Paul Snelgrove: A census of the ocean

Paul Snelgrove: Un censo del océano

39,740 views ・ 2012-02-28

TED


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Ana María Pérez
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The oceans cover some 70 percent of our planet.
0
15260
3000
Los océanos cubren el 70% del planeta.
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And I think Arthur C. Clarke probably had it right
1
18260
2000
Creo que Arthur C. Clarke tenía razón
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when he said that perhaps we ought to call our planet
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20260
3000
cuando dijo que quizá deberíamos llamar al planeta
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Planet Ocean.
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23260
2000
Planeta Océano.
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And the oceans are hugely productive,
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25260
2000
Los océanos son sumamente productivos,
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as you can see by the satellite image
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27260
2000
como puede verse en la imagen satelital
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of photosynthesis, the production of new life.
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29260
2000
de la fotosíntesis, la producción de vida nueva.
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In fact, the oceans produce half of the new life every day on Earth
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31260
3000
De hecho, los océanos producen a diario la mitad de la vida nueva del planeta
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as well as about half the oxygen that we breathe.
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34260
3000
y casi la mitad del oxígeno que respiramos.
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In addition to that, it harbors a lot of the biodiversity on Earth,
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37260
3000
Además, abriga gran parte de la biodiversidad de la Tierra,
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and much of it we don't know about.
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40260
2000
y en gran medida no lo sabemos.
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But I'll tell you some of that today.
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42260
2000
Pero hoy les contaré algo de eso.
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That also doesn't even get into the whole protein extraction
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44260
2000
Pasando incluso por alto la extracción de proteínas
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that we do from the ocean.
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46260
2000
procedente del océano
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That's about 10 percent of our global needs
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48260
2000
que cubre el 10% de las necesidades globales
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and 100 percent of some island nations.
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50260
3000
y el 100% de algunos países insulares.
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If you were to descend
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53260
2000
Si descendiéramos
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into the 95 percent of the biosphere that's livable,
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55260
2000
en el 95% de la biosfera habitable
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it would quickly become pitch black,
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57260
2000
pronto se tornaría negra azabache,
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interrupted only by pinpoints of light
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2000
salpicada sólo por pequeños resquicios
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from bioluminescent organisms.
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2000
de luz de organismos bioluminiscentes.
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And if you turn the lights on,
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2000
Y si uno encendiera las luces
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you might periodically see spectacular organisms swim by,
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65260
2000
vería pasar organismos espectaculares,
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because those are the denizens of the deep,
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67260
2000
los moradores de las profundidades,
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the things that live in the deep ocean.
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69260
2000
quienes viven en las profunidades.
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And eventually, the deep sea floor would come into view.
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71260
3000
Finalmente veríamos el fondo marino.
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This type of habitat covers more of the Earth's surface
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74260
3000
Este tipo de hábitat cubre más superficie del planeta
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than all other habitats combined.
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2000
que el resto de los hábitats combinados.
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And yet, we know more about the surface of the Moon and about Mars
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2000
Sin embargo, sabemos más de las superficies lunar y marciana
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than we do about this habitat,
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2000
que de este hábitat,
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despite the fact that we have yet to extract
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83260
2000
a pesar de que aún no hemos extraído
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a gram of food, a breath of oxygen or a drop of water
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3000
ni un gramo de alimento, ni una bocanada de oxígeno, ni una gota de agua,
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from those bodies.
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88260
2000
de esos cuerpos celestes.
01:30
And so 10 years ago,
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90260
2000
Por eso hace 10 años
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an international program began called the Census of Marine Life,
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92260
3000
comenzó un programa internacional denominado Censo de la Vida Marina
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which set out to try and improve our understanding
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2000
para comprender mejor
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of life in the global oceans.
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2000
la vida de los océanos del mundo.
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It involved 17 different projects around the world.
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99260
3000
Hubo 17 proyectos de todo el mundo.
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As you can see, these are the footprints of the different projects.
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2000
Como pueden ver, estas son las áreas de los distintos proyectos.
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And I hope you'll appreciate the level of global coverage
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3000
Espero que aprecien el nivel de cobertura mundial
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that it managed to achieve.
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107260
2000
que ha conseguido.
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It all began when two scientists, Fred Grassle and Jesse Ausubel,
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109260
2000
Todo empezó cuando dos científicos, Fred Grassle y Jesse Ausubel,
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met in Woods Hole, Massachusetts
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3000
se conocieron en Woods Hole, Massachusetts,
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where both were guests at the famed oceanographic institute.
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114260
2000
como invitados de un instituto oceanográfico de renombre.
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And Fred was lamenting the state of marine biodiversity
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116260
3000
Fred se lamentaba del estado de la biodiversidad marina
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and the fact that it was in trouble and nothing was being done about it.
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119260
3000
y de que estaba en peligro pero nadie hacía nada para protegerla.
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Well, from that discussion grew this program
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2000
Bien, ese debate dio lugar a este programa
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that involved 2,700 scientists
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124260
2000
en el que participan 2700 científicos
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from more than 80 countries around the world
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126260
2000
de más de 80 países del mundo
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who engaged in 540 ocean expeditions
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128260
3000
que hicieron 540 expediciones oceánicas
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at a combined cost of 650 million dollars
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131260
3000
con un costo total de 650 millones de dólares
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to study the distribution, diversity and abundance
51
134260
2000
para estudiar la distribución, la diversidad y la abundancia
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of life in the global ocean.
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136260
3000
de la vida en los océanos del mundo.
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And so what did we find?
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139260
2000
¿Qué hallamos?
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We found spectacular new species,
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141260
2000
Hallamos nuevas especies espectaculares,
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the most beautiful and visually stunning things everywhere we looked --
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143260
3000
criaturas más hermosas y de alto impacto visual por doquier:
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from the shoreline to the abyss,
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146260
2000
desde la costa hasta las profundidades,
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form microbes all the way up to fish and everything in between.
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148260
3000
desde los microbios hasta los peces, y todo lo demás.
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And the limiting step here wasn't the unknown diversity of life,
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151260
3000
El cuello de botella no era la diversidad biológica desconocida
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but rather the taxonomic specialists
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154260
2000
sino más bien los especialistas en taxonomía
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who can identify and catalog these species
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156260
2000
que pueden identificar y catalogar estas especies,
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that became the limiting step.
61
158260
2000
ese fue el cuello de botella.
02:40
They, in fact, are an endangered species themselves.
62
160260
3000
De hecho, ellos mismos son especies en peligro de extinción.
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There are actually four to five new species
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163260
2000
Todos los días se describen 4 o 5
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described everyday for the oceans.
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165260
2000
especies nuevas en los océanos.
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And as I say, it could be a much larger number.
65
167260
3000
Y, como dije, podría haber muchas más.
02:50
Now, I come from Newfoundland in Canada --
66
170260
3000
Vengo de Canadá; de Terranova,
02:53
It's an island off the east coast of that continent --
67
173260
2000
una isla frente a la costa este del continente,
02:55
where we experienced one of the worst fishing disasters
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175260
3000
donde ocurrió uno de los peores desastres en la historia
02:58
in human history.
69
178260
2000
de la pesca.
03:00
And so this photograph shows a small boy next to a codfish.
70
180260
2000
Esta imagen muestra a un niño al lado de un bacalao.
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It's around 1900.
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182260
2000
Estamos en el 1900.
03:04
Now, when I was a boy of about his age,
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184260
2000
Cuando yo tenía su edad
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I would go out fishing with my grandfather
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186260
2000
iba a pescar con mi abuelo
03:08
and we would catch fish about half that size.
74
188260
2000
y pescábamos piezas de la mitad de ese tamaño.
03:10
And I thought that was the norm,
75
190260
2000
Yo pensaba que eso era normal
03:12
because I had never seen fish like this.
76
192260
2000
porque nunca había visto peces como este.
03:14
If you were to go out there today, 20 years after this fishery collapsed,
77
194260
3000
Si fuéramos a pescar hoy, 20 años después del colapso de esa industria,
03:17
if you could catch a fish, which would be a bit of a challenge,
78
197260
3000
si atrapáramos un pez, que no sería poca cosa,
03:20
it would be half that size still.
79
200260
2000
tendría incluso la mitad de ese tamaño.
03:22
So what we're experiencing is something called shifting baselines.
80
202260
3000
Estamos experimentando el desplazamiento del punto de partida.
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Our expectations of what the oceans can produce
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205260
2000
Realmente no apreciamos las expectativas
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is something that we don't really appreciate
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207260
2000
de lo que pueden producir los océanos
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because we haven't seen it in our lifetimes.
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209260
3000
porque no lo vemos durante nuestras vidas.
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Now most of us, and I would say me included,
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212260
3000
Muchos de nosotros, y me incluyo,
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think that human exploitation of the oceans
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215260
2000
creemos que la explotación humana de los océanos
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really only became very serious
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217260
2000
se ha convertido en un problema
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in the last 50 to, perhaps, 100 years or so.
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219260
2000
en los últimos 50, quizá 100 años.
03:41
The census actually tried to look back in time,
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221260
2000
El Censo ha tratado de retroceder en el tiempo
03:43
using every source of information they could get their hands on.
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223260
3000
usando todas las fuentes de información disponibles.
03:46
And so anything from restaurant menus
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226260
2000
Desde menús de restaurantes
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to monastery records to ships' logs
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228260
2000
y registros monacales, hasta diarios de viaje
03:50
to see what the oceans looked like.
92
230260
2000
para ver cómo eran los océanos.
03:52
Because science data really goes back
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232260
2000
Porque los datos científicos se remontan,
03:54
to, at best, World War II, for the most part.
94
234260
2000
en el mejor caso, hasta la 2ª Guerra Mundial.
03:56
And so what they found, in fact,
95
236260
2000
El resultado del estudio arroja
03:58
is that exploitation really began heavily with the Romans.
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238260
2000
que la explotación pesada empezó con los antiguos romanos.
04:00
And so at that time, of course, there was no refrigeration.
97
240260
3000
Obviamente, en ese momento no había frigoríficos,
04:03
So fishermen could only catch
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243260
2000
por eso los pescadores capturaban sólo
04:05
what they could either eat or sell that day.
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245260
2000
lo que podían comer o vender en el día.
04:07
But the Romans developed salting.
100
247260
2000
Pero los romanos inventaron la salmuera.
04:09
And with salting,
101
249260
2000
Y eso posibilitó
04:11
it became possible to store fish and to transport it long distances.
102
251260
3000
la preservación del pescado y su transporte a largas distancias.
04:14
And so began industrial fishing.
103
254260
3000
Así nació la pesca industrial.
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And so these are the sorts of extrapolations that we have
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257260
3000
Este es el tipo de extrapolaciones que hacemos
04:20
of what sort of loss we've had
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260260
2000
de las pérdidas que hemos sufrido,
04:22
relative to pre-human impacts on the ocean.
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262260
3000
en relación a los impactos previos al océano.
04:25
They range from 65 to 98 percent
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265260
2000
Van desde el 65% al 98%
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for these major groups of organisms,
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267260
2000
para estos grandes grupos de organismos,
04:29
as shown in the dark blue bars.
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269260
2000
como se ve en las bandas azules.
04:31
Now for those species the we managed to leave alone, that we protect --
110
271260
3000
En cuanto a las especies que logramos salvar, que protegemos
04:34
for example, marine mammals in recent years and sea birds --
111
274260
2000
-por ejemplo, las aves y mamíferos marinos en años recientes-
04:36
there is some recovery.
112
276260
2000
vemos cierta recuperación.
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So it's not all hopeless.
113
278260
2000
Todavía hay esperanza.
04:40
But for the most part, we've gone from salting to exhausting.
114
280260
3000
Pero en su mayoría, pasamos del saladero a la extinción.
04:43
Now this other line of evidence is a really interesting one.
115
283260
2000
Otra evidencia muy interesante proviene
04:45
It's from trophy fish caught off the coast of Florida.
116
285260
3000
de los torneos de pesca de la costa de Florida.
04:48
And so this is a photograph from the 1950s.
117
288260
3000
Esta es una foto de los años 50.
04:51
I want you to notice the scale on the slide,
118
291260
2000
Quiero que observen la escala en la diapositiva
04:53
because when you see the same picture from the 1980s,
119
293260
2000
porque cuando uno ve la misma foto de los años 80
04:55
we see the fish are much smaller
120
295260
2000
observa peces mucho más chicos
04:57
and we're also seeing a change
121
297260
2000
y también se nota un cambio
04:59
in terms of the composition of those fish.
122
299260
2000
en la composición de esos peces.
05:01
By 2007, the catch was actually laughable
123
301260
2000
Para el 2007, la pesca era risible
05:03
in terms of the size for a trophy fish.
124
303260
2000
en cuanto al tamaño de los peces.
05:05
But this is no laughing matter.
125
305260
2000
Pero no hay nada de que reírse.
05:07
The oceans have lost a lot of their productivity
126
307260
2000
Los océanos han perdido gran parte de su productividad,
05:09
and we're responsible for it.
127
309260
3000
a causa nuestra.
05:12
So what's left? Actually quite a lot.
128
312260
2000
¿Qué queda? Mucho, en realidad.
05:14
There's a lot of exciting things, and I'm going to tell you a little bit about them.
129
314260
3000
Hay muchas cosas interesantes y ahora les voy a contar algunas.
05:17
And I want to start with a bit on technology,
130
317260
2000
Quiero empezar con un poco de tecnología,
05:19
because, of course, this is a TED Conference
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319260
2000
porque, claro, esto es una Conferencia TED
05:21
and you want to hear something on technology.
132
321260
2000
y Uds. quieren oír hablar de tecnología.
05:23
So one of the tools that we use to sample the deep ocean
133
323260
2000
Una forma de detectar muestras en aguas profundas
05:25
are remotely operated vehicles.
134
325260
2000
son los vehículos a control remoto.
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So these are tethered vehicles we lower down to the sea floor
135
327260
3000
Son vehículos que, atados, enviamos al lecho marino
05:30
where they're our eyes and our hands for working on the sea bottom.
136
330260
3000
y se convierten en nuestros ojos y manos en el fondo del mar.
05:33
So a couple of years ago, I was supposed to go on an oceanographic cruise
137
333260
3000
Hace un par de años yo tenía que partir en un crucero oceanográfico
05:36
and I couldn't go because of a scheduling conflict.
138
336260
3000
pero no pude ir por otros compromisos previos.
05:39
But through a satellite link I was able to sit at my study at home
139
339260
3000
Gracias al vínculo satelital pude, desde la comodidad de mi casa,
05:42
with my dog curled up at my feet, a cup of tea in my hand,
140
342260
3000
con el perro acurrucado a mis pies y una taza de té en la mano,
05:45
and I could tell the pilot, "I want a sample right there."
141
345260
2000
pude decirle al piloto: "Quiero una muestra allí".
05:47
And that's exactly what the pilot did for me.
142
347260
2000
Y el piloto hizo exactamente lo que le pedí.
05:49
That's the sort of technology that's available today
143
349260
3000
Hoy contamos con ese tipo de tecnología,
05:52
that really wasn't available even a decade ago.
144
352260
2000
algo que no teníamos hace una década.
05:54
So it allows us to sample these amazing habitats
145
354260
2000
Eso nos permite tomar muestras de estos hábitats asombrosos
05:56
that are very far from the surface
146
356260
2000
tan lejanos de la superficie
05:58
and very far from light.
147
358260
2000
y de la luz.
06:00
And so one of the tools that we can use to sample the oceans
148
360260
3000
Uno de los instrumentos usados en el muestreo de los océanos
06:03
is acoustics, or sound waves.
149
363260
2000
son las ondas acústicas.
06:05
And the advantage of sound waves
150
365260
2000
La ventaja de las ondas acústicas
06:07
is that they actually pass well through water, unlike light.
151
367260
2000
es que penetran fácilmente en el agua, a diferencia de la luz.
06:09
And so we can send out sound waves,
152
369260
2000
Podemos enviar ondas acústicas
06:11
they bounce off objects like fish and are reflected back.
153
371260
3000
que rebotan en los peces y se reflejan.
06:14
And so in this example, a census scientist took out two ships.
154
374260
3000
En este ejemplo, un científico del Censo envió dos barcos.
06:17
One would send out sound waves that would bounce back.
155
377260
2000
Uno emitía ondas acústicas que se reflejaban
06:19
They would be received by a second ship,
156
379260
2000
y eran recibidas por el segundo barco
06:21
and that would give us very precise estimates, in this case,
157
381260
3000
y, en este caso, nos dio estimaciones muy precisas
06:24
of 250 billion herring
158
384260
2000
de 250 mil millones de arenques
06:26
in a period of about a minute.
159
386260
2000
en aproximadamente un minuto.
06:28
And that's an area about the size of Manhattan Island.
160
388260
3000
Esa es un área de cerca del tamaño de Manhattan.
06:31
And to be able to do that is a tremendous fisheries tool,
161
391260
2000
Poder hacer eso es una herramienta de pesca enorme
06:33
because knowing how many fish are there is really critical.
162
393260
3000
porque conocer la cantidad de peces es algo crucial.
06:36
We can also use satellite tags
163
396260
2000
También podemos usar etiquetas satelitales
06:38
to track animals as they move through the oceans.
164
398260
2000
para rastrear a los animales en los océanos.
06:40
And so for animals that come to the surface to breathe,
165
400260
2000
Y los animales que salen a la superficie a respirar,
06:42
such as this elephant seal,
166
402260
2000
como los elefantes marinos,
06:44
it's an opportunity to send data back to shore
167
404260
2000
dan una oportunidad de enviar los datos
06:46
and tell us where exactly it is in the ocean.
168
406260
3000
para indicarnos en qué parte del océano están.
06:49
And so from that we can produce these tracks.
169
409260
2000
A partir de eso podemos trazar estas líneas.
06:51
For example, the dark blue
170
411260
2000
Por ejemplo, la azul oscura
06:53
shows you where the elephant seal moved in the north Pacific.
171
413260
2000
muestra el desplazamiento de elefantes marinos en el Pacífico Norte.
06:55
Now I realize for those of you who are colorblind, this slide is not very helpful,
172
415260
3000
Acabo de darme cuenta que para los daltónicos esta diapositiva no es de gran ayuda,
06:58
but stick with me nonetheless.
173
418260
2000
pero síganme de todos modos.
07:00
For animals that don't surface,
174
420260
2000
Para animales que no salen a la superficie
07:02
we have something called pop-up tags,
175
422260
2000
usamos etiquetas desplegables
07:04
which collect data about light and what time the sun rises and sets.
176
424260
3000
que recopilan datos sobre la luz y la hora del amanecer y del ocaso.
07:07
And then at some period of time
177
427260
2000
Y luego de un cierto tiempo
07:09
it pops up to the surface and, again, relays that data back to shore.
178
429260
3000
la etiqueta emerge a la superficie y transmite los datos a tierra.
07:12
Because GPS doesn't work under water. That's why we need these tools.
179
432260
3000
Usamos estas herramientas porque el GPS no funciona bajo el agua.
07:15
And so from this we're able to identify these blue highways,
180
435260
3000
Con esto podemos identificar esas autopistas azules,
07:18
these hot spots in the ocean,
181
438260
2000
esas zonas del océano
07:20
that should be real priority areas
182
440260
2000
que deben recibir prioridad
07:22
for ocean conservation.
183
442260
2000
de conservación.
07:24
Now one of the other things that you may think about
184
444260
2000
Otro aspecto que se podría considerar
07:26
is that, when you go to the supermarket and you buy things, they're scanned.
185
446260
3000
es que cuando van al supermercado a comprar cosas, las escanean.
07:29
And so there's a barcode on that product
186
449260
2000
Hay un código de barras en cada producto
07:31
that tells the computer exactly what the product is.
187
451260
3000
que le dice a la computadora qué producto es.
07:34
Geneticists have developed a similar tool called genetic barcoding.
188
454260
3000
Los genetistas han desarrollado algo similar: el código de barras genético.
07:37
And what barcoding does
189
457260
2000
Este código
07:39
is use a specific gene called CO1
190
459260
2000
usa un gen específico llamado CO1
07:41
that's consistent within a species, but varies among species.
191
461260
3000
que es constante dentro de una especie, pero varía entre especies.
07:44
And so what that means is we can unambiguously identify
192
464260
2000
Eso significa que podemos identificar de forma inequívoca
07:46
which species are which
193
466260
2000
cuál es cada especie porque,
07:48
even if they look similar to each other,
194
468260
2000
aunque se parezcan,
07:50
but may be biologically quite different.
195
470260
2000
biológicamente pueden ser muy diferentes.
07:52
Now one of the nicest examples I like to cite on this
196
472260
2000
Quisiera traer a colación
07:54
is the story of two young women, high school students in New York City,
197
474260
3000
la historia de dos chicas, estudiantes de secundaria de Nueva York,
07:57
who worked with the census.
198
477260
2000
que trabajaron en el Censo.
07:59
They went out and collected fish from markets and from restaurants in New York City
199
479260
3000
Fueron a censar peces a los mercados y restaurantes de Nueva York
08:02
and they barcoded it.
200
482260
2000
y les tomaron el código.
08:04
Well what they found was mislabeled fish.
201
484260
2000
Hallaron nombres que no correspondían.
08:06
So for example,
202
486260
2000
Por ejemplo,
08:08
they found something which was sold as tuna, which is very valuable,
203
488260
2000
hallaron que algo que se vende como atún, que es muy valioso,
08:10
was in fact tilapia, which is a much less valuable fish.
204
490260
3000
en realidad era tilapia, que es mucho más económico.
08:13
They also found an endangered species
205
493260
2000
También encontraron especies en riesgo
08:15
sold as a common one.
206
495260
2000
vendidas como especies comunes.
08:17
So barcoding allows us to know what we're working with
207
497260
2000
Por eso el código de barras nos permite saber con qué trabajamos
08:19
and also what we're eating.
208
499260
3000
y también qué estamos comiendo.
08:22
The Ocean Biogeographic Information System
209
502260
2000
El Sistema de Información Biogeográfica Oceánica
08:24
is the database for all the census data.
210
504260
2000
es la base de datos para todos los datos del Censo.
08:26
It's open access; you can all go in and download data as you wish.
211
506260
3000
Es de libre acceso; pueden ir a descargar los datos.
08:29
And it contains all the data from the census
212
509260
3000
Contiene todos los datos del Censo
08:32
plus other data sets that people were willing to contribute.
213
512260
2000
y otros que la gente proporcionó con gusto.
08:34
And so what you can do with that
214
514260
2000
De esta manera es posible graficar
08:36
is to plot the distribution of species and where they occur in the oceans.
215
516260
3000
la distribución de las especies y su ubicación en el océano.
08:39
What I've plotted up here is the data that we have on hand.
216
519260
2000
En este gráfico puse los datos que tenemos.
08:41
This is where our sampling effort has concentrated.
217
521260
3000
Aquí hemos concentrado nuestro trabajo de muestreo.
08:44
Now what you can see
218
524260
2000
Pueden verse
08:46
is we've sampled the area in the North Atlantic,
219
526260
2000
las muestras de la zona del Atlántico Norte,
08:48
in the North Sea in particular,
220
528260
2000
del mar del Norte en particular,
08:50
and also the east coast of North America fairly well.
221
530260
2000
y bastante bien la costa este de América del Norte.
08:52
That's the warm colors which show a well-sampled region.
222
532260
3000
Los colores cálidos muestran las áreas analizadas en detalle.
08:55
The cold colors, the blue and the black,
223
535260
2000
Los colores fríos, azul y negro,
08:57
show areas where we have almost no data.
224
537260
2000
muestran las áreas para las cuales no tenemos datos.
08:59
So even after a 10-year census,
225
539260
2000
Aún después de un censo de 10 años,
09:01
there are large areas that still remain unexplored.
226
541260
3000
todavía hay grandes áreas que permanecen sin explorar.
09:04
Now there are a group of scientists living in Texas, working in the Gulf of Mexico
227
544260
3000
Hay un grupo de científicos que vive en Texas y trabaja en el golfo de México
09:07
who decided really as a labor of love
228
547260
2000
que decidió, por pura pasión,
09:09
to pull together all the knowledge they could
229
549260
2000
recopilar toda la información posible
09:11
about biodiversity in the Gulf of Mexico.
230
551260
2000
sobre la biodiversidad del golfo de México.
09:13
And so they put this together, a list of all the species,
231
553260
3000
Recopilaron una lista de todas las especies,
09:16
where they're known to occur,
232
556260
2000
con los lugares más frecuentados;
09:18
and it really seemed like a very esoteric, scientific type of exercise.
233
558260
3000
parecía un ejercicio científico muy esotérico.
09:21
But then, of course, there was the Deep Horizon oil spill.
234
561260
3000
Pero luego ocurrió el derrame de petróleo de la Deep Horizon.
09:24
So all of a sudden, this labor of love
235
564260
2000
De repente, esta tarea desinteresada,
09:26
for no obvious economic reason
236
566260
3000
que no perseguía fines económicos,
09:29
has become a critical piece of information
237
569260
2000
se transformó en una información vital
09:31
in terms of how that system is going to recover, how long it will take
238
571260
3000
en términos de cómo y cuándo se recuperaría el sistema
09:34
and how the lawsuits
239
574260
2000
y cómo se podrían resolver
09:36
and the multi-billion-dollar discussions that are going to happen in the coming years
240
576260
3000
los pleitos y las discusiones de miles de millones de dólares
09:39
are likely to be resolved.
241
579260
3000
en los años venideros.
09:42
So what did we find?
242
582260
2000
¿Qué hallamos?
09:44
Well, I could stand here for hours, but, of course, I'm not allowed to do that.
243
584260
2000
Podría hablar durante horas, pero obviamente no puedo hacerlo.
09:46
But I will tell you some of my favorite discoveries
244
586260
2000
Pero les contaré algunos de mis mejores descubrimientos
09:48
from the census.
245
588260
2000
del Censo.
09:50
So one of the things we discovered is where are the hot spots of diversity?
246
590260
3000
Una de las cosas que descubrimos es dónde están las zonas de mayor diversidad.
09:53
Where do we find the most species of ocean life?
247
593260
3000
¿Dónde encontramos la mayoría de las especies de vida marina?
09:56
And what we find if we plot up the well-known species
248
596260
2000
Si seguimos a las especies conocidas encontramos
09:58
is this sort of a distribution.
249
598260
2000
este tipo de distribución.
10:00
And what we see is that for coastal tags,
250
600260
2000
Vemos que para las etiquetas costeras,
10:02
for those organisms that live near the shoreline,
251
602260
2000
de aquellos organismos que viven cerca de la costa,
10:04
they're most diverse in the tropics.
252
604260
2000
hay más diversidad en los trópicos.
10:06
This is something we've actually known for a while,
253
606260
2000
Esto es algo que ya conocíamos desde hace tiempo
10:08
so it's not a real breakthrough.
254
608260
2000
así que no es un gran descubrimiento.
10:10
What is really exciting though
255
610260
2000
Lo apasionante, sin embargo,
10:12
is that the oceanic tags, or the ones that live far from the coast,
256
612260
2000
es que las etiquetas oceánicas, las que están muy lejos de la costa,
10:14
are actually more diverse at intermediate latitudes.
257
614260
2000
son más diversas en las latitudes intermedias.
10:16
This is the sort of data, again, that managers could use
258
616260
3000
Este es el tipo de datos que podrían usar las autoridades
10:19
if they want to prioritize areas of the ocean that we need to conserve.
259
619260
3000
para priorizar las zonas del océano que tenemos que conservar.
10:22
You can do this on a global scale, but you can also do it on a regional scale.
260
622260
3000
Puede hacerse a escala mundial, pero también a escala regional.
10:25
And that's why biodiversity data can be so valuable.
261
625260
3000
Por eso los datos de la biodiversidad pueden ser tan valiosos.
10:28
Now while a lot of the species we discovered in the census
262
628260
3000
Si bien muchas especies que hemos descubierto en el Censo
10:31
are things that are small and hard to see,
263
631260
2000
son pequeñas y difíciles de ver,
10:33
that certainly wasn't always the case.
264
633260
2000
desde luego, no siempre fue así.
10:35
For example, while it's hard to believe
265
635260
2000
Por ejemplo, es difícil de creer
10:37
that a three kilogram lobster could elude scientists,
266
637260
2000
que una langosta de 3 kilos pueda eludir a los científicos;
10:39
it did until a few years ago
267
639260
2000
era el caso hasta hace pocos años
10:41
when South African fishermen requested an export permit
268
641260
3000
hasta que los pesqueros sudafricanos solicitaban permiso de exportación
10:44
and scientists realized that this was something new to science.
269
644260
3000
y los científicos se dieron cuenta de que era algo nuevo para la ciencia.
10:47
Similarly this Golden V kelp
270
647260
2000
Asimismo, el laminar aleuticus
10:49
collected in Alaska just below the low water mark
271
649260
2000
recogido en Alaska, en bajamar,
10:51
is probably a new species.
272
651260
2000
probablemente sea una especie nueva.
10:53
Even though it's three meters long,
273
653260
2000
Si bien mide 3 metros
10:55
it actually, again, eluded science.
274
655260
2000
había eludido a la ciencia.
10:57
Now this guy, this bigfin squid, is seven meters in length.
275
657260
3000
Este muchacho, este calamar gigante, mide 7 metros de largo.
11:00
But to be fair, it lives in the deep waters of the Mid-Atlantic Ridge,
276
660260
3000
Pero, en verdad, vive en las aguas profundas del Atlántico Medio
11:03
so it was a lot harder to find.
277
663260
2000
por eso fue más difícil de encontrar.
11:05
But there's still potential for discovery of big and exciting things.
278
665260
3000
Pero aún existe potencial para descubrir cosas apasionantes.
11:08
This particular shrimp, we've dubbed it the Jurassic shrimp,
279
668260
3000
Este camarón particular, apodado el camarón del Jurásico,
11:11
it's thought to have gone extinct 50 years ago --
280
671260
2000
se suponía extinguido hace 50 años,
11:13
at least it was, until the census discovered
281
673260
2000
al menos lo estaba hasta que el Censo descubrió
11:15
it was living and doing just fine off the coast of Australia.
282
675260
3000
que vivía muy bien frente a la costa de Australia.
11:18
And it shows that the ocean, because of its vastness,
283
678260
3000
Eso muestra que el océano, debido a su inmensidad,
11:21
can hide secrets for a very long time.
284
681260
2000
puede ocultar secretos durante mucho tiempo.
11:23
So, Steven Spielberg, eat your heart out.
285
683260
3000
Steven Spielberg, ¡muérete de envidia!
11:26
If we look at distributions, in fact distributions change dramatically.
286
686260
3000
Si miramos, las distribuciones cambian dramáticamente.
11:29
And so one of the records that we had
287
689260
3000
Uno de los registros que obtuvimos
11:32
was this sooty shearwater, which undergoes these spectacular migrations
288
692260
3000
fue el de esta pardela sombría que realiza migraciones espectaculares
11:35
all the way from New Zealand
289
695260
2000
desde Nueva Zelanda
11:37
all the way up to Alaska and back again
290
697260
2000
hasta Alaska, y regresa nuevamente
11:39
in search of endless summer
291
699260
2000
en busca del verano eterno
11:41
as they complete their life cycles.
292
701260
2000
a medida que completa su ciclo de vida.
11:43
We also talked about the White Shark Cafe.
293
703260
2000
También hablamos del café Tiburón Blanco.
11:45
This is a location in the Pacific where white shark converge.
294
705260
3000
Es el lugar de reunión de los tiburones blancos en el Pacífico.
11:48
We don't know why they converge there, we simply don't know.
295
708260
2000
Sencillamente no sabemos por qué convergen allí.
11:50
That's a question for the future.
296
710260
2000
Es una pregunta para el futuro.
11:52
One of the things that we're taught in high school
297
712260
2000
Una de las cosas que nos enseñan en la secundaria
11:54
is that all animals require oxygen in order to survive.
298
714260
3000
es que todos los animales necesitan oxígeno para vivir.
11:57
Now this little critter, it's only about half a millimeter in size,
299
717260
3000
Esta criaturita, que mide medio milímetro
12:00
not terribly charismatic.
300
720260
2000
y no es de lo más carismática,
12:02
But it was only discovered in the early 1980s.
301
722260
2000
fue descubierta a principios de los años 80.
12:04
But the really interesting thing about it
302
724260
2000
Pero tiene algo muy interesante y es que,
12:06
is that, a few years ago, census scientists discovered
303
726260
3000
hace unos años, los científicos del Censo descubrieron
12:09
that this guy can thrive in oxygen-poor sediments
304
729260
2000
que el tipo puede crecer en sedimentos con poco oxígeno
12:11
in the deep Mediterranean Sea.
305
731260
2000
en las profundidades del Mediterráneo.
12:13
So now they know that, in fact,
306
733260
2000
De hecho, ahora se sabe que
12:15
animals can live without oxygen, at least some of them,
307
735260
2000
algunos animales pueden vivir sin oxígeno
12:17
and that they can adapt to even the harshest of conditions.
308
737260
3000
y pueden adaptarse incluso a las peores condiciones.
12:20
If you were to suck all the water out of the ocean,
309
740260
3000
Si se quitara toda el agua en el océano,
12:23
this is what you'd be left behind with,
310
743260
2000
quedaría esto,
12:25
and that's the biomass of life on the sea floor.
311
745260
2000
esta es la biomasa de la vida en el fondo marino.
12:27
Now what we see is huge biomass towards the poles
312
747260
3000
Vemos una gran biomasa hacia los polos
12:30
and not much biomass in between.
313
750260
3000
y no tanta en zonas intermedias.
12:33
We found life in the extremes.
314
753260
2000
Hallamos vida en los extremos.
12:35
And so there were new species that were found
315
755260
2000
Encontramos nuevas especies
12:37
that live inside ice
316
757260
2000
que viven en el hielo
12:39
and help to support an ice-based food web.
317
759260
2000
y ayudan a mantener una cadena alimenticia allí.
12:41
And we also found this spectacular yeti crab
318
761260
2000
Y también este espectacular cangrejo yeti
12:43
that lives near boiling hot hydrothermal vents at Easter Island.
319
763260
3000
que vive cerca de las fuentes hidrotermales de la isla de Pascua.
12:46
And this particular species
320
766260
2000
Esta especie en particular
12:48
really captured the public's attention.
321
768260
3000
llamó la atención del público.
12:51
We also found the deepest vents known yet -- 5,000 meters --
322
771260
3000
También encontramos bocas profundas, de 5000 metros,
12:54
the hottest vents at 407 degrees Celsius --
323
774260
3000
las más calientes registraron 407 °C,
12:57
vents in the South Pacific and also in the Arctic
324
777260
2000
en el Pacífico Sur y también en el Ártico,
12:59
where none had been found before.
325
779260
2000
donde antes no se había encontrado nada.
13:01
So even new environments are still within the domain of the discoverable.
326
781260
3000
Podemos incluso llegar a descubrir nuevos entornos.
13:04
Now in terms of the unknowns, there are many.
327
784260
2000
Hay mucho por conocer todavía.
13:06
And I'm just going to summarize just a few of them
328
786260
2000
Sólo voy a resumir algunos puntos
13:08
very quickly for you.
329
788260
2000
muy rápidamente.
13:10
First of all, we might ask, how many fishes in the sea?
330
790260
3000
En primer lugar, podríamos preguntarnos cuántos peces hay en el mar.
13:13
We actually know the fishes better than we do any other group in the ocean
331
793260
2000
Conocemos más de los peces que de cualquier otro grupo del océano,
13:15
other than marine mammals.
332
795260
2000
quitando a los mamíferos marinos.
13:17
And so we can actually extrapolate based on rates of discovery
333
797260
3000
Podemos extrapolar en función de la tasa de descubrimientos
13:20
how many more species we're likely to discover.
334
800260
3000
la cantidad de especies probable a descubrir.
13:23
And from that, we actually calculate
335
803260
2000
Con eso, calculamos que en realidad
13:25
that we know about 16,500 marine species
336
805260
3000
conocemos unas 16 500 especies marinas
13:28
and there are probably another 1,000 to 4,000 left to go.
337
808260
2000
y probablemente haya entre 1000 y 4000 más.
13:30
So we've done pretty well.
338
810260
2000
Lo hemos hecho bastante bien.
13:32
We've got about 75 percent of the fish,
339
812260
2000
Tenemos cerca del 75% de los peces,
13:34
maybe as much as 90 percent.
340
814260
2000
quizá el 90%.
13:36
But the fishes, as I say, are the best known.
341
816260
3000
Pero, como dije, los peces son los más conocidos.
13:39
So our level of knowledge is much less for other groups of organisms.
342
819260
3000
Nuestro nivel de conocimiento es mucho menor en otros grupos de organismos.
13:42
Now this figure is actually based on a brand new paper
343
822260
2000
Esta cifra se basa realmente en un nuevo artículo
13:44
that's going to come out in the journal PLoS Biology.
344
824260
3000
que se publicará en la revista PLoS Biology.
13:47
And what is does is predict how many more species there are
345
827260
2000
Y predice cuántas especies existen
13:49
on land and in the ocean.
346
829260
2000
en tierra y en el océano.
13:51
And what they found
347
831260
2000
Y hallaron que creen
13:53
is that they think that we know of about nine percent of the species in the ocean.
348
833260
3000
que conocemos un 9% de las especies del océano.
13:56
That means 91 percent, even after the census,
349
836260
2000
Esto significa que el 91%, incluso después del Censo,
13:58
still remain to be discovered.
350
838260
2000
queda aún por descubrir.
14:00
And so that turns out to be about two million species
351
840260
2000
Eso da como resultado unos dos millones de especies,
14:02
once all is said and done.
352
842260
2000
en última instancia.
14:04
So we still have quite a lot of work to do
353
844260
2000
Así que todavía tenemos mucho trabajo por hacer
14:06
in terms of unknowns.
354
846260
2000
en materia de incógnitas.
14:08
Now this bacterium
355
848260
2000
Esta bacteria
14:10
is part of mats that are found off the coast of Chile.
356
850260
3000
es parte de las mantas que se encuentran frente a la costa de Chile.
14:13
And these mats actually cover an area the size of Greece.
357
853260
2000
Cubren un área del tamaño de Grecia.
14:15
And so this particular bacterium is actually visible to the naked eye.
358
855260
3000
Esta bacteria en particular se ve a simple vista.
14:18
But you can imagine the biomass that represents.
359
858260
3000
Imaginen la biomasa que representa.
14:21
But the really intriguing thing about the microbes
360
861260
2000
Pero algo realmente interesante de los microbios
14:23
is just how diverse they are.
361
863260
2000
es su gran variedad.
14:25
A single drop of seawater
362
865260
2000
Una gota de agua de mar
14:27
could contain 160 different types of microbes.
363
867260
2000
podría contener 160 tipos diferentes de microbios.
14:29
And the oceans themselves
364
869260
2000
Pensamos que los océanos
14:31
are thought potentially to contain as many as a billion different types.
365
871260
3000
contienen, en potencia, mil millones de tipos diferentes.
14:34
So that's really exciting. What are they all doing out there?
366
874260
3000
Es apasionante. ¿Qué función cumplirán allí?
14:37
We actually don't know.
367
877260
2000
No lo sabemos.
14:39
The most exciting thing, I would say, about this census
368
879260
2000
Yo diría que lo más apasionante del Censo
14:41
is the role of global science.
369
881260
2000
es el papel de la ciencia mundial.
14:43
And so as we see in this image of light during the night,
370
883260
2000
Como vemos en esta imagen del planeta iluminado por la noche,
14:45
there are lots of areas of the Earth
371
885260
2000
hay muchas áreas de la Tierra
14:47
where human development is much greater
372
887260
3000
en las que el desarrollo humano es más grande
14:50
and other areas where it's much less,
373
890260
2000
y otras en las que es mucho menor,
14:52
but between them we see large dark areas
374
892260
2000
pero entre ellas vemos muchas zonas oscuras
14:54
of relatively unexplored ocean.
375
894260
2000
de un océano relativamente inexplorado.
14:56
The other point I'd like to make about this
376
896260
2000
El otro punto que quiero destacar
14:58
is that this ocean's interconnected.
377
898260
2000
es que el océano está interconectado.
15:00
Marine organisms do not care about international boundaries;
378
900260
2000
Los organismos marinos no conocen de límites internacionales;
15:02
they move where they will.
379
902260
2000
se mueven a voluntad.
15:04
And so the importance then of global collaboration
380
904260
3000
Y es allí donde la colaboración mundial
15:07
becomes all the more important.
381
907260
2000
gana cada vez más importancia.
15:09
We've lost a lot of paradise.
382
909260
2000
Hemos perdido mucho paraíso.
15:11
For example, these tuna that were once so abundant in the North Sea
383
911260
3000
Por ejemplo, este atún que solía ser tan abundante en el mar del Norte
15:14
are now effectively gone.
384
914260
2000
ahora ha desaparecido.
15:16
There were trawls taken in the deep sea in the Mediterranean,
385
916260
3000
Hay redes en las profundidades del Mediterráneo
15:19
which collected more garbage than they did animals.
386
919260
2000
que recogen más basura que animales.
15:21
And that's the deep sea, that's the environment that we consider to be
387
921260
3000
Y es el mar profundo, ese entorno que consideramos entre
15:24
among the most pristine left on Earth.
388
924260
2000
los reductos más prístinos de la Tierra.
15:26
And there are a lot of other pressures.
389
926260
2000
Y hay muchas otras presiones.
15:28
Ocean acidification is a really big issue that people are concerned with,
390
928260
3000
La acidificación del océano es realmente un gran problema para la gente,
15:31
as well as ocean warming, and the effects they're going to have on coral reefs.
391
931260
3000
así como el calentamiento del océano y los efectos que tendrá en los arrecifes de coral.
15:34
On the scale of decades, in our lifetimes,
392
934260
3000
En cuestión de décadas, durante nuestras vidas,
15:37
we're going to see a lot of damage to coral reefs.
393
937260
2000
veremos mucho daño a los arrecifes de coral.
15:39
And I could spend the rest of my time, which is getting very limited,
394
939260
3000
Y podría seguir, pero mi tiempo se termina,
15:42
going through this litany of concerns about the ocean,
395
942260
2000
con esta letanía de preocupaciones sobre el océano,
15:44
but I want to end on a more positive note.
396
944260
2000
pero quiero terminar con una nota más positiva.
15:46
And so the grand challenge then
397
946260
2000
Entonces, el gran desafío
15:48
is to try and make sure that we preserve what's left,
398
948260
2000
es asegurarnos de preservar lo que queda
15:50
because there is still spectacular beauty.
399
950260
2000
porque todavía hay una belleza espectacular.
15:52
And the oceans are so productive,
400
952260
2000
Y los océanos son tan productivos,
15:54
there's so much going on in there that's of relevance to humans
401
954260
3000
hay tantas cosas allí importantes para los seres humanos
15:57
that we really need to, even from a selfish perspective,
402
957260
3000
que realmente necesitamos, incluso desde un punto de vista egoísta,
16:00
try to do better than we have in the past.
403
960260
2000
tratar de hacerlo mejor que nosotros en el pasado.
16:02
So we need to recognize those hot spots
404
962260
2000
Por eso tenemos que reconocer esas zonas importantes
16:04
and do our best to protect them.
405
964260
2000
y empeñarnos en protegerlas.
16:06
When we look at pictures like this, they take our breath away,
406
966260
2000
Cuando miramos fotos como esta, nos quitan el aliento,
16:08
in addition to helping to give us breath
407
968260
2000
además de ayudarnos a respirar
16:10
by the oxygen that the oceans provide.
408
970260
2000
con el oxígeno que proveen los océanos.
16:12
Census scientists worked in the rain, they worked in the cold,
409
972260
3000
Los científicos del Censo trabajaron bajo la lluvia, en el frío,
16:15
they worked under water and they worked above water
410
975260
2000
bajo el agua y en la superficie
16:17
trying to illuminate the wondrous discovery,
411
977260
2000
tratando de iluminar el maravilloso descubrimiento,
16:19
the still vast unknown,
412
979260
2000
lo desconocido que aún es mucho,
16:21
the spectacular adaptations that we see in ocean life.
413
981260
3000
las adaptaciones espectaculares que vemos en la vida del océano.
16:24
So whether you're a yak herder living in the mountains of Chile,
414
984260
3000
Por eso, si eres un pastor de llamas en las montañas chilenas,
16:27
whether you're a stockbroker in New York City
415
987260
3000
o un agente bursátil en Nueva York,
16:30
or whether you're a TEDster living in Edinburgh,
416
990260
2000
o un seguidor de TED que vive en Edimburgo,
16:32
the oceans matter.
417
992260
2000
los océanos son importantes.
16:34
And as the oceans go so shall we.
418
994260
2000
Como vayan los océanos, iremos nosotros.
16:36
Thanks for listening.
419
996260
2000
Gracias por su atención.
16:38
(Applause)
420
998260
2000
(Aplausos)
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