Barbara Block: Tagging tuna in the deep ocean

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TED


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Traduttore: Daniele Buratti Revisore: Elena Montrasio
00:15
I've been fascinated for a lifetime
0
15260
3000
Sono sempre stata incantata
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by the beauty, form and function
1
18260
2000
dalla bellezza, dalla forma e dalla funzione
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of giant bluefin tuna.
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20260
3000
dei tonni pinna blu giganti.
00:23
Bluefin are warmblooded like us.
3
23260
3000
I pinna blu sono animali a sangue caldo come noi.
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They're the largest of the tunas,
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26260
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Sono i tonni più grandi,
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the second-largest fish in the sea -- bony fish.
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29260
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al secondo posto per dimensioni tra i pesci a scheletro osseo.
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They actually are a fish
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32260
2000
Si tratta di pesci
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that is endothermic --
7
34260
2000
endotermici --
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powers through the ocean with warm muscles like a mammal.
8
36260
3000
nuotano negli oceani usando i loro caldi muscoli, come i mammiferi.
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That's one of our bluefin at the Monterey Bay Aquarium.
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40260
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Questo è uno dei nostri pinna blu nell'acquario di Monterey Bay.
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You can see in its shape and its streamlined design
10
43260
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Potete vedere come la sua forma affusolata
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it's powered for ocean swimming.
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46260
3000
gli permette di nuotare efficacemente.
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It flies through the ocean on its pectoral fins, gets lift,
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49260
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Vola nell'acqua poggiandosi sulle pinne pettorali, si solleva,
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powers its movements
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52260
2000
imprime energia ai suoi movimenti
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with a lunate tail.
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54260
2000
con la pinna caudale lunata.
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It's actually got a naked skin for most of its body,
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La maggior parte del corpo è ricoperta di pelle nuda
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so it reduces friction with the water.
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che riduce l'attrito con l'acqua.
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This is what one of nature's finest machines.
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62260
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Una delle macchine più sofisticate della natura.
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Now, bluefin
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2000
I pinna blu
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were revered by Man
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2000
hanno goduto di alta considerazione
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for all of human history.
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per tutta la storia dell'umanità.
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For 4,000 years, we fished sustainably for this animal,
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3000
Per 4000 anni li abbiamo pescati in modo sostenibile,
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and it's evidenced
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75260
2000
come si capisce
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in the art that we see
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2000
dalle raffigurazioni artistiche
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from thousands of years ago.
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2000
realizzate negli scorsi millenni.
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Bluefin are in cave paintings in France.
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Ci sono pinna blu nei pittogrammi di alcune caverne in Francia.
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They're on coins
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84260
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Li troviamo su monete
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that date back 3,000 years.
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di 3000 anni fa.
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This fish was revered by humankind.
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3000
Questi pesci erano rispettati dagli uomini.
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It was fished sustainably
29
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2000
La pesca è stata sostenibile
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till all of time,
30
94260
2000
fino a poco tempo fa,
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except for our generation.
31
96260
2000
ma non più ai giorni nostri.
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Bluefin are pursued wherever they go --
32
98260
3000
I pinna blu vengono inseguiti ovunque.
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there is a gold rush on Earth,
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101260
2000
C'è una nuova corsa all'oro sulla Terra,
01:43
and this is a gold rush for bluefin.
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103260
2000
e l'oro è rappresentato dai pinna blu.
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There are traps that fish sustainably
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105260
2000
Esistono sistemi di pesca sostenibili
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up until recently.
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107260
3000
usati fino a poco tempo fa.
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And yet, the type of fishing going on today,
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110260
3000
Ma il tipo di pesca attuato oggigiorno
01:53
with pens, with enormous stakes,
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3000
che fa uso di reti immense,
01:56
is really wiping bluefin
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116260
2000
sta spazzando via il pinnablu
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ecologically off the planet.
40
118260
2000
dall'ecologia del pianeta.
02:00
Now bluefin, in general,
41
120260
2000
Ora il pinna blu, generalmente,
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goes to one place: Japan.
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122260
2000
finisce in un solo mercato, quello giapponese.
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Some of you may be guilty
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2000
Forse qualcuno si sentirà in colpa
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of having contributed to the demise of bluefin.
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126260
2000
per aver contribuito alla sua decimazione.
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They're delectable muscle,
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2000
Hanno una carne ottima,
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rich in fat --
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2000
ricca di grassi --
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absolutely taste delicious.
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2000
dal gusto assolutamente delizioso.
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And that's their problem; we're eating them to death.
48
134260
3000
E questo è il loro problema, perché ce li stiamo mangiando tutti.
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Now in the Atlantic, the story is pretty simple.
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137260
3000
Ora, per l'Atlantico, la storia è molto semplice.
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Bluefin have two populations: one large, one small.
50
140260
3000
Esistono due popolazioni di pinna blu, una grande e una piccola.
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The North American population
51
143260
2000
Di quella del Nord America
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is fished at about 2,000 ton.
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145260
3000
se ne pescano circa 2.000 tonnellate.
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The European population and North African -- the Eastern bluefin tuna --
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148260
3000
Di quella Europea e Nordafricana - il pinna blu orientale --
02:31
is fished at tremendous levels:
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151260
3000
se ne catturano quantità incredibili:
02:34
50,000 tons over the last decade almost every year.
55
154260
3000
circa 50.000 tonnellate l'anno negli ultimi dieci anni.
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The result is whether you're looking
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157260
2000
La conseguenza è che per entrambi i gruppi,
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at the West or the Eastern bluefin population,
57
159260
3000
i pinna blu occidentali e quelli orientali,
02:42
there's been tremendous decline on both sides,
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162260
2000
ha avuto luogo una drastica riduzione,
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as much as 90 percent
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164260
2000
fino al 90 percento
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if you go back with your baseline
60
166260
2000
rispetto ai numeri
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to 1950.
61
168260
2000
del 1950.
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For that, bluefin have been given a status
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170260
3000
Per questa ragione oggi i pinna blu
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equivalent to tigers, to lions,
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173260
3000
sono equiparati a tigri, leoni,
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to certain African elephants
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176260
2000
ad alcuni tipi di elefanti africani
02:58
and to pandas.
65
178260
2000
e ai panda.
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These fish have been proposed
66
180260
2000
Questo pesce è stato candidato negli ultimi due mesi
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for an endangered species listing in the past two months.
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182260
3000
ad essere inserito nell'elenco delle specie a rischio di estinzione.
03:05
They were voted on and rejected
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185260
2000
Solo che la richiesta non è stata accolta
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just two weeks ago,
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187260
2000
appena due settimane fa,
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despite outstanding science
70
189260
2000
nonostante le prove scientifiche
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that shows from two committees
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191260
3000
fornite da due comitati indipendenti
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this fish meets the criteria of CITES I.
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194260
3000
che questa specie rientri nei parametri del CITES I.
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And if it's tunas you don't care about,
73
197260
2000
E se non vi importa dei tonni,
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perhaps you might be interested
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2000
allora vi potrebbe interessare sapere che
03:21
that international long lines and pursing
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201260
2000
i palangari e reti a circuizione internazionali
03:23
chase down tunas and bycatch animals
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203260
3000
sta sterminando tonni ed altre specie marine
03:26
such as leatherbacks, sharks,
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206260
2000
come le tartarughe liuto, gli squali,
03:28
marlin, albatross.
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208260
2000
i marlin, gli albatros
03:30
These animals and their demise
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210260
2000
I pescherecci da tonno fanno strage
03:32
occurs in the tuna fisheries.
80
212260
3000
anche di queste specie.
03:35
The challenge we face
81
215260
2000
La sfida che dobbiamo affrontare
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is that we know very little about tuna,
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217260
3000
è il fatto che ne sappiamo poco di tonni,
03:40
and everyone in the room knows what it looks like
83
220260
3000
mentre tutti qui in sala hanno un'idea di come
03:43
when an African lion
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223260
2000
un leone africano
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takes down its prey.
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225260
2000
uccida la sua preda.
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I doubt anyone has seen a giant bluefin feed.
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227260
3000
Dubito che qualcuno abbia mai assistito al pasto di un pinna blu gigante.
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This tuna symbolizes
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230260
3000
Questo tonno rappresenta
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what's the problem for all of us in the room.
88
233260
3000
il nostro problema attuale.
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It's the 21st century, but we really have only just begun
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236260
3000
Siamo nel 21° secolo, ma abbiamo appena cominciato
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to really study our oceans in a deep way.
90
239260
3000
a studiare gli oceani in modo più approfondito.
04:02
Technology has come of age
91
242260
2000
I traguardi raggiunti dalla tecnologia
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that's allowing us to see the Earth from space
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244260
3000
ci permettono di vedere la terra dallo spazio
04:07
and go deep into the seas remotely.
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247260
3000
e perfino le profondità dei mari.
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And we've got to use these technologies immediately
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250260
2000
E dobbiamo usare subito anche noi queste tecnologie
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to get a better understanding
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252260
2000
per comprendere meglio
04:14
of how our ocean realm works.
96
254260
3000
il meccanismo del regno oceanico.
04:17
Most of us from the ship -- even I --
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257260
2000
Quando ci troviamo a navigare, tutti noi
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look out at the ocean and see this homogeneous sea.
98
259260
3000
guardiamo l'oceano e vediamo un mare omogeneo.
04:22
We don't know where the structure is.
99
262260
2000
Non ne percepiamo la struttura.
04:24
We can't tell where are the watering holes
100
264260
3000
Non sappiamo dove si trovino le pozze d'acqua
04:27
like we can on an African plain.
101
267260
3000
come possiamo fare nelle pianure africane.
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We can't see the corridors,
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270260
2000
Non vediamo le tracce del passaggio degli animali
04:32
and we can't see what it is
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272260
2000
e non riusciamo a capire cosa
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that brings together a tuna,
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274260
2000
faccia raggruppare popolazioni di tonni
04:36
a leatherback and an albatross.
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276260
2000
con quelle di tartarughe e albatros.
04:38
We're only just beginning to understand
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278260
2000
Stiamo scoprendo solo ora, piano piano
04:40
how the physical oceanography
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280260
2000
come l'oceanografia fisica
04:42
and the biological oceanography
108
282260
2000
e quella biologica
04:44
come together
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284260
2000
si uniscano
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to create a seasonal force
110
286260
2000
per creare una forza stagionale
04:48
that actually causes the upwelling
111
288260
2000
che determina la risalita di acque dai fondali
04:50
that might make a hot spot a hope spot.
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290260
3000
che potrebbero mutare aree depauperate in aree ripopolate.
04:53
The reasons these challenges are great
113
293260
2000
Il motivo per cui queste sfide sono formidabili
04:55
is that technically it's difficult to go to sea.
114
295260
3000
è che è tecnicamente difficile studiare il mare.
04:58
It's hard to study a bluefin on its turf,
115
298260
2000
E' difficile studiare un pinna blu nel suo elemento,
05:00
the entire Pacific realm.
116
300260
2000
l'intero Oceano Pacifico.
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It's really tough to get up close and personal with a mako shark
117
302260
4000
E' davvero difficile avvicinare uno squalo mako
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and try to put a tag on it.
118
306260
2000
per innestargli una targhetta.
05:08
And then imagine being Bruce Mate's team from OSU,
119
308260
3000
E immaginate se faceste parte della squadra di OSU di Bruce Mate,
05:11
getting up close to a blue whale
120
311260
2000
di dover avvicinare una balenottera azzurra
05:13
and fixing a tag on the blue whale that stays,
121
313260
3000
e fissarvi una targhetta che vi rimanga attaccata,
05:16
an engineering challenge
122
316260
2000
una sfida ingegneristica
05:18
we've yet to really overcome.
123
318260
2000
che non abbiamo ancora risolto.
05:20
So the story of our team, a dedicated team,
124
320260
3000
La storia della nostra squadra, gente impegnata,
05:23
is fish and chips.
125
323260
2000
è una storia di 'fish and chips' (pesce e microcircuiti).
05:25
We basically are taking
126
325260
2000
Non facciamo che prendere
05:27
the same satellite phone parts,
127
327260
2000
parti di telefoni satellitari
05:29
or the same parts that are in your computer, chips.
128
329260
3000
e di normali computer, microcircuiti appunto.
05:32
We're putting them together in unusual ways,
129
332260
3000
E unire queste componenti in modo insolito,
05:35
and this is taking us into the ocean realm
130
335260
2000
così da poter penetrare nel regno dell'Oceano
05:37
like never before.
131
337260
2000
come mai prima d'ora.
05:39
And for the first time,
132
339260
2000
E per la prima volta
05:41
we're able to watch the journey of a tuna beneath the ocean
133
341260
3000
siamo in grado di visualizzare il viaggio di un tonno nell'oceano
05:44
using light and photons
134
344260
2000
per mezzo di luce e fotoni
05:46
to measure sunrise and sunset.
135
346260
3000
che effettuano misurazioni dall'alba al tramonto.
05:49
Now, I've been working with tunas for over 15 years.
136
349260
3000
Ad oggi sono più di 15 anni che lavoro con i tonni.
05:52
I have the privilege of being a partner
137
352260
2000
Ho il privilegio di essere una socia
05:54
with the Monterey Bay Aquarium.
138
354260
2000
dell'Acquario di Monterey Bay.
05:56
We've actually taken a sliver of the ocean,
139
356260
2000
In pratica abbiamo preso una fetta di oceano,
05:58
put it behind glass,
140
358260
2000
l'abbiamo messa dietro a un vetro
06:00
and we together
141
360260
2000
e tutti insieme
06:02
have put bluefin tuna and yellowfin tuna on display.
142
362260
3000
vi abbiamo introdotto tonni pinna blu e pinna gialla.
06:05
When the veil of bubbles lifts every morning,
143
365260
3000
Ogni mattina, quando va via la coltre di bollicine,
06:08
we can actually see a community from the Pelagic ocean,
144
368260
3000
vediamo lo spettacolo di una comunità dell'oceano pelagico,
06:11
one of the only places on Earth
145
371260
2000
uno dei pochissimi luoghi sulla terra
06:13
you can see giant bluefin swim by.
146
373260
3000
dove si possono ammirare i pinna blu.
06:16
We can see in their beauty of form and function,
147
376260
2000
Li vediamo nella loro bellezza di forma e funzione,
06:19
their ceaseless activity.
148
379260
2000
nella loro attività incessante.
06:21
They're flying through their space, ocean space.
149
381260
3000
Nuotano nel loro spazio di oceano.
06:24
And we can bring two million people a year
150
384260
2000
E riusciamo ad avere ogni anno due milioni di visitatori
06:26
into contact with this fish
151
386260
2000
che entrano in contatto con i pesci,
06:28
and show them its beauty.
152
388260
3000
a cui mostriamo la loro bellezza.
06:31
Behind the scenes is a working lab at Stanford University
153
391260
3000
Dietro le quinte c'è il lavoro di un laboratorio dell'Università di Stanford,
06:34
partnered with the Monterey Bay Aquarium.
154
394260
2000
partner dell'Acquario di Monterey Bay.
06:36
Here, for over 14 or 15 years,
155
396260
2000
Qui, negli ultimi 14-15 anni
06:38
we've actually brought in
156
398260
2000
abbiamo fatto arrivare
06:40
both bluefin and yellowfin in captivity.
157
400260
2000
sia pinna blu che pinna gialla.
06:42
We'd been studying these fish,
158
402260
2000
Li abbiamo studiati.
06:44
but first we had to learn how to husbandry them.
159
404260
2000
Ma per prima cosa abbiamo dovuto imparare ad allevarli.
06:46
What do they like to eat?
160
406260
2000
Cosa dar loro da mangiare?
06:48
What is it that they're happy with?
161
408260
2000
Che cosa li fa stare bene?
06:50
We go in the tanks with the tuna -- we touch their naked skin --
162
410260
3000
Entriamo anche noi nelle vasche con loro. Tocchiamo la loro pelle.
06:53
it's pretty amazing. It feels wonderful.
163
413260
3000
E' fantastico. Una sensazione meravigliosa.
06:56
And then, better yet,
164
416260
2000
E, meglio ancora,
06:58
we've got our own version of tuna whisperers,
165
418260
2000
abbiamo collaboratori che riescono a comunicare con i pesci,
07:00
our own Chuck Farwell, Alex Norton,
166
420260
2000
i nostri Chuck Farwell, Alex Norton,
07:02
who can take a big tuna
167
422260
2000
che riescono a prendere un grande tonno
07:04
and in one motion,
168
424260
2000
e con una sola mossa
07:06
put it into an envelope of water,
169
426260
2000
farlo entrare in una piccola vasca
07:08
so that we can actually work with the tuna
170
428260
2000
in modo da consentire di esaminarlo
07:10
and learn the techniques it takes
171
430260
2000
e apprendere le tecniche
07:12
to not injure this fish
172
432260
2000
per non ferire questo pesce
07:14
who never sees a boundary in the open sea.
173
434260
3000
che non conosce barriere nel suo ambiente naturale.
07:17
Jeff and Jason there, are scientists
174
437260
2000
Jeff e Jason sono gli scienziati
07:19
who are going to take a tuna
175
439260
2000
che prendono un tonno
07:21
and put it in the equivalent of a treadmill, a flume.
176
441260
3000
e lo fanno entrare in una specie di tappeto mobile fatto d'acqua.
07:24
And that tuna thinks it's going to Japan, but it's staying in place.
177
444260
3000
Qui il tonno crede di nuotare verso il Giappone, mentre in realtà rimane fermo.
07:27
We're actually measuring its oxygen consumption,
178
447260
2000
In questo modo ne misuriamo il consumo di ossigeno
07:29
its energy consumption.
179
449260
2000
e quello energetico.
07:32
We're taking this data and building better models.
180
452260
3000
Con questi dati costruiamo modelli matematici migliori.
07:35
And when I see that tuna -- this is my favorite view --
181
455260
3000
E quando vedo quel tonno -- nel modo che preferisco --
07:38
I begin to wonder:
182
458260
2000
comincio a chiedermi:
07:40
how did this fish solve the longitude problem before we did?
183
460260
3000
come è riuscito a risolvere il problema della longitudine prima dell'uomo?
07:44
So take a look at that animal.
184
464260
2000
Date uno sguardo a questo animale.
07:46
That's the closest you'll probably ever get.
185
466260
2000
Non riuscirete mai ad avvicinarvi più di così.
07:48
Now, the activities from the lab
186
468260
3000
Ora, le attività di laboratorio
07:51
have taught us now how to go out in the open ocean.
187
471260
3000
ci hanno insegnato come comportarci in mare aperto.
07:54
So in a program called Tag-A-Giant
188
474260
3000
Abbiamo partecipato al programma Tag-A-Giant (etichetta il gigante)
07:57
we've actually gone from Ireland to Canada,
189
477260
3000
che ci ha portato dall'Irlanda al Canada,
08:00
from Corsica to Spain.
190
480260
2000
dalla Corsica alla Spagna.
08:02
We've fished with many nations around the world
191
482260
3000
Siamo stati aiutati nella pesca da molte nazioni
08:05
in an effort to basically
192
485260
2000
nello sforzo comune di
08:07
put electronic computers
193
487260
3000
attaccare aggeggi elettronici
08:10
inside giant tunas.
194
490260
2000
ai tonni giganti.
08:12
We've actually tagged 1,100 tunas.
195
492260
3000
Siamo riusciti ad etichettarne 1.100.
08:15
And I'm going to show you three clips,
196
495260
2000
Vi mostrerò tre filmati,
08:17
because I tagged 1,100 tunas.
197
497260
3000
1.100 tonni erano davvero tanti.
08:20
It's a very hard process, but it's a ballet.
198
500260
3000
Si tratta di un procedimento impegnativo, ma è come una danza.
08:23
We bring the tuna out, we measure it.
199
503260
3000
Tiriamo il tonno fuori dall'acqua, lo misuriamo.
08:26
A team of fishers, captains, scientists and technicians
200
506260
3000
Una squadra mista di pescatori, comandanti, scienziati e tecnici
08:29
work together to keep this animal out of the ocean
201
509260
3000
lavora insieme per tenere l'animale fuori dall'acqua
08:32
for about four to five minutes.
202
512260
3000
dai quattro ai cinque minuti.
08:35
We put water over its gills, give it oxygen.
203
515260
3000
Facciamo scorrere l'acqua sulle branchie, le ossigeniamo.
08:38
And then with a lot of effort, after tagging,
204
518260
3000
E poi con grande fatica, dopo averlo etichettato,
08:41
putting in the computer,
205
521260
2000
inserito i dati nel computer,
08:43
making sure the stalk is sticking out so it senses the environment,
206
523260
3000
esserci assicurati che l'antenna riesca a captare i dati ambientali,
08:46
we send this fish back into the sea.
207
526260
3000
rimettiamo il pesce in acqua.
08:49
And when it goes, we're always happy.
208
529260
2000
Appena rientra in acqua siamo sempre felici.
08:51
We see a flick of the tail.
209
531260
2000
Vediamo un guizzo della coda.
08:53
And from our data that gets collected,
210
533260
3000
E dai dati che raccogliamo
08:56
when that tag comes back,
211
536260
2000
quando ci viene riconsegnata la targhetta,
08:58
because a fisher returns it
212
538260
2000
perché i pescatori la restituiscono
09:00
for a thousand-dollar reward,
213
540260
2000
per una ricompensa di 1.000 dollari,
09:02
we can get tracks beneath the sea
214
542260
2000
ricostruiamo il percorso del pesce,
09:04
for up to five years now,
215
544260
2000
come facciamo da 5 anni a questa parte,
09:06
on a backboned animal.
216
546260
2000
il percorso di un animale a scheletro osseo.
09:08
Now sometimes the tunas are really large,
217
548260
3000
Dovete sapere che a volte i tonni sono davvero grandi,
09:11
such as this fish off Nantucket.
218
551260
2000
come questo pesce catturato al largo di Nantucket.
09:13
But that's about half the size
219
553260
2000
Ed è solo la metà
09:15
of the biggest tuna we've ever tagged.
220
555260
2000
del tonno più grande che abbiamo etichettato.
09:17
It takes a human effort,
221
557260
2000
Ci vuole uno sforzo fisico,
09:19
a team effort, to bring the fish in.
222
559260
2000
l'impegno di una squadra per issare a bordo un pesce.
09:21
In this case, what we're going to do
223
561260
2000
In questo caso, stiamo mettendo
09:23
is put a pop-up satellite archival tag on the tuna.
224
563260
3000
sul tonno una targhetta collegata al satellite.
09:27
This tag rides on the tuna,
225
567260
2000
La targhetta sul dorso del tonno
09:29
senses the environment around the tuna
226
569260
3000
registra dati dell'ambiente in cui si muove il tonno
09:32
and actually will come off the fish,
227
572260
3000
e alla fine si staccherà da sé
09:35
detach, float to the surface
228
575260
2000
e risalirà in superficie
09:37
and send back to Earth-orbiting satellites
229
577260
3000
ed invierà ai satelliti orbitanti attorno alla Terra
09:40
position data estimated by math on the tag,
230
580260
3000
i dati calcolati relativi a posizione,
09:43
pressure data and temperature data.
231
583260
3000
pressione e temperatura.
09:46
And so what we get then from the pop-up satellite tag
232
586260
2000
Con questo sistema è possibile
09:48
is we get away from having to have a human interaction
233
588260
3000
fare a meno delle operazioni necessarie
09:51
to recapture the tag.
234
591260
2000
al recupero della targhetta.
09:53
Both the electronic tags I'm talking about are expensive.
235
593260
3000
Questi due tipi di targhette di cui vi ho parlato sono costosi.
09:56
These tags have been engineered
236
596260
2000
Sono stati sviluppati
09:58
by a variety of teams in North America.
237
598260
3000
da diversi laboratori in Nord America.
10:01
They are some of our finest instruments,
238
601260
2000
Sono alcuni tra gli strumenti più raffinati,
10:03
our new technology in the ocean today.
239
603260
3000
la nostra nuova tecnologia per lo studio dell'oceano.
10:07
One community in general
240
607260
2000
Un gruppo di collaboratori in particolare
10:09
has given more to help us than any other community.
241
609260
2000
ci ha dato il proprio supporto più di tutti gli altri.
10:11
And that's the fisheries off the state of North Carolina.
242
611260
3000
Si tratta di due villaggi di pescatori della Carolina del Nord.
10:14
There are two villages, Harris and Morehead City,
243
614260
3000
Questi due villaggi, Harris e Morehead City,
10:17
every winter for over a decade,
244
617260
2000
ogni inverno durante gli ultimi dieci anni
10:19
held a party called Tag-A-Giant,
245
619260
3000
hanno ospitato l'evento Tag-A-Giant
10:22
and together, fishers worked with us
246
622260
2000
e i pescatori ci hanno aiutato a etichettare
10:24
to tag 800 to 900 fish.
247
624260
3000
dagli 800 ai 900 pesci.
10:27
In this case, we're actually going to measure the fish.
248
627260
3000
In questo caso andiamo a misurare il pesce.
10:30
We're going to do something that in recent years we've started:
249
630260
3000
Facciamo un'operazione che abbiamo cominciato a fare negli scorsi anni:
10:33
take a mucus sample.
250
633260
2000
preleviamo un campione di muco.
10:35
Watch how shiny the skin is; you can see my reflection there.
251
635260
3000
Guardate come brilla la pelle; potete vederci la mia immagine riflessa.
10:38
And from that mucus, we can get gene profiles,
252
638260
3000
Da quel muco riusciamo a ottenere il profilo genetico.
10:41
we can get information on gender,
253
641260
2000
Ricaviamo informazioni sul sesso,
10:43
checking the pop-up tag one more time,
254
643260
2000
poi ricontrolliamo la targhetta
10:45
and then it's out in the ocean.
255
645260
2000
e lo rimettiamo in acqua.
10:47
And this is my favorite.
256
647260
2000
Questa è la parte che preferisco.
10:49
With the help of my former postdoc, Gareth Lawson,
257
649260
3000
Aiutata dal mio ex compagno di corso, Gareth Lawson,
10:52
this is a gorgeous picture of a single tuna.
258
652260
2000
ecco la stupenda foto di questo tonno.
10:54
This tuna is actually moving on a numerical ocean.
259
654260
3000
I tonni si muovono in un oceano fatto di numeri.
10:57
The warm is the Gulf Stream,
260
657260
2000
La zona calda è la Corrente del Golfo,
10:59
the cold up there in the Gulf of Maine.
261
659260
3000
quella fredda corrisponde al Golfo del Maine.
11:02
That's where the tuna wants to go -- it wants to forage on schools of herring --
262
662260
3000
E' lì che è diretto il tonno. Va a caccia di banchi di aringhe.
11:05
but it can't get there. It's too cold.
263
665260
2000
Ancora non ci entra perché l'acqua è troppo fredda.
11:07
But then it warms up, and the tuna pops in, gets some fish,
264
667260
3000
Ma appena diventa più calda, il tonno ci si infila, mangia alcuni pesci,
11:10
maybe comes back to home base,
265
670260
2000
poi torna al luogo di partenza,
11:12
goes in again
266
672260
2000
e di nuovo a caccia,
11:14
and then comes back to winter down there in North Carolina
267
674260
3000
ed infine va a svernare lungo le coste della Carolina del Nord
11:17
and then on to the Bahamas.
268
677260
2000
ed infine verso le Bahamas.
11:19
And my favorite scene, three tunas going into the Gulf of Mexico.
269
679260
3000
Ecco la mia scena preferita, tre tonni nel Golfo del Messico.
11:22
Three tunas tagged.
270
682260
2000
Etichettati tutti e tre.
11:24
Astronomically, we're calculating positions.
271
684260
2000
Ne calcoliamo la posizione in base ai dati astronomici.
11:26
They're coming together. That could be tuna sex --
272
686260
3000
Ecco che si incontrano. Forse si accoppiano.
11:29
and there it is.
273
689260
2000
Ecco qui.
11:31
That is where the tuna spawn.
274
691260
2000
Qui è dove depongono le uova.
11:33
So from data like this,
275
693260
2000
Così da dati come questi
11:35
we're able now to put the map up,
276
695260
2000
riusciamo a generare mappe,
11:37
and in this map
277
697260
2000
e in questa mappa
11:39
you see thousands of positions
278
699260
2000
vedete migliaia di posizioni registrate
11:41
generated by this decade and a half of tagging.
279
701260
3000
grazie a questa attività ultradecennale di etichettatura.
11:44
And now we're showing that tunas on the western side
280
704260
3000
Qui si vede come i tonni vadano da occidente
11:47
go to the eastern side.
281
707260
2000
a oriente.
11:49
So two populations of tunas --
282
709260
2000
Quindi due popolazioni di tonni --
11:51
that is, we have a Gulf population, one that we can tag --
283
711260
2000
parliamo di quella del Golfo, quella che possiamo etichettare
11:53
they go to the Gulf of Mexico, I showed you that --
284
713260
3000
-- si dirigono verso il Golfo del Messico, come vi dicevo --
11:56
and a second population.
285
716260
2000
e di una seconda popolazione.
11:58
Living amongst our tunas -- our North American tunas --
286
718260
2000
Tra i nostri tonni, quelli del Nord America,
12:00
are European tunas that go back to the Med.
287
720260
3000
troviamo anche i tonni Europei che arrivano perfino dal Mediterraneo.
12:03
On the hot spots -- the hope spots --
288
723260
2000
Nelle zone calde, le zone della speranza,
12:05
they're mixed populations.
289
725260
2000
ci sono popolazioni miste.
12:07
And so what we've done with the science
290
727260
2000
E grazie alla nostra ricerca scientifica
12:09
is we're showing the International Commission,
291
729260
2000
abbiamo sottoposto alla Commissione Internazionale
12:11
building new models,
292
731260
2000
i nuovi modelli,
12:13
showing them that a two-stock no-mixing model --
293
733260
2000
dimostrando come il modello basato su due razze distinte --
12:15
to this day, used to reject
294
735260
3000
usato fino ad oggi per giustificare la non adempienza
12:18
the CITES treaty --
295
738260
2000
al protocollo CITES --
12:20
that model isn't the right model.
296
740260
2000
non era il modello corretto.
12:22
This model, a model of overlap,
297
742260
2000
E' questo modello, quello della sovrapposizione di specie,
12:24
is the way to move forward.
298
744260
2000
il modello che bisogna usare.
12:26
So we can then predict
299
746260
2000
Con questo modello possiamo stabilire
12:28
where management places should be.
300
748260
2000
quali siano le aree da proteggere.
12:30
Places like the Gulf of Mexico and the Mediterranean
301
750260
3000
Luoghi come il Golfo del Messico e il Mediterraneo
12:33
are places where the single species,
302
753260
2000
sono luoghi in cui è possibile catturare
12:35
the single population, can be captured.
303
755260
2000
tonni della stessa specie.
12:37
These become forthright in places we need to protect.
304
757260
3000
Queste sono le aree da proteggere.
12:40
The center of the Atlantic where the mixing is,
305
760260
3000
Per il centro dell'Atlantico, dove si mescolano le specie,
12:43
I could imagine a policy that lets Canada and America fish,
306
763260
2000
potrei pensare a un regolamento che favorisca la pesca di Canada e USA,
12:45
because they manage their fisheries well,
307
765260
3000
perché lo fanno in modo sostenibile,
12:48
they're doing a good job.
308
768260
2000
si comportano correttamente.
12:50
But in the international realm,
309
770260
2000
Ma a livello internazionale,
12:52
where fishing and overfishing has really gone wild,
310
772260
2000
dove si pratica una pesca selvaggia senza regole,
12:54
these are the places that we have to make hope spots in.
311
774260
3000
si dovranno creare zone di salvaguardia.
12:57
That's the size they have to be to protect the bluefin tuna.
312
777260
3000
Questa è l'estensione minima per garantire il ripopolamento del pinna blu.
13:00
Now in a second project
313
780260
2000
Con il nostro secondo progetto,
13:02
called Tagging of Pacific Pelagics,
314
782260
2000
l'etichettatura dei pesci pelagici del Pacifico,
13:04
we took on the planet as a team,
315
784260
2000
abbiamo agito su scala planetaria come un unico team,
13:06
those of us in the Census of Marine Life.
316
786260
2000
affiliato all'organizzazione per il Censimento della Vita Marina.
13:08
And, funded primarily through Sloan Foundation and others,
317
788260
4000
E grazie alle sovvenzioni di Sloan Foundation ed altri
13:12
we were able to actually go in, in our project --
318
792260
3000
abbiamo dato inizio al progetto --
13:15
we're one of 17 field programs
319
795260
2000
noi facciamo parte di uno dei 17 programmi sul campo
13:17
and begin to take on tagging large numbers of predators,
320
797260
3000
e abbiamo cominciato a etichettare grandi quantità di predatori,
13:20
not just tunas.
321
800260
2000
non solo di tonni.
13:22
So what we've done
322
802260
2000
Perciò siamo andati
13:24
is actually gone up to tag salmon shark in Alaska,
323
804260
3000
a marcare gli squali salmone in Alaska,
13:27
met salmon shark on their home territory,
324
807260
3000
li abbiamo incontrati nel loro ambiente,
13:30
followed them catching salmon
325
810260
2000
li abbiamo seguiti mentre cacciavano salmoni
13:32
and then went in and figured out
326
812260
2000
e allora abbiamo pensato che
13:34
that, if we take a salmon and put it on a line,
327
814260
3000
se avessimo usato un salmone come esca
13:37
we can actually take up a salmon shark --
328
817260
2000
avremmo potuto catturare uno squalo --
13:39
This is the cousin of the white shark --
329
819260
2000
Parliamo del cugino dello squalo bianco --
13:41
and very carefully --
330
821260
2000
e con molta attenzione --
13:43
note, I say "very carefully," --
331
823260
2000
e intendo con "molta attenzione" --
13:45
we can actually keep it calm,
332
825260
2000
riusciamo a calmarlo,
13:47
put a hose in its mouth, keep it off the deck
333
827260
3000
intubarlo, tenerlo fermo accanto all'imbarcazione
13:50
and then tag it with a satellite tag.
334
830260
3000
e fissargli sul dorso una targhetta satellitare.
13:53
That satellite tag will now have your shark phone home
335
833260
3000
Quella targhetta è praticamente il telefono di casa dello squalo
13:56
and send in a message.
336
836260
2000
che ci manda messaggi.
13:58
And that shark leaping there, if you look carefully, has an antenna.
337
838260
3000
Se notate, questo squalo porta sul dorso una piccola antenna.
14:01
It's a free swimming shark with a satellite tag
338
841260
2000
Che non gli impedisce di nuotare liberamente
14:03
jumping after salmon,
339
843260
2000
ed inseguire i salmoni,
14:05
sending home its data.
340
845260
3000
mentre ci invia i suoi dati.
14:09
Salmon sharks aren't the only sharks we tag.
341
849260
2000
Questi non sono gli unici squali che etichettiamo.
14:11
But there goes salmon sharks with this meter-level resolution
342
851260
3000
Ed ecco gli spostamenti degli squali salmone tracciati con precisione
14:14
on an ocean of temperature -- warm colors are warmer.
343
854260
3000
in un oceano di temperature diverse -- i colori caldi indicano aree più calde.
14:17
Salmon sharks go down
344
857260
2000
Gli squali scendono
14:19
to the tropics to pup
345
859260
2000
fino ai tropici per poi
14:21
and come into Monterey.
346
861260
2000
arrivare a Monterey.
14:23
Now right next door in Monterey and up at the Farallones
347
863260
3000
Ora proprio vicino a Monterey dalle parti dei Faraglioni
14:26
are a white shark team led by Scott Anderson -- there --
348
866260
2000
si trova la squadra degli squali bianchi guidata da Scott Anderson
14:28
and Sal Jorgensen.
349
868260
2000
e Sal Jorgensen.
14:30
They can throw out a target --
350
870260
2000
Lanciano in acqua un'esca
14:32
it's a carpet shaped like a seal --
351
872260
2000
-- un tappeto a forma di foca --
14:34
and in will come a white shark, a curious critter
352
874260
3000
ed ecco arrivare uno squalo bianco, creatura curiosa
14:37
that will come right up to our 16-ft. boat.
353
877260
3000
che si avvicina alla nostra barca di 4 metri.
14:40
It's a several thousand-pound animal.
354
880260
2000
E' un animale che pesa alcune tonnellate.
14:42
And we'll wind in the target.
355
882260
3000
Recuperiamo l'esca
14:45
And we'll place an acoustic tag
356
885260
2000
e applichiamo allo squalo una targhetta acustica
14:47
that says, "OMSHARK 10165,"
357
887260
2000
che dice "OMSHARK 10165",
14:49
or something like that, acoustically with a ping.
358
889260
3000
o qualcosa di simile, con un breve suono.
14:52
And then we'll put on a satellite tag
359
892260
2000
E poi gli fissiamo anche una targhetta satellitare
14:54
that will give us the long-distance journeys
360
894260
3000
che indicherà i suoi lunghi spostamenti
14:57
with the light-based geolocation algorithms
361
897260
2000
calcolati con gli algoritmi di geolocazione basati sulla luce
14:59
solved on the computer that's on the fish.
362
899260
3000
grazie al computer trasportato sul dorso del pesce.
15:02
So in this case, Sal's looking at two tags there,
363
902260
3000
In questo caso Sal sta controllando le due targhette.
15:05
and there they are: the white sharks of California
364
905260
3000
Eccole qui: gli squali bianchi della California
15:08
going off to the white shark cafe and coming back.
365
908260
3000
che vanno a farsi un giretto e tornano indietro.
15:12
We also tag makos with our NOAA colleagues,
366
912260
2000
Etichettiamo anche i mako con i nostri colleghi del NOAA,
15:14
blue sharks.
367
914260
2000
gli squali blu.
15:16
And now, together, what we can see
368
916260
2000
E adesso vediamo insieme
15:18
on this ocean of color that's temperature,
369
918260
2000
questo oceano di colori che rappresentano le temperature,
15:20
we can see ten-day worms of makos and salmon sharks.
370
920260
3000
i tracciati di 10 giorni di spostamenti dei mako e degli squali salmone.
15:24
We have white sharks and blue sharks.
371
924260
2000
Vediamo gli squali bianchi e gli squali blu.
15:26
For the first time,
372
926260
2000
Per la prima volta abbiamo
15:28
an ecoscape as large as ocean-scale,
373
928260
2000
una mappatura di portata oceanica
15:30
showing where the sharks go.
374
930260
3000
che mostra dove siano diretti gli squali.
15:33
The tuna team from TOPP has done the unthinkable:
375
933260
3000
La squadra dei tonni del TOPP ha fatto l'inimmaginabile:
15:36
three teams tagged 1,700 tunas,
376
936260
3000
tre squadre hanno etichettato 1.700 tonni,
15:39
bluefin, yellowfin and albacore
377
939260
2000
pinna blu, pinna gialla e tonno bianco
15:41
all at the same time --
378
941260
2000
tutti nello stesso lasso di tempo --
15:43
carefully rehearsed tagging programs
379
943260
2000
si ripassano tutti i punti del programma,
15:45
in which we go out, pick up juvenile tunas,
380
945260
3000
si va per mare alla ricerca dei tonni più giovani,
15:48
put in the tags that actually have the sensors,
381
948260
3000
si applicano le targhette munite di sensori
15:51
stick out the tuna
382
951260
2000
sui tonni,
15:53
and then let them go.
383
953260
2000
e si rimettono in mare
15:55
They get returned, and when they get returned,
384
955260
2000
E quando ci vengono riconsegnate le targhette,
15:57
here on a NASA numerical ocean
385
957260
3000
nell'elaborazione numerica dell'oceano fatta dalla NASA
16:00
you can see bluefin in blue
386
960260
2000
si possono vedere le tracce dei pinna blu
16:02
go across their corridor,
387
962260
2000
che seguono il loro corridoio
16:04
returning to the Western Pacific.
388
964260
3000
fino ad arrivare al Pacifico Occidentale.
16:07
Our team from UCSC has tagged elephant seals
389
967260
3000
La nostra squadra dell'UCSC ha etichettato le foche elefante
16:10
with tags that are glued on their heads, that come off when they slough.
390
970260
3000
incollando le targhette sul loro capo, che si staccano quando fanno la muta.
16:13
These elephant seals cover half an ocean,
391
973260
3000
Le foche nuotano attraverso mezzo oceano e
16:16
take data down to 1,800 feet --
392
976260
2000
raccolgono dati fino a quai 600 metri di profondità --
16:18
amazing data.
393
978260
2000
dati incredibili.
16:20
And then there's Scott Shaffer and our shearwaters
394
980260
3000
E poi c'è Scott Shaffer con le nostre berte che portano
16:23
wearing tuna tags, light-based tags,
395
983260
3000
le stesse targhette dei tonni, basate sulla luce,
16:26
that now are going to take you from New Zealand to Monterey and back,
396
986260
3000
che ci porteranno dalla Nuova Zelanda a Monterey e ritorno,
16:29
journeys of 35,000 nautical miles
397
989260
3000
viaggi di 35.000 miglia nautiche
16:32
we had never seen before.
398
992260
2000
che non abbiamo mai visto prima.
16:34
But now with light-based geolocation tags that are very small,
399
994260
3000
Ma ora grazie alla geolocalizzazione luminosa consentita dalle targhette
16:37
we can actually see these journeys.
400
997260
2000
possiamo visualizzare i loro viaggi.
16:39
Same thing with Laysan albatross
401
999260
2000
Lo stesso per gli albatros di Laysan
16:41
who travel an entire ocean
402
1001260
2000
che a volte attraversano tutto l'oceano
16:43
on a trip sometimes,
403
1003260
2000
in un sol viaggio,
16:45
up to the same zone the tunas use.
404
1005260
2000
per arrivare nelle stesse zone dove si radunano i tonni.
16:47
You can see why they might be caught.
405
1007260
3000
E potete capire perché vengano catturati.
16:50
Then there's George Schillinger and our leatherback team out of Playa Grande
406
1010260
3000
E George Schillinger e la nostra squadra di Playa Grande
16:53
tagging leatherbacks
407
1013260
2000
che etichetta le tartarughe liuto
16:55
that go right past where we are.
408
1015260
3000
proprio qui vicino.
16:58
And Scott Benson's team
409
1018260
2000
E il gruppo di Scott Benson
17:00
that showed that leatherbacks go from Indonesia
410
1020260
2000
che ha dimostrato come le liuto viaggino
17:02
all the way to Monterey.
411
1022260
2000
dall'Indonesia a Monterey.
17:04
So what we can see on this moving ocean
412
1024260
3000
Dunque ciò che possiamo osservare in questo oceano in movimento
17:07
is we can finally see where the predators are.
413
1027260
3000
sono le zone in cui si trovano i predatori.
17:10
We can actually see how they're using ecospaces
414
1030260
3000
Possiamo vedere come essi utilizzino ecospazi
17:13
as large as an ocean.
415
1033260
2000
di dimensioni oceaniche.
17:15
And from this information,
416
1035260
2000
E con queste informazioni
17:17
we can begin to map the hope spots.
417
1037260
3000
riusciamo a produrre mappe delle zone della speranza.
17:20
So this is just three years of data right here --
418
1040260
2000
Qui abbiamo i dati degli ultimi tre anni.
17:22
and there's a decade of this data.
419
1042260
2000
E qui degli ultimi dieci.
17:24
We see the pulse and the seasonal activities
420
1044260
2000
Vediamo la vita e le attività stagionali
17:26
that these animals are going on.
421
1046260
3000
di questi animali.
17:30
So what we're able to do with this information
422
1050260
2000
Quello che facciamo con queste informazioni
17:32
is boil it down to hot spots,
423
1052260
3000
è individuare le zone critiche,
17:35
4,000 deployments,
424
1055260
2000
circa 4.000 punti,
17:37
a huge herculean task,
425
1057260
3000
uno sforzo erculeo,
17:40
2,000 tags
426
1060260
2000
2.000 targhette
17:42
in an area, shown here for the first time,
427
1062260
2000
in una zona, che vediamo qui per la prima volta,
17:44
off the California coast,
428
1064260
2000
al largo della costa californiana,
17:46
that appears to be a gathering place.
429
1066260
3000
che sembra essere un luogo di raccolta.
17:50
And then for sort of an encore from these animals,
430
1070260
3000
E dobbiamo ringraziare nuovamente questi animali,
17:53
they're helping us.
431
1073260
2000
che ci stanno aiutando.
17:55
They're carrying instruments
432
1075260
2000
Portano indosso i nostri strumenti
17:57
that are actually taking data down to 2,000 meters.
433
1077260
3000
raccogliendo dati fino a 2.000 metri di profondità.
18:00
They're taking information from our planet
434
1080260
2000
Raccolgono informazioni sul nostro pianeta
18:02
at very critical places like Antarctica and the Poles.
435
1082260
3000
in posti difficili come le zone antartiche e i poli.
18:05
Those are seals from many countries
436
1085260
2000
Sono le foche che si trovano nelle acque di diverse nazioni
18:07
being released
437
1087260
2000
che vengono rilasciate
18:09
who are sampling underneath the ice sheets
438
1089260
2000
per trasmetterci dati raccolti al disotto della banchisa
18:11
and giving us temperature data of oceanographic quality
439
1091260
3000
sulle temperature, di qualità oceanografica,
18:14
on both poles.
440
1094260
2000
provenienti da entrambi i poli.
18:16
This data, when visualized, is captivating to watch.
441
1096260
3000
Visualizzare questi dati è davvero affascinante.
18:19
We still haven't figured out best how to visualize the data.
442
1099260
3000
Ancora dobbiamo trovare il modo di rappresentarli al meglio.
18:22
And then, as these animals swim
443
1102260
2000
E mentre questi animali nuotano
18:24
and give us the information
444
1104260
2000
e ci danno informazioni
18:26
that's important to climate issues,
445
1106260
2000
importanti per la climatologia,
18:28
we also think it's critical
446
1108260
2000
riteniamo anche che sia indispensabile
18:30
to get this information to the public,
447
1110260
2000
rendere pubbliche queste informazioni,
18:32
to engage the public with this kind of data.
448
1112260
3000
far sì che arrivino al grande pubblico.
18:35
We did this with the Great Turtle Race --
449
1115260
2000
L'abbiamo fatto con la Grande Corsa delle Tartarughe --
18:37
tagged turtles, brought in four million hits.
450
1117260
3000
tartarughe etichettate, quattro milioni di visitatori virtuali.
18:40
And now with Google's Oceans,
451
1120260
3000
E ora è la volta di Google Oceani,
18:43
we can actually put a white shark in that ocean.
452
1123260
2000
possiamo di fatto inserire uno squalo bianco in quell'oceano.
18:45
And when we do and it swims,
453
1125260
2000
E mentre nuota possiamo
18:47
we see this magnificent bathymetry
454
1127260
2000
vedere questa incredibile linea batimetrica
18:49
that the shark knows is there on its path
455
1129260
2000
tracciata dallo squalo mentre
18:51
as it goes from California to Hawaii.
456
1131260
2000
nuota dalla California alle Hawaii.
18:53
But maybe Mission Blue
457
1133260
2000
Ma forse Mission Blue
18:55
can fill in that ocean that we can't see.
458
1135260
3000
può rendere visibile l'oceano che non possiamo ancora vedere.
18:58
We've got the capacity, NASA has the ocean.
459
1138260
3000
Noi abbiamo la capacità, la NASA l'oceano.
19:01
We just need to put it together.
460
1141260
2000
Dobbiamo solo metterli insieme.
19:03
So in conclusion,
461
1143260
2000
Concludendo,
19:05
we know where Yellowstone is for North America;
462
1145260
3000
sappiamo dov'è lo Yellowstone del Nord America;
19:08
it's off our coast.
463
1148260
2000
al largo delle nostre coste.
19:10
We have the technology that's shown us where it is.
464
1150260
2000
La tecnologia ce l'ha fatto vedere.
19:12
What we need to think about perhaps for Mission Blue
465
1152260
3000
Forse il compito di Mission Blue
19:15
is increasing the biologging capacity.
466
1155260
3000
è di aumentare la nostra capacità di marcatura.
19:18
How is it that we can actually
467
1158260
2000
In che modo possiamo
19:20
take this type of activity elsewhere?
468
1160260
3000
esportare questa attività?
19:23
And then finally -- to basically get the message home --
469
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3000
E infine, per far sì che il messaggio giunga a tutti,
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maybe use live links
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magari usare link viventi
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from animals such as blue whales and white sharks.
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di animali come le balenottere azzurre e gli squali bianchi.
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Make killer apps, if you will.
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Creare application incredibili, magari.
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A lot of people are excited
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Molte persone erano ellettrizzate
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when sharks actually went under the Golden Gate Bridge.
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al passaggio degli squali sotto il Golden Gate Bridge.
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Let's connect the public to this activity right on their iPhone.
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Colleghiamo la gente alla nostra attività tramite il loro iPhone.
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That way we do away with a few internet myths.
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Così sfatiamo alcuni miti di internet.
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So we can save the bluefin tuna.
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Così possiamo salvare il tonno pinna blu.
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We can save the white shark.
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Possiamo salvare lo squalo bianco.
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We have the science and technology.
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Abbiamo la scienza e la tecnologia.
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Hope is here. Yes we can.
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Abbiamo la speranza. Ce la possiamo fare.
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We need just to apply this capacity
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Dobbiamo solo intensificare questa capacità
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further in the oceans.
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in tutti gli oceani.
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Thank you.
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Grazie.
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(Applause)
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(Applausi)
A proposito di questo sito web

Questo sito vi presenterà i video di YouTube utili per l'apprendimento dell'inglese. Vedrete lezioni di inglese tenute da insegnanti di alto livello provenienti da tutto il mondo. Fate doppio clic sui sottotitoli in inglese visualizzati su ogni pagina video per riprodurre il video da lì. I sottotitoli scorrono in sincronia con la riproduzione del video. Se avete commenti o richieste, contattateci tramite questo modulo di contatto.

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