TEDGlobal 2009
Eric Sanderson: New York -- before the City
Eric Sanderson: New York -- Önceki Şehir
Filmed:
Readability: 3.7
2,255,711 views
Hudson'ın New York limanını bulmasından 400 yıl sonra Eric Sanderson, Times Meydanı'nın bulunduğu yerde bataklık varken ve oraya kargo teslimatı yapılamazken, Manhattan'ın şehir kurulmadan önceki tepelerinin, nehirlerinin, bölgedeki yaban hayatının -bina bina örtüşen- büyüleyici ekolojisinin üç boyutlu haritasını nasıl hazırladığını anlatıyor.
Eric Sanderson - Landscape ecologist
Armed with an 18th-century map, a GPS and reams of data, Eric Sanderson has re-plotted the Manhattan of 1609, just in time for New York's quadricentennial. Full bio
Armed with an 18th-century map, a GPS and reams of data, Eric Sanderson has re-plotted the Manhattan of 1609, just in time for New York's quadricentennial. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
The substance of things unseen.
0
0
3000
Görülmemiş şeylerin maddi varlığı.
00:18
Cities, past and future.
1
3000
3000
Şehirlerin geçmişi ve geleceği.
00:21
In Oxford, perhaps we can use Lewis Carroll
2
6000
4000
Oxford'da, belki Lewis Caroll'ı
kullanabiliriz;
kullanabiliriz;
00:25
and look in the looking glass that is New York City
3
10000
3000
kendisi bir ayna olan New York
şehrine bakıp
şehrine bakıp
00:28
to try and see our true selves,
4
13000
3000
kendimizi görmeye çalışabiliriz
00:31
or perhaps pass through to another world.
5
16000
3000
veya belki de başka bir dünyaya
geçiş yapabiliriz.
geçiş yapabiliriz.
00:34
Or, in the words of F. Scott Fitzgerald,
6
19000
3000
Ya da F. Scott Fitzgerald'ın sözleriyle;
00:37
"As the moon rose higher,
7
22000
2000
"Ay daha da yükselirken,
00:39
the inessential houses began to melt away
8
24000
3000
yavaş yavaş eski adanın farkına
varana kadar,
varana kadar,
00:42
until gradually I became aware of the old island
9
27000
2000
gereksiz evler erimeye başladı,
00:44
here that once flowered for Dutch sailors' eyes,
10
29000
3000
bir zamanlar Hollandalı denizcilerin
gözünde çiçeklenen buralar,
gözünde çiçeklenen buralar,
00:47
a fresh green breast of the new world."
11
32000
3000
yeni dünyanın yeşil bir memesiydi."
00:50
My colleagues and I have been working for 10 years
12
35000
2000
Meslektaşlarımla birlikte 10 yıldır
00:52
to rediscover this lost world
13
37000
3000
bu kayıp dünyayı tekrar keşfetmek üzere
00:55
in a project we call The Mannahatta Project.
14
40000
3000
Mannahatta Projesi adlı bir
projeyle uğraşıyoruz.
projeyle uğraşıyoruz.
00:58
We're trying to discover what Henry Hudson would have seen
15
43000
2000
Henry Hudson'ın, New York limanına
girdiği 12 Eylül 1609 günü
girdiği 12 Eylül 1609 günü
01:00
on the afternoon of September 12th, 1609,
16
45000
3000
öğleden sonrasında neler görmüş
01:03
when he sailed into New York harbor.
17
48000
3000
olabileceğini keşfetmeye çalışıyoruz.
Bu hikâyeyi size üç perdede
anlatmak istiyorum.
anlatmak istiyorum.
01:06
And I'd like to tell you the story in three acts,
18
51000
2000
01:08
and if I have time still, an epilogue.
19
53000
3000
Zamanım kalırsa bir son söz ile
kapanış yapacağım.
kapanış yapacağım.
01:11
So, Act I: A Map Found.
20
56000
2000
Birinci Perde: Bulunmuş bir harita.
01:13
So, I didn't grow up in New York.
21
58000
2000
Ben New York'ta büyümedim.
01:15
I grew up out west in the Sierra Nevada Mountains, like you see here,
22
60000
3000
Gördüğünüz gibi, Sierra Nevada
dağlarının batısında yer alan
dağlarının batısında yer alan
01:18
in the Red Rock Canyon.
23
63000
2000
Red Rock Kanyonu'nda büyüdüm.
01:20
And from these early experiences as a child
24
65000
2000
Çocukluk yıllarımdan başlayarak,
01:22
I learned to love landscapes.
25
67000
2000
doğal alanları sevmeyi öğrendim.
01:24
And so when it became time for me to do my graduate studies,
26
69000
2000
Üniversiteye gitme vaktim geldiğinde,
yeni yeni yükselişe geçen
yeni yeni yükselişe geçen
01:26
I studied this emerging field of landscape ecology.
27
71000
4000
bir konu olan doğal alan ekolojisi
bölümünde okudum.
bölümünde okudum.
01:30
Landscape ecology concerns itself
28
75000
2000
Doğal alan ekolojisinde,
01:32
with how the stream and the meadow and the forest and the cliffs
29
77000
4000
akarsular, çayırlar, ormanlar ve
yamaçların, bitkiler ve hayvanlar için
yamaçların, bitkiler ve hayvanlar için
01:36
make habitats for plants and animals.
30
81000
2000
nasıl yaşam alanı yarattığı ele alınır.
01:38
This experience and this training
31
83000
2000
Edindiğim deneyim ve eğitimim sayesinde
bütün dünyadaki yaban hayatını
ve doğal alanları kurtarmak için çalışan
ve doğal alanları kurtarmak için çalışan
01:40
lead me to get a wonderful job with the Wildlife Conservation Society,
32
85000
3000
Wildlife Conservation Society
(Yaban Hayatı Koruma Derneği)'de
(Yaban Hayatı Koruma Derneği)'de
01:43
which works to save wildlife and wild places all over the world.
33
88000
3000
harika bir işe girdim.
01:46
And over the last decade,
34
91000
2000
Geçtiğimiz 10 yıldan beri,
01:48
I traveled to over 40 countries
35
93000
2000
40'ı aşkın ülkeye giderek
01:50
to see jaguars and bears and elephants
36
95000
2000
jaguarları, ayıları, filleri, kaplanları
01:52
and tigers and rhinos.
37
97000
2000
ve gergedanları gördüm.
01:54
But every time I would return from my trips I'd return back to New York City.
38
99000
3000
Fakat bu gezilerden her döndüğümde,
hep New York'a dönüyordum.
hep New York'a dönüyordum.
01:57
And on my weekends I would go up, just like all the other tourists,
39
102000
3000
Hafta sonları ise bütün turistler gibi
ben de Empire State binasının
ben de Empire State binasının
02:00
to the top of the Empire State Building,
40
105000
2000
tepesine çıkıp manzarayı ve
02:02
and I'd look down on this landscape, on these ecosystems,
41
107000
3000
ekosistemleri seyreder ve
merak ederdim, "Acaba bu doğal alan,
merak ederdim, "Acaba bu doğal alan,
02:05
and I'd wonder, "How does this landscape
42
110000
2000
nasıl oluyor da bitki ve hayvanlar için
02:07
work to make habitat for plants and animals?
43
112000
2000
bir yaşam alanı oluşturuyor?"
02:09
How does it work to make habitat for animals like me?"
44
114000
4000
"Benim gibi hayvanlara nasıl
bir yaşam alanı sağlıyor?"
bir yaşam alanı sağlıyor?"
02:13
I'd go to Times Square and I'd look at the amazing ladies on the wall,
45
118000
4000
Times Meydanı'na gidip duvardaki
muhteşem kadınlara bakar ve
muhteşem kadınlara bakar ve
02:17
and wonder why nobody is looking at the historical figures just behind them.
46
122000
5000
neden kimse onların hemen arkasında duran
tarihi figürlere bakmaz diye düşünürdüm.
tarihi figürlere bakmaz diye düşünürdüm.
02:22
I'd go to Central Park and see the rolling topography of Central Park
47
127000
3000
Central Park'a gider, Central Park'ın
inişli çıkışlı topografisinin
inişli çıkışlı topografisinin
02:25
come up against the abrupt and sheer
48
130000
2000
Manhattan merkezinin apansız ve
02:27
topography of midtown Manhattan.
49
132000
4000
şeffaf topografisiyle
çelişkisini görürdüm.
çelişkisini görürdüm.
02:31
I started reading about the history and the geography in New York City.
50
136000
3000
New York şehrinin tarihi ve coğrafyası
hakkında okumaya başladım.
hakkında okumaya başladım.
02:34
I read that New York City was the first mega-city,
51
139000
2000
New York'un 1950 yılında, 10 milyonu aşkın
02:36
a city of 10 million people or more, in 1950.
52
141000
4000
nüfusu ile ilk mega şehir olduğunu okudum.
02:40
I started seeing paintings like this.
53
145000
2000
Buna benzer tablolar görmeye başladım.
02:42
For those of you who are from New York,
54
147000
2000
New York'lular için belirteyim; burası,
02:44
this is 125th street under the West Side Highway.
55
149000
3000
West Side otobanının altındaki 125. cadde.
02:47
(Laughter)
56
152000
2000
(Kahkahalar)
02:49
It was once a beach. And this painting
57
154000
2000
Bir zamanlar bir kumsaldı. Bu tabloda,
02:51
has John James Audubon, the painter, sitting on the rock.
58
156000
3000
ressam John James Audubon bir kayanın
üzerinde oturuyor.
üzerinde oturuyor.
02:54
And it's looking up on the wooded heights of Washington Heights
59
159000
2000
Tablodaki ressam Washington Heights'in
ormanlık tepelerine,
ormanlık tepelerine,
02:56
to Jeffrey's Hook, where the George Washington Bridge goes across today.
60
161000
4000
bugün George Washington Köprüsü'nün
geçtiği Jeffrey's Hook'a bakıyor.
geçtiği Jeffrey's Hook'a bakıyor.
03:00
Or this painting, from the 1740s, from Greenwich Village.
61
165000
3000
1740'lardan, Greenwich Village'in
resmedildiği tablo.
resmedildiği tablo.
03:03
Those are two students at King's College -- later Columbia University --
62
168000
3000
King's College'den iki öğrenci -- sonradan
Columbia Üniversitesi oldu --
Columbia Üniversitesi oldu --
03:06
sitting on a hill, overlooking a valley.
63
171000
3000
bir tepede oturup vadiyi seyrediyorlar.
03:09
And so I'd go down to Greenwich Village and I'd look for this hill,
64
174000
3000
Ben de Greenwich köyüne gidip
resimdeki tepeyi aradım.
resimdeki tepeyi aradım.
03:12
and I couldn't find it. And I couldn't find that palm tree.
65
177000
3000
Fakat tepeyi bulamadım.
Palmiye ağacını da bulamadım.
Palmiye ağacını da bulamadım.
03:15
What's that palm tree doing there?
66
180000
2000
O palmiye ağacının orada işi ne?
03:17
(Laughter)
67
182000
1000
(Kahkahalar)
03:18
So, it was in the course of these investigations that I ran into a map.
68
183000
3000
Bu araştırmalarım sırasında,
tesadüf sonucu bir harita buldum.
tesadüf sonucu bir harita buldum.
03:21
And it's this map you see here.
69
186000
2000
Burada gördüğünüz haritayı buldum.
03:23
It's held in a geographic information system
70
188000
2000
Coğrafi bir bilgi sisteminde çizilmiş,
03:25
which allows me to zoom in.
71
190000
2000
ben de yakından bakabiliyorum.
03:27
This map isn't from Hudson's time, but from the American Revolution,
72
192000
3000
Bu harita, Hudson zamanından değil,
Amerikan devriminden kalmış;
Amerikan devriminden kalmış;
03:30
170 years later, made by British military cartographers
73
195000
4000
170 yıl sonra New York şehrinin
işgali sırasında İngiliz
işgali sırasında İngiliz
03:34
during the occupation of New York City.
74
199000
2000
askeri haritacıları çizmişler.
03:36
And it's a remarkable map. It's in the National Archives here in Kew.
75
201000
4000
Kaydadeğer bir harita. Burada, Kew'deki
Ulusal Arşivler'de saklanıyor.
Ulusal Arşivler'de saklanıyor.
03:40
And it's 10 feet long and three and a half feet wide.
76
205000
2000
Üç metre boyunda ve bir metre eninde.
03:42
And if I zoom in to lower Manhattan
77
207000
3000
Manhattan'ın aşağısına yakınlaşırsam,
03:45
you can see the extent of New York City as it was,
78
210000
2000
New York'un Amerikan devriminin
tam da sona erdiği
tam da sona erdiği
03:47
right at the end of the American Revolution.
79
212000
2000
dönemki büyüklüğünü görebilirsiniz.
03:49
Here's Bowling Green. And here's Broadway.
80
214000
3000
Burası Bowling Green.
Burası da Broadway.
Burası da Broadway.
03:52
And this is City Hall Park.
81
217000
2000
Burası ise City Hall Park.
03:54
So the city basically extended to City Hall Park.
82
219000
3000
Yani temelde şehir,
City Hall Park'a doğru yayılmış.
City Hall Park'a doğru yayılmış.
03:57
And just beyond it you can see features
83
222000
2000
Bunun hemen ötesinde de,
yok olmuş özellikleri ve kaybolmuş
şeyleri görebilirsiniz.
şeyleri görebilirsiniz.
03:59
that have vanished, things that have disappeared.
84
224000
2000
04:01
This is the Collect Pond, which was the fresh water source for New York City
85
226000
3000
Burası; ilk 200 yılında New York'un,
ayrıca ondan önce
ayrıca ondan önce
04:04
for its first 200 years,
86
229000
2000
binlerce yıl boyunca,
04:06
and for the Native Americans for thousands of years before that.
87
231000
3000
Amerikan yerlilerinin tatlı su
kaynağı olan Collect Pond.
kaynağı olan Collect Pond.
04:09
You can see the Lispenard Meadows
88
234000
2000
Buradan, şu anda TriBeCa olan yerden geçen
04:11
draining down through here, through what is TriBeCa now,
89
236000
2000
Lispenard Çayırları'nı,
ayrıca Battery'den başlayıp
ayrıca Battery'den başlayıp
04:13
and the beaches that come up from the Battery,
90
238000
2000
42. caddeye kadar uzanan sahilleri
04:15
all the way to 42nd St.
91
240000
2000
görebilirsiniz.
04:17
This map was made for military reasons.
92
242000
3000
Bu harita askeri nedenlerle hazırlanmıştı.
04:20
They're mapping the roads, the buildings, these fortifications
93
245000
2000
Yolların, binaların ve inşa ettikleri
04:22
that they built.
94
247000
2000
tahkimatların haritasını çıkarıyorlar.
04:24
But they're also mapping things of ecological interest,
95
249000
2000
Ama aynı zamanda ekolojik
açıdan ilgili yerleri,
açıdan ilgili yerleri,
04:26
also military interest: the hills,
96
251000
2000
askeri açıdan ilgili yerleri, tepeleri,
04:28
the marshes, the streams.
97
253000
3000
bataklıkları, dereleri
haritaya yansıtıp ekliyorlar.
haritaya yansıtıp ekliyorlar.
04:31
This is Richmond Hill, and Minetta Water,
98
256000
2000
Burası Richmond Tepesi ve eskiden
04:33
which used to run its way through Greenwich Village.
99
258000
3000
Greenwich Köyü'nden geçen Minetta Deresi.
04:36
Or the swamp at Gramercy Park, right here.
100
261000
5000
Hemen burada yer alan Gramercy
Parkı'ndaki bataklık.
Parkı'ndaki bataklık.
04:41
Or Murray Hill. And this is the Murrays' house
101
266000
2000
Murray Tepesi. Murray'in aynı adlı
04:43
on Murray Hill, 200 years ago.
102
268000
3000
tepe üzerindeki evi, 200 yıl önce.
04:46
Here is Times Square,
103
271000
3000
Times Meydanı burada,
04:49
the two streams that came together to make a wetland
104
274000
2000
Amerikan Devrimi'nin sonundaki hâliyle,
Times Meydanı'nın
Times Meydanı'nın
04:51
in Times Square, as it was at the end of the American Revolution.
105
276000
5000
olduğu yerde birleşerek sulak
bir alan oluşturan iki akarsu.
bir alan oluşturan iki akarsu.
04:56
So I saw this remarkable map in a book.
106
281000
2000
Bu enteresan haritayı bir kitapta gördüm.
04:58
And I thought to myself, "You know, if I could georeference this map,
107
283000
4000
Kendi kendime, "Aslında, bu haritanın
coğrafi referansını bulursam,
coğrafi referansını bulursam,
05:02
if I could place this map in the grid of the city today,
108
287000
3000
bu haritayı şehrin bugünkü
hâliyle eşleştirebilirsem,
hâliyle eşleştirebilirsem,
05:05
I could find these lost features
109
290000
2000
şehrin şu an kayıp olan
05:07
of the city,
110
292000
2000
o özelliklerini bulabilirdim.
05:09
in the block-by-block geography that people know,
111
294000
3000
İnsanların blok blok bildiği
yerleşimlerdeki,
yerleşimlerdeki,
05:12
the geography of where people go to work, and where they go to live,
112
297000
3000
işe gittikleri ve yaşadıkları yerlerdeki
ve yemek yemeyi
ve yemek yemeyi
05:15
and where they like to eat."
113
300000
2000
sevdikleri yerlerdeki bileşenlerini."
05:17
So, after some work we were able to georeference it,
114
302000
2000
Biraz uğraştıktan sonra coğrafi
referansları bulabildik.
referansları bulabildik.
05:19
which allows us to put the modern streets on the city,
115
304000
3000
Bu da bize şehrin modern caddelerini,
05:22
and the buildings, and the open spaces,
116
307000
5000
binalarını ve açık alanlarını,
yakınlaştırarak
yakınlaştırarak
05:27
so that we can zoom in to where the Collect Pond is.
117
312000
5000
Collect Pond'un yerini görebilecek şekilde
yerleştirme imkânı verdi.
yerleştirme imkânı verdi.
05:32
We can digitize the Collect Pond and the streams,
118
317000
4000
Collect Pond'u ve akıntıları
sayısallaştırabiliyoruz
sayısallaştırabiliyoruz
05:36
and see where they actually are in the geography of the city today.
119
321000
5000
ve şehrin bugünkü coğrafyasında aslında
nerede olduklarını görebiliyoruz.
nerede olduklarını görebiliyoruz.
05:41
So this is fun for finding where things are
120
326000
3000
Gördüğünüz gibi şehirdeki bileşenlerin,
eski topografiye göre
eski topografiye göre
05:44
relative to the old topography.
121
329000
5000
nerelerde olduğunu görmek
oldukça eğlenceli.
oldukça eğlenceli.
Ama bu haritayla ilgili başka bir
fikrim daha vardı.
fikrim daha vardı.
05:49
But I had another idea about this map.
122
334000
2000
05:51
If we take away the streets, and if we take away the buildings,
123
336000
3000
Caddeleri ve binaları uzaklaştırırsak
05:54
and if we take away the open spaces,
124
339000
2000
ve açık alanları da çıkartırsak,
05:56
then we could take this map.
125
341000
2000
artık şöyle bir harita elde ediyoruz.
05:58
If we pull off the 18th century features
126
343000
2000
18. yüzyıldaki bileşenleri çıkardığımızda,
06:00
we could drive it back in time.
127
345000
2000
zamanda geriye doğru gidebiliyoruz.
06:02
We could drive it back to its ecological fundamentals:
128
347000
4000
Ekolojik temellerini görecek şekilde
geriye gidebiliyoruz:
geriye gidebiliyoruz:
06:06
to the hills, to the streams,
129
351000
2000
Tepelere, nehirlere,
06:08
to the basic hydrology and shoreline, to the beaches,
130
353000
4000
temel hidrolojisine ve kıyılara,
kumsallara,
kumsallara,
06:12
the basic aspects that make the ecological landscape.
131
357000
4000
ekolojik topografiyi oluşturan
temel ögelere.
temel ögelere.
06:16
Then, if we added maps like the geology, the bedrock geology,
132
361000
3000
Ardından, jeoloji,
kaya yatakları jeolojisi,
kaya yatakları jeolojisi,
06:19
and the surface geology, what the glaciers leave,
133
364000
3000
buzulların bıraktığı yüzey jeolojisi gibi
haritaları eklersek,
haritaları eklersek,
06:22
if we make the soil map,
134
367000
2000
Ulusal Koruma Hizmetleri
tarafından belirlenen
tarafından belirlenen
06:24
with the 17 soil classes,
135
369000
3000
17 toprak sınıfının
06:27
that are defined by the National Conservation Service,
136
372000
3000
toprak haritasını yaparsak,
06:30
if we make a digital elevation model
137
375000
2000
tepelerin ne kadar yükseklikte
olduğunu bize söyleyen,
olduğunu bize söyleyen,
06:32
of the topography that tells us how high the hills were,
138
377000
3000
yüzeyin dijital bir yükselti
modelini yaparsak,
modelini yaparsak,
06:35
then we can calculate the slopes.
139
380000
3000
eğimleri hesaplayabiliriz.
06:38
We can calculate the aspect.
140
383000
3000
Yönleri hesaplayabiliriz.
Kış rüzgârına maruziyeti ölçebiliriz --
06:41
We can calculate the winter wind exposure --
141
386000
2000
böylece kış rüzgârının hangi
yönden estiğini buluruz.
yönden estiğini buluruz.
06:43
so, which way the winter winds blow across the landscape.
142
388000
2000
06:45
The white areas on this map are the places protected from the winter winds.
143
390000
5000
Haritadaki beyaz alanlar kış rüzgârından
korunmuş bölgelerdir.
korunmuş bölgelerdir.
Lenape denen Amerikan yerlilerinin
06:50
We compiled all the information about where the Native Americans were, the Lenape.
144
395000
3000
yaşadığı bölgelerin
verilerini birleştirdik.
verilerini birleştirdik.
06:53
And we built a probability map about where they might have been.
145
398000
4000
Böylece, nerede olmuş olabilecekleri
konusunda bir olasılık haritası yaptık.
konusunda bir olasılık haritası yaptık.
06:57
So, the red areas on this map indicate the places
146
402000
2000
Haritadaki kırmızı bölgeler,
Manhattan'da insan yaşamına
en uygun bölgelerdir.
en uygun bölgelerdir.
06:59
that are best for human sustainability on Manhattan,
147
404000
2000
07:01
places that are close to water,
148
406000
2000
Suya yakın yerler,
07:03
places that are near the harbor to fish,
149
408000
2000
balıkçılık için limana yakın yerler,
07:05
places protected from the winter winds.
150
410000
5000
kış rüzgârlarından korunmuş yerler.
07:10
We know that there was a Lenape settlement
151
415000
2000
Burada, Collect Pond'un yakınında
07:12
down here by the Collect Pond.
152
417000
3000
bir Lenape yerleşimi olduğunu biliyoruz.
Bir çeşit bahçe yetiştirme sistemi
kurduklarını biliyoruz.
kurduklarını biliyoruz.
07:15
And we knew that they planted a kind of horticulture,
153
420000
2000
07:17
that they grew these beautiful gardens of corn, beans, and squash,
154
422000
3000
Böylece o güzel mısır, fasulye ve kabak
bahçelerini yetiştirdiler.
bahçelerini yetiştirdiler.
07:20
the "Three Sisters" garden.
155
425000
2000
Buna "Üç Kız kardeş" bahçesi deniyor.
07:22
So, we built a model that explains where those fields might have been.
156
427000
4000
Biz de bu tarlaların nerede olabileceğine
dair bir model yaptık.
dair bir model yaptık.
07:26
And the old fields, the successional fields that go.
157
431000
2000
Eski alanlar, arkadan gelen alanların da.
07:28
And we might think of these as abandoned.
158
433000
2000
Bunları terk edilmiş
olarak düşünebilirdik.
olarak düşünebilirdik.
07:30
But, in fact, they're grassland habitats
159
435000
2000
Fakat, aslında buralar çayır kuşları
07:32
for grassland birds and plants.
160
437000
2000
ve bitkiler için çayırlık doğal ortamlar.
07:34
And they have become successional shrub lands,
161
439000
3000
Bunlar, daha sonra çalılık
alanlara dönüştüler
alanlara dönüştüler
07:37
and these then mix in to a map of all the ecological communities.
162
442000
4000
ve tüm ekolojik toplulukların
haritasına karıştılar.
haritasına karıştılar.
07:41
And it turns out that Manhattan had 55 different ecosystem types.
163
446000
4000
Anlaşılan o ki Manhattan'da,
55 farklı ekosistem tipi vardı.
55 farklı ekosistem tipi vardı.
07:45
You can think of these as neighborhoods,
164
450000
2000
Bunları, TriBeCa, Yukarı Doğu Yakası
07:47
as distinctive as TriBeCa and the Upper East Side and Inwood --
165
452000
5000
ve Inwood gibi birbirinden farklı
komşular olarak düşünebilirsiniz.
komşular olarak düşünebilirsiniz.
07:52
that these are the forest and the wetlands
166
457000
2000
Buralar, ormanlık, sulak alanlar,
07:54
and the marine communities, the beaches.
167
459000
3000
deniz toplulukları ve sahillerdi.
07:57
And 55 is a lot. On a per-area basis,
168
462000
3000
55 büyük bir sayıdır.
08:00
Manhattan had more ecological communities
169
465000
2000
Alan başına bakıldığında Manhattan,
08:02
per acre than Yosemite does,
170
467000
2000
Yosemite, Yellowstone ve Amboseli'den
08:04
than Yellowstone, than Amboseli.
171
469000
3000
daha fazla ekolojik topluluğa sahipti.
08:07
It was really an extraordinary landscape
172
472000
2000
Gerçekten de sıradışı bir biyolojik
08:09
that was capable of supporting an extraordinary biodiversity.
173
474000
4000
çeşitliliği sürdürmeye muktedir
sıradışı bir coğrafyaydı.
sıradışı bir coğrafyaydı.
08:13
So, Act II: A Home Reconstructed.
174
478000
4000
Perde II: Tekrar Yapılandırılan Yuva.
08:17
So, we studied the fish and the frogs and the birds and the bees,
175
482000
4000
Balıkları, kurbağaları, kuşları, arıları,
08:21
the 85 different kinds of fish that were on Manhattan,
176
486000
3000
Manhattan'da bulunan 85
farklı balık çeşidi,
farklı balık çeşidi,
08:24
the Heath hens, the species that aren't there anymore,
177
489000
4000
artık var olmayan türler olan
funda tavukları,
funda tavukları,
08:28
the beavers on all the streams, the black bears,
178
493000
3000
tüm akarsulardaki kunduzlar,
siyah ayılar
siyah ayılar
08:31
and the Native Americans, to study how they used
179
496000
3000
ve topraklarını nasıl kullandıklarını
ve düşündüklerini öğrenmek üzere
ve düşündüklerini öğrenmek üzere
08:34
and thought about their landscape.
180
499000
2000
Amerikan yerlilerini araştırdık.
08:36
We wanted to try and map these. And to do that what we did
181
501000
3000
Bunları haritalamak istedik.
Bunun için de doğal ortam
Bunun için de doğal ortam
08:39
was we mapped their habitat needs.
182
504000
2000
gereksinimlerini haritaladık.
08:41
Where do they get their food?
183
506000
2000
Yiyeceklerini nereden elde ediyorlardı?
Sularını nereden alıyorlardı?
Barınak olarak nereleri kullanıyorlardı?
Barınak olarak nereleri kullanıyorlardı?
08:43
Where do they get their water? Where do they get their shelter?
184
508000
2000
08:45
Where do they get their reproductive resources?
185
510000
3000
Üreme kaynaklarını nereden alıyorlardı?
08:48
To an ecologist, the intersection of these is habitat,
186
513000
3000
Bir ekolojist için bunların kesişimi
doğal ortamdır
doğal ortamdır
08:51
but to most people, the intersection of these is their home.
187
516000
5000
fakat çoğu insan için bunlar
yuva anlamına gelir.
yuva anlamına gelir.
Arazi rehberlerini okuduk,
belki sizin de raflarınızda olan
belki sizin de raflarınızda olan
08:56
So, we would read in field guides, the standard field guides
188
521000
2000
08:58
that maybe you have on your shelves,
189
523000
2000
standart arazi rehberlerini.
09:00
you know, what beavers need is "A slowly meandering stream
190
525000
2000
Biliyorsunuz; kunduzların ihtiyaç
duyduğu şey, "yavaş akan,
duyduğu şey, "yavaş akan,
09:02
with aspen trees and alders and willows,
191
527000
3000
kavak, kızılağaç ve söğütlerin olduğu,
suya yakın akarsulardır."
Bu, bir kunduz için en iyi ortamdır.
Bu, bir kunduz için en iyi ortamdır.
09:05
near the water." That's the best thing for a beaver.
192
530000
2000
09:07
So we just started making a list.
193
532000
2000
Dolayısıyla bir liste yapmaya başladık.
09:09
Here is the beaver. And here is the stream,
194
534000
2000
Buradaki bir kunduz ve
burada da akarsu,
burada da akarsu,
09:11
and the aspen and the alder and the willow.
195
536000
2000
kavak, kızılağaç ve söğüt var.
09:13
As if these were the maps that we would need
196
538000
2000
Bunları, kunduzların nerede olduğunu
tahmin etmeye yarayacak
haritalar gibi kullandık.
haritalar gibi kullandık.
09:15
to predict where you would find the beaver.
197
540000
2000
09:17
Or the bog turtle, needing wet meadows and insects and sunny places.
198
542000
4000
Ya da nemli çayırlar, böcekler ve güneşli
yerleri seven bataklık kaplumbağalarının.
yerleri seven bataklık kaplumbağalarının.
09:21
Or the bobcat, needing rabbits and beavers and den sites.
199
546000
4000
Ya da tavşanlar, kunduzlar ve inlere
ihtiyaç duyan vaşakların.
ihtiyaç duyan vaşakların.
09:25
And rapidly we started to realize that beavers can be
200
550000
3000
Birden fark ettik ki, kunduzlar aslında
09:28
something that a bobcat needs.
201
553000
3000
vaşakların ihtiyaç duyduğu
bir şey olabilir.
bir şey olabilir.
09:31
But a beaver also needs things. And that having it
202
556000
2000
Ama kunduz başka şeylere de
ihtiyaç duyar.
ihtiyaç duyar.
Her iki tarafta bu ihtiyacı fark ettikten
sonra bunları ilişkilendirerek,
sonra bunları ilişkilendirerek,
09:33
on either side means that we can link it together,
203
558000
2000
09:35
that we can create the network
204
560000
2000
bu türlerin doğal ortam
09:37
of the habitat relationships for these species.
205
562000
3000
ilişkileri için bir şebeke
yaratabileceğimizi gördük.
yaratabileceğimizi gördük.
09:40
Moreover, we realized that you can start out
206
565000
2000
Başlangıç olarak bir kunduz uzmanı olarak
09:42
as being a beaver specialist,
207
567000
2000
başlasanız bile, bir kavağın neye ihtiyacı
09:44
but you can look up what an aspen needs.
208
569000
2000
olduğunu görebileceğinizi fark ettik.
09:46
An aspen needs fire and dry soils.
209
571000
3000
Kavağın ateşe ve kuru toprağa
ihtiyacı var.
ihtiyacı var.
09:49
And you can look at what a wet meadow needs.
210
574000
3000
Islak bir çayırlığın neye ihtiyacı
olduğunu da görebilirsiniz.
olduğunu da görebilirsiniz.
09:52
And it need beavers to create the wetlands,
211
577000
2000
Nemli alanları için kunduzlara
09:54
and maybe some other things.
212
579000
2000
ve belki daha başka şeylere ihtiyacı var.
Güneşli bölgeler için de konuşabilirsiniz.
09:56
But you can also talk about sunny places.
213
581000
2000
Peki, güneşli bir bölgenin ihtiyacı nedir?
Sadece habitat değil.
Sadece habitat değil.
09:58
So, what does a sunny place need? Not habitat per se.
214
583000
3000
10:01
But what are the conditions that make it possible?
215
586000
2000
Fakat bunu mümkün kılan şartlar neler?
10:03
Or fire. Or dry soils.
216
588000
3000
Veya ateşi ya da kuru toprağı.
10:06
And that you can put these on a grid that's 1,000 columns long
217
591000
3000
Tüm bunları baştan başa 1000 kolon
genişliğinde ve aşağı doğru
genişliğinde ve aşağı doğru
10:09
across the top and 1,000 rows down the other way.
218
594000
3000
1000 satırlık bir tabloya
yerleştirebilirsiniz.
yerleştirebilirsiniz.
10:12
And then we can visualize this data like a network,
219
597000
3000
Ardından bu veriyi, bir ağ şeklinde
10:15
like a social network.
220
600000
2000
sosyal bir ağ gibi görebiliyoruz.
10:17
And this is the network of all the habitat relationships
221
602000
2000
Bu ağ, Manhattan'daki tüm
bitki ve hayvanların,
bitki ve hayvanların,
10:19
of all the plants and animals on Manhattan,
222
604000
2000
habitat ilişkileri ve ihtiyaç duydukları
10:21
and everything they needed,
223
606000
2000
şeylerin bir ağı olarak karşımıza çıkıyor.
10:23
going back to the geology,
224
608000
2000
Jeolojiye, ağın tam merkezindeki
10:25
going back to time and space at the very core of the web.
225
610000
3000
zaman ve mekâna gidebilmenizi sağlıyor.
10:28
We call this the Muir Web. And if you zoom in on it it looks like this.
226
613000
3000
Buna Muir Ağı diyoruz ve yakından
baktığınızda böyle gözüküyor.
baktığınızda böyle gözüküyor.
10:31
Each point is a different species
227
616000
2000
Her bir nokta farklı bir tür,
10:33
or a different stream or a different soil type.
228
618000
3000
farklı bir akarsu veya
başka bir toprak tipi.
başka bir toprak tipi.
10:36
And those little gray lines are the connections that connect them together.
229
621000
3000
Bu küçük gri çizgiler bunları
birbirine bağlayan bağlar.
birbirine bağlayan bağlar.
10:39
They are the connections that actually make nature resilient.
230
624000
3000
Bunlar, aslında tabiatı dayanıklı
kılan bağlantılar.
kılan bağlantılar.
10:42
And the structure of this is what makes nature work,
231
627000
4000
Bu ağın, doğayı işler hâlde
tutan yapılanması
tutan yapılanması
10:46
seen with all its parts.
232
631000
2000
tüm kısımlarıyla görünür durumda.
10:48
We call these Muir Webs after the Scottish-American naturalist
233
633000
3000
Bu ağlara, Muir Ağları diyoruz.
İskoç asıllı Amerikalı doğa bilimci
İskoç asıllı Amerikalı doğa bilimci
10:51
John Muir, who said, "When we try to pick out anything by itself,
234
636000
3000
John Muir diyor ki:
"Herhangi bir şeyi ele aldığımızda,
"Herhangi bir şeyi ele aldığımızda,
10:54
we find that it's bound fast by a thousand invisible cords
235
639000
3000
onun evrendeki her şeyle, binlerce
görünmez ve koparılmaz
görünmez ve koparılmaz
10:57
that cannot be broken, to everything in the universe."
236
642000
4000
kablo aracılığıyla bağlantılı
olduğunu görürüz."
olduğunu görürüz."
11:01
So then we took the Muir webs and we took them back to the maps.
237
646000
3000
Muir Ağları'nı aldık ve bunları
haritalara uyguladık.
haritalara uyguladık.
11:04
So if we wanted to go between 85th and 86th,
238
649000
2000
Diyelim ki 85. ve 86. cadde ile
11:06
and Lex and Third,
239
651000
2000
Lex ve 3. bulvar arasına gitmek istedik.
11:08
maybe there was a stream in that block.
240
653000
2000
Belki bu blokta bir akarsu vardı.
11:10
And these would be the kind of trees that might have been there,
241
655000
2000
Belki bir zamanlar orada bunun gibi
11:12
and the flowers and the lichens and the mosses,
242
657000
4000
ağaçlar, çiçekler, likenler, yosunlar,
11:16
the butterflies, the fish in the stream,
243
661000
3000
kelebekler, akarsu balıkları
11:19
the birds in the trees.
244
664000
2000
ve ağaçlarda böyle kuşlar vardı.
Belki burada bir çıngıraklı
yılan yaşıyordu.
yılan yaşıyordu.
11:21
Maybe a timber rattlesnake lived there.
245
666000
2000
11:23
And perhaps a black bear walked by. And maybe Native Americans were there.
246
668000
3000
Belki bir kara ayı dolaşıyordu.
Belki de Amerika Yerlileri vardı.
Belki de Amerika Yerlileri vardı.
11:26
And then we took this data.
247
671000
2000
Sonra bu veriyi aldık.
11:28
You can see this for yourself on our website.
248
673000
2000
İnternet sayfamızda siz de görebilirsiniz.
11:30
You can zoom into any block on Manhattan,
249
675000
2000
Manhattan'daki herhangi
bir bloğa yakınlaşarak,
bir bloğa yakınlaşarak,
11:32
and see what might have been there 400 years ago.
250
677000
3000
400 yıl önce orada neler
olabileceğini görebilirsiniz.
olabileceğini görebilirsiniz.
11:35
And we used it to try and reveal a landscape
251
680000
3000
Perde III'de, bu bilgileri,
o zamanki yüzey şekillerini
o zamanki yüzey şekillerini
11:38
here in Act III.
252
683000
2000
ortaya çıkartmakta kullandık.
11:40
We used the tools they use in Hollywood
253
685000
2000
Hollywood'dakilerin, filmlerde gördüğümüz
fantastik yüzey şekillerini yaparken
kullandığı araçları kullandık.
kullandığı araçları kullandık.
11:42
to make these fantastic landscapes that we all see in the movies.
254
687000
3000
11:45
And we tried to use it to visualize Third Avenue.
255
690000
3000
Bunu, 3. Bulvarı görselleştirmek için
kullanmaya çalıştık.
kullanmaya çalıştık.
11:48
So we would take the landscape and we would build up the topography.
256
693000
4000
Araziyi alıp topografisini inşa
etmemiz gerekiyordu.
etmemiz gerekiyordu.
11:52
We'd lay on top of that the soils and the waters, and illuminate the landscape.
257
697000
4000
Toprakları ve suları üzerine serdik,
bölgeyi aydınlattık.
bölgeyi aydınlattık.
11:56
We would lay on top of that the map of the ecological communities.
258
701000
3000
Ekolojik toplulukları gösteren haritayı
üzerine ekledik.
üzerine ekledik.
11:59
And feed into that the map of the species.
259
704000
3000
Tür haritasıyla besleme yaptık.
12:02
So that we would actually take a photograph,
260
707000
2000
Aslında Times Meydanı üzerinden uçarak,
12:04
flying above Times Square, looking toward the Hudson River,
261
709000
2000
Hudson'un gelmesini beklerken
Hudson Nehri'ne doğru
Hudson Nehri'ne doğru
12:06
waiting for Hudson to come.
262
711000
2000
bir fotoğraf çekebildik.
12:08
Using this technology, we can make these
263
713000
2000
Bu teknolojiyi kullanarak bu olağanüstü
12:10
fantastic georeferenced views.
264
715000
2000
georeferanslı görüntüleri elde edebiliriz.
12:12
We can basically take a picture out of any window
265
717000
2000
Manhattan'da herhangi bir
pencereden çekilen fotoğrafla
pencereden çekilen fotoğrafla
12:14
on Manhattan and see what that landscape looked like 400 years ago.
266
719000
3000
manzaranın 400 yıl önce neye
benzediğini görebiliyoruz.
benzediğini görebiliyoruz.
12:17
This is the view from the East River, looking up Murray Hill
267
722000
3000
Bu, bugünkü Birleşmiş Milletler'in olduğu,
Doğu Nehri'nden,
Doğu Nehri'nden,
12:20
at where the United Nations is today.
268
725000
3000
Murray Tepesi'nin görüntüsü.
12:23
This is the view looking down the Hudson River,
269
728000
2000
Hudson Nehri'nin aşağı doğru
olan görüntüsü.
olan görüntüsü.
12:25
with Manhattan on the left, and New Jersey out on the right,
270
730000
3000
Sol tarafında Manhattan ve
sağ tarafında Atlantik Okyanusu'na
sağ tarafında Atlantik Okyanusu'na
12:28
looking out toward the Atlantic Ocean.
271
733000
3000
doğru bakan New Jersey.
12:31
This is the view over Times Square,
272
736000
2000
Bu da doğuya bakan kunduz gölüyle
12:33
with the beaver pond there, looking out toward the east.
273
738000
4000
Times Meydanı'nın yukarıdan görüntüsü.
12:37
So we can see the Collect Pond, and Lispenard Marshes back behind.
274
742000
4000
Collect Pond ve arkasındaki Lispenard
Bataklığı'nı görebiliriz.
Bataklığı'nı görebiliriz.
12:41
We can see the fields that the Native Americans made.
275
746000
3000
Amerikalı yerlilerin yaptığı
yerleri görebilirsiniz.
yerleri görebilirsiniz.
12:44
And we can see this in the geography of the city today.
276
749000
4000
Bugünkü şehrin coğrafyasında
bunu görebiliriz.
bunu görebiliriz.
12:48
So when you're watching "Law and Order," and the lawyers walk up the steps
277
753000
3000
Siz "Law ve Order"'ı izlerken
ve avukatlar yukarı çıkarken,
ve avukatlar yukarı çıkarken,
12:51
they could have walked back down those steps
278
756000
2000
New York Adliye Sarayı'ndan aşağı doğru
12:53
of the New York Court House, right into the Collect Pond,
279
758000
2000
geri inselerdi,
yan taraflarında Collect Pond vardı,
yan taraflarında Collect Pond vardı,
12:55
400 years ago.
280
760000
4000
400 yıl önce.
12:59
So these images are the work of my friend and colleague,
281
764000
3000
Bu görüntüler, bugün burada
dinleyici olarak bulunan
dinleyici olarak bulunan
13:02
Mark Boyer, who is here in the audience today.
282
767000
2000
arkadaşım ve meslektaşım Mark Boyer'e ait.
13:04
And I'd just like, if you would give him a hand,
283
769000
2000
Sadece bu iyi çalışmalarının
sesini duyurabilmesi için
sesini duyurabilmesi için
13:06
to call out for his fine work.
284
771000
3000
alkışlamak isterseniz.
13:09
(Applause)
285
774000
9000
(Alkışlar)
13:18
There is such power in bringing science and visualization together,
286
783000
3000
Bilim ve görselleştirmeyi bir araya
getiren böyle bir gücümüz var,
getiren böyle bir gücümüz var,
13:21
that we can create images like this,
287
786000
2000
belki de aynanın her iki tarafına bakarak,
13:23
perhaps looking on either side of a looking glass.
288
788000
3000
bu gibi görüntüleri oluşturabiliriz.
13:26
And even though I've only had a brief time to speak,
289
791000
2000
Konuşmak için kısa bir sürem
olmasına rağmen,
olmasına rağmen,
13:28
I hope you appreciate that Mannahatta was a very special place.
290
793000
3000
umarım Mannahatta'nın çok özel
bir yer olduğunu takdir edersiniz.
bir yer olduğunu takdir edersiniz.
13:31
The place that you see here on the left side
291
796000
3000
Sol tarafta gördüğünüz yer
birbirine bağlanmıştı.
birbirine bağlanmıştı.
13:34
was interconnected. It was based on this diversity.
292
799000
2000
Çeşitlilik üzerine dayandırılmıştı.
13:36
It had this resilience that is what we need in our modern world.
293
801000
5000
Modern dünyada ihtiyacımız olan
dayanıklılık vardı.
dayanıklılık vardı.
13:41
But I wouldn't have you think that I don't like the place
294
806000
3000
Epeyce yaptığım burayı sevmiyorum
düşüncesini
düşüncesini
13:44
on the right, which I quite do. I've come to love the city
295
809000
3000
yapmak zorunda kalmıyorum.
Bu şehri, çeşitlilik üzerine türünü,
Bu şehri, çeşitlilik üzerine türünü,
13:47
and its kind of diversity, and its resilience,
296
812000
2000
dayanıklılığını,
yoğunluk üzerine bağımlılığını
yoğunluk üzerine bağımlılığını
13:49
and its dependence on density and how we're connected together.
297
814000
5000
ve birlikte nasıl bağlı olduğumuzu
sevmeye başladım.
sevmeye başladım.
13:54
In fact, that I see them as reflections of each other,
298
819000
4000
Aslında onları, Lewis Carroll'ın
"Aynanın İçinden"'de
"Aynanın İçinden"'de
13:58
much as Lewis Carroll did in "Through the Looking Glass."
299
823000
3000
çokça yaptığı gibi birbirlerinin
yansımaları olarak görüyorum.
yansımaları olarak görüyorum.
14:01
We can compare these two and hold them in our minds at the same time,
300
826000
4000
Şu iki şeyi karşılaştırabilir ve
aynı anda aklımızda tutabiliriz,
aynı anda aklımızda tutabiliriz,
14:05
that they really are the same place,
301
830000
2000
gerçekte aynı yer oldukları
14:07
that there is no way that cities can escape from nature.
302
832000
3000
ve şehirlerin doğadan kurtulmasının
hiçbir yolunun olmadığı.
hiçbir yolunun olmadığı.
14:10
And I think this is what we're learning about building cities in the future.
303
835000
4000
Gelecekte şehirleri nasıl inşa edeceğimizi
öğrediğimizi düşünüyorum.
öğrediğimizi düşünüyorum.
14:14
So if you'll allow me a brief epilogue, not about the past,
304
839000
3000
Kısa bir sonsöz için bana izin verirseniz,
geçmiş hakkkında değil
geçmiş hakkkında değil
14:17
but about 400 years from now,
305
842000
2000
ama yaklaşık 400 yıl sonrası için.
14:19
what we're realizing is that
306
844000
2000
Şehirlerin insanlar için yaşam yerleri
14:21
cities are habitats for people,
307
846000
2000
olduğunu fark ediyoruz
ve insanların ihtiyaçlarını tedarik
etmeleri gerekir:
etmeleri gerekir:
14:23
and need to supply what people need:
308
848000
2000
14:25
a sense of home, food, water, shelter,
309
850000
3000
Ev duygusu, yiyecek, su, barınak,
14:28
reproductive resources, and a sense of meaning.
310
853000
4000
üreme kaynakları ve anlam duygusu.
14:32
This is the particular additional habitat requirement of humanity.
311
857000
3000
Bu, insanlığın belirli ilave yaşam
alanı gereksinimidir.
alanı gereksinimidir.
14:35
And so many of the talks here at TED are about meaning,
312
860000
3000
Burada TED'de yapılan konuşmaların çoğu,
14:38
about bringing meaning to our lives
313
863000
2000
farklı yolların tüm türleriyle,
teknoloji yoluyla,
teknoloji yoluyla,
14:40
in all kinds of different ways, through technology,
314
865000
2000
sanat yoluyla, bilim yoluyla
14:42
through art, through science,
315
867000
2000
hayatımıza anlam getirme
konusu üzerinedir.
konusu üzerinedir.
14:44
so much so that I think we focus so much on
316
869000
3000
O kadar ki, hayatımızın o tarafına
çok odaklandığımızı,
yiyecek, su ve barınak
yiyecek, su ve barınak
14:47
that side of our lives, that we haven't given enough
317
872000
2000
14:49
attention to the food and the water and the shelter,
318
874000
3000
ve çocuk yetiştirmek için gereken ilgiyi
14:52
and what we need to raise the kids.
319
877000
3000
yeterince vermediğimizi düşünüyorum.
14:55
So, how can we envision the city of the future?
320
880000
3000
Geleceğin şehrini nasıl öngörebiliriz?
14:58
Well, what if we go to Madison Square Park,
321
883000
2000
Peki, Madison Square Park'a gidersek
15:00
and we imagine it without all the cars,
322
885000
3000
ve tüm arabalar olmadan hayal etsek,
15:03
and bicycles instead
323
888000
2000
araba yerine bisikletleri,
15:05
and large forests, and streams instead of sewers and storm drains?
324
890000
5000
kanalizasyon ve yağmur kanalları
yerine de büyük ormanlar ve akarsuları?
yerine de büyük ormanlar ve akarsuları?
15:10
What if we imagined the Upper East Side
325
895000
2000
Yukarı Doğu Yakası'nı
15:12
with green roofs, and streams winding through the city,
326
897000
4000
yeşil çatılar, şehrin içinde
dolaşan akarsularla
dolaşan akarsularla
15:16
and windmills supplying the power we need?
327
901000
3000
ve güç teminimiz için de
yel değirmelerini hayal etsek?
yel değirmelerini hayal etsek?
15:19
Or if we imagine the New York City metropolitan area,
328
904000
3000
Ya da şu an 12 milyon kişinin evi
olan metropolitan alan
olan metropolitan alan
15:22
currently home to 12 million people,
329
907000
2000
New York şehrini düşünürsek,
15:24
but 12 million people in the future, perhaps living at the density of Manhattan,
330
909000
4000
ama belki de alanın sadece %36'sında
Manhattan yoğunluğunda yaşayacak
Manhattan yoğunluğunda yaşayacak
15:28
in only 36 percent of the area,
331
913000
2000
gelecekteki 12 milyon kişi,
15:30
with the areas in between covered by farmland,
332
915000
3000
ihtiyacımız olan tarım arazileri,
15:33
covered by wetlands,
333
918000
2000
sulama alanları ve
15:35
covered by the marshes we need.
334
920000
2000
bataklık bölgeler arasındaki alanlarla.
15:37
This is the kind of future I think we need,
335
922000
3000
Bu tür bir geleceğe ihtiyacımız
olduğunu düşünüyorum,
olduğunu düşünüyorum,
15:40
is a future that has the same diversity
336
925000
3000
Manhattan'ın benzeri çeşitliliğe,
15:43
and abundance and dynamism of Manhattan,
337
928000
3000
bolluğa ve dinamizme sahip bir geleceğe,
15:46
but that learns from the sustainability of the past,
338
931000
3000
ama bunu geçmişin sürdürülebilirliğinden,
15:49
of the ecology, the original ecology, of nature with all its parts.
339
934000
5000
ekolojiden, orijinal ekolojiden ve
doğanın tüm parçalarından öğrenen.
doğanın tüm parçalarından öğrenen.
15:54
Thank you very much.
340
939000
2000
Çok teşekkür ederim.
15:56
(Applause)
341
941000
7000
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Eric Sanderson - Landscape ecologistArmed with an 18th-century map, a GPS and reams of data, Eric Sanderson has re-plotted the Manhattan of 1609, just in time for New York's quadricentennial.
Why you should listen
Before becoming the center of the Western cultural universe, Manhattan was Mannahatta, "Island of many hills," in the language of 17th-century Native Americans. Using computer modeling, painstaking research and a lot of legwork, Wildlife Conservation Society ecologist Eric Sanderson has re-envisioned, block by block, the ecology of Manhattan as it was when Henry Hudson first sailed into the forested harbor in 1609.
The Mannahatta Project presents the eye-popping fruits of Sanderson's research, from the now-flattened hills of the financial district to the river otters of Harlem. The project's astonishing visualizations are realized by computer-graphics wizard Markley Boyer, and encompasses a book, a website and a 3-D map -- a sort of Google Earth of ancient New York. Plaques around town will commemorate a lost creek or habitat. Far more than a mournful look back at what has been irrevocably paved over, the Mannahatta Project is designed to inspire ecological sustainability for New York and for other cities.
Eric Sanderson | Speaker | TED.com