Bernie Krause: The voice of the natural world

181,885 views ・ 2013-07-15

TED


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

מתרגם: Zeeva Livshitz מבקר: Ido Dekkers
00:14
(Nature sounds)
0
14366
5430
(קולות טבע)
00:19
When I first began recording wild soundscapes
1
19820
2692
כשהתחלתי לראשונה להקליט נופי צליל בטבע,
00:22
45 years ago,
2
22536
1907
לפני 45 שנה,
00:24
I had no idea that ants,
3
24467
2398
לא עלה בדעתי שנמלים,
00:26
insect larvae, sea anemones and viruses
4
26889
3455
זחלי חרקים, שושני-ים ונגיפים
00:30
created a sound signature.
5
30368
2104
יוצרים חתימת קול
00:32
But they do.
6
32496
1419
אבל הם יוצרים.
00:33
And so does every wild habitat on the planet,
7
33939
3389
וכך עושה כל בית גידול פראי עלי אדמות
00:37
like the Amazon rainforest you're hearing behind me.
8
37352
3211
כמו יער הגשם של האמזונס ששומעים מאחורי.
00:40
In fact, temperate and tropical rainforests
9
40587
3550
למעשה, יערות גשם ממוזגים וטרופיים
00:44
each produce a vibrant animal orchestra,
10
44161
3156
יוצרים, כל אחד מהם, תזמורת נמרצת של בעלי חיים ,
00:47
that instantaneous and organized expression
11
47341
3204
ביטוי מיידי ומאורגן
00:50
of insects, reptiles, amphibians, birds and mammals.
12
50569
4784
של חרקים, זוחלים, דו חיים, עופות ויונקים
00:55
And every soundscape that springs from a wild habitat
13
55377
2903
וכל נוף-צליל שפורץ מבית גידול פראי
00:58
generates its own unique signature,
14
58304
3568
מייצר את החתימה הייחודית שלו,
01:01
one that contains incredible amounts of information,
15
61896
2893
שמכילה כמויות עצומות של מידע,
01:04
and it's some of that information I want to share with you today.
16
64813
4335
שחלק ממנו אני רוצה לחלוק אתכם כאן היום.
01:09
The soundscape is made up of three basic sources.
17
69172
3182
נוף הצליל עשוי משלושה מקורות עיקריים.
01:12
The first is the geophony,
18
72378
2515
הראשון הוא הגיאופוניה,
01:14
or the nonbiological sounds that occur
19
74917
2342
או הקולות הלא-ביולוגיים שנשמעים
01:17
in any given habitat,
20
77283
1953
בכל בית-גידול נתון,
01:19
like wind in the trees, water in a stream,
21
79260
2568
כמו הרוח בעצים, המים בנחל,
01:21
waves at the ocean shore, movement of the Earth.
22
81852
3570
הגלים על חוף האוקינוס, תנועת כדור הארץ.
01:25
The second of these is the biophony.
23
85446
3254
השני מאלה הוא הביופוניה.
01:28
The biophony is all of the sound
24
88724
3098
הביופוניה היא סך כל הקולות
01:31
that's generated by organisms in a given habitat
25
91846
3094
שנוצרים על ידי אורגניזמים בבית-גידול נתון
01:34
at one time and in one place.
26
94964
3596
בזמן אחד ובמקום אחד.
01:38
And the third is all of the sound that we humans generate
27
98584
4510
והשלישי הוא כל הקולות שבני אדם מייצרים
01:43
that's called anthrophony.
28
103118
1794
שנקראים אנטרופוניה.
01:44
Some of it is controlled, like music or theater,
29
104936
3337
אחדים מהם ברי-שליטה כמו מוסיקה או תיאטרון,
01:48
but most of it is chaotic and incoherent,
30
108297
3893
אבל רובם הם כאוטיים וחסרי-לכידות
01:52
which some of us refer to as noise.
31
112214
3681
אשר יש שמתיחסים אליהם כאל רעש
01:55
There was a time when I considered wild soundscapes
32
115919
2676
היה זמן שהתיחסתי לנוף הצליל הפראי
01:58
to be a worthless artifact.
33
118619
1708
כאל פריט חסר ערך.
02:00
They were just there, but they had no significance.
34
120351
4058
הוא פשוט היה שם, אבל לא היתה לו כל משמעות.
02:04
Well, I was wrong. What I learned from these encounters
35
124433
3349
טוב, טעיתי, מה שלמדתי ממפגשים אלה
02:07
was that careful listening gives us incredibly valuable tools
36
127806
4752
היה שהקשבה בתשומת לב מעניקה לנו כלים רבי ערך
02:12
by which to evaluate the health of a habitat
37
132582
2560
שבעזרתם אנו יכולים להעריך את מצב הבריאות של בית-הגידול
02:15
across the entire spectrum of life.
38
135166
3788
על פני כל הספקטרום של החיים.
02:18
When I began recording in the late '60s,
39
138978
3188
כשהתחלתי להקליט בסוף שנות ה-60
02:22
the typical methods of recording were limited
40
142190
3252
השיטות המקובלות של ההקלטה היו מוגבלות
02:25
to the fragmented capture of individual species
41
145466
4444
ללכידה מקוטעת של מינים יחידנים
02:29
like birds mostly, in the beginning,
42
149934
3072
כמו ציפורים בעיקר, בהתחלה
02:33
but later animals like mammals and amphibians.
43
153030
5677
אבל מאוחר יותר חיות כמו יונקים ודו-חיים.
02:38
To me, this was a little like trying to understand
44
158731
3488
בשבילי, זה היה מעט כמו לנסות להבין
02:42
the magnificence of Beethoven's Fifth Symphony
45
162243
3041
את התפארת של הסימפוניה החמישית של בטהובן
02:45
by abstracting the sound of a single violin player
46
165308
2885
כשהיא מתומצתת לכדי נגינה של נגן כינור אחד
02:48
out of the context of the orchestra
47
168217
2546
מתוך הקונטקסט של התזמורת
02:50
and hearing just that one part.
48
170787
3079
ולשמוע רק חלק אחד זה.
02:53
Fortunately, more and more institutions
49
173890
2993
למרבה המזל, יותר ויותר מוסדות
02:56
are implementing the more holistic models
50
176907
2044
מיישמים את הגישות היותר הוליסטיות
02:58
that I and a few of my colleagues have introduced
51
178975
2339
שאני ואחדים מהעמיתים שלי הבאנו
03:01
to the field of soundscape ecology.
52
181338
3849
לתחום האקולוגיה של נופי הצליל.
03:05
When I began recording over four decades ago,
53
185211
5044
כשהתחלתי להקליט לפני יותר מ-4 עשורים,
03:10
I could record for 10 hours
54
190279
2385
יכלותי להקליט במשך 10 שעות
03:12
and capture one hour of usable material,
55
192688
2211
וללכוד שעה אחת של חומר שמיש,
03:14
good enough for an album or a film soundtrack
56
194923
3033
שהוא מספיק טוב לאלבום או לפסקול של סרט
03:17
or a museum installation.
57
197980
2695
או ליצירה במוזיאון.
03:20
Now, because of global warming,
58
200699
2929
כעת, בגלל ההתחממות הגלובלית,
03:23
resource extraction,
59
203652
1394
מיצוי המשאבים
03:25
and human noise, among many other factors,
60
205070
3045
והרעש האנושי, בין הרבה גורמים אחרים,
03:28
it can take up to 1,000 hours or more
61
208139
2652
זה יכול לקחת עד 1000 שעות או יותר
03:30
to capture the same thing.
62
210815
2809
ללכוד את אותו הדבר.
03:33
Fully 50 percent of my archive
63
213648
3031
50 אחוזים שלמים מהארכיון שלי
03:36
comes from habitats so radically altered
64
216703
3172
נובעים מבתי גידול שהשתנו באופן כה קיצוני
03:39
that they're either altogether silent
65
219899
2876
שהם או לגמרי שקטים
03:42
or can no longer be heard in any of their original form.
66
222799
4697
או שכבר אי-אפשר לשמוע אותם בצורתם המקורית.
03:47
The usual methods of evaluating a habitat
67
227520
2262
השיטות הרגילות של הערכת בית גידול
03:49
have been done by visually counting the numbers of species
68
229806
3302
נעשו על ידי ספירה חזותית של מינים
03:53
and the numbers of individuals within each species in a given area.
69
233132
4181
והמספרים של יחידים בתוך כל מין באזור נתון.
03:57
However, by comparing data that ties together
70
237337
3528
עם זאת, על-ידי השוואת הנתונים שקושרים יחד
04:00
both density and diversity from what we hear,
71
240889
2776
הן צפיפות והן גיוון של מה שאנחנו שומעים,
04:03
I'm able to arrive at much more precise fitness outcomes.
72
243689
5349
אני מסוגל להגיע לתוצאות כשירות הרבה יותר מדויקות.
04:09
And I want to show you some examples
73
249062
2016
ואני רוצה להציג בפניכם כמה דוגמאות
04:11
that typify the possibilities unlocked
74
251102
2766
שמאפיינות את האפשרויות שנפתחות
04:13
by diving into this universe.
75
253892
2998
כשצוללים לתוך עולם זה.
04:16
This is Lincoln Meadow.
76
256914
1368
זהו אחו לינקולן.
04:18
Lincoln Meadow's a three-and-a-half-hour drive
77
258306
2191
אחו לינקולן הוא במרחק 3 וחצי שעות נסיעה
04:20
east of San Francisco in the Sierra Nevada Mountains,
78
260521
2869
ממזרח לסן פרנסיסקו בהרי סיירה נבאדה.
04:23
at about 2,000 meters altitude,
79
263414
2073
בגובה של כ-2,000 מטר,
04:25
and I've been recording there for many years.
80
265511
2785
ואני הקלטתי שם במשך שנים רבות.
04:28
In 1988, a logging company convinced local residents
81
268320
3896
בשנת 1988, חברה לכריתת עצים שיכנעה תושבים מקומיים
04:32
that there would be absolutely no environmental impact
82
272240
3138
שבהחלט לא יהיה שם נזק סביבתי
04:35
from a new method they were trying
83
275402
1620
לשיטה חדשה שהם ניסו
בשם "כריתה סלקטיבית":
04:37
called "selective logging,"
84
277046
1696
04:38
taking out a tree here and there
85
278766
1531
מורידים עץ פה ושם
04:40
rather than clear-cutting a whole area.
86
280321
3259
במקום לכרות למשעי איזור שלם.
04:43
With permission granted to record
87
283604
1736
עם ההרשאה שניתנה להקליט
04:45
both before and after the operation,
88
285364
1939
הן לפני והן אחרי הפעולה,
04:47
I set up my gear and captured a large number of dawn choruses
89
287327
4594
התקנתי את הציוד שלי ולכדתי מספר גדול של מקהלות שחר
04:51
to very strict protocol and calibrated recordings,
90
291945
3509
לכדי פרוטוקול קפדני והקלטות מכוילות,
04:55
because I wanted a really good baseline.
91
295478
2170
כי רציתי קו התחלה ממש טוב.
04:57
This is an example of a spectrogram.
92
297672
2161
זוהי דוגמא של ספקטוגרם.
04:59
A spectrogram is a graphic illustration of sound
93
299857
2407
ספקטוגרם הוא איור גרפי של צליל
05:02
with time from left to right across the page --
94
302288
3149
כשציר הזמן משמאל לימין לרוחב הדף...
05:05
15 seconds in this case is represented —
95
305461
2483
15 שניות במקרה זה מיוצגות —
05:07
and frequency from the bottom of the page to the top,
96
307968
2831
ותדירות, מתחתית העמוד עד לראשו,
05:10
lowest to highest.
97
310823
1195
מהנמוך לגבוה.
05:12
And you can see that the signature of a stream
98
312042
3110
אתם יכולים להיווכח שהחתימה של הנחל
05:15
is represented here in the bottom third or half of the page,
99
315176
4781
מיוצגת כאן בשליש או במחצית התחתונה של הדף,
05:19
while birds that were once in that meadow
100
319981
3419
בעוד ציפורים שהיו פעם באחו הזה
05:23
are represented in the signature across the top.
101
323424
3033
מיוצגות בחתימה שלרוחב חלקו העליון.
05:26
There were a lot of them.
102
326481
1131
היו הרבה מהם.
05:27
And here's Lincoln Meadow before selective logging.
103
327636
3140
והנה אחו לינקולן לפני כריתה סלקטיבית.
05:30
(Nature sounds)
104
330800
14769
(קולות טבע)
05:45
Well, a year later I returned,
105
345593
1854
ובכן, שנה לאחר מכן חזרתי,
05:47
and using the same protocols
106
347471
1733
ותוך שימוש באותם פרוטוקולים
05:49
and recording under the same conditions,
107
349228
2691
והקלטות באותם התנאים,
05:51
I recorded a number of examples
108
351943
2204
הקלטתי מספר דוגמאות
05:54
of the same dawn choruses,
109
354171
2076
של אותן מקהלות שחר,
05:56
and now this is what we've got.
110
356271
2119
וזה מה שיש לנו כעת.
05:58
This is after selective logging.
111
358414
1256
זה אחרי כריתה סלקטיבית.
05:59
You can see that the stream is still represented
112
359694
2286
אתם יכולים לראות שהנחל עדיין מיוצג
בשליש התחתון של הדף,
06:02
in the bottom third of the page,
113
362004
1646
06:03
but notice what's missing in the top two thirds.
114
363674
4479
אבל שימו לב למה שחסר בשני שליש העליונים.
06:08
(Nature sounds)
115
368177
5489
(קולות טבע)
06:13
Coming up is the sound of a woodpecker.
116
373690
9463
מגיע צליל של נקר.
06:23
Well, I've returned to Lincoln Meadow 15 times
117
383177
2566
ובכן, חזרתי לאחו לינקולן 15 פעמים
06:25
in the last 25 years,
118
385767
1460
ב 25 השנים האחרונות,
06:27
and I can tell you that the biophony,
119
387251
3662
ואני יכול לומר לכם שהביופוניה,
06:30
the density and diversity of that biophony,
120
390937
2881
הדחיסות והמגוון של הביופוניה הזו,
06:33
has not yet returned to anything like it was
121
393842
2528
לא חזרה עדיין למשהו כמו זה שהיה
06:36
before the operation.
122
396394
2174
לפני הפעולה.
06:38
But here's a picture of Lincoln Meadow taken after,
123
398592
3074
אבל הנה תמונה של אחו לינקולן שצולמה לאחר מכן,
06:41
and you can see that from the perspective of the camera
124
401690
3214
ואתם יכולים לראות שמנקודת המבט של המצלמה
06:44
or the human eye,
125
404928
1087
או העין האנושית,
06:46
hardly a stick or a tree appears to be out of place,
126
406039
2751
אין כמעט קנה או עץ שנראים שלא במקומם,
06:48
which would confirm the logging company's contention
127
408814
2916
שיוכלו לאשר את הטענה של חברת הכריתה.
06:51
that there's nothing of environmental impact.
128
411754
2605
שאין שום נזק סביבתי.
06:54
However, our ears tell us a very different story.
129
414383
6393
עם זאת, האוזניים שלנו מספרות לנו סיפור אחר.
07:00
Young students are always asking me
130
420800
1803
סטודנטים צעירים תמיד שואלים אותי.
07:02
what these animals are saying,
131
422627
1429
מה אומרות החיות האלה
07:04
and really I've got no idea.
132
424080
4807
באמת שאין לי שום מושג.
07:08
But I can tell you that they do express themselves.
133
428911
5245
אבל אני יכול לומר לכם שהם מבטאים את עצמם.
07:14
Whether or not we understand it is a different story.
134
434180
3054
אם אנחנו מבינים זאת או לא, זה כבר סיפור אחר.
07:17
I was walking along the shore in Alaska,
135
437258
2304
הלכתי לאורך החוף באלסקה,
07:19
and I came across this tide pool
136
439586
2320
ונתקלתי בשלוליות השפל הזו
07:21
filled with a colony of sea anemones,
137
441930
3008
מלאה במושבת שושנות ים,
07:24
these wonderful eating machines,
138
444962
2052
מכונות אכילה מופלאות אלו,
07:27
relatives of coral and jellyfish.
139
447038
2827
קרובי משפחה של האלמוג ושל המדוזה.
07:29
And curious to see if any of them made any noise,
140
449889
2334
והסתקרנתי לראות אם מישהו מהם עושה רעש כלשהו,
07:32
I dropped a hydrophone,
141
452247
1147
הורדתי הידרופון,
07:33
an underwater microphone covered in rubber,
142
453418
2968
מיקרופון תת-מימי מכוסה בגומי,
07:36
down the mouth part,
143
456410
1164
לתוך החלק שמשמש כפה,
07:37
and immediately the critter began
144
457598
1737
ומיד היצור החל
07:39
to absorb the microphone into its belly,
145
459359
2185
לבלוע את המיקרופון לתוך הבטן שלו,
07:41
and the tentacles were searching out of the surface
146
461568
2670
וזרועות הציד חיפשו מעל פני השטח
07:44
for something of nutritional value.
147
464262
2387
משהו בעל ערך תזונתי.
07:46
The static-like sounds that are very low,
148
466673
2481
הצלילים הסטטיים היו נמוכים מאוד,
07:49
that you're going to hear right now.
149
469178
1980
אלה שאתם עומדים לשמוע עכשיו.
07:51
(Static sounds)
150
471182
4378
(קולות סטטיים)
07:55
Yeah, but watch. When it didn't find anything to eat --
151
475584
2843
כן, אבל הביטו. כשהוא לא מצא משהו לאכול --.
07:58
(Honking sound)
152
478451
1365
(קול צופר)
07:59
(Laughter)
153
479840
2636
(צחוק)
08:02
I think that's an expression that can be understood
154
482500
2473
אני חושב שזה ביטוי שיכול להיות מובן
08:04
in any language.
155
484997
1393
בכל שפה.
08:06
(Laughter)
156
486414
4842
(צחוק)
08:11
At the end of its breeding cycle,
157
491280
1576
בסוף מחזור הרבייה שלה.
08:12
the Great Basin Spadefoot toad
158
492880
2132
הקרפדה ממשפחת החפריתיים
08:15
digs itself down about a meter under
159
495036
2051
מתחפרת למטה לעומק של מטר
08:17
the hard-panned desert soil of the American West,
160
497111
3126
תחת אדמת המדבר הקשה של מערב אמריקה,
08:20
where it can stay for many seasons
161
500261
1855
כדי שתוכל להישאר במשך עונות רבות
08:22
until conditions are just right for it to emerge again.
162
502140
3476
עד שהתנאים יתאימו לכך שתוכל לצאת שוב.
08:25
And when there's enough moisture in the soil
163
505640
2096
וכאשר יש מספיק לחות בקרקע
08:27
in the spring, frogs will dig themselves to the surface
164
507760
2771
באביב, הצפרדעים יחפרו ויעלו אל פני השטח
08:30
and gather around these large, vernal pools
165
510555
4047
ויתאספו סביב שלוליות אביביות גדולות אלו
08:34
in great numbers.
166
514626
2013
במספרים גדולים.
08:36
And they vocalize in a chorus
167
516663
3382
והן ישירו במקהלה
08:40
that's absolutely in sync with one another.
168
520069
3184
כשהן בהחלט מתואמות זו עם זו.
08:43
And they do that for two reasons.
169
523277
1572
והן עושות זאת משתי סיבות.
08:44
The first is competitive, because they're looking for mates,
170
524873
3405
הראשונה היא תחרותית, כדי לחפש בני זוג
08:48
and the second is cooperative,
171
528302
1429
והשניה היא שיתופית.
08:49
because if they're all vocalizing in sync together,
172
529755
2457
כי אם כולם מפיקים צלילים מסונכרנים ביחד.
08:52
it makes it really difficult for predators like coyotes,
173
532236
4135
זה מקשה מאד על טורפים כמו זאבי ערבות,
08:56
foxes and owls to single out any individual for a meal.
174
536395
4195
שועלים וינשופים לבודד יחיד מסוים ולטרוף אותו.
09:00
This is a spectrogram of what the frog chorusing looks like
175
540614
3248
זה הספקטוגרם שמתאר כיצד שירת המקהלה נשמעת
09:03
when it's in a very healthy pattern.
176
543886
2237
כשזה באופן מאוד בריא.
09:06
(Frogs croaking)
177
546147
9992
(צפרדעים מקרקרות)
09:16
Mono Lake is just to the east of Yosemite National Park
178
556163
3941
אגם מונו הוא ממש ממזרח לפארק הלאומי יוסמיטי
09:20
in California,
179
560128
1805
בקליפורניה.
09:21
and it's a favorite habitat of these toads,
180
561957
2831
וזה בית הגידול המועדף של קרפדות אלו,
09:24
and it's also favored by U.S. Navy jet pilots,
181
564812
2863
והוא גם מועדף על ידי טייסי הסילון של חיל הים האמריקאי,
09:27
who train in their fighters flying them at speeds
182
567699
3022
שמתאמן בהטסת מטוסי קרב במהירויות
09:30
exceeding 1,100 kilometers an hour
183
570745
2434
שעולות על 1,100 ק"מ לשעה
09:33
and altitudes only a couple hundred meters
184
573203
2757
בגבהים של כמה מאות מטרים בלבד
09:35
above ground level of the Mono Basin,
185
575984
2555
מעל פני הקרקע של בקעת מונו,
09:38
very fast, very low, and so loud
186
578563
3650
מהר מאוד, נמוך מאוד, וכל-כך חזק
09:42
that the anthrophony, the human noise,
187
582237
2842
שהאנטרופוניה, הרעש אנושי,
09:45
even though it's six and a half kilometers
188
585103
2000
למרות שזה שישה וחצי ק"מ
מבריכת הצפרדעים שזה עתה שמעתם,
09:47
from the frog pond you just heard a second ago,
189
587127
2776
09:49
it masked the sound of the chorusing toads.
190
589927
3542
הוא כיסה על מקהלת הקרפדות.
09:53
You can see in this spectrogram that all of the energy
191
593493
3242
אתם יכולים לראות בספקטוגרם שכל האנרגיה
09:56
that was once in the first spectrogram is gone
192
596759
2723
שהיתה פעם בספקטוגרם הראשון נעלמה
09:59
from the top end of the spectrogram,
193
599506
1723
מהקצה העליון של הספקטוגרם,
10:01
and that there's breaks in the chorusing at two and a half,
194
601253
2810
ושיש ניתוק בשירת המקהלה לאחר שתיים וחצי,
ארבע וחצי, ושש וחצי שניות.
10:04
four and a half, and six and a half seconds,
195
604087
2168
10:06
and then the sound of the jet, the signature,
196
606279
3075
ואז הרעש של המטוס, החתימה,
10:09
is in yellow at the very bottom of the page.
197
609378
2535
הוא בצהוב ממש בתחתית הדף.
10:11
(Frogs croaking)
198
611937
9621
(צפרדעים מקרקרות)
10:21
Now at the end of that flyby,
199
621582
2370
עכשיו בסופו של מפגן אווירי זה,
10:23
it took the frogs fully 45 minutes
200
623976
3465
לקח לצפרדעים 45 דקות שלמות
10:27
to regain their chorusing synchronicity,
201
627465
2380
כדי לחזור לשירת המקהלה המסוכרנת שלהם,
10:29
during which time, and under a full moon,
202
629869
2921
אשר במהלכה, ותחת ירח מלא,
10:32
we watched as two coyotes and a great horned owl
203
632814
2757
ראינו שני זאבי ערבות וינשוף מקורנן נהדר
10:35
came in to pick off a few of their numbers.
204
635595
3099
מגיעים לצוד כמה מהן.
10:38
The good news is that, with a little bit of habitat restoration
205
638718
3502
החדשות הטובות הן, שעם קצת שיקום של בית-הגידול.
10:42
and fewer flights, the frog populations,
206
642244
2681
ופחות טיסות, אוכלוסיות הצפרדעים,
10:44
once diminishing during the 1980s and early '90s,
207
644949
3699
שפעם הלכו ופחתו במהלך שנות ה-80 וה-90,
10:48
have pretty much returned to normal.
208
648672
3509
די חזרה לקדמותה.
10:52
I want to end with a story told by a beaver.
209
652205
2915
אני רוצה לסיים עם סיפור שסופר על ידי בונה.
10:55
It's a very sad story,
210
655144
1450
זה סיפור מאוד עצוב,
10:56
but it really illustrates how animals
211
656618
3854
אבל זה באמת ממחיש איך חיות
11:00
can sometimes show emotion,
212
660496
1958
יכולות לפעמים להפגין רגש,
11:02
a very controversial subject among some older biologists.
213
662478
4628
נושא שנוי מאוד במחלוקת אצל כמה ביולוגים ותיקים יותר.
11:07
A colleague of mine was recording in the American Midwest
214
667130
3209
עמית שלי הקליט במערב התיכון האמריקאי
11:10
around this pond that had been formed
215
670363
2518
סביב בריכה זאת שנוצרה
11:12
maybe 16,000 years ago at the end of the last ice age.
216
672905
3875
אולי לפני 16,000 שנים, בסוף עידן הקרח האחרון.
11:16
It was also formed in part by a beaver dam
217
676804
2129
היא גם נוצרה בחלקה על ידי סכר של בונה
11:18
at one end that held that whole ecosystem together
218
678957
2894
בקצה אחד ששמר על איזון עדין של מערכת אקולוגית שלמה.
11:21
in a very delicate balance.
219
681875
2728
11:24
And one afternoon, while he was recording,
220
684627
3751
ואחר צהריים אחד, בעודו מקליט,
11:28
there suddenly appeared from out of nowhere
221
688402
3800
הופיעו לפתע משום מקום
11:32
a couple of game wardens,
222
692226
2424
שני פקחי ציד,
11:34
who for no apparent reason,
223
694674
1571
אשר ללא סיבה נראית לעין,
11:36
walked over to the beaver dam,
224
696269
1555
ניגשו אל הסכר של הבונה.
11:37
dropped a stick of dynamite down it, blowing it up,
225
697848
3258
השליכו עליו מקל דינמיט, ופוצצו אותו,
11:41
killing the female and her young babies.
226
701130
4006
כשהם הורגים את הנקבה וגוריה הצעירים.
11:45
Horrified, my colleagues remained behind
227
705160
2808
כשהוא מבועת, עמיתי נותר מאחור
11:47
to gather his thoughts
228
707992
2017
כדי למשול ברוחו
11:50
and to record whatever he could the rest of the afternoon,
229
710033
3460
וכדי להקליט כל מה שיוכל בשאר שעות אחר הצהריים.
11:53
and that evening, he captured a remarkable event:
230
713517
4869
ובאותו ערב, הוא לכד אירוע יוצא דופן:
11:58
the lone surviving male beaver swimming in slow circles
231
718410
4165
הבונה הזכר הבודד ששרד שחה במעגלים איטיים
12:02
crying out inconsolably for its lost mate and offspring.
232
722599
5709
כשהוא בוכה מבלי למצוא ניחומים על בת זוגו וצאצאיו האבודים
12:08
This is probably the saddest sound
233
728332
2885
זה כנראה הצליל הכי עצוב
12:11
I've ever heard coming from any organism,
234
731241
2894
שאי-פעם שמעתי מגיע מיצור חי כלשהו,
12:14
human or other.
235
734159
2719
אדם, או אחר.
12:18
(Beaver crying)
236
738517
15639
(בונה בוכה)
12:34
Yeah. Well.
237
754180
1791
כן. טוב...
12:35
There are many facets to soundscapes,
238
755995
2558
ישנם היבטים רבים לנופי הצליל,
12:38
among them the ways in which animals taught us to dance and sing,
239
758577
3192
ביניהם, הדרכים שבהן חיות לימדו אותנו לרקוד ולשיר.
12:41
which I'll save for another time.
240
761793
2601
שאני שומר לפעם אחרת.
12:44
But you have heard how biophonies
241
764418
2994
אבל שמעתם איך ביופוניות
12:47
help clarify our understanding of the natural world.
242
767436
3819
מסייעות להבהיר את ההבנה שלנו של העולם הטבעי.
12:51
You've heard the impact of resource extraction,
243
771279
2440
שמעתם על ההשפעה של מיצוי משאבים,
12:53
human noise and habitat destruction.
244
773743
3040
הרעש האנושי והרס בית גידול.
12:56
And where environmental sciences have typically
245
776807
2239
ובעוד מדעי הסביבה ניסו בצורה אופיינית
להבין את העולם מתוך מה שאנחנו רואים.
12:59
tried to understand the world from what we see,
246
779070
3033
13:02
a much fuller understanding can be got from what we hear.
247
782127
4444
יכולה להיות לנו הבנה מלאה בהרבה מתוך מה שאנחנו שומעים.
13:06
Biophonies and geophonies are the signature voices
248
786595
3833
ביופוניות וגיאופוניות הן חתימות הקולות
13:10
of the natural world,
249
790452
1967
של עולם הטבע,
13:12
and as we hear them,
250
792443
1329
וכאשר אנו שומעים אותם.
13:13
we're endowed with a sense of place,
251
793796
2648
אנו זוכים לתחושה של מקום,
13:16
the true story of the world we live in.
252
796468
3393
הסיפור האמיתי של העולם שבו אנו חיים.
13:19
In a matter of seconds,
253
799885
1895
בתוך שניות ספורות,
13:21
a soundscape reveals much more information
254
801804
2691
נופי הצליל חושפים מידע רב בהרבה
13:24
from many perspectives,
255
804519
1524
מנקודות מבט רבות,
13:26
from quantifiable data to cultural inspiration.
256
806067
4598
החל מנתונים שניתנים לכימות ועד להשראה תרבותית.
13:30
Visual capture implicitly frames
257
810689
2877
לכידה ויזואלית של ממסגרת במרומז
13:33
a limited frontal perspective of a given spatial context,
258
813590
3972
מבט חזיתי מוגבל של הקשר מרחבי נתון.
13:37
while soundscapes widen that scope
259
817586
2349
בעוד שנופי צלילים מרחיבים את הטווח הזה
13:39
to a full 360 degrees, completely enveloping us.
260
819959
5161
למלוא 360 המעלות, ועוטפים אותנו לגמרי.
13:45
And while a picture may be worth 1,000 words,
261
825144
3748
ובעוד שתמונה עשויה להשתוות ל-1000 מילים,
13:48
a soundscape is worth 1,000 pictures.
262
828916
4349
נוף צלילים שווה 1,000 תמונות.
13:53
And our ears tell us
263
833289
2100
והאוזניים שלנו מספרות לנו
13:55
that the whisper of every leaf and creature
264
835413
3571
שהלחש של כל עלה ויצור
13:59
speaks to the natural sources of our lives,
265
839008
3050
מתייחס למקורות הטבעיים של חיינו,
14:02
which indeed may hold the secrets of love for all things,
266
842082
5038
שאכן יכולים להכיל את סודות האהבה לכל הדברים,
14:07
especially our own humanity,
267
847144
1934
במיוחד את האנושיות שלנו
14:09
and the last word goes to a jaguar from the Amazon.
268
849102
6261
והמילה האחרונה ניתנת ליגואר מהאמזונס
14:15
(Growling)
269
855387
13724
(נוהם)
14:29
Thank you for listening.
270
869135
2176
תודה לכם על ההקשבה.
14:31
(Applause)
271
871335
5697
(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