TEDGlobal 2013
Greg Asner: Ecology from the air
Greg Asner: Havadan ekoloji
Filmed:
Readability: 4.6
775,949 views
Ormanlarımız aslında neden oluşmuştur? Çevre bilimci Greg Asner, bir spektrometre ve çok güçlü lazerler kullanarak, "yüksek teknoloji sayma sistemi" adını verdiği sistem ile doğadaki karbon miktarını rengârenk ve detaylı şekilde 3 boyutlu olarak haritalıyor. Asner, bu etkileyici konuşmada net bir mesaj veriyor: Ekosistemimizi korumak için, yeni yöntemlerle toplanmış, daha fazla veriye ihtiyacımız var.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Technology can change our understanding of nature.
0
502
4191
Teknoloji doğa anlayışımızı değiştirebilir.
00:16
Take for example the case of lions.
1
4693
3151
Örnek olarak aslanları alalım.
00:19
For centuries, it's been said that female lions
2
7844
2170
Yüzyıllardır, açık ovalardaki bütün avlanma işini
00:22
do all of the hunting out in the open savanna,
3
10014
2729
dişi aslanların yaptığı,
00:24
and male lions do nothing until it's time for dinner.
4
12743
3981
erkek aslanların ise hazır yemeğe kondukları söylenir.
00:28
You've heard this too, I can tell.
5
16724
3012
Siz de kesin duymuşsunuzdur, tahminimce.
00:31
Well recently, I led an airborne mapping campaign
6
19736
2586
Kısa bir süre önce, Güney Afrika'daki
Kruger Ulusal Parkı'nda
Kruger Ulusal Parkı'nda
00:34
in the Kruger National Park in South Africa.
7
22322
2672
havadan haritalama çalışmasının başında bulundum.
00:36
Our colleagues put GPS tracking collars
8
24994
2592
Meslektaşlarımız, erkek ve dişi aslanlara
00:39
on male and female lions,
9
27586
1597
GPS (küresel konumlandırma sistemi)
takip tasması taktılar
takip tasması taktılar
00:41
and we mapped their hunting behavior
10
29183
1608
ve onların avlanma davranışlarını
00:42
from the air.
11
30791
1448
havadan haritaladık.
00:44
The lower left shows a lion sizing up
12
32239
2666
Sol altta, bir aslanın av için bir antilop sürüsünü
00:46
a herd of impala for a kill,
13
34905
2012
süzüşünü gösteriyor
00:48
and the right shows what I call
14
36917
1569
ve sağda gördüğünüze ise,
00:50
the lion viewshed.
15
38486
1863
aslanın görüş açıklığı adını verdim.
00:52
That's how far the lion can see in all directions
16
40349
2622
Bitki örtüsü tarafından engellenmediği sürece
00:54
until his or her view is obstructed by vegetation.
17
42971
4175
aslanın tüm yönlerde görebileceği uzaklık bu kadardır.
00:59
And what we found
18
47146
1441
Ve gördük ki,
01:00
is that male lions are not the lazy hunters
19
48587
2506
erkek aslanlar düşündüğümüz gibi
01:03
we thought them to be.
20
51093
1524
tembel avcılar değillermiş.
01:04
They just use a different strategy.
21
52617
2137
Sadece farklı bir yöntem kullanıyorlarmış.
01:06
Whereas the female lions hunt
22
54754
1752
Dişi aslanlar açık ovada,
01:08
out in the open savanna
23
56506
1132
genellikle de gün boyunca
01:09
over long distances, usually during the day,
24
57638
2661
uzun mesafelerde avlanırken,
01:12
male lions use an ambush strategy
25
60299
3010
erkek aslanlar ise yoğun bitki örtüsünde,
01:15
in dense vegetation, and often at night.
26
63309
3733
daha çok geceleyin pusu yöntemi kullanıyorlar.
01:19
This video shows the actual hunting viewsheds
27
67042
3006
Bu video gerçek avlanmada görüş açıklığını gösteriyor.
01:22
of male lions on the left
28
70048
1865
Soldaki erkeğin,
01:23
and females on the right.
29
71913
1989
ve sağdaki ise dişinin.
01:25
Red and darker colors show more dense vegetation,
30
73902
2556
Kırmızı ve koyu renkler
daha yoğun bitki örtüsünü
daha yoğun bitki örtüsünü
01:28
and the white are wide open spaces.
31
76458
2115
ve beyaz ise açık alanları gösteriyor.
01:30
And this is the viewshed right literally at the eye level
32
78573
3100
Ve bu da, avlanan erkek ve dişi aslanların
01:33
of hunting male and female lions.
33
81673
2530
göz seviyesinden görüş açıklığını gösteriyor.
01:36
All of a sudden, you get a very clear understanding
34
84203
2329
Birden, erkek aslanların
01:38
of the very spooky conditions under which
35
86532
2853
avlandıkları ürkütücü koşulları
01:41
male lions do their hunting.
36
89385
2080
net olarak anlıyorsunuz.
01:43
I bring up this example to begin,
37
91465
1496
Bu örnekle başladım,
01:44
because it emphasizes how little
we know about nature.
we know about nature.
38
92961
4468
çünkü bu doğa hakkında ne kadar
az şey bildiğimizi gösteriyor.
az şey bildiğimizi gösteriyor.
01:49
There's been a huge amount of work done so far
39
97429
2675
Şimdiye kadar, tropik orman kayıplarını
01:52
to try to slow down our losses of tropical forests,
40
100104
3628
yavaşlatmak için çok büyük işler yapıldı
01:55
and we are losing our forests at a rapid rate,
41
103732
1949
ve yansıda kırmızı ile gösterildiği gibi
01:57
as shown in red on the slide.
42
105681
1914
ormanlarımızı hızla kaybediyoruz.
01:59
I find it ironic that we're doing so much,
43
107595
2340
O kadar ironik ki, o kadar şey yapıyoruz,
02:01
yet these areas are fairly unknown to science.
44
109935
3633
ama bu alanlar bilim için tam bir bilinmez.
02:05
So how can we save what we don't understand?
45
113568
2657
Peki anlamadığımız şeyi nasıl kurtarabiliriz?
02:08
Now I'm a global ecologist and an Earth explorer
46
116225
2662
Ben, özgeçmişinde fizik,
02:10
with a background in physics and chemistry
47
118887
1691
kimya, biyoloji ve
başka bir sürü sıkıcı konu olan
başka bir sürü sıkıcı konu olan
02:12
and biology and a lot of other boring subjects,
48
120578
3204
bir küresel çevrebilimci ve yerküre araştırmacısıyım,
02:15
but above all, I'm obsessed with what we don't know
49
123782
3002
ama hepsi bir yana, ben gezegenimiz hakkında
02:18
about our planet.
50
126784
1712
bilmediklerimize kafayı takmış durumdayım.
02:20
So I created this,
51
128496
1674
O nedenle bunu yarattım:
02:22
the Carnegie Airborne Observatory, or CAO.
52
130170
3277
Carnegie Hava Gözlemevi, veya CHG.
02:25
It may look like a plane with a fancy paint job,
53
133447
2057
Güzelce boyanmış bir uçak gibi gözükebilir,
02:27
but I packed it with over 1,000 kilos
54
135504
2760
ama onun içine 1000 kilodan fazla gelen,
02:30
of high-tech sensors, computers,
55
138264
2436
yüksek teknoloji sensörler, bilgisayarlar
02:32
and a very motivated staff
56
140700
2211
ve yerküre bilimcileri ve pilotlardan oluşan
02:34
of Earth scientists and pilots.
57
142911
2469
çok istekli bir kadro koydum.
02:37
Two of our instruments are very unique:
58
145380
1860
Aletlerimizden ikisi oldukça eşsiz:
02:39
one is called an imaging spectrometer
59
147240
1754
Birisi görüntüleme spektrometresi.
02:40
that can actually measure the chemical composition
60
148994
1862
Bitkilerin üzerinden uçarken onların
02:42
of plants as we fly over them.
61
150856
2929
kimyasal bileşimini ölçüyor.
02:45
Another one is a set of lasers,
62
153785
1926
Diğeri ise lazer seti.
02:47
very high-powered lasers,
63
155711
1731
Uçağın altından çıkan
02:49
that fire out of the bottom of the plane,
64
157442
1960
çok güçlü lazerler,
02:51
sweeping across the ecosystem
65
159402
1872
3B yüksek çözünürlükte
02:53
and measuring it at nearly 500,000 times per second
66
161274
4097
ekosistemi tarıyor
ve neredeyse saniyede
ve neredeyse saniyede
02:57
in high-resolution 3D.
67
165371
2478
500.000 kez ölçüyor.
02:59
Here's an image of the Golden Gate Bridge
68
167849
1984
Burada, yaşadığım yerden pek uzak olmayan
03:01
in San Francisco, not far from where I live.
69
169833
2172
San Francisco'daki Golden Gate
Köprüsü'nün bir resmi var.
Köprüsü'nün bir resmi var.
03:04
Although we flew straight over this bridge,
70
172005
1803
Köprünün direkt üzerinden uçmamıza rağmen,
03:05
we imaged it in 3D, captured its color
71
173808
1656
saniyeler içerisinde onu
3B olarak görüntüledik,
3B olarak görüntüledik,
03:07
in just a few seconds.
72
175464
2047
rengini yakaladık.
03:09
But the real power of the CAO
73
177511
2095
Ama CHG'nin asıl gücü,
03:11
is its ability to capture the actual building blocks
74
179606
2175
ekosistemin asıl yapı taşlarını
03:13
of ecosystems.
75
181781
1769
yakalayabilme yeteneğidir.
03:15
This is a small town in the Amazon,
76
183550
1699
Burası, CHG ile görüntülenen
03:17
imaged with the CAO.
77
185249
1615
Amazon'daki küçük bir kasaba.
03:18
We can slice through our data
78
186864
1739
Verilerimizi dilimleyebilir
03:20
and see, for example, the 3D structure
79
188603
2264
ve örneğin, bitki örtüsü ve
03:22
of the vegetation and the buildings,
80
190867
2333
binaların 3B yapısını görebilir
03:25
or we can use the chemical information
81
193200
1909
veya kimyasal bilgiyi kullanarak
03:27
to actually figure out how fast the plants are growing
82
195109
2731
bitkilerin ne hızla büyüdüklerini
03:29
as we fly over them.
83
197840
1343
üzerilerinden uçarken hesaplayabiliriz.
03:31
The hottest pinks are the fastest-growing plants.
84
199183
3486
Sıcak pembeler en hızlı büyüyen bitkiler.
03:34
And we can see biodiversity in ways
85
202669
1917
Ve biyo-çeşitliliği hayal edemeyeceğiniz
03:36
that you never could have imagined.
86
204586
2159
yollardan görebiliriz.
03:38
This is what a rainforest might look like
87
206745
1551
Bir yağmur ormanı,
03:40
as you fly over it in a hot air balloon.
88
208296
2207
üzerinden sıcak hava balonuyla
uçarken böyle görünüyor.
uçarken böyle görünüyor.
03:42
This is how we see a rainforest,
89
210503
2094
Biz ise bir yağmur ormanını böyle görüyoruz,
03:44
in kaleidoscopic color that tells us
90
212597
2345
kaleydoskopik renkler bizlere
03:46
that there are many species living with one another.
91
214942
2942
birbiriyle yaşayan birçok
tür olduğunu söylüyor.
tür olduğunu söylüyor.
03:49
But you have to remember that these trees
92
217884
1924
Ama unutmayın ki, bu ağaçlar
03:51
are literally bigger than whales,
93
219808
2296
gerçekte balinalardan daha büyüktür
03:54
and what that means is that
they're impossible to understand
they're impossible to understand
94
222104
2912
ve bu da demektir ki, bunları
yerde yanlarından geçerken
yerde yanlarından geçerken
03:57
just by walking on the ground below them.
95
225016
2975
anlamak imkânsızdır.
03:59
So our imagery is 3D, it's chemical, it's biological,
96
227991
4638
Görüntülerimiz 3 boyutludur,
kimyasaldır, biyolojiktir
kimyasaldır, biyolojiktir
04:04
and this tells us not only the species
97
232629
1758
ve bu bize sadece
04:06
that are living in the canopy,
98
234387
1884
kanopide yaşayan türleri değil,
04:08
but it tells us a lot of information
99
236271
1920
aynı zamanda yağmur ormanlarında bulunan
04:10
about the rest of the species
that occupy the rainforest.
that occupy the rainforest.
100
238191
3576
diğer türler hakkında da birçok bilgi verir.
04:13
Now I created the CAO
101
241767
2131
İşte CHG'yi,
04:15
in order to answer questions that have proven
102
243898
2139
yer veya uydu sensörleri gibi noktalar yardımıyla
04:18
extremely challenging to answer
from any other vantage point,
from any other vantage point,
103
246037
3352
cevaplanması son derece zor soruları
04:21
such as from the ground, or from satellite sensors.
104
249389
2877
cevaplamak için yarattım.
04:24
I want to share three of those
questions with you today.
questions with you today.
105
252266
3237
Bugün sizinle bu soruların
üç tanesini paylaşmak istiyorum.
üç tanesini paylaşmak istiyorum.
04:27
The first questions is,
106
255503
1707
İlk soru,
04:29
how do we manage our carbon reserves
107
257210
1729
tropik ormanlardaki karbon rezervlerimizi
04:30
in tropical forests?
108
258939
2756
nasıl yönetiyoruz?
04:33
Tropical forests contain a huge
amount of carbon in the trees,
amount of carbon in the trees,
109
261695
3559
Tropik ormanlardaki ağaçlarda
büyük miktarda karbon bulunur
büyük miktarda karbon bulunur
04:37
and we need to keep that carbon in those forests
110
265254
2414
ve daha fazla küresel ısınmanın
önüne geçmek için
önüne geçmek için
04:39
if we're going to avoid any further global warming.
111
267668
3414
bu karbonları bu ormanlarda tutmamız gerekir.
04:43
Unfortunately, global carbon emissions
112
271082
2226
Ne yazık ki, ağaçların yok olması nedeniyle
04:45
from deforestation
113
273308
1763
ortaya çıkan küresel karbon salınımları
04:47
now equals the global transportation sector.
114
275071
3175
küresel ulaşım sektörüyle yarışır hale geldi.
04:50
That's all ships, airplanes, trains
and automobiles combined.
and automobiles combined.
115
278246
4303
Buna tüm gemiler, uçaklar,
trenler ve otomobiller dâhil.
trenler ve otomobiller dâhil.
04:54
So it's understandable that policy negotiators
116
282549
3091
Siyasilerin ağaçların yok olmasını azaltmak için
04:57
have been working hard to reduce deforestation,
117
285640
2488
sıkı çalışmaları anlaşılabilir bir şey,
05:00
but they're doing it on landscapes
118
288128
1871
ama bu işi,
05:01
that are hardly known to science.
119
289999
2139
bilimin pek bilmediği arazilerde yapıyorlar.
05:04
If you don't know where the carbon is exactly,
120
292138
2361
Eğer karbonun tam olarak
nerede olduğunu detaylı olarak bilmiyorsanız,
nerede olduğunu detaylı olarak bilmiyorsanız,
05:06
in detail, how can you know what you're losing?
121
294499
2852
ne kaybettiğinizi nasıl bilebilirsiniz?
05:09
Basically, we need a high-tech accounting system.
122
297351
4057
Esasında, ihtiyacımız olan şey
yüksek teknolojili sayma sistemi.
yüksek teknolojili sayma sistemi.
05:13
With our system, we're able to see the carbon stocks
123
301408
2316
Sistemimizle, tropik ormanlardaki karbon stoklarını
05:15
of tropical forests in utter detail.
124
303724
2798
ayrıntılı olarak görebiliyoruz.
05:18
The red shows, obviously,
closed-canopy tropical forest,
closed-canopy tropical forest,
125
306522
2855
Kırmızı, anlaşıldığı gibi,
kapalı tropik ormanı gösteriyor
kapalı tropik ormanı gösteriyor
05:21
and then you see the cookie cutting,
126
309377
2018
ve sonrasında
05:23
or the cutting of the forest in yellows and greens.
127
311395
3907
kalıp şeklinde kesilmiş ormanları sarı ve yeşiller olarak görüyorsunuz.
05:27
It's like cutting a cake except this cake
128
315302
2823
Bu tıpkı bir keki kesmek
gibi, fakat bu kek
gibi, fakat bu kek
05:30
is about whale deep.
129
318125
2199
bir balina derinliğinde.
05:32
And yet, we can zoom in and see the forest
130
320324
1968
Ve ayrıca, yaklaşarak ormanı
05:34
and the trees at the same time.
131
322292
2013
ve ağaçları aynı anda görebiliyoruz.
05:36
And what's amazing is, even though we flew
132
324305
2202
Ve şaşırtıcı olan ise, ormanın çok üstünden
05:38
very high above this forest,
133
326507
2277
uçmamıza rağmen,
05:40
later on in analysis, we can go in
134
328784
1903
daha sonra analiz yaparken
05:42
and actually experience the treetrops,
135
330687
2220
ormanda yaşayan ve bunu ağaçlarla birlikte
05:44
leaf by leaf, branch by branch,
136
332907
2347
deneyimleyen diğer türler gibi,
05:47
just as the other species that live in this forest
137
335254
3507
yapraklarına ve dallarına kadar
05:50
experience it along with the trees themselves.
138
338761
2817
ağaçların tepesinde gezip deneyimleyebiliyoruz.
05:53
We've been using the technology to explore
139
341578
2166
Bu teknolojiyi,
05:55
and to actually put out the first carbon geographies
140
343744
2870
Amazon gibi uzak ve Birleşik Devletler
05:58
in high resolution
141
346614
1614
ve Orta Amerika gibi
06:00
in faraway places like the Amazon Basin
142
348228
2246
çok uzak olmayan yerleri keşfetmek
06:02
and not-so-faraway places like the United States
143
350474
2287
ve ilk karbon coğrafyalarını yüksek çözünürlükte
06:04
and Central America.
144
352761
1733
çıkarmak için kullanıyoruz.
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
Şimdi ise sizi, yüksek çözünürlükte, ilk defa
06:09
of the carbon landscapes of Peru and then Panama.
146
357994
3929
Peru ve sonra Panama'nın karbon
arazilerinde gezdireceğim.
arazilerinde gezdireceğim.
06:13
The colors are going to be going from red to blue.
147
361923
2762
Renkler, kırmızı ve mavi aralığında olacak.
06:16
Red is extremely high carbon stocks,
148
364685
1994
Kırmızı, hayal edebileceğiniz en büyük ormanlardaki
06:18
your largest cathedral forests you can imagine,
149
366679
2539
yüksek karbon stoğunu gösterir.
06:21
and blue are very low carbon stocks.
150
369218
2242
Ve mavi ise çok düşük karbon stoklarıdır.
06:23
And let me tell you, Peru alone is an amazing place,
151
371460
2434
Söylemeliyim ki, Peru harika bir yer,
06:25
totally unknown in terms of its carbon geography
152
373894
2389
karbon coğrafyası açısından hiç bilinmeyen bir yer,
06:28
until today.
153
376283
1586
tabii ki bugüne kadar.
06:29
We can fly to this area in northern Peru
154
377869
1846
Kuzey Peru'daki bu alana uçabilir
06:31
and see super high carbon stocks in red,
155
379715
2136
ve kırmızı renkle gösterilen yüksek karbon stoklarını
06:33
and the Amazon River and floodplain
156
381851
1489
ve onu kesen Amazon Nehri'ni ve taşkın yatağını
06:35
cutting right through it.
157
383340
1745
görebiliriz.
06:37
We can go to an area of utter devastation
158
385085
1898
Ormansızlaşma nedeniyle tamamen harap olmuş
06:38
caused by deforestation in blue,
159
386983
1835
maviyle gösterilen alana
06:40
and the virus of deforestation
spreading out in orange.
spreading out in orange.
160
388818
3442
ve turuncu renkteki yayılan
ormansızlaşma virüsünü görebiliriz.
ormansızlaşma virüsünü görebiliriz.
06:44
We can also fly to the southern Andes
161
392260
2684
Ağaç sınırını görmek için
06:46
to see the tree line and see exactly how
162
394944
1850
güney And dağlarına uçabilir ve
06:48
the carbon geography ends
163
396794
1916
dağ sisteminde yükselirken
06:50
as we go up into the mountain system.
164
398710
2706
karbon coğrafyasının nasıl
bittiğini görebiliriz.
bittiğini görebiliriz.
06:53
And we can go to the biggest swamp
in the western Amazon.
in the western Amazon.
165
401416
2905
Ve batı Amazon'daki en büyük bataklığa gidebiliriz.
06:56
It's a watery dreamworld
166
404321
1373
Burası sulu bir masal âlemi.
06:57
akin to Jim Cameron's "Avatar."
167
405694
2346
Jim Cameron'un "Avatar"ına benziyor.
07:00
We can go to one of the smallest tropical countries,
168
408040
3304
En küçük tropikal ülkelerden birisi
olan Panama'ya gidebiliriz
olan Panama'ya gidebiliriz
07:03
Panama, and see also a huge range
169
411344
2357
ve büyük karbon çeşitliliği
07:05
of carbon variation,
170
413701
1562
yelpazesini görebiliriz,
07:07
from high in red to low in blue.
171
415263
2001
kırmızı olan yüksek değerlerden,
mavi olan düşük değerlere kadar.
mavi olan düşük değerlere kadar.
07:09
Unfortunately, most of the carbon
is lost in the lowlands,
is lost in the lowlands,
172
417264
2932
Ne yazık ki, en çok karbon
kaybı ovalarda oluyor.
kaybı ovalarda oluyor.
07:12
but what you see that's left,
173
420196
1546
Gördüğünüz kalan
07:13
in terms of high carbon stocks in greens and reds,
174
421742
2733
yüksek karbon stokları ise yeşil ve kırmızı
07:16
is the stuff that's up in the mountains.
175
424475
2114
renklerle gösterilen dağlardaki alanlardır.
07:18
One interesting exception to this
176
426589
2358
Buna ilginç bir istisna ise,
07:20
is right in the middle of your screen.
177
428947
1616
ekranın tam ortasında.
07:22
You're seeing the buffer zone
around the Panama Canal.
around the Panama Canal.
178
430563
2644
Panama Kanalı etrafındaki
tampon bölgeyi görüyorsunuz.
tampon bölgeyi görüyorsunuz.
07:25
That's in the reds and yellows.
179
433207
1913
Kırmızı ve sarılarla gösteriliyor.
07:27
The canal authorities are using force
180
435120
1740
Kanal yetkilileri havzalarını ve küresel ticareti
07:28
to protect their watershed and global commerce.
181
436860
3115
korumak için güç kullanıyor.
07:31
This kind of carbon mapping
182
439975
1490
Bu tür bir karbon haritalama,
07:33
has transformed conservation
183
441465
1918
koruma ve kaynak politikası
07:35
and resource policy development.
184
443383
1596
gelişimini değiştirdi.
07:36
It's really advancing our ability to save forests
185
444979
2360
Bu, ormanları kurtarma ve iklim değişikliğini
07:39
and to curb climate change.
186
447339
2375
durdurma yeteneğimizi gerçekten geliştiriyor.
07:41
My second question: How do we
prepare for climate change
prepare for climate change
187
449714
3431
İkinci sorum: İklim değişikliğine
Amazon yağmur ormanları gibi
Amazon yağmur ormanları gibi
07:45
in a place like the Amazon rainforest?
188
453145
2146
bir yerde nasıl hazırlanırız?
07:47
Let me tell you, I spend a lot of time
189
455291
1653
Şunu söyleyebilirim ki, bu yerlerde
çok vakit geçiriyorum
çok vakit geçiriyorum
07:48
in these places, and we're seeing
the climate changing already.
the climate changing already.
190
456944
3225
ve iklimin çoktan değiştiğini görüyoruz.
07:52
Temperatures are increasing,
191
460169
1612
Sıcaklıklar artıyor
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
ve çok fazla kuraklıkla karşılaşıyoruz,
07:56
recurring droughts.
193
464413
1657
tekrarlanan kuraklıklar.
07:58
The 2010 mega-drought is shown here
194
466070
1817
2010 yılı büyük kuraklığı burada görülüyor.
07:59
with red showing an area
about the size of Western Europe.
about the size of Western Europe.
195
467887
3450
Kırmızı yer, Batı Avrupa
büyüklüğünde bir alan.
büyüklüğünde bir alan.
08:03
The Amazon was so dry in 2010
196
471337
2262
2010 yılında Amazon o kadar kuruydu ki,
08:05
that even the main stem of the Amazon river itself
197
473599
2402
Amazon Nehri'nin ana kolu bile,
08:08
dried up partially, as you see in the photo
198
476001
2134
yansının alt köşesindeki
resimde gördüğünüz gibi,
resimde gördüğünüz gibi,
08:10
in the lower portion of the slide.
199
478150
3406
kısmi olarak kurudu.
08:13
What we found is that in very remote areas,
200
481556
3170
Çok uzak alanlarda bu kuraklıkların
08:16
these droughts are having a big negative impact
201
484726
2746
tropik ormanlara çok olumsuz
08:19
on tropical forests.
202
487472
1588
etki ettiğini gördük.
08:21
For example, these are all of the dead trees in red
203
489060
2720
Örneğin, 2010'daki kuraklık sonrası
08:23
that suffered mortality following the 2010 drought.
204
491780
3061
ölen ağaçlar kırmızı ile gösterilmiştir.
08:26
This area happens to be on the border
205
494841
1877
Bu alan, Peru ve Brezilya
08:28
of Peru and Brazil,
206
496718
1399
sınırında,
08:30
totally unexplored,
207
498117
1536
hiç keşfedilmemiş,
08:31
almost totally unknown scientifically.
208
499653
2803
bilimsel olarak neredeyse hiç bilinmiyor.
08:34
So what we think, as Earth scientists,
209
502456
2466
Yerküre bilimcileri olarak
düşündüğümüz şey,
düşündüğümüz şey,
08:36
is species are going to have to migrate
210
504922
1959
türler, iklim değişikliği ile birlikte
08:38
with climate change from the east in Brazil
211
506881
2792
iklim değişikliğinden en az etkilenmek için
08:41
all the way west into the Andes
212
509673
2064
doğu Brezilya'dan, batıya doğru
08:43
and up into the mountains
213
511737
1473
And Dağları'nın tepelerine
08:45
in order to minimize their
exposure to climate change.
exposure to climate change.
214
513210
3536
göç etmek zorunda kalacaklar.
08:48
One of the problems with this is that humans
215
516746
2008
Buradaki problemlerden birisi de, insanların
08:50
are taking apart the western Amazon as we speak.
216
518754
3025
biz burada konuşurken, batı
Amazon'u bütünlüğünü bozuyor olmasıdır.
Amazon'u bütünlüğünü bozuyor olmasıdır.
08:53
Look at this 100-square-kilometer gash
217
521779
2109
Ormanda altın madencilerinin yaptıkları
08:55
in the forest created by gold miners.
218
523888
2902
100 kilometrekarelik yarığa bakın.
08:58
You see the forest in green in 3D,
219
526790
2278
Ormanı yeşil renkte 3B olarak görüyorsunuz
09:01
and you see the effects of gold mining
220
529068
1834
ve toprak yüzeyinin altında yapılan
09:02
down below the soil surface.
221
530902
2539
altın madenciliğinin etkilerini görüyorsunuz.
09:05
Species have nowhere to migrate
in a system like this, obviously.
in a system like this, obviously.
222
533441
4459
Böyle bir sistemde, görüldüğü üzere,
türlerin göç edebileceği bir yer yok.
türlerin göç edebileceği bir yer yok.
09:09
If you haven't been to the Amazon, you should go.
223
537900
2652
Eğer Amazon'a gitmediyseniz, gitmelisiniz.
09:12
It's an amazing experience every time,
224
540552
2038
Her seferinde müthiş bir deneyim,
09:14
no matter where you go.
225
542590
1543
neresine giderseniz gidin.
09:16
You're going to probably see it this way, on a river.
226
544133
3396
Nehir üzerinden göreceğiniz manzara
muhtemelen şöyle.
muhtemelen şöyle.
09:19
But what happens is a lot of times
227
547529
1764
Ama nehirler
09:21
the rivers hide what's really going on
228
549293
1852
çoğu zaman ormanda
09:23
back in the forest itself.
229
551145
2765
aslında neler olduğunu saklıyor.
09:25
We flew over this same river,
230
553910
1714
Aynı nehrin üzerinden uçarak,
09:27
imaged the system in 3D.
231
555624
1840
sistemi 3B olarak görüntüledik.
09:29
The forest is on the left.
232
557464
1816
Orman solda.
09:31
And then we can digitally remove the forest
233
559280
1986
Ve sonra, ormanı dijital olarak kaldırabiliyor
09:33
and see what's going on below the canopy.
234
561266
2459
ve kanopi altında
neler olduğunu görebiliyoruz.
neler olduğunu görebiliyoruz.
09:35
And in this case, we found gold mining activity,
235
563725
2450
Ve bu örnekte, sağdaki ekranda
garip bozulmaları
garip bozulmaları
09:38
all of it illegal,
236
566175
1237
gördüğünüz gibi,
09:39
set back away from the river's edge,
237
567412
2196
nehir kenarından uzağa kurulmuş
09:41
as you'll see in those strange pockmarks
238
569608
1904
tamamı yasa dışı olan,
09:43
coming up on your screen on the right.
239
571512
2027
altın madenciliği faaliyeti bulduk.
09:45
Don't worry, we're working with the authorities
240
573539
2329
Merak etmeyin, bölgedeki
09:47
to deal with this and many, many other problems
241
575868
2451
bu ve bunun gibi birçok problemle baş etmek için
09:50
in the region.
242
578319
2610
yetkililerle beraber çalışıyoruz.
09:52
So in order to put together a conservation plan
243
580929
3055
Batı Amazon ve And Amazon koridoru gibi
09:55
for these unique, important corridors
244
583984
1740
bu eşsiz, önemli geçitlere yönelik
09:57
like the western Amazon
and the Andes Amazon corridor,
and the Andes Amazon corridor,
245
585724
2987
bir koruma planı oluşturmak için,
10:00
we have to start making
246
588711
2164
coğrafi olarak detaylı planlar yapmaya
10:02
geographically explicit plans now.
247
590875
2406
hemen başlamalıyız.
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
Eğer bölgedeki biyo-çeşitlilik coğrafyasını
bilmiyorsak ve bu bilime tamamen yabancı ise
bilmiyorsak ve bu bilime tamamen yabancı ise
10:09
if it's so unknown to science?
249
597258
1695
bunu nasıl yapacağız?
10:10
So what we've been doing is using
250
598953
1864
Bu sebeple, yaptığımız şey,
10:12
the laser-guided spectroscopy from the CAO
251
600817
2973
CHG'deki lazer güdümlü spektroskopiyi
10:15
to map for the first time the biodiversity
252
603790
2224
Amazon yağmur ormanı biyo-çeşitliğini
10:18
of the Amazon rainforest.
253
606014
1579
ilk defa haritalamak için kullanmak.
10:19
Here you see actual data showing
different species in different colors.
different species in different colors.
254
607593
3537
Burada farklı türleri, farklı renklerde
gösteren gerçek veriyi görüyorsunuz.
gösteren gerçek veriyi görüyorsunuz.
10:23
Reds are one type of species, blues are another,
255
611130
2140
Kırmızılar bir tür, maviler başka bir tür,
10:25
and greens are yet another.
256
613270
2345
ve yeşiller de yine başka bir tür.
10:27
And when we take this together and scale up
257
615615
2163
Bunları biraraya getirip, bölgesel düzeye kadar
10:29
to the regional level,
258
617778
1884
büyüttüğümüzde,
10:31
we get a completely new geography
259
619662
2569
bu çalışma öncesinde bilinmeyen, tamamen yeni bir
10:34
of biodiversity unknown prior to this work.
260
622231
4388
biyo-çeşitlilik coğrafyası elde ediyoruz.
10:38
This tells us where the big biodiversity changes
261
626619
2148
Bu bize, büyük biyo-çeşitlilik değişimlerinin
10:40
occur from habitat to habitat,
262
628767
2014
nerede meydana geldiğini
habitat habitat gösteriyor
habitat habitat gösteriyor
10:42
and that's really important because it tells us
263
630781
2183
ve bu çok önemli, çünkü bize iklim değiştikçe
10:44
a lot about where species may migrate to
264
632964
2895
türlerin nereye göç edebileceği ve
10:47
and migrate from as the climate shifts.
265
635859
2883
nereden göç edebilecekleri
hakkında birçok bilgi sağlıyor.
hakkında birçok bilgi sağlıyor.
10:50
And this is the pivotal information that's needed
266
638742
3222
Ve bu da, karar vericilerin,
10:53
by decision makers to develop protected areas
267
641964
3508
bölgesel gelişim planları çerçevesinde
10:57
in the context of their regional development plans.
268
645472
3419
koruma alanları geliştirmeleri
için çok önemli bir bilgidir.
için çok önemli bir bilgidir.
11:00
And third and final question is,
269
648891
1897
Üçüncü ve son soru ise:
11:02
how do we manage biodiversity on a planet
270
650788
2108
Korunan ekosistemli bir gezegende
11:04
of protected ecosystems?
271
652896
1978
biyo-çeşitliliği nasıl yönetiriz?
11:06
The example I started out
with about lions hunting,
with about lions hunting,
272
654874
2751
İlk baştaki aslanların avlanması örneği,
11:09
that was a study we did
273
657625
1855
Güney Afrika'da
11:11
behind the fence line of a protected area
274
659480
1992
bir koruma alanında tellerin arkasında
11:13
in South Africa.
275
661472
1732
yaptığımız bir çalışmaydı.
11:15
And the truth is, much of Africa's nature
276
663204
1998
İşin aslı, Afrika doğasının çoğunluğu
11:17
is going to persist into the future
277
665202
1915
gelecekte, ekrandaki mavilerde gösterdiğim
11:19
in protected areas like I show in blue on the screen.
278
667117
3246
koruma alanlarında varlığını sürdürecek.
11:22
This puts incredible pressure and responsibility
279
670363
2476
Bu, park yönetimine inanılmaz bir
11:24
on park management.
280
672839
1619
baskı ve sorumluluk yüklüyor.
11:26
They need to do and make decisions
281
674458
2617
Korudukları tüm türlere fayda sağlayacak
11:29
that will benefit all of the species
that they're protecting.
that they're protecting.
282
677075
3291
şeyleri yapmaları ve kararları vermeleri gerekiyor.
11:32
Some of their decisions have really big impacts.
283
680366
3069
Bazı kararlarının çok büyük etkisi oluyor.
11:35
For example, how much and where
284
683435
2076
Mesela, yangını ne kadar ve nerede
11:37
to use fire as a management tool?
285
685511
2640
bir yönetim aracı olarak kullanmalı?
11:40
Or, how to deal with a large species like elephants,
286
688151
3225
Veya, filler gibi nüfusları çok artması durumunda
11:43
which may, if their populations get too large,
287
691376
2453
ekosisteme ve diğer türlere zarar verecek olan
11:45
have a negative impact on the ecosystem
288
693829
2047
büyük türlerle
11:47
and on other species.
289
695876
1602
nasıl baş edilir?
11:49
And let me tell you, these types of dynamics
290
697478
2493
Ve şunu da söyleyeyim ki, bu tür dinamikler
11:51
really play out on the landscape.
291
699971
1948
tabiat içerisinde gerçekten tükeniyor.
11:53
In the foreground is an area with lots of fire
292
701919
2461
Ön taraf, yangınla dolu bir alan
11:56
and lots of elephants:
293
704380
1267
ve bir sürü fil var:
11:57
wide open savanna in blue, and just a few trees.
294
705647
3676
Mavi renkte geniş açık ova
ve birkaç ağaç var.
ve birkaç ağaç var.
12:01
As we cross this fence line, now we're getting
295
709323
2181
Bu çitleri geçince,
12:03
into an area that has had protection from fire
296
711504
2324
yangından korunan ve hiç fil olmayan
12:05
and zero elephants:
297
713828
1857
bir alana giriyoruz:
12:07
dense vegetation, a radically different ecosystem.
298
715685
4158
Sıkı bitki örtüsü, tamamıyla farklı bir ekosistem.
12:11
And in a place like Kruger,
299
719843
2390
Ve Kruger gibi bir yerde,
12:14
the soaring elephant densities
300
722233
1741
hızla artan fil yoğunluğu
12:15
are a real problem.
301
723974
1743
gerçek bir problem.
12:17
I know it's a sensitive issue for many of you,
302
725717
2364
Birçoğunuz için bunun hassas
bir konu olduğunu biliyorum
bir konu olduğunu biliyorum
12:20
and there are no easy answers with this.
303
728081
2660
ve bunlara cevap vermek de kolay değil.
12:22
But what's good is that
the technology we've developed
the technology we've developed
304
730741
2316
Ama güzel olan tarafı, geliştirdiğimiz
12:25
and we're working with in South Africa, for example,
305
733057
2472
ve örneğin Güney Afrika'da kullandığımız teknoloji,
12:27
is allowing us to map every
single tree in the savanna,
single tree in the savanna,
306
735529
3356
bizlere ovadaki her bir ağacı haritalamamızı sağlıyor,
12:30
and then through repeat flights
307
738885
1569
ve tekrar uçuşlarla
12:32
we're able to see which trees
308
740454
1746
hangi ağaçların
12:34
are being pushed over by elephants,
309
742200
2030
filler tarafından itildiğini
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
ekrandaki kırmızılarda görebiliyoruz
12:39
in different types of landscapes in the savanna.
311
747488
2537
ve bunun savanadaki farklı arazilerde
ne kadar meydana geldiğini de.
ne kadar meydana geldiğini de.
12:42
That's giving park managers
312
750025
1641
Bu, park yöneticilerine,
12:43
a very first opportunity to use
313
751666
2363
daha incelikli ve az
önce size gösterdiğim
önce size gösterdiğim
12:46
tactical management strategies
that are more nuanced
that are more nuanced
314
754029
3342
aşırılıklara yola açmayan
taktik yönetim stratejilerini
taktik yönetim stratejilerini
12:49
and don't lead to those extremes
that I just showed you.
that I just showed you.
315
757371
3822
kullanmak için yeni bir fırsat veriyor.
12:54
So really, the way we're looking
316
762282
2623
Yani aslında, korunmuş alanlara
12:56
at protected areas nowadays
317
764905
2041
bugün baktığımızda onları,
12:58
is to think of it as tending to a circle of life,
318
766946
2888
yaşam döngüsüne doğru
bir eğilim olarak düşünüyoruz.
bir eğilim olarak düşünüyoruz.
13:01
where we have fire management,
319
769834
2048
Yangın yönetimine,
13:03
elephant management, those impacts on
the structure of the ecosystem,
the structure of the ecosystem,
320
771882
4134
fil yönetimine sahip olduğumuz, bunların
ekosistemin yapısı üzerinde etki ettiği
ekosistemin yapısı üzerinde etki ettiği
13:08
and then those impacts
321
776016
1990
ve sonra böceklerden
13:10
affecting everything from insects
322
778006
2306
aslanlar gibi tepe yırtıcılara kadar
13:12
up to apex predators like lions.
323
780312
2800
her şeye etki ettiği bir yer.
13:15
Going forward, I plan to greatly expand
324
783112
1765
İleride, hava gözlemevini
13:16
the airborne observatory.
325
784877
1728
oldukça büyütmeyi planlıyorum.
13:18
I'm hoping to actually put the technology into orbit
326
786605
2167
Bu teknolojiyi yörüngeye oturtmayı umuyorum ki,
13:20
so we can manage the entire planet
327
788772
1683
böylece tüm gezegeni
13:22
with technologies like this.
328
790455
1733
bu gibi teknolojilerle yönetebilelim.
13:24
Until then, you're going to find me flying
329
792188
1849
O zamana kadar, beni adını hiç duymadığınız
13:26
in some remote place that you've never heard of.
330
794037
2503
uzak bir diyarda uçarken bulacaksınız.
13:28
I just want to end by saying that technology is
331
796540
2542
Sözlerimi, teknolojinin gezegenimizi yönetme noktasında
13:31
absolutely critical to managing our planet,
332
799082
3739
son derece önemli olduğunu
söyleyerek bitirmek istiyorum.
söyleyerek bitirmek istiyorum.
13:34
but even more important is the understanding
333
802821
2099
Ama daha da önemlisi, onu anlamak
13:36
and wisdom to apply it.
334
804920
1732
ve onu uygulayacak dirayete sahip olmak.
13:38
Thank you.
335
806652
2099
Teşekkür ederim.
13:40
(Applause)
336
808751
4077
(Alkış)
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