ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Eric Sanderson | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2009

Eric Sanderson: New York -- before the City

Eric Sanderson mostra New York -- prima della Città

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400 anni dopo che Hudson ha scoperto il porto di New York, Eric Sanderson mostra come ha creato una mappa 3D dell'affascinante ecologia pre-città delle colline, dei fiumi e della vita naturale di Manhattan -- dettagliata fino agli isolati -- quando Times Square era una palude e non ci si poteva liberare.
- 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

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00:15
The substancesostanza of things unseeninvisibile.
0
0
3000
La sostanza delle cose non viste.
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CitiesCittà, pastpassato and futurefuturo.
1
3000
3000
Città, passato e futuro.
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In OxfordOxford, perhapsForse we can use LewisLewis CarrollCarroll
2
6000
4000
A Oxford, forse possiamo utilizzare Lewis Carroll
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and look in the looking glassbicchiere that is NewNuovo YorkYork CityCittà
3
10000
3000
e guardare nello specchio che è New York City
00:28
to try and see our truevero selvesSelves,
4
13000
3000
per provare e vedere il nostro vero io,
00:31
or perhapsForse passpassaggio throughattraverso to anotherun altro worldmondo.
5
16000
3000
o forse passare ad un altro mondo.
00:34
Or, in the wordsparole of F. ScottScott FitzgeraldFitzgerald,
6
19000
3000
O, secondo le parole di F. Scott Fitzgerald,
00:37
"As the moonLuna roserosa higherpiù alto,
7
22000
2000
"Mentre la luna si levava più alta,
00:39
the inessentialinessenziali housescase beganiniziato to meltdella fusione away
8
24000
3000
le case caduche incominciarono a fondersi
00:42
untilfino a graduallygradualmente I becamedivenne awareconsapevole of the oldvecchio islandisola
9
27000
2000
finché lentamente divenni consapevole dell'antica isola
00:44
here that onceuna volta floweredfiorito for DutchOlandese sailors'dei marinai eyesocchi,
10
29000
3000
che una volta fiorì per gli occhi dei marinai olandesi,
00:47
a freshfresco greenverde breastSeno of the newnuovo worldmondo."
11
32000
3000
un verde seno fresco del nuovo mondo."
00:50
My colleaguescolleghi and I have been workinglavoro for 10 yearsanni
12
35000
2000
I miei colleghi ed io stiamo lavorando da 10 anni
00:52
to rediscoverriscoprire this lostperduto worldmondo
13
37000
3000
per riscoprire questo mondo perduto,
00:55
in a projectprogetto we call The MannahattaMannahatta ProjectProgetto.
14
40000
3000
in un progetto che noi chiamiamo Il Progetto Mannahatta.
00:58
We're tryingprovare to discoverscoprire what HenryHenry HudsonHudson would have seenvisto
15
43000
2000
Stiamo cercando di scoprire che cosa abbia visto Henry Hudson
01:00
on the afternoonpomeriggio of SeptemberSettembre 12thesimo, 1609,
16
45000
3000
il pomeriggio del 12 settembre 1609,
01:03
when he sailednavigato into NewNuovo YorkYork harborporto.
17
48000
3000
quando è entrato nel porto di New York.
01:06
And I'd like to tell you the storystoria in threetre actsatti,
18
51000
2000
E vorrei raccontarvi la storia in tre atti.
01:08
and if I have time still, an epilogueepilogo.
19
53000
3000
E se avrò ancora tempo, anche un epilogo.
01:11
So, ActAtto I: A MapMappa FoundTrovati.
20
56000
2000
Quindi, primo atto: Una mappa scoperta.
01:13
So, I didn't growcrescere up in NewNuovo YorkYork.
21
58000
2000
Io non sono cresciuto a New York.
01:15
I grewè cresciuto up out westovest in the SierraSierra NevadaNevada MountainsMontagne, like you see here,
22
60000
3000
Sono cresciuto a ovest sulle montagne nella Sierra Nevada, come potete vedere qui,
01:18
in the RedRosso RockRoccia CanyonCanyon.
23
63000
2000
nel Red Rock Canyon.
01:20
And from these earlypresto experiencesesperienze as a childbambino
24
65000
2000
E da queste prime esperienze come bambino
01:22
I learnedimparato to love landscapespaesaggi.
25
67000
2000
ho imparato ad amare i paesaggi.
01:24
And so when it becamedivenne time for me to do my graduatediplomato studiesstudi,
26
69000
2000
Quindi, quando è arrivato il momento di scegliere i miei studi universitari,
01:26
I studiedstudiato this emergingemergente fieldcampo of landscapepaesaggio ecologyecologia.
27
71000
4000
Ho scelto di studiare questo campo emergente dell'ecologia del paesaggio.
01:30
LandscapePaesaggio ecologyecologia concernspreoccupazioni itselfsi
28
75000
2000
L'ecologia del paesaggio si occupa
01:32
with how the streamruscello and the meadowprato and the forestforesta and the cliffsscogliere
29
77000
4000
di come il ruscello, il prato, la foresta e le scogliere
01:36
make habitatshabitat for plantspiante and animalsanimali.
30
81000
2000
creino habitat per piante ed animali.
01:38
This experienceEsperienza and this trainingformazione
31
83000
2000
Questa esperienza e questa formazione
01:40
leadcondurre me to get a wonderfulmeraviglioso joblavoro with the WildlifeFauna selvatica ConservationConservazione SocietySocietà,
32
85000
3000
mi hanno portato ad ottenere un meraviglioso lavoro alla Wildlife Conservation Society,
01:43
whichquale workslavori to savesalvare wildlifefauna selvatica and wildselvaggio placesposti all over the worldmondo.
33
88000
3000
che lavora per salvaguardare animali e luoghi selvatici in tutto il mondo.
01:46
And over the last decadedecennio,
34
91000
2000
E negli ultimi dieci anni,
01:48
I traveledviaggiato to over 40 countriespaesi
35
93000
2000
ho viaggiato in più di 40 nazioni
01:50
to see jaguarsgiaguari and bearsorsi and elephantselefanti
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95000
2000
per vedere giaguari, orsi, elefanti,
01:52
and tigerstigri and rhinosrinoceronti.
37
97000
2000
tigri e rinoceronti.
01:54
But everyogni time I would returnritorno from my tripsviaggi I'd returnritorno back to NewNuovo YorkYork CityCittà.
38
99000
3000
Ma ogni volta che ritornavo dai miei viaggi, ritornavo a New York.
01:57
And on my weekendsweek-end I would go up, just like all the other touriststuristi,
39
102000
3000
E durante i weekend salivo, come tutti gli altri turisti,
02:00
to the topsuperiore of the EmpireImpero StateStato BuildingCostruzione,
40
105000
2000
sulla cima dell'Empire State Building,
02:02
and I'd look down on this landscapepaesaggio, on these ecosystemsecosistemi,
41
107000
3000
e guardavo in giù verso questo paesaggio, verso questi ecosistemi,
02:05
and I'd wondermeravigliarsi, "How does this landscapepaesaggio
42
110000
2000
e mi chiedevo, "Come funziona questo paesaggio
02:07
work to make habitathabitat for plantspiante and animalsanimali?
43
112000
2000
per fare da habitat per piante e animali?
02:09
How does it work to make habitathabitat for animalsanimali like me?"
44
114000
4000
Come funziona per fare da habitat per animali come me?"
02:13
I'd go to TimesVolte SquarePiazza and I'd look at the amazingStupefacente ladiesle signore on the wallparete,
45
118000
4000
Andavo a Times Square e guardavo le meravigliose signore sul muro,
02:17
and wondermeravigliarsi why nobodynessuno is looking at the historicalstorico figuresfigure just behinddietro a them.
46
122000
5000
e mi chiedevo perché nessuno guarda le figure storiche proprio dietro di loro.
02:22
I'd go to CentralCentrale ParkParco and see the rollingrotolamento topographytopografia of CentralCentrale ParkParco
47
127000
3000
Andavo a Central Park e osservavo la topografia di Central Park
02:25
come up againstcontro the abruptbrusco and sheerpuro
48
130000
2000
andare contro la brusca e verticale
02:27
topographytopografia of midtownMidtown ManhattanManhattan.
49
132000
4000
topografia di Manhattan.
02:31
I startediniziato readinglettura about the historystoria and the geographyGeografia in NewNuovo YorkYork CityCittà.
50
136000
3000
Ho iniziato a documentarmi sulla storia e la geografia di New York.
02:34
I readleggere that NewNuovo YorkYork CityCittà was the first mega-citymega-città,
51
139000
2000
Ho letto che New York è stata la prima mega-città,
02:36
a citycittà of 10 millionmilione people or more, in 1950.
52
141000
4000
una città di 10 milioni di persone o anche di più, nel 1950.
02:40
I startediniziato seeingvedendo paintingsdipinti like this.
53
145000
2000
Ho iniziato a vedere dipinti come questo.
02:42
For those of you who are from NewNuovo YorkYork,
54
147000
2000
Per chi di voi viene da New York,
02:44
this is 125thesimo streetstrada undersotto the WestWest SideLato HighwayAutostrada.
55
149000
3000
questa è la 125esima strada sotto la West Side Highway.
02:47
(LaughterRisate)
56
152000
2000
(Risate)
02:49
It was onceuna volta a beachspiaggia. And this paintingla pittura
57
154000
2000
Un tempo era una spiaggia. E in questo dipinto
02:51
has JohnJohn JamesJames AudubonAudubon, the painterpittore, sittingseduta on the rockroccia.
58
156000
3000
John James Audubon, il pittore, siede su una roccia.
02:54
And it's looking up on the woodedboscoso heightsaltezza of WashingtonWashington HeightsAltezze
59
159000
2000
E sta alzando lo sguardo verso le cime boscose di Washington Heights,
02:56
to Jeffrey'sDi Jeffrey HookGancio, where the GeorgeGeorge WashingtonWashington BridgePonte goesva acrossattraverso todayoggi.
60
161000
4000
verso il Jeffrey's Hook, dove oggi passa il George Washington Bridge.
03:00
Or this paintingla pittura, from the 1740s, from GreenwichGreenwich VillageVillaggio.
61
165000
3000
O questo dipinto, del 1740 circa, di Greenwich Village.
03:03
Those are two studentsstudenti at King'sDi re CollegeCollege -- laterdopo ColumbiaColumbia UniversityUniversità --
62
168000
3000
Quelli sono due studenti del King's College -- diventato poi Columbia University --
03:06
sittingseduta on a hillcollina, overlookingcon vista a valleyvalle.
63
171000
3000
seduti su una collina che guardano una valle.
03:09
And so I'd go down to GreenwichGreenwich VillageVillaggio and I'd look for this hillcollina,
64
174000
3000
E così sono andato a Greenwich Village e ho cercato questa collina.
03:12
and I couldn'tnon poteva find it. And I couldn'tnon poteva find that palmpalma treealbero.
65
177000
3000
E non sono riuscito a trovarla. Non riuscivo a trovare quella palma.
03:15
What's that palmpalma treealbero doing there?
66
180000
2000
Che cosa ci fa lì quella palma?
03:17
(LaughterRisate)
67
182000
1000
(Risate)
03:18
So, it was in the coursecorso of these investigationsindagini that I rancorse into a mapcarta geografica.
68
183000
3000
Così, è stato nel corso di queste indagini che mi sono imbattuto in una mappa.
03:21
And it's this mapcarta geografica you see here.
69
186000
2000
Ed è la mappa che vedete qui.
03:23
It's heldheld in a geographicgeografico informationinformazione systemsistema
70
188000
2000
È contenuta in un sistema di informazione geografica
03:25
whichquale allowsconsente me to zoomzoom in.
71
190000
2000
che mi permette di zummare.
03:27
This mapcarta geografica isn't from Hudson'sDi Hudson time, but from the AmericanAmericano RevolutionRivoluzione,
72
192000
3000
Questa mappa non risale al tempo di Hudson, ma alla rivoluzione americana,
03:30
170 yearsanni laterdopo, madefatto by BritishBritannico militarymilitare cartographerscartografi
73
195000
4000
170 anni dopo, è stata fatta dai cartografi militari britannici
03:34
duringdurante the occupationoccupazione of NewNuovo YorkYork CityCittà.
74
199000
2000
durante l'occupazione di New York.
03:36
And it's a remarkablenotevole mapcarta geografica. It's in the NationalNazionale ArchivesArchivi here in KewKew.
75
201000
4000
Ed è una mappa notevole. Si trova negli Archivi Nazionali qui a Kew.
03:40
And it's 10 feetpiedi long and threetre and a halfmetà feetpiedi widelargo.
76
205000
2000
Ed è alta 3,57 metri e larga circa 1 metro.
03:42
And if I zoomzoom in to lowerinferiore ManhattanManhattan
77
207000
3000
E se faccio lo zoom sulla bassa Manhattan
03:45
you can see the extentestensione of NewNuovo YorkYork CityCittà as it was,
78
210000
2000
potete vedere quale era l'estensione di New York
03:47
right at the endfine of the AmericanAmericano RevolutionRivoluzione.
79
212000
2000
alla fine della Rivoluzione Americana.
03:49
Here'sQui è BowlingBowling GreenVerde. And here'secco BroadwayBroadway.
80
214000
3000
Ecco qui Bowling Green. E qui c'è Broadway.
03:52
And this is CityCittà HallHall ParkParco.
81
217000
2000
E questo è City Hall Park.
03:54
So the citycittà basicallyfondamentalmente extendedesteso to CityCittà HallHall ParkParco.
82
219000
3000
Quindi fondamentalmente la città si estendeva fino a City Hall Park.
03:57
And just beyondal di là it you can see featuresCaratteristiche
83
222000
2000
E proprio dietro di esso potete vedere le caratteristiche
03:59
that have vanishedscomparso, things that have disappearedscomparso.
84
224000
2000
che sono svanite, cose che sono scomparse.
04:01
This is the CollectRaccogliere PondStagno, whichquale was the freshfresco wateracqua sourcefonte for NewNuovo YorkYork CityCittà
85
226000
3000
Questo è Collect Pond, la fonte di acqua fresca per New York
04:04
for its first 200 yearsanni,
86
229000
2000
nei suoi primi 200 anni,
04:06
and for the NativeNativo AmericansAmericani for thousandsmigliaia of yearsanni before that.
87
231000
3000
e per in Nativi americani per migliaia di anni prima.
04:09
You can see the LispenardLispenard MeadowsPrati
88
234000
2000
Potete vedere i prati Lispenard
04:11
drainingdrenante down throughattraverso here, throughattraverso what is TriBeCaTriBeCa now,
89
236000
2000
estendersi qui, attraverso quello che oggi è Tribeca,
04:13
and the beachesspiagge that come up from the BatteryBatteria,
90
238000
2000
e le spiagge che arrivano dalla Battery,
04:15
all the way to 42ndND StSt.
91
240000
2000
fino alla 42esima strada.
04:17
This mapcarta geografica was madefatto for militarymilitare reasonsmotivi.
92
242000
3000
Questa mappa è stata creata per scopi militari.
04:20
They're mappingMappatura the roadsstrade, the buildingsedifici, these fortificationsfortificazioni
93
245000
2000
Stanno disegnando le strade, gli edifici, le fortificazioni
04:22
that they builtcostruito.
94
247000
2000
che hanno costruito.
04:24
But they're alsoanche mappingMappatura things of ecologicalecologico interestinteresse,
95
249000
2000
Ma stanno anche disegnando cose di interesse sia ecologico
04:26
alsoanche militarymilitare interestinteresse: the hillscolline,
96
251000
2000
che militare: le colline,
04:28
the marshespaludi, the streamsflussi.
97
253000
3000
le paludi, i ruscelli.
04:31
This is RichmondRichmond HillHill, and MinettaMinetta WaterAcqua,
98
256000
2000
Questa è Richmond Hill, e Minetta Water
04:33
whichquale used to runcorrere its way throughattraverso GreenwichGreenwich VillageVillaggio.
99
258000
3000
che un tempo passava attraverso Greenwich Village.
04:36
Or the swamppalude at GramercyGramercy ParkParco, right here.
100
261000
5000
O la palude a Gramercy Park, proprio qui.
04:41
Or MurrayMurray HillHill. And this is the Murrays'Murrays' housecasa
101
266000
2000
O Murray Hill. E questa è la casa di Murray
04:43
on MurrayMurray HillHill, 200 yearsanni agofa.
102
268000
3000
su Murray Hill 200 anni fa.
04:46
Here is TimesVolte SquarePiazza,
103
271000
3000
Ecco qui Times Square,
04:49
the two streamsflussi that cameè venuto togetherinsieme to make a wetlandzona umida
104
274000
2000
i due ruscelli che arrivavano insieme per creare una palude
04:51
in TimesVolte SquarePiazza, as it was at the endfine of the AmericanAmericano RevolutionRivoluzione.
105
276000
5000
a Times Square, come era alla fine della Rivoluzione americana.
04:56
So I saw this remarkablenotevole mapcarta geografica in a booklibro.
106
281000
2000
Così ho visto questa notevole mappa in un libro.
04:58
And I thought to myselfme stessa, "You know, if I could georeferencegeoreferenziare this mapcarta geografica,
107
283000
4000
E mi son detto, "Sai, se potessi georeferenziare questa mappa,
05:02
if I could placeposto this mapcarta geografica in the gridgriglia of the citycittà todayoggi,
108
287000
3000
se potessi porre questa mappa nel reticolato della città oggi,
05:05
I could find these lostperduto featuresCaratteristiche
109
290000
2000
potrei ritrovare queste caratteristiche perdute
05:07
of the citycittà,
110
292000
2000
della città,
05:09
in the block-by-blockblocco per blocco geographyGeografia that people know,
111
294000
3000
nella geografia isolato-dopo-isolato che le persone conoscono,
05:12
the geographyGeografia of where people go to work, and where they go to livevivere,
112
297000
3000
nella geografia del luogo dove le persone vanno a lavorare e vivere,
05:15
and where they like to eatmangiare."
113
300000
2000
e dove piace loro mangiare."
05:17
So, after some work we were ablecapace to georeferencegeoreferenziare it,
114
302000
2000
Così, dopo un po' di lavoro, siamo riusciti a georeferenziarla,
05:19
whichquale allowsconsente us to put the modernmoderno streetsstrade on the citycittà,
115
304000
3000
cosa che ci ha permesso di mettere le strade moderne nella città,
05:22
and the buildingsedifici, and the openAperto spacesspazi,
116
307000
5000
così come gli edifici e gli spazi aperti,
05:27
so that we can zoomzoom in to where the CollectRaccogliere PondStagno is.
117
312000
5000
in modo che possiamo zummare su dove si trova Collect Pond.
05:32
We can digitizedigitalizzare the CollectRaccogliere PondStagno and the streamsflussi,
118
317000
4000
Possiamo digitalizzare Collect Pond e i ruscelli,
05:36
and see where they actuallyin realtà are in the geographyGeografia of the citycittà todayoggi.
119
321000
5000
e vedere esattamente dove si trovano nella geografia della città oggi.
05:41
So this is fundivertimento for findingscoperta where things are
120
326000
3000
Quindi è divertente scoprire dove si trovano le cose
05:44
relativeparente to the oldvecchio topographytopografia.
121
329000
5000
rispetto alla vecchia topografia.
05:49
But I had anotherun altro ideaidea about this mapcarta geografica.
122
334000
2000
Ma avevo un'altra idea riguardo questa mappa.
05:51
If we take away the streetsstrade, and if we take away the buildingsedifici,
123
336000
3000
Se togliamo le strade, se togliamo gli edifici,
05:54
and if we take away the openAperto spacesspazi,
124
339000
2000
ed anche gli spazi aperti
05:56
then we could take this mapcarta geografica.
125
341000
2000
allora potremmo prendere questa mappa.
05:58
If we pullTirare off the 18thesimo centurysecolo featuresCaratteristiche
126
343000
2000
Se leviamo le caratteristiche del 18esimo secolo
06:00
we could driveguidare it back in time.
127
345000
2000
possiamo tornare indietro nel tempo.
06:02
We could driveguidare it back to its ecologicalecologico fundamentalsFondamenti:
128
347000
4000
Possiamo tornare ai suoi fondamenti ecologici:
06:06
to the hillscolline, to the streamsflussi,
129
351000
2000
alle colline, ai ruscelli,
06:08
to the basicdi base hydrologyidrologia and shorelinelitorale, to the beachesspiagge,
130
353000
4000
all'idrologia di base e alla linea della costa, alle spiagge,
06:12
the basicdi base aspectsaspetti that make the ecologicalecologico landscapepaesaggio.
131
357000
4000
agli aspetti di base che creano il paesaggio ecologico.
06:16
Then, if we addedaggiunto mapsmappe like the geologyGeologia, the bedrockBedrock geologyGeologia,
132
361000
3000
Poi, se aggiungiamo mappe come la geologia, quella del substrato
06:19
and the surfacesuperficie geologyGeologia, what the glaciersghiacciai leavepartire,
133
364000
3000
e quella della superficie, quello che il ghiacciaio lascia,
06:22
if we make the soilsuolo mapcarta geografica,
134
367000
2000
se facciamo la mappa del suolo,
06:24
with the 17 soilsuolo classesclassi,
135
369000
3000
con le 17 classi di suolo,
06:27
that are defineddefinito by the NationalNazionale ConservationConservazione ServiceServizio,
136
372000
3000
definite dal National Soil Conservation Service,
06:30
if we make a digitaldigitale elevationelevazione modelmodello
137
375000
2000
se creiamo un modello digitale in elevazione
06:32
of the topographytopografia that tellsdice us how highalto the hillscolline were,
138
377000
3000
della topografia che ci dice quanto alte erano le colline,
06:35
then we can calculatecalcolare the slopesversante.
139
380000
3000
allora possiamo calcolare le pendenze.
06:38
We can calculatecalcolare the aspectaspetto.
140
383000
3000
Possiamo calcolare l'aspetto.
06:41
We can calculatecalcolare the winterinverno windvento exposureesposizione --
141
386000
2000
Possiamo calcolare l'esposizione del vento invernale --
06:43
so, whichquale way the winterinverno windsventi blowsoffio acrossattraverso the landscapepaesaggio.
142
388000
2000
quindi in quale direzione i venti invernali soffiano attraverso il paesaggio.
06:45
The whitebianca areasle zone on this mapcarta geografica are the placesposti protectedprotetto from the winterinverno windsventi.
143
390000
5000
Le aree bianche in questa mappa sono i luoghi protetti dai venti invernali.
06:50
We compiledcompilato all the informationinformazione about where the NativeNativo AmericansAmericani were, the LenapeLenape.
144
395000
3000
Abbiamo compilato tutte le informazioni su dove stavano i nativi americani, i Lenape.
06:53
And we builtcostruito a probabilityprobabilità mapcarta geografica about where they mightpotrebbe have been.
145
398000
4000
E abbiamo costruito una probabile mappa su dove essi potevano stare.
06:57
So, the redrosso areasle zone on this mapcarta geografica indicateindicare the placesposti
146
402000
2000
Quindi, le aree rosse sulla mappa indicano i posti
06:59
that are bestmigliore for humanumano sustainabilitysostenibilità on ManhattanManhattan,
147
404000
2000
migliori per la sostenibilità umana a Manhattan,
07:01
placesposti that are closevicino to wateracqua,
148
406000
2000
luoghi vicino all'acqua,
07:03
placesposti that are nearvicino the harborporto to fishpesce,
149
408000
2000
luoghi che sono vicini al porto per pescare,
07:05
placesposti protectedprotetto from the winterinverno windsventi.
150
410000
5000
posti protetti dai venti invernali.
07:10
We know that there was a LenapeLenape settlementinsediamento
151
415000
2000
Sappiamo che c'era un insediamento Lenape
07:12
down here by the CollectRaccogliere PondStagno.
152
417000
3000
qui vicino al Collect Pond.
07:15
And we knewconosceva that they plantedpiantato a kindgenere of horticultureorticoltura,
153
420000
2000
E sapevamo che avevano piantato una specie di orticoltura,
07:17
that they grewè cresciuto these beautifulbellissimo gardensGiardini of cornMais, beansfagioli, and squashSquash,
154
422000
3000
che coltivavano questi bellissimi orti di mais, fagioli e zucche,
07:20
the "ThreeTre SistersSorelle" gardengiardino.
155
425000
2000
l'orto "Three Sisters" (Tre sorelle)
07:22
So, we builtcostruito a modelmodello that explainsspiega where those fieldsi campi mightpotrebbe have been.
156
427000
4000
Quindi, abbiamo costruito una modello che spiega dove potrebbero essere stati questi campi.
07:26
And the oldvecchio fieldsi campi, the successionalsuccessional fieldsi campi that go.
157
431000
2000
I vecchi campi e quelli successivi.
07:28
And we mightpotrebbe think of these as abandonedabbandonato.
158
433000
2000
E potremmo pensare a questi come abbandonati.
07:30
But, in factfatto, they're grasslandpascolo habitatshabitat
159
435000
2000
Ma, in effetti, essi sono praterie,
07:32
for grasslandpascolo birdsuccelli and plantspiante.
160
437000
2000
habitat per uccelli e piante da prateria.
07:34
And they have becomediventare successionalsuccessional shrubarbusto landsTerre,
161
439000
3000
E sono diventati successivamente terre di arbusti,
07:37
and these then mixmescolare in to a mapcarta geografica of all the ecologicalecologico communitiescomunità.
162
442000
4000
e questi quindi si mescolano in una mappa di tutte le comunità ecologiche.
07:41
And it turnsgiri out that ManhattanManhattan had 55 differentdiverso ecosystemecosistema typestipi.
163
446000
4000
E si scopre che Manhattan aveva 55 diversi tipi di ecosistema.
07:45
You can think of these as neighborhoodsquartieri,
164
450000
2000
Potete pensare a loro come vicini di casa,
07:47
as distinctivedistintivo as TriBeCaTriBeCa and the UpperSuperiore EastEast SideLato and InwoodInwood --
165
452000
5000
caratteristici come Tribeca, l'Upper East Side e Inwood --
07:52
that these are the forestforesta and the wetlandszone umide
166
457000
2000
che questi sono la foresta, le paludi
07:54
and the marineMarine communitiescomunità, the beachesspiagge.
167
459000
3000
le comunità marine e le spiagge.
07:57
And 55 is a lot. On a per-areaper zona basisbase,
168
462000
3000
E 55 sono tanti. In un confronto tra aree,
08:00
ManhattanManhattan had more ecologicalecologico communitiescomunità
169
465000
2000
Manhattan aveva più comunità ecologiche
08:02
perper acreSan Giovanni d'Acri than YosemiteYosemite does,
170
467000
2000
per ettaro che Yosemite,
08:04
than YellowstoneYellowstone, than AmboseliAmboseli.
171
469000
3000
Yellowstone e Ambaselli.
08:07
It was really an extraordinarystraordinario landscapepaesaggio
172
472000
2000
Era davvero un paesaggio straordinario
08:09
that was capablecapace of supportingsupporto an extraordinarystraordinario biodiversitybiodiversità.
173
474000
4000
capace di sostenere un'eccezionale biodiversità.
08:13
So, ActAtto IIII: A Home ReconstructedRicostruito.
174
478000
4000
Secondo Atto: Una casa ricostruita.
08:17
So, we studiedstudiato the fishpesce and the frogsrane and the birdsuccelli and the beesAPI,
175
482000
4000
Abbiamo studiato i pesci, le rane, gli uccelli e le api,
08:21
the 85 differentdiverso kindstipi of fishpesce that were on ManhattanManhattan,
176
486000
3000
le 85 diverse specie di pesci che c'erano a Manhattan,
08:24
the HeathHeath hensgalline, the speciesspecie that aren'tnon sono there anymorepiù,
177
489000
4000
le galline Heath, le specie che non ci sono più,
08:28
the beaverscastori on all the streamsflussi, the blacknero bearsorsi,
178
493000
3000
i castori vicini a tutti i ruscelli, gli orsi neri,
08:31
and the NativeNativo AmericansAmericani, to studystudia how they used
179
496000
3000
e i nativi americani, per studiare come utilizzavano
08:34
and thought about theirloro landscapepaesaggio.
180
499000
2000
e cosa pensavano del loro paesaggio.
08:36
We wanted to try and mapcarta geografica these. And to do that what we did
181
501000
3000
Volevamo cercare di creare una mappa su di loro. E per farlo abbiamo
08:39
was we mappedmappato theirloro habitathabitat needsesigenze.
182
504000
2000
disegnato una mappa dei loro bisogni nell'habitat.
08:41
Where do they get theirloro foodcibo?
183
506000
2000
Dove prendevano il loro cibo?
08:43
Where do they get theirloro wateracqua? Where do they get theirloro shelterriparo?
184
508000
2000
Dove prendevano la loro acqua? Dove trovavano i loro rifugi?
08:45
Where do they get theirloro reproductiveapparato riproduttivo resourcesrisorse?
185
510000
3000
Dove prendevano le loro risorse riproduttive?
08:48
To an ecologistecologo, the intersectionintersezione of these is habitathabitat,
186
513000
3000
Per un ecologo, l'intersezione di questi è l'habitat.
08:51
but to mostmaggior parte people, the intersectionintersezione of these is theirloro home.
187
516000
5000
Ma per la maggior parte delle persone, l'intersezione di questi è la propria casa.
08:56
So, we would readleggere in fieldcampo guidesGuide, the standardstandard fieldcampo guidesGuide
188
521000
2000
Noi leggiamo sulle guide, sulle guide standard
08:58
that maybe you have on your shelvesmensole,
189
523000
2000
che forse avete sui vostri scaffali,
09:00
you know, what beaverscastori need is "A slowlylentamente meanderingMeandro streamruscello
190
525000
2000
che quello di cui hanno bisogno i castori è "Un lento ruscello
09:02
with aspenAspen treesalberi and aldersOntani and willowssalici,
191
527000
3000
con pioppi, ontani e salici
09:05
nearvicino the wateracqua." That's the bestmigliore thing for a beavercastoro.
192
530000
2000
vicino all'acqua". Questa è la cosa migliore per un castoro.
09:07
So we just startediniziato makingfabbricazione a listelenco.
193
532000
2000
Così abbiamo iniziato a fare una lista.
09:09
Here is the beavercastoro. And here is the streamruscello,
194
534000
2000
Ecco il castoro. Ed ecco il ruscello,
09:11
and the aspenAspen and the alderontano and the willowSalice.
195
536000
2000
e il pioppo, l'ontano e il salice.
09:13
As if these were the mapsmappe that we would need
196
538000
2000
Come se queste fossero le mappe di cui avremmo bisogno
09:15
to predictpredire where you would find the beavercastoro.
197
540000
2000
per prevedere dove trovare il castoro.
09:17
Or the bogBOG turtletartaruga, needingche necessitano di wetbagnato meadowsprati and insectsinsetti and sunnysoleggiato placesposti.
198
542000
4000
O la tartaruga di palude, che ha bisogno di prati bagnati, insetti e posti soleggiati.
09:21
Or the bobcatBobcat, needingche necessitano di rabbitsconigli and beaverscastori and denDen sitessiti.
199
546000
4000
O la lince, che ha bisogno dei luoghi in cui si trovano le tane di conigli e castori.
09:25
And rapidlyrapidamente we startediniziato to realizerendersi conto that beaverscastori can be
200
550000
3000
Così rapidamente abbiamo iniziato a capire che i castori possono essere
09:28
something that a bobcatBobcat needsesigenze.
201
553000
3000
qualcosa di cui una lince ha bisogno.
09:31
But a beavercastoro alsoanche needsesigenze things. And that havingavendo it
202
556000
2000
Ma anche un castoro ha bisogno di cose. E averli
09:33
on eithero sidelato meanssi intende that we can linkcollegamento it togetherinsieme,
203
558000
2000
entrambi significa che possiamo collegarli,
09:35
that we can createcreare the networkRete
204
560000
2000
che possiamo creare una rete
09:37
of the habitathabitat relationshipsrelazioni for these speciesspecie.
205
562000
3000
delle relazioni tra gli habitat di queste specie.
09:40
MoreoverInoltre, we realizedrealizzato that you can startinizio out
206
565000
2000
Inoltre, abbiamo capito che si può iniziare
09:42
as beingessere a beavercastoro specialistspecialista,
207
567000
2000
essendo un specialista di castori
09:44
but you can look up what an aspenAspen needsesigenze.
208
569000
2000
ma si può anche cercare di cosa ha bisogno un pioppo tremulo.
09:46
An aspenAspen needsesigenze firefuoco and dryasciutto soilsTerreni.
209
571000
3000
Un pioppo tremulo ha bisogno di fuoco e di terreno secco.
09:49
And you can look at what a wetbagnato meadowprato needsesigenze.
210
574000
3000
E potete cercare di cosa ha bisogno un prato umido.
09:52
And it need beaverscastori to createcreare the wetlandszone umide,
211
577000
2000
Ha bisogno che i castori creino paludi,
09:54
and maybe some other things.
212
579000
2000
e forse anche altre cose.
09:56
But you can alsoanche talk about sunnysoleggiato placesposti.
213
581000
2000
Ma si può anche parlare di luoghi soleggiati.
09:58
So, what does a sunnysoleggiato placeposto need? Not habitathabitat perper seSe.
214
583000
3000
Quindi, di cosa ha bisogno un posto soleggiato? Nessun habitat di per sé.
10:01
But what are the conditionscondizioni that make it possiblepossibile?
215
586000
2000
Ma quali sono le condizioni che lo rendono possibile?
10:03
Or firefuoco. Or dryasciutto soilsTerreni.
216
588000
3000
O il fuoco. O i terreni secchi.
10:06
And that you can put these on a gridgriglia that's 1,000 columnscolonne long
217
591000
3000
E quindi potete mettere questi in un schema lungo 1000 colonne
10:09
acrossattraverso the topsuperiore and 1,000 rowsrighe down the other way.
218
594000
3000
in orizzontale e 1000 file in verticale.
10:12
And then we can visualizevisualizzare this datadati like a networkRete,
219
597000
3000
Così possiamo visualizzare questi dati come una rete,
10:15
like a socialsociale networkRete.
220
600000
2000
come un social network.
10:17
And this is the networkRete of all the habitathabitat relationshipsrelazioni
221
602000
2000
E questa è la rete di tutte le relazioni tra gli habitat
10:19
of all the plantspiante and animalsanimali on ManhattanManhattan,
222
604000
2000
di tutte le piante e di tutti gli animali a Manhattan,
10:21
and everything they needednecessaria,
223
606000
2000
e di tutto quello di cui hanno bisogno,
10:23
going back to the geologyGeologia,
224
608000
2000
tornando indietro alla geologia,
10:25
going back to time and spacespazio at the very corenucleo of the webweb.
225
610000
3000
tornando indietro nel tempo e nello spazio al vero centro della rete.
10:28
We call this the MuirMuir WebWeb. And if you zoomzoom in on it it lookssembra like this.
226
613000
3000
La chiamiamo Rete Muir. E se zummi, la vedi così.
10:31
EachOgni pointpunto is a differentdiverso speciesspecie
227
616000
2000
Ogni punto rappresenta una specie diversa
10:33
or a differentdiverso streamruscello or a differentdiverso soilsuolo typetipo.
228
618000
3000
o un ruscello, o un tipo di terreno.
10:36
And those little graygrigio linesLinee are the connectionsconnessioni that connectCollegare them togetherinsieme.
229
621000
3000
E quelle piccole linee grigie sono le connessioni che li collegano insieme.
10:39
They are the connectionsconnessioni that actuallyin realtà make naturenatura resilientresiliente.
230
624000
3000
Essi sono i collegamenti che effettivamente rendono la natura elastica.
10:42
And the structurestruttura of this is what makesfa naturenatura work,
231
627000
4000
E questa struttura è ciò che fa lavorare la natura,
10:46
seenvisto with all its partsparti.
232
631000
2000
vista in tutte le sue parti.
10:48
We call these MuirMuir WebsRagnatele after the Scottish-AmericanScozzese-americano naturalistnaturalista
233
633000
3000
Le chiamiamo Reti Muir in onore del naturalista Scozzese-Americano
10:51
JohnJohn MuirMuir, who said, "When we try to pickraccogliere out anything by itselfsi,
234
636000
3000
John Muir, che disse, "Quando cerchiamo di prendere qualcosa da sola,
10:54
we find that it's boundlimite fastveloce by a thousandmille invisibleinvisibile cordscavi
235
639000
3000
scopriamo che è saldamente legata con migliaia di corde indivisibili,
10:57
that cannotnon può be brokenrotto, to everything in the universeuniverso."
236
642000
4000
che non si possono spezzare, a tutto nell'universo."
11:01
So then we tookha preso the MuirMuir websragnatele and we tookha preso them back to the mapsmappe.
237
646000
3000
Quindi abbiamo preso le reti Muir e le abbiamo riportate nelle mappe.
11:04
So if we wanted to go betweenfra 85thesimo and 86thesimo,
238
649000
2000
Così, se volevamo andare tra l'85esima e l'86esima
11:06
and LexLex and ThirdTerzo,
239
651000
2000
e Lex e la terza,
11:08
maybe there was a streamruscello in that blockbloccare.
240
653000
2000
forse c'era un ruscello in quell'isolato.
11:10
And these would be the kindgenere of treesalberi that mightpotrebbe have been there,
241
655000
2000
E quali sarebbero stati i tipi di albero che si trovavano lì.
11:12
and the flowersfiori and the lichenslicheni and the mossesMosses,
242
657000
4000
e quali fiori, licheni, muschi,
11:16
the butterfliesfarfalle, the fishpesce in the streamruscello,
243
661000
3000
le farfalle, i pesci nel ruscello,
11:19
the birdsuccelli in the treesalberi.
244
664000
2000
gli uccelli sugli alberi.
11:21
Maybe a timberlegname rattlesnakeserpente a sonagli livedha vissuto there.
245
666000
2000
Forse lì ci viveva un serpente a sonagli.
11:23
And perhapsForse a blacknero bearorso walkedcamminava by. And maybe NativeNativo AmericansAmericani were there.
246
668000
3000
E forse ci è passato un orso nero. Forse i Nativi americani stavano lì.
11:26
And then we tookha preso this datadati.
247
671000
2000
Poi abbiamo preso questi dati.
11:28
You can see this for yourselfte stesso on our websiteSito web.
248
673000
2000
Potete vederlo da soli sul nostro sito.
11:30
You can zoomzoom into any blockbloccare on ManhattanManhattan,
249
675000
2000
Potete zummare su ogni isolato a Manhattan,
11:32
and see what mightpotrebbe have been there 400 yearsanni agofa.
250
677000
3000
e vedere come avrebbe potuto essere 400 anni fa.
11:35
And we used it to try and revealsvelare a landscapepaesaggio
251
680000
3000
E lo abbiamo utilizzato per provare e scoprire un paesaggio
11:38
here in ActAtto IIIIII.
252
683000
2000
qui nel Terzo Atto.
11:40
We used the toolsutensili they use in HollywoodHollywood
253
685000
2000
Abbiamo utilizzato gli strumenti che usano ad Hollywood
11:42
to make these fantasticfantastico landscapespaesaggi that we all see in the moviesfilm.
254
687000
3000
per creare quei fantastici paesaggi che noi tutti vediamo nei film.
11:45
And we triedprovato to use it to visualizevisualizzare ThirdTerzo AvenueAvenue.
255
690000
3000
Abbiamo provato ad utilizzarlo per visualizzare la Terza strada.
11:48
So we would take the landscapepaesaggio and we would buildcostruire up the topographytopografia.
256
693000
4000
Quindi abbiamo preso il paesaggio e abbiamo ricostruito la topografia.
11:52
We'dAvremmo layposare on topsuperiore of that the soilsTerreni and the watersacque, and illuminateilluminare the landscapepaesaggio.
257
697000
4000
Prima abbiamo messo i terreni e le acque ed abbiamo illuminato il paesaggio.
11:56
We would layposare on topsuperiore of that the mapcarta geografica of the ecologicalecologico communitiescomunità.
258
701000
3000
Abbiamo posto sopra quello la mappa delle comunità ecologiche.
11:59
And feedalimentazione into that the mapcarta geografica of the speciesspecie.
259
704000
3000
E poi vi abbiamo inserito la mappa delle specie.
12:02
So that we would actuallyin realtà take a photographfotografia,
260
707000
2000
In modo da poter effettivamente scattare una fotografia,
12:04
flyingvolante abovesopra TimesVolte SquarePiazza, looking towardverso the HudsonHudson RiverFiume,
261
709000
2000
volando sopra Times Square, guardando verso il fiume Hudson,
12:06
waitingin attesa for HudsonHudson to come.
262
711000
2000
aspettando che arrivi Hudson.
12:08
UsingUtilizzando this technologytecnologia, we can make these
263
713000
2000
Utilizzando questa tecnologia, possiamo creare
12:10
fantasticfantastico georeferencedgeoreferenziati viewsvisualizzazioni.
264
715000
2000
queste fantastiche viste georeferenziate.
12:12
We can basicallyfondamentalmente take a pictureimmagine out of any windowfinestra
265
717000
2000
Fondamentalmente possiamo scattare una foto da una qualsiasi finestra
12:14
on ManhattanManhattan and see what that landscapepaesaggio lookedguardato like 400 yearsanni agofa.
266
719000
3000
di Manhattan e vedere come era quel paesaggio 400 anni fa.
12:17
This is the viewvista from the EastEast RiverFiume, looking up MurrayMurray HillHill
267
722000
3000
Questa è la vista dall'East River, guardando verso Murray Hill
12:20
at where the UnitedUniti d'America NationsDelle Nazioni is todayoggi.
268
725000
3000
dove stanno le Nazioni Unite oggi.
12:23
This is the viewvista looking down the HudsonHudson RiverFiume,
269
728000
2000
Questa è la vista guardando lungo il fiume Hudson,
12:25
with ManhattanManhattan on the left, and NewNuovo JerseyJersey out on the right,
270
730000
3000
con Manhattan sulla sinistra e il New Jersey sulla destra,
12:28
looking out towardverso the AtlanticAtlantico OceanOcean.
271
733000
3000
guardando verso l'Oceano Atlantico.
12:31
This is the viewvista over TimesVolte SquarePiazza,
272
736000
2000
Questa è la vista sopra Times Square,
12:33
with the beavercastoro pondstagno there, looking out towardverso the eastest.
273
738000
4000
con lo stagno dei castori lì, guardando verso est.
12:37
So we can see the CollectRaccogliere PondStagno, and LispenardLispenard MarshesPaludi back behinddietro a.
274
742000
4000
Quindi possiamo vedere Collect Pond e dietro i Lispenard Marshes.
12:41
We can see the fieldsi campi that the NativeNativo AmericansAmericani madefatto.
275
746000
3000
Possiamo vedere i campi creati dai nativi americani.
12:44
And we can see this in the geographyGeografia of the citycittà todayoggi.
276
749000
4000
E possiamo vedere questo nella geografia della città oggi.
12:48
So when you're watchingGuardando "LawLegge and OrderOrdine," and the lawyersavvocati walkcamminare up the stepspassaggi
277
753000
3000
Così mentre state guardando Law and Order, e gli avvocati salgono gli scalini
12:51
they could have walkedcamminava back down those stepspassaggi
278
756000
2000
avrebbero potuto scendere da quegli scalini
12:53
of the NewNuovo YorkYork CourtCorte HouseCasa, right into the CollectRaccogliere PondStagno,
279
758000
2000
del tribunale di New York, e andare dritti dentro il Collect Pond,
12:55
400 yearsanni agofa.
280
760000
4000
400 anni fa.
12:59
So these imagesimmagini are the work of my friendamico and colleaguecollega,
281
764000
3000
Queste immagini sono il lavoro del mio amico e collega,
13:02
MarkMark BoyerBoyer, who is here in the audiencepubblico todayoggi.
282
767000
2000
Mark Boyer, che è qui tra il pubblico oggi.
13:04
And I'd just like, if you would give him a handmano,
283
769000
2000
E vorrei solo, se vorrete contribuire,
13:06
to call out for his fine work.
284
771000
3000
complimentarmi per il suo ottimo lavoro.
13:09
(ApplauseApplausi)
285
774000
9000
(Applausi)
13:18
There is suchcome powerenergia in bringingportando sciencescienza and visualizationvisualizzazione togetherinsieme,
286
783000
3000
C'è una tale potenza nell'unire la scienza e la visualizzazione,
13:21
that we can createcreare imagesimmagini like this,
287
786000
2000
che possiamo creare immagini come questa.
13:23
perhapsForse looking on eithero sidelato of a looking glassbicchiere.
288
788000
3000
Forse guardare da entrambe le parti di uno specchio.
13:26
And even thoughanche se I've only had a briefbreve time to speakparlare,
289
791000
2000
Ed anche se ho avuto poco tempo per parlare,
13:28
I hopesperanza you appreciateapprezzare that MannahattaMannahatta was a very specialspeciale placeposto.
290
793000
3000
spero abbiate compreso che Mannahatta era un posto davvero speciale.
13:31
The placeposto that you see here on the left sidelato
291
796000
3000
Il luogo che vedete qui sul lato sinistro
13:34
was interconnectedinterconnesso. It was basedbasato on this diversitydiversità.
292
799000
2000
era interconnesso. Era basato su questa diversità.
13:36
It had this resilienceelasticità that is what we need in our modernmoderno worldmondo.
293
801000
5000
Aveva questa resilienza che è ciò che necessitiamo nel nostro mondo moderno.
13:41
But I wouldn'tno have you think that I don't like the placeposto
294
806000
3000
Ma non pensiate che non mi piace il posto
13:44
on the right, whichquale I quiteabbastanza do. I've come to love the citycittà
295
809000
3000
sulla destra, mi piace molto. Ho imparato ad amare la città
13:47
and its kindgenere of diversitydiversità, and its resilienceelasticità,
296
812000
2000
e il suo tipo di diversità, la sua resilienza,
13:49
and its dependencedipendenza on densitydensità and how we're connectedcollegato togetherinsieme.
297
814000
5000
la sua dipendenza dalla densità e come siamo collegati insieme.
13:54
In factfatto, that I see them as reflectionsriflessioni of eachogni other,
298
819000
4000
Infatti io li vedo come il riflesso l'uno dell'altro.
13:58
much as LewisLewis CarrollCarroll did in "ThroughAttraverso the Looking GlassVetro."
299
823000
3000
Un po' come ha fatto Lewis Carroll in "Attraverso lo specchio."
14:01
We can compareconfrontare these two and holdtenere them in our mindsmenti at the samestesso time,
300
826000
4000
Confrontiamo queste due immagini e contemporaneamente teniamo a mente che
14:05
that they really are the samestesso placeposto,
301
830000
2000
sono davvero lo stesso luogo,
14:07
that there is no way that citiescittà can escapefuga from naturenatura.
302
832000
3000
non c'è modo per le città di scappare dalla natura.
14:10
And I think this is what we're learningapprendimento about buildingcostruzione citiescittà in the futurefuturo.
303
835000
4000
E credo che sia questo quello che stiamo imparando riguardo il costruire le città nel futuro.
14:14
So if you'llpotrai allowpermettere me a briefbreve epilogueepilogo, not about the pastpassato,
304
839000
3000
Quindi se mi permettete un breve epilogo, non riguardo il passato,
14:17
but about 400 yearsanni from now,
305
842000
2000
ma riguardo 400 anni a partire da ora,
14:19
what we're realizingrendersene conto is that
306
844000
2000
quello che stiamo capendo è che
14:21
citiescittà are habitatshabitat for people,
307
846000
2000
le città sono habitat per le persone
14:23
and need to supplyfornitura what people need:
308
848000
2000
e devono fornire ciò di cui le persone necessitano:
14:25
a sensesenso of home, foodcibo, wateracqua, shelterriparo,
309
850000
3000
un senso di casa, cibo, acqua, rifugio,
14:28
reproductiveapparato riproduttivo resourcesrisorse, and a sensesenso of meaningsenso.
310
853000
4000
risorse riproduttive e un significato.
14:32
This is the particularparticolare additionalUlteriori habitathabitat requirementRequisiti of humanityumanità.
311
857000
3000
Questo è la particolare richiesta aggiuntiva dell'habitat per l'umanità.
14:35
And so manymolti of the talkstrattativa here at TEDTED are about meaningsenso,
312
860000
3000
E così tanti talk qui a TED riguardano il significato,
14:38
about bringingportando meaningsenso to our livesvite
313
863000
2000
riguardano il portare significato alle nostre vite
14:40
in all kindstipi of differentdiverso waysmodi, throughattraverso technologytecnologia,
314
865000
2000
in tanti modi differenti, attraverso la tecnologia,
14:42
throughattraverso artarte, throughattraverso sciencescienza,
315
867000
2000
l'arte, la scienza,
14:44
so much so that I think we focusmessa a fuoco so much on
316
869000
3000
tanto che, io credo, ci siamo concentrati così tanto su
14:47
that sidelato of our livesvite, that we haven'tnon hanno givendato enoughabbastanza
317
872000
2000
quel lato delle nostre vite, che non abbiamo dato abbastanza
14:49
attentionAttenzione to the foodcibo and the wateracqua and the shelterriparo,
318
874000
3000
attenzione al cibo, all'acqua e al rifugio,
14:52
and what we need to raiseaumentare the kidsbambini.
319
877000
3000
e a quello di cui abbiamo bisogno per crescere i figli.
14:55
So, how can we envisionEnvision the citycittà of the futurefuturo?
320
880000
3000
Quindi come possiamo immaginare la città del futuro?
14:58
Well, what if we go to MadisonMadison SquarePiazza ParkParco,
321
883000
2000
Come sarebbe se andassimo a Madison Square Park
15:00
and we imagineimmaginare it withoutsenza all the carsautomobili,
322
885000
3000
e ce la immaginassimo senza tutte le macchine,
15:03
and bicyclesbiciclette insteadanziché
323
888000
2000
ma con biciclette invece,
15:05
and largegrande forestsforeste, and streamsflussi insteadanziché of sewersfogne and stormtempesta drainscanali di scolo?
324
890000
5000
e grandi foreste, e ruscelli invece delle fogne e dei tubi di scarico?
15:10
What if we imaginedimmaginato the UpperSuperiore EastEast SideLato
325
895000
2000
Come sarebbe se immaginassimo l'Upper East Side
15:12
with greenverde roofstetti, and streamsflussi windingavvolgimento throughattraverso the citycittà,
326
897000
4000
con i tetti verdi e ruscelli che scorrono per la città,
15:16
and windmillsMulini a vento supplyingfornitura the powerenergia we need?
327
901000
3000
e con mulini a vento che ci forniscono l'energia di cui abbiamo bisogno?
15:19
Or if we imagineimmaginare the NewNuovo YorkYork CityCittà metropolitanmetropolitano areala zona,
328
904000
3000
O se immaginassimo l'area metropolitana di New York,
15:22
currentlyattualmente home to 12 millionmilione people,
329
907000
2000
al momento casa di 12 milioni di persone,
15:24
but 12 millionmilione people in the futurefuturo, perhapsForse livingvita at the densitydensità of ManhattanManhattan,
330
909000
4000
ma 12 milioni di persone nel futuro, forse vivendo nella densità di Manhattan,
15:28
in only 36 percentper cento of the areala zona,
331
913000
2000
solo nel 36 percento dell'area,
15:30
with the areasle zone in betweenfra coveredcoperto by farmlandterreno agricolo,
332
915000
3000
con le aree in mezzo ricoperte da terra agricola,
15:33
coveredcoperto by wetlandszone umide,
333
918000
2000
ricoperte da paludi,
15:35
coveredcoperto by the marshespaludi we need.
334
920000
2000
ricoperte da prati di cui abbiamo bisogno.
15:37
This is the kindgenere of futurefuturo I think we need,
335
922000
3000
Questo è il tipo di futuro di cui io penso abbiamo bisogno,
15:40
is a futurefuturo that has the samestesso diversitydiversità
336
925000
3000
è un futuro che ha la stessa diversità,
15:43
and abundanceabbondanza and dynamismdinamismo of ManhattanManhattan,
337
928000
3000
abbondanza e dinamismo di Manhattan,
15:46
but that learnsImpara from the sustainabilitysostenibilità of the pastpassato,
338
931000
3000
ma che impara dalla sostenibilità del passato,
15:49
of the ecologyecologia, the originaloriginale ecologyecologia, of naturenatura with all its partsparti.
339
934000
5000
dell'ecologia, dell'ecologia originale, della natura con tutte le sue parti.
15:54
Thank you very much.
340
939000
2000
Grazie mille.
15:56
(ApplauseApplausi)
341
941000
7000
(Applausi)
Translated by Elena Intra
Reviewed by Enrico Battocchi

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Eric Sanderson | Speaker | TED.com