Y en un sitio como Kruger,
12:14
the soaring elephant densities
300
722233
1741
la alta densidad de elefantes
12:15
are a real problem.
301
723974
1743
es un verdadero problema.
12:17
I know it's a sensitive issue for many of you,
302
725717
2364
Sé que es un tema sensible
para muchos de Uds.
para muchos de Uds.
12:20
and there are no easy answers with this.
303
728081
2660
y no hay una solución sencilla a esto.
Pero lo bueno es que la tecnología
que hemos desarrollado
que hemos desarrollado
12:22
But what's good is that
the technology we've developed
the technology we've developed
304
730741
2316
12:25
and we're working with in South Africa, for example,
305
733057
2472
y que estamos usando
en Sudáfrica, por ejemplo,
en Sudáfrica, por ejemplo,
12:27
is allowing us to map every
single tree in the savanna,
single tree in the savanna,
306
735529
3356
nos está permitiendo crear un mapa
con todos los árboles de la sabana,
con todos los árboles de la sabana,
12:30
and then through repeat flights
307
738885
1569
y luego, mediante vuelos repetidos
12:32
we're able to see which trees
308
740454
1746
podemos ver cuáles árboles
12:34
are being pushed over by elephants,
309
742200
2030
están siendo derribados
por los elefantes,
por los elefantes,
12:36
in the red as you see on the screen,
and how much that's happening
and how much that's happening
310
744230
3258
como ven en el rojo de la pantalla.
Y qué tanto está ocurriendo
Y qué tanto está ocurriendo
12:39
in different types of landscapes in the savanna.
311
747488
2537
en los diferentes tipos de
paisajes en la sabana.
paisajes en la sabana.
Eso les da a los administradores
de los parques
de los parques
12:42
That's giving park managers
312
750025
1641
12:43
a very first opportunity to use
313
751666
2363
una primera oportunidad de usar
12:46
tactical management strategies
that are more nuanced
that are more nuanced
314
754029
3342
estrategias de manejo táctico
que son más matizadas
que son más matizadas
12:49
and don't lead to those extremes
that I just showed you.
that I just showed you.
315
757371
3822
y que no llevan a esos extremos
que les acabo de mostrar.
que les acabo de mostrar.
12:54
So really, the way we're looking
316
762282
2623
Así que realmente la forma
en la que vemos
en la que vemos
12:56
at protected areas nowadays
317
764905
2041
a las área protegidas hoy en día
12:58
is to think of it as tending to a circle of life,
318
766946
2888
es pensar que estamos
atendiendo a un círculo de vida,
atendiendo a un círculo de vida,
13:01
where we have fire management,
319
769834
2048
donde tenemos
el manejo del fuego,
el manejo del fuego,
13:03
elephant management, those impacts on
the structure of the ecosystem,
the structure of the ecosystem,
320
771882
4134
el manejo de los elefantes,
aquellos impactos en la
estructura de los ecosistemas,
estructura de los ecosistemas,
13:08
and then those impacts
321
776016
1990
y luego esos impactos
13:10
affecting everything from insects
322
778006
2306
que afectan todo, desde insectos
13:12
up to apex predators like lions.
323
780312
2800
hasta depredadores expertos
como los leones.
como los leones.
En el futuro, tengo planes
de expandir enormemente
de expandir enormemente
13:15
Going forward, I plan to greatly expand
324
783112
1765
13:16
the airborne observatory.
325
784877
1728
el observatorio aéreo.
13:18
I'm hoping to actually put the technology into orbit
326
786605
2167
Espero realmente poner
la tecnología en órbita
la tecnología en órbita
de modo que podamos
manejar el planeta entero
manejar el planeta entero
13:20
so we can manage the entire planet
327
788772
1683
13:22
with technologies like this.
328
790455
1733
con tecnologías como éstas.
13:24
Until then, you're going to find me flying
329
792188
1849
Hasta entonces seguiré volando
sobre sitios remotos de los que
nunca han escuchado hablar.
nunca han escuchado hablar.
13:26
in some remote place that you've never heard of.
330
794037
2503
13:28
I just want to end by saying that technology is
331
796540
2542
Solo quiero concluir diciendo
que la tecnología
que la tecnología
13:31
absolutely critical to managing our planet,
332
799082
3739
es absolutamente crítica para
el manejo de nuestro planeta,
el manejo de nuestro planeta,
13:34
but even more important is the understanding
333
802821
2099
pero es aún más importante entenderla
13:36
and wisdom to apply it.
334
804920
1732
y tener la sabiduría para aplicarla.
13:38
Thank you.
335
806652
2099
Gracias.
(Aplausos)
13:40
(Applause)
336
808751
4077
ABOUT THE SPEAKER
Greg Asner - Airborne ecologistGreg Asner’s mapping technology produces detailed, complex pictures of how humans’ activities affect our ecosystems.
Why you should listen
The remote sensing techniques developed by Greg Asner and his team are viewed as among the most advanced in the world for exploring Earth’s changing ecosystems in unprecedented detail and richness. Using airborne and satellite technologies such as laser scanning and hyperspectral imaging, combined with field work and computer modeling, Asner measures and qualifies humans’ impact on regions from the American Southwest to the Brazilian Amazon.
“We’re able to see, if you will, the forest and the trees at the same time,” Asner says. “We’re able to now understand an image, map and measure huge expanses of the environment while maintaining the detail. Not just the spatial resolution, but the biological resolution—the actual organisms that live in these places.” For Asner, who is on the faculty at the Carnegie Institution and Stanford and leads the Carnegie Airborne Observatory project, this is science with a mission: to influence climate change treaties and save the forests he studies.
Greg Asner | Speaker | TED.com