Mission Blue Voyage
Daniel Pauly: The ocean's shifting baseline
Daniel Pauly: Wat is een normale oceaan?
Filmed:
Readability: 3.8
254,411 views
Tijdens ons leven is de oceaan achteruitgegaan. Dat is zichtbaar in de krimpende gemiddelde grootte van vissen. Daniel Pauly laat op het podium van Mission Blue zien, dat telkens wanneer de referentiewaarden omlaag gaan, wij dat als "normaal" gaan zien. Wanneer roepen we deze neerwaartse aanpassing een halt toe?
Daniel Pauly - Fisheries biologist
Daniel Pauly is the principal investigator at the Sea Around Us Project, which studies the impact of the world's fisheries on marine ecosystems. The software he's helped develop is used around the world to model and track the ocean. Full bio
Daniel Pauly is the principal investigator at the Sea Around Us Project, which studies the impact of the world's fisheries on marine ecosystems. The software he's helped develop is used around the world to model and track the ocean. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I'm going to speak
0
0
2000
Ik ga het hebben over
00:14
about a tiny, little idea.
1
2000
3000
een klein, bescheiden idee.
00:17
And this is about shifting baseline.
2
5000
4000
Dit gaat over verschuivende referentiewaarden.
00:21
And because the idea can be explained in one minute,
3
9000
4000
Omdat het idee kan worden uitgelegd in 1 minuut,
00:25
I will tell you three stories before
4
13000
3000
zal ik jullie eerst drie verhalen vertellen
00:28
to fill in the time.
5
16000
2000
om de tijd te vullen.
00:30
And the first story
6
18000
2000
Het eerste verhaal
00:32
is about Charles Darwin, one of my heroes.
7
20000
3000
gaat over Charles Darwin, een van mijn helden.
00:35
And he was here, as you well know, in '35.
8
23000
3000
Hij was hier, zoals je weet, in 1835.
00:38
And you'd think he was chasing finches,
9
26000
2000
Je zou denken dat hij op vinken jaagde,
00:40
but he wasn't.
10
28000
2000
maar zo was het niet.
00:42
He was actually collecting fish.
11
30000
2000
Hij verzamelde vissen.
00:44
And he described one of them
12
32000
2000
Hij beschreef een van hen
00:46
as very "common."
13
34000
2000
als "veel voorkomend".
00:48
This was the sailfin grouper.
14
36000
2000
Dat was de tandbaars.
00:50
A big fishery was run on it
15
38000
2000
Er werd intensief op gevist
00:52
until the '80s.
16
40000
3000
tot de jaren 1980.
00:55
Now the fish is on the IUCN Red List.
17
43000
3000
Nu staat de vis op de Rode Lijst van de IUCN.
00:58
Now this story,
18
46000
2000
Nu hebben we dit verhaal
01:00
we have heard it lots of times
19
48000
3000
vele malen gehoord,
01:03
on Galapagos and other places,
20
51000
2000
over de Galapagoseilanden en andere plaatsen,
01:05
so there is nothing particular about it.
21
53000
3000
dus er is niets bijzonders aan.
01:08
But the point is, we still come to Galapagos.
22
56000
3000
Maar... we komen nog steeds naar de Galapagoseilanden.
01:11
We still think it is pristine.
23
59000
3000
We zien ze nog steeds als ongerept.
01:14
The brochures still say
24
62000
3000
De brochures vertellen ons
01:17
it is untouched.
25
65000
2000
dat ze onaangeraakt zijn.
01:19
So what happens here?
26
67000
3000
Wat is er aan de hand?
01:22
The second story, also to illustrate another concept,
27
70000
3000
Het tweede verhaal toont verschuivende waarden aan
01:25
is called shifting waistline.
28
73000
2000
op het gebied van lichaamsgewicht.
01:27
(Laughter)
29
75000
3000
(Gelach)
01:30
Because I was there in '71,
30
78000
2000
In 1971 was ik namelijk in West-Afrika,
01:32
studying a lagoon in West Africa.
31
80000
2000
om een lagune te bestuderen.
01:34
I was there because I grew up in Europe
32
82000
3000
Ik was er omdat ik in Europa opgroeide
01:37
and I wanted later to work in Africa.
33
85000
2000
en later in Afrika wilde werken.
01:39
And I thought I could blend in.
34
87000
2000
Ik dacht dat ik niet zou opvallen.
01:41
And I got a big sunburn,
35
89000
2000
Ik verbrandde vreselijk in de zon,
01:43
and I was convinced that I was really not from there.
36
91000
3000
en wist zeker dat ik niet van daar was.
01:46
This was my first sunburn.
37
94000
2000
Dit was mijn eerste zonnebrand.
01:48
And the lagoon
38
96000
3000
De lagune was omringd
01:51
was surrounded by palm trees,
39
99000
2000
door palmbomen,
01:53
as you can see, and a few mangrove.
40
101000
2000
zoals je ziet, en een enkele mangrove.
01:55
And it had tilapia
41
103000
2000
Er zat tilapia
01:57
about 20 centimeters,
42
105000
2000
van ongeveer 20 centimeter,
01:59
a species of tilapia called blackchin tilapia.
43
107000
2000
een tilapiasoort genaamd 'blackchin tilapia'.
02:01
And the fisheries for this tilapia
44
109000
2000
De visserij voor deze tilapia
02:03
sustained lots of fish and they had a good time
45
111000
3000
had vis in overvloed
02:06
and they earned more than average
46
114000
2000
en verdiende meer dan gemiddeld
02:08
in Ghana.
47
116000
2000
in Ghana.
02:10
When I went there 27 years later,
48
118000
3000
Toen ik 27 jaar later terugkeerde,
02:13
the fish had shrunk to half of their size.
49
121000
3000
waren de vissen nog maar half zo groot.
02:16
They were maturing at five centimeters.
50
124000
2000
Een volwassen vis was 5 centimeter.
02:18
They had been pushed genetically.
51
126000
2000
Ze hadden genetisch een duwtje gehad.
02:20
There were still fishes.
52
128000
2000
Er zat nog steeds vis.
02:22
They were still kind of happy.
53
130000
2000
Ze waren nog steeds blij,
02:24
And the fish also were happy to be there.
54
132000
5000
en de vissen waren nog steeds blij.
02:29
So nothing has changed,
55
137000
2000
Dus er was niets veranderd...
02:31
but everything has changed.
56
139000
2000
maar toch was alles anders.
02:33
My third little story
57
141000
2000
Mijn derde kleine verhaaltje
02:35
is that I was an accomplice
58
143000
2000
draait erom dat ik medeplichtig was
02:37
in the introduction of trawling
59
145000
2000
in de introductie van trawlervisserij
02:39
in Southeast Asia.
60
147000
2000
in Zuidoost Azië.
02:41
In the '70s -- well, beginning in the '60s --
61
149000
3000
In de jaren 70 -- eigenlijk sinds de jaren 60 --
02:44
Europe did lots of development projects.
62
152000
3000
deed Europa veel ontwikkelingsprojecten.
02:47
Fish development
63
155000
2000
Visserijontwikkeling
02:49
meant imposing on countries
64
157000
2000
betekende dat landen
02:51
that had already 100,000 fishers
65
159000
3000
met 100.000 vissers
02:54
to impose on them industrial fishing.
66
162000
3000
industrieel moesten gaan vissen.
02:57
And this boat, quite ugly,
67
165000
2000
De naam van deze nogal lelijke boot
02:59
is called the Mutiara 4.
68
167000
2000
is 'Mutiara 4'.
03:01
And I went sailing on it,
69
169000
2000
Ik ging aan boord,
03:03
and we did surveys
70
171000
3000
en we deden onderzoeken
03:06
throughout the southern South China sea
71
174000
3000
in de hele zuidelijke Zuid-Chinese Zee
03:09
and especially the Java Sea.
72
177000
2000
en tevens de Javazee.
03:11
And what we caught,
73
179000
2000
Wat we vingen...
03:13
we didn't have words for it.
74
181000
2000
we hadden er geen woorden voor.
03:15
What we caught, I know now,
75
183000
3000
Nu weet ik dat wat we vingen
03:18
is the bottom of the sea.
76
186000
2000
de bodem van de zee was.
03:20
And 90 percent of our catch
77
188000
2000
90% van onze vangst
03:22
were sponges,
78
190000
2000
waren sponzen
03:24
other animals that are fixed on the bottom.
79
192000
3000
en andere dieren die op de zeebodem leven.
03:27
And actually most of the fish,
80
195000
2000
De meeste vissen,
03:29
they are a little spot on the debris,
81
197000
2000
die kleine stipjes op de rommel,
03:31
the piles of debris, were coral reef fish.
82
199000
3000
waren koraalrif-vissen.
03:34
Essentially the bottom of the sea came onto the deck
83
202000
2000
In feite kwam de bodem van de zee aan dek
03:36
and then was thrown down.
84
204000
2000
en werd dan weer teruggegooid.
03:38
And these pictures are extraordinary
85
206000
3000
Deze beelden zijn bijzonder,
03:41
because this transition is very rapid.
86
209000
3000
want deze transitie gaat erg snel.
03:44
Within a year, you do a survey
87
212000
3000
Je doet een verkenning en binnen een jaar
03:47
and then commercial fishing begins.
88
215000
2000
begint de commerciële visserij.
03:49
The bottom is transformed
89
217000
2000
De bodem wordt getransformeerd
03:51
from, in this case, a hard bottom or soft coral
90
219000
3000
van harde bodem of zachte koralen
03:54
into a muddy mess.
91
222000
3000
in modderige troep.
03:57
This is a dead turtle.
92
225000
2000
Dit is een dode schildpad.
03:59
They were not eaten, they were thrown away because they were dead.
93
227000
3000
Die werden niet gegeten, maar weggegooid omdat ze dood waren.
04:02
And one time we caught a live one.
94
230000
2000
We vingen ooit een levende.
04:04
It was not drowned yet.
95
232000
2000
Eentje die nog niet verdronken was.
04:06
And then they wanted to kill it because it was good to eat.
96
234000
3000
Die wilden ze doodmaken omdat ze eetbaar was.
04:09
This mountain of debris
97
237000
3000
Deze berg puin
04:12
is actually collected by fishers
98
240000
3000
verzamelen vissers elke keer
04:15
every time they go
99
243000
2000
als ze in een gebied
04:17
into an area that's never been fished.
100
245000
2000
gaan waar nog nooit gevist is.
04:19
But it's not documented.
101
247000
2000
Maar het wordt niet gedocumenteerd.
04:21
We transform the world,
102
249000
2000
We transformeren de wereld,
04:23
but we don't remember it.
103
251000
2000
maar we herinneren het ons niet.
04:25
We adjust our baseline
104
253000
3000
We verschuiven de referentiewaarden
04:28
to the new level,
105
256000
2000
naar een nieuw niveau
04:30
and we don't recall what was there.
106
258000
4000
en vergeten wat er ooit was.
04:34
If you generalize this,
107
262000
2000
Als je dit generaliseert,
04:36
something like this happens.
108
264000
2000
gebeurt er iets als dit.
04:38
You have on the y axis some good thing:
109
266000
3000
Op de Y-as heb je iets goeds:
04:41
biodiversity, numbers of orca,
110
269000
3000
biodiversiteit, aantallen orka's,
04:44
the greenness of your country, the water supply.
111
272000
3000
de groenheid van je land, de watervoorraad.
04:47
And over time it changes --
112
275000
2000
Dan verandert het geleidelijk.
04:49
it changes
113
277000
2000
Het verandert omdat
04:51
because people do things, or naturally.
114
279000
2000
mensen dingen heel vanzelfsprekend doen.
04:53
Every generation
115
281000
2000
Iedere generatie
04:55
will use the images
116
283000
2000
gebruikt de beelden
04:57
that they got at the beginning of their conscious lives
117
285000
3000
uit het begin van hun bewuste levens
05:00
as a standard
118
288000
2000
als uitgangspunt.
05:02
and will extrapolate forward.
119
290000
2000
Van daaruit extrapoleren ze.
05:04
And the difference then,
120
292000
2000
Het verschil wordt
05:06
they perceive as a loss.
121
294000
2000
gezien als verlies.
05:08
But they don't perceive what happened before as a loss.
122
296000
3000
Maar niemand ziet wat er daarvóór verloren ging.
05:11
You can have a succession of changes.
123
299000
2000
Je hebt een opeenvolging van veranderingen.
05:13
At the end you want to sustain
124
301000
3000
Uiteindelijk wil je de laatste restjes
05:16
miserable leftovers.
125
304000
3000
conserveren.
05:19
And that, to a large extent, is what we want to do now.
126
307000
3000
Dat is wat we nu grotendeels doen.
05:22
We want to sustain things that are gone
127
310000
3000
We willen de laatste restjes conserveren,
05:25
or things that are not the way they were.
128
313000
4000
dingen die ooit heel anders waren.
05:29
Now one should think
129
317000
2000
Nu zou je denken
05:31
this problem affected people
130
319000
2000
dat dit een probleem was voor mensen
05:33
certainly when in predatory societies,
131
321000
4000
zeker in jagende gemeenschappen.
05:37
they killed animals
132
325000
2000
Ze doodden dieren
05:39
and they didn't know they had done so
133
327000
2000
en realiseerden zich dat niet
05:41
after a few generations.
134
329000
2000
na enkele generaties.
05:43
Because, obviously,
135
331000
3000
Want uiteraard wordt
05:46
an animal that is very abundant,
136
334000
5000
een dier dat veel voorkomt,
05:51
before it gets extinct,
137
339000
3000
eerst zeldzaam
05:54
it becomes rare.
138
342000
3000
voordat het uitsterft.
05:57
So you don't lose abundant animals.
139
345000
3000
Dus je verliest geen veel voorkomende dieren.
06:00
You always lose rare animals.
140
348000
2000
Je verliest altijd zeldzame dieren.
06:02
And therefore they're not perceived
141
350000
2000
Daarom worden ze niet gezien
06:04
as a big loss.
142
352000
2000
als een groot verlies.
06:06
Over time,
143
354000
2000
We richten ons
06:08
we concentrate on large animals,
144
356000
2000
op grote dieren.
06:10
and in a sea that means the big fish.
145
358000
2000
In zee betekent dat de grote vissen.
06:12
They become rarer because we fish them.
146
360000
3000
Die worden hierdoor zeldzamer.
06:15
Over time we have a few fish left
147
363000
2000
Geleidelijk aan hebben we enkele vissen over
06:17
and we think this is the baseline.
148
365000
3000
en zien dat als onze referentiewaarde.
06:20
And the question is,
149
368000
2000
De vraag is:
06:22
why do people accept this?
150
370000
5000
waarom accepteren mensen dit?
06:27
Well because they don't know that it was different.
151
375000
3000
Omdat ze niet weten dat het ooit anders was.
06:30
And in fact, lots of people, scientists,
152
378000
3000
In feite zullen veel mensen -- wetenschappers --
06:33
will contest that it was really different.
153
381000
2000
tegenspreken dat het echt anders was.
06:35
And they will contest this
154
383000
2000
Dat spreken ze tegen
06:37
because the evidence
155
385000
2000
omdat het bewijs,
06:39
presented in an earlier mode
156
387000
5000
geleverd in een vroegere vorm,
06:44
is not in the way
157
392000
3000
niet is zoals zij willen
06:47
they would like the evidence presented.
158
395000
2000
dat bewijs gepresenteerd wordt.
06:49
For example,
159
397000
2000
Bijvoorbeeld:
06:51
the anecdote that some present,
160
399000
2000
als iemand de anekdote aandraagt
06:53
as Captain so-and-so
161
401000
2000
dat Kapitein huppeldepup
06:55
observed lots of fish in this area
162
403000
3000
ergens een overvloed aan vis waarnam,
06:58
cannot be used
163
406000
2000
wordt die doorgaans
07:00
or is usually not utilized by fishery scientists,
164
408000
3000
niet gebruikt door visserij-wetenschappers,
07:03
because it's not "scientific."
165
411000
2000
omdat ze niet 'wetenschappelijk' is.
07:05
So you have a situation
166
413000
2000
Dus je hebt een situatie
07:07
where people don't know the past,
167
415000
3000
waarin mensen het verleden niet kennen --
07:10
even though we live in literate societies,
168
418000
3000
ook al leven we in geletterde gemeenschappen --
07:13
because they don't trust
169
421000
2000
omdat ze de bronnen
07:15
the sources of the past.
170
423000
3000
uit het verleden niet vertrouwen.
07:18
And hence, the enormous role
171
426000
3000
Vandaar de enorme rol die
07:21
that a marine protected area can play.
172
429000
2000
beschermde zeegebieden kunnen spelen.
07:23
Because with marine protected areas,
173
431000
3000
Want met beschermde zeegebieden
07:26
we actually recreate the past.
174
434000
4000
kunnen we feitelijk het verleden herscheppen.
07:30
We recreate the past that people cannot conceive
175
438000
3000
We herscheppen het verleden dat mensen niet zien
07:33
because the baseline has shifted
176
441000
2000
omdat wat als normaal wordt gezien
07:35
and is extremely low.
177
443000
2000
buitengewoon karig is.
07:37
That is for people
178
445000
2000
Dat is voor mensen die
07:39
who can see a marine protected area
179
447000
5000
zo'n zeereservaat kunnen zien
07:44
and who can benefit
180
452000
2000
en kunnen profiteren
07:46
from the insight that it provides,
181
454000
3000
van de inzichten die het biedt.
07:49
which enables them to reset their baseline.
182
457000
4000
Ze kunnen hun referentiewaarden bijstellen.
07:53
How about the people who can't do that
183
461000
2000
Maar hoe zit het met mensen die
07:55
because they have no access --
184
463000
2000
hier geen toegang toe hebben --
07:57
the people in the Midwest for example?
185
465000
3000
mensen die ver van zee wonen, bijvoorbeeld?
08:00
There I think
186
468000
2000
Daar denk ik
08:02
that the arts and film
187
470000
2000
dat kunst en film
08:04
can perhaps fill the gap,
188
472000
2000
misschien de kloof kunnen overbruggen,
08:06
and simulation.
189
474000
2000
en simulaties.
08:08
This is a simulation of Chesapeake Bay.
190
476000
3000
Dit is een simulatie van Chesapeake Bay.
08:11
There were gray whales in Chesapeake Bay a long time ago --
191
479000
2000
Er waren daar lang geleden grijze walvissen --
08:13
500 years ago.
192
481000
2000
500 jaar geleden.
08:15
And you will have noticed that the hues and tones
193
483000
3000
Je ziet dat de tonen en tinten eruit zien
08:18
are like "Avatar."
194
486000
2000
als in "Avatar".
08:20
(Laughter)
195
488000
2000
(Gelach)
08:22
And if you think about "Avatar,"
196
490000
2000
Als je denkt aan "Avatar",
08:24
if you think of why people were so touched by it --
197
492000
3000
en denkt waarom dat mensen zo raakte --
08:27
never mind the Pocahontas story --
198
495000
4000
los van het Pocahontasverhaal --
08:31
why so touched by the imagery?
199
499000
4000
geraakt door de beelden...
08:35
Because it evokes something
200
503000
3000
Dat is omdat het iets oproept
08:38
that in a sense has been lost.
201
506000
2000
dat ze verloren hebben.
08:40
And so my recommendation,
202
508000
2000
Dus mijn aanbeveling,
08:42
it's the only one I will provide,
203
510000
2000
de enige die ik zal leveren,
08:44
is for Cameron to do "Avatar II" underwater.
204
512000
5000
is dat Cameron "Avatar II" onderwater opneemt.
08:49
Thank you very much.
205
517000
2000
Hartelijk dank.
08:51
(Applause)
206
519000
2000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Daniel Pauly - Fisheries biologistDaniel Pauly is the principal investigator at the Sea Around Us Project, which studies the impact of the world's fisheries on marine ecosystems. The software he's helped develop is used around the world to model and track the ocean.
Why you should listen
Daniel Pauly heads the Sea Around Us Project, based at the Fisheries Centre, at the University of British Columbia. Pauly has been a leader in conceptualizing and codeveloping software that’s used by ocean experts throughout the world. At the Sea Around Us and in his other work, he’s developing new ways to view complex ocean data.
Pauly’s work includes the Ecopath ecological/ecosystem modeling software suite; the massive FishBase, the online encyclopaedia of fishes; and, increasingly, the quantitative results of the Sea Around Us Project.
Daniel Pauly | Speaker | TED.com