Paul Snelgrove: A census of the ocean

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TED


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Tradutor: António Colaço Revisora: Margarida Ferreira
00:15
The oceans cover some 70 percent of our planet.
0
15260
3000
Os oceanos cobrem cerca de 70% do nosso planeta.
00:18
And I think Arthur C. Clarke probably had it right
1
18260
2000
Eu penso que Arthur C. Clarke provavelmente tinha razão
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when he said that perhaps we ought to call our planet
2
20260
3000
quando disse que devíamos chamar ao nosso planeta
00:23
Planet Ocean.
3
23260
2000
o Planeta Oceano.
00:25
And the oceans are hugely productive,
4
25260
2000
Os oceanos são imensamente produtivos
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as you can see by the satellite image
5
27260
2000
— como podem ver pelas imagens de satélite —
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of photosynthesis, the production of new life.
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29260
2000
da fotossíntese, a produção de nova vida.
00:31
In fact, the oceans produce half of the new life every day on Earth
7
31260
3000
Os oceanos produzem metade da nova vida na Terra, dia após dia,
00:34
as well as about half the oxygen that we breathe.
8
34260
3000
assim como cerca de metade do oxigénio que respiramos.
00:37
In addition to that, it harbors a lot of the biodiversity on Earth,
9
37260
3000
Além disso, abriga uma grande quantidade da biodiversidade na Terra,
00:40
and much of it we don't know about.
10
40260
2000
de que só conhecemos uma parte.
00:42
But I'll tell you some of that today.
11
42260
2000
Hoje, eu vou revelar-vos uma parte.
00:44
That also doesn't even get into the whole protein extraction
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44260
2000
Isto sem contar com toda a proteína
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that we do from the ocean.
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46260
2000
que extraímos dos oceanos
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That's about 10 percent of our global needs
14
48260
2000
São cerca de 10% das nossas necessidades globais
00:50
and 100 percent of some island nations.
15
50260
3000
e 100% nalgumas nações insulares.
00:53
If you were to descend
16
53260
2000
Se nós formos descendo
00:55
into the 95 percent of the biosphere that's livable,
17
55260
2000
nos 95% da biosfera que é habitável,
00:57
it would quickly become pitch black,
18
57260
2000
tudo se tornaria rapidamente escuro como breu,
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interrupted only by pinpoints of light
19
59260
2000
interrompido apenas por pontos luminosos
01:01
from bioluminescent organisms.
20
61260
2000
de organismos bioluminescentes.
01:03
And if you turn the lights on,
21
63260
2000
E se acendêssemos as luzes,
01:05
you might periodically see spectacular organisms swim by,
22
65260
2000
poderíamos ver espectaculares organismos a nadar,
01:07
because those are the denizens of the deep,
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67260
2000
porque esses são os habitantes das profundezas,
01:09
the things that live in the deep ocean.
24
69260
2000
os seres que vivem no oceano profundo.
01:11
And eventually, the deep sea floor would come into view.
25
71260
3000
E por fim, observaríamos o chão oceânico lá no fundo.
01:14
This type of habitat covers more of the Earth's surface
26
74260
3000
Este tipo de "habitat" cobre mais da superfície da Terra
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than all other habitats combined.
27
77260
2000
que todos os outros "habitats" combinados.
01:19
And yet, we know more about the surface of the Moon and about Mars
28
79260
2000
Mas sabemos mais sobre a superfície da Lua e de Marte
01:21
than we do about this habitat,
29
81260
2000
do que sabemos sobre este "habitat",
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despite the fact that we have yet to extract
30
83260
2000
apesar do facto de termos ainda de extrair desses corpos
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a gram of food, a breath of oxygen or a drop of water
31
85260
3000
um grama de alimento,
01:28
from those bodies.
32
88260
2000
uma inalação de oxigénio
ou uma gota de água.
01:30
And so 10 years ago,
33
90260
2000
Assim, há 10 anos,
01:32
an international program began called the Census of Marine Life,
34
92260
3000
iniciou-se um programa internacional chamado Censo da Vida Marinha,
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which set out to try and improve our understanding
35
95260
2000
com o objectivo de melhorar a nossa compreensão
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of life in the global oceans.
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97260
2000
da vida nos oceanos globais.
01:39
It involved 17 different projects around the world.
37
99260
3000
Isto envolveu 17 diferentes projectos em várias partes do mundo.
01:42
As you can see, these are the footprints of the different projects.
38
102260
2000
Estas são as pegadas dos diferentes projectos.
01:44
And I hope you'll appreciate the level of global coverage
39
104260
3000
Espero que apreciem o nível de cobertura global
01:47
that it managed to achieve.
40
107260
2000
que conseguiu alcançar.
01:49
It all began when two scientists, Fred Grassle and Jesse Ausubel,
41
109260
2000
Tudo começou quando dois cientistas, Fred Grassle e Jesse Ausubel,
01:51
met in Woods Hole, Massachusetts
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111260
3000
se encontraram em Woods Hole, Massachusetts
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where both were guests at the famed oceanographic institute.
43
114260
2000
onde ambos eram convidados do famoso instituto oceanográfico.
01:56
And Fred was lamenting the state of marine biodiversity
44
116260
3000
Fred lamentava-se do estado da biodiversidade marinha,
01:59
and the fact that it was in trouble and nothing was being done about it.
45
119260
3000
da sua deterioração e de nada estar a ser feito para a proteger.
02:02
Well, from that discussion grew this program
46
122260
2000
Dessa discussão nasceu este programa
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that involved 2,700 scientists
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124260
2000
que envolveu 2700 cientistas
02:06
from more than 80 countries around the world
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126260
2000
de mais de 80 países diferentes
02:08
who engaged in 540 ocean expeditions
49
128260
3000
que se ocuparam de 540 expedições oceânicas
02:11
at a combined cost of 650 million dollars
50
131260
3000
com um custo combinado de 650 milhões de dólares
02:14
to study the distribution, diversity and abundance
51
134260
2000
para estudar a distribuição, diversidade
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of life in the global ocean.
52
136260
3000
e abundância da vida nos oceanos.
02:19
And so what did we find?
53
139260
2000
Que descobrimos então?
02:21
We found spectacular new species,
54
141260
2000
Encontrámos espectaculares novas espécies,
02:23
the most beautiful and visually stunning things everywhere we looked --
55
143260
3000
as coisas mais belas e visualmente deslumbrantes,
02:26
from the shoreline to the abyss,
56
146260
2000
desde a linha de costa até ao abismo,
02:28
form microbes all the way up to fish and everything in between.
57
148260
3000
desde os micróbios aos peixes e tudo o que se encontra pelo meio.
02:31
And the limiting step here wasn't the unknown diversity of life,
58
151260
3000
A limitação aqui não foi a diversidade de vida por descobrir,
02:34
but rather the taxonomic specialists
59
154260
2000
mas foram os especialistas em taxonomia
02:36
who can identify and catalog these species
60
156260
2000
que podem identificar e catalogar estas espécies.
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that became the limiting step.
61
158260
2000
Isso tornou-se a limitação.
02:40
They, in fact, are an endangered species themselves.
62
160260
3000
Eles também são uma espécie ameaçada.
02:43
There are actually four to five new species
63
163260
2000
Existem actualmente entre 4 e 5 novas espécies
02:45
described everyday for the oceans.
64
165260
2000
descritas todos os dias para os oceanos.
02:47
And as I say, it could be a much larger number.
65
167260
3000
Como digo, poderiam ser em número muito maior.
02:50
Now, I come from Newfoundland in Canada --
66
170260
3000
Eu venho da Terra Nova, no Canadá.
02:53
It's an island off the east coast of that continent --
67
173260
2000
É uma ilha na costa leste desse continente,
02:55
where we experienced one of the worst fishing disasters
68
175260
3000
onde vivemos um dos piores desastres piscatórios
02:58
in human history.
69
178260
2000
da história da Humanidade.
03:00
And so this photograph shows a small boy next to a codfish.
70
180260
2000
Esta fotografia mostra um rapaz ao pé de um bacalhau.
03:02
It's around 1900.
71
182260
2000
Foi tirada por volta de 1900.
03:04
Now, when I was a boy of about his age,
72
184260
2000
Quando eu era um rapaz desta idade,
03:06
I would go out fishing with my grandfather
73
186260
2000
ia pescar com o meu avô
03:08
and we would catch fish about half that size.
74
188260
2000
e apanhávamos peixes com metade deste tamanho.
03:10
And I thought that was the norm,
75
190260
2000
Eu pensava que era o normal
03:12
because I had never seen fish like this.
76
192260
2000
porque nunca tinha visto um peixe tão grande.
03:14
If you were to go out there today, 20 years after this fishery collapsed,
77
194260
3000
Se fôssemos lá hoje, 20 anos depois de a pesca ter acabado,
03:17
if you could catch a fish, which would be a bit of a challenge,
78
197260
3000
se conseguíssemos apanhar um peixe, o que seria um desafio,
03:20
it would be half that size still.
79
200260
2000
ele teria ainda metade do tamanho do meu.
03:22
So what we're experiencing is something called shifting baselines.
80
202260
3000
Estamos a assistir a uma mudança de linhas de base.
03:25
Our expectations of what the oceans can produce
81
205260
2000
A expectativa do que os oceanos podem produzir
03:27
is something that we don't really appreciate
82
207260
2000
é algo que não apreciamos realmente
03:29
because we haven't seen it in our lifetimes.
83
209260
3000
porque não o vimos durante a nossa vida.
03:32
Now most of us, and I would say me included,
84
212260
3000
Agora, a maior parte de nós, incluindo eu,
03:35
think that human exploitation of the oceans
85
215260
2000
pensa que a exploração humana dos oceanos
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really only became very serious
86
217260
2000
só se tornou realmente grave
03:39
in the last 50 to, perhaps, 100 years or so.
87
219260
2000
nos últimos 50, digamos, talvez 100 anos.
03:41
The census actually tried to look back in time,
88
221260
2000
O censo tentou recuar no tempo,
03:43
using every source of information they could get their hands on.
89
223260
3000
recorrendo a todas as fontes de informação que conseguiu,
03:46
And so anything from restaurant menus
90
226260
2000
tudo desde ementas de restaurantes
03:48
to monastery records to ships' logs
91
228260
2000
até registos de mosteiros e de navios,
03:50
to see what the oceans looked like.
92
230260
2000
para ver como foram os oceanos.
03:52
Because science data really goes back
93
232260
2000
Porque os dados científicos, em grande parte,
03:54
to, at best, World War II, for the most part.
94
234260
2000
remontam à Segunda Guerra Mundial.
03:56
And so what they found, in fact,
95
236260
2000
O que eles encontraram de facto
03:58
is that exploitation really began heavily with the Romans.
96
238260
2000
foi que a exploração intensa começou com os romanos.
04:00
And so at that time, of course, there was no refrigeration.
97
240260
3000
Nessa altura, não havia refrigeração
04:03
So fishermen could only catch
98
243260
2000
e os pescadores só podiam pescar
04:05
what they could either eat or sell that day.
99
245260
2000
o que conseguiam comer ou vender no próprio dia.
04:07
But the Romans developed salting.
100
247260
2000
Mas os romanos desenvolveram a salga.
04:09
And with salting,
101
249260
2000
Com a salga, tornou-se possível armazenar peixe
04:11
it became possible to store fish and to transport it long distances.
102
251260
3000
e transportá-lo por longas distâncias.
04:14
And so began industrial fishing.
103
254260
3000
Assim começou a pesca industrial.
04:17
And so these are the sorts of extrapolations that we have
104
257260
3000
É este o tipo de extrapolações que temos
04:20
of what sort of loss we've had
105
260260
2000
do tipo de perdas que sofremos
04:22
relative to pre-human impacts on the ocean.
106
262260
3000
relativamente aos oceanos antes da intensa exploração.
04:25
They range from 65 to 98 percent
107
265260
2000
Elas variam entre 65 e 98%
04:27
for these major groups of organisms,
108
267260
2000
para estes grandes grupos de organismos
04:29
as shown in the dark blue bars.
109
269260
2000
como se mostra nas barras azuis escuras.
04:31
Now for those species the we managed to leave alone, that we protect --
110
271260
3000
Para as espécies que conseguimos deixar em paz, que protegemos,
04:34
for example, marine mammals in recent years and sea birds --
111
274260
2000
mamíferos e aves marinhas nos anos recentes,
04:36
there is some recovery.
112
276260
2000
existe alguma recuperação.
04:38
So it's not all hopeless.
113
278260
2000
Portanto, existe esperança.
04:40
But for the most part, we've gone from salting to exhausting.
114
280260
3000
Mas, para a maior parte, fomos da salga à exaustão.
04:43
Now this other line of evidence is a really interesting one.
115
283260
2000
Esta linha de indícios é muito interessante.
04:45
It's from trophy fish caught off the coast of Florida.
116
285260
3000
É de peixes troféu apanhados ao largo da costa da Florida.
04:48
And so this is a photograph from the 1950s.
117
288260
3000
Esta fotografia é dos anos 50.
04:51
I want you to notice the scale on the slide,
118
291260
2000
Reparem na escala no diapositivo
04:53
because when you see the same picture from the 1980s,
119
293260
2000
porque, quando vemos a mesma fotografia nos anos 80,
04:55
we see the fish are much smaller
120
295260
2000
vemos que os peixes são muito mais pequenos
04:57
and we're also seeing a change
121
297260
2000
e também vemos uma diferença
04:59
in terms of the composition of those fish.
122
299260
2000
na composição desses peixes.
05:01
By 2007, the catch was actually laughable
123
301260
2000
Em 2007 a pescaria deu para rir
05:03
in terms of the size for a trophy fish.
124
303260
2000
com o tamanho de um peixe troféu.
05:05
But this is no laughing matter.
125
305260
2000
Mas não é assunto para rir.
05:07
The oceans have lost a lot of their productivity
126
307260
2000
Os oceanos perderam muita da sua produtividade
05:09
and we're responsible for it.
127
309260
3000
e nós somos responsáveis por isso.
05:12
So what's left? Actually quite a lot.
128
312260
2000
Então, que existe ainda? Bastante.
05:14
There's a lot of exciting things, and I'm going to tell you a little bit about them.
129
314260
3000
Há muitas coisas excitantes, e vou falar-vos delas.
05:17
And I want to start with a bit on technology,
130
317260
2000
Vou começar com um pouco de tecnologia
05:19
because, of course, this is a TED Conference
131
319260
2000
porque esta é uma Conferência TED
05:21
and you want to hear something on technology.
132
321260
2000
e vocês querem ouvir falar de tecnologia.
05:23
So one of the tools that we use to sample the deep ocean
133
323260
2000
Uma ferramenta para recolher amostras do fundo oceânico
05:25
are remotely operated vehicles.
134
325260
2000
é um veículo operado remotamente.
05:27
So these are tethered vehicles we lower down to the sea floor
135
327260
3000
Estes são veículos atrelados que baixamos até ao fundo oceânico
05:30
where they're our eyes and our hands for working on the sea bottom.
136
330260
3000
que passam a ser os nossos olhos e mãos a trabalhar no fundo do mar.
05:33
So a couple of years ago, I was supposed to go on an oceanographic cruise
137
333260
3000
Há uns anos, eu devia ir num cruzeiro oceanográfico
05:36
and I couldn't go because of a scheduling conflict.
138
336260
3000
mas não pude ir por causa de um conflito de calendário.
05:39
But through a satellite link I was able to sit at my study at home
139
339260
3000
Através de uma ligação por satélite, fiquei no meu escritório em casa,
05:42
with my dog curled up at my feet, a cup of tea in my hand,
140
342260
3000
com o meu cão aos meus pés, uma chávena de chá na mão
05:45
and I could tell the pilot, "I want a sample right there."
141
345260
2000
e podia dizer ao piloto:
"Quero aquela amostra ali".
05:47
And that's exactly what the pilot did for me.
142
347260
2000
Era exactamente o que o piloto fazia.
05:49
That's the sort of technology that's available today
143
349260
3000
Este é o tipo de tecnologia que está disponível hoje
05:52
that really wasn't available even a decade ago.
144
352260
2000
e que não estava disponível na década passada.
05:54
So it allows us to sample these amazing habitats
145
354260
2000
Permite-nos recolher amostras de espantosos "habitats"
05:56
that are very far from the surface
146
356260
2000
que estão muito distantes da superfície e muito longe da luz.
05:58
and very far from light.
147
358260
2000
06:00
And so one of the tools that we can use to sample the oceans
148
360260
3000
Uma ferramenta que podemos utilizar para reconhecer o oceano
06:03
is acoustics, or sound waves.
149
363260
2000
é a acústica, ou ondas de som.
06:05
And the advantage of sound waves
150
365260
2000
A vantagem das ondas de som
06:07
is that they actually pass well through water, unlike light.
151
367260
2000
é que elas passam bem pela água, ao contrário da luz.
06:09
And so we can send out sound waves,
152
369260
2000
Assim podemos enviar ondas sonoras,
06:11
they bounce off objects like fish and are reflected back.
153
371260
3000
elas batem em objectos como peixes, e são reflectidas.
06:14
And so in this example, a census scientist took out two ships.
154
374260
3000
Neste exemplo, um cientista do censo levou dois barcos.
06:17
One would send out sound waves that would bounce back.
155
377260
2000
Um enviava ondas sonoras que eram reflectidas.
06:19
They would be received by a second ship,
156
379260
2000
e recebidas por um segundo navio
06:21
and that would give us very precise estimates, in this case,
157
381260
3000
que nos daria uma estimativa muito precisa,
06:24
of 250 billion herring
158
384260
2000
neste caso, de 250 mil milhões de arenques
06:26
in a period of about a minute.
159
386260
2000
num período de cerca de um minuto,
06:28
And that's an area about the size of Manhattan Island.
160
388260
3000
isto numa área com cerca do tamanho da ilha de Manhattan.
06:31
And to be able to do that is a tremendous fisheries tool,
161
391260
2000
Para poder fazer isto é uma ferramenta tremenda,
06:33
because knowing how many fish are there is really critical.
162
393260
3000
porque saber quantos peixes há ali é realmente critico.
06:36
We can also use satellite tags
163
396260
2000
Podemos usar etiquetas e satélites
06:38
to track animals as they move through the oceans.
164
398260
2000
para seguir animais enquanto eles se movem pelos oceanos.
06:40
And so for animals that come to the surface to breathe,
165
400260
2000
Para animais que vêm à superfície respirar,
06:42
such as this elephant seal,
166
402260
2000
como este elefante-marinho,
06:44
it's an opportunity to send data back to shore
167
404260
2000
é uma oportunidade para enviar dados para a costa
06:46
and tell us where exactly it is in the ocean.
168
406260
3000
e dizer-nos exactamente onde está no oceano.
06:49
And so from that we can produce these tracks.
169
409260
2000
A partir daí podemos produzir estes rastos.
06:51
For example, the dark blue
170
411260
2000
Por exemplo, o azul escuro
06:53
shows you where the elephant seal moved in the north Pacific.
171
413260
2000
mostra onde o elefante-marinho se moveu no norte do Pacífico.
06:55
Now I realize for those of you who are colorblind, this slide is not very helpful,
172
415260
3000
Para os que são daltónicos, este diapositivo não ajuda muito
06:58
but stick with me nonetheless.
173
418260
2000
mas mantenham-se comigo.
07:00
For animals that don't surface,
174
420260
2000
Para animais que não vêm à superfície,
07:02
we have something called pop-up tags,
175
422260
2000
temos etiquetas que se soltam,
07:04
which collect data about light and what time the sun rises and sets.
176
424260
3000
que recolhem dados sobre a luz e o tempo do ciclo solar
07:07
And then at some period of time
177
427260
2000
e depois, a certo ponto,
07:09
it pops up to the surface and, again, relays that data back to shore.
178
429260
3000
soltam-se para a superfície e enviam os dados para a costa.
07:12
Because GPS doesn't work under water. That's why we need these tools.
179
432260
3000
O GPS não funciona debaixo de água. Portanto, precisamos destas ferramentas.
07:15
And so from this we're able to identify these blue highways,
180
435260
3000
A partir disso, conseguimos identificar estas auto-estradas azuis,
07:18
these hot spots in the ocean,
181
438260
2000
estes pontos quentes no oceano
07:20
that should be real priority areas
182
440260
2000
que deveriam ser áreas prioritárias
07:22
for ocean conservation.
183
442260
2000
para a conservação dos oceanos.
07:24
Now one of the other things that you may think about
184
444260
2000
Outra coisa em que podem pensar,
07:26
is that, when you go to the supermarket and you buy things, they're scanned.
185
446260
3000
é que, quando vão ao supermercado e compram coisas, elas são lidas.
07:29
And so there's a barcode on that product
186
449260
2000
Existe um código de barras no produto
07:31
that tells the computer exactly what the product is.
187
451260
3000
que diz ao computador que produto é aquele.
07:34
Geneticists have developed a similar tool called genetic barcoding.
188
454260
3000
Geneticistas criaram uma ferramenta parecida, o código de barras genético.
07:37
And what barcoding does
189
457260
2000
Esse código de barras
07:39
is use a specific gene called CO1
190
459260
2000
utiliza um gene específico chamado CO1
07:41
that's consistent within a species, but varies among species.
191
461260
3000
que é consistente numa espécie, mas varia entre elas.
07:44
And so what that means is we can unambiguously identify
192
464260
2000
Assim, podemos inequivocamente identificar
07:46
which species are which
193
466260
2000
quais são as espécies
07:48
even if they look similar to each other,
194
468260
2000
mesmo que pareçam semelhantes entre elas,
07:50
but may be biologically quite different.
195
470260
2000
mas biologicamente são muito diferentes.
07:52
Now one of the nicest examples I like to cite on this
196
472260
2000
Um dos exemplos que mais gosto de citar
07:54
is the story of two young women, high school students in New York City,
197
474260
3000
é a história de duas raparigas, estudantes em Nova Iorque,
07:57
who worked with the census.
198
477260
2000
que trabalharam para o censo.
07:59
They went out and collected fish from markets and from restaurants in New York City
199
479260
3000
Recolheram peixe dos mercados e restaurantes de Nova Iorque
08:02
and they barcoded it.
200
482260
2000
e leram os códigos de barras.
08:04
Well what they found was mislabeled fish.
201
484260
2000
Descobriram peixe mal identificado.
08:06
So for example,
202
486260
2000
Por exemplo,
08:08
they found something which was sold as tuna, which is very valuable,
203
488260
2000
encontraram peixe vendido como atum, que era bastante valioso,
08:10
was in fact tilapia, which is a much less valuable fish.
204
490260
3000
mas que era tilápia, um peixe muito menos valioso.
08:13
They also found an endangered species
205
493260
2000
Também encontraram espécies ameaçadas
08:15
sold as a common one.
206
495260
2000
vendidas como peixe comum.
08:17
So barcoding allows us to know what we're working with
207
497260
2000
O código de barras permite-nos saber com que trabalhamos
08:19
and also what we're eating.
208
499260
3000
e também o que comemos.
08:22
The Ocean Biogeographic Information System
209
502260
2000
O Sistema de Informação Oceano Biogeográfico
08:24
is the database for all the census data.
210
504260
2000
é a base de dados para todos os dados do censo.
08:26
It's open access; you can all go in and download data as you wish.
211
506260
3000
É de acesso livre. Todos podem descarregar os dados que quiserem.
08:29
And it contains all the data from the census
212
509260
3000
Contém todos os dados presentes no censo,
08:32
plus other data sets that people were willing to contribute.
213
512260
2000
e dados enviados por quem quiser contribuir.
08:34
And so what you can do with that
214
514260
2000
O que podemos fazer com esses dados
08:36
is to plot the distribution of species and where they occur in the oceans.
215
516260
3000
é assinalar a distribuição das espécies e onde elas se encontram no oceano
08:39
What I've plotted up here is the data that we have on hand.
216
519260
2000
O que eu assinalei aqui corresponde aos dados disponíveis.
08:41
This is where our sampling effort has concentrated.
217
521260
3000
Isto é onde as nossas amostragens estavam concentradas
08:44
Now what you can see
218
524260
2000
Podemos ver
08:46
is we've sampled the area in the North Atlantic,
219
526260
2000
que recolhemos amostras no Atlântico Norte,
08:48
in the North Sea in particular,
220
528260
2000
no Mar do Norte em particular,
08:50
and also the east coast of North America fairly well.
221
530260
2000
e também na Costa Leste da América do Norte.
08:52
That's the warm colors which show a well-sampled region.
222
532260
3000
As cores quentes indicam uma região com muitas amostras.
08:55
The cold colors, the blue and the black,
223
535260
2000
As cores frias, o azul e o preto,
08:57
show areas where we have almost no data.
224
537260
2000
mostram áreas em que quase não temos dados.
08:59
So even after a 10-year census,
225
539260
2000
Mesmo depois de 10 anos de censo
09:01
there are large areas that still remain unexplored.
226
541260
3000
temos enormes áreas que se mantêm inexploradas.
09:04
Now there are a group of scientists living in Texas, working in the Gulf of Mexico
227
544260
3000
Há um grupo de cientistas no Texas, a trabalhar no Golfo do México,
09:07
who decided really as a labor of love
228
547260
2000
que decidiram, por amor à ciência,
09:09
to pull together all the knowledge they could
229
549260
2000
juntar todo o conhecimento que conseguissem
09:11
about biodiversity in the Gulf of Mexico.
230
551260
2000
sobre biodiversidade no Golfo do México.
09:13
And so they put this together, a list of all the species,
231
553260
3000
Assim, juntaram numa lista de espécies
09:16
where they're known to occur,
232
556260
2000
onde sabiam que elas existiam.
09:18
and it really seemed like a very esoteric, scientific type of exercise.
233
558260
3000
Parece um tipo de exercício científico difícil de compreender.
09:21
But then, of course, there was the Deep Horizon oil spill.
234
561260
3000
Mas depois, houve o derramamento de petróleo da plataforma Deep Horizon.
09:24
So all of a sudden, this labor of love
235
564260
2000
De repente, este trabalho realizado
09:26
for no obvious economic reason
236
566260
3000
sem motivos económicos, obviamente,
09:29
has become a critical piece of information
237
569260
2000
tornou-se numa informação fundamental
09:31
in terms of how that system is going to recover, how long it will take
238
571260
3000
para saber como o sistema vai recuperar, quanto tempo vai demorar
09:34
and how the lawsuits
239
574260
2000
e como as acções judiciais
09:36
and the multi-billion-dollar discussions that are going to happen in the coming years
240
576260
3000
e as discussões multi-milionárias que vão ocorrer nos próximos anos
09:39
are likely to be resolved.
241
579260
3000
irão ser resolvidas.
09:42
So what did we find?
242
582260
2000
O que descobrimos então?
09:44
Well, I could stand here for hours, but, of course, I'm not allowed to do that.
243
584260
2000
Ficaria aqui durante horas, mas não posso.
09:46
But I will tell you some of my favorite discoveries
244
586260
2000
Vou só contar-vos as minhas descobertas favoritas no censos.
09:48
from the census.
245
588260
2000
09:50
So one of the things we discovered is where are the hot spots of diversity?
246
590260
3000
Descobrimos onde se encontram os focos de biodiversidade,
09:53
Where do we find the most species of ocean life?
247
593260
3000
onde encontramos o maior número de espécies marinhas.
09:56
And what we find if we plot up the well-known species
248
596260
2000
O que encontramos se juntarmos as espécies mais conhecidas
09:58
is this sort of a distribution.
249
598260
2000
é este tipo de distribuição.
10:00
And what we see is that for coastal tags,
250
600260
2000
Vemos aqui que, para as etiquetas perto da costa,
10:02
for those organisms that live near the shoreline,
251
602260
2000
para os organismos que vivem perto da costa,
10:04
they're most diverse in the tropics.
252
604260
2000
existe mais diversidade nos trópicos.
10:06
This is something we've actually known for a while,
253
606260
2000
Isso já sabíamos há algum tempo,
10:08
so it's not a real breakthrough.
254
608260
2000
portanto, não é uma grande descoberta.
10:10
What is really exciting though
255
610260
2000
O que é muito excitante é que
10:12
is that the oceanic tags, or the ones that live far from the coast,
256
612260
2000
as etiquetas oceânicas, de organismos que vivem longe da costa,
10:14
are actually more diverse at intermediate latitudes.
257
614260
2000
mostram que há maior diversidade em latitudes intermédias.
10:16
This is the sort of data, again, that managers could use
258
616260
3000
Estes são o tipo de dados, que poderemos utilizar
10:19
if they want to prioritize areas of the ocean that we need to conserve.
259
619260
3000
para definir prioridades nas áreas do oceano que devem ser protegidas.
10:22
You can do this on a global scale, but you can also do it on a regional scale.
260
622260
3000
Pode ser feito numa escala global, mas também numa escala regional.
10:25
And that's why biodiversity data can be so valuable.
261
625260
3000
É por isso que dados relativos à biodiversidade são tão valiosos.
10:28
Now while a lot of the species we discovered in the census
262
628260
3000
Embora muitas das espécies que descobrimos no censo
10:31
are things that are small and hard to see,
263
631260
2000
sejam muito pequenas e difíceis de ver
10:33
that certainly wasn't always the case.
264
633260
2000
nem sempre foi esse o caso.
10:35
For example, while it's hard to believe
265
635260
2000
Por exemplo, é difícil acreditar
10:37
that a three kilogram lobster could elude scientists,
266
637260
2000
que uma lagosta de 3 Kg pudesse iludir os cientistas,
10:39
it did until a few years ago
267
639260
2000
até há poucos anos,
10:41
when South African fishermen requested an export permit
268
641260
3000
quando um pescador da África do Sul pediu uma licença de exportação
10:44
and scientists realized that this was something new to science.
269
644260
3000
e os cientistas perceberam que isto era novo para a ciência.
10:47
Similarly this Golden V kelp
270
647260
2000
Da mesma forma esta alga Laminariales
10:49
collected in Alaska just below the low water mark
271
649260
2000
recolhida no Alasca em águas pouco profundas,
10:51
is probably a new species.
272
651260
2000
é provavelmente uma nova espécie.
10:53
Even though it's three meters long,
273
653260
2000
Apesar de ter 3 metros de comprimento,
10:55
it actually, again, eluded science.
274
655260
2000
mais uma vez, iludiu a ciência.
10:57
Now this guy, this bigfin squid, is seven meters in length.
275
657260
3000
Esta lula, da família Magnapinnidae, tem 7 metros de comprimento.
11:00
But to be fair, it lives in the deep waters of the Mid-Atlantic Ridge,
276
660260
3000
Vive nas águas profundas da crista oceânica do Atlântico,
11:03
so it was a lot harder to find.
277
663260
2000
portanto, não foi nada fácil de encontrar.
11:05
But there's still potential for discovery of big and exciting things.
278
665260
3000
Mas existe ainda potencial para grandes descobertas.
11:08
This particular shrimp, we've dubbed it the Jurassic shrimp,
279
668260
3000
Este camarão, que apelidámos de camarão do Jurássico,
11:11
it's thought to have gone extinct 50 years ago --
280
671260
2000
pensava-se estar extinto desde há 50 anos,
11:13
at least it was, until the census discovered
281
673260
2000
até que o censo o voltou a descobrir.
11:15
it was living and doing just fine off the coast of Australia.
282
675260
3000
Vivia, e bem, ao largo da costa da Austrália.
11:18
And it shows that the ocean, because of its vastness,
283
678260
3000
Isto mostra-nos que o oceano, devido à sua vastidão,
11:21
can hide secrets for a very long time.
284
681260
2000
pode esconder segredos durante muito tempo.
11:23
So, Steven Spielberg, eat your heart out.
285
683260
3000
Morre de inveja, Steven Spielberg.
11:26
If we look at distributions, in fact distributions change dramatically.
286
686260
3000
Se olharmos para as distribuições, elas mudam drasticamente.
11:29
And so one of the records that we had
287
689260
3000
Um dos registos que temos
11:32
was this sooty shearwater, which undergoes these spectacular migrations
288
692260
3000
é desta pardela, que parte em espectaculares migrações
11:35
all the way from New Zealand
289
695260
2000
começando na Nova Zelândia,
11:37
all the way up to Alaska and back again
290
697260
2000
voando até ao Alasca e depois voltando à Nova Zelândia,
11:39
in search of endless summer
291
699260
2000
em busca de um Verão interminável
11:41
as they complete their life cycles.
292
701260
2000
enquanto completa o seu ciclo de vida.
11:43
We also talked about the White Shark Cafe.
293
703260
2000
Falámos também do Café dos Tubarões Brancos.
11:45
This is a location in the Pacific where white shark converge.
294
705260
3000
Este é um local no Pacífico onde o tubarão branco se reúne.
11:48
We don't know why they converge there, we simply don't know.
295
708260
2000
Não sabemos ainda porque se reúnem aqui,
11:50
That's a question for the future.
296
710260
2000
essa é uma questão para o futuro.
11:52
One of the things that we're taught in high school
297
712260
2000
Uma das coisas que aprendi no secundário
11:54
is that all animals require oxygen in order to survive.
298
714260
3000
foi que todos os animais precisam de oxigénio para sobreviver.
11:57
Now this little critter, it's only about half a millimeter in size,
299
717260
3000
Este pequeno organismo, só com meio mm de tamanho,
12:00
not terribly charismatic.
300
720260
2000
não é terrivelmente carismático,
12:02
But it was only discovered in the early 1980s.
301
722260
2000
foi apenas descoberto no início dos anos 80.
12:04
But the really interesting thing about it
302
724260
2000
Mas o que é muito interessante
12:06
is that, a few years ago, census scientists discovered
303
726260
3000
é que, há uns anos, os cientistas do censo
descobriram que ele consegue viver em sedimentos pobres em oxigénio
12:09
that this guy can thrive in oxygen-poor sediments
304
729260
2000
12:11
in the deep Mediterranean Sea.
305
731260
2000
no fundo do Mar Mediterrâneo.
12:13
So now they know that, in fact,
306
733260
2000
Agora, ficaram a saber
12:15
animals can live without oxygen, at least some of them,
307
735260
2000
que alguns animais podem viver sem oxigénio
12:17
and that they can adapt to even the harshest of conditions.
308
737260
3000
e que se podem adaptar até a condições mais extremas.
12:20
If you were to suck all the water out of the ocean,
309
740260
3000
Se drenássemos toda a água dos oceanos,
12:23
this is what you'd be left behind with,
310
743260
2000
isto seria o que restaria.
12:25
and that's the biomass of life on the sea floor.
311
745260
2000
Isto é a biomassa da vida no fundo do mar.
12:27
Now what we see is huge biomass towards the poles
312
747260
3000
O que vemos aqui é uma enorme biomassa perto dos pólos
12:30
and not much biomass in between.
313
750260
3000
e menos biomassa no meio.
12:33
We found life in the extremes.
314
753260
2000
Encontrámos vida nos extremos.
12:35
And so there were new species that were found
315
755260
2000
Encontrámos assim novas espécies
12:37
that live inside ice
316
757260
2000
que vivem dentro do gelo
12:39
and help to support an ice-based food web.
317
759260
2000
e ajudam a suportar uma cadeia alimentar baseada no gelo.
12:41
And we also found this spectacular yeti crab
318
761260
2000
Também encontrámos este caranguejo ieti
12:43
that lives near boiling hot hydrothermal vents at Easter Island.
319
763260
3000
que vive perto de quentes fontes hidrotermais na Ilha da Páscoa.
12:46
And this particular species
320
766260
2000
Esta espécie em particular
12:48
really captured the public's attention.
321
768260
3000
captou realmente a atenção do público.
12:51
We also found the deepest vents known yet -- 5,000 meters --
322
771260
3000
Encontrámos também
profundas fontes hidrotermais — 5000 metros —
12:54
the hottest vents at 407 degrees Celsius --
323
774260
3000
e as mais quentes, a 407 graus Celsius,
12:57
vents in the South Pacific and also in the Arctic
324
777260
2000
fontes no Pacífico Sul e também no Ártico
12:59
where none had been found before.
325
779260
2000
onde nunca tinham sido encontradas nenhumas.
13:01
So even new environments are still within the domain of the discoverable.
326
781260
3000
Estão ainda sujeitos a ser descobertos novos ambientes
13:04
Now in terms of the unknowns, there are many.
327
784260
2000
Existem ainda muitos desconhecidos.
13:06
And I'm just going to summarize just a few of them
328
786260
2000
Vou resumir apenas alguns deles muito rapidamente.
13:08
very quickly for you.
329
788260
2000
13:10
First of all, we might ask, how many fishes in the sea?
330
790260
3000
Primeiro, podíamos perguntar: quantos peixes existem no mar?
13:13
We actually know the fishes better than we do any other group in the ocean
331
793260
2000
Conhecemos melhor os peixes do que qualquer outro grupo nos oceanos
13:15
other than marine mammals.
332
795260
2000
para além dos mamíferos marinhos.
13:17
And so we can actually extrapolate based on rates of discovery
333
797260
3000
Assim podemos extrapolar, com base em taxas de descoberta
13:20
how many more species we're likely to discover.
334
800260
3000
quantas mais espécies existem por descobrir.
13:23
And from that, we actually calculate
335
803260
2000
A partir daí, calculamos
13:25
that we know about 16,500 marine species
336
805260
3000
que conhecemos cerca de 16 500 espécies marinhas
13:28
and there are probably another 1,000 to 4,000 left to go.
337
808260
2000
e que devem existir ainda entre 1000 a 4000 por descobrir.
13:30
So we've done pretty well.
338
810260
2000
Não estamos nada mal.
13:32
We've got about 75 percent of the fish,
339
812260
2000
Temos cerca de 75% dos peixes,
13:34
maybe as much as 90 percent.
340
814260
2000
talvez 90%.
13:36
But the fishes, as I say, are the best known.
341
816260
3000
Mas os peixes, são os que conhecemos melhor.
13:39
So our level of knowledge is much less for other groups of organisms.
342
819260
3000
O nosso conhecimento é muito menor para outros grupos de organismos.
13:42
Now this figure is actually based on a brand new paper
343
822260
2000
Esta figura é baseada num artigo recente
13:44
that's going to come out in the journal PLoS Biology.
344
824260
3000
que vai ser publicado na revista PLoS Biology.
13:47
And what is does is predict how many more species there are
345
827260
2000
Contém a previsão de quantas mais espécies existem
13:49
on land and in the ocean.
346
829260
2000
em terra e no oceano.
13:51
And what they found
347
831260
2000
Descobriram que conhecemos
13:53
is that they think that we know of about nine percent of the species in the ocean.
348
833260
3000
cerca de 9% das espécies nos oceanos.
13:56
That means 91 percent, even after the census,
349
836260
2000
Isto significa que, mesmo depois do censo,
13:58
still remain to be discovered.
350
838260
2000
ainda existem 91% por descobrir.
14:00
And so that turns out to be about two million species
351
840260
2000
São cerca de 2 milhões de espécies
14:02
once all is said and done.
352
842260
2000
depois de tudo estar contabilizado.
14:04
So we still have quite a lot of work to do
353
844260
2000
Ainda temos muito trabalho pela frente
14:06
in terms of unknowns.
354
846260
2000
em relação ao desconhecido.
14:08
Now this bacterium
355
848260
2000
Agora, esta bactéria
faz parte dum aglomerado encontrado ao largo da costa do Chile,
14:10
is part of mats that are found off the coast of Chile.
356
850260
3000
14:13
And these mats actually cover an area the size of Greece.
357
853260
2000
que cobre uma área do tamanho da Grécia.
14:15
And so this particular bacterium is actually visible to the naked eye.
358
855260
3000
Esta bactéria particular é visível a olho nú.
14:18
But you can imagine the biomass that represents.
359
858260
3000
Conseguem imaginar a biomassa que representa?
14:21
But the really intriguing thing about the microbes
360
861260
2000
Mas o mais intrigante acerca dos micróbios
14:23
is just how diverse they are.
361
863260
2000
é o quão diversos eles são.
14:25
A single drop of seawater
362
865260
2000
Uma simples gota de água do mar
14:27
could contain 160 different types of microbes.
363
867260
2000
pode conter 160 diferentes espécies de micróbios.
14:29
And the oceans themselves
364
869260
2000
Nos oceanos estima-se que possam existir
14:31
are thought potentially to contain as many as a billion different types.
365
871260
3000
cerca de mil milhões de diferentes tipos.
14:34
So that's really exciting. What are they all doing out there?
366
874260
3000
Isto é muito excitante. Qual é o papel de todos eles?
14:37
We actually don't know.
367
877260
2000
Efectivamente, não sabemos...
14:39
The most exciting thing, I would say, about this census
368
879260
2000
A coisa mais empolgante acerca deste censo
14:41
is the role of global science.
369
881260
2000
é o seu papel na ciência global.
14:43
And so as we see in this image of light during the night,
370
883260
2000
Como podemos observar nesta imagem tirada à noite,
14:45
there are lots of areas of the Earth
371
885260
2000
existem várias áreas no planeta
14:47
where human development is much greater
372
887260
3000
onde o desenvolvimento humano é muito maior
14:50
and other areas where it's much less,
373
890260
2000
e outras áreas onde é muito menor.
14:52
but between them we see large dark areas
374
892260
2000
Entre elas, vemos vastas áreas escuras
14:54
of relatively unexplored ocean.
375
894260
2000
de oceano pouco exploradas.
14:56
The other point I'd like to make about this
376
896260
2000
Um outro ponto que gostaria de focar,
14:58
is that this ocean's interconnected.
377
898260
2000
é que este oceano global está interligado.
15:00
Marine organisms do not care about international boundaries;
378
900260
2000
Os organismos marinhos não querem saber de fronteiras internacionais.
15:02
they move where they will.
379
902260
2000
Movem-se livremente.
15:04
And so the importance then of global collaboration
380
904260
3000
E assim, a importância de colaboração global
15:07
becomes all the more important.
381
907260
2000
torna-se absolutamente essencial.
15:09
We've lost a lot of paradise.
382
909260
2000
Já perdemos grande parte do paraíso.
15:11
For example, these tuna that were once so abundant in the North Sea
383
911260
3000
Por exemplo, estes atuns que em tempos abundavam no Mar do Norte
15:14
are now effectively gone.
384
914260
2000
hoje em dia já não existem.
15:16
There were trawls taken in the deep sea in the Mediterranean,
385
916260
3000
Existem redes de arrasto que, no fundo do Mediterrâneo,
15:19
which collected more garbage than they did animals.
386
919260
2000
neste momento, recolhem mais lixo que animais.
15:21
And that's the deep sea, that's the environment that we consider to be
387
921260
3000
Isto é no mar profundo, um dos ambientes que consideramos
15:24
among the most pristine left on Earth.
388
924260
2000
entre os mais imaculados na Terra.
15:26
And there are a lot of other pressures.
389
926260
2000
Existem muitas outras pressões.
15:28
Ocean acidification is a really big issue that people are concerned with,
390
928260
3000
A acidificação dos oceanos e o aquecimento dos oceanos.
15:31
as well as ocean warming, and the effects they're going to have on coral reefs.
391
931260
3000
sâo problemas preocupantes,
dados os efeitos desastrosos para os recifes de coral
15:34
On the scale of decades, in our lifetimes,
392
934260
3000
Numa escala de décadas, no nosso tempo de vida,
15:37
we're going to see a lot of damage to coral reefs.
393
937260
2000
vamos ver enormes danos nos recifes de coral.
15:39
And I could spend the rest of my time, which is getting very limited,
394
939260
3000
Eu podia passar o resto do tempo, que já está muito limitado,
15:42
going through this litany of concerns about the ocean,
395
942260
2000
a enumerar preocupações relativas aos oceanos,
15:44
but I want to end on a more positive note.
396
944260
2000
mas quero acabar com uma nota mais positiva.
15:46
And so the grand challenge then
397
946260
2000
O nosso grande desafio
15:48
is to try and make sure that we preserve what's left,
398
948260
2000
é tentar tornar possível a preservação do que resta,
15:50
because there is still spectacular beauty.
399
950260
2000
porque ainda existe uma fantástica beleza.
15:52
And the oceans are so productive,
400
952260
2000
Os oceanos são tão produtivos,
15:54
there's so much going on in there that's of relevance to humans
401
954260
3000
existe tanto nos oceanos que é relevante para a Humanidade,
15:57
that we really need to, even from a selfish perspective,
402
957260
3000
que, mesmo numa perspectiva egoísta,
16:00
try to do better than we have in the past.
403
960260
2000
precisamos de tentar fazer melhor do que no passado.
16:02
So we need to recognize those hot spots
404
962260
2000
Precisamos de reconhecer estes pontos quentes
16:04
and do our best to protect them.
405
964260
2000
e dar o nosso melhor para os proteger.
16:06
When we look at pictures like this, they take our breath away,
406
966260
2000
Ao olhar para imagens como esta, ficamos sem fôlego,
16:08
in addition to helping to give us breath
407
968260
2000
para além de nos darem fôlego,
16:10
by the oxygen that the oceans provide.
408
970260
2000
através do oxigénio que os oceanos fornecem.
16:12
Census scientists worked in the rain, they worked in the cold,
409
972260
3000
Os cientistas do censo trabalharam à chuva, ao frio,
16:15
they worked under water and they worked above water
410
975260
2000
trabalharam debaixo de água e acima dela,
16:17
trying to illuminate the wondrous discovery,
411
977260
2000
tentando iluminar a maravilhosa descoberta,
16:19
the still vast unknown,
412
979260
2000
o ainda vasto desconhecido,
16:21
the spectacular adaptations that we see in ocean life.
413
981260
3000
as espectaculares adaptações que vemos na vida marinha.
16:24
So whether you're a yak herder living in the mountains of Chile,
414
984260
3000
Quer seja um pastor de iaques a viver nas montanhas do Chile,
16:27
whether you're a stockbroker in New York City
415
987260
3000
ou um corretor na bolsa de Nova Iorque,
16:30
or whether you're a TEDster living in Edinburgh,
416
990260
2000
ou talvez um TEDster a viver em Edimburgo,
16:32
the oceans matter.
417
992260
2000
os oceanos são importantes.
16:34
And as the oceans go so shall we.
418
994260
2000
Enquanto os oceanos continuarem, nós também.
16:36
Thanks for listening.
419
996260
2000
Obrigado por escutarem.
16:38
(Applause)
420
998260
2000
(Aplausos)
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