How giant sea creatures eat tiny sea creatures - Kelly Benoit-Bird

65,521 views ・ 2013-05-09

TED-Ed


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

00:00
Transcriber: Andrea McDonough Reviewer: Jessica Ruby
0
0
7000
Çeviri: ayse ogul Gözden geçirme: Gözde Alpçetin
00:14
One of the reasons that I'm fascinated by the ocean
1
14739
3052
Okyanustan etkilenmemin sebeplerinden biri
00:17
is that it's really an alien world on our own planet.
2
17791
3114
bizim gezegenimizdeki gerçekten yabancı bir dünya olması.
00:20
From our perspective,
3
20905
1068
Bizim bakış açımızdan,
00:21
sitting on the shoreline or even out on a boat,
4
21973
2164
kıyıda veya hatta bir teknede otururken
00:24
we're given only the tiniest glimpses
5
24137
1659
dalgaların yüzeyinin altında meydana gelen gerçek eyleme
00:25
at the real action that's happening
6
25796
1790
00:27
beneath the surface of the waves.
7
27586
2632
yalnızca ufacık bir bakış atıyoruz
00:30
And even if you were able to go down there,
8
30218
1934
ve oraya inebilseniz bile çok fazla göremezsiniz,
00:32
you wouldn't see very much
9
32152
1302
00:33
because light doesn't travel very far in the ocean.
10
33454
2603
çünkü ışık okyanusta çok uzağa gitmez.
Bu yüzden okyanusun nasıl çalıştığıyla ilgili soruları yanıtlamak için
00:36
So, to answer questions about how the ocean works,
11
36057
1909
00:37
in my research, we use sound.
12
37966
2165
araştırmamda ses kullanıyoruz.
00:40
We use sonars that send out pulses of sound
13
40131
1992
Farklı renklerle gösterilen bir dizi
00:42
made up of a number of different frequencies, or pitches,
14
42123
3110
farklı sayıda frekanstan veya perdelerden oluşan
00:45
that are shown with different colors.
15
45233
2291
ses darbeleri gönderen sonarlar kullanıyoruz.
00:47
That sound bounces off things in the habitat
16
47524
2144
Bu ses, ortamdaki şeylerden yansır
00:49
and comes back to us.
17
49668
1627
ve bize geri gelir.
00:51
If it were to bounce off this dolphin,
18
51295
1736
Bu yunusun üzerinden yansısaydı
00:53
the signal we got back
19
53031
1232
geri aldığımız sinyal,
00:54
would look very much like the one we sent out
20
54263
2058
tüm renklerin oldukça eşit şekilde temsil edildiği
00:56
where all the colors are represented pretty evenly.
21
56321
2706
gönderdiğimiz şeye çok benzeyecekti.
00:59
However, if we were to bounce
22
59027
1339
Bununla birlikte aynı sesi bir kalamardan geri döndürürsek,
01:00
that same sound off of a squid,
23
60366
1696
01:02
which in this case is about the same size as that dolphin,
24
62062
2972
ki bu durumda bu yunusla hemen hemen aynı büyüklüktedir,
01:05
we'd instead only get the lowest frequencies back strongly,
25
65034
3368
bunun yerine yalnızca en düşük frekansları güçlü bir şekilde geri alırız,
01:08
shown here in the red.
26
68402
1847
burada kırmızı ile gösterilir.
01:10
And if we were to look at the prey of that squid,
27
70249
2167
O kalamarın avına,
01:12
the tiny little krill that they're eating,
28
72416
1944
yedikleri minik küçük krillere bakarsak,
01:14
we would instead only get the highest frequencies back.
29
74360
3052
sadece en yüksek frekansları geri alırdık.
01:17
And so by looking at this,
30
77412
1179
Böylece buna bakarak okyanusta ne tür hayvanların olduğunu söyleyebiliriz,
01:18
we can tell what kinds of animals are in the ocean,
31
78591
2565
01:21
we can look at how dense they are,
32
81156
1595
ne kadar yoğun olduklarına,
01:22
where they are distributed,
33
82751
1201
nerede dağıldıklarına,
01:23
look at their interactions
34
83952
973
etkileşimlerine ve hatta davranışlarına
01:24
and even their behavior
35
84925
1260
01:26
to start to study the ecology of the ocean.
36
86185
3338
okyanusun ekolojisini incelemeye başlamak için bakabiliriz.
01:29
When we do that, we come up with
37
89523
1431
Bunu yaptığımızda şaşırtıcı bir şey buluruz:
01:30
something sort of surprising:
38
90954
1783
01:32
on average, there isn't very much food in the ocean.
39
92737
2591
Ortalama olarak okyanusta çok fazla yiyecek yoktur.
01:35
So even in places which we think of as rich, the coasts,
40
95328
2720
Zengin olduğunu düşündüğümüz yerlerde bile, kıyılarda,
01:38
we're talking about two parts of every million contain food.
41
98048
4557
her milyonun iki parçasının yiyecek içerdiğinden bahsediyoruz.
01:42
So what does that mean?
42
102605
1457
Peki bunun anlamı nedir?
01:44
Well, that means that in the volume of this theater,
43
104062
2162
Bu, bir tiyatro salonu hacmi içinde,
01:46
there would be one tub of movie theater popcorn
44
106224
2727
yenebilecek bir kova patlamış mısır olduğu anlamına gelir.
01:48
available to be eaten.
45
108951
1879
01:50
But of course, it wouldn't be collected
46
110830
1280
Ama elbette bu kovada sizin için düzgün bir şekilde toplanmayacaktır.
01:52
for you neatly in this bucket.
47
112110
1514
01:53
Instead, you'd actually have to be swimming
48
113624
1440
Bunun yerine tüm bu hacmi bir uçtan bir uca
01:55
through this entire volume Willy Wonka style,
49
115064
2818
Willy Wonka stilinde yüzüyor olmanız,
01:57
picking off individual kernels of popcorn,
50
117882
2297
patlamış mısır tanelerini tek tek almanız
02:00
or perhaps if you were lucky,
51
120179
1499
ya da belki de şanslıysanız birkaç küçük yığın elde etmeniz gerekebilir.
02:01
getting a hold of a few small clumps.
52
121678
2846
02:04
But, of course, if you were in the ocean,
53
124524
1495
Ama elbette okyanusta olsaydınız
02:06
this popcorn wouldn't be sitting here
54
126019
1557
bu patlamış mısır burada oturup onu yemenizi beklemezdi.
02:07
waiting for you to eat it.
55
127576
1577
02:09
It would, instead, be trying to avoid becoming your dinner.
56
129153
3560
Bunun yerine akşam yemeğiniz olmaktan kaçınmaya çalışıyor olabilirdi.
02:12
So I want to know how do animals solve this challenge?
57
132713
3384
Öyleyse hayvanların bu sorunu nasıl çözdüğünü bilmek istiyorum.
02:16
We're going to talk about animals in the Bering Sea.
58
136097
2914
Bering Denizi'ndeki hayvanlar hakkında konuşacağız.
02:19
This is where you may have see "Deadliest Catch" framed,
59
139011
2285
Burası, Pasifik Okyanusu'nun en kuzey kısmında
02:21
in the northernmost part of the Pacific Ocean.
60
141296
2350
"Ölümcül Yakalama" karesini görebileceğiniz yerdir.
02:23
We've been looking specifically at krill,
61
143646
1934
Bu habitattaki en önemli besin maddelerinden biri olan
02:25
one of the most important food items in this habitat.
62
145580
2542
krile özel olarak bakıyoruz.
02:28
These half-inch long shrimp-like critters
63
148122
2257
Bu yarım inç uzunluğundaki karides benzeri yaratıklar,
02:30
are about the caloric equivalent
64
150379
1511
yaklaşık olarak ağır tereyağlı patlamış mısır taneciğinin kalorik eşdeğeridir
02:31
of a heavily buttered kernel of popcorn.
65
151890
2532
02:34
And they're eaten by everything
66
154422
1083
ve onları birer birer toplayan kuşlardan ve kürklü foklardan tutun
02:35
from birds and fur seals that pick them up one at a time
67
155505
2754
onları kocaman ağız dolusu yutan büyük balinalara kadar
02:38
to large whales that engulf them in huge mouthfuls.
68
158259
3036
her şey tarafından yenirler.
02:41
So I'm going to focus in the area
69
161295
1349
Bu yüzden Bering Denizi'nin güneydoğusundaki
02:42
around three breeding colonies for birds and fur seals
70
162644
3048
kuşlar ve kürklü foklar için
02:45
in the southeastern Bering Sea.
71
165692
2479
üç üreme kolonisinin etrafındaki alana odaklanacağım.
02:48
And this is a map of that habitat
72
168171
1625
Bu, her zaman yaptığımız gibi yiyecek haritaları yaparak
02:49
that we made making maps of food
73
169796
2106
02:51
the way we've always made maps of food.
74
171902
2000
yaptığımız habitatın haritası.
02:53
This is how many krill are in this area of the ocean.
75
173902
3170
Bu, okyanusun bu bölgesinde kaç tane kril olduğunu gösteriyor.
02:57
Red areas represent lots of krill
76
177072
1669
Kırmızı alanlar çok sayıda krili ve mor temelde hiçbirini temsil eder.
02:58
and purple basically none.
77
178741
1803
03:00
And you can see that around the northern two most islands,
78
180544
2591
Çok küçük oldukları için beyaz dairelerle vurgulanan
03:03
which are highlighted with white circles
79
183135
1432
kuzey iki adanın çevresinde,
03:04
because they are so tiny,
80
184567
1670
03:06
it looks like there's a lot of food to be eaten.
81
186237
2632
yenecek çok yiyecek varmış gibi göründüğünü görebilirsiniz.
03:08
And yet, the fur seals and birds on these islands
82
188869
3049
Yine de, bu adalardaki kürklü foklar ve kuşlar çöküyorlar.
03:11
are crashing.
83
191918
976
03:12
Their populations are declining
84
192894
1114
Onlarca yıllık korumaya rağmen nüfusları azalıyor.
03:14
despite decades of protection.
85
194008
2055
03:16
And while on that southern island
86
196063
1316
Ekranın en altındaki o güney adasında yiyecek bir şey görünmüyor,
03:17
at the very bottom of the screen
87
197379
1468
03:18
it doesn't look like there's anything to eat,
88
198847
1937
03:20
those populations are doing incredibly well.
89
200784
2401
bu popülasyonlar inanılmaz derecede iyi gidiyor.
03:23
So this left us with a dilemma.
90
203185
1880
Yani bu bizi bir ikilemde bıraktı.
03:25
Our observations of food don't make any sense
91
205065
2157
Yiyecek gözlemlerimiz, bu hayvanlar hakkındaki
03:27
in the context of our observations of these animals.
92
207222
3069
gözlemlerimiz bağlamında bir anlam ifade etmiyor.
03:30
So we started to think about how we could do this differently.
93
210291
2536
Biz de bunu nasıl farklı yapabileceğimizi düşünmeye başladık.
03:32
And this map shows not how many krill there are,
94
212827
3071
Bu harita kaç tane kril olduğunu değil,
03:35
but how many clumps of krill there are,
95
215898
2334
kaç tane kril kümesi olduğunu,
03:38
how aggregated are they.
96
218232
1460
ne kadar toplu olduklarını gösterir.
03:39
And what you get is a very different picture of the landscape.
97
219692
3121
Elde ettiğiniz şey, manzaranın çok farklı bir resmidir.
03:42
Now that southern island looks
98
222813
1070
Şimdi güney adası çok güzel bir yer gibi görünüyor
03:43
like a pretty good place to be,
99
223883
1362
03:45
and when we combine this
100
225245
1056
ve bunu avla ilgili diğer bilgilerle birleştirdiğimizde
03:46
with other information about prey,
101
226301
1540
03:47
it starts to explain the population observations.
102
227841
3105
nüfus gözlemlerini açıklamaya başlıyor.
03:50
But we can also ask that question differently.
103
230946
2125
Ama bu soruyu farklı şekilde de sorabiliriz.
03:53
We can have the animals tell us what's important.
104
233071
2522
Hayvanların neyin önemli olduğunu söylemesini sağlayabiliriz.
03:55
By tagging and tracking these animals
105
235593
1887
Bu hayvanları etiketleyerek ve izleyerek
03:57
and looking at how they use this habitat,
106
237480
2421
ve bu habitatı nasıl kullandıklarına bakarak
03:59
we are able to say, "What matters to you?"
107
239901
2347
av konusunda "Senin için ne önemli?" diyebiliyoruz.
04:02
about the prey.
108
242248
1299
04:03
And what they've told us
109
243547
758
Bize söyledikleri ise kaç tane kril olduğunun önemli olmadığı.
04:04
is that how many krill there are really isn't important.
110
244305
2909
04:07
It is how closely spaced those krill are
111
247214
2024
Bu krillerin ne kadar yakın olduğu,
04:09
because that's how they are able to make a living.
112
249238
3168
çünkü bu şekilde yaşayabilirler.
04:12
We see the same pattern
113
252406
1664
Çok farklı okyanuslara, Pasifik'in daha güneyine,
04:14
when we look in very different ocean,
114
254070
1615
04:15
further south in the Pacific,
115
255685
1667
Hawaii adalarının etrafındaki ılık sulara baktığımızda da
04:17
in the warm waters around the Hawaiian islands.
116
257352
2603
aynı modeli görüyoruz.
04:19
So a very different habitat,
117
259955
1449
Yani çok farklı bir yaşam alanı ama yine de aynı hikâye.
04:21
and yet the same story.
118
261404
1855
04:23
Under some conditions,
119
263259
1265
Bazı koşullar altında,
04:24
the physics and the nutrients, the fertilizer,
120
264524
2740
gübre, fizik ve besinler
04:27
set up aggregations in the plants, the phytoplankton.
121
267264
3719
bitkilerde kümelenmeler, fitoplankton oluşturur.
04:30
And when that happens,
122
270983
1486
Bu gerçekleştiğinde,
04:32
these very dense aggregations of phytoplankton
123
272469
2182
bu çok yoğun fitoplankton kümeleri,
04:34
attract their predators,
124
274651
1392
kendileri de çok yoğun katmanlar oluşturan avcılarını çeker.
04:36
which themselves form very dense layers.
125
276043
2832
04:38
That changes the behavior and distribution
126
278875
1968
Bu, tüm ekosistemin nasıl çalıştığını düzenlemeye başlayarak
04:40
of their predators as well,
127
280843
1507
04:42
starting to set up how this entire ecosystem functions.
128
282350
4084
avcılarının davranışını ve dağılımını da değiştirir.
04:46
Finally, the predators that eat
129
286434
1949
Bu küçük balıkları, karidesleri ve kalamarları yiyen yırtıcı hayvanlar,
04:48
these small fish, shrimp, and squid,
130
288383
2071
04:50
we're talking about two- to three-inch long prey here,
131
290454
2696
iki ile üç inç uzunluğundaki avlardan bahsediyoruz,
yaşam alanlarını nasıl kullandıklarını
04:53
changes how they use their habitat
132
293150
1907
ve yiyecek arama şekillerini değiştiriyorlar.
04:55
and how they forage.
133
295057
1570
04:56
And so we see changes in the spinner dolphins
134
296627
1868
Böylece dönücü yunuslarda,
04:58
that are related to the changes
135
298495
1490
bitki yaşamında gördüğümüz değişikliklerle ilgili değişiklikler görüyoruz.
04:59
we're seeing in the plant life.
136
299985
1683
05:01
And just by measuring the plants,
137
301668
1806
Sadece bitkileri ölçerek,
05:03
we can actually predict very well
138
303474
1589
besin ağının üç adım ötesindeki en tepedeki yırtıcı hayvanda
05:05
what's going to happen in the top predator
139
305063
1639
05:06
three steps away in the food web.
140
306702
2740
neler olacağını gerçekten çok iyi tahmin edebiliriz.
05:09
But what's interesting is
141
309442
1156
Ancak ilginç olan, avlarının en yoğun kümelenmelerinin bile
05:10
that even the densest aggregations of their prey
142
310598
2400
05:12
aren't enough for spinner dolphins to make it.
143
312998
2243
dönücü yunusların bunu yapması için yeterli olmamasıdır.
05:15
It's a pretty tough life there in the ocean.
144
315241
1748
Okyanusta oldukça zor bir hayat var.
05:16
So these animals actually work together
145
316989
2299
Yani bu hayvanlar,
avlarını daha da yoğun kümeler hâlinde sürmek için birlikte çalışıyorlar,
05:19
to herd their prey into even denser aggregations,
146
319288
3497
05:22
starting with patches that they find in the first place.
147
322785
2449
ilk etapta buldukları parçalardan başlayarak.
05:25
And that's what you're going to see in this visualization.
148
325234
2823
Bu görselleştirmede göreceğiniz şey bu.
05:28
We have a group of 20 dolphins,
149
328057
1519
20 yunusluk bir grubumuz var,
05:29
you notice they're all set up in pairs,
150
329576
1783
hepsinin çiftler hâlinde yerleştiğini
05:31
that are working together
151
331359
1440
ve avını üstünde toplamak için, temelde korkutmak için,
05:32
to basically bulldoze prey
152
332799
1471
05:34
to accumulate it on top of itself.
153
334270
2049
birlikte çalıştıklarını fark ediyorsunuz.
05:36
And once they do that,
154
336319
1112
Bunu yaptıklarında,
05:37
they form a circle around that prey
155
337431
1723
tek tek yunus çiftleri kendi yaptıkları bu av çemberinde
05:39
to maintain that really dense patch
156
339154
2017
05:41
that is a couple thousand times higher density
157
341171
2058
sırayla beslenmeye başlamadan önce
05:43
than the background that they started with
158
343229
2680
başladıkları zeminden birkaç bin kat daha yüksek yoğunluklu
05:45
before individual pairs of dolphins
159
345909
1728
05:47
start to take turns feeding
160
347637
1664
05:49
inside this circle of prey that they've created.
161
349301
3906
yoğun parçayı korumak için avın etrafında bir daire oluşturuyorlar.
05:53
And so, this work is showing us
162
353207
2168
Bu nedenle bu çalışma bize,
05:55
that animals can first give us the answers
163
355375
2183
hayvanların kümelenmenin yaşamlarını nasıl sağladıkları konusunda
05:57
that aggregation is critical to how they make their living.
164
357558
4086
kritik olduğu yanıtlarını verebileceklerini gösteriyor
06:01
And by looking more deeply at the ocean,
165
361644
2320
ve okyanusa daha derinlemesine bakarak
06:03
we're starting to understand our interactions with it
166
363964
2635
onunla etkileşimlerimizi anlamaya
06:06
and finding more effective ways of conserving it.
167
366599
3403
ve onu korumanın daha etkili yollarını bulmaya başlıyoruz.
06:10
Thank you.
168
370002
1069
Teşekkür ederim.
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7