Barbara Block: Tagging tuna in the deep ocean

Barbara Block: Etiquetando atún en el océano profundo

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2010-10-06 ・ TED


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Barbara Block: Etiquetando atún en el océano profundo

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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Daniel W. Hinojosa Ramos
00:15
I've been fascinated for a lifetime
0
15260
3000
Toda la vida me fascinó
00:18
by the beauty, form and function
1
18260
2000
la belleza, la forma y la función
00:20
of giant bluefin tuna.
2
20260
3000
del atún rojo gigante.
00:23
Bluefin are warmblooded like us.
3
23260
3000
Es de sangre caliente como nosotros.
00:26
They're the largest of the tunas,
4
26260
3000
Es el más grande de los atunes;
00:29
the second-largest fish in the sea -- bony fish.
5
29260
3000
el segundo pez más grande del mar... con espinas.
00:32
They actually are a fish
6
32260
2000
En realidad es un pez
00:34
that is endothermic --
7
34260
2000
endotérmico:
00:36
powers through the ocean with warm muscles like a mammal.
8
36260
3000
se propulsa por el océano con músculos calientes como un mamífero.
00:40
That's one of our bluefin at the Monterey Bay Aquarium.
9
40260
3000
Ese es un atún rojo en el Acuario de la Bahía de Monterrey.
00:43
You can see in its shape and its streamlined design
10
43260
3000
Pueden ver en su forma y en su diseño aerodinámico
00:46
it's powered for ocean swimming.
11
46260
3000
que está equipado para nadar en el océano.
00:49
It flies through the ocean on its pectoral fins, gets lift,
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49260
3000
Vuela por el océano con sus aletas pectorales, se eleva,
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powers its movements
13
52260
2000
realza sus movimientos
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with a lunate tail.
14
54260
2000
con la cola semilunar.
00:56
It's actually got a naked skin for most of its body,
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3000
Tiene la piel al descubierto en casi todo el cuerpo
00:59
so it reduces friction with the water.
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para reducir la fricción con el agua. Por eso...
01:02
This is what one of nature's finest machines.
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62260
3000
es una de las máquinas más fantásticas de la Naturaleza.
01:05
Now, bluefin
18
65260
2000
El atún rojo
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were revered by Man
19
67260
2000
fue venerado por el Hombre
01:09
for all of human history.
20
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3000
en toda la historia humana.
01:12
For 4,000 years, we fished sustainably for this animal,
21
72260
3000
Durante 4.000 años pescamos este animal de manera sostenible
01:15
and it's evidenced
22
75260
2000
y hay evidencia de eso
01:17
in the art that we see
23
77260
2000
en el arte que vemos
01:19
from thousands of years ago.
24
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2000
de hace miles de años.
01:21
Bluefin are in cave paintings in France.
25
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3000
El atún rojo en pinturas rupestres de Francia.
01:24
They're on coins
26
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2000
Están en monedas
01:26
that date back 3,000 years.
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3000
que datan de hace 3.000 años.
01:29
This fish was revered by humankind.
28
89260
3000
Este pez fue venerado por la Humanidad.
01:32
It was fished sustainably
29
92260
2000
Se pescaba de modo sostenible,
01:34
till all of time,
30
94260
2000
en todas las épocas,
01:36
except for our generation.
31
96260
2000
salvo en nuestra generación.
01:38
Bluefin are pursued wherever they go --
32
98260
3000
El atún rojo es perseguido dondequiera que vaya.
01:41
there is a gold rush on Earth,
33
101260
2000
Hay una fiebre del oro en el planeta,
01:43
and this is a gold rush for bluefin.
34
103260
2000
una fiebre del oro por el atún rojo.
01:45
There are traps that fish sustainably
35
105260
2000
Había trampas que pescaban de manera sostenible
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up until recently.
36
107260
3000
hasta hace poco.
01:50
And yet, the type of fishing going on today,
37
110260
3000
Y, sin embargo, el tipo de pesca de hoy en día,
01:53
with pens, with enormous stakes,
38
113260
3000
con rediles, con estacas enormes,
01:56
is really wiping bluefin
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116260
2000
está aniquilando ecológicamente
01:58
ecologically off the planet.
40
118260
2000
al atún rojo del planeta.
02:00
Now bluefin, in general,
41
120260
2000
En general, el atún rojo
02:02
goes to one place: Japan.
42
122260
2000
va a un lugar: Japón.
02:04
Some of you may be guilty
43
124260
2000
Alguno de Uds. pueden ser culpables
02:06
of having contributed to the demise of bluefin.
44
126260
2000
de haber contribuido a la desaparición del atún rojo.
02:08
They're delectable muscle,
45
128260
2000
Tienen músculos deliciosos
02:10
rich in fat --
46
130260
2000
ricos en grasa...
02:12
absolutely taste delicious.
47
132260
2000
con un sabor absolutamente delicioso.
02:14
And that's their problem; we're eating them to death.
48
134260
3000
Y ese es su problema: los estamos comiendo hasta la extinción.
02:17
Now in the Atlantic, the story is pretty simple.
49
137260
3000
En el Atlántico la historia es bastante simple.
02:20
Bluefin have two populations: one large, one small.
50
140260
3000
Hay dos poblaciones de atún rojo: una grande y una pequeña.
02:23
The North American population
51
143260
2000
La población norteamericana
02:25
is fished at about 2,000 ton.
52
145260
3000
se pesca a unas 2.000 toneladas.
02:28
The European population and North African -- the Eastern bluefin tuna --
53
148260
3000
La población europea y norafricana, el atún rojo oriental,
02:31
is fished at tremendous levels:
54
151260
3000
se pesca a niveles tremendos:
02:34
50,000 tons over the last decade almost every year.
55
154260
3000
50.000 toneladas en la última década casi todos los años.
02:37
The result is whether you're looking
56
157260
2000
El resultado es que si uno mira
02:39
at the West or the Eastern bluefin population,
57
159260
3000
las poblaciones de atún, en Occidente o en Oriente,
02:42
there's been tremendous decline on both sides,
58
162260
2000
ha habido una tremenda caída en ambos lados
02:44
as much as 90 percent
59
164260
2000
hasta del 90%
02:46
if you go back with your baseline
60
166260
2000
si nos remontamos a la línea base
02:48
to 1950.
61
168260
2000
de 1950.
02:50
For that, bluefin have been given a status
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170260
3000
Por eso, al atún rojo se le ha dado el estatus
02:53
equivalent to tigers, to lions,
63
173260
3000
equivalente a los tigres, leones,
02:56
to certain African elephants
64
176260
2000
a ciertos elefantes africanos,
02:58
and to pandas.
65
178260
2000
y a los pandas.
03:00
These fish have been proposed
66
180260
2000
Estos peces han sido propuestos
03:02
for an endangered species listing in the past two months.
67
182260
3000
como especie en peligro de extinción en los últimos dos meses.
03:05
They were voted on and rejected
68
185260
2000
Se votó y fueron rechazados
03:07
just two weeks ago,
69
187260
2000
hace apenas dos semanas
03:09
despite outstanding science
70
189260
2000
a pesar de la marcada evidencia
03:11
that shows from two committees
71
191260
3000
que muestra a partir de dos comités que
03:14
this fish meets the criteria of CITES I.
72
194260
3000
esta especie cumple los criterios de la CITES I.
03:17
And if it's tunas you don't care about,
73
197260
2000
Si se trata de atunes y no les importa,
03:19
perhaps you might be interested
74
199260
2000
quizá sí podría interesarles saber
03:21
that international long lines and pursing
75
201260
2000
que las largas líneas de pesca internacionales
03:23
chase down tunas and bycatch animals
76
203260
3000
persiguiendo al atún capturan sin querer animales
03:26
such as leatherbacks, sharks,
77
206260
2000
como tortugas laúd, tiburones,
03:28
marlin, albatross.
78
208260
2000
marlines, albatros.
03:30
These animals and their demise
79
210260
2000
La desaparición de estos animales
03:32
occurs in the tuna fisheries.
80
212260
3000
se produce en los caladeros de atún.
03:35
The challenge we face
81
215260
2000
El desafío que enfrentamos
03:37
is that we know very little about tuna,
82
217260
3000
es que sabemos muy poco sobre el atún,
03:40
and everyone in the room knows what it looks like
83
220260
3000
y todos en la sala sabemos cómo es
03:43
when an African lion
84
223260
2000
cuando un león africano
03:45
takes down its prey.
85
225260
2000
atrapa su presa.
03:47
I doubt anyone has seen a giant bluefin feed.
86
227260
3000
Dudo que alguien haya visto alimentarse al atún rojo.
03:50
This tuna symbolizes
87
230260
3000
Este atún simboliza
03:53
what's the problem for all of us in the room.
88
233260
3000
el problema que todos tenemos en esta sala.
03:56
It's the 21st century, but we really have only just begun
89
236260
3000
Estamos en el siglo XXI, pero en realidad recién empezamos
03:59
to really study our oceans in a deep way.
90
239260
3000
a estudiar realmente los océanos en profundidad.
04:02
Technology has come of age
91
242260
2000
La tecnología ha evolucionado;
04:04
that's allowing us to see the Earth from space
92
244260
3000
eso nos permite ver la Tierra desde el espacio
04:07
and go deep into the seas remotely.
93
247260
3000
y sumergirnos en los mares de forma remota.
04:10
And we've got to use these technologies immediately
94
250260
2000
Tenemos que emplear estas tecnologías de manera inmediata
04:12
to get a better understanding
95
252260
2000
para entender mejor
04:14
of how our ocean realm works.
96
254260
3000
cómo funciona el reino marino.
04:17
Most of us from the ship -- even I --
97
257260
2000
La mayoría desde un barco, incluso yo,
04:19
look out at the ocean and see this homogeneous sea.
98
259260
3000
miramos el mar y lo vemos homogéneo.
04:22
We don't know where the structure is.
99
262260
2000
No sabemos dónde está la estructura.
04:24
We can't tell where are the watering holes
100
264260
3000
No se nota donde están los "espejos de agua"
04:27
like we can on an African plain.
101
267260
3000
como en la planicie africana.
04:30
We can't see the corridors,
102
270260
2000
No podemos ver los corredores,
04:32
and we can't see what it is
103
272260
2000
y tampoco qué es
04:34
that brings together a tuna,
104
274260
2000
lo que congrega al atún
04:36
a leatherback and an albatross.
105
276260
2000
la tortuga laúd y el albatros.
04:38
We're only just beginning to understand
106
278260
2000
Recién estamos empezando a entender
04:40
how the physical oceanography
107
280260
2000
como la oceanografía física
04:42
and the biological oceanography
108
282260
2000
y la oceanografía biológica
04:44
come together
109
284260
2000
se unen
04:46
to create a seasonal force
110
286260
2000
para crear una fuerza estacional
04:48
that actually causes the upwelling
111
288260
2000
que provoque el afloramiento para convertir
04:50
that might make a hot spot a hope spot.
112
290260
3000
una zona conflictiva en un "área de esperanza".
04:53
The reasons these challenges are great
113
293260
2000
Estos desafíos son grandes porque
04:55
is that technically it's difficult to go to sea.
114
295260
3000
hacerse a la mar es algo técnicamente difícil.
04:58
It's hard to study a bluefin on its turf,
115
298260
2000
Es difícil estudiar al atún rojo en su territorio:
05:00
the entire Pacific realm.
116
300260
2000
toda la región del Pacífico.
05:02
It's really tough to get up close and personal with a mako shark
117
302260
4000
Es muy difícil conocer de cerca y en persona a un tiburón marrajo
05:06
and try to put a tag on it.
118
306260
2000
y tratar de ponerle una etiqueta.
05:08
And then imagine being Bruce Mate's team from OSU,
119
308260
3000
Imaginen ser parte del equipo de Bruce Mate de OSU,
05:11
getting up close to a blue whale
120
311260
2000
acercándose a una ballena azul
05:13
and fixing a tag on the blue whale that stays,
121
313260
3000
y poniéndole una etiqueta que perdure,
05:16
an engineering challenge
122
316260
2000
un desafío de ingeniería
05:18
we've yet to really overcome.
123
318260
2000
que todavía tenemos que superar.
05:20
So the story of our team, a dedicated team,
124
320260
3000
La historia de nuestro equipo, un equipo dedicado,
05:23
is fish and chips.
125
323260
2000
es de pescados y chips.
05:25
We basically are taking
126
325260
2000
Básicamente estamos tomando
05:27
the same satellite phone parts,
127
327260
2000
las componentes de un teléfono satelital
05:29
or the same parts that are in your computer, chips.
128
329260
3000
o de una computadora, los chips.
05:32
We're putting them together in unusual ways,
129
332260
3000
Las estamos ensamblando de formas inusuales
05:35
and this is taking us into the ocean realm
130
335260
2000
y esto nos está acercando el reino marino
05:37
like never before.
131
337260
2000
como nunca antes.
05:39
And for the first time,
132
339260
2000
Y por primera vez
05:41
we're able to watch the journey of a tuna beneath the ocean
133
341260
3000
podemos ver el viaje de un atún bajo el océano
05:44
using light and photons
134
344260
2000
usando luz y fotones
05:46
to measure sunrise and sunset.
135
346260
3000
para medir la salida y la puesta del sol.
05:49
Now, I've been working with tunas for over 15 years.
136
349260
3000
He estado trabajando con los atunes durante 15 años.
05:52
I have the privilege of being a partner
137
352260
2000
Tengo el privilegio de ser socia
05:54
with the Monterey Bay Aquarium.
138
354260
2000
del Acuario de la Bahía de Monterrey.
05:56
We've actually taken a sliver of the ocean,
139
356260
2000
De hecho, hemos tomado una franja del océano,
05:58
put it behind glass,
140
358260
2000
la pusimos detrás de un vidrio,
06:00
and we together
141
360260
2000
y juntos hemos puesto
06:02
have put bluefin tuna and yellowfin tuna on display.
142
362260
3000
en exhibición al atún rojo y al rabil.
06:05
When the veil of bubbles lifts every morning,
143
365260
3000
Cuando se levanta el velo de burbujas cada mañana,
06:08
we can actually see a community from the Pelagic ocean,
144
368260
3000
podemos ver una comunidad del océano marino
06:11
one of the only places on Earth
145
371260
2000
uno de los pocos lugares del planeta
06:13
you can see giant bluefin swim by.
146
373260
3000
donde se puede ver nadando al atún rojo gigante.
06:16
We can see in their beauty of form and function,
147
376260
2000
Se lo puede ver en su belleza de forma y función,
06:19
their ceaseless activity.
148
379260
2000
en su actividad incesante.
06:21
They're flying through their space, ocean space.
149
381260
3000
Vuelan por su espacio, el espacio marino.
06:24
And we can bring two million people a year
150
384260
2000
Y podemos poner a dos millones de personas al año
06:26
into contact with this fish
151
386260
2000
en contacto con este pez
06:28
and show them its beauty.
152
388260
3000
y mostrarles su belleza.
06:31
Behind the scenes is a working lab at Stanford University
153
391260
3000
entre bambalinas hay un laboratorio de la Universidad de Stanford
06:34
partnered with the Monterey Bay Aquarium.
154
394260
2000
asociado con el Acuario de la Bahía de Monterrey.
06:36
Here, for over 14 or 15 years,
155
396260
2000
Aquí, durante 14 ó 15 años,
06:38
we've actually brought in
156
398260
2000
hemos implantado en cautiverio
06:40
both bluefin and yellowfin in captivity.
157
400260
2000
al atún rojo y al rabil.
06:42
We'd been studying these fish,
158
402260
2000
Hemos estado estudiando estos peces.
06:44
but first we had to learn how to husbandry them.
159
404260
2000
Pero primero tuvimos que aprender a criarlos.
06:46
What do they like to eat?
160
406260
2000
¿Qué les gusta comer?
06:48
What is it that they're happy with?
161
408260
2000
¿Qué los hace felices?
06:50
We go in the tanks with the tuna -- we touch their naked skin --
162
410260
3000
Nos metemos en los tanques con el atún. Tocamos su piel desnuda.
06:53
it's pretty amazing. It feels wonderful.
163
413260
3000
Es bastante sorprendente; maravilloso al tacto.
06:56
And then, better yet,
164
416260
2000
Y luego, mejor aún,
06:58
we've got our own version of tuna whisperers,
165
418260
2000
tenemos nuestra propia versión de susurrador de atún,
07:00
our own Chuck Farwell, Alex Norton,
166
420260
2000
nuestros propios Chuck Farwell, Alex Norton,
07:02
who can take a big tuna
167
422260
2000
que pueden tomar un atún grande
07:04
and in one motion,
168
424260
2000
y, en un solo movimiento,
07:06
put it into an envelope of water,
169
426260
2000
ponerlo en un sobre de agua,
07:08
so that we can actually work with the tuna
170
428260
2000
para que podamos trabajar con el atún
07:10
and learn the techniques it takes
171
430260
2000
y aprender las técnicas necesarias
07:12
to not injure this fish
172
432260
2000
para no herir a este pez
07:14
who never sees a boundary in the open sea.
173
434260
3000
que no conoce de límites en el mar abierto.
07:17
Jeff and Jason there, are scientists
174
437260
2000
Jeff y Jason son científicos
07:19
who are going to take a tuna
175
439260
2000
que van a poner un atún
07:21
and put it in the equivalent of a treadmill, a flume.
176
441260
3000
en el equivalente de una cinta, de un canal de flujo.
07:24
And that tuna thinks it's going to Japan, but it's staying in place.
177
444260
3000
Y ese atún piensa que va a Japón, pero se queda en el lugar.
07:27
We're actually measuring its oxygen consumption,
178
447260
2000
En realidad estamos midiendo su consumo de oxígeno,
07:29
its energy consumption.
179
449260
2000
su consumo de energía.
07:32
We're taking this data and building better models.
180
452260
3000
Estamos tomando estos datos para crear mejores modelos.
07:35
And when I see that tuna -- this is my favorite view --
181
455260
3000
Y al ver ese atún, esta es mi vista favorita,
07:38
I begin to wonder:
182
458260
2000
empiezo a preguntarme:
07:40
how did this fish solve the longitude problem before we did?
183
460260
3000
¿cómo resolvió este pez el problema de la longitud antes que nosotros?
07:44
So take a look at that animal.
184
464260
2000
Miren ese animal.
07:46
That's the closest you'll probably ever get.
185
466260
2000
Probablemente es lo más cerca que jamás estarán.
07:48
Now, the activities from the lab
186
468260
3000
Las actividades del laboratorio
07:51
have taught us now how to go out in the open ocean.
187
471260
3000
nos han enseñado cómo salir al océano abierto.
07:54
So in a program called Tag-A-Giant
188
474260
3000
Así, en el programa Tag-A-Giant (marca un gigante)
07:57
we've actually gone from Ireland to Canada,
189
477260
3000
hemos ido de Irlanda a Canadá,
08:00
from Corsica to Spain.
190
480260
2000
de Córcega a España.
08:02
We've fished with many nations around the world
191
482260
3000
Hemos pescado con muchas naciones en todo el mundo
08:05
in an effort to basically
192
485260
2000
en un esfuerzo para, básicamente,
08:07
put electronic computers
193
487260
3000
meter computadoras electrónicas
08:10
inside giant tunas.
194
490260
2000
en atunes gigantes.
08:12
We've actually tagged 1,100 tunas.
195
492260
3000
Hemos etiquetado 1.100 atunes.
08:15
And I'm going to show you three clips,
196
495260
2000
Les voy a mostrar tres clips
08:17
because I tagged 1,100 tunas.
197
497260
3000
porque etiqueté 1.100 atunes.
08:20
It's a very hard process, but it's a ballet.
198
500260
3000
Es un proceso muy duro, pero es un ballet.
08:23
We bring the tuna out, we measure it.
199
503260
3000
Sacamos el atún. Lo medimos.
08:26
A team of fishers, captains, scientists and technicians
200
506260
3000
Un equipo de pescadores, capitanes, científicos y técnicos
08:29
work together to keep this animal out of the ocean
201
509260
3000
trabajan en conjunto para sacar a este animal del océano
08:32
for about four to five minutes.
202
512260
3000
unos 4 ó 5 minutos.
08:35
We put water over its gills, give it oxygen.
203
515260
3000
Ponemos agua sobre sus branquias, le damos oxígeno.
08:38
And then with a lot of effort, after tagging,
204
518260
3000
Y luego, con mucho esfuerzo, luego de etiquetarlo
08:41
putting in the computer,
205
521260
2000
de ingresarlo en la computadora,
08:43
making sure the stalk is sticking out so it senses the environment,
206
523260
3000
asegurándonos que la estaca está aferrada y detecte el ambiente,
08:46
we send this fish back into the sea.
207
526260
3000
enviamos este pez de nuevo al mar.
08:49
And when it goes, we're always happy.
208
529260
2000
Y cuando se va siempre estamos felices.
08:51
We see a flick of the tail.
209
531260
2000
Vemos un golpe seco de la cola.
08:53
And from our data that gets collected,
210
533260
3000
Y a partir de los datos obtenidos
08:56
when that tag comes back,
211
536260
2000
cuando esa etiqueta regresa,
08:58
because a fisher returns it
212
538260
2000
porque los pescadores la devuelven
09:00
for a thousand-dollar reward,
213
540260
2000
a cambio de una recompensa de mil dólares,
09:02
we can get tracks beneath the sea
214
542260
2000
podemos obtener pistas submarinas
09:04
for up to five years now,
215
544260
2000
de hasta cinco años,
09:06
on a backboned animal.
216
546260
2000
en un animal vertebrado.
09:08
Now sometimes the tunas are really large,
217
548260
3000
A veces los atunes son muy grandes,
09:11
such as this fish off Nantucket.
218
551260
2000
como este pez de la costa de Nantucket.
09:13
But that's about half the size
219
553260
2000
Pero eso es la mitad del tamaño
09:15
of the biggest tuna we've ever tagged.
220
555260
2000
de los más grandes que hemos marcado.
09:17
It takes a human effort,
221
557260
2000
Se necesita un esfuerzo humano,
09:19
a team effort, to bring the fish in.
222
559260
2000
de equipo, para sacar el pez.
09:21
In this case, what we're going to do
223
561260
2000
En este caso vamos a colocar
09:23
is put a pop-up satellite archival tag on the tuna.
224
563260
3000
en el atún una etiqueta satelital desplegable.
09:27
This tag rides on the tuna,
225
567260
2000
Se monta en el atún,
09:29
senses the environment around the tuna
226
569260
3000
detecta el ambiente que rodea al atún
09:32
and actually will come off the fish,
227
572260
3000
y, de hecho, se va a desprender del pez
09:35
detach, float to the surface
228
575260
2000
se va a separar, flotar en la superficie,
09:37
and send back to Earth-orbiting satellites
229
577260
3000
y enviar a los satélites geoestacionarios
09:40
position data estimated by math on the tag,
230
580260
3000
la ubicación calculada con la etiqueta,
09:43
pressure data and temperature data.
231
583260
3000
la presión y la temperatura.
09:46
And so what we get then from the pop-up satellite tag
232
586260
2000
Y entonces con la etiqueta satelital desplegable
09:48
is we get away from having to have a human interaction
233
588260
3000
nos evitamos la interacción humana
09:51
to recapture the tag.
234
591260
2000
para recuperar la etiqueta.
09:53
Both the electronic tags I'm talking about are expensive.
235
593260
3000
Las dos etiquetas electrónicas de las que hablo son caras.
09:56
These tags have been engineered
236
596260
2000
Estas etiquetas han sido diseñadas
09:58
by a variety of teams in North America.
237
598260
3000
por varios equipos en América del Norte.
10:01
They are some of our finest instruments,
238
601260
2000
Son uno de nuestros mejores instrumentos,
10:03
our new technology in the ocean today.
239
603260
3000
nuestra nueva tecnología en el océano de hoy
10:07
One community in general
240
607260
2000
Una comunidad, en general,
10:09
has given more to help us than any other community.
241
609260
2000
nos ha ayudado más que cualquier otra.
10:11
And that's the fisheries off the state of North Carolina.
242
611260
3000
Y son los caladeros frente a las costas de Carolina del Norte.
10:14
There are two villages, Harris and Morehead City,
243
614260
3000
Hay dos pueblos, Harris y Morehead City,
10:17
every winter for over a decade,
244
617260
2000
cada invierno desde hace más de una década,
10:19
held a party called Tag-A-Giant,
245
619260
3000
celebra la fiesta Tag-A-Giant (marca un gigante)
10:22
and together, fishers worked with us
246
622260
2000
y juntos con los pescadores
10:24
to tag 800 to 900 fish.
247
624260
3000
marcamos de 800 a 900 peces.
10:27
In this case, we're actually going to measure the fish.
248
627260
3000
En este caso, vamos a medir el pez.
10:30
We're going to do something that in recent years we've started:
249
630260
3000
Vamos a hacer algo que comenzamos en años recientes:
10:33
take a mucus sample.
250
633260
2000
tomar muestras de mucosa.
10:35
Watch how shiny the skin is; you can see my reflection there.
251
635260
3000
Miren lo brillante de la piel; pueden ver mi reflejo allí.
10:38
And from that mucus, we can get gene profiles,
252
638260
3000
Con esa mucosa obtenemos perfiles genéticos.
10:41
we can get information on gender,
253
641260
2000
Podemos obtener información de género,
10:43
checking the pop-up tag one more time,
254
643260
2000
verificamos una vez más la etiqueta desplegable
10:45
and then it's out in the ocean.
255
645260
2000
y luego lo devolvemos al océano.
10:47
And this is my favorite.
256
647260
2000
Y esta es mi favorita.
10:49
With the help of my former postdoc, Gareth Lawson,
257
649260
3000
Con ayuda de mi ex-post-doctorado, Gareth Lawson,
10:52
this is a gorgeous picture of a single tuna.
258
652260
2000
esta es una imagen magnífica de un atún.
10:54
This tuna is actually moving on a numerical ocean.
259
654260
3000
Este atún se mueve en un océano numérico.
10:57
The warm is the Gulf Stream,
260
657260
2000
Lo caliente es la Corriente del Golfo,
10:59
the cold up there in the Gulf of Maine.
261
659260
3000
lo frío allá arriba es el Golfo de Maine.
11:02
That's where the tuna wants to go -- it wants to forage on schools of herring --
262
662260
3000
Ahí es donde el atún quiere ir. Quiere buscar en los bancos de arenques.
11:05
but it can't get there. It's too cold.
263
665260
2000
Pero no puede llegar. Hace demasiado frío.
11:07
But then it warms up, and the tuna pops in, gets some fish,
264
667260
3000
Pero luego se calienta y aparece el atún, consigue algunos peces,
11:10
maybe comes back to home base,
265
670260
2000
quizá regrese a la base,
11:12
goes in again
266
672260
2000
va de nuevo
11:14
and then comes back to winter down there in North Carolina
267
674260
3000
y luego vuelve a pasar el invierno en Carolina del Norte
11:17
and then on to the Bahamas.
268
677260
2000
y luego sigue a las Bahamas.
11:19
And my favorite scene, three tunas going into the Gulf of Mexico.
269
679260
3000
Y mi escena favorita: tres atunes entran en el Golfo de México.
11:22
Three tunas tagged.
270
682260
2000
Tres atunes marcados.
11:24
Astronomically, we're calculating positions.
271
684260
2000
Calculamos las posiciones desde el espacio.
11:26
They're coming together. That could be tuna sex --
272
686260
3000
Vienen juntos. Podría tratarse de sexo de atunes.
11:29
and there it is.
273
689260
2000
Y ahí está.
11:31
That is where the tuna spawn.
274
691260
2000
Ahí es donde desova el atún.
11:33
So from data like this,
275
693260
2000
Así, a partir de datos de este tipo
11:35
we're able now to put the map up,
276
695260
2000
ahora podemos construir el mapa;
11:37
and in this map
277
697260
2000
y en este mapa
11:39
you see thousands of positions
278
699260
2000
ven miles de posiciones
11:41
generated by this decade and a half of tagging.
279
701260
3000
generadas en una década y media de marcado.
11:44
And now we're showing that tunas on the western side
280
704260
3000
Y ahora estamos demostrando que los atunes en el lado occidental
11:47
go to the eastern side.
281
707260
2000
van a la parte oriental.
11:49
So two populations of tunas --
282
709260
2000
Hay dos poblaciones de atunes.
11:51
that is, we have a Gulf population, one that we can tag --
283
711260
2000
Está la población del Golfo, que podemos marcar...
11:53
they go to the Gulf of Mexico, I showed you that --
284
713260
3000
van al Golfo de México, les mostré eso,
11:56
and a second population.
285
716260
2000
y una segunda población
11:58
Living amongst our tunas -- our North American tunas --
286
718260
2000
que vive entre nuestros atunes, los de América del Norte,
12:00
are European tunas that go back to the Med.
287
720260
3000
son atunes europeos que regresan al Mediterráneo.
12:03
On the hot spots -- the hope spots --
288
723260
2000
En las zonas conflictivas, las "áreas de esperanza",
12:05
they're mixed populations.
289
725260
2000
hay poblaciones mixtas.
12:07
And so what we've done with the science
290
727260
2000
Y así lo hemos hecho con la evidencia científica
12:09
is we're showing the International Commission,
291
729260
2000
es mostrarle a la Comisión Internacional
12:11
building new models,
292
731260
2000
nuevos modelos;
12:13
showing them that a two-stock no-mixing model --
293
733260
2000
mostrarle que el modelo de dos reservas separadas
12:15
to this day, used to reject
294
735260
3000
(que hoy se usa para rechazar
12:18
the CITES treaty --
295
738260
2000
el tratado de la CITES)
12:20
that model isn't the right model.
296
740260
2000
no es el modelo correcto.
12:22
This model, a model of overlap,
297
742260
2000
Este modelo, un modelo de superposición,
12:24
is the way to move forward.
298
744260
2000
es la manera de avanzar.
12:26
So we can then predict
299
746260
2000
Luego podemos predecir
12:28
where management places should be.
300
748260
2000
dónde ubicar los lugares de manejo.
12:30
Places like the Gulf of Mexico and the Mediterranean
301
750260
3000
Lugares como el Golfo de México y el Mediterráneo
12:33
are places where the single species,
302
753260
2000
son lugares donde las especies individuales,
12:35
the single population, can be captured.
303
755260
2000
cada población puede ser capturada.
12:37
These become forthright in places we need to protect.
304
757260
3000
Estos se convierten directamente en lugares a proteger.
12:40
The center of the Atlantic where the mixing is,
305
760260
3000
El centro del Atlántico, donde se da la mezcla,
12:43
I could imagine a policy that lets Canada and America fish,
306
763260
2000
imagino una política que permita la pesca a Canadá y EE.UU.,
12:45
because they manage their fisheries well,
307
765260
3000
porque gestionan bien sus caladeros,
12:48
they're doing a good job.
308
768260
2000
están haciendo un buen trabajo.
12:50
But in the international realm,
309
770260
2000
Pero en el ámbito internacional,
12:52
where fishing and overfishing has really gone wild,
310
772260
2000
donde la pesca y la sobrepesca ha ido realmente salvajes,
12:54
these are the places that we have to make hope spots in.
311
774260
3000
son estos lugares donde tenemos que hacer "áreas de esperanza".
12:57
That's the size they have to be to protect the bluefin tuna.
312
777260
3000
Ese es el tamaño que tienen que tener para proteger al atún rojo.
13:00
Now in a second project
313
780260
2000
En un segundo proyecto
13:02
called Tagging of Pacific Pelagics,
314
782260
2000
llamado Censo de Pelágicos del Pacífico
13:04
we took on the planet as a team,
315
784260
2000
tomamos el planeta como un equipo
13:06
those of us in the Census of Marine Life.
316
786260
2000
aquellos de nosotros en el Censo de Vida Marina.
13:08
And, funded primarily through Sloan Foundation and others,
317
788260
4000
Y, financiados principalmente a través de la Fundación Sloan y otros,
13:12
we were able to actually go in, in our project --
318
792260
3000
hemos podido avanzar con el proyecto,
13:15
we're one of 17 field programs
319
795260
2000
somos uno de los 17 programas
13:17
and begin to take on tagging large numbers of predators,
320
797260
3000
y empezamos a marcar un gran número de depredadores,
13:20
not just tunas.
321
800260
2000
no sólo el atún.
13:22
So what we've done
322
802260
2000
Así que, lo que hemos hecho
13:24
is actually gone up to tag salmon shark in Alaska,
323
804260
3000
es marcar tiburones salmón en Alaska,
13:27
met salmon shark on their home territory,
324
807260
3000
a encontrar tiburones salmón en su territorio
13:30
followed them catching salmon
325
810260
2000
los seguimos en la caza de salmones
13:32
and then went in and figured out
326
812260
2000
y luego continuamos imaginando
13:34
that, if we take a salmon and put it on a line,
327
814260
3000
que, si poníamos un salmón en una línea de pesca,
13:37
we can actually take up a salmon shark --
328
817260
2000
podíamos capturar un tiburón salmón.
13:39
This is the cousin of the white shark --
329
819260
2000
Este es primo del tiburón blanco...
13:41
and very carefully --
330
821260
2000
y con mucho cuidado...
13:43
note, I say "very carefully," --
331
823260
2000
noten que digo "con mucho cuidado"
13:45
we can actually keep it calm,
332
825260
2000
podemos mantenerlo en calma,
13:47
put a hose in its mouth, keep it off the deck
333
827260
3000
ponerle una manguera en la boca, mantenerlo fuera de la cubierta,
13:50
and then tag it with a satellite tag.
334
830260
3000
y marcarlo con una etiqueta satelital.
13:53
That satellite tag will now have your shark phone home
335
833260
3000
Esa etiqueta satelital hará que el tiburón llame a casa
13:56
and send in a message.
336
836260
2000
y envíe un mensaje.
13:58
And that shark leaping there, if you look carefully, has an antenna.
337
838260
3000
Y ese tiburón que salta allí, si se fijan bien, tiene una antena.
14:01
It's a free swimming shark with a satellite tag
338
841260
2000
Es un tiburón que nada libremente con una etiqueta satelital,
14:03
jumping after salmon,
339
843260
2000
salta sobre el salmón,
14:05
sending home its data.
340
845260
3000
y envía información a casa.
14:09
Salmon sharks aren't the only sharks we tag.
341
849260
2000
Los tiburones salmón no son los únicos que marcamos.
14:11
But there goes salmon sharks with this meter-level resolution
342
851260
3000
Allí van los tiburones salmón con esta resolución de metros de nivel
14:14
on an ocean of temperature -- warm colors are warmer.
343
854260
3000
sobre un océano térmico... los colores cálidos son más cálidos.
14:17
Salmon sharks go down
344
857260
2000
Los tiburones salmón bajan
14:19
to the tropics to pup
345
859260
2000
a los trópicos a tener cría
14:21
and come into Monterey.
346
861260
2000
y entran en Monterrey.
14:23
Now right next door in Monterey and up at the Farallones
347
863260
3000
Justo al lado de Monterrey, y hasta los Farallones,
14:26
are a white shark team led by Scott Anderson -- there --
348
866260
2000
hay un equipo del tiburón blanco dirigido por Scott Anderson
14:28
and Sal Jorgensen.
349
868260
2000
y Sal Jorgensen.
14:30
They can throw out a target --
350
870260
2000
Pueden arrojar una carnada,
14:32
it's a carpet shaped like a seal --
351
872260
2000
es una alfombra con forma de foca;
14:34
and in will come a white shark, a curious critter
352
874260
3000
y llegará un tiburón blanco, una criatura curiosa;
14:37
that will come right up to our 16-ft. boat.
353
877260
3000
llegará hasta nuestro barco de 16 pies.
14:40
It's a several thousand-pound animal.
354
880260
2000
Es un animal de cientos de kilos.
14:42
And we'll wind in the target.
355
882260
3000
Y levantaremos la carnada.
14:45
And we'll place an acoustic tag
356
885260
2000
Y le pondremos una etiqueta acústica
14:47
that says, "OMSHARK 10165,"
357
887260
2000
que dice: "OMSHARK 10165",
14:49
or something like that, acoustically with a ping.
358
889260
3000
o algo así, con un sonido.
14:52
And then we'll put on a satellite tag
359
892260
2000
Y luego le pondremos una etiqueta satelital
14:54
that will give us the long-distance journeys
360
894260
3000
que nos dará los viajes de larga distancia
14:57
with the light-based geolocation algorithms
361
897260
2000
con los algoritmos de geolocalización fotosensibles
14:59
solved on the computer that's on the fish.
362
899260
3000
resueltos en el equipo que está en el pez.
15:02
So in this case, Sal's looking at two tags there,
363
902260
3000
En este caso, Sal está mirando dos etiquetas.
15:05
and there they are: the white sharks of California
364
905260
3000
Y ahí están, los tiburones blancos de California,
15:08
going off to the white shark cafe and coming back.
365
908260
3000
yendo al café de tiburones blancos y regresando.
15:12
We also tag makos with our NOAA colleagues,
366
912260
2000
También marcamos marrajos con nuestros colegas de la NOAA,
15:14
blue sharks.
367
914260
2000
tiburones azules.
15:16
And now, together, what we can see
368
916260
2000
Y ahora, juntos, lo que podemos ver
15:18
on this ocean of color that's temperature,
369
918260
2000
en este océano de color que representan distintas temperaturas
15:20
we can see ten-day worms of makos and salmon sharks.
370
920260
3000
podemos ver "gusanos" de 10 días de marrajos y tiburones salmón.
15:24
We have white sharks and blue sharks.
371
924260
2000
Tenemos tiburones blancos y azules.
15:26
For the first time,
372
926260
2000
Por primera vez
15:28
an ecoscape as large as ocean-scale,
373
928260
2000
un eco-paisaje de escala oceánica
15:30
showing where the sharks go.
374
930260
3000
que muestra el destino de los tiburones.
15:33
The tuna team from TOPP has done the unthinkable:
375
933260
3000
El equipo de atunes de TOPP ha hecho lo impensable:
15:36
three teams tagged 1,700 tunas,
376
936260
3000
tres equipos han marcado 1.700 atunes:
15:39
bluefin, yellowfin and albacore
377
939260
2000
rojo, rabil y blanco,
15:41
all at the same time --
378
941260
2000
todos al mismo tiempo,
15:43
carefully rehearsed tagging programs
379
943260
2000
programas de marcado ensayados con cuidado
15:45
in which we go out, pick up juvenile tunas,
380
945260
3000
en los que salimos, recogemos atunes jóvenes,
15:48
put in the tags that actually have the sensors,
381
948260
3000
les ponemos las etiquetas con los sensores,
15:51
stick out the tuna
382
951260
2000
se las aferramos
15:53
and then let them go.
383
953260
2000
y los dejamos ir.
15:55
They get returned, and when they get returned,
384
955260
2000
Y regresan, y cuando lo hacen,
15:57
here on a NASA numerical ocean
385
957260
3000
aquí en un océano numérico de la NASA
16:00
you can see bluefin in blue
386
960260
2000
puede verse al atún rojo, en azul,
16:02
go across their corridor,
387
962260
2000
atravesar su corredor
16:04
returning to the Western Pacific.
388
964260
3000
regresando al Pacífico Occidental.
16:07
Our team from UCSC has tagged elephant seals
389
967260
3000
Nuestro equipo de la UCSC ha marcado elefantes marinos
16:10
with tags that are glued on their heads, that come off when they slough.
390
970260
3000
con etiquetas adheridas a sus cabezas que se desprenden cuando mudan la piel.
16:13
These elephant seals cover half an ocean,
391
973260
3000
Estos elefantes marinos cubren medio océano,
16:16
take data down to 1,800 feet --
392
976260
2000
toman datos de hasta 550 metros,
16:18
amazing data.
393
978260
2000
datos sorprendentes.
16:20
And then there's Scott Shaffer and our shearwaters
394
980260
3000
Y luego está Scott Shaffer y nuestras pardelas
16:23
wearing tuna tags, light-based tags,
395
983260
3000
con marcas para atún, etiquetas fotosensibles,
16:26
that now are going to take you from New Zealand to Monterey and back,
396
986260
3000
que ahora nos llevarán desde Nueva Zelanda a Monterrey y viceversa,
16:29
journeys of 35,000 nautical miles
397
989260
3000
viajes de 35.000 millas náuticas
16:32
we had never seen before.
398
992260
2000
nunca antes vistos.
16:34
But now with light-based geolocation tags that are very small,
399
994260
3000
Pero ahora, con etiquetas de geolocalización fotosensibles, muy pequeñas,
16:37
we can actually see these journeys.
400
997260
2000
se pueden ver estos viajes.
16:39
Same thing with Laysan albatross
401
999260
2000
Lo mismo con los albatros de Laysan
16:41
who travel an entire ocean
402
1001260
2000
que viajan todo un océano
16:43
on a trip sometimes,
403
1003260
2000
en un viaje, a veces,
16:45
up to the same zone the tunas use.
404
1005260
2000
hasta la misma zona que los atunes utilizan.
16:47
You can see why they might be caught.
405
1007260
3000
Pueden ver por qué podrían ser capturados.
16:50
Then there's George Schillinger and our leatherback team out of Playa Grande
406
1010260
3000
Luego está George Schillinger y nuestro equipo de tortugas laúd en Playa Grande,
16:53
tagging leatherbacks
407
1013260
2000
marcándolas,
16:55
that go right past where we are.
408
1015260
3000
que pasan por donde estamos.
16:58
And Scott Benson's team
409
1018260
2000
Y el equipo de Scott Benson
17:00
that showed that leatherbacks go from Indonesia
410
1020260
2000
que mostró que la tortuga laúd va desde Indonesia
17:02
all the way to Monterey.
411
1022260
2000
hasta Monterrey.
17:04
So what we can see on this moving ocean
412
1024260
3000
Lo que vemos en este océano en movimiento
17:07
is we can finally see where the predators are.
413
1027260
3000
es la posición de los predadores.
17:10
We can actually see how they're using ecospaces
414
1030260
3000
De hecho, podemos ver cómo usan eco-espacios
17:13
as large as an ocean.
415
1033260
2000
grandes como océanos.
17:15
And from this information,
416
1035260
2000
Y con esta información
17:17
we can begin to map the hope spots.
417
1037260
3000
podemos empezar a trazar las "áreas de esperanza".
17:20
So this is just three years of data right here --
418
1040260
2000
Aquí hay sólo tres años de datos.
17:22
and there's a decade of this data.
419
1042260
2000
Y hay una década de estos datos.
17:24
We see the pulse and the seasonal activities
420
1044260
2000
Vemos el pulso y las actividades estacionales
17:26
that these animals are going on.
421
1046260
3000
que realizan estos animales.
17:30
So what we're able to do with this information
422
1050260
2000
Entonces, ¿qué podemos hacer con esta información?
17:32
is boil it down to hot spots,
423
1052260
3000
es reducirla a zonas conflictivas,
17:35
4,000 deployments,
424
1055260
2000
4.000 implementaciones,
17:37
a huge herculean task,
425
1057260
3000
una tarea hercúlea,
17:40
2,000 tags
426
1060260
2000
2.000 etiquetas
17:42
in an area, shown here for the first time,
427
1062260
2000
en un área, que se muestra aquí por primera vez,
17:44
off the California coast,
428
1064260
2000
frente a la costa de California,
17:46
that appears to be a gathering place.
429
1066260
3000
que parece ser un lugar de reunión.
17:50
And then for sort of an encore from these animals,
430
1070260
3000
Y luego, en una especie de repetición de estos animales,
17:53
they're helping us.
431
1073260
2000
nos están ayudando.
17:55
They're carrying instruments
432
1075260
2000
Llevan instrumentos
17:57
that are actually taking data down to 2,000 meters.
433
1077260
3000
que están obteniendo datos a 2.000 metros de profundidad.
18:00
They're taking information from our planet
434
1080260
2000
Están tomando información de nuestro planeta
18:02
at very critical places like Antarctica and the Poles.
435
1082260
3000
en lugares muy críticos, como la Antártida y los polos.
18:05
Those are seals from many countries
436
1085260
2000
Esas son focas de muchos países
18:07
being released
437
1087260
2000
liberadas
18:09
who are sampling underneath the ice sheets
438
1089260
2000
que toman muestras bajo las capas de hielo
18:11
and giving us temperature data of oceanographic quality
439
1091260
3000
y nos dan datos de temperatura de calidad oceanográfica
18:14
on both poles.
440
1094260
2000
de ambos polos.
18:16
This data, when visualized, is captivating to watch.
441
1096260
3000
Visualizar estos datos es algo cautivante.
18:19
We still haven't figured out best how to visualize the data.
442
1099260
3000
Todavía no hemos descubierto la mejor forma de visualizar los datos.
18:22
And then, as these animals swim
443
1102260
2000
Y a medida que estos animales nadan
18:24
and give us the information
444
1104260
2000
y nos brindan esta información
18:26
that's important to climate issues,
445
1106260
2000
tan importante para temas del clima
18:28
we also think it's critical
446
1108260
2000
pensamos que también es crítico
18:30
to get this information to the public,
447
1110260
2000
divulgar la información al público
18:32
to engage the public with this kind of data.
448
1112260
3000
para involucrarlo en este tipo de datos.
18:35
We did this with the Great Turtle Race --
449
1115260
2000
Lo hicimos con la Gran Carrera de Tortugas,
18:37
tagged turtles, brought in four million hits.
450
1117260
3000
tortugas marcadas, ingresaron 4 millones de visitas.
18:40
And now with Google's Oceans,
451
1120260
3000
Y ahora con los Océanos de Google,
18:43
we can actually put a white shark in that ocean.
452
1123260
2000
podemos poner realmente un tiburón blanco en ese océano.
18:45
And when we do and it swims,
453
1125260
2000
Y cuando lo hacemos y nada
18:47
we see this magnificent bathymetry
454
1127260
2000
vemos esta magnífica batimetría
18:49
that the shark knows is there on its path
455
1129260
2000
que el tiburón sabe que está en su camino
18:51
as it goes from California to Hawaii.
456
1131260
2000
al avanzar desde California hasta Hawaii.
18:53
But maybe Mission Blue
457
1133260
2000
Pero quizá la Misión Azul
18:55
can fill in that ocean that we can't see.
458
1135260
3000
pueda llenar ese océano que no vemos.
18:58
We've got the capacity, NASA has the ocean.
459
1138260
3000
Tenemos la capacidad, la NASA tiene el océano.
19:01
We just need to put it together.
460
1141260
2000
Sólo tenemos que unir ambas cosas.
19:03
So in conclusion,
461
1143260
2000
En conclusión,
19:05
we know where Yellowstone is for North America;
462
1145260
3000
sabemos que es Yellowstone para América del Norte;
19:08
it's off our coast.
463
1148260
2000
está en frente a nuestra costa.
19:10
We have the technology that's shown us where it is.
464
1150260
2000
Tenemos la tecnología que nos muestra dónde está.
19:12
What we need to think about perhaps for Mission Blue
465
1152260
3000
Lo que tenemos que pensar quizá en la Misión Azul
19:15
is increasing the biologging capacity.
466
1155260
3000
es en incrementar la capacidad de bio-registro.
19:18
How is it that we can actually
467
1158260
2000
¿Cómo se puede realmente
19:20
take this type of activity elsewhere?
468
1160260
3000
medir este tipo de actividad en otro lugar?
19:23
And then finally -- to basically get the message home --
469
1163260
3000
Y finalmente, para llevar el mensaje a casa,
19:26
maybe use live links
470
1166260
2000
quizá usar vínculos vivientes
19:28
from animals such as blue whales and white sharks.
471
1168260
2000
de animales como ballenas azules y tiburones blancos.
19:30
Make killer apps, if you will.
472
1170260
2000
Hacer aplicaciones innovadoras, si se quiere.
19:32
A lot of people are excited
473
1172260
2000
Muchas personas están entusiasmadas
19:34
when sharks actually went under the Golden Gate Bridge.
474
1174260
3000
cuando pasaron los tiburones bajo el Puente Golden Gate.
19:37
Let's connect the public to this activity right on their iPhone.
475
1177260
3000
Conectemos al público con esta actividad a través de sus iPhone´s.
19:40
That way we do away with a few internet myths.
476
1180260
3000
Acabemos así algunos mitos de internet.
19:44
So we can save the bluefin tuna.
477
1184260
2000
Así podemos salvar al atún rojo.
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We can save the white shark.
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Podemos salvar al tiburón blanco.
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We have the science and technology.
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Tenemos la ciencia y la tecnología.
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Hope is here. Yes we can.
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Aquí hay esperanza. Sí podemos.
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We need just to apply this capacity
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Sólo tenemos que aplicar esta capacidad
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further in the oceans.
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más adentro en los océanos.
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Thank you.
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Gracias.
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(Applause)
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2000
(Aplausos)
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