ABOUT THE SPEAKER
Paul Snelgrove - Marine biologist
Paul Snelgrove led the group that pulled together the findings of the Census of Marine Life -- synthesizing 10 years and 540 expeditions into a book of wonders.

Why you should listen

From 2000 to 2010, the Census of Marine Life ran a focused international effort to catalogue as much knowledge as possible about the creatures living in our oceans. (It had never really been done before.) Some 2,700 scientists from 80 countries, on 540 expeditions, worked to assess the diversity, distribution, and abundance of marine life. More than 6,000 potential new species were discovered, amid scenes of ocean degradation, resilience, and wonder.

It was Paul Snelgrove's job to synthesize this mass of findings into a book. Snelgrove, a professor at Memorial University in Newfoundland who studies benthic sedimentary ecosystems, led the team that produced the book Discoveries of the Census of Marine Life, about the most important and dramatic findings of the CML: new species and habitats, unexpected and epic migration routes and changing distribution patterns. The census revealed how diverse, surprising, still vastly unknown, and tenacious life is in the oceans.

He says: "How to distill thousands of scientific papers and dozens of books into a coherent story? The answer was to lock myself in the basement, shut off email, and read, read, read."

More profile about the speaker
Paul Snelgrove | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Paul Snelgrove: A census of the ocean

Paul Snelgrove: Un recensământ al oceanului

Filmed:
336,429 views

Oceanograful Paul Snelgrove împărtăşeşte rezultatele unui proiect de zece ani care a avut un singur scop: efectuarea unui recensământ al tuturor speciilor oceanului. El împărtăşeşte fotografii cu unele dintre cele mai surprinzătoare descoperiri ale Recensământului Vieţii Marine.
- Marine biologist
Paul Snelgrove led the group that pulled together the findings of the Census of Marine Life -- synthesizing 10 years and 540 expeditions into a book of wonders. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
The oceansoceane coveracoperi some 70 percentla sută of our planetplanetă.
0
0
3000
Oceanele acoperă cam 70 la sută din planeta noastră.
00:18
And I think ArthurArthur C. ClarkeClarke probablyprobabil had it right
1
3000
2000
Şi cred că Arthur C. Clarke avea dreptate
00:20
when he said that perhapspoate we oughttrebui to call our planetplanetă
2
5000
3000
când a spus că probabil ar trebui să ne numim planeta
00:23
PlanetPlaneta OceanOcean.
3
8000
2000
Planeta Ocean.
00:25
And the oceansoceane are hugelyenorm productiveproductiv,
4
10000
2000
Şi oceanele sunt extrem de productive,
00:27
as you can see by the satellitesatelit imageimagine
5
12000
2000
după cum puteţi vedea în imaginea prin satelit
00:29
of photosynthesisfotosinteză, the productionproducere of newnou life.
6
14000
2000
a fotosintezei, producerea vieţii noi.
00:31
In factfapt, the oceansoceane producelegume şi fructe halfjumătate of the newnou life everyfiecare day on EarthPământ
7
16000
3000
De fapt, oceanele produc atât jumătate din noua viaţă de pe Pământ
00:34
as well as about halfjumătate the oxygenoxigen that we breathea respira.
8
19000
3000
cât şi aproximativ jumătate din oxigenul pe care îl respirăm.
00:37
In additionplus to that, it harborsporturi a lot of the biodiversitybiodiversitate on EarthPământ,
9
22000
3000
De asemenea, adăposteşte o mare parte din biodiversitatea Pământului,
00:40
and much of it we don't know about.
10
25000
2000
din care o mare parte nu ne este cunoscută.
00:42
But I'll tell you some of that todayastăzi.
11
27000
2000
Dar vă voi vorbi despre aceste lucruri astăzi.
00:44
That alsode asemenea doesn't even get into the wholeîntreg proteinproteină extractionextractie
12
29000
2000
Asta nu intră în toată extragerea proteinelor
00:46
that we do from the oceanocean.
13
31000
2000
din ocean.
00:48
That's about 10 percentla sută of our globalglobal needsare nevoie
14
33000
2000
Asta înseamnă cam 10 la sută din nevoile noastre globale
00:50
and 100 percentla sută of some islandinsulă nationsnațiuni.
15
35000
3000
şi sută la sută pentru câteva naţiuni-insulă.
00:53
If you were to descendcoborî
16
38000
2000
Dacă ar fi să cobori
00:55
into the 95 percentla sută of the biospherebiosferă that's livableacceptabil,
17
40000
2000
în 95 la sută din biosfera care este locuită,
00:57
it would quicklyrepede becomedeveni pitchpas blacknegru,
18
42000
2000
ar deveni repede întuneric beznă,
00:59
interruptedîntreruptă only by pinpointspinpoints of lightușoară
19
44000
2000
un întuneric întrerupt doar de mici surse de lumină
01:01
from bioluminescentcaracterul organismsorganisme.
20
46000
2000
de la organisme bioluminiscente.
01:03
And if you turnviraj the lightslumini on,
21
48000
2000
Şi dacă aprinzi lumina,
01:05
you mightar putea periodicallyperiodic see spectacularspectaculos organismsorganisme swimînot by,
22
50000
2000
vei vedea periodic organisme spectaculoase care înnoată,
01:07
because those are the denizenslocuitorii of the deepadâncime,
23
52000
2000
pentru că acestea sunt locuitorii adâncurilor,
01:09
the things that livetrăi in the deepadâncime oceanocean.
24
54000
2000
vieţuitoarele care trăiesc în adâncurile oceanelor.
01:11
And eventuallyîn cele din urmă, the deepadâncime seamare floorpodea would come into viewvedere.
25
56000
3000
Şi până la urmă, fundul mării va deveni vizibil.
01:14
This typetip of habitathabitat coverscapace more of the Earth'sPământului surfacesuprafaţă
26
59000
3000
Acest tip de habitat acoperă mai mult din suprafaţa Pământului
01:17
than all other habitatshabitate combinedcombinate.
27
62000
2000
decât toate celelalte habitate combinate.
01:19
And yetinca, we know more about the surfacesuprafaţă of the MoonLuna and about MarsMarte
28
64000
2000
Şi totuşi, ştim mai mult despre suprafaţa Lunii şi a lui Marte
01:21
than we do about this habitathabitat,
29
66000
2000
decât ştim despre acest habitat,
01:23
despitein ciuda the factfapt that we have yetinca to extractextrage
30
68000
2000
în ciuda faptului că încă nu am extras
01:25
a gramgram of foodalimente, a breathsuflare of oxygenoxigen or a dropcădere brusca of waterapă
31
70000
3000
niciun gram de mâncare, o gură de oxigen sau un strop de apă
01:28
from those bodiesorganisme.
32
73000
2000
din aceste corpuri.
01:30
And so 10 yearsani agoîn urmă,
33
75000
2000
Aşa că acum 10 ani,
01:32
an internationalinternaţional programprogram begana început calleddenumit the CensusRecensământ of MarineMarină Life,
34
77000
3000
un program internaţional numit Recensământul Vieţii Marine a început,
01:35
whichcare seta stabilit out to try and improveîmbunătăţi our understandingînţelegere
35
80000
2000
care şi-a propus să îmbunătăţească înţelegerea noastră
01:37
of life in the globalglobal oceansoceane.
36
82000
2000
a vieţii din oceanele globului.
01:39
It involvedimplicat 17 differentdiferit projectsproiecte around the worldlume.
37
84000
3000
A implicat 17 proiecte diferite din jurul lumii.
01:42
As you can see, these are the footprintsurme de pasi of the differentdiferit projectsproiecte.
38
87000
2000
După cum vedeţi, acestea sunt urmele diferitelor proiecte.
01:44
And I hopesperanţă you'llveți appreciatea aprecia the levelnivel of globalglobal coverageacoperire
39
89000
3000
Şi sper că veţi aprecia nivelul de acoperire globală
01:47
that it manageda reușit to achieveobține.
40
92000
2000
pe care a reuşit să îl obţină.
01:49
It all begana început when two scientistsoamenii de știință, FredFred GrassleGrassle and JesseJesse AusubelAusubel,
41
94000
2000
Totul a început cu doi oameni de ştiinţă, Fred Grassle şi Jesse Ausubel,
01:51
metîntâlnit in WoodsWoods HoleGaura, MassachusettsMassachusetts
42
96000
3000
care s-au cunoscut în Woods Hale, Massachusetts
01:54
where bothambii were guestsvizitatori at the famedrenumit oceanographicoceanografic instituteinstitut.
43
99000
2000
unde fuseseră amândoi invitaţi la un institut oceanografic faimos.
01:56
And FredFred was lamentingjalnic the statestat of marinemarină biodiversitybiodiversitate
44
101000
3000
Şi Fred se plângea de starea biodiversităţii marine,
01:59
and the factfapt that it was in troublebucluc and nothing was beingfiind doneTerminat about it.
45
104000
3000
de faptul că avea probleme şi nu se făcea nimic în această privinţă.
02:02
Well, from that discussiondiscuţie grewcrescut this programprogram
46
107000
2000
Programul a crescut din această discuţie
02:04
that involvedimplicat 2,700 scientistsoamenii de știință
47
109000
2000
care a implicat 2,700 de oameni de ştiinţă
02:06
from more than 80 countriesțări around the worldlume
48
111000
2000
din mai mult de 80 de ţări din jurul lumii
02:08
who engagedangajat in 540 oceanocean expeditionsexpediții
49
113000
3000
care au efectuat 540 de expediţii în ocean
02:11
at a combinedcombinate costa costat of 650 millionmilion dollarsdolari
50
116000
3000
cu un cost combinat de 650 milioane de dolari
02:14
to studystudiu the distributiondistribuire, diversitydiversitate and abundanceabundenţă
51
119000
2000
pentru a studia distribuţia, diversitatea şi abundenţa
02:16
of life in the globalglobal oceanocean.
52
121000
3000
vieţii în oceanul global.
02:19
And so what did we find?
53
124000
2000
Aşadar ce am aflat?
02:21
We foundgăsite spectacularspectaculos newnou speciesspecie,
54
126000
2000
Am găsit specii noi spectaculoase,
02:23
the mostcel mai beautifulfrumoasa and visuallyvizual stunninguluitor things everywherepretutindeni we lookedprivit --
55
128000
3000
cele mai frumoase şi nemaipomenite lucruri pe care le-am văzut --
02:26
from the shorelineţărmului to the abyssabis,
56
131000
2000
de la mal până în abis,
02:28
formformă microbesmicrobi all the way up to fishpeşte and everything in betweenîntre.
57
133000
3000
de la microbi până la peşti.
02:31
And the limitinglimitativ stepEtapa here wasn'tnu a fost the unknownnecunoscut diversitydiversitate of life,
58
136000
3000
Şi aspectul restrictiv nu a fost diversitatea vieţii necunoscute,
02:34
but rathermai degraba the taxonomictaxonomice specialistsspecialiști
59
139000
2000
ci numărul de specialişti în taxonomie
02:36
who can identifyidentifica and catalogcatalog these speciesspecie
60
141000
2000
care puteau identifica şi cataloga aceste specii,
02:38
that becamea devenit the limitinglimitativ stepEtapa.
61
143000
2000
acest lucru au devenit aspectul restrictiv.
02:40
They, in factfapt, are an endangeredpe cale de dispariţie speciesspecie themselvesînșiși.
62
145000
3000
Ei, de fapt, erau speciile ameninţate cu dispariţia.
02:43
There are actuallyde fapt fourpatru to fivecinci newnou speciesspecie
63
148000
2000
De fapt sunt patru-cinci specii noi
02:45
describeddescris everydayin fiecare zi for the oceansoceane.
64
150000
2000
care sunt descrise zilnic din oceane.
02:47
And as I say, it could be a much largermai mare numbernumăr.
65
152000
3000
Şi numărul ar putea fi mult mai mare.
02:50
Now, I come from NewfoundlandNewfoundland in CanadaCanada --
66
155000
3000
Eu sunt din Newfoundland din Canada --
02:53
It's an islandinsulă off the eastOrientul coastcoastă of that continentcontinent --
67
158000
2000
este o insulă departe de coasta continentului --
02:55
where we experiencedcu experienta one of the worstcel mai rău fishingpescuit disastersdezastre
68
160000
3000
unde a avut loc unul dintre cele mai tragice dezastre în pescuit
02:58
in humanuman historyistorie.
69
163000
2000
din întreaga istorie umană.
03:00
And so this photographfotografie showsspectacole a smallmic boybăiat nextUrmător → to a codfishpeste cod.
70
165000
2000
Această fotografie arată un băieţel alături de un cod.
03:02
It's around 1900.
71
167000
2000
Este în jurul anului 1900.
03:04
Now, when I was a boybăiat of about his agevârstă,
72
169000
2000
Când aveam vârsta acestui băieţel,
03:06
I would go out fishingpescuit with my grandfatherbunic
73
171000
2000
mă duceam la pescuit cu bunicul meu
03:08
and we would catchcaptură fishpeşte about halfjumătate that sizemărimea.
74
173000
2000
şi prindeam peşti care erau cam jumătate din acesta.
03:10
And I thought that was the normnormă,
75
175000
2000
Şi credeam că aşa era normal,
03:12
because I had never seenvăzut fishpeşte like this.
76
177000
2000
pentru că nu mai văzusem niciodată un astfel de peşte.
03:14
If you were to go out there todayastăzi, 20 yearsani after this fisherypescuit collapsedprăbușit,
77
179000
3000
Dacă ar fi să te duci acolo astăzi, la 20 de ani după ce pescuitul a fost distrus,
03:17
if you could catchcaptură a fishpeşte, whichcare would be a bitpic of a challengeprovocare,
78
182000
3000
dacă ai putea să prinzi un peşte, ceea ce ar fi o provocare,
03:20
it would be halfjumătate that sizemărimea still.
79
185000
2000
ar fi jumătate din dimensiunea asta.
03:22
So what we're experiencingse confruntă cu is something calleddenumit shiftingschimbare baselinesliniile de bază.
80
187000
3000
Aşadar ceea ce se întâmplă acum este ceea ce se numeşte o schimbare a standardelor.
03:25
Our expectationsaşteptările of what the oceansoceane can producelegume şi fructe
81
190000
2000
Aşteptările noastre cu privire la ceea ce pot produce oceanele
03:27
is something that we don't really appreciatea aprecia
82
192000
2000
este ceva ce noi nu putem aprecia
03:29
because we haven'tnu au seenvăzut it in our lifetimesvieti.
83
194000
3000
pentru că nu am văzut aşa ceva în timpul vieţii noastre.
03:32
Now mostcel mai of us, and I would say me includedinclus,
84
197000
3000
Majoritatea dintre noi, inclusiv eu,
03:35
think that humanuman exploitationexploatare of the oceansoceane
85
200000
2000
credem că exploatarea oceanului de către oameni
03:37
really only becamea devenit very seriousserios
86
202000
2000
a devenit importantă
03:39
in the last 50 to, perhapspoate, 100 yearsani or so.
87
204000
2000
în ultimii 50, poate 100 de ani, sau cam aşa.
03:41
The censusrecensământ actuallyde fapt triedîncercat to look back in time,
88
206000
2000
Recensământul a încercat să se ducă înapoi în timp,
03:43
usingutilizând everyfiecare sourcesursă of informationinformație they could get theiral lor handsmâini on.
89
208000
3000
folosind orice sursă de informaţie pe care am putut să o obţinem.
03:46
And so anything from restaurantrestaurant menusmeniuri
90
211000
2000
Aşadar orice de la meniurile restaurantelor
03:48
to monasterymănăstire recordsînregistrări to ships'navelor logsbusteni
91
213000
2000
până la arhivele mănăstirilor şi jurnalele de bord ale navelor
03:50
to see what the oceansoceane lookedprivit like.
92
215000
2000
pentru a vedea cum arătau oceanele.
03:52
Because scienceştiinţă datadate really goesmerge back
93
217000
2000
Pentru că informaţiile datau
03:54
to, at bestCel mai bun, WorldLumea WarRăzboi IIAL II-LEA, for the mostcel mai partparte.
94
219000
2000
în cel mai bun caz, din timpul celui de-al doilea război mondial.
03:56
And so what they foundgăsite, in factfapt,
95
221000
2000
Ce au aflat ei de fapt este că
03:58
is that exploitationexploatare really begana început heavilyputernic with the RomansRomani.
96
223000
2000
exploatarea din plin a început odată cu romanii.
04:00
And so at that time, of coursecurs, there was no refrigerationrăcire.
97
225000
3000
În acea vreme, desigur, nu existau frigidere.
04:03
So fishermenpescari could only catchcaptură
98
228000
2000
Aşa că pescarii prindeau
04:05
what they could eitherfie eatmânca or sellvinde that day.
99
230000
2000
numai ceea ce mâncau sau vindeau în acea zi.
04:07
But the RomansRomani developeddezvoltat saltingsărare.
100
232000
2000
Dar romanii au dezvoltat sărarea.
04:09
And with saltingsărare,
101
234000
2000
Şi odată cu sărarea,
04:11
it becamea devenit possibleposibil to storemagazin fishpeşte and to transporttransport it long distancesdistanțe.
102
236000
3000
a devenit posibil să păstrezi peşte şi să îl transporţi pe distanţe mari.
04:14
And so begana început industrialindustrial fishingpescuit.
103
239000
3000
Aşa a început pescuitul industrial.
04:17
And so these are the sortsfelul of extrapolationsextrapolări that we have
104
242000
3000
Acestea sunt câteva dintre extrapolările pe care le avem
04:20
of what sortfel of losspierderi we'vene-am had
105
245000
2000
despre pierderile care au existat
04:22
relativerelativ to pre-humanpre-umane impactsimpacturi on the oceanocean.
106
247000
3000
comparativ cu impactele pre-umane asupra oceanului.
04:25
They rangegamă from 65 to 98 percentla sută
107
250000
2000
Acestea variază între 65 şi 98 la sută
04:27
for these majormajor groupsGrupuri of organismsorganisme,
108
252000
2000
pentru aceste grupuri majore de organisme,
04:29
as shownafișate in the darkîntuneric bluealbastru barsbaruri.
109
254000
2000
după cum se vede în liniile albastru închis.
04:31
Now for those speciesspecie the we manageda reușit to leavepărăsi alonesingur, that we protectproteja --
110
256000
3000
În ceea ce priveşte acele specii pe care am reuşit să le lăsăm în pace, pe care le protejăm --
04:34
for exampleexemplu, marinemarină mammalsmamifere in recentRecent yearsani and seamare birdspăsări --
111
259000
2000
de exemplu, mamiferele marine în ultimii ani şi păsările de mare --
04:36
there is some recoveryrecuperare.
112
261000
2000
există o oarecare recuperare.
04:38
So it's not all hopelessfara speranta.
113
263000
2000
Deci nu este totul lipsit de speranţă.
04:40
But for the mostcel mai partparte, we'vene-am goneplecat from saltingsărare to exhaustingextenuant.
114
265000
3000
Dar în cea mai mare parte, am ajuns de la sărare la epuizare.
04:43
Now this other linelinia of evidenceevidență is a really interestinginteresant one.
115
268000
2000
Această serie de dovezi este extrem de interesantă.
04:45
It's from trophytrofeu fishpeşte caughtprins off the coastcoastă of FloridaFlorida.
116
270000
3000
Este vorba de un peşte trofeu prins pe coasta Floridei.
04:48
And so this is a photographfotografie from the 1950s.
117
273000
3000
Aceasta este o fotografie din anii 1950.
04:51
I want you to noticeînștiințare the scalescară on the slidealuneca,
118
276000
2000
Vreau să observaţi cântarul
04:53
because when you see the samela fel pictureimagine from the 1980s,
119
278000
2000
pentru că atunci când vedeţi aceeaşi imagine din anii 1980,
04:55
we see the fishpeşte are much smallermai mic
120
280000
2000
vedem că peştii sunt mult mai mici
04:57
and we're alsode asemenea seeingvedere a changeSchimbare
121
282000
2000
şi vedem de asemena o schimbare
04:59
in termstermeni of the compositioncompoziţie of those fishpeşte.
122
284000
2000
în ceea ce priveşte alcătuirea acestor peşti.
05:01
By 2007, the catchcaptură was actuallyde fapt laughableridicol
123
286000
2000
În 2007, peştele era de-a dreptul caraghios
05:03
in termstermeni of the sizemărimea for a trophytrofeu fishpeşte.
124
288000
2000
pentru un peşte trofeu.
05:05
But this is no laughingrazand mattermaterie.
125
290000
2000
Dar nu este ceva de care să râdem.
05:07
The oceansoceane have lostpierdut a lot of theiral lor productivityproductivitate
126
292000
2000
Oceanele şi-au pierdul mult din productivitate
05:09
and we're responsibleresponsabil for it.
127
294000
3000
şi responsabilitatea ne aparţine.
05:12
So what's left? ActuallyDe fapt quitedestul de a lot.
128
297000
2000
Aşadar ce a rămas? De fapt, chiar destul de mult.
05:14
There's a lot of excitingemoționant things, and I'm going to tell you a little bitpic about them.
129
299000
3000
Există multe lucruri captivante, şi vă voi spune câte ceva despre ele.
05:17
And I want to startstart with a bitpic on technologytehnologie,
130
302000
2000
Şi vreau să încep cu puţină tehnologie,
05:19
because, of coursecurs, this is a TEDTED ConferenceConferinta
131
304000
2000
pentru că, desigur, aceasta este o conferinţă TED
05:21
and you want to hearauzi something on technologytehnologie.
132
306000
2000
şi vreţi să auziţi ceva despre tehnologie.
05:23
So one of the toolsunelte that we use to sampleprobă the deepadâncime oceanocean
133
308000
2000
Una dintre uneltele pe care le folosim să explorăm adâncurile oceanului
05:25
are remotelyla distanţă operatedoperat vehiclesvehicule.
134
310000
2000
sunt vehiculele controlate de la distanţă.
05:27
So these are tetheredlegaţi vehiclesvehicule we lowerinferior down to the seamare floorpodea
135
312000
3000
Acestea sunt vehicule priponite pe care le coborâm pe fundul mării
05:30
where they're our eyesochi and our handsmâini for workinglucru on the seamare bottomfund.
136
315000
3000
şi care sunt ochii şi mâinile noastre cu care lucrăm.
05:33
So a couplecuplu of yearsani agoîn urmă, I was supposedpresupus to go on an oceanographicoceanografic cruisecroaziera
137
318000
3000
Acum câţiva ani, trebuia să mă duc într-o croazieră oceanografică
05:36
and I couldn'tnu a putut go because of a schedulingprogramarea conflictconflict.
138
321000
3000
şi nu am putut să mă duc datorită unei neconcordanţe de program.
05:39
But throughprin a satellitesatelit linklegătură I was ablecapabil to sitsta at my studystudiu at home
139
324000
3000
Dar prin intermediul satelitului, am putut să stau în biroul meu acasă
05:42
with my dogcâine curledcicoare up at my feetpicioare, a cupceașcă of teaceai in my handmână,
140
327000
3000
cu câinele ghemuit la picioare, o ceaşcă de ceai în mână,
05:45
and I could tell the pilotpilot, "I want a sampleprobă right there."
141
330000
2000
şi puteam să îi spun pilotului, "Vreau o mostră de aici. "
05:47
And that's exactlyexact what the pilotpilot did for me.
142
332000
2000
Şi pilotul a făcut exact asta.
05:49
That's the sortfel of technologytehnologie that's availabledisponibil todayastăzi
143
334000
3000
Aceasta este tehnologia disponibilă astăzi
05:52
that really wasn'tnu a fost availabledisponibil even a decadedeceniu agoîn urmă.
144
337000
2000
care nu exista acum un deceniu.
05:54
So it allowspermite us to sampleprobă these amazinguimitor habitatshabitate
145
339000
2000
Tehnologia ne permite să luăm mostre din aceste habitate incredibile
05:56
that are very fardeparte from the surfacesuprafaţă
146
341000
2000
care sunt foarte departe de suprafaţă
05:58
and very fardeparte from lightușoară.
147
343000
2000
şi sunt departe de orice sursă de lumină.
06:00
And so one of the toolsunelte that we can use to sampleprobă the oceansoceane
148
345000
3000
Unul dintre mijloacele prin care putem să luăm mostre din oceane
06:03
is acousticsacustica, or soundsunet wavesvaluri.
149
348000
2000
este acustica, sau undele acustice.
06:05
And the advantageavantaj of soundsunet wavesvaluri
150
350000
2000
Şi avantajele undelor acustice
06:07
is that they actuallyde fapt passtrece well throughprin waterapă, unlikespre deosebire de lightușoară.
151
352000
2000
este că ele pătrund bine prin apă, spre deosebire de lumină.
06:09
And so we can sendtrimite out soundsunet wavesvaluri,
152
354000
2000
Aşa că putem să trimitem unde acustice,
06:11
they bouncesaritura off objectsobiecte like fishpeşte and are reflectedreflectate back.
153
356000
3000
care se ciocnesc de obiecte cum ar fi peştii şi sunt reflectate înapoi.
06:14
And so in this exampleexemplu, a censusrecensământ scientistom de stiinta tooka luat out two shipsnave.
154
359000
3000
În acest exemplu, un om de ştiinţă al recensământului a luat două vase.
06:17
One would sendtrimite out soundsunet wavesvaluri that would bouncesaritura back.
155
362000
2000
Unul ar fi transmis unde acustice care ar ajunge înapoi.
06:19
They would be receivedprimit by a secondal doilea shipnavă,
156
364000
2000
Acestea ar fi fost recepţionate de un al doilea vas,
06:21
and that would give us very preciseprecis estimatesestimări, in this casecaz,
157
366000
3000
iar asta ne-ar da o estimare foarte precisă, în cazul acesta,
06:24
of 250 billionmiliard herringhering
158
369000
2000
a 250 de miliarde de heringi
06:26
in a periodperioadă of about a minuteminut.
159
371000
2000
într-un interval de un minut.
06:28
And that's an areazonă about the sizemărimea of ManhattanManhattan IslandInsula.
160
373000
3000
Şi asta este o zonă similară cu Insula Manhattan.
06:31
And to be ablecapabil to do that is a tremendousextraordinar fisheriespescuit toolinstrument,
161
376000
2000
Şi această capacitate este o unealtă excepţională,
06:33
because knowingcunoaștere how manymulți fishpeşte are there is really criticalcritic.
162
378000
3000
pentru că este extrem de important să ştim câţi peşti există.
06:36
We can alsode asemenea use satellitesatelit tagsTag-uri
163
381000
2000
Putem să folosim şi marcajul prin satelit
06:38
to trackurmări animalsanimale as they movemișcare throughprin the oceansoceane.
164
383000
2000
care ne permite să monitorizăm animalele pe măsură ce se deplasează prin oceane.
06:40
And so for animalsanimale that come to the surfacesuprafaţă to breathea respira,
165
385000
2000
În cazul animalelor care ies la suprafaţă să respire,
06:42
suchastfel de as this elephantelefant sealsigiliu, focă,
166
387000
2000
precum foca elefant,
06:44
it's an opportunityoportunitate to sendtrimite datadate back to shoreMal
167
389000
2000
aceasta este o ocazie să trimită înformaţii către mal
06:46
and tell us where exactlyexact it is in the oceanocean.
168
391000
3000
şi să ne spună unde anume se află în ocean.
06:49
And so from that we can producelegume şi fructe these trackspiese.
169
394000
2000
Pornind aici putem să creăm aceste trasee.
06:51
For exampleexemplu, the darkîntuneric bluealbastru
170
396000
2000
De exemplu, zona albastru închis
06:53
showsspectacole you where the elephantelefant sealsigiliu, focă movedmutat in the northNord PacificPacific.
171
398000
2000
arată când s-a mutat foca elefant în Pacificul de nord.
06:55
Now I realizerealiza for those of you who are colorblindColorblind, this slidealuneca is not very helpfulutil,
172
400000
3000
Acum îmi dau seama că cei care aveţi daltonism, acest slide nu spune prea multe,
06:58
but stickbăț with me nonethelesscu toate acestea.
173
403000
2000
dar vă rog să mă urmăriţi în ciuda acestui fapt.
07:00
For animalsanimale that don't surfacesuprafaţă,
174
405000
2000
În cazul animalelor care nu ies la suprafaţă,
07:02
we have something calleddenumit pop-uppop-up tagsTag-uri,
175
407000
2000
avem ceea ce se numeşte etichetele săritoare,
07:04
whichcare collectcolectarea datadate about lightușoară and what time the sunsoare risesse ridică and setsseturi.
176
409000
3000
care adună informaţii despre lumină şi despre momentul în care soarele răsare şi apune.
07:07
And then at some periodperioadă of time
177
412000
2000
Şi apoi la un moment dat
07:09
it popsapare up to the surfacesuprafaţă and, again, relaysrelee that datadate back to shoreMal.
178
414000
3000
iese la suprafaţă şi, iarăşi, transmite informaţiile către mal.
07:12
Because GPSGPS doesn't work undersub waterapă. That's why we need these toolsunelte.
179
417000
3000
Asta pentru că GPS-urile nu funcţionează sub apă. Din acest motiv avem nevoie de aceste unelte.
07:15
And so from this we're ablecapabil to identifyidentifica these bluealbastru highwaysautostrăzi,
180
420000
3000
Şi în acest fel am putut să identificăm aceste autostrăzi albastre,
07:18
these hotFierbinte spotspete in the oceanocean,
181
423000
2000
aceste zone aglomerate din ocean,
07:20
that should be realreal priorityprioritate areaszone
182
425000
2000
care ar trebui să fie prioritare
07:22
for oceanocean conservationconservare.
183
427000
2000
pentru protejarea oceanului.
07:24
Now one of the other things that you mayMai think about
184
429000
2000
Unul dintre lucrurile la care e posibil să vă gândiţi
07:26
is that, when you go to the supermarketsupermarket and you buya cumpara things, they're scannedscanate.
185
431000
3000
este că, atunci când vă duceţi la supermarket să faceţi cumpărături, sunt scanate.
07:29
And so there's a barcodecoduri de bare on that productprodus
186
434000
2000
Şi există un cod de bare pe acel produs
07:31
that tellsspune the computercomputer exactlyexact what the productprodus is.
187
436000
3000
care spune calculatorului exact despre ce produs este vorba.
07:34
GeneticistsGeneticienii have developeddezvoltat a similarasemănător toolinstrument calleddenumit geneticgenetic barcodingbare.
188
439000
3000
Geneticienii au dezvoltat o unealtă similară care se numeşte codul de bare genetic.
07:37
And what barcodingbare does
189
442000
2000
Şi acest procedeu
07:39
is use a specificspecific genegenă calleddenumit COCO1
190
444000
2000
foloseşte o anumită genă numită CO1
07:41
that's consistentconsistent withinîn a speciesspecie, but variesvariază amongprintre speciesspecie.
191
446000
3000
care este consecventă în cardul unei specii, dar este diferită la alte specii.
07:44
And so what that meansmijloace is we can unambiguouslyneechivoc identifyidentifica
192
449000
2000
Asta înseamnă că putem diferenţia fără nicio eroare
07:46
whichcare speciesspecie are whichcare
193
451000
2000
speciile de alte specii,
07:48
even if they look similarasemănător to eachfiecare other,
194
453000
2000
chiar şi atunci când sunt asemănătoare unele cu altele,
07:50
but mayMai be biologicallybiologic quitedestul de differentdiferit.
195
455000
2000
dar care ar putea să fie destul de diferite din punct de vedere biologic.
07:52
Now one of the nicestcel mai frumos examplesexemple I like to citecita on this
196
457000
2000
Şi unul dintre cele mai interesante exemple pe care îmi place să îl citez
07:54
is the storypoveste of two youngtineri womenfemei, highînalt schoolşcoală studentselevi in NewNoi YorkYork CityCity,
197
459000
3000
este povestea a două tinere fete, eleve de liceu din New York,
07:57
who workeda lucrat with the censusrecensământ.
198
462000
2000
care au lucrat în recensământ.
07:59
They wenta mers out and collectedadunat fishpeşte from marketspiețe and from restaurantsrestaurante in NewNoi YorkYork CityCity
199
464000
3000
Au mers şi au adunat peşti din pieţe şi de la restaurante din New York City
08:02
and they barcodedmonitorizat it.
200
467000
2000
şi i-au clasificat prin codul de bare.
08:04
Well what they foundgăsite was mislabeledmislabeled fishpeşte.
201
469000
2000
Şi au găsit peşti care au fost numiţi greşit.
08:06
So for exampleexemplu,
202
471000
2000
De exemplu,
08:08
they foundgăsite something whichcare was soldvândut as tunaton, whichcare is very valuablevaloros,
203
473000
2000
au găsit ceva care era vândut sub numele de ton, care este un peşte scump,
08:10
was in factfapt tilapiaTilapia, whichcare is a much lessMai puțin valuablevaloros fishpeşte.
204
475000
3000
dar de fapt era tilapia, un peşte mult mai puţin valoros.
08:13
They alsode asemenea foundgăsite an endangeredpe cale de dispariţie speciesspecie
205
478000
2000
De asemenea au găsit o specie în pericol de dispariţie
08:15
soldvândut as a commoncomun one.
206
480000
2000
care era vândut precum un peşte obişnuit.
08:17
So barcodingbare allowspermite us to know what we're workinglucru with
207
482000
2000
Aşadar folosirea codului de bare ne permite să ne dăm seama cu ce avem de-a face
08:19
and alsode asemenea what we're eatingmâncare.
208
484000
3000
şi ce mâncăm.
08:22
The OceanOcean BiogeographicBiogeografice InformationInformaţii SystemSistem
209
487000
2000
Sistemul Informatic Biogeografic al Oceanului
08:24
is the databaseBază de date for all the censusrecensământ datadate.
210
489000
2000
este o bază de date pentru toate informaţiile recensământului.
08:26
It's opendeschis accessacces; you can all go in and downloadDescarca datadate as you wishdori.
211
491000
3000
Permite accesul liber; puteţi să vă duceţi şi să descărcaţi informaţii după cum doriţi.
08:29
And it containsconține all the datadate from the censusrecensământ
212
494000
3000
Şi conţine toate informaţiile din recensământ
08:32
plusla care se adauga other datadate setsseturi that people were willingdispus to contributea contribui.
213
497000
2000
plus alte informaţii oferite de alţi oameni.
08:34
And so what you can do with that
214
499000
2000
Deci ce puteţi face
08:36
is to plotintrigă the distributiondistribuire of speciesspecie and where they occuravea loc in the oceansoceane.
215
501000
3000
este să creaţi o distribuţie a speciilor şi unde se găsesc în ocean.
08:39
What I've plottedgrafic up here is the datadate that we have on handmână.
216
504000
2000
Ce am reprezentat aici sunt informaţiile pe care le avem disponibile.
08:41
This is where our samplingprelevarea de probe effortefort has concentratedconcentrat.
217
506000
3000
Aici s-au concentrat eforturile noastre de prelevare a mostrelor.
08:44
Now what you can see
218
509000
2000
Ce puteţi vedea
08:46
is we'vene-am sampledeşantion the areazonă in the NorthNord AtlanticOceanul Atlantic,
219
511000
2000
este că am luat mostre din zona Atlanticului de Nord,
08:48
in the NorthNord SeaMare in particularspecial,
220
513000
2000
în special în Marea Nordului,
08:50
and alsode asemenea the eastOrientul coastcoastă of NorthNord AmericaAmerica fairlydestul de well.
221
515000
2000
şi în coasta de est a Americii de Nord.
08:52
That's the warmcald colorscolorate whichcare showspectacol a well-sampledbine din eșantion regionregiune.
222
517000
3000
Culorile calde arată o zonă de unde s-au luat multe mostre.
08:55
The coldrece colorscolorate, the bluealbastru and the blacknegru,
223
520000
2000
Culorile reci, albastrul şi negrul,
08:57
showspectacol areaszone where we have almostaproape no datadate.
224
522000
2000
arată zone despre care nu avem informaţii aproape deloc.
08:59
So even after a 10-year-an censusrecensământ,
225
524000
2000
Aşadar după un recensământ de 10 ani,
09:01
there are largemare areaszone that still remainrămâne unexploredneexplorat.
226
526000
3000
au rămas zone care încă nu au fost explorate.
09:04
Now there are a groupgrup of scientistsoamenii de știință livingviaţă in TexasTexas, workinglucru in the GulfGolful of MexicoMexic
227
529000
3000
Există un grup de oameni de ştiinţă care trăiesc în Texas şi care lucrează în Golful Mexicului
09:07
who decideda decis really as a labormuncă of love
228
532000
2000
care au lucrează intens şi cu pasiune
09:09
to pullTrage togetherîmpreună all the knowledgecunoştinţe they could
229
534000
2000
să adune toată informaţia disponibilă
09:11
about biodiversitybiodiversitate in the GulfGolful of MexicoMexic.
230
536000
2000
despre biodiversitatea din Golful Mexicului.
09:13
And so they put this togetherîmpreună, a listlistă of all the speciesspecie,
231
538000
3000
Aşadar au adunat totul, într-o listă a speciilor,
09:16
where they're knowncunoscut to occuravea loc,
232
541000
2000
unde anume se găsesc ele,
09:18
and it really seemedpărea like a very esotericezoterice, scientificștiințific typetip of exerciseexercițiu.
233
543000
3000
şi chiar părea un exerciţiu ezoteric şi ştiinţific.
09:21
But then, of coursecurs, there was the DeepAdânc HorizonOrizont oilulei spilldeversare.
234
546000
3000
Dar atunci, desigur, a fost deversarea de combustibil de la Deep Horizon.
09:24
So all of a suddenbrusc, this labormuncă of love
235
549000
2000
Brusc, aceasta muncă făcută din pasiune
09:26
for no obviousevident economiceconomic reasonmotiv
236
551000
3000
care nu avea o motivaţie economică evidentă
09:29
has becomedeveni a criticalcritic piecebucată of informationinformație
237
554000
2000
a devenit o informaţie esenţială
09:31
in termstermeni of how that systemsistem is going to recoverrecupera, how long it will take
238
556000
3000
în ceea ce priveşte modul în care sistemul avea să îşi revină, cât va dura
09:34
and how the lawsuitsprocese
239
559000
2000
şi cum anume se vor rezolva procesele
09:36
and the multi-billion-dollarmai multe miliarde de dolari discussionsdiscuții that are going to happenîntâmpla in the comingvenire yearsani
240
561000
3000
şi discuţiile de milioane de dolari care aveau să
09:39
are likelyprobabil to be resolvedhotărât.
241
564000
3000
ia loc în anii următorii ani.
09:42
So what did we find?
242
567000
2000
Aşadar ce am aflat?
09:44
Well, I could standstand here for hoursore, but, of coursecurs, I'm not allowedpermis to do that.
243
569000
2000
Aş putea să stau aici ore întregi, dar desigur, nu pot să fac asta.
09:46
But I will tell you some of my favoritefavorit discoveriesdescoperiri
244
571000
2000
Dar vă voi vorbi despre câteva dintre descoperirile mele preferate
09:48
from the censusrecensământ.
245
573000
2000
din recensământ.
09:50
So one of the things we discovereddescoperit is where are the hotFierbinte spotspete of diversitydiversitate?
246
575000
3000
Unul dintre lucrurile pe care le-am aflat a fost localizarea focarelor de diversitate.
09:53
Where do we find the mostcel mai speciesspecie of oceanocean life?
247
578000
3000
Unde găsim cele mai multe specii a vieţii din ocean?
09:56
And what we find if we plotintrigă up the well-knownbine-cunoscut speciesspecie
248
581000
2000
Şi ce am aflat atunci când am reprezentat grafic speciile cunoscute
09:58
is this sortfel of a distributiondistribuire.
249
583000
2000
este că există un fel de distribuţie.
10:00
And what we see is that for coastalde coastă tagsTag-uri,
250
585000
2000
Şi ce vedem este că pentru zonele de coastă
10:02
for those organismsorganisme that livetrăi nearaproape the shorelineţărmului,
251
587000
2000
pentru acele organisme care trăiesc aproape de mal,
10:04
they're mostcel mai diversedivers in the tropicstropice.
252
589000
2000
sunt cele mai diversificate în tropice.
10:06
This is something we'vene-am actuallyde fapt knowncunoscut for a while,
253
591000
2000
Asta este ceva ce ştim de mai multă vreme,
10:08
so it's not a realreal breakthroughdescoperire.
254
593000
2000
aşa că nu este o descoperire.
10:10
What is really excitingemoționant thoughdeşi
255
595000
2000
Ce este cu adevărat captivant
10:12
is that the oceanicOceanic tagsTag-uri, or the onescele that livetrăi fardeparte from the coastcoastă,
256
597000
2000
este că marcajele oceanice, sau acelea care trăiesc departe de coastă,
10:14
are actuallyde fapt more diversedivers at intermediateintermediar latitudesLatitudes.
257
599000
2000
sunt de fapt mult mai diverse la latitudini intermediare.
10:16
This is the sortfel of datadate, again, that managersmanageri could use
258
601000
3000
Acesta este genul de informaţie de care s-ar putea folosi managerii
10:19
if they want to prioritizeprioritiza areaszone of the oceanocean that we need to conserveconserva.
259
604000
3000
dacă vor să prioritizeze zonele de ocean care au nevoie să fie protejate.
10:22
You can do this on a globalglobal scalescară, but you can alsode asemenea do it on a regionalregional scalescară.
260
607000
3000
Poţi face asta la o scară globală, dar se poate face şi la o scară regională.
10:25
And that's why biodiversitybiodiversitate datadate can be so valuablevaloros.
261
610000
3000
Şi de aceea informaţiile despre biodiversitate pot fi atât de valoroase.
10:28
Now while a lot of the speciesspecie we discovereddescoperit in the censusrecensământ
262
613000
3000
În timp ce majoritatea speciilor pe care le-am descoperit în recensământ
10:31
are things that are smallmic and hardgreu to see,
263
616000
2000
sunt lucruri care sunt mici şi dificilt de văzut,
10:33
that certainlycu siguranță wasn'tnu a fost always the casecaz.
264
618000
2000
acest lucru nu s-a întâmplat mereu.
10:35
For exampleexemplu, while it's hardgreu to believe
265
620000
2000
De exemplu, în timp ce este greu de crezut
10:37
that a threeTrei kilogramkilogram lobsterhomar could eludeeluda scientistsoamenii de știință,
266
622000
2000
că un homar de trei kilograme poate să se ferească de oamenii de ştiinţă,
10:39
it did untilpana cand a fewpuțini yearsani agoîn urmă
267
624000
2000
asta chiar s-a întâmplat până acum câţiva ani
10:41
when SouthSud AfricanAfricane fishermenpescari requestedsolicitat an exportexport permitpermis
268
626000
3000
când pescarii din Africa de Sud au solicitat un permis de export
10:44
and scientistsoamenii de știință realizedrealizat that this was something newnou to scienceştiinţă.
269
629000
3000
iar oamenii de ştiinţă au înţeles că acest lucru este ceva nou ştiinţei.
10:47
SimilarlyÎn mod similar this GoldenAur V kelpvarec
270
632000
2000
În acelaşi fel, algele marine Golden V
10:49
collectedadunat in AlaskaAlaska just belowde mai jos the lowscăzut waterapă markmarcă
271
634000
2000
care au fost adunate din Alaska chiar sub nivelul apei
10:51
is probablyprobabil a newnou speciesspecie.
272
636000
2000
este probabil o specie nouă.
10:53
Even thoughdeşi it's threeTrei metersmetri long,
273
638000
2000
Chiar dacă are o lungime de trei metri,
10:55
it actuallyde fapt, again, eludedocolit scienceştiinţă.
274
640000
2000
chiar a reuşit să se ferească de ştiinţă.
10:57
Now this guy, this bigfinbigfin squidcalamar, is sevenȘapte metersmetri in lengthlungime.
275
642000
3000
Tipul ăsta, calmarul uriaş, are o lungime de şapte metri.
11:00
But to be fairechitabil, it livesvieți in the deepadâncime watersapă of the Mid-AtlanticMijlocul Atlanticului RidgeCreasta,
276
645000
3000
Să fim corecţi, trăieşte în apele adânci din zona de mijloc a Atlanticului,
11:03
so it was a lot harderMai tare to find.
277
648000
2000
aşa că era foarte greu de găsit.
11:05
But there's still potentialpotenţial for discoverydescoperire of bigmare and excitingemoționant things.
278
650000
3000
Dar încă mai există potenţial pentru descoperiri mari şi captivante.
11:08
This particularspecial shrimpcreveţi, we'vene-am dubbednumit it the JurassicJurassic shrimpcreveţi,
279
653000
3000
Acestă crevetă, am denumit-o creveta Jurassic,
11:11
it's thought to have goneplecat extinctdispărut 50 yearsani agoîn urmă --
280
656000
2000
se credea că a dispărut acum 50 de ani --
11:13
at leastcel mai puţin it was, untilpana cand the censusrecensământ discovereddescoperit
281
658000
2000
era dispărută, până când recensământul a descoperit
11:15
it was livingviaţă and doing just fine off the coastcoastă of AustraliaAustralia.
282
660000
3000
că trăia bine mersi aproape de coasta Australiei.
11:18
And it showsspectacole that the oceanocean, because of its vastnessvastitatea,
283
663000
3000
Acest lucru arată că oceanul, datorită vastităţiii sale,
11:21
can hideascunde secretssecrete for a very long time.
284
666000
2000
poate ascunde secrete mult timp.
11:23
So, StevenSteven SpielbergSpielberg, eatmânca your heartinimă out.
285
668000
3000
Aşadar, Steven Spielberg, perpeleşte-te de supărare.
11:26
If we look at distributionsdistribuţii, in factfapt distributionsdistribuţii changeSchimbare dramaticallydramatic.
286
671000
3000
Dacă ne uităm la distribuţii, de fapt distribuţiile se schimbă dramatic.
11:29
And so one of the recordsînregistrări that we had
287
674000
3000
Aşadar una dintre înregistrările pe care le-am avut
11:32
was this sootyacoperit de funingine shearwaterShearwater, whichcare undergoeseste supus these spectacularspectaculos migrationsmigrări
288
677000
3000
este această pasăre, care trece prin aceste migraţii spectaculoase
11:35
all the way from NewNoi ZealandZeelandă
289
680000
2000
din Noua Zeelandă
11:37
all the way up to AlaskaAlaska and back again
290
682000
2000
spre Alaska şi înapoi
11:39
in searchcăutare of endlessfără sfârşit summervară
291
684000
2000
în căutarea verii fără sfârşit
11:41
as they completecomplet theiral lor life cyclescicluri.
292
686000
2000
pe măsură ce finalizează ciclul vieţii.
11:43
We alsode asemenea talkeda vorbit about the WhiteAlb SharkRechin CafeCafe.
293
688000
2000
De asemenea, am vorbit despre Cafeneaua Rechinului Alb.
11:45
This is a locationLocație in the PacificPacific where whitealb sharkrechin convergeconverg.
294
690000
3000
Aceasta este o locaţie în Pacific unde se adună rechinii albi.
11:48
We don't know why they convergeconverg there, we simplypur şi simplu don't know.
295
693000
2000
Nu ştim de ce se adună aici, pur şi simplu nu ştim.
11:50
That's a questionîntrebare for the futureviitor.
296
695000
2000
Asta este o întrebare pentru viitor.
11:52
One of the things that we're taughtînvățat in highînalt schoolşcoală
297
697000
2000
Unul dintre lucrurile pe care le-am predat la liceu
11:54
is that all animalsanimale requirenecesita oxygenoxigen in orderOrdin to survivesupravieţui.
298
699000
3000
este că toate animalele au nevoie de oxigen pentru a supravieţui.
11:57
Now this little crittercritter, it's only about halfjumătate a millimetermilimetru in sizemărimea,
299
702000
3000
Creatura asta mică, măsoară cam jumătate de milimetru,
12:00
not terriblyteribil charismaticcarismatic.
300
705000
2000
nu este prea carismatică.
12:02
But it was only discovereddescoperit in the earlydin timp 1980s.
301
707000
2000
A fost descoperită abia la începutul deceniului '80.
12:04
But the really interestinginteresant thing about it
302
709000
2000
Dar lucrul interesant cu privire la ea
12:06
is that, a fewpuțini yearsani agoîn urmă, censusrecensământ scientistsoamenii de știință discovereddescoperit
303
711000
3000
este că, acum câţiva ani, oamenii de ştiinţă ai recensământului au descoperit
12:09
that this guy can thriveprospera in oxygen-pooroxigen-sărac sedimentssedimente
304
714000
2000
că aceasta creatură se dezvoltă în sedimente sărace în oxigen
12:11
in the deepadâncime MediterraneanMarea Mediterană SeaMare.
305
716000
2000
în adâncurile Mării Mediterane.
12:13
So now they know that, in factfapt,
306
718000
2000
Acum ei ştiu că, de fapt,
12:15
animalsanimale can livetrăi withoutfără oxygenoxigen, at leastcel mai puţin some of them,
307
720000
2000
animalele pot trăi fără oxigen, sau cel puţin câteva dintre ele,
12:17
and that they can adaptadapta to even the harshestcele mai dure of conditionscondiţii.
308
722000
3000
şi că se pot adapta celor mai dificile condiţii.
12:20
If you were to sucka suge all the waterapă out of the oceanocean,
309
725000
3000
Dacă ai absorbi toată apa din ocean,
12:23
this is what you'dte-ai be left behindin spate with,
310
728000
2000
asta ar rămâne în urmă,
12:25
and that's the biomassbiomasă of life on the seamare floorpodea.
311
730000
2000
iar aceasta este biomasa de viaţă existentă pe fundul mării.
12:27
Now what we see is hugeimens biomassbiomasă towardscătre the polespoli
312
732000
3000
Ce vedem aici este o biomasă uriaşă spre poli
12:30
and not much biomassbiomasă in betweenîntre.
313
735000
3000
şi nu atât de multă biomasă între.
12:33
We foundgăsite life in the extremesextreme.
314
738000
2000
Am găsit viaţă în extreme.
12:35
And so there were newnou speciesspecie that were foundgăsite
315
740000
2000
Şi s-au găsit noi specii
12:37
that livetrăi insideinterior icegheaţă
316
742000
2000
care trăiesc în gheaţă
12:39
and help to supporta sustine an ice-basedbazate pe gheaţă foodalimente webweb.
317
744000
2000
şi care ajută în susţinerea reţelei de mâncare bazată pe gheaţă.
12:41
And we alsode asemenea foundgăsite this spectacularspectaculos yetiYeti crabcrab
318
746000
2000
Şi am găsit şi acest incredibil crab yeti
12:43
that livesvieți nearaproape boilingfierbere hotFierbinte hydrothermaloxid de zircon ventsVents at EasterPaste IslandInsula.
319
748000
3000
care trăieşte lângă lângă deschizăturile hidrotermale foarte fierbinţi din Insula Paştelui.
12:46
And this particularspecial speciesspecie
320
751000
2000
Şi această specie
12:48
really capturedcapturat the public'slui publică attentionAtenţie.
321
753000
3000
a atras atenţia publicului.
12:51
We alsode asemenea foundgăsite the deepestcea mai adâncă ventsVents knowncunoscut yetinca -- 5,000 metersmetri --
322
756000
3000
Am aflat de asemenea, că cele mai adânci deschizături descoperite până acum -- 5.000 de metri --
12:54
the hottestcea mai tare ventsVents at 407 degreesgrade CelsiusCelsius --
323
759000
3000
cele mai fierbinţi deschizături la 407 grade Celsius --
12:57
ventsVents in the SouthSud PacificPacific and alsode asemenea in the ArcticArctic
324
762000
2000
deschizături din Pacificul de Sud şi din zona Arctică
12:59
where nonenici unul had been foundgăsite before.
325
764000
2000
se află acolo unde nu s-a mai găsit nimic înainte.
13:01
So even newnou environmentsmedii are still withinîn the domaindomeniu of the discoverablepot fi descoperite.
326
766000
3000
Aşadar există anumite medii noi care încă nu au fost descoperite.
13:04
Now in termstermeni of the unknownsnecunoscute, there are manymulți.
327
769000
2000
În ceea ce priveşte necunoscutul, rămâne mult de descoperit.
13:06
And I'm just going to summarizerezuma just a fewpuțini of them
328
771000
2000
Şi voi menţiona doar câteva dintre ele
13:08
very quicklyrepede for you.
329
773000
2000
foarte rapid.
13:10
First of all, we mightar putea askcere, how manymulți fishespesti in the seamare?
330
775000
3000
Înainte de toate, ne putem întreba, câţi peşti sunt în mare?
13:13
We actuallyde fapt know the fishespesti better than we do any other groupgrup in the oceanocean
331
778000
2000
Ştim mai multe despre peşti decât ştim despre orice alt grup din ocean
13:15
other than marinemarină mammalsmamifere.
332
780000
2000
în afară de mamiferele marine.
13:17
And so we can actuallyde fapt extrapolateextrapola basedbazat on ratestarife of discoverydescoperire
333
782000
3000
Aşa că putem extrapola pe baza ratei de descoperire
13:20
how manymulți more speciesspecie we're likelyprobabil to discoverdescoperi.
334
785000
3000
asupra numărului de specii pe care e posibil să le descoperim.
13:23
And from that, we actuallyde fapt calculatecalculati
335
788000
2000
Şi pornind de la asta, am calculat
13:25
that we know about 16,500 marinemarină speciesspecie
336
790000
3000
că am descoperit cam 16,500 de specii marine
13:28
and there are probablyprobabil anothero alta 1,000 to 4,000 left to go.
337
793000
2000
şi că au mai rămas de la 1,000 la 4,000 de specii nedescoperite.
13:30
So we'vene-am doneTerminat prettyfrumos well.
338
795000
2000
Aşa că ne-am descurcat destul de bine.
13:32
We'veNe-am got about 75 percentla sută of the fishpeşte,
339
797000
2000
Avem aproximativ 75 la sută din peşti,
13:34
maybe as much as 90 percentla sută.
340
799000
2000
probabil cel mult 90 la sută.
13:36
But the fishespesti, as I say, are the bestCel mai bun knowncunoscut.
341
801000
3000
Dar peştii, după cum am spus, sunt cei mai cunoscuţi.
13:39
So our levelnivel of knowledgecunoştinţe is much lessMai puțin for other groupsGrupuri of organismsorganisme.
342
804000
3000
Nivelul nostru de cunoaştere este mult mai scăzut pentru alte grupuri de organisme.
13:42
Now this figurefigura is actuallyde fapt basedbazat on a brandmarca newnou paperhârtie
343
807000
2000
Această cifră este bazată pe o lucrare nouă
13:44
that's going to come out in the journaljurnal PLoSPLoS BiologyBiologie.
344
809000
3000
care va fi publicată în revista PLoS Biology.
13:47
And what is does is predictprezice how manymulți more speciesspecie there are
345
812000
2000
Lucrarea prezice câte alte specii mai sunt
13:49
on landteren and in the oceanocean.
346
814000
2000
pe pământ şi în ocean.
13:51
And what they foundgăsite
347
816000
2000
Şi ce au descoperit
13:53
is that they think that we know of about ninenouă percentla sută of the speciesspecie in the oceanocean.
348
818000
3000
este că ştim aproximativ 9 la sută din speciile din ocean.
13:56
That meansmijloace 91 percentla sută, even after the censusrecensământ,
349
821000
2000
Asta înseamnă că 91 la sută, chiar după recensământ,
13:58
still remainrămâne to be discovereddescoperit.
350
823000
2000
va trebui să fie descoperit.
14:00
And so that turnstransformă out to be about two millionmilion speciesspecie
351
825000
2000
Asta înseamnă că sunt cam 2 milioane de specii
14:02
onceo singura data all is said and doneTerminat.
352
827000
2000
după ce se termină totul.
14:04
So we still have quitedestul de a lot of work to do
353
829000
2000
Aşa că mai avem mult de muncă
14:06
in termstermeni of unknownsnecunoscute.
354
831000
2000
în ceea ce priveşte necunoscutul.
14:08
Now this bacteriumbacterie
355
833000
2000
Această bacterie
14:10
is partparte of matsCovorase that are foundgăsite off the coastcoastă of ChileChile.
356
835000
3000
se regăseşte în zona coastei din Chile.
14:13
And these matsCovorase actuallyde fapt coveracoperi an areazonă the sizemărimea of GreeceGrecia.
357
838000
2000
Şi această zonă este echivalentă cu dimensiunea Greciei.
14:15
And so this particularspecial bacteriumbacterie is actuallyde fapt visiblevizibil to the nakedgol eyeochi.
358
840000
3000
Această bacterie poate fi văzută cu ochiul liber.
14:18
But you can imagineimagina the biomassbiomasă that representsreprezintă.
359
843000
3000
Dar vă puteţi imagina biomasa pe care o reprezintă.
14:21
But the really intriguingintrigant thing about the microbesmicrobi
360
846000
2000
Dar lucrul cu adevărat fascinant cu privire la microbi
14:23
is just how diversedivers they are.
361
848000
2000
este diversitatea lor.
14:25
A singlesingur dropcădere brusca of seawaterapa de mare
362
850000
2000
Un singur strop de apă de mare
14:27
could containconține 160 differentdiferit typestipuri of microbesmicrobi.
363
852000
2000
poate conţine 160 de microbi diferiţi.
14:29
And the oceansoceane themselvesînșiși
364
854000
2000
Şi oceanele
14:31
are thought potentiallypotenţial to containconține as manymulți as a billionmiliard differentdiferit typestipuri.
365
856000
3000
probabil conţin în jur de un miliard de diverse alte tipuri.
14:34
So that's really excitingemoționant. What are they all doing out there?
366
859000
3000
Asta este cu adevărat captivant. Ce fac toate acestea acolo?
14:37
We actuallyde fapt don't know.
367
862000
2000
De fapt, nu ştim.
14:39
The mostcel mai excitingemoționant thing, I would say, about this censusrecensământ
368
864000
2000
Cel mai captivant lucru, cred, cu privire la acest recensământ
14:41
is the rolerol of globalglobal scienceştiinţă.
369
866000
2000
este rolul ştiinţei globale.
14:43
And so as we see in this imageimagine of lightușoară duringpe parcursul the night,
370
868000
2000
După cum vedem în această imagine de lumină în timpul nopţii,
14:45
there are lots of areaszone of the EarthPământ
371
870000
2000
sunt multe zone de pe Pământ
14:47
where humanuman developmentdezvoltare is much greatermai mare
372
872000
3000
unde dezvoltarea umană este mult mai mare
14:50
and other areaszone where it's much lessMai puțin,
373
875000
2000
şi alte zone unde dezvoltarea este mult mai mică,
14:52
but betweenîntre them we see largemare darkîntuneric areaszone
374
877000
2000
dar între ele vedem zone întunecare mari
14:54
of relativelyrelativ unexploredneexplorat oceanocean.
375
879000
2000
de ocean care nu a fost explorat prea mult.
14:56
The other pointpunct I'd like to make about this
376
881000
2000
Un alt lucru pe care vreau să îl spun în această privinţă
14:58
is that this ocean'sOcean's interconnectedinterconectate.
377
883000
2000
este că oceanul este interconectat.
15:00
MarineMarină organismsorganisme do not careîngrijire about internationalinternaţional boundarieslimite;
378
885000
2000
Organismelor marine nu le pasă de graniţe
15:02
they movemișcare where they will.
379
887000
2000
şi se deplasează unde vor.
15:04
And so the importanceimportanţă then of globalglobal collaborationcolaborare
380
889000
3000
Aşadar importanţa colaborării globale
15:07
becomesdevine all the more importantimportant.
381
892000
2000
devine şi mai mare.
15:09
We'veNe-am lostpierdut a lot of paradiseparadis.
382
894000
2000
Am pierdut o mare parte din paradis.
15:11
For exampleexemplu, these tunaton that were onceo singura data so abundantabundent in the NorthNord SeaMare
383
896000
3000
De exemplu, acest ton care era odată atât de abundent în Marea Nordică
15:14
are now effectivelyîn mod eficient goneplecat.
384
899000
2000
aproape că a dispărut.
15:16
There were trawlstraule takenluate in the deepadâncime seamare in the MediterraneanMarea Mediterană,
385
901000
3000
Erau traulere care s-au dus la mare adâncime în Marea Mediterană
15:19
whichcare collectedadunat more garbagegunoi than they did animalsanimale.
386
904000
2000
şi au adunat mai mult gunoi decât animale.
15:21
And that's the deepadâncime seamare, that's the environmentmediu inconjurator that we considerconsidera to be
387
906000
3000
Şi vorbim de zonele adânci, considerate
15:24
amongprintre the mostcel mai pristineimpecabilă left on EarthPământ.
388
909000
2000
printre mediile cele mai curate de pe Pământ.
15:26
And there are a lot of other pressurespresiunile.
389
911000
2000
Şi sunt multe alte presiuni.
15:28
OceanOcean acidificationacidifiere is a really bigmare issueproblema that people are concernedîngrijorat with,
390
913000
3000
Acidificarea oceanului este o problemă majoră de care sunt preocupaţi oamenii,
15:31
as well as oceanocean warmingîncălzire, and the effectsefecte they're going to have on coralcoral reefsRecife.
391
916000
3000
de asemenea încălzirea globală, şi efectele care se vor răsfrânge asupra recifelor.
15:34
On the scalescară of decadesdecenii, in our lifetimesvieti,
392
919000
3000
În câteva decenii, în timpul vieţilor noastre,
15:37
we're going to see a lot of damagedeteriora to coralcoral reefsRecife.
393
922000
2000
vom vedea multe vătămări asupra recifelor.
15:39
And I could spendpetrece the restodihnă of my time, whichcare is gettingobtinerea very limitedlimitat,
394
924000
3000
Şi aş putea să folosesc restul timpului meu care devine foarte scurt,
15:42
going throughprin this litanylitanie of concernspreocupările about the oceanocean,
395
927000
2000
trecând prin această litanie de griji legate de ocean,
15:44
but I want to endSfârşit on a more positivepozitiv noteNotă.
396
929000
2000
dar vreau să închei într-un mod pozitiv.
15:46
And so the grandmare challengeprovocare then
397
931000
2000
Marea provocare
15:48
is to try and make sure that we preserveconserva what's left,
398
933000
2000
este să încercăm să păstrăm ceea ce a mai rămas,
15:50
because there is still spectacularspectaculos beautyfrumuseţe.
399
935000
2000
pentru că încă mai există frumuseţe spectaculoasă.
15:52
And the oceansoceane are so productiveproductiv,
400
937000
2000
Oceanele sunt aşa de productive,
15:54
there's so much going on in there that's of relevancerelevanţă to humansoameni
401
939000
3000
se întâmplă acolo atât de multe lucruri care sunt relevante pentru oameni
15:57
that we really need to, even from a selfishegoist perspectiveperspectivă,
402
942000
3000
că avem nevoie, chiar dintr-o perspectivă egoistă,
16:00
try to do better than we have in the pasttrecut.
403
945000
2000
să încercăm să ne descurcăm mai bine în viitor faţă de trecut.
16:02
So we need to recognizerecunoaşte those hotFierbinte spotspete
404
947000
2000
Aşadar este nevoie să găsim aceste focare
16:04
and do our bestCel mai bun to protectproteja them.
405
949000
2000
şi să ne străduim să le protejăm.
16:06
When we look at picturespoze like this, they take our breathsuflare away,
406
951000
2000
Când ne uităm la imagini precum acestea, ne taie răsuflarea,
16:08
in additionplus to helpingajutor to give us breathsuflare
407
953000
2000
pe lângă faptul că ne ajută să respirăm
16:10
by the oxygenoxigen that the oceansoceane providefurniza.
408
955000
2000
cu oxigenul pe care ni-l oferă oceanul.
16:12
CensusRecensământ scientistsoamenii de știință workeda lucrat in the rainploaie, they workeda lucrat in the coldrece,
409
957000
3000
Oamenii de ştiinţă ai recensământului au lucrat în ploaie, în frig,
16:15
they workeda lucrat undersub waterapă and they workeda lucrat abovede mai sus waterapă
410
960000
2000
au lucrat sub apă şi deasupra apei
16:17
tryingîncercat to illuminateiluminarea the wondrousminunate discoverydescoperire,
411
962000
2000
în încercarea de a aduce lumină asupra acestei descoperiri nemaipomenite,
16:19
the still vastvast unknownnecunoscut,
412
964000
2000
care încă este aproape complet necunoscută,
16:21
the spectacularspectaculos adaptationsadaptări that we see in oceanocean life.
413
966000
3000
a adaptărilor spectaculoase pe care le vedem în ocean.
16:24
So whetherdacă you're a yakiac herderHerder livingviaţă in the mountainsmunţi of ChileChile,
414
969000
3000
Aşadar, fie că ai o turmă de iaci în munţii din Chile,
16:27
whetherdacă you're a stockbrokerbroker in NewNoi YorkYork CityCity
415
972000
3000
fie că lucrezi la bursă în New York City
16:30
or whetherdacă you're a TEDsterTEDster livingviaţă in EdinburghEdinburgh,
416
975000
2000
sau fie dacă eşti un om de la TED care trăieşte în Edinburgh,
16:32
the oceansoceane mattermaterie.
417
977000
2000
oceanul contează.
16:34
And as the oceansoceane go so shalltrebuie we.
418
979000
2000
Şi dacă dispar oceanele, vom dispărea şi noi.
16:36
Thanksmulţumesc for listeningascultare.
419
981000
2000
Vă mulţumesc pentru atenţie.
16:38
(ApplauseAplauze)
420
983000
2000
(Aplauze)
Translated by Aura Raducan
Reviewed by Karina Herman

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Paul Snelgrove - Marine biologist
Paul Snelgrove led the group that pulled together the findings of the Census of Marine Life -- synthesizing 10 years and 540 expeditions into a book of wonders.

Why you should listen

From 2000 to 2010, the Census of Marine Life ran a focused international effort to catalogue as much knowledge as possible about the creatures living in our oceans. (It had never really been done before.) Some 2,700 scientists from 80 countries, on 540 expeditions, worked to assess the diversity, distribution, and abundance of marine life. More than 6,000 potential new species were discovered, amid scenes of ocean degradation, resilience, and wonder.

It was Paul Snelgrove's job to synthesize this mass of findings into a book. Snelgrove, a professor at Memorial University in Newfoundland who studies benthic sedimentary ecosystems, led the team that produced the book Discoveries of the Census of Marine Life, about the most important and dramatic findings of the CML: new species and habitats, unexpected and epic migration routes and changing distribution patterns. The census revealed how diverse, surprising, still vastly unknown, and tenacious life is in the oceans.

He says: "How to distill thousands of scientific papers and dozens of books into a coherent story? The answer was to lock myself in the basement, shut off email, and read, read, read."

More profile about the speaker
Paul Snelgrove | Speaker | TED.com