Barbara Block: Tagging tuna in the deep ocean

バーバラ・ブロック: 深海に生きるマグロのタグ付け

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2010-10-06 ・ TED


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Barbara Block: Tagging tuna in the deep ocean

バーバラ・ブロック: 深海に生きるマグロのタグ付け

24,725 views ・ 2010-10-06

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Taihei Matsuda 校正: Mari Arimitsu
00:15
I've been fascinated for a lifetime
0
15260
3000
私は生涯を通じて
00:18
by the beauty, form and function
1
18260
2000
巨大クロマグロの美しい姿と
00:20
of giant bluefin tuna.
2
20260
3000
その働きに魅了されてきました
00:23
Bluefin are warmblooded like us.
3
23260
3000
クロマグロは人間と同じ恒温動物です
00:26
They're the largest of the tunas,
4
26260
3000
マグロの中で最も大きく
00:29
the second-largest fish in the sea -- bony fish.
5
29260
3000
硬骨魚類としては 2番目に大きい魚です
00:32
They actually are a fish
6
32260
2000
実は彼らは
00:34
that is endothermic --
7
34260
2000
内温性で
00:36
powers through the ocean with warm muscles like a mammal.
8
36260
3000
哺乳類のように温かい筋肉で 海の中を力強く泳ぎます
00:40
That's one of our bluefin at the Monterey Bay Aquarium.
9
40260
3000
これは私たちがモントレー・ベイ水族館で 飼育しているクロマグロです
00:43
You can see in its shape and its streamlined design
10
43260
3000
彼らの体型と流線形のデザインが
00:46
it's powered for ocean swimming.
11
46260
3000
水中を泳ぐのに適していることが分かります
00:49
It flies through the ocean on its pectoral fins, gets lift,
12
49260
3000
彼らは胸びれで水中を 飛ぶようにして泳ぎ
00:52
powers its movements
13
52260
2000
三日月状の尾びれで
00:54
with a lunate tail.
14
54260
2000
力強く進みます
00:56
It's actually got a naked skin for most of its body,
15
56260
3000
水との抵抗を少なくする為 体の大部分は
00:59
so it reduces friction with the water.
16
59260
3000
ウロコがありません
01:02
This is what one of nature's finest machines.
17
62260
3000
大自然が生んだ 最高のマシンの1つです
01:05
Now, bluefin
18
65260
2000
クロマグロとは
01:07
were revered by Man
19
67260
2000
人類の歴史上ずっと
01:09
for all of human history.
20
69260
3000
あがめられてきました
01:12
For 4,000 years, we fished sustainably for this animal,
21
72260
3000
4千年もの間 我々は持続可能な形で
01:15
and it's evidenced
22
75260
2000
この動物を捕まえてきましたが
01:17
in the art that we see
23
77260
2000
それは何千年も昔の芸術からも
01:19
from thousands of years ago.
24
79260
2000
見て取ることができます
01:21
Bluefin are in cave paintings in France.
25
81260
3000
クロマグロはフランスの洞窟壁画や
01:24
They're on coins
26
84260
2000
3千年も昔に遡る
01:26
that date back 3,000 years.
27
86260
3000
硬貨にも見つけることができます
01:29
This fish was revered by humankind.
28
89260
3000
この魚は人類に崇拝されてきたのです
01:32
It was fished sustainably
29
92260
2000
私たちの世代に至るまで
01:34
till all of time,
30
94260
2000
ずっと持続可能な形で
01:36
except for our generation.
31
96260
2000
捕獲されてきました
01:38
Bluefin are pursued wherever they go --
32
98260
3000
クロマグロは どこにいても追われます
01:41
there is a gold rush on Earth,
33
101260
2000
世界ではクロマグロ版の
01:43
and this is a gold rush for bluefin.
34
103260
2000
ゴールドラッシュが起きています
01:45
There are traps that fish sustainably
35
105260
2000
つい最近まで漁獲は
01:47
up until recently.
36
107260
3000
持続可能な規模で行われてきました
01:50
And yet, the type of fishing going on today,
37
110260
3000
しかし現在行われている漁では
01:53
with pens, with enormous stakes,
38
113260
3000
生け簀や巨大な立て網を使い
01:56
is really wiping bluefin
39
116260
2000
クロマグロを
絶滅の危機に追い込んでいます
01:58
ecologically off the planet.
40
118260
2000
02:00
Now bluefin, in general,
41
120260
2000
一般的にクロマグロは
02:02
goes to one place: Japan.
42
122260
2000
一ヶ所に運ばれます 日本です
02:04
Some of you may be guilty
43
124260
2000
皆さんの中にもクロマグロの減少に
02:06
of having contributed to the demise of bluefin.
44
126260
2000
一役買っている方がいるかもしれません
02:08
They're delectable muscle,
45
128260
2000
クロマグロの身は
02:10
rich in fat --
46
130260
2000
美味で 脂が乗って
02:12
absolutely taste delicious.
47
132260
2000
たまりません
02:14
And that's their problem; we're eating them to death.
48
134260
3000
それがまた問題なのです  私たちは食べ過ぎなのです
02:17
Now in the Atlantic, the story is pretty simple.
49
137260
3000
大西洋を見れば一目瞭然です
02:20
Bluefin have two populations: one large, one small.
50
140260
3000
ここのクロマグロには 大小2つの個体群が存在します
02:23
The North American population
51
143260
2000
北アメリカの個体群は
02:25
is fished at about 2,000 ton.
52
145260
3000
毎年 約2千トン捕らえられ
02:28
The European population and North African -- the Eastern bluefin tuna --
53
148260
3000
ヨーロッパと北アフリカ つまり東大西洋系群は
02:31
is fished at tremendous levels:
54
151260
3000
とんでもないレベルで
02:34
50,000 tons over the last decade almost every year.
55
154260
3000
約5万トンが この十年 ほぼ毎年 水揚げされてきました
02:37
The result is whether you're looking
56
157260
2000
その結果
02:39
at the West or the Eastern bluefin population,
57
159260
3000
東と西 両方の個体群が
02:42
there's been tremendous decline on both sides,
58
162260
2000
大幅に減少し
02:44
as much as 90 percent
59
164260
2000
1950年を基準にすると
02:46
if you go back with your baseline
60
166260
2000
90パーセントも
02:48
to 1950.
61
168260
2000
減ってしまったのです
02:50
For that, bluefin have been given a status
62
170260
3000
このため クロマグロは
02:53
equivalent to tigers, to lions,
63
173260
3000
トラやライオン
02:56
to certain African elephants
64
176260
2000
一部のアフリカゾウや
02:58
and to pandas.
65
178260
2000
パンダなどと同じ地位を得ました
03:00
These fish have been proposed
66
180260
2000
この魚は この2ヶ月間
03:02
for an endangered species listing in the past two months.
67
182260
3000
絶滅危惧種に指定するかどうか 検討されてきました
03:05
They were voted on and rejected
68
185260
2000
ちょうど2週間前になりますが
03:07
just two weeks ago,
69
187260
2000
この提案は否決されました
03:09
despite outstanding science
70
189260
2000
2つの機関が CITES(ワシントン条約)の 付属書Ⅰにあたるという
03:11
that shows from two committees
71
191260
3000
2つの機関が CITES(ワシントン条約)の 付属書Ⅰにあたるという
03:14
this fish meets the criteria of CITES I.
72
194260
3000
明確な科学的根拠を提出したにもかかわらずです
03:17
And if it's tunas you don't care about,
73
197260
2000
それでもマグロが気にならないと言うなら
03:19
perhaps you might be interested
74
199260
2000
これならどうでしょう
03:21
that international long lines and pursing
75
201260
2000
世界中で行われる はえ縄漁業は
03:23
chase down tunas and bycatch animals
76
203260
3000
マグロのみならず
オサガメ、サメ、カジキマグロ アホウドリまで捕らえてしまいます
03:26
such as leatherbacks, sharks,
77
206260
2000
03:28
marlin, albatross.
78
208260
2000
オサガメ、サメ、カジキマグロ アホウドリまで捕らえてしまいます
03:30
These animals and their demise
79
210260
2000
これらの動物の死は
03:32
occurs in the tuna fisheries.
80
212260
3000
マグロ漁業によってもたらされています
03:35
The challenge we face
81
215260
2000
実は問題は私たちが
03:37
is that we know very little about tuna,
82
217260
3000
マグロについて ほとんど何も知らない ということでしょう
03:40
and everyone in the room knows what it looks like
83
220260
3000
ここにいる誰もが アフリカのライオンが
03:43
when an African lion
84
223260
2000
獲物を仕留める姿を
03:45
takes down its prey.
85
225260
2000
想像できるはずなのに
03:47
I doubt anyone has seen a giant bluefin feed.
86
227260
3000
巨大クロマグロがエサを食べる姿は 見たことがないでしょう
03:50
This tuna symbolizes
87
230260
3000
このマグロが 会場にいる私たち全員の
03:53
what's the problem for all of us in the room.
88
233260
3000
抱える問題を象徴しています
03:56
It's the 21st century, but we really have only just begun
89
236260
3000
21世紀になって 私たちは やっと
03:59
to really study our oceans in a deep way.
90
239260
3000
海について その全容を 理解し始めたばかりです
04:02
Technology has come of age
91
242260
2000
技術の進歩によって
04:04
that's allowing us to see the Earth from space
92
244260
3000
宇宙から地球を見下ろしたり
04:07
and go deep into the seas remotely.
93
247260
3000
遠隔操作で深海を覗くことが 可能になりました
04:10
And we've got to use these technologies immediately
94
250260
2000
そして我々の海洋の働きを
04:12
to get a better understanding
95
252260
2000
もっとよく理解するためには
04:14
of how our ocean realm works.
96
254260
3000
これらの技術を早急に 使わなければなりません
04:17
Most of us from the ship -- even I --
97
257260
2000
船から見ると ―私でさえ―
04:19
look out at the ocean and see this homogeneous sea.
98
259260
3000
大海は均質に見えます
04:22
We don't know where the structure is.
99
262260
2000
どういった構造になっているのか―
04:24
We can't tell where are the watering holes
100
264260
3000
アフリカの平原のように
04:27
like we can on an African plain.
101
267260
3000
動物たちの水飲み場が どこにあるかなんて分かりません
04:30
We can't see the corridors,
102
270260
2000
廊下もなければ
04:32
and we can't see what it is
103
272260
2000
マグロ、オサガメ アホウドリの関係も
04:34
that brings together a tuna,
104
274260
2000
マグロ、オサガメ アホウドリの関係も
04:36
a leatherback and an albatross.
105
276260
2000
分かりません
04:38
We're only just beginning to understand
106
278260
2000
私たちの理解は始まったばかりで
04:40
how the physical oceanography
107
280260
2000
それは海洋物理学と
04:42
and the biological oceanography
108
282260
2000
海洋生物学が
04:44
come together
109
284260
2000
いかに団結して
04:46
to create a seasonal force
110
286260
2000
季節的な力を生み出し
04:48
that actually causes the upwelling
111
288260
2000
ホットスポットが ホープスポットになるよう
04:50
that might make a hot spot a hope spot.
112
290260
3000
湧昇できるかということです
04:53
The reasons these challenges are great
113
293260
2000
これらの課題が難しいのは
04:55
is that technically it's difficult to go to sea.
114
295260
3000
技術的に 海での研究が 困難だからです
04:58
It's hard to study a bluefin on its turf,
115
298260
2000
クロマグロを太平洋全体で
05:00
the entire Pacific realm.
116
300260
2000
研究するのは困難で
05:02
It's really tough to get up close and personal with a mako shark
117
302260
4000
アオザメに近づいて タグを付けるのは
05:06
and try to put a tag on it.
118
306260
2000
さらに難しいのです
05:08
And then imagine being Bruce Mate's team from OSU,
119
308260
3000
オレゴン州立大学(OSU)の ブルース・メイトチームの一員になって
05:11
getting up close to a blue whale
120
311260
2000
シロナガスクジラに近づいて
05:13
and fixing a tag on the blue whale that stays,
121
313260
3000
外れないタグを取り付ける姿を 想像してください
05:16
an engineering challenge
122
316260
2000
これはまだ我々も
解決できていない技術上の難題です
05:18
we've yet to really overcome.
123
318260
2000
05:20
So the story of our team, a dedicated team,
124
320260
3000
熱心な我々チームの物語は
05:23
is fish and chips.
125
323260
2000
フィッシュアンドチップスと言えます
05:25
We basically are taking
126
325260
2000
私たちがやっていることは
05:27
the same satellite phone parts,
127
327260
2000
衛星電話と同じ
05:29
or the same parts that are in your computer, chips.
128
329260
3000
または皆さんのコンピューターに 含まれるチップを使います
05:32
We're putting them together in unusual ways,
129
332260
3000
普段やらないような 組み合わせによって
05:35
and this is taking us into the ocean realm
130
335260
2000
これまで分からなかったような大海が
05:37
like never before.
131
337260
2000
明らかになってきました
05:39
And for the first time,
132
339260
2000
さらに今回初めて
05:41
we're able to watch the journey of a tuna beneath the ocean
133
341260
3000
海の下のマグロの移動を 見ることができました
05:44
using light and photons
134
344260
2000
これは光と光量子を利用して
05:46
to measure sunrise and sunset.
135
346260
3000
日の出と日の入りを測ることで 実現しました
05:49
Now, I've been working with tunas for over 15 years.
136
349260
3000
私はマグロを15年以上に渡って 研究していますが
05:52
I have the privilege of being a partner
137
352260
2000
モントレー・ベイ水族館と
05:54
with the Monterey Bay Aquarium.
138
354260
2000
一緒に働く機会をいただきました
05:56
We've actually taken a sliver of the ocean,
139
356260
2000
私たちは海の一部を
05:58
put it behind glass,
140
358260
2000
水槽に再現して
06:00
and we together
141
360260
2000
展示用として
06:02
have put bluefin tuna and yellowfin tuna on display.
142
362260
3000
クロマグロとキハダマグロを準備しました
06:05
When the veil of bubbles lifts every morning,
143
365260
3000
毎朝 泡のベールが浮き上がると
06:08
we can actually see a community from the Pelagic ocean,
144
368260
3000
眼前に迫るのは外洋魚のコミュニティーで
06:11
one of the only places on Earth
145
371260
2000
巨大クロマグロが
06:13
you can see giant bluefin swim by.
146
373260
3000
泳ぐ姿を見れるのはここだけです
06:16
We can see in their beauty of form and function,
147
376260
2000
その美しい姿と機能や 絶え間ない動きを
06:19
their ceaseless activity.
148
379260
2000
見ることができます
06:21
They're flying through their space, ocean space.
149
381260
3000
海という名の宇宙を 飛んでいるのです
06:24
And we can bring two million people a year
150
384260
2000
私たちはこの魚を間近で見て
06:26
into contact with this fish
151
386260
2000
その美しさを知ってもらうために
06:28
and show them its beauty.
152
388260
3000
年間2百万人を集めています
06:31
Behind the scenes is a working lab at Stanford University
153
391260
3000
舞台裏にはモントレー・ベイ水族館の 協力機関である
06:34
partnered with the Monterey Bay Aquarium.
154
394260
2000
スタンフォード大学の研究施設があります
06:36
Here, for over 14 or 15 years,
155
396260
2000
ここで14、5年に渡って
06:38
we've actually brought in
156
398260
2000
捕獲してきたのは
06:40
both bluefin and yellowfin in captivity.
157
400260
2000
クロマグロとキハダマグロです
06:42
We'd been studying these fish,
158
402260
2000
これまで彼らを研究してきましたが
06:44
but first we had to learn how to husbandry them.
159
404260
2000
まずは飼育法を 学ぶ必要がありました
06:46
What do they like to eat?
160
406260
2000
何を食べるのか?
06:48
What is it that they're happy with?
161
408260
2000
彼らにとって心地よい環境とは何か?
06:50
We go in the tanks with the tuna -- we touch their naked skin --
162
410260
3000
私たちは水槽に入って マグロの生肌に触れます
06:53
it's pretty amazing. It feels wonderful.
163
413260
3000
素晴らしい感触です
06:56
And then, better yet,
164
416260
2000
そしてさらに素晴らしいのは
06:58
we've got our own version of tuna whisperers,
165
418260
2000
マグロと理解し合える
07:00
our own Chuck Farwell, Alex Norton,
166
420260
2000
チャック・ファーウェルと
07:02
who can take a big tuna
167
422260
2000
アレックス・ノートンが
07:04
and in one motion,
168
424260
2000
大きいマグロを
07:06
put it into an envelope of water,
169
426260
2000
海水と共に 一息で抱え込みます
07:08
so that we can actually work with the tuna
170
428260
2000
私たちはマグロの研究をするため
07:10
and learn the techniques it takes
171
430260
2000
彼らを傷を付けない方法を
07:12
to not injure this fish
172
432260
2000
学ぶことができます
07:14
who never sees a boundary in the open sea.
173
434260
3000
マグロは大海においては 境界など知りません
07:17
Jeff and Jason there, are scientists
174
437260
2000
こちらのジェフとジェイソンは科学者です
07:19
who are going to take a tuna
175
439260
2000
マグロを取り出して
07:21
and put it in the equivalent of a treadmill, a flume.
176
441260
3000
踏車のような人工水路に入れます
07:24
And that tuna thinks it's going to Japan, but it's staying in place.
177
444260
3000
マグロは日本へ連れて行かれると 思うかもしれませんが
07:27
We're actually measuring its oxygen consumption,
178
447260
2000
実際はマグロの酸素消費量と
07:29
its energy consumption.
179
449260
2000
熱消費量を計測しているのです
07:32
We're taking this data and building better models.
180
452260
3000
このデータをもとに より良いモデルを作っています
07:35
And when I see that tuna -- this is my favorite view --
181
455260
3000
私はこのマグロを見るとき ―これが一番好きな眺めです―
07:38
I begin to wonder:
182
458260
2000
不思議に思うのは
07:40
how did this fish solve the longitude problem before we did?
183
460260
3000
どうやって人間より先に 経度を把握したのだろう?と
07:44
So take a look at that animal.
184
464260
2000
彼らを ご覧ください
07:46
That's the closest you'll probably ever get.
185
466260
2000
これ以上近づくことはできないでしょう
07:48
Now, the activities from the lab
186
468260
3000
ラボでの研究によって どのように
07:51
have taught us now how to go out in the open ocean.
187
471260
3000
大海に繰り出せば良いのか 分かってきました
07:54
So in a program called Tag-A-Giant
188
474260
3000
“Tag-A-Giant”というプログラムでは
07:57
we've actually gone from Ireland to Canada,
189
477260
3000
私たちはアイルランドからカナダ
08:00
from Corsica to Spain.
190
480260
2000
コルシカ島からスペインまで 旅をしました
08:02
We've fished with many nations around the world
191
482260
3000
世界中で釣りをしたのは
08:05
in an effort to basically
192
485260
2000
巨大マグロの体内に
08:07
put electronic computers
193
487260
3000
電子コンピューターを
08:10
inside giant tunas.
194
490260
2000
取り付けるためです
08:12
We've actually tagged 1,100 tunas.
195
492260
3000
実に1,100匹ものマグロに タグを付けることができました
08:15
And I'm going to show you three clips,
196
495260
2000
これから3つの映像をお見せします
08:17
because I tagged 1,100 tunas.
197
497260
3000
1,100匹もタグを付けましたからね
08:20
It's a very hard process, but it's a ballet.
198
500260
3000
とても大変ですが チームプレーが要です
08:23
We bring the tuna out, we measure it.
199
503260
3000
マグロを引き揚げ 測定します
08:26
A team of fishers, captains, scientists and technicians
200
506260
3000
漁師、船長、科学者、技術者のチームが
08:29
work together to keep this animal out of the ocean
201
509260
3000
一丸となって この動物を 海上にあげておきます
08:32
for about four to five minutes.
202
512260
3000
4〜5分ほどです
08:35
We put water over its gills, give it oxygen.
203
515260
3000
酸素を与えるため エラに海水をかけてあげます
08:38
And then with a lot of effort, after tagging,
204
518260
3000
そうして懸命にタグを付けて
08:41
putting in the computer,
205
521260
2000
コンピュータを埋め込み
08:43
making sure the stalk is sticking out so it senses the environment,
206
523260
3000
周りの環境を感知するよう アンテナが出ていることを確認して
08:46
we send this fish back into the sea.
207
526260
3000
海に帰してやります
08:49
And when it goes, we're always happy.
208
529260
2000
彼らを見送る時は いつも幸せになります
08:51
We see a flick of the tail.
209
531260
2000
尾びれを振って行きます
08:53
And from our data that gets collected,
210
533260
3000
データを収集できるのは
08:56
when that tag comes back,
211
536260
2000
ダグが戻って来る時です
08:58
because a fisher returns it
212
538260
2000
漁師が千ドルの報酬のために
09:00
for a thousand-dollar reward,
213
540260
2000
返してくれます
09:02
we can get tracks beneath the sea
214
542260
2000
脊椎動物なら 今では5年分までの
09:04
for up to five years now,
215
544260
2000
海の中の情報を
09:06
on a backboned animal.
216
546260
2000
得ることができます
09:08
Now sometimes the tunas are really large,
217
548260
3000
時には ナンタケットで 捕まえたような
09:11
such as this fish off Nantucket.
218
551260
2000
巨大なマグロもいます
09:13
But that's about half the size
219
553260
2000
しかしそれでも我々が タグを付けた中では
09:15
of the biggest tuna we've ever tagged.
220
555260
2000
一番大きい個体の 半分しかありません
09:17
It takes a human effort,
221
557260
2000
マグロを引き揚げるには
09:19
a team effort, to bring the fish in.
222
559260
2000
人間のチーム力が必要です
09:21
In this case, what we're going to do
223
561260
2000
ここでやっているのは ポップアップ式の
09:23
is put a pop-up satellite archival tag on the tuna.
224
563260
3000
衛星アーカイバルタグを マグロに付けています
09:27
This tag rides on the tuna,
225
567260
2000
マグロに装着されたタグは
09:29
senses the environment around the tuna
226
569260
3000
周りの環境を感知すると
09:32
and actually will come off the fish,
227
572260
3000
後にマグロから外れて
09:35
detach, float to the surface
228
575260
2000
切り離されると 海面に浮上し
09:37
and send back to Earth-orbiting satellites
229
577260
3000
地球周回軌道衛星に
09:40
position data estimated by math on the tag,
230
580260
3000
タグから計算された 位置データ、圧力データ
09:43
pressure data and temperature data.
231
583260
3000
温度データなどが送られます
09:46
And so what we get then from the pop-up satellite tag
232
586260
2000
ポップアップ式衛星タグは
09:48
is we get away from having to have a human interaction
233
588260
3000
人間がタグを回収する
09:51
to recapture the tag.
234
591260
2000
手間を省いてくれます
09:53
Both the electronic tags I'm talking about are expensive.
235
593260
3000
どちらの電子タグも高額です
09:56
These tags have been engineered
236
596260
2000
これらは北米の
09:58
by a variety of teams in North America.
237
598260
3000
様々なチームによって 開発されてきました
10:01
They are some of our finest instruments,
238
601260
2000
現在 海で使用できる新しい
10:03
our new technology in the ocean today.
239
603260
3000
最高の機器の1つです
10:07
One community in general
240
607260
2000
どこよりも我々を支援してくれた
10:09
has given more to help us than any other community.
241
609260
2000
コミュニティーがあります
10:11
And that's the fisheries off the state of North Carolina.
242
611260
3000
ノースカロライナ州沿岸の漁業者です
10:14
There are two villages, Harris and Morehead City,
243
614260
3000
ハリス市とモリヘッド市という  2つの町では
10:17
every winter for over a decade,
244
617260
2000
数十年に渡って 毎冬
10:19
held a party called Tag-A-Giant,
245
619260
3000
“Tag-A-Giant”というパーティーを開き
10:22
and together, fishers worked with us
246
622260
2000
漁師の人たちと一緒に
10:24
to tag 800 to 900 fish.
247
624260
3000
8百から9百匹もの魚に タグを付けたのです
10:27
In this case, we're actually going to measure the fish.
248
627260
3000
この作業では魚の大きさも測ります
10:30
We're going to do something that in recent years we've started:
249
630260
3000
私たちがここ数年始めたことは
10:33
take a mucus sample.
250
633260
2000
粘液を採取することです
10:35
Watch how shiny the skin is; you can see my reflection there.
251
635260
3000
とても光沢のある肌です 私の姿が映っているのが見えます
10:38
And from that mucus, we can get gene profiles,
252
638260
3000
この粘液から遺伝子情報を 得ることができるのです
10:41
we can get information on gender,
253
641260
2000
性別も分かります
10:43
checking the pop-up tag one more time,
254
643260
2000
ポップアップ式のタグを再確認して
10:45
and then it's out in the ocean.
255
645260
2000
あとは海に帰してあげます
10:47
And this is my favorite.
256
647260
2000
ここが私のお気に入りです
10:49
With the help of my former postdoc, Gareth Lawson,
257
649260
3000
以前 一緒に研究した ギャレス・ローソンのお陰ですが
10:52
this is a gorgeous picture of a single tuna.
258
652260
2000
これは一匹のマグロの 素晴らしい画像です
10:54
This tuna is actually moving on a numerical ocean.
259
654260
3000
このマグロは数値化した 海中を移動しています
10:57
The warm is the Gulf Stream,
260
657260
2000
暖かい方がメキシコ湾流で
10:59
the cold up there in the Gulf of Maine.
261
659260
3000
上の寒い方がメイン湾です
11:02
That's where the tuna wants to go -- it wants to forage on schools of herring --
262
662260
3000
マグロはそこに行きたがります ニシンの群れでも探すのでしょう
11:05
but it can't get there. It's too cold.
263
665260
2000
しかしそこには行けません  寒すぎるのです
11:07
But then it warms up, and the tuna pops in, gets some fish,
264
667260
3000
暖かくなると そこにマグロが現れ 魚を食べて
11:10
maybe comes back to home base,
265
670260
2000
元の場所に帰ったり
11:12
goes in again
266
672260
2000
また獲りに行ったりして
11:14
and then comes back to winter down there in North Carolina
267
674260
3000
冬になると またノースカロライナ州まで 下りてきて
11:17
and then on to the Bahamas.
268
677260
2000
その後バハマまで下っていきます
11:19
And my favorite scene, three tunas going into the Gulf of Mexico.
269
679260
3000
ここから私の好きなシーンです 3匹のマグロがメキシコ湾に向かいます
11:22
Three tunas tagged.
270
682260
2000
タグを付けてあります
11:24
Astronomically, we're calculating positions.
271
684260
2000
天文学的な見地から 位置を計算しています
11:26
They're coming together. That could be tuna sex --
272
686260
3000
一緒にやってきました 交尾かもしれません
11:29
and there it is.
273
689260
2000
ここです
11:31
That is where the tuna spawn.
274
691260
2000
ここがマグロの産卵場所なのです
11:33
So from data like this,
275
693260
2000
このようなデータから
11:35
we're able now to put the map up,
276
695260
2000
マップを作ることができました
11:37
and in this map
277
697260
2000
このマップには
11:39
you see thousands of positions
278
699260
2000
15年にも及ぶタグ付け作業による
11:41
generated by this decade and a half of tagging.
279
701260
3000
何千もの位置が記録されています
11:44
And now we're showing that tunas on the western side
280
704260
3000
これで西側のマグロたちは 東側へ移動することが
11:47
go to the eastern side.
281
707260
2000
分かってきました
11:49
So two populations of tunas --
282
709260
2000
2つのマグロの個体群は
11:51
that is, we have a Gulf population, one that we can tag --
283
711260
2000
片方はメキシコ湾流の個体群で
11:53
they go to the Gulf of Mexico, I showed you that --
284
713260
3000
タグ付けができ 先ほどのとおり メキシコ湾にも行きます
11:56
and a second population.
285
716260
2000
そしてもう一方
11:58
Living amongst our tunas -- our North American tunas --
286
718260
2000
私たちの北米のマグロにも 入り混じっているのが
12:00
are European tunas that go back to the Med.
287
720260
3000
地中海方面から来る ヨーロッパのクロマグロです
12:03
On the hot spots -- the hope spots --
288
723260
2000
ホットスポットや ホープスポットに関わらず
12:05
they're mixed populations.
289
725260
2000
彼らは入り混じって 存在しているのです
12:07
And so what we've done with the science
290
727260
2000
この科学情報をもとに
12:09
is we're showing the International Commission,
291
729260
2000
私たちは国際委員会に向けて
12:11
building new models,
292
731260
2000
新しいモデルを構築することで
12:13
showing them that a two-stock no-mixing model --
293
733260
2000
今日まで2つの個体群が
12:15
to this day, used to reject
294
735260
3000
それぞれ独立して存在するという
12:18
the CITES treaty --
295
738260
2000
ワシントン条約の否決にも用いられた
12:20
that model isn't the right model.
296
740260
2000
モデルの間違いを訴えています
12:22
This model, a model of overlap,
297
742260
2000
こちらの重なり合うモデルが
12:24
is the way to move forward.
298
744260
2000
前に進む方法です
12:26
So we can then predict
299
746260
2000
どの海域を管理すればよいのか
12:28
where management places should be.
300
748260
2000
予測できるからです
12:30
Places like the Gulf of Mexico and the Mediterranean
301
750260
3000
メキシコ湾や地中海などは
12:33
are places where the single species,
302
753260
2000
単一の種や個体群が
12:35
the single population, can be captured.
303
755260
2000
捕獲できるところです
12:37
These become forthright in places we need to protect.
304
757260
3000
これらが真っ先に保護しなければ ならない場所になります
12:40
The center of the Atlantic where the mixing is,
305
760260
3000
混じり合いが起きている 大西洋の中心で
12:43
I could imagine a policy that lets Canada and America fish,
306
763260
2000
漁業体制がしっかりしている
12:45
because they manage their fisheries well,
307
765260
3000
アメリカとカナダには 漁業権を認める政策を
12:48
they're doing a good job.
308
768260
2000
取っても良いと思います
12:50
But in the international realm,
309
770260
2000
ただし過剰な漁業が行われてきた
12:52
where fishing and overfishing has really gone wild,
310
772260
2000
国際海域においては ホープスポットを
12:54
these are the places that we have to make hope spots in.
311
774260
3000
作らなければならない所もあります
12:57
That's the size they have to be to protect the bluefin tuna.
312
777260
3000
クロマグロを保護するには これだけの海域が必要なのです
13:00
Now in a second project
313
780260
2000
次のプロジェクトは
13:02
called Tagging of Pacific Pelagics,
314
782260
2000
“Tagging of Pacific Pelagics”(TOPP)で
13:04
we took on the planet as a team,
315
784260
2000
海洋生物センサスに身を置く私たちは
13:06
those of us in the Census of Marine Life.
316
786260
2000
地球を相手に一丸となって挑みました
13:08
And, funded primarily through Sloan Foundation and others,
317
788260
4000
当初はスローン財団などから 資金提供を受け
13:12
we were able to actually go in, in our project --
318
792260
3000
17あるフィールドプログラムの一つである
13:15
we're one of 17 field programs
319
795260
2000
私たちのプログラムを遂行することができ
13:17
and begin to take on tagging large numbers of predators,
320
797260
3000
マグロのみならず多くの捕食者に
13:20
not just tunas.
321
800260
2000
タグを付け始めることができました
13:22
So what we've done
322
802260
2000
私たちがやったのは
13:24
is actually gone up to tag salmon shark in Alaska,
323
804260
3000
アラスカでネズミザメに タグを取り付けるために
13:27
met salmon shark on their home territory,
324
807260
3000
彼らがホームグラウンドで
13:30
followed them catching salmon
325
810260
2000
サケを捕まえる姿を追いかけながら
13:32
and then went in and figured out
326
812260
2000
分かったことがあります
13:34
that, if we take a salmon and put it on a line,
327
814260
3000
もしサケをエサに釣り糸を垂らせば
13:37
we can actually take up a salmon shark --
328
817260
2000
ホホジロザメの仲間である ネズミザメを
13:39
This is the cousin of the white shark --
329
819260
2000
捕まえられるということです
13:41
and very carefully --
330
821260
2000
そして注意深く
13:43
note, I say "very carefully," --
331
823260
2000
―これが重要です―
13:45
we can actually keep it calm,
332
825260
2000
暴れないよう
13:47
put a hose in its mouth, keep it off the deck
333
827260
3000
ホースを口に入れ デッキから遠ざけて
13:50
and then tag it with a satellite tag.
334
830260
3000
衛星タグを取り付けることができます
13:53
That satellite tag will now have your shark phone home
335
833260
3000
そうすれば通信衛星がサメの状況を
13:56
and send in a message.
336
836260
2000
連絡してくれます
13:58
And that shark leaping there, if you look carefully, has an antenna.
337
838260
3000
ジャンプしているサメを よく見ると アンテナが見えます
14:01
It's a free swimming shark with a satellite tag
338
841260
2000
衛星タグ付きの野生のサメが
14:03
jumping after salmon,
339
843260
2000
サケをジャンプして追いながら
14:05
sending home its data.
340
845260
3000
データをこちらに送信してくれるのです
14:09
Salmon sharks aren't the only sharks we tag.
341
849260
2000
タグを取り付けるのは ネズミザメだけではありませんが
14:11
But there goes salmon sharks with this meter-level resolution
342
851260
3000
ここではネズミザメがいる 水温をレベルメーターで
14:14
on an ocean of temperature -- warm colors are warmer.
343
854260
3000
色分けします 暖かい海は明るい色になります
14:17
Salmon sharks go down
344
857260
2000
サメたちは熱帯に
14:19
to the tropics to pup
345
859260
2000
産卵のため南下し
14:21
and come into Monterey.
346
861260
2000
その後モントレーにやってきます
14:23
Now right next door in Monterey and up at the Farallones
347
863260
3000
モントレーの隣のファラロン諸島の
14:26
are a white shark team led by Scott Anderson -- there --
348
866260
2000
ホホジロザメのチームは スコット・アンダーソンと
14:28
and Sal Jorgensen.
349
868260
2000
サル・ジョルゲンセンが率いています
14:30
They can throw out a target --
350
870260
2000
彼らはアシカのような形をした
14:32
it's a carpet shaped like a seal --
351
872260
2000
マットを投げて おとりに使い
14:34
and in will come a white shark, a curious critter
352
874260
3000
私たちの5メートルあるボートに
14:37
that will come right up to our 16-ft. boat.
353
877260
3000
好奇心につられてやってくるのを待ちます
14:40
It's a several thousand-pound animal.
354
880260
2000
数トンもある生き物です
14:42
And we'll wind in the target.
355
882260
3000
そこで おとりを引き込みます
14:45
And we'll place an acoustic tag
356
885260
2000
音響タグは
14:47
that says, "OMSHARK 10165,"
357
887260
2000
“OMSHARK 10165”などと呼ばれ
14:49
or something like that, acoustically with a ping.
358
889260
3000
これをピンで取り付けるのです
14:52
And then we'll put on a satellite tag
359
892260
2000
そこに衛星タグをつければ
14:54
that will give us the long-distance journeys
360
894260
3000
長旅の様子が分かります
14:57
with the light-based geolocation algorithms
361
897260
2000
魚につけたコンピューターから 算出された発光式の
14:59
solved on the computer that's on the fish.
362
899260
3000
地理情報アルゴリズムのおかげです
15:02
So in this case, Sal's looking at two tags there,
363
902260
3000
この場合 サルは2つのタグを 見ることになります
15:05
and there they are: the white sharks of California
364
905260
3000
カリフォルニアのホホジロザメが
15:08
going off to the white shark cafe and coming back.
365
908260
3000
仲間のところに行って 戻ってきました
15:12
We also tag makos with our NOAA colleagues,
366
912260
2000
米国海洋大気庁(NOAA)の 仲間と共に アオザメや
15:14
blue sharks.
367
914260
2000
ヨシキリザメにもタグを取り付けます
15:16
And now, together, what we can see
368
916260
2000
これによって 私たちは
15:18
on this ocean of color that's temperature,
369
918260
2000
温度で色分けされた海を
15:20
we can see ten-day worms of makos and salmon sharks.
370
920260
3000
10日間にわたって アオザメ、ネズミザメ
ホホジロザメ、ヨシキリザメが 移動するのを確認できます
15:24
We have white sharks and blue sharks.
371
924260
2000
15:26
For the first time,
372
926260
2000
これまでに前例がなかった
15:28
an ecoscape as large as ocean-scale,
373
928260
2000
海全体のサメの移動経路が分かる
15:30
showing where the sharks go.
374
930260
3000
生態図ができたのです
15:33
The tuna team from TOPP has done the unthinkable:
375
933260
3000
TOPPのマグロチームは何と
15:36
three teams tagged 1,700 tunas,
376
936260
3000
3つのチームが1,700匹もの タグ付けに成功しました
15:39
bluefin, yellowfin and albacore
377
939260
2000
クロマグロ、キハダマグロ
15:41
all at the same time --
378
941260
2000
ビンチョウマグロ すべてに同時に―
15:43
carefully rehearsed tagging programs
379
943260
2000
注意深く練習した
15:45
in which we go out, pick up juvenile tunas,
380
945260
3000
タグ付け作業を行います 若いマグロを選んで
15:48
put in the tags that actually have the sensors,
381
948260
3000
各種センサーがついた
15:51
stick out the tuna
382
951260
2000
タグを埋め込み
15:53
and then let them go.
383
953260
2000
放してやります
15:55
They get returned, and when they get returned,
384
955260
2000
放流されたマグロは戻っていきますが
15:57
here on a NASA numerical ocean
385
957260
3000
NASAによって数式化された海の上を
16:00
you can see bluefin in blue
386
960260
2000
クロマグロなら青色で
16:02
go across their corridor,
387
962260
2000
大海原を渡って
16:04
returning to the Western Pacific.
388
964260
3000
西太平洋に戻って行くのがわかります
16:07
Our team from UCSC has tagged elephant seals
389
967260
3000
我がUCSC(カリフォルニア大学 サンタクルーズ校)チームも
16:10
with tags that are glued on their heads, that come off when they slough.
390
970260
3000
ゾウアザラシの頭に 脱皮の際に外れるタグを付けています
16:13
These elephant seals cover half an ocean,
391
973260
3000
ゾウアザラシの行動範囲は 太平洋の半分もカバーし
16:16
take data down to 1,800 feet --
392
976260
2000
水深500メートルからも
16:18
amazing data.
393
978260
2000
素晴らしいデータを送ってくれます
16:20
And then there's Scott Shaffer and our shearwaters
394
980260
3000
スコット・シェイファーは ミズナギドリに
16:23
wearing tuna tags, light-based tags,
395
983260
3000
マグロタグである 発光式のタグを付けることで
16:26
that now are going to take you from New Zealand to Monterey and back,
396
986260
3000
ニュージーランドからモントレーの往復
16:29
journeys of 35,000 nautical miles
397
989260
3000
3千5百海里にも及ぶ旅を 見ることができます
16:32
we had never seen before.
398
992260
2000
これまで見たことのない光景です
16:34
But now with light-based geolocation tags that are very small,
399
994260
3000
今では小型の発光式 地理位置情報タグによって
16:37
we can actually see these journeys.
400
997260
2000
彼らの旅路を観察できるのです
16:39
Same thing with Laysan albatross
401
999260
2000
コアホウドリも
16:41
who travel an entire ocean
402
1001260
2000
時々 マグロと同じ
16:43
on a trip sometimes,
403
1003260
2000
海域を通って
16:45
up to the same zone the tunas use.
404
1005260
2000
大海を旅をします
16:47
You can see why they might be caught.
405
1007260
3000
だから捕まえられるわけですね
16:50
Then there's George Schillinger and our leatherback team out of Playa Grande
406
1010260
3000
ジョージ・シリンジャーと プラヤ・グランデのオサガメのチームは
16:53
tagging leatherbacks
407
1013260
2000
オサガメにもタグを付けます
16:55
that go right past where we are.
408
1015260
3000
彼らも同じように移動します
16:58
And Scott Benson's team
409
1018260
2000
スコット・ベンソンのチームが証明したのは
17:00
that showed that leatherbacks go from Indonesia
410
1020260
2000
アオガメがインドネシアから
17:02
all the way to Monterey.
411
1022260
2000
はるかモントレーに移動することでした
17:04
So what we can see on this moving ocean
412
1024260
3000
この変化する海の図によって
17:07
is we can finally see where the predators are.
413
1027260
3000
ようやく 捕食者たちの場所が 分かってきました
17:10
We can actually see how they're using ecospaces
414
1030260
3000
海全体に及ぶ 彼らの生態域を
17:13
as large as an ocean.
415
1033260
2000
見ることができるのです
17:15
And from this information,
416
1035260
2000
この情報をもとに
17:17
we can begin to map the hope spots.
417
1037260
3000
ホープスポットを 描き出すことができます
17:20
So this is just three years of data right here --
418
1040260
2000
これは3年分だけのデータですが
17:22
and there's a decade of this data.
419
1042260
2000
これが10年分あります
17:24
We see the pulse and the seasonal activities
420
1044260
2000
彼らの脈拍や 季節的な行動の変化などを
17:26
that these animals are going on.
421
1046260
3000
観察することができます
17:30
So what we're able to do with this information
422
1050260
2000
これらのデータを使ってできるのは
17:32
is boil it down to hot spots,
423
1052260
3000
ホットスポットを特定し
17:35
4,000 deployments,
424
1055260
2000
4千個ものタグを放つという
17:37
a huge herculean task,
425
1057260
3000
非常に困難な仕事で
17:40
2,000 tags
426
1060260
2000
初めて分かったのは
17:42
in an area, shown here for the first time,
427
1062260
2000
2千個ものタグが集まる
17:44
off the California coast,
428
1064260
2000
集合場所のような所が
17:46
that appears to be a gathering place.
429
1066260
3000
カリフォルニア沿岸にあることでした
17:50
And then for sort of an encore from these animals,
430
1070260
3000
アンコールに応えてくれるように
17:53
they're helping us.
431
1073260
2000
彼らがやってくれるのは
17:55
They're carrying instruments
432
1075260
2000
タグを利用して 水深2千メートルから
17:57
that are actually taking data down to 2,000 meters.
433
1077260
3000
データを送ってくれることです
18:00
They're taking information from our planet
434
1080260
2000
彼らが送ってくれる情報に含まれるのは
18:02
at very critical places like Antarctica and the Poles.
435
1082260
3000
人類が容易に足を踏み入れられない 南極や北極です
18:05
Those are seals from many countries
436
1085260
2000
様々な国から放たれた
18:07
being released
437
1087260
2000
アザラシは
18:09
who are sampling underneath the ice sheets
438
1089260
2000
氷床の下をくぐって
18:11
and giving us temperature data of oceanographic quality
439
1091260
3000
海洋学的な温度データを 提供してくれます
18:14
on both poles.
440
1094260
2000
南北の両極地方においてです
18:16
This data, when visualized, is captivating to watch.
441
1096260
3000
大変興味深いのは データが可視化された時ですが
18:19
We still haven't figured out best how to visualize the data.
442
1099260
3000
データを可視化する 最善の方法は模索中です
18:22
And then, as these animals swim
443
1102260
2000
水中の動物達が
18:24
and give us the information
444
1104260
2000
私たちに送ってくれるデータは
18:26
that's important to climate issues,
445
1106260
2000
気候変動問題に大変有用です
18:28
we also think it's critical
446
1108260
2000
また私たちは
18:30
to get this information to the public,
447
1110260
2000
この情報を社会に発信して
18:32
to engage the public with this kind of data.
448
1112260
3000
皆さんに参画していただくことも 重要だと考えます
18:35
We did this with the Great Turtle Race --
449
1115260
2000
グレート・タートル・レースでは
18:37
tagged turtles, brought in four million hits.
450
1117260
3000
タグを付けたカメたちが 4万件ものアクセスを集めました
18:40
And now with Google's Oceans,
451
1120260
3000
そして今やグーグル・オーシャンによって
18:43
we can actually put a white shark in that ocean.
452
1123260
2000
海に放たれたホホジロザメが
18:45
And when we do and it swims,
453
1125260
2000
まるでその美しい道を
18:47
we see this magnificent bathymetry
454
1127260
2000
知っているような
18:49
that the shark knows is there on its path
455
1129260
2000
カリフォルニアからハワイまでの
18:51
as it goes from California to Hawaii.
456
1131260
2000
壮大な海底地形を映し出してくれます
18:53
But maybe Mission Blue
457
1133260
2000
“Mission Blue”の役割は
18:55
can fill in that ocean that we can't see.
458
1135260
3000
私たちが見えない海の様子を 教えてくれることです
18:58
We've got the capacity, NASA has the ocean.
459
1138260
3000
我々にはノウハウがあり NASAは海全体の様子を知っています
19:01
We just need to put it together.
460
1141260
2000
力を合わせれば良いのです
19:03
So in conclusion,
461
1143260
2000
まとめますと
19:05
we know where Yellowstone is for North America;
462
1145260
3000
北米のイエローストーンは 私たちの海岸沖にも
19:08
it's off our coast.
463
1148260
2000
あるということです
19:10
We have the technology that's shown us where it is.
464
1150260
2000
テクノロジーによって その場所も分かります
19:12
What we need to think about perhaps for Mission Blue
465
1152260
3000
“Mission Blue”のために 我々ができることは
19:15
is increasing the biologging capacity.
466
1155260
3000
バイオロギングの量を 増やすことかもしれません
19:18
How is it that we can actually
467
1158260
2000
どうすればこのような活動を
19:20
take this type of activity elsewhere?
468
1160260
3000
他の地域でも広められるでしょうか?
19:23
And then finally -- to basically get the message home --
469
1163260
3000
そして最後に 考えていただきたいのが
19:26
maybe use live links
470
1166260
2000
シロナガスクジラや
19:28
from animals such as blue whales and white sharks.
471
1168260
2000
ホホジロザメからの映像を 生中継すること
19:30
Make killer apps, if you will.
472
1170260
2000
どうか凄いアプリを作ってください
19:32
A lot of people are excited
473
1172260
2000
多くの方が
19:34
when sharks actually went under the Golden Gate Bridge.
474
1174260
3000
ゴールデンゲートブリッジの下を 泳ぐサメに喜ぶでしょう
19:37
Let's connect the public to this activity right on their iPhone.
475
1177260
3000
皆さんのiPhoneで この活動に繋がってください
19:40
That way we do away with a few internet myths.
476
1180260
3000
そうすれば妙な都市伝説も廃れるでしょう
19:44
So we can save the bluefin tuna.
477
1184260
2000
私たちはクロマグロを救えます
19:46
We can save the white shark.
478
1186260
2000
ホホジロザメも救えるのです
19:48
We have the science and technology.
479
1188260
2000
私たちには科学技術があります
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Hope is here. Yes we can.
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希望が見えてきました 私たちにはできます
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We need just to apply this capacity
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この可能性を
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further in the oceans.
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海にかけてみようではありませんか
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Thank you.
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ありがとうございました
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(Applause)
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(拍手)
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