New York -- before the City | Eric Sanderson

1,697,971 views ・ 2009-10-13

TED


אנא לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית למטה כדי להפעיל את הסרטון.

מתרגם: Avishai Abbo מבקר: Ido Dekkers
00:15
The substance of things unseen.
0
15260
3000
הטבע של הדברים שלא נראים
00:18
Cities, past and future.
1
18260
3000
ערים, עבר והווה.
00:21
In Oxford, perhaps we can use Lewis Carroll
2
21260
4000
באוקספורד, אולי אנו יכולים להעזר בלואיס קרול
00:25
and look in the looking glass that is New York City
3
25260
3000
ולהסתכל מבעד למראה שהיא העיר ניו יורק
00:28
to try and see our true selves,
4
28260
3000
לנסות ולראות את הטבע האמיתי של עצמנו,
00:31
or perhaps pass through to another world.
5
31260
3000
או אולי לעבור לתוך עולם אחר.
00:34
Or, in the words of F. Scott Fitzgerald,
6
34260
3000
או, במילותיו של פ. סקוט פיצג'רלד,
00:37
"As the moon rose higher,
7
37260
2000
"כשהירח גבה,
00:39
the inessential houses began to melt away
8
39260
3000
הבתים הלא חיוניים החלו להינמס
00:42
until gradually I became aware of the old island
9
42260
2000
עד שבהדרגה נהייתי מודע לקיומו של האי הישן
00:44
here that once flowered for Dutch sailors' eyes,
10
44260
3000
שפרח פה פעם לעיניהם של המלחים ההולנדים,
00:47
a fresh green breast of the new world."
11
47260
3000
נשימה טרייה מלוא החזה של העולם החדש."
00:50
My colleagues and I have been working for 10 years
12
50260
2000
אני ועמיתיי עובדים כבר 10 שנים
00:52
to rediscover this lost world
13
52260
3000
על מנת לגלות מחדש את העולם האבוד הזה,
00:55
in a project we call The Mannahatta Project.
14
55260
3000
בפרוייקט שאנו קוראים לו פרוייקט מנהטה.
00:58
We're trying to discover what Henry Hudson would have seen
15
58260
2000
אנו מנסים לגלות מה הנרי הדסון היה רואה
01:00
on the afternoon of September 12th, 1609,
16
60260
3000
באחר הצהריים של ה-12 בספטמבר, 1609,
01:03
when he sailed into New York harbor.
17
63260
3000
כשהוא מפליג לתוך נמל ניו יורק.
01:06
And I'd like to tell you the story in three acts,
18
66260
2000
והייתי רוצה לספר לכם את הסיפור בשלוש מערכות.
01:08
and if I have time still, an epilogue.
19
68260
3000
ואם יהיה לי זמן, גם אפילוג.
01:11
So, Act I: A Map Found.
20
71260
2000
ובכן, מערכה ראשונה: מפה נמצאת.
01:13
So, I didn't grow up in New York.
21
73260
2000
אז, אני לא גדלתי בניו יורק.
01:15
I grew up out west in the Sierra Nevada Mountains, like you see here,
22
75260
3000
אני גדלתי במערב, בהרי סיירה נבאדה, כמו שאתם רואים פה,
01:18
in the Red Rock Canyon.
23
78260
2000
בקניון הסלע האדום.
01:20
And from these early experiences as a child
24
80260
2000
ומתוך החוויות המוקדמות האלה כילד
01:22
I learned to love landscapes.
25
82260
2000
למדתי לאהוב נופים.
01:24
And so when it became time for me to do my graduate studies,
26
84260
2000
וכך כשהגיע זמני ללמוד לתואר ראשון,
01:26
I studied this emerging field of landscape ecology.
27
86260
4000
למדתי את התחום המתעורר הזה של אקולוגיה של נוף.
01:30
Landscape ecology concerns itself
28
90260
2000
אקולוגיית נוף עוסקת
01:32
with how the stream and the meadow and the forest and the cliffs
29
92260
4000
באיך הנחל והאחו והיער והצוקים
01:36
make habitats for plants and animals.
30
96260
2000
יוצרים בתי גידול לחיות וצמחים.
01:38
This experience and this training
31
98260
2000
החוויה וההכשרה הזו
01:40
lead me to get a wonderful job with the Wildlife Conservation Society,
32
100260
3000
הובילו אותי לקבל עבודה מדהימה באגודת שימור חיות הבר,
01:43
which works to save wildlife and wild places all over the world.
33
103260
3000
שעוסקת בשימור בעלי חיים ואזורי מחייה שלהם בכל העולם.
01:46
And over the last decade,
34
106260
2000
ובעשור האחרון,
01:48
I traveled to over 40 countries
35
108260
2000
נסעתי ביותר מ-40 מדינות
01:50
to see jaguars and bears and elephants
36
110260
2000
כדי לראות יגוארים ודובים ופילים
01:52
and tigers and rhinos.
37
112260
2000
וטיגריסים וקרנפים.
01:54
But every time I would return from my trips I'd return back to New York City.
38
114260
3000
אבל כל פעם כשחזרתי ממסעותי הייתי חוזר חזרה לעיר ניו יורק.
01:57
And on my weekends I would go up, just like all the other tourists,
39
117260
3000
ובסופי השבוע הייתי עולה, כמו כל שאר התיירים,
02:00
to the top of the Empire State Building,
40
120260
2000
לגג בניין האמפייר סטייט,
02:02
and I'd look down on this landscape, on these ecosystems,
41
122260
3000
והייתי מסתכל מטה על הנוף הזה, על המערכות האקולוגיות האלה,
02:05
and I'd wonder, "How does this landscape
42
125260
2000
והייתי חושב לעצמי, "איך הנוף הזה
02:07
work to make habitat for plants and animals?
43
127260
2000
עובד כדי ליצור בית גידול לצמחים וחיות?
02:09
How does it work to make habitat for animals like me?"
44
129260
4000
ואיך הוא עובד כדי ליצור בית גידול לחיות כמוני?"
02:13
I'd go to Times Square and I'd look at the amazing ladies on the wall,
45
133260
4000
הייתי הולך לכיכר טיימס ומסתכל על הגברות המהממות על הקיר,
02:17
and wonder why nobody is looking at the historical figures just behind them.
46
137260
5000
ותוהה למה אף אחד לא מתבונן בדמויות ההיסטוריות ממש מאחוריהם.
02:22
I'd go to Central Park and see the rolling topography of Central Park
47
142260
3000
הייתי הולך לסנטרל פארק ורואה את הטופוגרפיה של הגבעות שם
02:25
come up against the abrupt and sheer
48
145260
2000
מגיעה כנגד השינוי הפתאומי
02:27
topography of midtown Manhattan.
49
147260
4000
של הטופוגרפיה של מרכז מנהטן.
02:31
I started reading about the history and the geography in New York City.
50
151260
3000
התחלתי לקרוא על ההיסטוריה והגיאוגרפיה של העיר ניו יורק.
02:34
I read that New York City was the first mega-city,
51
154260
2000
קראתי שניו יורק הייתה המגה-עיר הראשונה,
02:36
a city of 10 million people or more, in 1950.
52
156260
4000
עיר של יותר מ-10 מליון תושבים, ב-1950.
02:40
I started seeing paintings like this.
53
160260
2000
התחלתי להתבונן בציורים כאלה.
02:42
For those of you who are from New York,
54
162260
2000
לניו יורקרים שביניכם,
02:44
this is 125th street under the West Side Highway.
55
164260
3000
זה ברחוב 125 מתחת לכביש המהיר של ווסט סייד.
02:47
(Laughter)
56
167260
2000
(צחוק)
02:49
It was once a beach. And this painting
57
169260
2000
זה היה פעם חוף. ובציור הזה
02:51
has John James Audubon, the painter, sitting on the rock.
58
171260
3000
רואים את ג'ון ג'יימס אובודון, הצייר, יושב על סלע.
02:54
And it's looking up on the wooded heights of Washington Heights
59
174260
2000
והוא מסתכל לעבר הגבעות המיוערות של רמת וושינגטון,
02:56
to Jeffrey's Hook, where the George Washington Bridge goes across today.
60
176260
4000
לג'פריס הוק, ואיפה שגשר ג'ורג' וושינגטון חוצה היום.
03:00
Or this painting, from the 1740s, from Greenwich Village.
61
180260
3000
או הציור הזה, מ-1740, בגריניץ' ויליג'.
03:03
Those are two students at King's College -- later Columbia University --
62
183260
3000
אלו הם שני סטודנטים בקינגס קולג' -- שנהייתה אוניברסיטת קולומביה --
03:06
sitting on a hill, overlooking a valley.
63
186260
3000
יושבים על גבעה, שמשקיפה על עמק.
03:09
And so I'd go down to Greenwich Village and I'd look for this hill,
64
189260
3000
וכך הלכתי לגריניץ' ויליג' וחיפשתי את הגבעה הזו.
03:12
and I couldn't find it. And I couldn't find that palm tree.
65
192260
3000
ולא הצלחתי למצוא אותה. ולא הצלחתי למצוא את עץ הדקל הזה.
03:15
What's that palm tree doing there?
66
195260
2000
מה עושה שם עץ דקל בכלל?
03:17
(Laughter)
67
197260
1000
(צחוק)
03:18
So, it was in the course of these investigations that I ran into a map.
68
198260
3000
וכך, במהלך אותם החיפושים נתקלתי במפה.
03:21
And it's this map you see here.
69
201260
2000
וזו המפה שאת רואים פה.
03:23
It's held in a geographic information system
70
203260
2000
היא מעוגנת במערכת מידע גיאוגרפית (GIS)
03:25
which allows me to zoom in.
71
205260
2000
מה שמאפשר לי להתמקד.
03:27
This map isn't from Hudson's time, but from the American Revolution,
72
207260
3000
המפה הזו היא לא מזמנו של הדסון, אלא מהמהפיכה האמריקאית,
03:30
170 years later, made by British military cartographers
73
210260
4000
170 שנה מאוחר יותר, והוכנה על ידי כרטוגרפים בריטים
03:34
during the occupation of New York City.
74
214260
2000
במהלך הכיבוש של העיר ניו יורק.
03:36
And it's a remarkable map. It's in the National Archives here in Kew.
75
216260
4000
זו מפה מדהימה. היא נמצאת בארכיון הלאומי פה בקיו.
03:40
And it's 10 feet long and three and a half feet wide.
76
220260
2000
אורכה כ-3 מטר, ורוחבה כ-1.5 מטר.
03:42
And if I zoom in to lower Manhattan
77
222260
3000
ואם אני מתמקד בדרום מנהטן
03:45
you can see the extent of New York City as it was,
78
225260
2000
תוכלו לראות את גודלה של העיר ניו יורק כפי שהייתה,
03:47
right at the end of the American Revolution.
79
227260
2000
ממש בסוף המהפיכה האמריקאית.
03:49
Here's Bowling Green. And here's Broadway.
80
229260
3000
הנה באולינג גרין. והנה ברודווי.
03:52
And this is City Hall Park.
81
232260
2000
והנה פארק בית העירייה.
03:54
So the city basically extended to City Hall Park.
82
234260
3000
אז העיר ממש נפרסה עד פארק בית העירייה.
03:57
And just beyond it you can see features
83
237260
2000
וממש מעבר תוכלו לראות מאפיינים
03:59
that have vanished, things that have disappeared.
84
239260
2000
שנעלמו, דברים שלא קיימים עוד.
04:01
This is the Collect Pond, which was the fresh water source for New York City
85
241260
3000
זו בריכת המאגר, שהייתה מקור המים המתוקים של העיר ניו יורק
04:04
for its first 200 years,
86
244260
2000
ב-200 שנותיה הראשונות,
04:06
and for the Native Americans for thousands of years before that.
87
246260
3000
ובשביל הילידים האמריקאים במשך אלפי שנים.
04:09
You can see the Lispenard Meadows
88
249260
2000
תוכלו לראות את האחו של ליספנרד
04:11
draining down through here, through what is TriBeCa now,
89
251260
2000
שמתנקזים מכאן, דרך מה שהוא עכשיו טרייבקה,
04:13
and the beaches that come up from the Battery,
90
253260
2000
והחופים שמגיעים מהסוללה,
04:15
all the way to 42nd St.
91
255260
2000
כל הדרך עד לרח' 42.
04:17
This map was made for military reasons.
92
257260
3000
המפה הזו הוכנה למטרות צבאיות.
04:20
They're mapping the roads, the buildings, these fortifications
93
260260
2000
הם ממפים את הכבישים, הבניינים, הביצורים
04:22
that they built.
94
262260
2000
שהם בנו.
04:24
But they're also mapping things of ecological interest,
95
264260
2000
אבל הם גם ממפים מאפיינים בעלי עניין אקולוגי,
04:26
also military interest: the hills,
96
266260
2000
שיש להם היבט צבאי: הגבעות,
04:28
the marshes, the streams.
97
268260
3000
הביצות, הואדיות.
04:31
This is Richmond Hill, and Minetta Water,
98
271260
2000
זוהי גבעת ריצ'מונד, ונהר מינטה
04:33
which used to run its way through Greenwich Village.
99
273260
3000
שבעבר זרם דרך גריניץ' ויליג'.
04:36
Or the swamp at Gramercy Park, right here.
100
276260
5000
או הביצה בפארק גרמרסי, ממש כאן.
04:41
Or Murray Hill. And this is the Murrays' house
101
281260
2000
או גבעת מארי. וזהו בית מארי
04:43
on Murray Hill, 200 years ago.
102
283260
3000
על גבעת מארי, לפני 200 שנה.
04:46
Here is Times Square,
103
286260
3000
הנה כיכר טיימס,
04:49
the two streams that came together to make a wetland
104
289260
2000
שני הנחלים שהתאחדו לתוך ביצה
04:51
in Times Square, as it was at the end of the American Revolution.
105
291260
5000
בכיכר טיימס, כפי שהיה בסיומה של המהפיכה האמריקאית.
04:56
So I saw this remarkable map in a book.
106
296260
2000
אז ראיתי את המפה המדהימה הזו בספר.
04:58
And I thought to myself, "You know, if I could georeference this map,
107
298260
4000
וחשבתי לעצמי, "אתה יודע, אם אוכל לעגן את המפה הזו,
05:02
if I could place this map in the grid of the city today,
108
302260
3000
אם אני אוכל למקם את המפה הזו על הרשת של העיר של היום,
05:05
I could find these lost features
109
305260
2000
אוכל למצוא את המאפיינים האבודים
05:07
of the city,
110
307260
2000
של העיר,
05:09
in the block-by-block geography that people know,
111
309260
3000
בגאוגרפיית הבלוקים של העיר שהאנשים מכירים היום,
05:12
the geography of where people go to work, and where they go to live,
112
312260
3000
בגאוגרפיה של המקומות שבהם האנשים הולכים לעבוד, ולגור,
05:15
and where they like to eat."
113
315260
2000
והיכן שהם הולכים לאכול."
05:17
So, after some work we were able to georeference it,
114
317260
2000
וכך, אחרי קצת עבודה הצלחנו לעגן את המפה,
05:19
which allows us to put the modern streets on the city,
115
319260
3000
מה שמאפשר לנו לשים את הרחובות המודרניים על העיר,
05:22
and the buildings, and the open spaces,
116
322260
5000
ואת הבניינים, והשטחים הפתוחים,
05:27
so that we can zoom in to where the Collect Pond is.
117
327260
5000
כך שנוכל להתמקד על האזור שבו הייתה ביצת המאגר.
05:32
We can digitize the Collect Pond and the streams,
118
332260
4000
אנו יכולים לעשות דיגיטציה לביצת המאגר ולנחלים,
05:36
and see where they actually are in the geography of the city today.
119
336260
5000
ולראות ממש איפה הם נמצאים בגיאוגרפיה של העיר היום.
05:41
So this is fun for finding where things are
120
341260
3000
אז זה כיף למצוא איפה דברים נמצאים
05:44
relative to the old topography.
121
344260
5000
ביחס לטופוגרפיה הישנה.
05:49
But I had another idea about this map.
122
349260
2000
אבל היה לי רעיון נוסף בקשר למפה הזו.
05:51
If we take away the streets, and if we take away the buildings,
123
351260
3000
אם נסלק את הרחובות, ואם נסלק את הבניינים,
05:54
and if we take away the open spaces,
124
354260
2000
אם נסלק את השטחים הפתוחים,
05:56
then we could take this map.
125
356260
2000
אז נוכל לקחת את המפה הזו.
05:58
If we pull off the 18th century features
126
358260
2000
אם נמחק את המאפיינים של המאה ה-18
06:00
we could drive it back in time.
127
360260
2000
נוכל לקחת אותה בחזרה בזמן.
06:02
We could drive it back to its ecological fundamentals:
128
362260
4000
נוכל לקחת אותה חזרה ליסודות האקולוגיים שלה:
06:06
to the hills, to the streams,
129
366260
2000
לגבעות, לנחלים,
06:08
to the basic hydrology and shoreline, to the beaches,
130
368260
4000
להידרולוגיה הבסיסית וקו המים, והחופים,
06:12
the basic aspects that make the ecological landscape.
131
372260
4000
המאפיינים הבסיסיים שבונים נוף אקולוגי.
06:16
Then, if we added maps like the geology, the bedrock geology,
132
376260
3000
ואם נצרף מפות כמו הגאולוגיה, גאולוגיית הסלע הבסיס,
06:19
and the surface geology, what the glaciers leave,
133
379260
3000
וגאולוגיית פני השטח, מה שהקרחונים משאירים,
06:22
if we make the soil map,
134
382260
2000
ואם נעשה מפת קרקעות,
06:24
with the 17 soil classes,
135
384260
3000
עם 17 סוגי הקרקע,
06:27
that are defined by the National Conservation Service,
136
387260
3000
שמוגדרים על ידי שירות שימור הקרקע הלאומי,
06:30
if we make a digital elevation model
137
390260
2000
אם ניצור מודל גובה דיגיטלי (DEM)
06:32
of the topography that tells us how high the hills were,
138
392260
3000
של הטופוגרפיה שיספר לנו כמה גבוהות היו הגבעות,
06:35
then we can calculate the slopes.
139
395260
3000
נוכל לחשב את שיפועי המדרונות.
06:38
We can calculate the aspect.
140
398260
3000
נוכל לחשב את נקודת המבט.
06:41
We can calculate the winter wind exposure --
141
401260
2000
נוכל לחשב את החשיפה לרוח --
06:43
so, which way the winter winds blow across the landscape.
142
403260
2000
וכך, באיזה כיוון נשבו רוחות החורף לאורך הנוף.
06:45
The white areas on this map are the places protected from the winter winds.
143
405260
5000
האזורים הלבנים במפה הם אזורים מוגנים מרוחות החורף.
06:50
We compiled all the information about where the Native Americans were, the Lenape.
144
410260
3000
צירפנו את כל המידע בנוגע למיקומם של הילידים האמריקאיים, אנשי הלנאפה.
06:53
And we built a probability map of where they might have been.
145
413260
4000
ובנינו מפת הסתברות של היכן הם כנראה היו.
06:57
So, the red areas on this map indicate the places
146
417260
2000
האזורים האדומים במפה מציינים את המקומות האלו
06:59
that are best for human sustainability on Manhattan,
147
419260
2000
שהכי מתאימים לקיום אנושי במנהטן,
07:01
places that are close to water,
148
421260
2000
מקומות שקרובים למקורות מים,
07:03
places that are near the harbor to fish,
149
423260
2000
מקומות שקרובים לנמל לדייג,
07:05
places protected from the winter winds.
150
425260
5000
מקומות שמוגנים מרוחות החורף.
07:10
We know that there was a Lenape settlement
151
430260
2000
אנו יודעים שהיה אתר יישוב של לנאפה
07:12
down here by the Collect Pond.
152
432260
3000
ממש פה ליד ביצת המאגר.
07:15
And we knew that they planted a kind of horticulture,
153
435260
2000
וידענו שהם גידלו סוג של גידול משק,
07:17
that they grew these beautiful gardens of corn, beans, and squash,
154
437260
3000
שהם גידלו גנים יפים של תירס, קטניות ודלועים,
07:20
the "Three Sisters" garden.
155
440260
2000
גן "שלוש האחיות".
07:22
So, we built a model that explains where those fields might have been.
156
442260
4000
וכך, בנינו מודל שחוזה את מקומם של הגנים האלה.
07:26
And the old fields, the successional fields that go.
157
446260
2000
והשדות הישנים, הגידולים ההמשכיים.
07:28
And we might think of these as abandoned.
158
448260
2000
ואולי אנו חושבים עליהם כנטושים.
07:30
But, in fact, they're grassland habitats
159
450260
2000
אבל, למעשה, הם בית גידול של ערבות עשב.
07:32
for grassland birds and plants.
160
452260
2000
עבור ציפורים וצמחים של ערבות עשב.
07:34
And they have become successional shrub lands,
161
454260
3000
והם נהיו אזורים של צמחיה בינונית,
07:37
and these then mix in to a map of all the ecological communities.
162
457260
4000
וכך אלו מתערבבים למפה של כל החברות האקולוגיות.
07:41
And it turns out that Manhattan had 55 different ecosystem types.
163
461260
4000
ומתברר שבמנהטן היו 55 מערכות אקולוגיות שונות.
07:45
You can think of these as neighborhoods,
164
465260
2000
תוכלו לחשוב עליהן כעל שכונות,
07:47
as distinctive as TriBeCa and the Upper East Side and Inwood --
165
467260
5000
מובחנות כמו טרייבקה, ה"אפר איסט סייד", ואינווד.
07:52
that these are the forest and the wetlands
166
472260
2000
ואלו הם היער, ומישורי ההצפה
07:54
and the marine communities, the beaches.
167
474260
3000
והמערכות הימיות, החופים.
07:57
And 55 is a lot. On a per-area basis,
168
477260
3000
55 זה הרבה. ליחידת שטח,
08:00
Manhattan had more ecological communities
169
480260
2000
היו למנהטן יותר חברות אקולוגיות
08:02
per acre than Yosemite does,
170
482260
2000
למטר רבוע משיש ליוסמיטי,
08:04
than Yellowstone, than Amboseli.
171
484260
3000
וילוסטון, ואמבוסלי (קניה).
08:07
It was really an extraordinary landscape
172
487260
2000
זה באמת היה נוף יוצא דופן
08:09
that was capable of supporting an extraordinary biodiversity.
173
489260
4000
שהיה מסוגל לתמוך בגיוון ביולוגי יוצא דופן.
08:13
So, Act II: A Home Reconstructed.
174
493260
4000
ובכן, מערכה שניה: בית משוחזר.
08:17
So, we studied the fish and the frogs and the birds and the bees,
175
497260
4000
וכך, למדנו את הדגים והצפרדעים והציפורים והדבורים,
08:21
the 85 different kinds of fish that were on Manhattan,
176
501260
3000
85 סוגי הדגים השונים שהיו במנהטן,
08:24
the Heath hens, the species that aren't there anymore,
177
504260
4000
תרגנולות הבר, מין שכבר נכחד,
08:28
the beavers on all the streams, the black bears,
178
508260
3000
הבונים שבנחלים, הדובים השחורים,
08:31
and the Native Americans, to study how they used
179
511260
3000
והילידים האמריקאים, כדי ללמוד איך הם השתמשו
08:34
and thought about their landscape.
180
514260
2000
וחשבו על הנוף שבו חיו.
08:36
We wanted to try and map these. And to do that what we did
181
516260
3000
רצינו לנסות ולמפות את כל אלה. ולשם כך מה שעשינו
08:39
was we mapped their habitat needs.
182
519260
2000
היה למפות את צרכי בית הגידול שלהם.
08:41
Where do they get their food?
183
521260
2000
איפה הם משיגים מזון?
08:43
Where do they get their water? Where do they get their shelter?
184
523260
2000
איפה הם משיגים מים? איפה הם מוצאים מחסה?
08:45
Where do they get their reproductive resources?
185
525260
3000
איפה הם משיגים את המשאבים המתחדשים שלהם?
08:48
To an ecologist, the intersection of these is habitat,
186
528260
3000
עבור האקולוג, ההצטלבות של כל אלה היא בית גידול.
08:51
but to most people, the intersection of these is their home.
187
531260
5000
עבור רוב האנשים, ההצטלבות הזו מסמלת את הבית.
08:56
So, we would read in field guides, the standard field guides
188
536260
2000
וכך, קראנו במדריכי שדה, מדריכי שדה סטנדרטיים
08:58
that maybe you have on your shelves,
189
538260
2000
שאולי יש לכם על מדף הספרים שלכם,
09:00
you know, what beavers need is, "A slowly meandering stream
190
540260
2000
אתם יודעים, מה שהבונה צריך הוא "נהר נוח ואיטי
09:02
with aspen trees and alders and willows,
191
542260
3000
עם עצי צפצפה ואלמון וערבות,
09:05
near the water." That's the best thing for a beaver.
192
545260
2000
ליד המים." זה הדבר הטוב ביותר לבונה.
09:07
So we just started making a list.
193
547260
2000
אז ממש התחלנו להרכיב רשימה.
09:09
Here is the beaver. And here is the stream,
194
549260
2000
הנה הבונה. והנה הנחל,
09:11
and the aspen and the alder and the willow.
195
551260
2000
עץ הצפצפה והאלמון והערבה.
09:13
As if these were the maps that we would need
196
553260
2000
ואם אלו המפות שאנו צריכים
09:15
to predict where you would find the beaver.
197
555260
2000
כדי לחזות איפה אולי תמצא את הבונה.
09:17
Or the bog turtle, needing wet meadows and insects and sunny places.
198
557260
4000
או הצב, שזקוק לאחו לח, וחרקים ומקום שמשי.
09:21
Or the bobcat, needing rabbits and beavers and den sites.
199
561260
4000
או חתול הבר, שצריך ארנבים ובונים ומאורה.
09:25
And rapidly we started to realize that beavers can be
200
565260
3000
ומהר מאוד הבנו שהבונה יכול להיות
09:28
something that a bobcat needs.
201
568260
3000
משהו שחתול הבר צריך.
09:31
But a beaver also needs things. And that having it
202
571260
2000
אבל בונה גם צריך דברים. והעובדה שיש אותו
09:33
on either side means that we can link it together,
203
573260
2000
משני צידי הטבלה מאפשרת לנו לקשור דברים יחד,
09:35
that we can create the network
204
575260
2000
אנו יכולים ליצור רשת
09:37
of the habitat relationships for these species.
205
577260
3000
של קשרי בתי גידול עבור המינים האלה.
09:40
Moreover, we realized that you can start out
206
580260
2000
ויותר מכך, גילינו שאפשר להתחיל
09:42
as being a beaver specialist,
207
582260
2000
בלהיות מומחה לבונים,
09:44
but you can look up what an aspen needs.
208
584260
2000
אבל אפשר להתחיל לבדוק מה צריך עץ הצפצפה
09:46
An aspen needs fire and dry soils.
209
586260
3000
עץ צפצפה צריך אש ואדמה יבשה.
09:49
And you can look at what a wet meadow needs.
210
589260
3000
ואפשר לבדוק מה אחו לח צריך.
09:52
And it need beavers to create the wetlands,
211
592260
2000
והוא צריך בונים כי ליצור מישור הצפה,
09:54
and maybe some other things.
212
594260
2000
ואולי עוד דברים.
09:56
But you can also talk about sunny places.
213
596260
2000
ואפשר לדבר גם על מקומות שמשיים.
09:58
So, what does a sunny place need? Not habitat per se.
214
598260
3000
אז מה צריך מקום שמשי? לא בית גידול לכשעצמו.
10:01
But what are the conditions that make it possible?
215
601260
2000
אלא מה התנאים שמאפשרים את קיומו?
10:03
Or fire. Or dry soils.
216
603260
3000
או אש. או אדמה יבשה.
10:06
And that you can put these on a grid that's 1,000 columns long
217
606260
3000
ואז אפשר למלא את כל זה בטבלה שיש בה 1000 עמודות
10:09
across the top and 1,000 rows down the other way.
218
609260
3000
ו-1000 שורות כלפי מטה.
10:12
And then we can visualize this data like a network,
219
612260
3000
וניתן להציג גרפית את כל המידע הזה כמו רשת,
10:15
like a social network.
220
615260
2000
כמו רשת חברתית.
10:17
And this is the network of all the habitat relationships
221
617260
2000
וזוהי הרשת של כל קשרי בית הגידול
10:19
of all the plants and animals on Manhattan,
222
619260
2000
של כל הצמחים ובעלי החיים של מנהטן,
10:21
and everything they needed,
223
621260
2000
וכל מה שהם זקוקים לו,
10:23
going back to the geology,
224
623260
2000
החל מהגיאולוגיה,
10:25
going back to time and space at the very core of the web.
225
625260
3000
ועד לזמן והמקום ממש בלב ברשת הזו.
10:28
We call this the Muir Web. And if you zoom in on it it looks like this.
226
628260
3000
אנו קוראים לזה רשת מויר (Muir). ואם נתקרב זה נראה כך.
10:31
Each point is a different species
227
631260
2000
כל נקודה כזו מייצגת מין אחר
10:33
or a different stream or a different soil type.
228
633260
3000
או נחל אחר, או סוג קרקע אחר.
10:36
And those little gray lines are the connections that connect them together.
229
636260
3000
והקווים האפורים הקטנים הם הקשרים שמחברים אותם.
10:39
They are the connections that actually make nature resilient.
230
639260
3000
אלו הם הקשרים שעושים את הטבע עמיד וחזק.
10:42
And the structure of this is what makes nature work,
231
642260
4000
והמבנה של זה הוא מה שמאפשר לטבע לפעול,
10:46
seen with all its parts.
232
646260
2000
ביחד על כל חלקיו.
10:48
We call these Muir Webs after the Scottish-American naturalist
233
648260
3000
אנו קוראים לאלו רשתות מויר על שם איש הטבע הסקוטי אמריקאי
10:51
John Muir, who said, "When we try to pick out anything by itself,
234
651260
3000
ג'ון מויר, שאמר, "כשאנו מנסים לבחור כל דבר רק לעצמו,
10:54
we find that it's bound fast by a thousand invisible cords
235
654260
3000
אנו מוצאים שהוא כרוך באלף חוטים בלתי נראים
10:57
that cannot be broken, to everything in the universe."
236
657260
4000
שלא ניתנים לניתוק, לכל דבר ביקום."
11:01
So then we took the Muir webs and we took them back to the maps.
237
661260
3000
אז כשלקחנו את רשתות מויר והבאנו אותן חזרה למפות.
11:04
So if we wanted to go between 85th and 86th,
238
664260
2000
אם רצינו ללכת בין רח' 85 ו-86,
11:06
and Lex and Third,
239
666260
2000
ורח' לקס ורח' מספר 3,
11:08
maybe there was a stream in that block.
240
668260
2000
אולי היה נחל בבלוק הזה.
11:10
And these would be the kind of trees that might have been there,
241
670260
2000
ואלו סוגי העצים שאולי היו שם.
11:12
and the flowers and the lichens and the mosses,
242
672260
4000
והפרחים, והטחבים והחזזיות,
11:16
the butterflies, the fish in the stream,
243
676260
3000
והפרפרים, והדגים בנחל,
11:19
the birds in the trees.
244
679260
2000
והציפורים והעצים.
11:21
Maybe a timber rattlesnake lived there.
245
681260
2000
אולי עכסן עצים (נחש) חי שם.
11:23
And perhaps a black bear walked by. And maybe Native Americans were there.
246
683260
3000
ואולי דב שחור הלך בסביבה. ואולי ילידים אמריקאים היו שם.
11:26
And then we took this data.
247
686260
2000
ואז לקחנו את המידע הזה.
11:28
You can see this for yourself on our website.
248
688260
2000
אתם יכולים לראות אותו בעצמכם באתר שלנו.
11:30
You can zoom into any block on Manhattan,
249
690260
2000
אתם יכולים להתמקד בכל בלוק במנהטן,
11:32
and see what might have been there 400 years ago.
250
692260
3000
ולראות מה אולי היה שם לפני 400 שנה.
11:35
And we used it to try and reveal a landscape
251
695260
3000
וניסינו להשתמש במידע הזה כדי לחשוף נוף
11:38
here in Act III.
252
698260
2000
כאן במערכה השלישית.
11:40
We used the tools they use in Hollywood
253
700260
2000
השתמשנו באותם הכלים שמשתמשים בהם בהוליווד
11:42
to make these fantastic landscapes that we all see in the movies.
254
702260
3000
כדי ליצור את הנופים הפנטסטיים שכולנו רואים בסרטים.
11:45
And we tried to use it to visualize Third Avenue.
255
705260
3000
וניסינו להשתמש בהם כדי להמחיש את השדרה השלישית בתלת מימד.
11:48
So we would take the landscape and we would build up the topography.
256
708260
4000
אז לקחנו את הנוף ובנינו את הטופוגרפיה כלפי מעלה.
11:52
We'd lay on top of that the soils and the waters, and illuminate the landscape.
257
712260
4000
הנחנו מעל לזה את הקרקעות וגופי המים והארנו את הנוף.
11:56
We would lay on top of that the map of the ecological communities.
258
716260
3000
הנחנו על גבי המפה את החברות האקולוגיות.
11:59
And feed into that the map of the species.
259
719260
3000
והזנו לתוך זה את מפת המינים.
12:02
So that we would actually take a photograph,
260
722260
2000
כך שנוכל ממש לצלם תמונה,
12:04
flying above Times Square, looking toward the Hudson River,
261
724260
2000
בטיסה מעל כיכר טיימס, מביטים מטה לעבר נהר ההדסון,
12:06
waiting for Hudson to come.
262
726260
2000
מחכים להדסון שיגיע.
12:08
Using this technology, we can make these
263
728260
2000
בעזרת הטכנולוגיה הזו, אנו יכולים ליצור
12:10
fantastic georeferenced views.
264
730260
2000
את הנופים המעוגנים המדהימים האלה.
12:12
We can basically take a picture out of any window
265
732260
2000
אנו ממש יכולים לצלם תמונה מכל חלון
12:14
on Manhattan and see what that landscape looked like 400 years ago.
266
734260
3000
במנהטן ולראות איך הנוף נראה משם לפני 400 שנה.
12:17
This is the view from the East River, looking up Murray Hill
267
737260
3000
זה הנוף מהנהר המזרחי, פונה לעבר גבעת מארי
12:20
at where the United Nations is today.
268
740260
3000
איפה שבניין האו"ם יושב היום.
12:23
This is the view looking down the Hudson River,
269
743260
2000
וזה הנוף במבט לעבר מורד נהר ההדסון,
12:25
with Manhattan on the left, and New Jersey out on the right,
270
745260
3000
עם מנהטן משמאל וניו ג'רסי מימין,
12:28
looking out toward the Atlantic Ocean.
271
748260
3000
פונה החוצה לעבר האוקיינוס האטלנטי.
12:31
This is the view over Times Square,
272
751260
2000
זה הנוף מעל לכיכר טיימס,
12:33
with the beaver pond there, looking out toward the east.
273
753260
4000
עם בריכת הבונה שם, פונה החוצה למזרח.
12:37
So we can see the Collect Pond, and Lispenard Marshes back behind.
274
757260
4000
אז אנו יכולים לראות את ביצת המאגר, וביצות ליספנרד מאחוריה.
12:41
We can see the fields that the Native Americans made.
275
761260
3000
אנו יכולים לראות את השדות של הילידים האמריקאיים.
12:44
And we can see this in the geography of the city today.
276
764260
4000
ואנו יכולים לראות את זה בגיאוגרפיה של העיר של ימינו.
12:48
So when you're watching "Law and Order," and the lawyers walk up the steps
277
768260
3000
אז כשאתם רואים "חוק וסדר", ועורכי הדין עולים במדרגות
12:51
they could have walked back down those steps
278
771260
2000
הם יכלו לרדת במדרגות האלו
12:53
of the New York Court House, right into the Collect Pond,
279
773260
2000
של בית המשפט בניו יורק ממש לתוך ביצת המאגר,
12:55
400 years ago.
280
775260
4000
לפני 400 שנה.
12:59
So these images are the work of my friend and colleague,
281
779260
3000
והאיורים האלה הם עבודתו של חברי ועמיתי,
13:02
Mark Boyer, who is here in the audience today.
282
782260
2000
מארק בויאר, שנמצא פה בקהל היום.
13:04
And I'd just like, if you would give him a hand,
283
784260
2000
והייתי רוצה שתתנו לו מחיאות כפיים,
13:06
to call out for his fine work.
284
786260
3000
על עבודתו הנהדרת.
13:09
(Applause)
285
789260
9000
(מחיאות כפיים)
13:18
There is such power in bringing science and visualization together,
286
798260
3000
יש כזו עצמה שחיבור של מדע והדמייה ויזואלית יחד,
13:21
that we can create images like this,
287
801260
2000
בכך שהוא מאפשר לנו ליצור איורים כאלה.
13:23
perhaps looking on either side of a looking glass.
288
803260
3000
אולי בהסכלות משני עברי המראה.
13:26
And even though I've only had a brief time to speak,
289
806260
2000
ואפילו שהיה לי מעט זמן לדבר,
13:28
I hope you appreciate that Mannahatta was a very special place.
290
808260
3000
אני מאוד מקווה שאתם מבינים שמנהטה היה מקום מאוד מיוחד.
13:31
The place that you see here on the left side
291
811260
3000
המקום שאתם רואים פה בצד שמאל
13:34
was interconnected. It was based on this diversity.
292
814260
2000
היה מרושת עם עצמו. הוא התבסס על הגיוון שלו.
13:36
It had this resilience that is what we need in our modern world.
293
816260
5000
הייתה לו את העמידות שאנו צריכים בעולמנו המודרני.
13:41
But I wouldn't have you think that I don't like the place
294
821260
3000
אבל אני לא רוצה שתחשבו שאני לא אוהב את המקום
13:44
on the right, which I quite do. I've come to love the city
295
824260
3000
שמימין, ואני אוהב אותו. למדתי לאהוב את העיר
13:47
and its kind of diversity, and its resilience,
296
827260
2000
וסוג הגיוון שלה, העמידות שלה,
13:49
and its dependence on density and how we're connected together.
297
829260
5000
התלות שלה בצפיפות והדרך שבה אנו מרושתים יחד.
13:54
In fact, that I see them as reflections of each other,
298
834260
4000
למעשה אני רואה את שני המקומות כהשתקפות האחד של השני.
13:58
much as Lewis Carroll did in "Through the Looking Glass."
299
838260
3000
בדומה מאוד ללואיס קרול ב-"מבעד למראה".
14:01
We can compare these two and hold them in our minds at the same time,
300
841260
4000
נוכל להשוות בין שניהם ולשמור אותם במוחנו באותו הזמן,
14:05
that they really are the same place,
301
845260
2000
ולהבין שהם באמת אותו המקום,
14:07
that there is no way that cities can escape from nature.
302
847260
3000
שאין שום דרך שבה הערים יכולות להימלט מן הטבע.
14:10
And I think this is what we're learning about building cities in the future.
303
850260
4000
ואני חושב שזה מה שאנו לומדים על בניית ערים בעתיד.
14:14
So if you'll allow me a brief epilogue, not about the past,
304
854260
3000
אז אם תרשו לי להוסיף אפילוג קצר, לא על העבר,
14:17
but about 400 years from now,
305
857260
2000
אלא על 400 שנה מהיום,
14:19
what we're realizing is that
306
859260
2000
מה שאנו מבינים הוא
14:21
cities are habitats for people,
307
861260
2000
שערים הן בתי גידול לאנשים,
14:23
and need to supply what people need:
308
863260
2000
וצריכות למלא מה שאנשים צריכים:
14:25
a sense of home, food, water, shelter,
309
865260
3000
תחושה של בית, מזון, מים, מחסה,
14:28
reproductive resources, and a sense of meaning.
310
868260
4000
משאבים מתחדשים, ותחושת משמעות.
14:32
This is the particular additional habitat requirement of humanity.
311
872260
3000
זו התוספת הייחודית לדרישות בית הגידול של בני אדם.
14:35
And so many of the talks here at TED are about meaning,
312
875260
3000
וכך הרבה מהרצאות TED נוגעות במשמעות,
14:38
about bringing meaning to our lives
313
878260
2000
ובהבאת משמעות לחיינו
14:40
in all kinds of different ways, through technology,
314
880260
2000
בכל מיני דרכים שונות, דרך טכנולוגיה,
14:42
through art, through science,
315
882260
2000
דרך אמנות, דרך מדע,
14:44
so much so that I think we focus so much on
316
884260
3000
כל כך הרבה שנדמה לי שאנו ממוקדים כל כך
14:47
that side of our lives, that we haven't given enough
317
887260
2000
בצד הזה של חיינו, שלא הקדשנו מספיק מחשבה
14:49
attention to the food and the water and the shelter,
318
889260
3000
ותשומת לב למזון, למים ולמחסה,
14:52
and what we need to raise the kids.
319
892260
3000
ולמה שנדרש כדי לגדל את הילדים.
14:55
So, how can we envision the city of the future?
320
895260
3000
אז, איך אנו יכולים לדמיין את העיר בעתיד?
14:58
Well, what if we go to Madison Square Park,
321
898260
2000
מה אם נלך לפארק כיכר מדיסון,
15:00
and we imagine it without all the cars,
322
900260
3000
ונדמיין אותו בלי כל המכוניות,
15:03
and bicycles instead
323
903260
2000
ואופניים במקומן,
15:05
and large forests, and streams instead of sewers and storm drains?
324
905260
5000
ויערות גדולים, ונחלים במקום ביובים ומרזבים?
15:10
What if we imagined the Upper East Side
325
910260
2000
מה אם נדמיין את האפר איסט סייד
15:12
with green roofs, and streams winding through the city,
326
912260
4000
עם גגות ירוקים, ונחלים שעושים את דרכם בתוך העיר,
15:16
and windmills supplying the power we need?
327
916260
3000
וטורבינות רוח שמספקות את החשמל שאנו צריכים?
15:19
Or if we imagine the New York City metropolitan area,
328
919260
3000
או אם נדמיין את ניו יורק רבתי,
15:22
currently home to 12 million people,
329
922260
2000
כעת מאכלסת 12 מליון בני אדם,
15:24
but 12 million people in the future, perhaps living at the density of Manhattan,
330
924260
4000
אבל 12 מליון בני אדם בעתיד, אולי יגורו בצפיפות של אזור מנהטן,
15:28
in only 36 percent of the area,
331
928260
2000
רק ב-36 אחוזים מהשטח,
15:30
with the areas in between covered by farmland,
332
930260
3000
כשאזורי הביניים יכוסו בשטחים חקלאיים,
15:33
covered by wetlands,
333
933260
2000
במישורי הצפה,
15:35
covered by the marshes we need.
334
935260
2000
בביצות שאנו צריכים.
15:37
This is the kind of future I think we need,
335
937260
3000
זה העתיד שאני חושב שאנו צריכים,
15:40
is a future that has the same diversity
336
940260
3000
זה עתיד שיש לו אותו הגיוון
15:43
and abundance and dynamism of Manhattan,
337
943260
3000
ותפוצה ודינמיות של מנהטן,
15:46
but that learns from the sustainability of the past,
338
946260
3000
אבל לומד מתוך הקיימות של העבר,
15:49
of the ecology, the original ecology, of nature with all its parts.
339
949260
5000
של האקולוגיה, של האקולוגיה המקורית, של הטבע על כל חלקיו.
15:54
Thank you very much.
340
954260
2000
תודה רבה לכם.
15:56
(Applause)
341
956260
7000
(מחיאות כפיים)
על אתר זה

אתר זה יציג בפניכם סרטוני YouTube המועילים ללימוד אנגלית. תוכלו לראות שיעורי אנגלית המועברים על ידי מורים מהשורה הראשונה מרחבי העולם. לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית המוצגות בכל דף וידאו כדי להפעיל את הסרטון משם. הכתוביות גוללות בסנכרון עם הפעלת הווידאו. אם יש לך הערות או בקשות, אנא צור איתנו קשר באמצעות טופס יצירת קשר זה.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7