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 censimento dell'oceano

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L'oceanografo Paul Snelgrove presenta i risultati di un progetto decennale e del suo scopo principale: redigere un censimento della vita sottomarina. Snelgrove mostra le incredibili fotografie di alcune delle scoperte sorprendenti venute a galla con il Censimento della Vita 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 oceansoceani covercopertina some 70 percentper cento of our planetpianeta.
0
0
3000
Gli oceani ricoprono circa il 70% del nostro pianeta.
00:18
And I think ArthurArthur C. ClarkeClarke probablyprobabilmente had it right
1
3000
2000
Io credo che Arthur C. Clarke avesse ragione
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when he said that perhapsForse we oughtdovere to call our planetpianeta
2
5000
3000
nel dire che forse il nostro pianeta lo dovremmo chiamare
00:23
PlanetPianeta OceanOcean.
3
8000
2000
Pianeta Oceano.
00:25
And the oceansoceani are hugelyenormemente productiveproduttivo,
4
10000
2000
Gli oceani sono estremamente produttivi,
00:27
as you can see by the satellitesatellitare imageImmagine
5
12000
2000
come potete notare dall'immagine satellitare
00:29
of photosynthesisfotosintesi, the productionproduzione of newnuovo life.
6
14000
2000
della fotosintesi, la creazione di nuova vita.
00:31
In factfatto, the oceansoceani produceprodurre halfmetà of the newnuovo life everyogni day on EarthTerra
7
16000
3000
Gli oceani generano, al giorno, metà della vita che appare sulla Terra,
00:34
as well as about halfmetà the oxygenossigeno that we breatherespirare.
8
19000
3000
e la metà della quantità di ossigeno che respiriamo.
00:37
In additionaggiunta to that, it harborsporti a lot of the biodiversitybiodiversità on EarthTerra,
9
22000
3000
Oltre a ciò, sono sede di molta della biodiversità del Pianeta Terra,
00:40
and much of it we don't know about.
10
25000
2000
di cui una gran parte ci è ancora ignota.
00:42
But I'll tell you some of that todayoggi.
11
27000
2000
Oggi io vorrei provare a parlarvene,
00:44
That alsoanche doesn't even get into the wholetotale proteinproteina extractionestrazione
12
29000
2000
pur non trattando l'argomento dell'estrazione delle proteine
00:46
that we do from the oceanoceano.
13
31000
2000
provenienti dall'oceano.
00:48
That's about 10 percentper cento of our globalglobale needsesigenze
14
33000
2000
Si tratta del 10% del fabbisogno globale
00:50
and 100 percentper cento of some islandisola nationsnazioni.
15
35000
3000
e il 100% di alcune nazioni isola.
00:53
If you were to descendscendere
16
38000
2000
Se dovessimo immergerci
00:55
into the 95 percentper cento of the biospherebiosfera that's livablevivibile,
17
40000
2000
nel 95% della biosfera vivibile,
00:57
it would quicklyvelocemente becomediventare pitchintonazione blacknero,
18
42000
2000
si rivelerebbe presto molto buia,
00:59
interruptedinterrotto only by pinpointsPinPoints of lightleggero
19
44000
2000
interrotta solamente da puntini di luce
01:01
from bioluminescentbioluminescenti organismsorganismi.
20
46000
2000
prodotti da organismi bioluminscenti.
01:03
And if you turnturno the lightsluci on,
21
48000
2000
E se accendeste una luce,
01:05
you mightpotrebbe periodicallyperiodicamente see spectacularspettacolare organismsorganismi swimnuotare by,
22
50000
2000
di tanto in tanto vedreste organismi spettacolari nuotarvi accanto,
01:07
because those are the denizensabitanti of the deepin profondità,
23
52000
2000
perché quelli sono gli abitanti degli abissi,
01:09
the things that livevivere in the deepin profondità oceanoceano.
24
54000
2000
coloro che vivono nelle profondità oceaniche.
01:11
And eventuallyinfine, the deepin profondità seamare floorpavimento would come into viewvista.
25
56000
3000
E in ultimo, avvistereste il fondale marino.
01:14
This typetipo of habitathabitat coverscoperture more of the Earth'sDella terra surfacesuperficie
26
59000
3000
Questo genere di habitat ricopre più superficie del Pianeta
01:17
than all other habitatshabitat combinedcombinato.
27
62000
2000
di tutti gli altri habitat messi insieme.
01:19
And yetancora, we know more about the surfacesuperficie of the MoonLuna and about MarsMars
28
64000
2000
Tuttavia, ne sappiamo di più sulla superficie della Luna e su Marte
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than we do about this habitathabitat,
29
66000
2000
che su questo habitat,
01:23
despitenonostante the factfatto that we have yetancora to extractestratto
30
68000
2000
nonostante non abbiamo ancora estratto
01:25
a gramgrammo of foodcibo, a breathrespiro of oxygenossigeno or a dropfar cadere of wateracqua
31
70000
3000
un grammo di cibo, una boccata di ossigeno, una goccia d'acqua
01:28
from those bodiescorpi.
32
73000
2000
da questi corpi celesti.
01:30
And so 10 yearsanni agofa,
33
75000
2000
E dunque, 10 anni fa
01:32
an internationalinternazionale programprogramma beganiniziato calledchiamato the CensusCensimento of MarineMarine Life,
34
77000
3000
è partito un programma internazionale detto Censimento della Vita Marina,
01:35
whichquale setimpostato out to try and improveMigliorare our understandingcomprensione
35
80000
2000
allo scopo di migliorare la nostra comprensione
01:37
of life in the globalglobale oceansoceani.
36
82000
2000
della vita negli oceani del Pianeta.
01:39
It involvedcoinvolti 17 differentdiverso projectsprogetti around the worldmondo.
37
84000
3000
Ha incluso 17 diversi progetti, in varie zone del mondo.
01:42
As you can see, these are the footprintsimpronte of the differentdiverso projectsprogetti.
38
87000
2000
Come vedete, queste sono le aree dei vari progetti.
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And I hopesperanza you'llpotrai appreciateapprezzare the levellivello of globalglobale coveragecopertura
39
89000
3000
Io spero che apprezziate il livello di copertura globale
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that it managedgestito to achieveraggiungere.
40
92000
2000
che è riuscito a raggiungere.
01:49
It all beganiniziato when two scientistsscienziati, FredFred GrassleGrassle and JesseJesse AusubelAusubel,
41
94000
2000
Tutto è iniziato quando due scienziati, Fred Grassle e Jesse Ausubel
01:51
metincontrato in WoodsWoods HoleForo, MassachusettsMassachusetts
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96000
3000
si sono incontrati a Woods Hole,
01:54
where bothentrambi were guestsospiti at the famedfamoso oceanographicoceanografica instituteistituto.
43
99000
2000
in Massachusetts, entrambi ospiti del noto istituto oceanografico.
01:56
And FredFred was lamentinglamentando the statestato of marineMarine biodiversitybiodiversità
44
101000
3000
Fred lamentava lo stato della biodiversità marina
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and the factfatto that it was in troubleguaio and nothing was beingessere donefatto about it.
45
104000
3000
e il fatto che fosse in pericolo ma nessuno stesse facendo nulla per proteggerla.
02:02
Well, from that discussiondiscussione grewè cresciuto this programprogramma
46
107000
2000
Da quella discussione risultò un programma
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that involvedcoinvolti 2,700 scientistsscienziati
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109000
2000
che ha coinvolto 2700 sicenziati
02:06
from more than 80 countriespaesi around the worldmondo
48
111000
2000
provenienti da più di 80 nazioni,
02:08
who engagedimpegnato in 540 oceanoceano expeditionsspedizioni
49
113000
3000
che hanno affrontato 540 spedizioni oceaniche,
02:11
at a combinedcombinato costcosto of 650 millionmilione dollarsdollari
50
116000
3000
per un costo totale di 650 milioni di dollari,
02:14
to studystudia the distributiondistribuzione, diversitydiversità and abundanceabbondanza
51
119000
2000
per studiare distribuzione, diversità e abbondanza
02:16
of life in the globalglobale oceanoceano.
52
121000
3000
della vita negli oceani del Pianeta.
02:19
And so what did we find?
53
124000
2000
E cosa abbiamo trovato?
02:21
We foundtrovato spectacularspettacolare newnuovo speciesspecie,
54
126000
2000
Abbiamo scoperto nuove specie spettacolari,
02:23
the mostmaggior parte beautifulbellissimo and visuallyvisivamente stunningsbalorditivo things everywhereovunque we lookedguardato --
55
128000
3000
gli organismi più belli e visivamente sbalorditivi ovunque rivolgessimo lo sguardo --
02:26
from the shorelinelitorale to the abyssabisso,
56
131000
2000
dalla costa agli abissi,
02:28
formmodulo microbesmicrobi all the way up to fishpesce and everything in betweenfra.
57
133000
3000
dai microbi fino ai pesci con tutto quel che sta nel mezzo.
02:31
And the limitinglimitativo steppasso here wasn'tnon era the unknownsconosciuto diversitydiversità of life,
58
136000
3000
E il passaggio limitante qui non era la diversità di vita ancora ignota,
02:34
but ratherpiuttosto the taxonomictassonomica specialistsspecialisti
59
139000
2000
quanto gli specialisti tassonomi
02:36
who can identifyidentificare and catalogCatalogare these speciesspecie
60
141000
2000
che identificano e catalogano queste specie
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that becamedivenne the limitinglimitativo steppasso.
61
143000
2000
che diventano il passaggio limitante.
02:40
They, in factfatto, are an endangeredin via di estinzione speciesspecie themselvesloro stessi.
62
145000
3000
Infatti, loro stessi sono una specie a rischio.
02:43
There are actuallyin realtà fourquattro to fivecinque newnuovo speciesspecie
63
148000
2000
Nell'oceano ci sono tra 4 e 5 nuove specie al giorno
02:45
describeddescritta everydayogni giorno for the oceansoceani.
64
150000
2000
da descrivere.
02:47
And as I say, it could be a much largerpiù grandi numbernumero.
65
152000
3000
E, come dicevo, potrebbero essere molte di più.
02:50
Now, I come from NewfoundlandNewfoundland in CanadaCanada --
66
155000
3000
Io vengo dal Canada, da Terranova,
02:53
It's an islandisola off the eastest coastcosta of that continentcontinente --
67
158000
2000
un'isola al largo della costa orientale del continente,
02:55
where we experiencedesperto one of the worstpeggio fishingpesca disastersdisastri
68
160000
3000
dove ha avuto luogo uno dei peggiori disastri della storia
02:58
in humanumano historystoria.
69
163000
2000
della pesca.
03:00
And so this photographfotografia showsSpettacoli a smallpiccolo boyragazzo nextIl prossimo to a codfishbaccalà.
70
165000
2000
Questa immagine mostra un ragazzino di fianco a un merluzzo.
03:02
It's around 1900.
71
167000
2000
Siamo nel 1900 circa.
03:04
Now, when I was a boyragazzo of about his ageetà,
72
169000
2000
Quando io avevo la sua età
03:06
I would go out fishingpesca with my grandfathernonno
73
171000
2000
andavo a pesca con mio nonno,
03:08
and we would catchcatturare fishpesce about halfmetà that sizedimensione.
74
173000
2000
e catturavamo pesci grandi circa la metà di quello.
03:10
And I thought that was the normnorma,
75
175000
2000
Per me quella era la norma,
03:12
because I had never seenvisto fishpesce like this.
76
177000
2000
perché io non avevo mai visto pesci così.
03:14
If you were to go out there todayoggi, 20 yearsanni after this fisherydella pesca collapsedcollassata,
77
179000
3000
Se voi andaste a pesca oggi, 20 anni dopo il collasso di quell'industria,
03:17
if you could catchcatturare a fishpesce, whichquale would be a bitpo of a challengesfida,
78
182000
3000
e se riusciste a catturare un pesce, cosa non tanto facile,
03:20
it would be halfmetà that sizedimensione still.
79
185000
2000
sarebbe grande ancora la metà.
03:22
So what we're experiencingsperimentare is something calledchiamato shiftingmutevole baselineslinee di base.
80
187000
3000
Siamo di fronte a un fenomeno noto come slittamento dei parametri di base.
03:25
Our expectationsaspettative of what the oceansoceani can produceprodurre
81
190000
2000
Le nostre aspettative relative a ciò che l'oceano può produrre
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is something that we don't really appreciateapprezzare
82
192000
2000
sono qualcosa di cui non ci rendiamo conto realmente
03:29
because we haven'tnon hanno seenvisto it in our lifetimescorsi della vita.
83
194000
3000
perché non l'abbiamo visto nel corso della nostra esistenza.
03:32
Now mostmaggior parte of us, and I would say me includedincluso,
84
197000
3000
Molti di noi, tra cui includo anche me stesso,
03:35
think that humanumano exploitationsfruttamento of the oceansoceani
85
200000
2000
ritengono che lo sfruttamento degli oceani
03:37
really only becamedivenne very seriousgrave
86
202000
2000
da parte dell'uomo sia diventato un problema
03:39
in the last 50 to, perhapsForse, 100 yearsanni or so.
87
204000
2000
negli ultimi 50, forse 100 anni.
03:41
The censuscensimento actuallyin realtà triedprovato to look back in time,
88
206000
2000
Il censimento ha cercato di andare indietro nel tempo,
03:43
usingutilizzando everyogni sourcefonte of informationinformazione they could get theirloro handsmani on.
89
208000
3000
servendosi di ogni fonte di informazione possibile.
03:46
And so anything from restaurantristorante menusmenu
90
211000
2000
Dai menù dei ristoranti
03:48
to monasterymonastero recordsrecord to ships'delle navi logslogs
91
213000
2000
ai registri dei monasteri, ai diari di bordo,
03:50
to see what the oceansoceani lookedguardato like.
92
215000
2000
per capire quale aspetto avessero gli oceani.
03:52
Because sciencescienza datadati really goesva back
93
217000
2000
Questo perché i dati scientifici
03:54
to, at bestmigliore, WorldMondo WarGuerra IIII, for the mostmaggior parte partparte.
94
219000
2000
risalgono per lo più alla II Guerra Mondiale.
03:56
And so what they foundtrovato, in factfatto,
95
221000
2000
Il risultato della ricerca mostra
03:58
is that exploitationsfruttamento really beganiniziato heavilypesantemente with the RomansRomani.
96
223000
2000
che lo sfruttamento pesante ebbe inizio con gli Antichi Romani.
04:00
And so at that time, of coursecorso, there was no refrigerationrefrigerazione.
97
225000
3000
Ovviamente, all'epoca non esistevano frigoriferi,
04:03
So fishermenpescatori could only catchcatturare
98
228000
2000
pertanto i pescatori catturavano solo
04:05
what they could eithero eatmangiare or sellvendere that day.
99
230000
2000
ciò che potevano consumare o vendere in quel giorno.
04:07
But the RomansRomani developedsviluppato saltingsalatura.
100
232000
2000
Ma i Romani inventarono la salamoia.
04:09
And with saltingsalatura,
101
234000
2000
E, grazie alla salamoia,
04:11
it becamedivenne possiblepossibile to storenegozio fishpesce and to transporttrasporto it long distancesdistanze.
102
236000
3000
divenne possibile conservare il pesce e trasportarlo su lunghe tratte.
04:14
And so beganiniziato industrialindustriale fishingpesca.
103
239000
3000
Fu così che nacque la pesca industriale.
04:17
And so these are the sortstipi of extrapolationsestrapolazioni that we have
104
242000
3000
Questo è il genere di estrapolazioni che possediamo
04:20
of what sortordinare of lossperdita we'venoi abbiamo had
105
245000
2000
su quali perdite abbiamo subito,
04:22
relativeparente to pre-humanpre-umani impactsimpatti on the oceanoceano.
106
247000
3000
relative agli impatti pre-esseri umani sugli oceani.
04:25
They rangegamma from 65 to 98 percentper cento
107
250000
2000
Vanno dal 65 al 98%
04:27
for these majormaggiore groupsgruppi of organismsorganismi,
108
252000
2000
per questi grandi gruppi di organismi,
04:29
as shownmostrato in the darkbuio blueblu barsbarre.
109
254000
2000
come si vede nelle fasce blu.
04:31
Now for those speciesspecie the we managedgestito to leavepartire aloneda solo, that we protectproteggere --
110
256000
3000
Per quanto riguarda le specie che proteggiamo, che siamo riusciti a non intaccare,
04:34
for exampleesempio, marineMarine mammalsmammiferi in recentrecente yearsanni and seamare birdsuccelli --
111
259000
2000
per esempio i mammiferi e gli uccelli marini negli ultimi anni,
04:36
there is some recoveryrecupero.
112
261000
2000
si nota un certo recupero.
04:38
So it's not all hopelesssenza speranza.
113
263000
2000
Esiste ancora una speranza,
04:40
But for the mostmaggior parte partparte, we'venoi abbiamo goneandato from saltingsalatura to exhaustingestenuante.
114
265000
3000
ma, per la maggior parte, siamo andati dal salarli all'estinguerli.
04:43
Now this other linelinea of evidenceprova is a really interestinginteressante one.
115
268000
2000
Anche quest'altra testimonianza è molto interessante.
04:45
It's from trophytrofeo fishpesce caughtcatturato off the coastcosta of FloridaFlorida.
116
270000
3000
Si tratta di un trofeo di pesca catturato al largo della Florida.
04:48
And so this is a photographfotografia from the 1950s.
117
273000
3000
È una fotografia scattata negli anni '50.
04:51
I want you to noticeAvviso the scalescala on the slidediapositiva,
118
276000
2000
Osservate la bilancia nell'immagine,
04:53
because when you see the samestesso pictureimmagine from the 1980s,
119
278000
2000
perché quando vedrete la stessa foto scattata negli anni '80
04:55
we see the fishpesce are much smallerpiù piccola
120
280000
2000
noterete che i pesci sono molto più piccoli
04:57
and we're alsoanche seeingvedendo a changemodificare
121
282000
2000
oltre a un cambiamento
04:59
in termscondizioni of the compositioncomposizione of those fishpesce.
122
284000
2000
in termini di composizione di quei pesci.
05:01
By 2007, the catchcatturare was actuallyin realtà laughablerisibile
123
286000
2000
Nel 2007, le misure del pesce che vinse il trofeo
05:03
in termscondizioni of the sizedimensione for a trophytrofeo fishpesce.
124
288000
2000
erano addirittura ridicole.
05:05
But this is no laughingche ride matterimporta.
125
290000
2000
Ma purtroppo non c'è niente da ridere.
05:07
The oceansoceani have lostperduto a lot of theirloro productivityproduttività
126
292000
2000
Gli oceani hanno perso molta della loro produttività,
05:09
and we're responsibleresponsabile for it.
127
294000
3000
e noi ne siamo la causa.
05:12
So what's left? ActuallyIn realtà quiteabbastanza a lot.
128
297000
2000
E allora cosa resta? Molto, in verità.
05:14
There's a lot of excitingemozionante things, and I'm going to tell you a little bitpo about them.
129
299000
3000
Molti aspetti emozionanti, e io ve ne parlerò per quanto possibile.
05:17
And I want to startinizio with a bitpo on technologytecnologia,
130
302000
2000
Vorrei iniziare con un po' di tecnologia,
05:19
because, of coursecorso, this is a TEDTED ConferenceConferenza
131
304000
2000
dato che, ovviamente, siamo a una conferenza di TED
05:21
and you want to hearsentire something on technologytecnologia.
132
306000
2000
e voi volete sentir parlare di tecnologia.
05:23
So one of the toolsutensili that we use to samplecampione the deepin profondità oceanoceano
133
308000
2000
Uno degli strumenti per rilevare campioni delle profondità oceaniche
05:25
are remotelyin modalità remota operatedoperato vehiclesveicoli.
134
310000
2000
sono i veicoli comandati a distanza [ROV].
05:27
So these are tetheredtethered vehiclesveicoli we lowerinferiore down to the seamare floorpavimento
135
312000
3000
Sono veicoli che agganciamo e caliamo sul fondale marino
05:30
where they're our eyesocchi and our handsmani for workinglavoro on the seamare bottomparte inferiore.
136
315000
3000
perché divengano i nostri occhi e le nostre mani al lavoro in fondo al mare.
05:33
So a couplecoppia of yearsanni agofa, I was supposedipotetico to go on an oceanographicoceanografica cruisecrociera
137
318000
3000
Un paio di anni fa, avrei dovuto partecipare a una crociera oceanografica
05:36
and I couldn'tnon poteva go because of a schedulingpianificazione conflictconflitto.
138
321000
3000
ma mi è stato impossibile a causa di impegni concomitanti.
05:39
But throughattraverso a satellitesatellitare linkcollegamento I was ablecapace to sitsedersi at my studystudia at home
139
324000
3000
Eppure, grazie a un collegamento satellitare, dallo studio di casa mia,
05:42
with my dogcane curledarricciata up at my feetpiedi, a cuptazza of tea in my handmano,
140
327000
3000
con il mio cane ai piedi e una tazza di tè in mano
05:45
and I could tell the pilotpilota, "I want a samplecampione right there."
141
330000
2000
potevo dire al pilota: "Vorrei un campione proprio da lì".
05:47
And that's exactlydi preciso what the pilotpilota did for me.
142
332000
2000
Ed è quel che il pilota ha fatto per me.
05:49
That's the sortordinare of technologytecnologia that's availablea disposizione todayoggi
143
334000
3000
Questa è la tecnologia disponibile oggigiorno,
05:52
that really wasn'tnon era availablea disposizione even a decadedecennio agofa.
144
337000
2000
e che non lo era ancora una decina di anni fa.
05:54
So it allowsconsente us to samplecampione these amazingStupefacente habitatshabitat
145
339000
2000
Essa ci permette di campionare questi habitat incredibili,
05:56
that are very farlontano from the surfacesuperficie
146
341000
2000
molto distanti dalla superficie
05:58
and very farlontano from lightleggero.
147
343000
2000
e molto distanti dalla luce.
06:00
And so one of the toolsutensili that we can use to samplecampione the oceansoceani
148
345000
3000
Uno degli strumenti utilizzati per campionare gli oceani
06:03
is acousticsacustica, or soundsuono wavesonde.
149
348000
2000
sono le onde acustiche.
06:05
And the advantagevantaggio of soundsuono wavesonde
150
350000
2000
Il vantaggio delle onde acustiche
06:07
is that they actuallyin realtà passpassaggio well throughattraverso wateracqua, unlikea differenza di lightleggero.
151
352000
2000
sta nel fatto che penetrano facilmente l'acqua, al contrario della luce.
06:09
And so we can sendinviare out soundsuono wavesonde,
152
354000
2000
Possiamo quindi inviare onde acustiche
06:11
they bouncerimbalzo off objectsoggetti like fishpesce and are reflectedriflette back.
153
356000
3000
che rimbalzano contro gli oggetti, contro i pesci, e ritornano indietro.
06:14
And so in this exampleesempio, a censuscensimento scientistscienziato tookha preso out two shipsnavi.
154
359000
3000
qui, uno scienziato del censimento ha lavorato con due imbarcazioni.
06:17
One would sendinviare out soundsuono wavesonde that would bouncerimbalzo back.
155
362000
2000
La prima emetteva onde acustiche che rimbalzavano indietro
06:19
They would be receivedricevuto by a secondsecondo shipnave,
156
364000
2000
e che venivano ricevute dalla seconda,
06:21
and that would give us very precisepreciso estimatesstime, in this casecaso,
157
366000
3000
offrendoci cifre molto dettagliate, in questo caso,
06:24
of 250 billionmiliardo herringaringa
158
369000
2000
di 250 milioni di aringhe,
06:26
in a periodperiodo of about a minuteminuto.
159
371000
2000
nel giro di 1 minuto.
06:28
And that's an areala zona about the sizedimensione of ManhattanManhattan IslandIsola.
160
373000
3000
E quella è una zona grande più o meno quanto Manhattan.
06:31
And to be ablecapace to do that is a tremendousenorme fisheriesdella pesca toolstrumento,
161
376000
2000
Ottenere quei risultati è uno strumento incredibile,
06:33
because knowingsapendo how manymolti fishpesce are there is really criticalcritico.
162
378000
3000
perché sapere quanti pesci ci sono là è davvero fondamentale.
06:36
We can alsoanche use satellitesatellitare tagsTag
163
381000
2000
Usiamo anche etichette satellitari
06:38
to tracktraccia animalsanimali as they movemossa throughattraverso the oceansoceani.
164
383000
2000
per seguire gli spostamenti degli animali nell'oceano.
06:40
And so for animalsanimali that come to the surfacesuperficie to breatherespirare,
165
385000
2000
E per quelli che vengono in superficie a respirare,
06:42
suchcome as this elephantelefante sealfoca,
166
387000
2000
come questo elefante marino,
06:44
it's an opportunityopportunità to sendinviare datadati back to shoreRiva
167
389000
2000
esiste l'opportunità di inviare i dati a terra,
06:46
and tell us where exactlydi preciso it is in the oceanoceano.
168
391000
3000
che ci dicono in che punto esatto dell'oceano si trova.
06:49
And so from that we can produceprodurre these tracksbrani.
169
394000
2000
Da ciò possiamo ricavare queste linee.
06:51
For exampleesempio, the darkbuio blueblu
170
396000
2000
Per esempio, quelle blu scuro
06:53
showsSpettacoli you where the elephantelefante sealfoca movedmosso in the northnord PacificPacifico.
171
398000
2000
mostrano dove l'elefante marino si è diretto nel Pacifico del Nord.
06:55
Now I realizerendersi conto for those of you who are colorblinddaltonici, this slidediapositiva is not very helpfulutile,
172
400000
3000
Capisco che per chi di voi è daltonico, l'immagine non sia molto utile,
06:58
but stickbastone with me nonethelessciò nonostante.
173
403000
2000
ma vi prego di seguirmi comunque.
07:00
For animalsanimali that don't surfacesuperficie,
174
405000
2000
Per gli animali che non vengono in superficie
07:02
we have something calledchiamato pop-upapparire tagsTag,
175
407000
2000
utilizziamo le etichette che si distaccano,
07:04
whichquale collectraccogliere datadati about lightleggero and what time the sunsole risessi alza and setsimposta.
176
409000
3000
e raccolgono i dati sulla luce, sul sorgere e sul tramontare del sole.
07:07
And then at some periodperiodo of time
177
412000
2000
Dopo un dato periodo di tempo,
07:09
it popssi apre up to the surfacesuperficie and, again, relaysrelè di that datadati back to shoreRiva.
178
414000
3000
distaccandosi vengono in superficie e inviano i dati a terra.
07:12
Because GPSGPS doesn't work undersotto wateracqua. That's why we need these toolsutensili.
179
417000
3000
Questi strumenti ci servono perché il GPS non funziona sott'acqua.
07:15
And so from this we're ablecapace to identifyidentificare these blueblu highwaysautostrade,
180
420000
3000
Grazie a loro riusciamo a individuare queste vie principali in blu,
07:18
these hotcaldo spotsmacchie in the oceanoceano,
181
423000
2000
queste "zone calde" dell'oceano
07:20
that should be realvero prioritypriorità areasle zone
182
425000
2000
che dovrebbero essere prioritarie
07:22
for oceanoceano conservationconservazione.
183
427000
2000
nella tutela degli oceani.
07:24
Now one of the other things that you maypuò think about
184
429000
2000
Un altro aspetto che potreste considerare
07:26
is that, when you go to the supermarketsupermercato and you buyacquistare things, they're scanneddigitalizzata.
185
431000
3000
è la spesa che fate al supermercato, e che viene scannerizzata.
07:29
And so there's a barcodecodice a barre on that productprodotto
186
434000
2000
Ogni prodotto ha un codice a barre
07:31
that tellsdice the computercomputer exactlydi preciso what the productprodotto is.
187
436000
3000
che comunica al computer di quale prodotto si tratta.
07:34
GeneticistsGenetisti have developedsviluppato a similarsimile toolstrumento calledchiamato geneticgenetico barcodingcodici a barre.
188
439000
3000
I genetisti ne hanno sviluppato uno simile, detto codice a barre genetico.
07:37
And what barcodingcodici a barre does
189
442000
2000
Ci si avvale
07:39
is use a specificspecifica genegene calledchiamato COCO1
190
444000
2000
di un gene specifico, il CO1,
07:41
that's consistentcoerente withinentro a speciesspecie, but variesvaria amongtra speciesspecie.
191
446000
3000
che è costante all'interno di una stessa specie, ma varia tra le specie.
07:44
And so what that meanssi intende is we can unambiguouslysenza ambiguità identifyidentificare
192
449000
2000
Ciò significa che è possibile identificare, senza ambiguità,
07:46
whichquale speciesspecie are whichquale
193
451000
2000
tutte le varie specie,
07:48
even if they look similarsimile to eachogni other,
194
453000
2000
anche se si assomigliano nell'aspetto
07:50
but maypuò be biologicallybiologicamente quiteabbastanza differentdiverso.
195
455000
2000
ma differiscono biologicamente.
07:52
Now one of the nicestpiù belle examplesesempi I like to citecitare on this
196
457000
2000
Uno degli esempi che mi piace portare
07:54
is the storystoria of two younggiovane womendonne, highalto schoolscuola studentsstudenti in NewNuovo YorkYork CityCittà,
197
459000
3000
è la storia di due ragazze, due studentesse liceali di New York City,
07:57
who workedlavorato with the censuscensimento.
198
462000
2000
che hanno collaborato al censimento.
07:59
They wentandato out and collectedraccolto fishpesce from marketsmercati and from restaurantsristoranti in NewNuovo YorkYork CityCittà
199
464000
3000
Dopo aver raccolto vari pesci per i mercati ittici e per i ristoranti di New York
08:02
and they barcodedcodice a barre it.
200
467000
2000
gli hanno dato un codice a barre.
08:04
Well what they foundtrovato was mislabeledmislabeled fishpesce.
201
469000
2000
Il risultato: pesci dalla denominazione errata.
08:06
So for exampleesempio,
202
471000
2000
Per esempio:
08:08
they foundtrovato something whichquale was soldvenduto as tunatonno, whichquale is very valuableprezioso,
203
473000
2000
ciò che si vendeva come tonno, quindi pesce molto pregiato,
08:10
was in factfatto tilapiaTilapia, whichquale is a much lessDi meno valuableprezioso fishpesce.
204
475000
3000
era in realtà tilapia, pesce dal pregio molto inferiore.
08:13
They alsoanche foundtrovato an endangeredin via di estinzione speciesspecie
205
478000
2000
Hanno trovato anche specie a rischio
08:15
soldvenduto as a commonComune one.
206
480000
2000
vendute come specie comuni.
08:17
So barcodingcodici a barre allowsconsente us to know what we're workinglavoro with
207
482000
2000
Il codice a barre ci permette di sapere con cosa si ha a che fare
08:19
and alsoanche what we're eatingmangiare.
208
484000
3000
e cosa si sta consumando.
08:22
The OceanOcean BiogeographicBiogeografica InformationInformazioni SystemSistema
209
487000
2000
L'Ocean Biogeographic Information System
08:24
is the databaseBanca dati for all the censuscensimento datadati.
210
489000
2000
è il database per il censimento.
08:26
It's openAperto accessaccesso; you can all go in and downloadScaricare datadati as you wishdesiderio.
211
491000
3000
È aperto a tutti: è possibile entrare a scaricare i dati desiderati.
08:29
And it containscontiene all the datadati from the censuscensimento
212
494000
3000
I dati sono contenuti sotto forma di censimento,
08:32
pluspiù other datadati setsimposta that people were willingdisposto to contributecontribuire.
213
497000
2000
e in altre forme forniteci da coloro che hanno collaborato.
08:34
And so what you can do with that
214
499000
2000
In questo modo è possibile ottenere
08:36
is to plottracciare the distributiondistribuzione of speciesspecie and where they occursi verificano in the oceansoceani.
215
501000
3000
i grafici della distribuzione delle specie e localizzarle nell'oceano.
08:39
What I've plottedtracciati up here is the datadati that we have on handmano.
216
504000
2000
Qui vi mostro il grafico dei dati disponibili al momento.
08:41
This is where our samplingcampionamento effortsforzo has concentratedconcentrato.
217
506000
3000
È qui che il nostro lavoro di campionatura si è concentrato.
08:44
Now what you can see
218
509000
2000
Qui vedete dei campioni
08:46
is we'venoi abbiamo sampledCampionati the areala zona in the NorthNord AtlanticAtlantico,
219
511000
2000
sono campioni provenienti dalla zona del Nord Atlantico,
08:48
in the NorthNord SeaMare in particularparticolare,
220
513000
2000
del Mare del Nord in particolare,
08:50
and alsoanche the eastest coastcosta of NorthNord AmericaAmerica fairlyabbastanza well.
221
515000
2000
e dalla costa est del Nord America.
08:52
That's the warmcaldo colorscolori whichquale showmostrare a well-sampledben Campionati regionregione.
222
517000
3000
I colori caldi mostrano le zone analizzate nel dettaglio.
08:55
The coldfreddo colorscolori, the blueblu and the blacknero,
223
520000
2000
I colori freddi, il blu e il nero,
08:57
showmostrare areasle zone where we have almostquasi no datadati.
224
522000
2000
mostrano le zone per le quali non abbiamo dati.
08:59
So even after a 10-year-anno censuscensimento,
225
524000
2000
Dopo un censimento durato 10 anni,
09:01
there are largegrande areasle zone that still remainrimanere unexploredinesplorato.
226
526000
3000
ci sono ancora vaste zone che rimangono inesplorate.
09:04
Now there are a groupgruppo of scientistsscienziati livingvita in TexasTexas, workinglavoro in the GulfGolfo of MexicoMessico
227
529000
3000
In Texas, un gruppo di scienziati che opera nel Golfo del Messico,
09:07
who decideddeciso really as a laborlavoro of love
228
532000
2000
spinto dalla passione per l'oceano,
09:09
to pullTirare togetherinsieme all the knowledgeconoscenza they could
229
534000
2000
ha raccolto tutte le informazioni disponibili
09:11
about biodiversitybiodiversità in the GulfGolfo of MexicoMessico.
230
536000
2000
relative alla biodiversità del Golfo del Messico.
09:13
And so they put this togetherinsieme, a listelenco of all the speciesspecie,
231
538000
3000
Hanno compilato un elenco di tutte le specie,
09:16
where they're knownconosciuto to occursi verificano,
232
541000
2000
dei luoghi maggiormente frequentati,
09:18
and it really seemedsembrava like a very esotericesoterico, scientificscientifico typetipo of exerciseesercizio.
233
543000
3000
e inizialmente sembrava un tipo di lavoro esoterico, troppo scientifico.
09:21
But then, of coursecorso, there was the DeepProfondo HorizonOrizzonte oilolio spillfuoriuscita di.
234
546000
3000
Ma poi c'è stata la fuga di petrolio della Deep Horizon,
09:24
So all of a suddenimprovviso, this laborlavoro of love
235
549000
2000
e, all'improvviso, tutto questo lavoro,
09:26
for no obviousevidente economiceconomico reasonragionare
236
551000
3000
svolto a scopi tutt'altro che di lucro,
09:29
has becomediventare a criticalcritico piecepezzo of informationinformazione
237
554000
2000
si è rivelato una fonte di informazioni fondamentale
09:31
in termscondizioni of how that systemsistema is going to recoverrecuperare, how long it will take
238
556000
3000
in termini di come quel sistema recupererà, delle tempistiche di recupero,
09:34
and how the lawsuitsazioni legali
239
559000
2000
e di quali saranno gli esiti
09:36
and the multi-billion-dollarmulti-miliardi di dollari discussionsdiscussioni that are going to happenaccadere in the comingvenuta yearsanni
240
561000
3000
delle cause legali e delle discussioni pluri-miliardiarie
09:39
are likelyprobabile to be resolvedrisoluto.
241
564000
3000
che avranno luogo negli anni a venire.
09:42
So what did we find?
242
567000
2000
Ma allora, cosa abbiamo trovato?
09:44
Well, I could standstare in piedi here for hoursore, but, of coursecorso, I'm not allowedpermesso to do that.
243
569000
2000
Io ve ne parlerei per ore ma, ovviamente, non lo posso fare,
09:46
But I will tell you some of my favoritefavorito discoveriesscoperte
244
571000
2000
quindi ecco alcune delle scoperte più spettacolari
09:48
from the censuscensimento.
245
573000
2000
del censimento.
09:50
So one of the things we discoveredscoperto is where are the hotcaldo spotsmacchie of diversitydiversità?
246
575000
3000
Una delle scoperte riguarda la posizione delle "zone calde" della diversità:
09:53
Where do we find the mostmaggior parte speciesspecie of oceanoceano life?
247
578000
3000
dove troviamo la maggior parte delle specie marine viventi.
09:56
And what we find if we plottracciare up the well-knownben noto speciesspecie
248
581000
2000
Il risultato, se tracciamo un grafico delle specie più note,
09:58
is this sortordinare of a distributiondistribuzione.
249
583000
2000
è una distribuzione di questo tipo.
10:00
And what we see is that for coastalcostiero tagsTag,
250
585000
2000
E vediamo che, per le etichette costiere,
10:02
for those organismsorganismi that livevivere nearvicino the shorelinelitorale,
251
587000
2000
per quegli organismi che vivono sotto costa,
10:04
they're mostmaggior parte diversediverso in the tropicstropici.
252
589000
2000
la maggior diversità si trova ai tropici.
10:06
This is something we'venoi abbiamo actuallyin realtà knownconosciuto for a while,
253
591000
2000
Queste informazioni le abbiamo già da tempo,
10:08
so it's not a realvero breakthroughsfondamento.
254
593000
2000
non si tratta di una scoperta vera e propria.
10:10
What is really excitingemozionante thoughanche se
255
595000
2000
Quello che è davvero emozionante
10:12
is that the oceanicOceanic tagsTag, or the onesquelli that livevivere farlontano from the coastcosta,
256
597000
2000
è che le etichette oceaniche, sugli animali che vivono al largo,
10:14
are actuallyin realtà more diversediverso at intermediateintermedio latitudeslatitudini.
257
599000
2000
mostrano maggiore diversità alle latitudini intermedie.
10:16
This is the sortordinare of datadati, again, that managersmanager could use
258
601000
3000
Questo è il genere di dati che si può utilizzare
10:19
if they want to prioritizepriorità areasle zone of the oceanoceano that we need to conserveconservare.
259
604000
3000
per dare la priorità alle zone oceaniche da salvaguardare.
10:22
You can do this on a globalglobale scalescala, but you can alsoanche do it on a regionalregionale scalescala.
260
607000
3000
Lo si può fare sia su scala globale che regionale.
10:25
And that's why biodiversitybiodiversità datadati can be so valuableprezioso.
261
610000
3000
Ecco perché i dati sulla biodiversità sono tanto preziosi.
10:28
Now while a lot of the speciesspecie we discoveredscoperto in the censuscensimento
262
613000
3000
Sebbene molte delle specie scoperte grazie al censimento
10:31
are things that are smallpiccolo and harddifficile to see,
263
616000
2000
siano minuscole e difficili da vedere,
10:33
that certainlycertamente wasn'tnon era always the casecaso.
264
618000
2000
ciò non si applica a tutte le scoperte.
10:35
For exampleesempio, while it's harddifficile to believe
265
620000
2000
Per esempio, se è difficile credere
10:37
that a threetre kilogramchilogrammo lobsteraragosta could eludeeludere scientistsscienziati,
266
622000
2000
che un'aragosta di 3 kg possa eludere gli scienziati,
10:39
it did untilfino a a fewpochi yearsanni agofa
267
624000
2000
lo ha invece fatto fino a qualche anno fa:
10:41
when SouthSud AfricanAfricano fishermenpescatori requestedrichiesto da an exportesportare permitpermesso
268
626000
3000
i pescatori del Sud Africa hanno chiesto la licenza di esportazione
10:44
and scientistsscienziati realizedrealizzato that this was something newnuovo to sciencescienza.
269
629000
3000
e gli scienziati hanno intuìto che c'era qualcosa di nuovo per la scienza.
10:47
SimilarlyAllo stesso modo this GoldenD'oro V kelpfuco
270
632000
2000
Anche quest'alga dorata a V
10:49
collectedraccolto in AlaskaAlaska just belowsotto the lowBasso wateracqua markmarchio
271
634000
2000
raccolta in Alaska appena sotto la linea di bassa marea
10:51
is probablyprobabilmente a newnuovo speciesspecie.
272
636000
2000
è probabilmente una specie nuova.
10:53
Even thoughanche se it's threetre metersmetri long,
273
638000
2000
Malgrado i suoi 3 metri di lunghezza,
10:55
it actuallyin realtà, again, eludedeluso sciencescienza.
274
640000
2000
è riuscita comunque a eludere gli scienziati.
10:57
Now this guy, this bigfinmagnapinna squidcalamaro, is sevenSette metersmetri in lengthlunghezza.
275
642000
3000
Questo calamaro magnapinna è lungo 7 metri.
11:00
But to be fairgiusto, it livesvite in the deepin profondità watersacque of the Mid-AtlanticMid-Atlantic RidgeCresta,
276
645000
3000
Per essere onesti, vive nelle profondità della Dorsale Medio-Atlantica,
11:03
so it was a lot harderPiù forte to find.
277
648000
2000
quindi è molto difficile da individuare.
11:05
But there's still potentialpotenziale for discoveryscoperta of biggrande and excitingemozionante things.
278
650000
3000
Ma c'è ancora un gran potenziale per scoperte grosse ed emozionanti.
11:08
This particularparticolare shrimpgamberetti, we'venoi abbiamo dubbedsoprannominato it the JurassicGiurassico shrimpgamberetti,
279
653000
3000
Questo scampo, che abbiamo denominato "Jurassic Shrimp",
11:11
it's thought to have goneandato extinctestinto 50 yearsanni agofa --
280
656000
2000
si pensava estinto da 50 anni,
11:13
at leastmeno it was, untilfino a the censuscensimento discoveredscoperto
281
658000
2000
o almeno lo era, fino a quando il censimento
11:15
it was livingvita and doing just fine off the coastcosta of AustraliaAustralia.
282
660000
3000
ha scoperto che viveva tranquillo al largo della costa Australiana.
11:18
And it showsSpettacoli that the oceanoceano, because of its vastnessvastità,
283
663000
3000
Ciò dimostra che l'oceano, grazie alla sua vastità,
11:21
can hidenascondere secretssegreti for a very long time.
284
666000
2000
può celare i propri segreti per lungo tempo.
11:23
So, StevenSteven SpielbergSpielberg, eatmangiare your heartcuore out.
285
668000
3000
Steven Spielberg, mangiati il fegato!
11:26
If we look at distributionsdistribuzioni, in factfatto distributionsdistribuzioni changemodificare dramaticallydrammaticamente.
286
671000
3000
Se osserviamo le distribuzioni, vediamo che mutano drammaticamente.
11:29
And so one of the recordsrecord that we had
287
674000
3000
Uno dei dati che possedevamo riguardava
11:32
was this sootyfuligginoso shearwaterBerta minore, whichquale undergoessubisce these spectacularspettacolare migrationsmigrazioni
288
677000
3000
questa berta grigia, che compie delle migrazioni spettacolari,
11:35
all the way from NewNuovo ZealandZelanda
289
680000
2000
dalla Nuova Zelanda
11:37
all the way up to AlaskaAlaska and back again
290
682000
2000
fino all'Alaska, poi fa ritorno,
11:39
in searchricerca of endlessinfinito summerestate
291
684000
2000
in cerca dell'estate perenne
11:41
as they completecompletare theirloro life cyclescicli.
292
686000
2000
nel completamento del proprio ciclo vitale.
11:43
We alsoanche talkedparlato about the WhiteBianco SharkSqualo CafeCafe.
293
688000
2000
Abbiamo nominato il Bar degli Squali Bianchi.
11:45
This is a locationPosizione in the PacificPacifico where whitebianca sharksqualo convergeconvergono.
294
690000
3000
Si tratta di una zona del Pacifico in cui questi squali si radunano.
11:48
We don't know why they convergeconvergono there, we simplysemplicemente don't know.
295
693000
2000
Non ne conosciamo la ragione, ne siamo all'oscuro.
11:50
That's a questiondomanda for the futurefuturo.
296
695000
2000
La risposta è riservata al futuro.
11:52
One of the things that we're taughtinsegnato in highalto schoolscuola
297
697000
2000
Una delle cose che impariamo al liceo
11:54
is that all animalsanimali requirerichiedere oxygenossigeno in orderordine to survivesopravvivere.
298
699000
3000
è che tutti gli organismi necessitano di ossigeno per sopravvivere.
11:57
Now this little critterCritter, it's only about halfmetà a millimetermillimetro in sizedimensione,
299
702000
3000
Questa bestiola, lunga solo mezzo millimetro,
12:00
not terriblyterribilmente charismaticcarismatico.
300
705000
2000
non ha molto carisma.
12:02
But it was only discoveredscoperto in the earlypresto 1980s.
301
707000
2000
Fu scoperta solo negli anni '80,
12:04
But the really interestinginteressante thing about it
302
709000
2000
e l'aspetto interessante che la riguarda
12:06
is that, a fewpochi yearsanni agofa, censuscensimento scientistsscienziati discoveredscoperto
303
711000
3000
è che, pochi anni fa, gli scienziati del censimento
12:09
that this guy can thriveprosperare in oxygen-poorpovero di ossigeno sedimentssedimenti
304
714000
2000
hanno scoperto che vive nei sedimenti poveri di ossigeno
12:11
in the deepin profondità MediterraneanMediterraneo SeaMare.
305
716000
2000
delle profondità del Mar Mediterraneo.
12:13
So now they know that, in factfatto,
306
718000
2000
Ora sanno con certezza
12:15
animalsanimali can livevivere withoutsenza oxygenossigeno, at leastmeno some of them,
307
720000
2000
che alcuni esemplari possono vivere senza ossigeno
12:17
and that they can adaptadattare to even the harshestpiù difficili of conditionscondizioni.
308
722000
3000
e possono adattarsi alle condizioni più estreme.
12:20
If you were to sucksucchiare all the wateracqua out of the oceanoceano,
309
725000
3000
Se dovessimo estrarre tutta l'acqua dagli oceani,
12:23
this is what you'dfaresti be left behinddietro a with,
310
728000
2000
ecco cosa rimarrebbe,
12:25
and that's the biomassbiomassa of life on the seamare floorpavimento.
311
730000
2000
la biomassa della vita dei fondali marini.
12:27
Now what we see is hugeenorme biomassbiomassa towardsin direzione the polespoli
312
732000
3000
Ciò che notiamo è un'enorme biomassa intorno ai poli
12:30
and not much biomassbiomassa in betweenfra.
313
735000
3000
e non molta nel mezzo.
12:33
We foundtrovato life in the extremesestremi.
314
738000
2000
E' agli estremi che troviamo la vita.
12:35
And so there were newnuovo speciesspecie that were foundtrovato
315
740000
2000
Abbiamo scoperto nuove specie, che vivono
12:37
that livevivere insidedentro iceghiaccio
316
742000
2000
all'interno del ghiaccio
12:39
and help to supportsupporto an ice-basedBasato su ghiaccio foodcibo webweb.
317
744000
2000
e coadiuvano una rete alimentare basata nel ghiaccio.
12:41
And we alsoanche foundtrovato this spectacularspettacolare yetiYeti crabgranchio
318
746000
2000
Abbiamo trovato questo spettacolare granchio yeti,
12:43
that livesvite nearvicino boilingbollente hotcaldo hydrothermalidrotermale ventsprese d'aria at EasterPasqua IslandIsola.
319
748000
3000
che vive nei pressi delle bollenti bocche idrotermali dell'Isola di Pasqua.
12:46
And this particularparticolare speciesspecie
320
751000
2000
Questa specie in particolare
12:48
really capturedcaptured the public'spubblica attentionAttenzione.
321
753000
3000
ha catturato l'attenzione del pubblico.
12:51
We alsoanche foundtrovato the deepestpiù profondo ventsprese d'aria knownconosciuto yetancora -- 5,000 metersmetri --
322
756000
3000
Abbiamo anche scoperto le bocche più profonde - 5.000 metri -
12:54
the hottestpiù caldo ventsprese d'aria at 407 degreesgradi CelsiusCelsius --
323
759000
3000
le bocche più calde - 407 gradi Celsius -
12:57
ventsprese d'aria in the SouthSud PacificPacifico and alsoanche in the ArcticArtico
324
762000
2000
bocche sia nel sud del Pacifico che nell'Antartico,
12:59
where nonenessuna had been foundtrovato before.
325
764000
2000
dove non se ne erano rilevate in precedenza.
13:01
So even newnuovo environmentsambienti are still withinentro the domaindominio of the discoverableindividuabile.
326
766000
3000
Quindi anche i nuovi habitat fanno parte del dominio delle nuove scoperte.
13:04
Now in termscondizioni of the unknownsincognite, there are manymolti.
327
769000
2000
Ora, per quanto riguarda l'ignoto, è ancora molto.
13:06
And I'm just going to summarizeriassumere just a fewpochi of them
328
771000
2000
Ve ne riassumerò solo alcuni aspetti,
13:08
very quicklyvelocemente for you.
329
773000
2000
molto rapidamente.
13:10
First of all, we mightpotrebbe askChiedere, how manymolti fishespesci in the seamare?
330
775000
3000
Primo: quanti pesci ci sono nel mare, potremmo chiederci.
13:13
We actuallyin realtà know the fishespesci better than we do any other groupgruppo in the oceanoceano
331
778000
2000
In realtà conosciamo i pesci meglio di qualsiasi altro gruppo nell'oceano,
13:15
other than marineMarine mammalsmammiferi.
332
780000
2000
mammiferi marini a parte.
13:17
And so we can actuallyin realtà extrapolateestrapolare basedbasato on ratesaliquote of discoveryscoperta
333
782000
3000
Quindi, basandoci sui ritmi delle scoperte, possiamo dedurre
13:20
how manymolti more speciesspecie we're likelyprobabile to discoverscoprire.
334
785000
3000
quante altre specie saremo in grado di scoprire.
13:23
And from that, we actuallyin realtà calculatecalcolare
335
788000
2000
Con questi dati riusciamo a calcolare
13:25
that we know about 16,500 marineMarine speciesspecie
336
790000
3000
che noi conosciamo circa 16.500 specie marine
13:28
and there are probablyprobabilmente anotherun altro 1,000 to 4,000 left to go.
337
793000
2000
e che probabilmente ce ne sono tra le 1.000 e le 4.000 da scoprire.
13:30
So we'venoi abbiamo donefatto prettybella well.
338
795000
2000
Non è male come risultato.
13:32
We'veAbbiamo got about 75 percentper cento of the fishpesce,
339
797000
2000
Conosciamo circa il 75% dei pesci,
13:34
maybe as much as 90 percentper cento.
340
799000
2000
forse raggiungiamo il 90%.
13:36
But the fishespesci, as I say, are the bestmigliore knownconosciuto.
341
801000
3000
Ma i pesci, dome dicevo, sono i più noti,
13:39
So our levellivello of knowledgeconoscenza is much lessDi meno for other groupsgruppi of organismsorganismi.
342
804000
3000
mentre il nostro livello di conoscenza è molto inferiore per gli altri organismi.
13:42
Now this figurefigura is actuallyin realtà basedbasato on a brandmarca newnuovo papercarta
343
807000
2000
Questi risultati sono basati su uno studio molto recente
13:44
that's going to come out in the journalrivista PLoSPLoS BiologyBiologia.
344
809000
3000
che uscirà nella rivista scientifica PLoS Biology.
13:47
And what is does is predictpredire how manymolti more speciesspecie there are
345
812000
2000
Questa ricerca predice quante altre specie esistono
13:49
on landsbarcare and in the oceanoceano.
346
814000
2000
sulla terra e nei mari.
13:51
And what they foundtrovato
347
816000
2000
Ciò che hanno scoperto
13:53
is that they think that we know of about ninenove percentper cento of the speciesspecie in the oceanoceano.
348
818000
3000
è che probabilmente conosciamo circa il 9% delle specie oceaniche,
13:56
That meanssi intende 91 percentper cento, even after the censuscensimento,
349
821000
2000
il che vuol dire che il 91%, anche dopo il censimento,
13:58
still remainrimanere to be discoveredscoperto.
350
823000
2000
è ancora da scoprire.
14:00
And so that turnsgiri out to be about two millionmilione speciesspecie
351
825000
2000
Il risultato ammonta a due milioni di specie,
14:02
onceuna volta all is said and donefatto.
352
827000
2000
a conti fatti.
14:04
So we still have quiteabbastanza a lot of work to do
353
829000
2000
C'è ancora tanto lavoro da fare
14:06
in termscondizioni of unknownsincognite.
354
831000
2000
per scoprire l'ignoto.
14:08
Now this bacteriumbatterio
355
833000
2000
Questo batterio
14:10
is partparte of matsstuoie that are foundtrovato off the coastcosta of ChileCile.
356
835000
3000
è parte del tappeto che ricopre i fondali al largo del Cile.
14:13
And these matsstuoie actuallyin realtà covercopertina an areala zona the sizedimensione of GreeceGrecia.
357
838000
2000
Questi tappeti ricoprono superfici pari all'area delle Grecia.
14:15
And so this particularparticolare bacteriumbatterio is actuallyin realtà visiblevisibile to the nakednudo eyeocchio.
358
840000
3000
Questo batterio in particolare è visibile a occhio nudo,
14:18
But you can imagineimmaginare the biomassbiomassa that representsrappresenta.
359
843000
3000
ma potete immaginare la biomassa che rappresenta.
14:21
But the really intriguingintrigante thing about the microbesmicrobi
360
846000
2000
L'aspetto davvero intrigante di questi microbi
14:23
is just how diversediverso they are.
361
848000
2000
è la loro diversità.
14:25
A singlesingolo dropfar cadere of seawateracqua di mare
362
850000
2000
Una goccia d'acqua marina
14:27
could containcontenere 160 differentdiverso typestipi of microbesmicrobi.
363
852000
2000
può contenere fino a 160 tipi di microbi.
14:29
And the oceansoceani themselvesloro stessi
364
854000
2000
E si pensa che potenzialmente
14:31
are thought potentiallypotenzialmente to containcontenere as manymolti as a billionmiliardo differentdiverso typestipi.
365
856000
3000
gli oceani stessi ne contengano bilioni di tipi diversi.
14:34
So that's really excitingemozionante. What are they all doing out there?
366
859000
3000
Davvero emozionante. Ma che cosa ci fanno nell'oceano?
14:37
We actuallyin realtà don't know.
367
862000
2000
Non lo sappiamo.
14:39
The mostmaggior parte excitingemozionante thing, I would say, about this censuscensimento
368
864000
2000
L'aspetto più entusiasmante di questo censimento
14:41
is the roleruolo of globalglobale sciencescienza.
369
866000
2000
è il ruolo della scienza globale.
14:43
And so as we see in this imageImmagine of lightleggero duringdurante the night,
370
868000
2000
Come vediamo in questa immagine di luci notturne
14:45
there are lots of areasle zone of the EarthTerra
371
870000
2000
ci sono molte zone del Pianeta
14:47
where humanumano developmentsviluppo is much greatermaggiore
372
872000
3000
dove lo sviluppo umano è molto forte,
14:50
and other areasle zone where it's much lessDi meno,
373
875000
2000
e altre zone dove lo è meno,
14:52
but betweenfra them we see largegrande darkbuio areasle zone
374
877000
2000
ma nel mezzo vediamo le vaste zone buie
14:54
of relativelyrelativamente unexploredinesplorato oceanoceano.
375
879000
2000
degli oceani parzialmente inesplorati.
14:56
The other pointpunto I'd like to make about this
376
881000
2000
L'altro aspetto che vorrei sottolineare
14:58
is that this ocean'sdell'oceano interconnectedinterconnesso.
377
883000
2000
è che gli oceani sono collegati.
15:00
MarineMarine organismsorganismi do not carecura about internationalinternazionale boundariesconfini;
378
885000
2000
Agli organismi marini non interessano i confini internazionali.
15:02
they movemossa where they will.
379
887000
2000
Essi si spostano dove desiderano.
15:04
And so the importanceimportanza then of globalglobale collaborationcollaborazione
380
889000
3000
Da qui l'importanza di una collaborazione globale,
15:07
becomesdiventa all the more importantimportante.
381
892000
2000
che assume un ruolo cruciale.
15:09
We'veAbbiamo lostperduto a lot of paradiseParadiso.
382
894000
2000
Abbiamo perduto gran parte del paradiso.
15:11
For exampleesempio, these tunatonno that were onceuna volta so abundantabbondante in the NorthNord SeaMare
383
896000
3000
Per esempio, questi tonni un tempo abbondavano nel Mare del Nord,
15:14
are now effectivelyefficacemente goneandato.
384
899000
2000
ora non ce ne sono più.
15:16
There were trawlsreti da traino takenprese in the deepin profondità seamare in the MediterraneanMediterraneo,
385
901000
3000
I pescherecci a strascico d'alto mare del Mediterraneo
15:19
whichquale collectedraccolto more garbagespazzatura than they did animalsanimali.
386
904000
2000
raccolgono più rifiuti che animali.
15:21
And that's the deepin profondità seamare, that's the environmentambiente that we considerprendere in considerazione to be
387
906000
3000
E quello è l'alto mare, l'ambiente che noi consideriamo
15:24
amongtra the mostmaggior parte pristineincontaminato left on EarthTerra.
388
909000
2000
tra i più incontaminati del Pianeta.
15:26
And there are a lot of other pressurespressioni.
389
911000
2000
Le pressioni sono tante.
15:28
OceanOcean acidificationacidificazione is a really biggrande issueproblema that people are concernedha riguardato with,
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913000
3000
L'acidificazione degli oceani è un grosso problema, molto preoccupante,
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as well as oceanoceano warmingriscaldamento, and the effectseffetti they're going to have on coralcorallo reefsbarriere coralline.
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916000
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come lo sono il riscaldamento delle acque e i loro effetti sulle barriere coralline.
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On the scalescala of decadesdecenni, in our lifetimescorsi della vita,
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3000
Nel corso della nostra vita, su una scala di decenni,
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we're going to see a lot of damagedanno to coralcorallo reefsbarriere coralline.
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2000
vedremo le barriere coralline subire danni enormi.
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And I could spendtrascorrere the restriposo of my time, whichquale is gettingottenere very limitedlimitato,
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924000
3000
Potrei passare il resto della mia vita, che è piuttosto limitato,
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going throughattraverso this litanylitania of concernspreoccupazioni about the oceanoceano,
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a recitare questa litania di preoccupazioni sugli oceani,
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but I want to endfine on a more positivepositivo noteNota.
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2000
ma vorrei concludere con una nota positiva.
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And so the grandgrande challengesfida then
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931000
2000
La grande sfida, a questo punto,
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is to try and make sure that we preserveconserva what's left,
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933000
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è di cercare di salvaguardare quello che rimane,
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because there is still spectacularspettacolare beautybellezza.
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perché esiste ancora una bellezza spettacolare.
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And the oceansoceani are so productiveproduttivo,
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937000
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E gli oceani sono molto produttivi,
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there's so much going on in there that's of relevancerilevanza to humansgli esseri umani
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939000
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accade davvero molto negli oceani di gran rilevanza per l'uomo,
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that we really need to, even from a selfishegoista perspectiveprospettiva,
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942000
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per cui noi dobbiamo davvero, seppure egoisticamente,
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try to do better than we have in the pastpassato.
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agire meglio di come abbiamo fatto in passato.
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So we need to recognizericonoscere those hotcaldo spotsmacchie
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Dobbiamo legittimare quelle "zone calde"
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and do our bestmigliore to protectproteggere them.
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e fare del nostro meglio per proteggerle.
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When we look at picturesimmagini like this, they take our breathrespiro away,
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Quando vediamo immagini come questa, restiamo senza fiato,
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in additionaggiunta to helpingporzione to give us breathrespiro
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oltre al fatto che ci aiutano a respirare
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by the oxygenossigeno that the oceansoceani providefornire.
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grazie all'ossigeno fornito dagli oceani.
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CensusCensimento scientistsscienziati workedlavorato in the rainpioggia, they workedlavorato in the coldfreddo,
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Gli scienziati del censimento hanno operato al freddo, sotto la pioggia,
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they workedlavorato undersotto wateracqua and they workedlavorato abovesopra wateracqua
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sott'acqua e in superficie,
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tryingprovare to illuminateilluminare the wondrousmeraviglioso discoveryscoperta,
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per fare luce sulle spettacolari scoperte,
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the still vastvasto unknownsconosciuto,
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sulla vastità dell'ignoto,
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the spectacularspettacolare adaptationsadattamenti that we see in oceanoceano life.
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sugli adattamenti incredibili che osserviamo nella vita degli oceani.
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So whetherse you're a yakyak herderHerder livingvita in the mountainsmontagne of ChileCile,
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3000
Dunque, che siate un pastore di yak dei monti del Cile,
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whetherse you're a stockbrokeragente di cambio in NewNuovo YorkYork CityCittà
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o un operatore di borsa di New York City,
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or whetherse you're a TEDsterTed livingvita in EdinburghEdimburgo,
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o un TEDster che vive a Edimburgo,
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the oceansoceani matterimporta.
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l'oceano conta,
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And as the oceansoceani go so shalldeve we.
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perché la salute degli oceani sarà anche la nostra.
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ThanksGrazie for listeningascoltando.
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2000
Grazie dell'attenzione.
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(ApplauseApplausi)
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2000
(Applausi)
Translated by Elena Montrasio
Reviewed by Anna Cristiana Minoli

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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."

More profile about the speaker
Paul Snelgrove | Speaker | TED.com