ABOUT THE SPEAKER
Barbara Block - Marine biologist
Barbara Block studies how tuna, billfish and sharks move around (and stay warm) in the open ocean. Knowing how these large predators travel through pelagic waters will help us understand their role in the wider ocean ecosystem.

Why you should listen

Barbara Block takes a multidisciplinary approach to studying how large pelagic fish live and travel in the open ocean. Using novel electronic tags, Block and her team track large predators — tunas, billfish and sharks — on their ocean journeys. She also studies how and why muscle makes heat at a molecular level in fish.

Working out of Stanford's Hopkins Marine Station, Block and her colleagues run the Tuna Research and Conservation Center, a member of the Tagging of Pacific Predators (TOPP) program. Combining tracking data with physiological and genetic analyses, Block (a MacArthur "genius" grant winner) is developing population and ecological models to help us understand these fishes' roles in the ocean ecosystem — and perhaps learn to better manage these important food fish.

More profile about the speaker
Barbara Block | Speaker | TED.com
Mission Blue Voyage

Barbara Block: Tagging tuna in the deep ocean

バーバラ・ブロック: 深海に生きるマグロのタグ付け

Filmed:
368,018 views

マグロは海のアスリートです。この速くて、広範囲を泳ぐ捕食者のことを私たちは理解し始めたばかりです。海洋生物学者のバーバラ・ブロックはマグロに自動送受信機付き追跡タグを取り付け、美しくも危機に瀕している魚と彼らが棲む海について、かつてない規模のデータを収集しています。
- Marine biologist
Barbara Block studies how tuna, billfish and sharks move around (and stay warm) in the open ocean. Knowing how these large predators travel through pelagic waters will help us understand their role in the wider ocean ecosystem. Full bio

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00:15
I've been fascinated魅惑的な for a lifetime一生
0
0
3000
私は生涯を通じて
00:18
by the beauty美しさ, form and function関数
1
3000
2000
巨大クロマグロの美しい姿と
00:20
of giant巨人 bluefinクロマグロ tunaツナ.
2
5000
3000
その働きに魅了されてきました
00:23
Bluefinクロマグロ are warmblooded熱烈な like us.
3
8000
3000
クロマグロは人間と同じ恒温動物です
00:26
They're the largest最大 of the tunasマグロ,
4
11000
3000
マグロの中で最も大きく
00:29
the second-largest二番目に大きいです fish in the sea -- bony fish.
5
14000
3000
硬骨魚類としては
2番目に大きい魚です
00:32
They actually実際に are a fish
6
17000
2000
実は彼らは
00:34
that is endothermic吸熱 --
7
19000
2000
内温性で
00:36
powers throughを通して the ocean海洋 with warm暖かい muscles筋肉 like a mammal哺乳類.
8
21000
3000
哺乳類のように温かい筋肉で
海の中を力強く泳ぎます
00:40
That's one of our bluefinクロマグロ at the Montereyモントレー Bayベイ Aquarium水族館.
9
25000
3000
これは私たちがモントレー・ベイ水族館で
飼育しているクロマグロです
00:43
You can see in its shape形状 and its streamlined合理化された design設計
10
28000
3000
彼らの体型と流線形のデザインが
00:46
it's powered動力 for ocean海洋 swimming水泳.
11
31000
3000
水中を泳ぐのに適していることが分かります
00:49
It flies飛行機 throughを通して the ocean海洋 on its pectoral胸部 finsフィン, gets取得 liftリフト,
12
34000
3000
彼らは胸びれで水中を
飛ぶようにして泳ぎ
00:52
powers its movements動き
13
37000
2000
三日月状の尾びれで
00:54
with a lunate君主 tail.
14
39000
2000
力強く進みます
00:56
It's actually実際に got a naked skin for most最も of its body,
15
41000
3000
水との抵抗を少なくする為
体の大部分は
00:59
so it reduces減少する friction摩擦 with the water.
16
44000
3000
ウロコがありません
01:02
This is what one of nature's自然の finest最高級の machines機械.
17
47000
3000
大自然が生んだ
最高のマシンの1つです
01:05
Now, bluefinクロマグロ
18
50000
2000
クロマグロとは
01:07
were revered尊敬する by Man
19
52000
2000
人類の歴史上ずっと
01:09
for all of human人間 history歴史.
20
54000
3000
あがめられてきました
01:12
For 4,000 years, we fished釣った sustainably持続可能な for this animal動物,
21
57000
3000
4千年もの間
我々は持続可能な形で
01:15
and it's evidenced明らかに
22
60000
2000
この動物を捕まえてきましたが
01:17
in the artアート that we see
23
62000
2000
それは何千年も昔の芸術からも
01:19
from thousands of years ago.
24
64000
2000
見て取ることができます
01:21
Bluefinクロマグロ are in cave洞窟 paintings絵画 in Franceフランス.
25
66000
3000
クロマグロはフランスの洞窟壁画や
01:24
They're on coinsコイン
26
69000
2000
3千年も昔に遡る
01:26
that date日付 back 3,000 years.
27
71000
3000
硬貨にも見つけることができます
01:29
This fish was revered尊敬する by humankind人類.
28
74000
3000
この魚は人類に崇拝されてきたのです
01:32
It was fished釣った sustainably持続可能な
29
77000
2000
私たちの世代に至るまで
01:34
tillまで all of time,
30
79000
2000
ずっと持続可能な形で
01:36
exceptを除いて for our generation世代.
31
81000
2000
捕獲されてきました
01:38
Bluefinクロマグロ are pursued追求された whereverどこにでも they go --
32
83000
3000
クロマグロは
どこにいても追われます
01:41
there is a goldゴールド rushラッシュ on Earth地球,
33
86000
2000
世界ではクロマグロ版の
01:43
and this is a goldゴールド rushラッシュ for bluefinクロマグロ.
34
88000
2000
ゴールドラッシュが起きています
01:45
There are trapsトラップ that fish sustainably持続可能な
35
90000
2000
つい最近まで漁獲は
01:47
up until〜まで recently最近.
36
92000
3000
持続可能な規模で行われてきました
01:50
And yetまだ, the typeタイプ of fishing釣り going on today今日,
37
95000
3000
しかし現在行われている漁では
01:53
with pensペン, with enormous巨大な stakesステークス,
38
98000
3000
生け簀や巨大な立て網を使い
01:56
is really wipingワイピング bluefinクロマグロ
39
101000
2000
クロマグロを
絶滅の危機に追い込んでいます
01:58
ecologically生態学的に off the planet惑星.
40
103000
2000
02:00
Now bluefinクロマグロ, in general一般,
41
105000
2000
一般的にクロマグロは
02:02
goes行く to one place場所: Japan日本.
42
107000
2000
一ヶ所に運ばれます
日本です
02:04
Some of you mayかもしれない be guilty有罪
43
109000
2000
皆さんの中にもクロマグロの減少に
02:06
of having持つ contributed貢献した to the demise没する of bluefinクロマグロ.
44
111000
2000
一役買っている方がいるかもしれません
02:08
They're delectableおいしい muscle,
45
113000
2000
クロマグロの身は
02:10
richリッチ in fat脂肪 --
46
115000
2000
美味で 脂が乗って
02:12
absolutely絶対に taste deliciousおいしい.
47
117000
2000
たまりません
02:14
And that's their彼らの problem問題; we're eating食べる them to death.
48
119000
3000
それがまた問題なのです 
私たちは食べ過ぎなのです
02:17
Now in the Atlantic大西洋, the storyストーリー is prettyかなり simple単純.
49
122000
3000
大西洋を見れば一目瞭然です
02:20
Bluefinクロマグロ have two populations人口: one large, one small小さい.
50
125000
3000
ここのクロマグロには
大小2つの個体群が存在します
02:23
The North Americanアメリカ人 population人口
51
128000
2000
北アメリカの個体群は
02:25
is fished釣った at about 2,000 tonトン.
52
130000
3000
毎年 約2千トン捕らえられ
02:28
The Europeanヨーロッパ人 population人口 and North Africanアフリカ -- the Eastern東部 bluefinクロマグロ tunaツナ --
53
133000
3000
ヨーロッパと北アフリカ
つまり東大西洋系群は
02:31
is fished釣った at tremendousすばらしい levelsレベル:
54
136000
3000
とんでもないレベルで
02:34
50,000 tonsトン over the last decade10年 almostほぼ everyすべて year.
55
139000
3000
約5万トンが この十年
ほぼ毎年 水揚げされてきました
02:37
The result結果 is whetherかどうか you're looking
56
142000
2000
その結果
02:39
at the West西 or the Eastern東部 bluefinクロマグロ population人口,
57
144000
3000
東と西 両方の個体群が
02:42
there's been tremendousすばらしい decline低下 on bothどちらも sides両側,
58
147000
2000
大幅に減少し
02:44
as much as 90 percentパーセント
59
149000
2000
1950年を基準にすると
02:46
if you go back with your baselineベースライン
60
151000
2000
90パーセントも
02:48
to 1950.
61
153000
2000
減ってしまったのです
02:50
For that, bluefinクロマグロ have been given与えられた a status状態
62
155000
3000
このため クロマグロは
02:53
equivalent同等 to tigersトラ, to lionsライオンズ,
63
158000
3000
トラやライオン
02:56
to certainある Africanアフリカ elephants
64
161000
2000
一部のアフリカゾウや
02:58
and to pandasパンダ.
65
163000
2000
パンダなどと同じ地位を得ました
03:00
These fish have been proposed提案された
66
165000
2000
この魚は この2ヶ月間
03:02
for an endangered絶滅危惧種 species listingリスト in the past過去 two months数ヶ月.
67
167000
3000
絶滅危惧種に指定するかどうか
検討されてきました
03:05
They were voted投票された on and rejected拒否された
68
170000
2000
ちょうど2週間前になりますが
03:07
just two weeks ago,
69
172000
2000
この提案は否決されました
03:09
despite何と outstanding傑出した science科学
70
174000
2000
2つの機関が CITES(ワシントン条約)の
付属書Ⅰにあたるという
03:11
that showsショー from two committees委員会
71
176000
3000
2つの機関が CITES(ワシントン条約)の
付属書Ⅰにあたるという
03:14
this fish meets会う the criteria基準 of CITESCITES I.
72
179000
3000
明確な科学的根拠を提出したにもかかわらずです
03:17
And if it's tunasマグロ you don't careお手入れ about,
73
182000
2000
それでもマグロが気にならないと言うなら
03:19
perhapsおそらく you mightかもしれない be interested興味がある
74
184000
2000
これならどうでしょう
03:21
that international国際 long lines and pursing追求する
75
186000
2000
世界中で行われる はえ縄漁業は
03:23
chase追跡 down tunasマグロ and bycatch混雑 animals動物
76
188000
3000
マグロのみならず
オサガメ、サメ、カジキマグロ
アホウドリまで捕らえてしまいます
03:26
suchそのような as leatherbacks革バック, sharksサメ,
77
191000
2000
03:28
marlinマーリン, albatrossアルバトロス.
78
193000
2000
オサガメ、サメ、カジキマグロ
アホウドリまで捕らえてしまいます
03:30
These animals動物 and their彼らの demise没する
79
195000
2000
これらの動物の死は
03:32
occurs発生する in the tunaツナ fisheries漁業.
80
197000
3000
マグロ漁業によってもたらされています
03:35
The challengeチャレンジ we face
81
200000
2000
実は問題は私たちが
03:37
is that we know very little about tunaツナ,
82
202000
3000
マグロについて ほとんど何も知らない
ということでしょう
03:40
and everyoneみんな in the roomルーム knows知っている what it looks外見 like
83
205000
3000
ここにいる誰もが
アフリカのライオンが
03:43
when an Africanアフリカ lionライオン
84
208000
2000
獲物を仕留める姿を
03:45
takes down its prey獲物.
85
210000
2000
想像できるはずなのに
03:47
I doubt疑問に思う anyone誰でも has seen見た a giant巨人 bluefinクロマグロ feedフィード.
86
212000
3000
巨大クロマグロがエサを食べる姿は
見たことがないでしょう
03:50
This tunaツナ symbolizes象徴する
87
215000
3000
このマグロが
会場にいる私たち全員の
03:53
what's the problem問題 for all of us in the roomルーム.
88
218000
3000
抱える問題を象徴しています
03:56
It's the 21stセント century世紀, but we really have only just begun始まった
89
221000
3000
21世紀になって
私たちは やっと
03:59
to really study調査 our oceans in a deep深い way.
90
224000
3000
海について その全容を
理解し始めたばかりです
04:02
Technology技術 has come of age年齢
91
227000
2000
技術の進歩によって
04:04
that's allowing許す us to see the Earth地球 from spaceスペース
92
229000
3000
宇宙から地球を見下ろしたり
04:07
and go deep深い into the seas remotely遠隔に.
93
232000
3000
遠隔操作で深海を覗くことが
可能になりました
04:10
And we've私たちは got to use these technologiesテクノロジー immediatelyすぐに
94
235000
2000
そして我々の海洋の働きを
04:12
to get a better understanding理解
95
237000
2000
もっとよく理解するためには
04:14
of how our ocean海洋 realmレルム works作品.
96
239000
3000
これらの技術を早急に
使わなければなりません
04:17
Most最も of us from the ship -- even I --
97
242000
2000
船から見ると ―私でさえ―
04:19
look out at the ocean海洋 and see this homogeneous同種の sea.
98
244000
3000
大海は均質に見えます
04:22
We don't know where the structure構造 is.
99
247000
2000
どういった構造になっているのか―
04:24
We can't tell where are the watering散水 holes
100
249000
3000
アフリカの平原のように
04:27
like we can on an Africanアフリカ plainプレーン.
101
252000
3000
動物たちの水飲み場が
どこにあるかなんて分かりません
04:30
We can't see the corridors廊下,
102
255000
2000
廊下もなければ
04:32
and we can't see what it is
103
257000
2000
マグロ、オサガメ
アホウドリの関係も
04:34
that bringsもたらす together一緒に a tunaツナ,
104
259000
2000
マグロ、オサガメ
アホウドリの関係も
04:36
a leatherbackレザーバック and an albatrossアルバトロス.
105
261000
2000
分かりません
04:38
We're only just beginning始まり to understandわかる
106
263000
2000
私たちの理解は始まったばかりで
04:40
how the physical物理的 oceanography海洋学
107
265000
2000
それは海洋物理学と
04:42
and the biological生物学的 oceanography海洋学
108
267000
2000
海洋生物学が
04:44
come together一緒に
109
269000
2000
いかに団結して
04:46
to create作成する a seasonal季節の force
110
271000
2000
季節的な力を生み出し
04:48
that actually実際に causes原因 the upwelling湧き上がる
111
273000
2000
ホットスポットが
ホープスポットになるよう
04:50
that mightかもしれない make a hotホット spotスポット a hope希望 spotスポット.
112
275000
3000
湧昇できるかということです
04:53
The reasons理由 these challenges挑戦 are great
113
278000
2000
これらの課題が難しいのは
04:55
is that technically技術的に it's difficult難しい to go to sea.
114
280000
3000
技術的に 海での研究が
困難だからです
04:58
It's hardハード to study調査 a bluefinクロマグロ on its turf,
115
283000
2000
クロマグロを太平洋全体で
05:00
the entire全体 Pacificパシフィック realmレルム.
116
285000
2000
研究するのは困難で
05:02
It's really toughタフ to get up close閉じる and personal個人的 with a makoマコ shark
117
287000
4000
アオザメに近づいて
タグを付けるのは
05:06
and try to put a tagタグ on it.
118
291000
2000
さらに難しいのです
05:08
And then imagine想像する beingであること Bruceブルース Mate'sメイトの teamチーム from OSUOSU,
119
293000
3000
オレゴン州立大学(OSU)の
ブルース・メイトチームの一員になって
05:11
getting取得 up close閉じる to a blue whale
120
296000
2000
シロナガスクジラに近づいて
05:13
and fixing固定 a tagタグ on the blue whale that stays滞在する,
121
298000
3000
外れないタグを取り付ける姿を
想像してください
05:16
an engineeringエンジニアリング challengeチャレンジ
122
301000
2000
これはまだ我々も
解決できていない技術上の難題です
05:18
we've私たちは yetまだ to really overcome克服する.
123
303000
2000
05:20
So the storyストーリー of our teamチーム, a dedicated専用 teamチーム,
124
305000
3000
熱心な我々チームの物語は
05:23
is fish and chipsチップ.
125
308000
2000
フィッシュアンドチップスと言えます
05:25
We basically基本的に are taking取る
126
310000
2000
私たちがやっていることは
05:27
the same同じ satellite衛星 phone電話 parts部品,
127
312000
2000
衛星電話と同じ
05:29
or the same同じ parts部品 that are in your computerコンピューター, chipsチップ.
128
314000
3000
または皆さんのコンピューターに
含まれるチップを使います
05:32
We're puttingパッティング them together一緒に in unusual珍しい ways方法,
129
317000
3000
普段やらないような
組み合わせによって
05:35
and this is taking取る us into the ocean海洋 realmレルム
130
320000
2000
これまで分からなかったような大海が
05:37
like never before.
131
322000
2000
明らかになってきました
05:39
And for the first time,
132
324000
2000
さらに今回初めて
05:41
we're ableできる to watch the journey of a tunaツナ beneath下の the ocean海洋
133
326000
3000
海の下のマグロの移動を
見ることができました
05:44
usingを使用して light and photons光子
134
329000
2000
これは光と光量子を利用して
05:46
to measure測定 sunrise日の出 and sunset日没.
135
331000
3000
日の出と日の入りを測ることで
実現しました
05:49
Now, I've been workingワーキング with tunasマグロ for over 15 years.
136
334000
3000
私はマグロを15年以上に渡って
研究していますが
05:52
I have the privilege特権 of beingであること a partnerパートナー
137
337000
2000
モントレー・ベイ水族館と
05:54
with the Montereyモントレー Bayベイ Aquarium水族館.
138
339000
2000
一緒に働く機会をいただきました
05:56
We've私たちは actually実際に taken撮影 a sliverスライバー of the ocean海洋,
139
341000
2000
私たちは海の一部を
05:58
put it behind後ろに glassガラス,
140
343000
2000
水槽に再現して
06:00
and we together一緒に
141
345000
2000
展示用として
06:02
have put bluefinクロマグロ tunaツナ and yellowfinイエローフィン tunaツナ on display表示.
142
347000
3000
クロマグロとキハダマグロを準備しました
06:05
When the veilベール of bubbles liftsリフト everyすべて morning,
143
350000
3000
毎朝 泡のベールが浮き上がると
06:08
we can actually実際に see a communityコミュニティ from the Pelagicペラギア ocean海洋,
144
353000
3000
眼前に迫るのは外洋魚のコミュニティーで
06:11
one of the only places場所 on Earth地球
145
356000
2000
巨大クロマグロが
06:13
you can see giant巨人 bluefinクロマグロ swim泳ぐ by.
146
358000
3000
泳ぐ姿を見れるのはここだけです
06:16
We can see in their彼らの beauty美しさ of form and function関数,
147
361000
2000
その美しい姿と機能や
絶え間ない動きを
06:19
their彼らの ceaseless絶え間ない activityアクティビティ.
148
364000
2000
見ることができます
06:21
They're flying飛行 throughを通して their彼らの spaceスペース, ocean海洋 spaceスペース.
149
366000
3000
海という名の宇宙を
飛んでいるのです
06:24
And we can bring持参する two million百万 people a year
150
369000
2000
私たちはこの魚を間近で見て
06:26
into contact接触 with this fish
151
371000
2000
その美しさを知ってもらうために
06:28
and showショー them its beauty美しさ.
152
373000
3000
年間2百万人を集めています
06:31
Behind後ろに the scenesシーン is a workingワーキング lab研究室 at Stanfordスタンフォード University大学
153
376000
3000
舞台裏にはモントレー・ベイ水族館の
協力機関である
06:34
partnered提携 with the Montereyモントレー Bayベイ Aquarium水族館.
154
379000
2000
スタンフォード大学の研究施設があります
06:36
Here, for over 14 or 15 years,
155
381000
2000
ここで14、5年に渡って
06:38
we've私たちは actually実際に brought持ってきた in
156
383000
2000
捕獲してきたのは
06:40
bothどちらも bluefinクロマグロ and yellowfinイエローフィン in captivity捕虜.
157
385000
2000
クロマグロとキハダマグロです
06:42
We'd結婚した been studying勉強する these fish,
158
387000
2000
これまで彼らを研究してきましたが
06:44
but first we had to learn学ぶ how to husbandry畜産 them.
159
389000
2000
まずは飼育法を
学ぶ必要がありました
06:46
What do they like to eat食べる?
160
391000
2000
何を食べるのか?
06:48
What is it that they're happyハッピー with?
161
393000
2000
彼らにとって心地よい環境とは何か?
06:50
We go in the tanksタンク with the tunaツナ -- we touchタッチ their彼らの naked skin --
162
395000
3000
私たちは水槽に入って
マグロの生肌に触れます
06:53
it's prettyかなり amazing素晴らしい. It feels感じる wonderful素晴らしい.
163
398000
3000
素晴らしい感触です
06:56
And then, better yetまだ,
164
401000
2000
そしてさらに素晴らしいのは
06:58
we've私たちは got our own自分の versionバージョン of tunaツナ whisperers囁く者,
165
403000
2000
マグロと理解し合える
07:00
our own自分の Chuckチャック Farwellファーウェル, Alexアレックス Nortonノートン,
166
405000
2000
チャック・ファーウェルと
07:02
who can take a big大きい tunaツナ
167
407000
2000
アレックス・ノートンが
07:04
and in one motionモーション,
168
409000
2000
大きいマグロを
07:06
put it into an envelopeエンベロープ of water,
169
411000
2000
海水と共に
一息で抱え込みます
07:08
so that we can actually実際に work with the tunaツナ
170
413000
2000
私たちはマグロの研究をするため
07:10
and learn学ぶ the techniques技術 it takes
171
415000
2000
彼らを傷を付けない方法を
07:12
to not injureけがをする this fish
172
417000
2000
学ぶことができます
07:14
who never sees見える a boundary境界 in the open開いた sea.
173
419000
3000
マグロは大海においては
境界など知りません
07:17
Jeffジェフ and Jasonジェイソン there, are scientists科学者
174
422000
2000
こちらのジェフとジェイソンは科学者です
07:19
who are going to take a tunaツナ
175
424000
2000
マグロを取り出して
踏車のような人工水路に入れます
07:21
and put it in the equivalent同等 of a treadmillトレッドミル, a flume水路.
176
426000
3000
07:24
And that tunaツナ thinks考える it's going to Japan日本, but it's staying滞在 in place場所.
177
429000
3000
マグロは日本へ連れて行かれると
思うかもしれませんが
07:27
We're actually実際に measuring測定する its oxygen酸素 consumption消費,
178
432000
2000
実際はマグロの酸素消費量と
07:29
its energyエネルギー consumption消費.
179
434000
2000
熱消費量を計測しているのです
07:32
We're taking取る this dataデータ and building建物 better modelsモデル.
180
437000
3000
このデータをもとに
より良いモデルを作っています
07:35
And when I see that tunaツナ -- this is my favoriteお気に入り view見る --
181
440000
3000
私はこのマグロを見るとき
―これが一番好きな眺めです―
07:38
I beginベギン to wonderワンダー:
182
443000
2000
不思議に思うのは
07:40
how did this fish solve解決する the longitude経度 problem問題 before we did?
183
445000
3000
どうやって人間より先に
経度を把握したのだろう?と
07:44
So take a look at that animal動物.
184
449000
2000
彼らを ご覧ください
07:46
That's the closest最も近い you'llあなたは probably多分 ever get.
185
451000
2000
これ以上近づくことはできないでしょう
07:48
Now, the activitiesアクティビティ from the lab研究室
186
453000
3000
ラボでの研究によって
どのように
07:51
have taught教えた us now how to go out in the open開いた ocean海洋.
187
456000
3000
大海に繰り出せば良いのか
分かってきました
07:54
So in a programプログラム calledと呼ばれる Tag-A-Giantタグ・ア・ジャイアント
188
459000
3000
“Tag-A-Giant”というプログラムでは
07:57
we've私たちは actually実際に gone行った from Irelandアイルランド to Canadaカナダ,
189
462000
3000
私たちはアイルランドからカナダ
08:00
from Corsicaコルシカ島 to Spainスペイン.
190
465000
2000
コルシカ島からスペインまで
旅をしました
08:02
We've私たちは fished釣った with manyたくさんの nations around the world世界
191
467000
3000
世界中で釣りをしたのは
08:05
in an effort努力 to basically基本的に
192
470000
2000
巨大マグロの体内に
08:07
put electronic電子 computersコンピュータ
193
472000
3000
電子コンピューターを
08:10
inside内部 giant巨人 tunasマグロ.
194
475000
2000
取り付けるためです
08:12
We've私たちは actually実際に taggedタグ付き 1,100 tunasマグロ.
195
477000
3000
実に1,100匹ものマグロに
タグを付けることができました
08:15
And I'm going to showショー you three clipsクリップ,
196
480000
2000
これから3つの映像をお見せします
08:17
because I taggedタグ付き 1,100 tunasマグロ.
197
482000
3000
1,100匹もタグを付けましたからね
08:20
It's a very hardハード processプロセス, but it's a balletバレエ.
198
485000
3000
とても大変ですが
チームプレーが要です
08:23
We bring持参する the tunaツナ out, we measure測定 it.
199
488000
3000
マグロを引き揚げ 測定します
08:26
A teamチーム of fishers漁師, captainsキャプテン, scientists科学者 and technicians技術者
200
491000
3000
漁師、船長、科学者、技術者のチームが
08:29
work together一緒に to keep this animal動物 out of the ocean海洋
201
494000
3000
一丸となって この動物を
海上にあげておきます
08:32
for about four4つの to five minutes.
202
497000
3000
4〜5分ほどです
08:35
We put water over its gills, give it oxygen酸素.
203
500000
3000
酸素を与えるため
エラに海水をかけてあげます
08:38
And then with a lot of effort努力, after taggingタグ付け,
204
503000
3000
そうして懸命にタグを付けて
08:41
puttingパッティング in the computerコンピューター,
205
506000
2000
コンピュータを埋め込み
08:43
making作る sure the stalk is sticking固着する out so it senses感覚 the environment環境,
206
508000
3000
周りの環境を感知するよう
アンテナが出ていることを確認して
08:46
we send送信する this fish back into the sea.
207
511000
3000
海に帰してやります
08:49
And when it goes行く, we're always happyハッピー.
208
514000
2000
彼らを見送る時は
いつも幸せになります
08:51
We see a flickフリック of the tail.
209
516000
2000
尾びれを振って行きます
08:53
And from our dataデータ that gets取得 collected集めました,
210
518000
3000
データを収集できるのは
08:56
when that tagタグ comes来る back,
211
521000
2000
ダグが戻って来る時です
08:58
because a fisherフィッシャー returns返品 it
212
523000
2000
漁師が千ドルの報酬のために
09:00
for a thousand-dollar千ドル reward褒賞,
213
525000
2000
返してくれます
09:02
we can get tracksトラック beneath下の the sea
214
527000
2000
脊椎動物なら
今では5年分までの
09:04
for up to five years now,
215
529000
2000
海の中の情報を
09:06
on a backbonedバックボーン animal動物.
216
531000
2000
得ることができます
09:08
Now sometimes時々 the tunasマグロ are really large,
217
533000
3000
時には ナンタケットで
捕まえたような
09:11
suchそのような as this fish off Nantucketナンタケット.
218
536000
2000
巨大なマグロもいます
09:13
But that's about halfハーフ the sizeサイズ
219
538000
2000
しかしそれでも我々が
タグを付けた中では
09:15
of the biggest最大 tunaツナ we've私たちは ever taggedタグ付き.
220
540000
2000
一番大きい個体の
半分しかありません
09:17
It takes a human人間 effort努力,
221
542000
2000
マグロを引き揚げるには
09:19
a teamチーム effort努力, to bring持参する the fish in.
222
544000
2000
人間のチーム力が必要です
09:21
In this case場合, what we're going to do
223
546000
2000
ここでやっているのは
ポップアップ式の
09:23
is put a pop-up現れる satellite衛星 archivalアーカイブ tagタグ on the tunaツナ.
224
548000
3000
衛星アーカイバルタグを
マグロに付けています
09:27
This tagタグ rides乗り物 on the tunaツナ,
225
552000
2000
マグロに装着されたタグは
09:29
senses感覚 the environment環境 around the tunaツナ
226
554000
3000
周りの環境を感知すると
09:32
and actually実際に will come off the fish,
227
557000
3000
後にマグロから外れて
09:35
detachデタッチ, float浮く to the surface表面
228
560000
2000
切り離されると 海面に浮上し
09:37
and send送信する back to Earth-orbiting地球周回軌道 satellites衛星
229
562000
3000
地球周回軌道衛星に
09:40
positionポジション dataデータ estimated推定 by math数学 on the tagタグ,
230
565000
3000
タグから計算された
位置データ、圧力データ
09:43
pressure圧力 dataデータ and temperature温度 dataデータ.
231
568000
3000
温度データなどが送られます
09:46
And so what we get then from the pop-up現れる satellite衛星 tagタグ
232
571000
2000
ポップアップ式衛星タグは
09:48
is we get away from having持つ to have a human人間 interactionインタラクション
233
573000
3000
人間がタグを回収する
09:51
to recapture取り戻す the tagタグ.
234
576000
2000
手間を省いてくれます
09:53
Bothどちらも the electronic電子 tagsタグ I'm talking話す about are expensive高価な.
235
578000
3000
どちらの電子タグも高額です
09:56
These tagsタグ have been engineered設計された
236
581000
2000
これらは北米の
09:58
by a variety品種 of teamsチーム in North Americaアメリカ.
237
583000
3000
様々なチームによって
開発されてきました
10:01
They are some of our finest最高級の instruments楽器,
238
586000
2000
現在 海で使用できる新しい
10:03
our new新しい technology技術 in the ocean海洋 today今日.
239
588000
3000
最高の機器の1つです
10:07
One communityコミュニティ in general一般
240
592000
2000
どこよりも我々を支援してくれた
10:09
has given与えられた more to help us than any other communityコミュニティ.
241
594000
2000
コミュニティーがあります
10:11
And that's the fisheries漁業 off the state状態 of North CarolinaCarolina.
242
596000
3000
ノースカロライナ州沿岸の漁業者です
10:14
There are two villages, Harrisハリス and Moreheadモアヘッド Cityシティ,
243
599000
3000
ハリス市とモリヘッド市という 
2つの町では
10:17
everyすべて winter for over a decade10年,
244
602000
2000
数十年に渡って 毎冬
10:19
held開催 a partyパーティー calledと呼ばれる Tag-A-Giantタグ・ア・ジャイアント,
245
604000
3000
“Tag-A-Giant”というパーティーを開き
10:22
and together一緒に, fishers漁師 worked働いた with us
246
607000
2000
漁師の人たちと一緒に
10:24
to tagタグ 800 to 900 fish.
247
609000
3000
8百から9百匹もの魚に
タグを付けたのです
10:27
In this case場合, we're actually実際に going to measure測定 the fish.
248
612000
3000
この作業では魚の大きさも測ります
10:30
We're going to do something that in recent最近 years we've私たちは started開始した:
249
615000
3000
私たちがここ数年始めたことは
10:33
take a mucus粘液 sampleサンプル.
250
618000
2000
粘液を採取することです
10:35
Watch how shiny輝く the skin is; you can see my reflection反射 there.
251
620000
3000
とても光沢のある肌です
私の姿が映っているのが見えます
10:38
And from that mucus粘液, we can get gene遺伝子 profilesプロファイル,
252
623000
3000
この粘液から遺伝子情報を
得ることができるのです
10:41
we can get information情報 on gender性別,
253
626000
2000
性別も分かります
10:43
checking点検 the pop-up現れる tagタグ one more time,
254
628000
2000
ポップアップ式のタグを再確認して
10:45
and then it's out in the ocean海洋.
255
630000
2000
あとは海に帰してあげます
10:47
And this is my favoriteお気に入り.
256
632000
2000
ここが私のお気に入りです
10:49
With the help of my former前者 postdocポストドック, Garethガレス Lawsonローソン,
257
634000
3000
以前 一緒に研究した
ギャレス・ローソンのお陰ですが
10:52
this is a gorgeousゴージャスな picture画像 of a singleシングル tunaツナ.
258
637000
2000
これは一匹のマグロの
素晴らしい画像です
10:54
This tunaツナ is actually実際に moving動く on a numerical数値 ocean海洋.
259
639000
3000
このマグロは数値化した
海中を移動しています
10:57
The warm暖かい is the Gulf Streamストリーム,
260
642000
2000
暖かい方がメキシコ湾流で
10:59
the coldコールド up there in the Gulf of Maineメイン州.
261
644000
3000
上の寒い方がメイン湾です
11:02
That's where the tunaツナ wants to go -- it wants to forage飼料 on schools学校 of herringニシン --
262
647000
3000
マグロはそこに行きたがります
ニシンの群れでも探すのでしょう
11:05
but it can't get there. It's too coldコールド.
263
650000
2000
しかしそこには行けません 
寒すぎるのです
11:07
But then it warms温まる up, and the tunaツナ popsポップス in, gets取得 some fish,
264
652000
3000
暖かくなると そこにマグロが現れ
魚を食べて
11:10
maybe comes来る back to home baseベース,
265
655000
2000
元の場所に帰ったり
11:12
goes行く in again
266
657000
2000
また獲りに行ったりして
11:14
and then comes来る back to winter down there in North CarolinaCarolina
267
659000
3000
冬になると またノースカロライナ州まで
下りてきて
11:17
and then on to the Bahamasバハマ.
268
662000
2000
その後バハマまで下っていきます
11:19
And my favoriteお気に入り sceneシーン, three tunasマグロ going into the Gulf of Mexicoメキシコ.
269
664000
3000
ここから私の好きなシーンです
3匹のマグロがメキシコ湾に向かいます
11:22
Three tunasマグロ taggedタグ付き.
270
667000
2000
タグを付けてあります
11:24
Astronomically天文学的に, we're calculating計算する positionsポジション.
271
669000
2000
天文学的な見地から
位置を計算しています
11:26
They're coming到来 together一緒に. That could be tunaツナ sexセックス --
272
671000
3000
一緒にやってきました
交尾かもしれません
11:29
and there it is.
273
674000
2000
ここです
11:31
That is where the tunaツナ spawnスポーン.
274
676000
2000
ここがマグロの産卵場所なのです
11:33
So from dataデータ like this,
275
678000
2000
このようなデータから
11:35
we're ableできる now to put the map地図 up,
276
680000
2000
マップを作ることができました
11:37
and in this map地図
277
682000
2000
このマップには
11:39
you see thousands of positionsポジション
278
684000
2000
15年にも及ぶタグ付け作業による
11:41
generated生成された by this decade10年 and a halfハーフ of taggingタグ付け.
279
686000
3000
何千もの位置が記録されています
11:44
And now we're showing表示 that tunasマグロ on the western西洋 side
280
689000
3000
これで西側のマグロたちは
東側へ移動することが
11:47
go to the eastern東部 side.
281
692000
2000
分かってきました
11:49
So two populations人口 of tunasマグロ --
282
694000
2000
2つのマグロの個体群は
11:51
that is, we have a Gulf population人口, one that we can tagタグ --
283
696000
2000
片方はメキシコ湾流の個体群で
11:53
they go to the Gulf of Mexicoメキシコ, I showed示した you that --
284
698000
3000
タグ付けができ 先ほどのとおり
メキシコ湾にも行きます
11:56
and a second二番 population人口.
285
701000
2000
そしてもう一方
11:58
Living生活 amongst間に our tunasマグロ -- our North Americanアメリカ人 tunasマグロ --
286
703000
2000
私たちの北米のマグロにも
入り混じっているのが
12:00
are Europeanヨーロッパ人 tunasマグロ that go back to the MedMed.
287
705000
3000
地中海方面から来る
ヨーロッパのクロマグロです
12:03
On the hotホット spotsスポット -- the hope希望 spotsスポット --
288
708000
2000
ホットスポットや
ホープスポットに関わらず
12:05
they're mixed混合 populations人口.
289
710000
2000
彼らは入り混じって
存在しているのです
12:07
And so what we've私たちは done完了 with the science科学
290
712000
2000
この科学情報をもとに
12:09
is we're showing表示 the International国際 Commission手数料,
291
714000
2000
私たちは国際委員会に向けて
12:11
building建物 new新しい modelsモデル,
292
716000
2000
新しいモデルを構築することで
12:13
showing表示 them that a two-stock2在庫 no-mixing無混合 modelモデル --
293
718000
2000
今日まで2つの個体群が
12:15
to this day, used to reject拒絶する
294
720000
3000
それぞれ独立して存在するという
12:18
the CITESCITES treaty条約 --
295
723000
2000
ワシントン条約の否決にも用いられた
12:20
that modelモデル isn't the right modelモデル.
296
725000
2000
モデルの間違いを訴えています
12:22
This modelモデル, a modelモデル of overlapオーバーラップ,
297
727000
2000
こちらの重なり合うモデルが
12:24
is the way to move動く forward前進.
298
729000
2000
前に進む方法です
12:26
So we can then predict予測する
299
731000
2000
どの海域を管理すればよいのか
12:28
where management管理 places場所 should be.
300
733000
2000
予測できるからです
12:30
Places場所 like the Gulf of Mexicoメキシコ and the Mediterranean地中海
301
735000
3000
メキシコ湾や地中海などは
12:33
are places場所 where the singleシングル species,
302
738000
2000
単一の種や個体群が
12:35
the singleシングル population人口, can be captured捕獲.
303
740000
2000
捕獲できるところです
12:37
These become〜になる forthright真面目な in places場所 we need to protect保護する.
304
742000
3000
これらが真っ先に保護しなければ
ならない場所になります
12:40
The centerセンター of the Atlantic大西洋 where the mixing混合 is,
305
745000
3000
混じり合いが起きている
大西洋の中心で
12:43
I could imagine想像する a policyポリシー that lets〜する Canadaカナダ and Americaアメリカ fish,
306
748000
2000
漁業体制がしっかりしている
12:45
because they manage管理する their彼らの fisheries漁業 well,
307
750000
3000
アメリカとカナダには
漁業権を認める政策を
12:48
they're doing a good jobジョブ.
308
753000
2000
取っても良いと思います
12:50
But in the international国際 realmレルム,
309
755000
2000
ただし過剰な漁業が行われてきた
12:52
where fishing釣り and overfishing乱獲 has really gone行った wild野生,
310
757000
2000
国際海域においては
ホープスポットを
12:54
these are the places場所 that we have to make hope希望 spotsスポット in.
311
759000
3000
作らなければならない所もあります
12:57
That's the sizeサイズ they have to be to protect保護する the bluefinクロマグロ tunaツナ.
312
762000
3000
クロマグロを保護するには
これだけの海域が必要なのです
13:00
Now in a second二番 projectプロジェクト
313
765000
2000
次のプロジェクトは
13:02
calledと呼ばれる Taggingタグ付け of Pacificパシフィック Pelagicsペラギウス,
314
767000
2000
“Tagging of Pacific Pelagics”(TOPP)で
13:04
we took取った on the planet惑星 as a teamチーム,
315
769000
2000
海洋生物センサスに身を置く私たちは
13:06
those of us in the Census国勢調査 of Marineマリン Life.
316
771000
2000
地球を相手に一丸となって挑みました
13:08
And, funded資金提供 primarily主に throughを通して Sloanスローン Foundation財団 and othersその他,
317
773000
4000
当初はスローン財団などから
資金提供を受け
13:12
we were ableできる to actually実際に go in, in our projectプロジェクト --
318
777000
3000
17あるフィールドプログラムの一つである
13:15
we're one of 17 fieldフィールド programsプログラム
319
780000
2000
私たちのプログラムを遂行することができ
13:17
and beginベギン to take on taggingタグ付け large numbers数字 of predators捕食者,
320
782000
3000
マグロのみならず多くの捕食者に
13:20
not just tunasマグロ.
321
785000
2000
タグを付け始めることができました
13:22
So what we've私たちは done完了
322
787000
2000
私たちがやったのは
13:24
is actually実際に gone行った up to tagタグ salmonサーモン shark in Alaskaアラスカ,
323
789000
3000
アラスカでネズミザメに
タグを取り付けるために
13:27
met会った salmonサーモン shark on their彼らの home territory地域,
324
792000
3000
彼らがホームグラウンドで
13:30
followed続く them catchingキャッチする salmonサーモン
325
795000
2000
サケを捕まえる姿を追いかけながら
13:32
and then went行った in and figured思った out
326
797000
2000
分かったことがあります
13:34
that, if we take a salmonサーモン and put it on a lineライン,
327
799000
3000
もしサケをエサに釣り糸を垂らせば
13:37
we can actually実際に take up a salmonサーモン shark --
328
802000
2000
ホホジロザメの仲間である
ネズミザメを
13:39
This is the cousinいとこ of the white shark --
329
804000
2000
捕まえられるということです
13:41
and very carefully慎重に --
330
806000
2000
そして注意深く
13:43
note注意, I say "very carefully慎重に," --
331
808000
2000
―これが重要です―
13:45
we can actually実際に keep it calm落ち着いた,
332
810000
2000
暴れないよう
13:47
put a hoseホース in its mouth, keep it off the deckデッキ
333
812000
3000
ホースを口に入れ デッキから遠ざけて
13:50
and then tagタグ it with a satellite衛星 tagタグ.
334
815000
3000
衛星タグを取り付けることができます
13:53
That satellite衛星 tagタグ will now have your shark phone電話 home
335
818000
3000
そうすれば通信衛星がサメの状況を
13:56
and send送信する in a messageメッセージ.
336
821000
2000
連絡してくれます
13:58
And that shark leaping飛び跳ねる there, if you look carefully慎重に, has an antennaアンテナ.
337
823000
3000
ジャンプしているサメを
よく見ると アンテナが見えます
14:01
It's a free無料 swimming水泳 shark with a satellite衛星 tagタグ
338
826000
2000
衛星タグ付きの野生のサメが
14:03
jumpingジャンプする after salmonサーモン,
339
828000
2000
サケをジャンプして追いながら
14:05
sending送信 home its dataデータ.
340
830000
3000
データをこちらに送信してくれるのです
14:09
Salmonサーモン sharksサメ aren'tない the only sharksサメ we tagタグ.
341
834000
2000
タグを取り付けるのは
ネズミザメだけではありませんが
14:11
But there goes行く salmonサーモン sharksサメ with this meter-levelメートルレベル resolution解決
342
836000
3000
ここではネズミザメがいる
水温をレベルメーターで
14:14
on an ocean海洋 of temperature温度 -- warm暖かい colors are warmer暖かい.
343
839000
3000
色分けします
暖かい海は明るい色になります
14:17
Salmonサーモン sharksサメ go down
344
842000
2000
サメたちは熱帯に
14:19
to the tropics熱帯 to pup子犬
345
844000
2000
産卵のため南下し
14:21
and come into Montereyモントレー.
346
846000
2000
その後モントレーにやってきます
14:23
Now right next doorドア in Montereyモントレー and up at the Farallonesファラロン
347
848000
3000
モントレーの隣のファラロン諸島の
14:26
are a white shark teamチーム led by Scottスコット Andersonアンダーソン -- there --
348
851000
2000
ホホジロザメのチームは
スコット・アンダーソンと
14:28
and Salサル Jorgensenヨルゲンセン.
349
853000
2000
サル・ジョルゲンセンが率いています
14:30
They can throwスロー out a targetターゲット --
350
855000
2000
彼らはアシカのような形をした
14:32
it's a carpetカーペット shaped形をした like a sealシール --
351
857000
2000
マットを投げて おとりに使い
14:34
and in will come a white shark, a curious好奇心 critterクリッター
352
859000
3000
私たちの5メートルあるボートに
14:37
that will come right up to our 16-ft-ft. boatボート.
353
862000
3000
好奇心につられてやってくるのを待ちます
14:40
It's a severalいくつかの thousand-pound千ポンド animal動物.
354
865000
2000
数トンもある生き物です
14:42
And we'll私たちは wind in the targetターゲット.
355
867000
3000
そこで おとりを引き込みます
14:45
And we'll私たちは place場所 an acoustic音響 tagタグ
356
870000
2000
音響タグは
14:47
that says言う, "OMSHARKオシャハ 10165,"
357
872000
2000
“OMSHARK 10165”などと呼ばれ
14:49
or something like that, acoustically音響的に with a pingピング.
358
874000
3000
これをピンで取り付けるのです
14:52
And then we'll私たちは put on a satellite衛星 tagタグ
359
877000
2000
そこに衛星タグをつければ
14:54
that will give us the long-distance長距離 journeys
360
879000
3000
長旅の様子が分かります
14:57
with the light-based光ベース geolocationジオロケーション algorithmsアルゴリズム
361
882000
2000
魚につけたコンピューターから
算出された発光式の
14:59
solved解決した on the computerコンピューター that's on the fish.
362
884000
3000
地理情報アルゴリズムのおかげです
15:02
So in this case場合, Sal'sサルの looking at two tagsタグ there,
363
887000
3000
この場合 サルは2つのタグを
見ることになります
15:05
and there they are: the white sharksサメ of Californiaカリフォルニア
364
890000
3000
カリフォルニアのホホジロザメが
15:08
going off to the white shark cafeカフェ and coming到来 back.
365
893000
3000
仲間のところに行って
戻ってきました
米国海洋大気庁(NOAA)の
仲間と共に アオザメや
15:12
We alsoまた、 tagタグ makosマコス with our NOAANOAA colleagues同僚,
366
897000
2000
15:14
blue sharksサメ.
367
899000
2000
ヨシキリザメにもタグを取り付けます
15:16
And now, together一緒に, what we can see
368
901000
2000
これによって 私たちは
15:18
on this ocean海洋 of color that's temperature温度,
369
903000
2000
温度で色分けされた海を
15:20
we can see ten-day10日間 wormsワーム of makosマコス and salmonサーモン sharksサメ.
370
905000
3000
10日間にわたって
アオザメ、ネズミザメ
ホホジロザメ、ヨシキリザメが
移動するのを確認できます
15:24
We have white sharksサメ and blue sharksサメ.
371
909000
2000
15:26
For the first time,
372
911000
2000
これまでに前例がなかった
15:28
an ecoscapeエコスケール as large as ocean-scale海洋スケール,
373
913000
2000
海全体のサメの移動経路が分かる
15:30
showing表示 where the sharksサメ go.
374
915000
3000
生態図ができたのです
15:33
The tunaツナ teamチーム from TOPPTOPP has done完了 the unthinkable考えられない:
375
918000
3000
TOPPのマグロチームは何と
15:36
three teamsチーム taggedタグ付き 1,700 tunasマグロ,
376
921000
3000
3つのチームが1,700匹もの
タグ付けに成功しました
15:39
bluefinクロマグロ, yellowfinイエローフィン and albacoreアルバーコア
377
924000
2000
クロマグロ、キハダマグロ
15:41
all at the same同じ time --
378
926000
2000
ビンチョウマグロ
すべてに同時に―
15:43
carefully慎重に rehearsedリハーサル taggingタグ付け programsプログラム
379
928000
2000
注意深く練習した
15:45
in whichどの we go out, pickピック up juvenile少年 tunasマグロ,
380
930000
3000
タグ付け作業を行います
若いマグロを選んで
15:48
put in the tagsタグ that actually実際に have the sensorsセンサ,
381
933000
3000
各種センサーがついた
15:51
stickスティック out the tunaツナ
382
936000
2000
タグを埋め込み
15:53
and then let them go.
383
938000
2000
放してやります
15:55
They get returned戻ってきた, and when they get returned戻ってきた,
384
940000
2000
放流されたマグロは戻っていきますが
15:57
here on a NASANASA numerical数値 ocean海洋
385
942000
3000
NASAによって数式化された海の上を
16:00
you can see bluefinクロマグロ in blue
386
945000
2000
クロマグロなら青色で
16:02
go across横断する their彼らの corridor廊下,
387
947000
2000
大海原を渡って
16:04
returning返す to the Western西洋 Pacificパシフィック.
388
949000
3000
西太平洋に戻って行くのがわかります
16:07
Our teamチーム from UCSCUCSC has taggedタグ付き elephant sealsシール
389
952000
3000
我がUCSC(カリフォルニア大学
サンタクルーズ校)チームも
16:10
with tagsタグ that are glued接着した on their彼らの heads, that come off when they slough脱落.
390
955000
3000
ゾウアザラシの頭に
脱皮の際に外れるタグを付けています
16:13
These elephant sealsシール coverカバー halfハーフ an ocean海洋,
391
958000
3000
ゾウアザラシの行動範囲は
太平洋の半分もカバーし
16:16
take dataデータ down to 1,800 feetフィート --
392
961000
2000
水深500メートルからも
16:18
amazing素晴らしい dataデータ.
393
963000
2000
素晴らしいデータを送ってくれます
16:20
And then there's Scottスコット Shafferシャーファー and our shearwaters剪断水
394
965000
3000
スコット・シェイファーは
ミズナギドリに
16:23
wearing着る tunaツナ tagsタグ, light-based光ベース tagsタグ,
395
968000
3000
マグロタグである
発光式のタグを付けることで
16:26
that now are going to take you from New新しい Zealandジーランド to Montereyモントレー and back,
396
971000
3000
ニュージーランドからモントレーの往復
16:29
journeys of 35,000 nautical航海 milesマイル
397
974000
3000
3千5百海里にも及ぶ旅を
見ることができます
16:32
we had never seen見た before.
398
977000
2000
これまで見たことのない光景です
16:34
But now with light-based光ベース geolocationジオロケーション tagsタグ that are very small小さい,
399
979000
3000
今では小型の発光式
地理位置情報タグによって
16:37
we can actually実際に see these journeys.
400
982000
2000
彼らの旅路を観察できるのです
16:39
Same同じ thing with LaysanLaysan albatrossアルバトロス
401
984000
2000
コアホウドリも
16:41
who travel旅行 an entire全体 ocean海洋
402
986000
2000
時々 マグロと同じ
16:43
on a trip旅行 sometimes時々,
403
988000
2000
海域を通って
16:45
up to the same同じ zoneゾーン the tunasマグロ use.
404
990000
2000
大海を旅をします
16:47
You can see why they mightかもしれない be caught捕らえられた.
405
992000
3000
だから捕まえられるわけですね
16:50
Then there's Georgeジョージ Schillingerシリンジャー and our leatherbackレザーバック teamチーム out of Playaプラヤ Grandeグランデ
406
995000
3000
ジョージ・シリンジャーと
プラヤ・グランデのオサガメのチームは
16:53
taggingタグ付け leatherbacks革バック
407
998000
2000
オサガメにもタグを付けます
16:55
that go right past過去 where we are.
408
1000000
3000
彼らも同じように移動します
16:58
And Scottスコット Benson'sベンソンズ teamチーム
409
1003000
2000
スコット・ベンソンのチームが証明したのは
17:00
that showed示した that leatherbacks革バック go from Indonesiaインドネシア
410
1005000
2000
アオガメがインドネシアから
17:02
all the way to Montereyモントレー.
411
1007000
2000
はるかモントレーに移動することでした
17:04
So what we can see on this moving動く ocean海洋
412
1009000
3000
この変化する海の図によって
17:07
is we can finally最後に see where the predators捕食者 are.
413
1012000
3000
ようやく 捕食者たちの場所が
分かってきました
17:10
We can actually実際に see how they're usingを使用して ecospacesエコスペース
414
1015000
3000
海全体に及ぶ
彼らの生態域を
17:13
as large as an ocean海洋.
415
1018000
2000
見ることができるのです
17:15
And from this information情報,
416
1020000
2000
この情報をもとに
17:17
we can beginベギン to map地図 the hope希望 spotsスポット.
417
1022000
3000
ホープスポットを
描き出すことができます
17:20
So this is just three years of dataデータ right here --
418
1025000
2000
これは3年分だけのデータですが
17:22
and there's a decade10年 of this dataデータ.
419
1027000
2000
これが10年分あります
17:24
We see the pulseパルス and the seasonal季節の activitiesアクティビティ
420
1029000
2000
彼らの脈拍や
季節的な行動の変化などを
17:26
that these animals動物 are going on.
421
1031000
3000
観察することができます
17:30
So what we're ableできる to do with this information情報
422
1035000
2000
これらのデータを使ってできるのは
17:32
is boil煮る it down to hotホット spotsスポット,
423
1037000
3000
ホットスポットを特定し
17:35
4,000 deployments配備,
424
1040000
2000
4千個ものタグを放つという
17:37
a huge巨大 herculeanヘルカリアン task仕事,
425
1042000
3000
非常に困難な仕事で
17:40
2,000 tagsタグ
426
1045000
2000
初めて分かったのは
17:42
in an areaエリア, shown示された here for the first time,
427
1047000
2000
2千個ものタグが集まる
17:44
off the Californiaカリフォルニア coast海岸,
428
1049000
2000
集合場所のような所が
17:46
that appears登場する to be a gathering集まる place場所.
429
1051000
3000
カリフォルニア沿岸にあることでした
17:50
And then for sortソート of an encoreアンコール from these animals動物,
430
1055000
3000
アンコールに応えてくれるように
17:53
they're helping助ける us.
431
1058000
2000
彼らがやってくれるのは
17:55
They're carrying運ぶ instruments楽器
432
1060000
2000
タグを利用して 水深2千メートルから
17:57
that are actually実際に taking取る dataデータ down to 2,000 metersメートル.
433
1062000
3000
データを送ってくれることです
18:00
They're taking取る information情報 from our planet惑星
434
1065000
2000
彼らが送ってくれる情報に含まれるのは
18:02
at very criticalクリティカルな places場所 like Antarctica南極大陸 and the Polesポーランド.
435
1067000
3000
人類が容易に足を踏み入れられない
南極や北極です
18:05
Those are sealsシール from manyたくさんの countries
436
1070000
2000
様々な国から放たれた
18:07
beingであること released解放された
437
1072000
2000
アザラシは
18:09
who are samplingサンプリング underneath下の the ice sheetsシート
438
1074000
2000
氷床の下をくぐって
18:11
and giving与える us temperature温度 dataデータ of oceanographic海洋学 quality品質
439
1076000
3000
海洋学的な温度データを
提供してくれます
18:14
on bothどちらも poles.
440
1079000
2000
南北の両極地方においてです
18:16
This dataデータ, when visualized視覚化された, is captivating魅力的な to watch.
441
1081000
3000
大変興味深いのは
データが可視化された時ですが
18:19
We still haven't持っていない figured思った out bestベスト how to visualize視覚化する the dataデータ.
442
1084000
3000
データを可視化する
最善の方法は模索中です
18:22
And then, as these animals動物 swim泳ぐ
443
1087000
2000
水中の動物達が
18:24
and give us the information情報
444
1089000
2000
私たちに送ってくれるデータは
18:26
that's important重要 to climate気候 issues問題,
445
1091000
2000
気候変動問題に大変有用です
18:28
we alsoまた、 think it's criticalクリティカルな
446
1093000
2000
また私たちは
18:30
to get this information情報 to the publicパブリック,
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1095000
2000
この情報を社会に発信して
18:32
to engage従事する the publicパブリック with this kind種類 of dataデータ.
448
1097000
3000
皆さんに参画していただくことも
重要だと考えます
18:35
We did this with the Great Turtleカメ Raceレース --
449
1100000
2000
グレート・タートル・レースでは
18:37
taggedタグ付き turtlesカメ, brought持ってきた in four4つの million百万 hitsヒット.
450
1102000
3000
タグを付けたカメたちが
4万件ものアクセスを集めました
18:40
And now with Google'sGoogleの Oceans,
451
1105000
3000
そして今やグーグル・オーシャンによって
18:43
we can actually実際に put a white shark in that ocean海洋.
452
1108000
2000
海に放たれたホホジロザメが
18:45
And when we do and it swims泳ぐ,
453
1110000
2000
まるでその美しい道を
18:47
we see this magnificent壮大 bathymetry水深
454
1112000
2000
知っているような
18:49
that the shark knows知っている is there on its pathパス
455
1114000
2000
カリフォルニアからハワイまでの
18:51
as it goes行く from Californiaカリフォルニア to Hawaiiハワイ.
456
1116000
2000
壮大な海底地形を映し出してくれます
18:53
But maybe Missionミッション Blue
457
1118000
2000
“Mission Blue”の役割は
18:55
can fill埋める in that ocean海洋 that we can't see.
458
1120000
3000
私たちが見えない海の様子を
教えてくれることです
18:58
We've私たちは got the capacity容量, NASANASA has the ocean海洋.
459
1123000
3000
我々にはノウハウがあり
NASAは海全体の様子を知っています
19:01
We just need to put it together一緒に.
460
1126000
2000
力を合わせれば良いのです
19:03
So in conclusion結論,
461
1128000
2000
まとめますと
19:05
we know where Yellowstoneイエローストーン is for North Americaアメリカ;
462
1130000
3000
北米のイエローストーンは
私たちの海岸沖にも
19:08
it's off our coast海岸.
463
1133000
2000
あるということです
19:10
We have the technology技術 that's shown示された us where it is.
464
1135000
2000
テクノロジーによって
その場所も分かります
19:12
What we need to think about perhapsおそらく for Missionミッション Blue
465
1137000
3000
“Mission Blue”のために
我々ができることは
19:15
is increasing増加する the biologging生物学 capacity容量.
466
1140000
3000
バイオロギングの量を
増やすことかもしれません
19:18
How is it that we can actually実際に
467
1143000
2000
どうすればこのような活動を
19:20
take this typeタイプ of activityアクティビティ elsewhere他の場所?
468
1145000
3000
他の地域でも広められるでしょうか?
19:23
And then finally最後に -- to basically基本的に get the messageメッセージ home --
469
1148000
3000
そして最後に
考えていただきたいのが
19:26
maybe use liveライブ linksリンク
470
1151000
2000
シロナガスクジラや
19:28
from animals動物 suchそのような as blue whalesくじら and white sharksサメ.
471
1153000
2000
ホホジロザメからの映像を
生中継すること
19:30
Make killerキラー appsアプリ, if you will.
472
1155000
2000
どうか凄いアプリを作ってください
19:32
A lot of people are excited興奮した
473
1157000
2000
多くの方が
19:34
when sharksサメ actually実際に went行った under the Goldenゴールデン Gateゲート Bridgeブリッジ.
474
1159000
3000
ゴールデンゲートブリッジの下を
泳ぐサメに喜ぶでしょう
19:37
Let's connect接続する the publicパブリック to this activityアクティビティ right on their彼らの iPhoneiPhone.
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1162000
3000
皆さんのiPhoneで
この活動に繋がってください
19:40
That way we do away with a few少数 internetインターネット myths神話.
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1165000
3000
そうすれば妙な都市伝説も廃れるでしょう
19:44
So we can saveセーブ the bluefinクロマグロ tunaツナ.
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1169000
2000
私たちはクロマグロを救えます
19:46
We can saveセーブ the white shark.
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2000
ホホジロザメも救えるのです
19:48
We have the science科学 and technology技術.
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1173000
2000
私たちには科学技術があります
19:50
Hope希望 is here. Yes we can.
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1175000
2000
希望が見えてきました
私たちにはできます
19:52
We need just to apply適用する this capacity容量
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1177000
2000
この可能性を
19:54
furtherさらに in the oceans.
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2000
海にかけてみようではありませんか
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Thank you.
483
1181000
2000
ありがとうございました
19:58
(Applause拍手)
484
1183000
2000
(拍手)
Translated by Taihei Matsuda
Reviewed by Mari Arimitsu

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ABOUT THE SPEAKER
Barbara Block - Marine biologist
Barbara Block studies how tuna, billfish and sharks move around (and stay warm) in the open ocean. Knowing how these large predators travel through pelagic waters will help us understand their role in the wider ocean ecosystem.

Why you should listen

Barbara Block takes a multidisciplinary approach to studying how large pelagic fish live and travel in the open ocean. Using novel electronic tags, Block and her team track large predators — tunas, billfish and sharks — on their ocean journeys. She also studies how and why muscle makes heat at a molecular level in fish.

Working out of Stanford's Hopkins Marine Station, Block and her colleagues run the Tuna Research and Conservation Center, a member of the Tagging of Pacific Predators (TOPP) program. Combining tracking data with physiological and genetic analyses, Block (a MacArthur "genius" grant winner) is developing population and ecological models to help us understand these fishes' roles in the ocean ecosystem — and perhaps learn to better manage these important food fish.

More profile about the speaker
Barbara Block | Speaker | TED.com