Daniel Pauly: The ocean's shifting baseline

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Lisangelo Berti Revisor: Viviane Ferraz Matos
00:12
I'm going to speak
0
12000
2000
Vou falar
00:14
about a tiny, little idea.
1
14000
3000
acerca de uma minúscula, pequena ideia.
00:17
And this is about shifting baseline.
2
17000
4000
Sobre a inconstante base de referência.
00:21
And because the idea can be explained in one minute,
3
21000
4000
E porque a ideia pode ser explicada em um minuto,
00:25
I will tell you three stories before
4
25000
3000
contarei antes a vocês 3 histórias
00:28
to fill in the time.
5
28000
2000
para preencher o tempo.
00:30
And the first story
6
30000
2000
A primeira história
00:32
is about Charles Darwin, one of my heroes.
7
32000
3000
é sobre Charles Darwin, um de meus heróis.
00:35
And he was here, as you well know, in '35.
8
35000
3000
E ele esteve aqui, como bem sabem, em 1835.
00:38
And you'd think he was chasing finches,
9
38000
2000
Podem achar que ele estava atrás de pintassilgos,
00:40
but he wasn't.
10
40000
2000
mas não.
00:42
He was actually collecting fish.
11
42000
2000
Na verdade ele coletava peixes.
00:44
And he described one of them
12
44000
2000
E descreveu um deles
00:46
as very "common."
13
46000
2000
como muito "comum".
00:48
This was the sailfin grouper.
14
48000
2000
Era o mero.
00:50
A big fishery was run on it
15
50000
2000
Muito se pescou este peixe
00:52
until the '80s.
16
52000
3000
até os anos 80.
00:55
Now the fish is on the IUCN Red List.
17
55000
3000
Agora ele está na Lista Vermelha da UICN.
00:58
Now this story,
18
58000
2000
Agora esta história,
01:00
we have heard it lots of times
19
60000
3000
nós a escutamos muitas vezes
01:03
on Galapagos and other places,
20
63000
2000
em Galápagos e outros lugares,
01:05
so there is nothing particular about it.
21
65000
3000
então não há nada de especial nela.
01:08
But the point is, we still come to Galapagos.
22
68000
3000
Mas a questão é, nós ainda vamos a Galápagos.
01:11
We still think it is pristine.
23
71000
3000
Ainda achamos que é imaculado.
01:14
The brochures still say
24
74000
3000
Os folhetos ainda dizem
01:17
it is untouched.
25
77000
2000
que é intocado.
01:19
So what happens here?
26
79000
3000
O que está acontecendo aqui?
01:22
The second story, also to illustrate another concept,
27
82000
3000
A segunda história, também para ilustrar um outro conceito,
01:25
is called shifting waistline.
28
85000
2000
é chamada de inconstante cintura.
01:27
(Laughter)
29
87000
3000
(Risos)
01:30
Because I was there in '71,
30
90000
2000
Porque eu estive lá em 71,
01:32
studying a lagoon in West Africa.
31
92000
2000
estudando uma lagoa na África Ocidental.
01:34
I was there because I grew up in Europe
32
94000
3000
Estava lá porque eu cresci na Europa
01:37
and I wanted later to work in Africa.
33
97000
2000
e queria mais tarde trabalhar na África.
01:39
And I thought I could blend in.
34
99000
2000
Eu pensei que pudesse me misturar.
01:41
And I got a big sunburn,
35
101000
2000
Tive uma grande queimadura de sol,
01:43
and I was convinced that I was really not from there.
36
103000
3000
e me convenci que realmente eu não era de lá.
01:46
This was my first sunburn.
37
106000
2000
Foi minha primeira queimadura.
01:48
And the lagoon
38
108000
3000
E a lagoa
01:51
was surrounded by palm trees,
39
111000
2000
era cercada por palmeiras,
01:53
as you can see, and a few mangrove.
40
113000
2000
como podem ver,e alguns manguezais.
01:55
And it had tilapia
41
115000
2000
Tinha tilápia
01:57
about 20 centimeters,
42
117000
2000
com cerca de 20 centímetros,
01:59
a species of tilapia called blackchin tilapia.
43
119000
2000
uma espécie de tilápia chamada 'blackchin'.
02:01
And the fisheries for this tilapia
44
121000
2000
E a pesca desta tilápia
02:03
sustained lots of fish and they had a good time
45
123000
3000
forneceu muito peixe e eles tiveram bons tempos
02:06
and they earned more than average
46
126000
2000
e ganharam mais que a média
02:08
in Ghana.
47
128000
2000
em Gana.
02:10
When I went there 27 years later,
48
130000
3000
Quando fui lá 27 anos depois,
02:13
the fish had shrunk to half of their size.
49
133000
3000
o peixe encolhera até a metade de seu tamanho.
02:16
They were maturing at five centimeters.
50
136000
2000
Tornavam-se maduros com 5 centímetros.
02:18
They had been pushed genetically.
51
138000
2000
Eles haviam sido forçados geneticamente.
02:20
There were still fishes.
52
140000
2000
Eles ainda eram peixes.
02:22
They were still kind of happy.
53
142000
2000
Eles ainda eram meio que felizes.
02:24
And the fish also were happy to be there.
54
144000
5000
E o peixe ainda estava feliz em estar lá.
02:29
So nothing has changed,
55
149000
2000
Então nada havia mudado,
02:31
but everything has changed.
56
151000
2000
mas tudo mudou.
02:33
My third little story
57
153000
2000
Minha terceira pequena história
02:35
is that I was an accomplice
58
155000
2000
é que fui um cúmplice
02:37
in the introduction of trawling
59
157000
2000
na introdução da pesca de arrasto
02:39
in Southeast Asia.
60
159000
2000
no Sudeste Asiático.
02:41
In the '70s -- well, beginning in the '60s --
61
161000
3000
Nos anos 70 -- bom, começando nos 60 --
02:44
Europe did lots of development projects.
62
164000
3000
Europa fez muitos projetos de desenvolvimento.
02:47
Fish development
63
167000
2000
Criação de peixes
02:49
meant imposing on countries
64
169000
2000
significava impôr aos países
02:51
that had already 100,000 fishers
65
171000
3000
que já possuiam 100.000 peixes,
02:54
to impose on them industrial fishing.
66
174000
3000
impôr a eles a industrialização da pesca.
02:57
And this boat, quite ugly,
67
177000
2000
Este barco, bem feio,
02:59
is called the Mutiara 4.
68
179000
2000
se chama Mutiara 4.
03:01
And I went sailing on it,
69
181000
2000
E nele saí velejando,
03:03
and we did surveys
70
183000
3000
e fizemos pesquisas
03:06
throughout the southern South China sea
71
186000
3000
por todo o sul do mar da China Meridional
03:09
and especially the Java Sea.
72
189000
2000
e especialmente o mar de Java.
03:11
And what we caught,
73
191000
2000
E o que apanhamos,
03:13
we didn't have words for it.
74
193000
2000
não tínhamos palavras para isso.
03:15
What we caught, I know now,
75
195000
3000
O que apanhamos, sei agora,
03:18
is the bottom of the sea.
76
198000
2000
é o fundo do mar.
03:20
And 90 percent of our catch
77
200000
2000
E 90% do que recolhemos
03:22
were sponges,
78
202000
2000
eram esponjas,
03:24
other animals that are fixed on the bottom.
79
204000
3000
outros animais que se fixam no fundo.
03:27
And actually most of the fish,
80
207000
2000
Na verdade a maior parte dos peixes,
03:29
they are a little spot on the debris,
81
209000
2000
era um pequeno ponto das sobras,
03:31
the piles of debris, were coral reef fish.
82
211000
3000
as pilhas de restos, eram peixes dos corais.
03:34
Essentially the bottom of the sea came onto the deck
83
214000
2000
Essencialmente o fundo do mar veio para o deque
03:36
and then was thrown down.
84
216000
2000
e então foi descartado.
03:38
And these pictures are extraordinary
85
218000
3000
Esta fotos são extraordinárias
03:41
because this transition is very rapid.
86
221000
3000
porque a transição é muito rápida.
03:44
Within a year, you do a survey
87
224000
3000
Dentro de um ano, você faz uma pesquisa
03:47
and then commercial fishing begins.
88
227000
2000
e então a pesca comercial inicia.
03:49
The bottom is transformed
89
229000
2000
O fundo é transformado
03:51
from, in this case, a hard bottom or soft coral
90
231000
3000
de, neste caso, um fundo duro ou coral macio
03:54
into a muddy mess.
91
234000
3000
em uma confusão lamacenta.
03:57
This is a dead turtle.
92
237000
2000
Esta é um tartaruga morta.
03:59
They were not eaten, they were thrown away because they were dead.
93
239000
3000
Elas não eram comidas, eram jogadas fora porque estavam mortas.
04:02
And one time we caught a live one.
94
242000
2000
Uma vez pegamos uma viva.
04:04
It was not drowned yet.
95
244000
2000
Ainda não havia se afogado.
04:06
And then they wanted to kill it because it was good to eat.
96
246000
3000
Eles queriam matá-la porque era boa para ser comida.
04:09
This mountain of debris
97
249000
3000
Esta montanha de restos
04:12
is actually collected by fishers
98
252000
3000
na verdade é coletada pelos pescadores
04:15
every time they go
99
255000
2000
toda vez que vão
04:17
into an area that's never been fished.
100
257000
2000
em uma área em que ainda não pescaram.
04:19
But it's not documented.
101
259000
2000
Mas não é documentado.
04:21
We transform the world,
102
261000
2000
Nós transformamos o mundo,
04:23
but we don't remember it.
103
263000
2000
mas não nos lembramos disso.
04:25
We adjust our baseline
104
265000
3000
Ajustamos nossa referência
04:28
to the new level,
105
268000
2000
para outro nível,
04:30
and we don't recall what was there.
106
270000
4000
e não recordamos o que estava lá.
04:34
If you generalize this,
107
274000
2000
Se generalizarem isto,
04:36
something like this happens.
108
276000
2000
alguma coisa assim acontece.
04:38
You have on the y axis some good thing:
109
278000
3000
Você tem no eixo y algo bom:
04:41
biodiversity, numbers of orca,
110
281000
3000
biodiversidade, quantidades de orca,
04:44
the greenness of your country, the water supply.
111
284000
3000
o verde de seu país, suprimento d'água.
04:47
And over time it changes --
112
287000
2000
E com o tempo ele muda.
04:49
it changes
113
289000
2000
Ele muda
04:51
because people do things, or naturally.
114
291000
2000
porque pessoas fazem coisas com naturalidade.
04:53
Every generation
115
293000
2000
Cada geração
04:55
will use the images
116
295000
2000
usará as imagens
04:57
that they got at the beginning of their conscious lives
117
297000
3000
que tinham no início de suas vidas conscientes
05:00
as a standard
118
300000
2000
como padrão
05:02
and will extrapolate forward.
119
302000
2000
e o extrapolará mais adiante.
05:04
And the difference then,
120
304000
2000
A diferença então,
05:06
they perceive as a loss.
121
306000
2000
eles percebem como uma perda.
05:08
But they don't perceive what happened before as a loss.
122
308000
3000
Mas não percebem o que aconteceu antes como uma perda.
05:11
You can have a succession of changes.
123
311000
2000
Pode haver uma sucessão de mudanças.
05:13
At the end you want to sustain
124
313000
3000
No final você quer sustentar
05:16
miserable leftovers.
125
316000
3000
miseráveis sobras.
05:19
And that, to a large extent, is what we want to do now.
126
319000
3000
Isso, em uma larga escala, é o que queremos fazer agora.
05:22
We want to sustain things that are gone
127
322000
3000
Queremos sustentar coisas, que se foram
05:25
or things that are not the way they were.
128
325000
4000
ou coisas que não são mais o que eram.
05:29
Now one should think
129
329000
2000
Alguém deveria pensar
05:31
this problem affected people
130
331000
2000
que este problema certamente
05:33
certainly when in predatory societies,
131
333000
4000
afetava pessoas quando em sociedades predatórias,
05:37
they killed animals
132
337000
2000
elas matavam animais
05:39
and they didn't know they had done so
133
339000
2000
e não sabiam que assim o tinham feito
05:41
after a few generations.
134
341000
2000
após algumas poucas gerações.
05:43
Because, obviously,
135
343000
3000
Porque, obviamente,
05:46
an animal that is very abundant,
136
346000
5000
um animal que é muito abundante,
05:51
before it gets extinct,
137
351000
3000
antes que esteja extinto,
05:54
it becomes rare.
138
354000
3000
torna-se raro.
05:57
So you don't lose abundant animals.
139
357000
3000
Você não perde animais abundantes.
06:00
You always lose rare animals.
140
360000
2000
Sempre se perde animais raros.
06:02
And therefore they're not perceived
141
362000
2000
E portanto não são percebidos
06:04
as a big loss.
142
364000
2000
como uma grande perda.
06:06
Over time,
143
366000
2000
Com o tempo,
06:08
we concentrate on large animals,
144
368000
2000
nos concentramos em animais grandes,
06:10
and in a sea that means the big fish.
145
370000
2000
e em um mar que significa grandes pescarias.
06:12
They become rarer because we fish them.
146
372000
3000
Eles se tornam raros porque os pescamos.
06:15
Over time we have a few fish left
147
375000
2000
Com o tempo sobram menos peixes
06:17
and we think this is the baseline.
148
377000
3000
e pensamos que esta é a referência.
06:20
And the question is,
149
380000
2000
A pergunta é,
06:22
why do people accept this?
150
382000
5000
por que as pessoas acreditam nisto?
06:27
Well because they don't know that it was different.
151
387000
3000
Porque elas não sabem que já foi diferente.
06:30
And in fact, lots of people, scientists,
152
390000
3000
De fato, muitas pessoas, cientistas,
06:33
will contest that it was really different.
153
393000
2000
contestarão que já foi realmente diferente.
06:35
And they will contest this
154
395000
2000
Eles o contestarão
06:37
because the evidence
155
397000
2000
porque a evidência
06:39
presented in an earlier mode
156
399000
5000
apresentada em um modo anterior
06:44
is not in the way
157
404000
3000
não é como eles
06:47
they would like the evidence presented.
158
407000
2000
gostariam que a evidência fosse apresentada.
06:49
For example,
159
409000
2000
Por exemplo,
06:51
the anecdote that some present,
160
411000
2000
a piada que alguns contam,
06:53
as Captain so-and-so
161
413000
2000
do Capitão tal e tal
06:55
observed lots of fish in this area
162
415000
3000
que observou muitos peixes nesta área
06:58
cannot be used
163
418000
2000
não pode ser usada
07:00
or is usually not utilized by fishery scientists,
164
420000
3000
ou normalmente não é utilizada pelos cientistas da pesca,
07:03
because it's not "scientific."
165
423000
2000
porque não é "científica".
07:05
So you have a situation
166
425000
2000
Temos uma situação
07:07
where people don't know the past,
167
427000
3000
onde as pessoas não sabem do passado,
07:10
even though we live in literate societies,
168
430000
3000
mesmo vivendo em sociedades cultas,
07:13
because they don't trust
169
433000
2000
porque não confiam
07:15
the sources of the past.
170
435000
3000
nas fontes do passado.
07:18
And hence, the enormous role
171
438000
3000
Daí, o enorme papel
07:21
that a marine protected area can play.
172
441000
2000
que uma área marinha protegida pode ter.
07:23
Because with marine protected areas,
173
443000
3000
Porque com áreas marinhas protegidas,
07:26
we actually recreate the past.
174
446000
4000
na verdade podemos recriar o passado.
07:30
We recreate the past that people cannot conceive
175
450000
3000
Recriamos o passado que as pessoas não podem conceber
07:33
because the baseline has shifted
176
453000
2000
porque a referência se alterou
07:35
and is extremely low.
177
455000
2000
e é extremamente baixa.
07:37
That is for people
178
457000
2000
Isso é para pessoas
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who can see a marine protected area
179
459000
5000
que podem ver uma área marinha protegida
07:44
and who can benefit
180
464000
2000
e que podem se beneficiar
07:46
from the insight that it provides,
181
466000
3000
do retorno que ela fornece,
07:49
which enables them to reset their baseline.
182
469000
4000
que os habilita a reiniciar as suas referências.
07:53
How about the people who can't do that
183
473000
2000
E as pessoas que não podem fazê-lo
07:55
because they have no access --
184
475000
2000
porque não têm acesso --
07:57
the people in the Midwest for example?
185
477000
3000
as pessoas no meio-oeste por exemplo?
08:00
There I think
186
480000
2000
Penso que aí
08:02
that the arts and film
187
482000
2000
as artes e filmes
08:04
can perhaps fill the gap,
188
484000
2000
podem talvez preencher o vazio,
08:06
and simulation.
189
486000
2000
e simulação.
08:08
This is a simulation of Chesapeake Bay.
190
488000
3000
Esta é uma simulação da Baía Chesapeake.
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There were gray whales in Chesapeake Bay a long time ago --
191
491000
2000
Existiam baleias-cinzentas em Chesapeake muito tempo atrás --
08:13
500 years ago.
192
493000
2000
500 anos atrás.
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And you will have noticed that the hues and tones
193
495000
3000
Perceberão que os matizes e tonalidades
08:18
are like "Avatar."
194
498000
2000
parecem do "Avatar".
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(Laughter)
195
500000
2000
(Risos)
08:22
And if you think about "Avatar,"
196
502000
2000
E se pensarem em "Avatar",
08:24
if you think of why people were so touched by it --
197
504000
3000
se pensarem porque as pessoas se comoveram com ele --
08:27
never mind the Pocahontas story --
198
507000
4000
esqueçam a história de Pocahontas --
08:31
why so touched by the imagery?
199
511000
4000
por que tão sensibilizadas pelas imagens?
08:35
Because it evokes something
200
515000
3000
Porque evocam algo
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that in a sense has been lost.
201
518000
2000
que de certa maneira se perdeu.
08:40
And so my recommendation,
202
520000
2000
Assim minha recomendação,
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it's the only one I will provide,
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522000
2000
a única que irei fornecer,
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is for Cameron to do "Avatar II" underwater.
204
524000
5000
é que Cameron faça "Avatar II" debaixo d'água.
08:49
Thank you very much.
205
529000
2000
Muito obrigado a vocês.
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(Applause)
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531000
2000
(Aplausos)
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