Barbara Block: Tagging tuna in the deep ocean

24,748 views ・ 2010-10-06

TED


Vă rugăm să faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză de mai jos pentru a reda videoclipul.

Traducător: Maria Oprisescu Corector: Delia Bogdan
00:15
I've been fascinated for a lifetime
0
15260
3000
Am fost fascinată o viață întreagă
00:18
by the beauty, form and function
1
18260
2000
de frumusețea, forma și activitatea
00:20
of giant bluefin tuna.
2
20260
3000
tonului uriaş cu înotătoare albastre. (tonul bluefin)
00:23
Bluefin are warmblooded like us.
3
23260
3000
Tonul bluefin are sângele cald ca şi noi.
00:26
They're the largest of the tunas,
4
26260
3000
Este cea mai mare specie de ton,
00:29
the second-largest fish in the sea -- bony fish.
5
29260
3000
şi al doilea peşte marin ca mărime, între cei cu schelet.
00:32
They actually are a fish
6
32260
2000
Sunt de fapt peşti
00:34
that is endothermic --
7
34260
2000
adică endotermici -
00:36
powers through the ocean with warm muscles like a mammal.
8
36260
3000
a căror propulsie prin ocean este asigurată de muşchi calzi, ca la mamifere.
00:40
That's one of our bluefin at the Monterey Bay Aquarium.
9
40260
3000
Acesta este tonul nostru de la Acvariul Monterey Bay.
00:43
You can see in its shape and its streamlined design
10
43260
3000
Observaţi forma şi designul adaptat
00:46
it's powered for ocean swimming.
11
46260
3000
făcut pentru a înota în ocean.
00:49
It flies through the ocean on its pectoral fins, gets lift,
12
49260
3000
Zboară prin ocean cu înotătoarele pectorale, se ridică,
00:52
powers its movements
13
52260
2000
îşi coordonează mişcările
00:54
with a lunate tail.
14
54260
2000
cu coada în formă de semilună.
00:56
It's actually got a naked skin for most of its body,
15
56260
3000
Are doar piele pe mare parte a corpului,
00:59
so it reduces friction with the water.
16
59260
3000
reducând astfel frecarea cu apa.
01:02
This is what one of nature's finest machines.
17
62260
3000
Este una dintre cele mai rafinate maşinării ale naturii.
01:05
Now, bluefin
18
65260
2000
Tonul uriaş cu înotătoare albastre
01:07
were revered by Man
19
67260
2000
a fost venerat
01:09
for all of human history.
20
69260
3000
de-a lungul istoriei.
01:12
For 4,000 years, we fished sustainably for this animal,
21
72260
3000
4000 de ani, am pescuit acest animal pentru hrană,
01:15
and it's evidenced
22
75260
2000
şi este atestat istoric
01:17
in the art that we see
23
77260
2000
în arta pe care o vedem
01:19
from thousands of years ago.
24
79260
2000
de acum mii de ani.
01:21
Bluefin are in cave paintings in France.
25
81260
3000
Găsim ton bluefin în picturile rupestre din Franţa.
01:24
They're on coins
26
84260
2000
Sunt pe monede
01:26
that date back 3,000 years.
27
86260
3000
care datează de acum 3000 de ani.
01:29
This fish was revered by humankind.
28
89260
3000
Acest peşte a fost venerat de omenire.
01:32
It was fished sustainably
29
92260
2000
A fost pescuit echilibrat
01:34
till all of time,
30
94260
2000
în toate timpurile
01:36
except for our generation.
31
96260
2000
cu exceptia generaţiei noastre.
01:38
Bluefin are pursued wherever they go --
32
98260
3000
Tonul cu înotătoare albastră este urmărit oriunde s-ar duce.
01:41
there is a gold rush on Earth,
33
101260
2000
E o goană după aur pe Pământ,
01:43
and this is a gold rush for bluefin.
34
103260
2000
goana după tonul bluefin.
01:45
There are traps that fish sustainably
35
105260
2000
Există capcane care pescuiesc echilibrat
01:47
up until recently.
36
107260
3000
până nu demult.
01:50
And yet, the type of fishing going on today,
37
110260
3000
Totuşi modul în care se pescuieşte astăzi,
01:53
with pens, with enormous stakes,
38
113260
3000
cu ţarcuri şi pripoane enorme,
01:56
is really wiping bluefin
39
116260
2000
şterg, ecologic vorbind,
01:58
ecologically off the planet.
40
118260
2000
tonul bluefin de pe planetă.
02:00
Now bluefin, in general,
41
120260
2000
În general, bluefinul
02:02
goes to one place: Japan.
42
122260
2000
ajunge într-un singur loc: Japonia.
02:04
Some of you may be guilty
43
124260
2000
Unii dintre voi ar putea fi vinovaţi
02:06
of having contributed to the demise of bluefin.
44
126260
2000
de a fi contribuit la declinul tonului bluefin.
02:08
They're delectable muscle,
45
128260
2000
Carnea lor delicioasă,
02:10
rich in fat --
46
130260
2000
bogată în grăsimi --
02:12
absolutely taste delicious.
47
132260
2000
are un gust absolut delicios.
02:14
And that's their problem; we're eating them to death.
48
134260
3000
Asta este problema lor: îi mâncăm până dispar.
02:17
Now in the Atlantic, the story is pretty simple.
49
137260
3000
În Atlantic povestea este simplă.
02:20
Bluefin have two populations: one large, one small.
50
140260
3000
Tonul bluefin se împarte în două populaţii: una mare şi una mică.
02:23
The North American population
51
143260
2000
Din cea nord-americană
02:25
is fished at about 2,000 ton.
52
145260
3000
se consumă aproape 2000 de tone.
02:28
The European population and North African -- the Eastern bluefin tuna --
53
148260
3000
Din cea europeană şi nord-africană - bluefinul estic -
02:31
is fished at tremendous levels:
54
151260
3000
se pescuiesc cantităţi uriaşe:
02:34
50,000 tons over the last decade almost every year.
55
154260
3000
50.000 de tone în ultimul deceniu aproape în fiecare an.
02:37
The result is whether you're looking
56
157260
2000
Rezultatul este, fie că priveşti
02:39
at the West or the Eastern bluefin population,
57
159260
3000
la populaţia din vest sau din est a tonului cu înotătoare albastră
02:42
there's been tremendous decline on both sides,
58
162260
2000
există un declin enorm în ambele părţi,
02:44
as much as 90 percent
59
164260
2000
aproape de 90%
02:46
if you go back with your baseline
60
166260
2000
dacă te raportezi la nivelul de bază
02:48
to 1950.
61
168260
2000
din 1950.
02:50
For that, bluefin have been given a status
62
170260
3000
Pentru acest lucru, tonului bluefin i s-a acordat un statut
02:53
equivalent to tigers, to lions,
63
173260
3000
echivalent cu cel al tigrilor, leilor,
02:56
to certain African elephants
64
176260
2000
al anumitor elefanţi africani
02:58
and to pandas.
65
178260
2000
şi urşilor panda.
03:00
These fish have been proposed
66
180260
2000
Acum două luni, s-a propus ca aceşti peşti
03:02
for an endangered species listing in the past two months.
67
182260
3000
să fie trecuţi pe lista speciilor pe cale de dispariţie.
03:05
They were voted on and rejected
68
185260
2000
S-a votat şi au fost respinşi
03:07
just two weeks ago,
69
187260
2000
acum două saptămâni,
03:09
despite outstanding science
70
189260
2000
în ciuda dovezilor ştiinţifice remarcabile
03:11
that shows from two committees
71
191260
3000
care arată din partea a două comisii
03:14
this fish meets the criteria of CITES I.
72
194260
3000
că îndeplinesc criteriile CITES I.
03:17
And if it's tunas you don't care about,
73
197260
2000
Şi dacă nu vă pasă de tonul cu înotătoare albastră
03:19
perhaps you might be interested
74
199260
2000
poate veţi fi interesaţi
03:21
that international long lines and pursing
75
201260
2000
de faptul că linii internaţionale şi vase cu pungă pentru pescuit ton
03:23
chase down tunas and bycatch animals
76
203260
3000
urmăresc tonul şi prind accidental
03:26
such as leatherbacks, sharks,
77
206260
2000
ţestoasa cu carapace de piele, rechini
03:28
marlin, albatross.
78
208260
2000
peşti spadă sau albatroşi.
03:30
These animals and their demise
79
210260
2000
Aceste animale şi declinul lor
03:32
occurs in the tuna fisheries.
80
212260
3000
apare în timpul pescuitului de ton.
03:35
The challenge we face
81
215260
2000
Provocarea cu care ne confruntăm
03:37
is that we know very little about tuna,
82
217260
3000
este aceea că ştim foarte puţine lucruri despre ton,
03:40
and everyone in the room knows what it looks like
83
220260
3000
şi toată lumea din sală ştie cum arată
03:43
when an African lion
84
223260
2000
un leu african
03:45
takes down its prey.
85
225260
2000
care îşi doboară prada.
03:47
I doubt anyone has seen a giant bluefin feed.
86
227260
3000
Mă îndoiesc că a vazut cineva un ton bluefin care se hraneşte.
03:50
This tuna symbolizes
87
230260
3000
Acest ton simbolizează
03:53
what's the problem for all of us in the room.
88
233260
3000
problema noastră a tuturor celor din sală.
03:56
It's the 21st century, but we really have only just begun
89
236260
3000
Suntem în secolul 21, dar de abia acum am început
03:59
to really study our oceans in a deep way.
90
239260
3000
să studiem cu adevarat oceanele, mai profund.
04:02
Technology has come of age
91
242260
2000
Tehnologia a ajuns la stadiul în care
04:04
that's allowing us to see the Earth from space
92
244260
3000
ne permite să vedem Pamântul din spaţiu
04:07
and go deep into the seas remotely.
93
247260
3000
şi să pătrundem adânc în ape, de la distanţă.
04:10
And we've got to use these technologies immediately
94
250260
2000
Trebuie să folosim imediat această tehnologie
04:12
to get a better understanding
95
252260
2000
pentru a înţelege mai bine
04:14
of how our ocean realm works.
96
254260
3000
cum funcţionează mediul oceanic.
04:17
Most of us from the ship -- even I --
97
257260
2000
Majoritatea dintre noi de pe vas, chiar şi eu,
04:19
look out at the ocean and see this homogeneous sea.
98
259260
3000
ne uităm la ocean şi vedem această mare omogenă.
04:22
We don't know where the structure is.
99
262260
2000
Nu ştim unde este structura.
04:24
We can't tell where are the watering holes
100
264260
3000
Nu ne putem da seama unde sunt găurile de alimentare
04:27
like we can on an African plain.
101
267260
3000
aşa cum ne dăm seama pe o câmpie africană.
04:30
We can't see the corridors,
102
270260
2000
Nu putem vedea coridoarele,
04:32
and we can't see what it is
103
272260
2000
şi nu ne putem da seama
04:34
that brings together a tuna,
104
274260
2000
ce aduce împreună un ton,
04:36
a leatherback and an albatross.
105
276260
2000
o ţestoasă cu carapace de piele şi un albatros.
04:38
We're only just beginning to understand
106
278260
2000
Abia începem să înţelegem
04:40
how the physical oceanography
107
280260
2000
cum oceanografia fizică
04:42
and the biological oceanography
108
282260
2000
şi oceanografia biologică
04:44
come together
109
284260
2000
se alătură
04:46
to create a seasonal force
110
286260
2000
pentru a crea o forţă periodică
04:48
that actually causes the upwelling
111
288260
2000
care cauzează creşterea penetrabilităţii apelor
04:50
that might make a hot spot a hope spot.
112
290260
3000
ce ar putea transforma un pericol în speranţă.
04:53
The reasons these challenges are great
113
293260
2000
Aceste provocări sunt grozave pentru că
04:55
is that technically it's difficult to go to sea.
114
295260
3000
din punct de vedere tehnic este dificil să ajungi în mare.
04:58
It's hard to study a bluefin on its turf,
115
298260
2000
Este greu să studiezi un bluefin pe teritoriul său,
05:00
the entire Pacific realm.
116
300260
2000
întregul regat al Pacificului.
05:02
It's really tough to get up close and personal with a mako shark
117
302260
4000
Este foarte greu să ajungi aproape de un rechin mako
05:06
and try to put a tag on it.
118
306260
2000
şi să încerci să îl marchezi pentru urmărire.
05:08
And then imagine being Bruce Mate's team from OSU,
119
308260
3000
Imaginează-ţi că faci parte din echipa lui Bruce Mate din OSU,
05:11
getting up close to a blue whale
120
311260
2000
şi că te apropii foarte mult de o balenă albastră
05:13
and fixing a tag on the blue whale that stays,
121
313260
3000
şi îi fixezi un marcaj care nu cade,
05:16
an engineering challenge
122
316260
2000
este o provocare inginerească
05:18
we've yet to really overcome.
123
318260
2000
la care încă lucrăm.
05:20
So the story of our team, a dedicated team,
124
320260
3000
Echipa noastră pasionată se ocupă de
05:23
is fish and chips.
125
323260
2000
peşti şi chip-uri.
05:25
We basically are taking
126
325260
2000
Practic luăm aceleaşi componente
05:27
the same satellite phone parts,
127
327260
2000
care comunică cu sateliţii, din telefoanele mobile,
05:29
or the same parts that are in your computer, chips.
128
329260
3000
sau aceleaşi părţi din calculatorul vostru, cipurile.
05:32
We're putting them together in unusual ways,
129
332260
3000
Le ansamblăm în moduri neobişnuite,
05:35
and this is taking us into the ocean realm
130
335260
2000
şi asta ne duce în tărâmurile din ocean
05:37
like never before.
131
337260
2000
ca niciodată până acum.
05:39
And for the first time,
132
339260
2000
Pentru prima dată,
05:41
we're able to watch the journey of a tuna beneath the ocean
133
341260
3000
putem să urmărim călătoria unui ton prin ocean
05:44
using light and photons
134
344260
2000
folosind lumină și fotoni
05:46
to measure sunrise and sunset.
135
346260
3000
pentru a măsura răsăritul și apusul.
05:49
Now, I've been working with tunas for over 15 years.
136
349260
3000
Lucrez cu tonii de peste 15 ani.
05:52
I have the privilege of being a partner
137
352260
2000
Am privilegiul de a fi partenerul
05:54
with the Monterey Bay Aquarium.
138
354260
2000
Acvariului Monterey Bay
05:56
We've actually taken a sliver of the ocean,
139
356260
2000
Împreună, am luat, o felie din ocean,
05:58
put it behind glass,
140
358260
2000
l-am pus în spatele sticlei,
06:00
and we together
141
360260
2000
şi tot împreună,
06:02
have put bluefin tuna and yellowfin tuna on display.
142
362260
3000
am pus pe ecran tonul bluefin şi tonul albacora.
06:05
When the veil of bubbles lifts every morning,
143
365260
3000
Când perdeaua de bule se riidică în fiecare dimineaţă,
06:08
we can actually see a community from the Pelagic ocean,
144
368260
3000
putem vedea de fapt o comunitate din oceanul pelagic,
06:11
one of the only places on Earth
145
371260
2000
unul dintre singurele locuri de pe Pământ
06:13
you can see giant bluefin swim by.
146
373260
3000
unde poţi vedea întotând tonul uriaş cu înotătoare albastră.
06:16
We can see in their beauty of form and function,
147
376260
2000
Putem vedea în frumuseţea formei și funcției lor,
06:19
their ceaseless activity.
148
379260
2000
activitatea lor neîncetată.
06:21
They're flying through their space, ocean space.
149
381260
3000
Ei zboară prin spaţiul lor, spaţiul oceanic.
06:24
And we can bring two million people a year
150
384260
2000
Și putem să aducem două milioane de oameni
06:26
into contact with this fish
151
386260
2000
pe an, în contact cu acest pește
06:28
and show them its beauty.
152
388260
3000
pentru a le arăta frumusețea lui.
06:31
Behind the scenes is a working lab at Stanford University
153
391260
3000
În culise se află un laborator al Universității Stanford
06:34
partnered with the Monterey Bay Aquarium.
154
394260
2000
partener al Acvariului Monterey Bay.
06:36
Here, for over 14 or 15 years,
155
396260
2000
Aici, de peste 14 sau 15 ani,
06:38
we've actually brought in
156
398260
2000
am adus în captivitate
06:40
both bluefin and yellowfin in captivity.
157
400260
2000
atât ton albastru cât şi ton galben (cu înotătoare galbene)
06:42
We'd been studying these fish,
158
402260
2000
Am studiat acești pești
06:44
but first we had to learn how to husbandry them.
159
404260
2000
dar în primul rând a trebuit să învăţăm cum să îi alăturăm.
06:46
What do they like to eat?
160
406260
2000
Ce le place să mănânce?
06:48
What is it that they're happy with?
161
408260
2000
Ce îi face fericiți?
06:50
We go in the tanks with the tuna -- we touch their naked skin --
162
410260
3000
Mergem în acvarii cu peştii ton - îi atingem pe piele -
06:53
it's pretty amazing. It feels wonderful.
163
413260
3000
este uimitor. Este un sentiment minunat.
06:56
And then, better yet,
164
416260
2000
Apoi, chiar mai bine de atât,
06:58
we've got our own version of tuna whisperers,
165
418260
2000
avem o versiune proprie de şoptitori cu tonii,
07:00
our own Chuck Farwell, Alex Norton,
166
420260
2000
pe proprii noştri Chuck Farwell, Alex Norton,
07:02
who can take a big tuna
167
422260
2000
care pot lua un ton mare
07:04
and in one motion,
168
424260
2000
şi într-o mişcare,
07:06
put it into an envelope of water,
169
426260
2000
să îl pună într-un plic cu apă,
07:08
so that we can actually work with the tuna
170
428260
2000
ca să putem să lucrăm efectiv cu tonul
07:10
and learn the techniques it takes
171
430260
2000
şi să învăţăm tehnicile necesare
07:12
to not injure this fish
172
432260
2000
ca să nu-i rănim pe aceşti peşti care
07:14
who never sees a boundary in the open sea.
173
434260
3000
nu au văzut niciodată o barieră în marea largă.
07:17
Jeff and Jason there, are scientists
174
437260
2000
Jeff şi Jason sunt oameni de ştiinţă
07:19
who are going to take a tuna
175
439260
2000
care vor lua un ton
07:21
and put it in the equivalent of a treadmill, a flume.
176
441260
3000
şi îl vor pune pe un fel de bandă de alergare, un canal de probe.
07:24
And that tuna thinks it's going to Japan, but it's staying in place.
177
444260
3000
Acel ton crede că merge în Japonia, dar stă pe loc.
07:27
We're actually measuring its oxygen consumption,
178
447260
2000
Măsurăm de fapt consumul său de oxigen,
07:29
its energy consumption.
179
449260
2000
consumul de energie.
07:32
We're taking this data and building better models.
180
452260
3000
Colectăm aceste date și creăm modele mai bune.
07:35
And when I see that tuna -- this is my favorite view --
181
455260
3000
Când văd acel ton - este priveliştea mea preferată -
07:38
I begin to wonder:
182
458260
2000
încep să mă întreb:
07:40
how did this fish solve the longitude problem before we did?
183
460260
3000
Cum au rezolvat acești pești problema longitudinii înaintea noastră?
07:44
So take a look at that animal.
184
464260
2000
Aşa că uitaţi-vă la acest animal.
07:46
That's the closest you'll probably ever get.
185
466260
2000
Probabil mai aproape de atât nu veţi ajunge.
07:48
Now, the activities from the lab
186
468260
3000
Acum, activităţile din laborator
07:51
have taught us now how to go out in the open ocean.
187
471260
3000
ne-au învăţat cum să ieşim în largul oceanului.
07:54
So in a program called Tag-A-Giant
188
474260
3000
Într-un progam numit Urmăreşte-un-Gigant
07:57
we've actually gone from Ireland to Canada,
189
477260
3000
chiar am mers din Irlanda până în Canada,
08:00
from Corsica to Spain.
190
480260
2000
din Corsica până în Spania.
08:02
We've fished with many nations around the world
191
482260
3000
Am pescuit cu multe naţiuni în jurul lumii
08:05
in an effort to basically
192
485260
2000
în efortul de a pune
08:07
put electronic computers
193
487260
3000
computere electronice
08:10
inside giant tunas.
194
490260
2000
înăuntrul tonilor giganţi.
08:12
We've actually tagged 1,100 tunas.
195
492260
3000
Am marcat 1.100 de toni.
08:15
And I'm going to show you three clips,
196
495260
2000
Și vă voi arăta trei clipuri
08:17
because I tagged 1,100 tunas.
197
497260
3000
pentru ca am etichetat 1.100 de peşti.
08:20
It's a very hard process, but it's a ballet.
198
500260
3000
Este un proces foarte greu, dar este un balet.
08:23
We bring the tuna out, we measure it.
199
503260
3000
Scoatem tonul la suprafață, îl măsurăm.
08:26
A team of fishers, captains, scientists and technicians
200
506260
3000
O echipă de pescari, căpitani, oameni de știință și tehnicieni
08:29
work together to keep this animal out of the ocean
201
509260
3000
lucrează împreună pentru a ține acest animal afară din ocean
08:32
for about four to five minutes.
202
512260
3000
aproximativ 4 - 5 minute.
08:35
We put water over its gills, give it oxygen.
203
515260
3000
Îi stropim branhiile cu apă, îi dăm oxigen.
08:38
And then with a lot of effort, after tagging,
204
518260
3000
Apoi cu mare efort, după marcare,
08:41
putting in the computer,
205
521260
2000
introducem datele în computer,
08:43
making sure the stalk is sticking out so it senses the environment,
206
523260
3000
asigurându-ne că dispozitivul de urmărire e înafară şi înregistrează mediul,
08:46
we send this fish back into the sea.
207
526260
3000
şi dăm drumul peștelui înapoi în mare.
08:49
And when it goes, we're always happy.
208
529260
2000
Când pleacă, suntem întodeauna fericiți.
08:51
We see a flick of the tail.
209
531260
2000
să vedem o fluturare a cozii.
08:53
And from our data that gets collected,
210
533260
3000
Din datele pe care le colectăm,
08:56
when that tag comes back,
211
536260
2000
când acel marcaj ne vine înapoi,
08:58
because a fisher returns it
212
538260
2000
pentru că vreun pescar îl returnează
09:00
for a thousand-dollar reward,
213
540260
2000
pentru o recompensă de 1000 de dolari,
09:02
we can get tracks beneath the sea
214
542260
2000
îi identificăm traseele în mare
09:04
for up to five years now,
215
544260
2000
pe o perioadă de aproape 5 ani, la ora actuală,
09:06
on a backboned animal.
216
546260
2000
pentru un animal cu schelet osos.
09:08
Now sometimes the tunas are really large,
217
548260
3000
Câteodată tonul este foarte mare,
09:11
such as this fish off Nantucket.
218
551260
2000
cum este acesta din apele Nantucket-ului.
09:13
But that's about half the size
219
553260
2000
Dar acesta este aproape jumătate faţă de
09:15
of the biggest tuna we've ever tagged.
220
555260
2000
cel mai mare ton pe care l-am marcat.
09:17
It takes a human effort,
221
557260
2000
Necesita efort din partea oamenilor,
09:19
a team effort, to bring the fish in.
222
559260
2000
efort de echipă, pentru a prinde peştele.
09:21
In this case, what we're going to do
223
561260
2000
În acest caz, vom pune un marcaj care arhivează
09:23
is put a pop-up satellite archival tag on the tuna.
224
563260
3000
datele prin satelit şi care apare la suprafaţă.
09:27
This tag rides on the tuna,
225
567260
2000
Aceast marcaj călătoreşte pe ton,
09:29
senses the environment around the tuna
226
569260
3000
simte mediul din jurul tonului
09:32
and actually will come off the fish,
227
572260
3000
și se va desprinde de pe pește,
09:35
detach, float to the surface
228
575260
2000
se va detaşa şi va pluti spre suprafaţă
09:37
and send back to Earth-orbiting satellites
229
577260
3000
și va trimite sateliților de pe orbita Pământului
09:40
position data estimated by math on the tag,
230
580260
3000
date despre poziția estimată prin calcule pe dispozitivul de urmărire,
09:43
pressure data and temperature data.
231
583260
3000
date despre presiune și temperatură.
09:46
And so what we get then from the pop-up satellite tag
232
586260
2000
Ceea ce reuşim cu marcajul plutitor
09:48
is we get away from having to have a human interaction
233
588260
3000
legat la satelit, este că nu mai necesită interacţiunea oamenilor
09:51
to recapture the tag.
234
591260
2000
pentru recuperarea dispozitivului.
09:53
Both the electronic tags I'm talking about are expensive.
235
593260
3000
Ambele dispozitive electronice despre care vorbesc sunt scumpe.
09:56
These tags have been engineered
236
596260
2000
Pentru aceste marcaje au colaborat
09:58
by a variety of teams in North America.
237
598260
3000
de o varietate de echipe din America de Nord.
10:01
They are some of our finest instruments,
238
601260
2000
Sunt printre cele mai valoroase instrumente
10:03
our new technology in the ocean today.
239
603260
3000
ale noii noastre tehnologii din oceane, în prezent.
10:07
One community in general
240
607260
2000
O comunitate în general
10:09
has given more to help us than any other community.
241
609260
2000
ne-a oferit mai mult ajutor decât oricare altă comunitate:
10:11
And that's the fisheries off the state of North Carolina.
242
611260
3000
comunitatea pescarilor din Carolina de Nord.
10:14
There are two villages, Harris and Morehead City,
243
614260
3000
Sunt două sate, Harris şi Morehead City,
10:17
every winter for over a decade,
244
617260
2000
în fiecare iarnă de peste un deceniu,
10:19
held a party called Tag-A-Giant,
245
619260
3000
organizează o petrecere numită Marchează-un-Gigant.
10:22
and together, fishers worked with us
246
622260
2000
și împreună, pescarii au lucrat cu noi,
10:24
to tag 800 to 900 fish.
247
624260
3000
pentru a marca între 800 şi 900 de pești.
10:27
In this case, we're actually going to measure the fish.
248
627260
3000
În acest caz, vom măsura peștele.
10:30
We're going to do something that in recent years we've started:
249
630260
3000
Vom face ceva ce am început să facem de câțiva ani:
10:33
take a mucus sample.
250
633260
2000
vom lua o probă de mucus.
10:35
Watch how shiny the skin is; you can see my reflection there.
251
635260
3000
Priviți ce strălucitoare e pielea; puteți să-mi vedeți imaginea reflectată acolo.
10:38
And from that mucus, we can get gene profiles,
252
638260
3000
Din acel mucus putem să obținem profile genetice,
10:41
we can get information on gender,
253
641260
2000
informație despre sex,
10:43
checking the pop-up tag one more time,
254
643260
2000
verificăm marcajul plutitor încă o dată,
10:45
and then it's out in the ocean.
255
645260
2000
și apoi îi dăm drumul în ocean.
10:47
And this is my favorite.
256
647260
2000
Acesta este preferatul meu.
10:49
With the help of my former postdoc, Gareth Lawson,
257
649260
3000
Cu ajutorul fostului meu doctorand, Gareth Lawson,
10:52
this is a gorgeous picture of a single tuna.
258
652260
2000
aceasta este o imagine splendidă a unui singur ton.
10:54
This tuna is actually moving on a numerical ocean.
259
654260
3000
Acest ton se mișcă realmente într-un ocean numeric
10:57
The warm is the Gulf Stream,
260
657260
2000
Partea caldă este Gulf Stream,
10:59
the cold up there in the Gulf of Maine.
261
659260
3000
partea rece de sus este golful Maine.
11:02
That's where the tuna wants to go -- it wants to forage on schools of herring --
262
662260
3000
Acolo vrea să meargă tonul - vrea să se hrănească cu bancurile de heringi -
11:05
but it can't get there. It's too cold.
263
665260
2000
dar nu poate ajunge acolo. Este prea frig.
11:07
But then it warms up, and the tuna pops in, gets some fish,
264
667260
3000
Dar apoi se încălzește, tonul pătrunde, mănâncă ceva pește,
11:10
maybe comes back to home base,
265
670260
2000
poate se întoarce acasă,
11:12
goes in again
266
672260
2000
se duce înapoi,
11:14
and then comes back to winter down there in North Carolina
267
674260
3000
și apoi se întoarce să ierneze acolo jos în Carolina de Nord.
11:17
and then on to the Bahamas.
268
677260
2000
și apoi pleacă spre insulele Bahama.
11:19
And my favorite scene, three tunas going into the Gulf of Mexico.
269
679260
3000
Secvenţa mea preferată: trei toni intrând în Golful Mexic.
11:22
Three tunas tagged.
270
682260
2000
Trei toni marcaţi.
11:24
Astronomically, we're calculating positions.
271
684260
2000
Calculăm astronomic poziţiile.
11:26
They're coming together. That could be tuna sex --
272
686260
3000
Se adună. Ar putea fi sex între toni -
11:29
and there it is.
273
689260
2000
şi priviţi:
11:31
That is where the tuna spawn.
274
691260
2000
Aici îşi depun tonii icrele.
11:33
So from data like this,
275
693260
2000
Așadar din date ca acestea,
11:35
we're able now to put the map up,
276
695260
2000
putem să alcătuim o hartă,
11:37
and in this map
277
697260
2000
pe care vedeți
11:39
you see thousands of positions
278
699260
2000
mii de poziții
11:41
generated by this decade and a half of tagging.
279
701260
3000
generate în această decadă şi jumătate de marcări.
11:44
And now we're showing that tunas on the western side
280
704260
3000
Și acum arătăm că tonul din partea de vest
11:47
go to the eastern side.
281
707260
2000
merge în partea de est.
11:49
So two populations of tunas --
282
709260
2000
Astfel două populații de toni -
11:51
that is, we have a Gulf population, one that we can tag --
283
711260
2000
adică, avem populaţia din Golf, pe care o putem marca -
11:53
they go to the Gulf of Mexico, I showed you that --
284
713260
3000
aceia merg către Golful Mexic, v-am arătat --
11:56
and a second population.
285
716260
2000
şi o a doua populaţie.
11:58
Living amongst our tunas -- our North American tunas --
286
718260
2000
Trăind printre tonii noştri - tonii noştri nord-americani -
12:00
are European tunas that go back to the Med.
287
720260
3000
este şi tonul european care se întoace în Mediterană.
12:03
On the hot spots -- the hope spots --
288
723260
2000
Pe punctele fierbinţi - punctele speranţei -
12:05
they're mixed populations.
289
725260
2000
sunt populaţii mixte.
12:07
And so what we've done with the science
290
727260
2000
Ceea ce am făcut cu descoperirile ştiinţifice
12:09
is we're showing the International Commission,
291
729260
2000
arătăm Comisiei Internaţionale,
12:11
building new models,
292
731260
2000
construind noi modele,
12:13
showing them that a two-stock no-mixing model --
293
733260
2000
arătându-le că un model din două tipuri care nu se amestecă -
12:15
to this day, used to reject
294
735260
3000
folosit până acum pentru a respinge
12:18
the CITES treaty --
295
738260
2000
tratatul CITES -
12:20
that model isn't the right model.
296
740260
2000
acel model nu este modelul corect.
12:22
This model, a model of overlap,
297
742260
2000
Acest model, un model de suprapunere,
12:24
is the way to move forward.
298
744260
2000
este calea de a avansa.
12:26
So we can then predict
299
746260
2000
Aşa că putem prezice
12:28
where management places should be.
300
748260
2000
unde ar trebui să fie locurile de gestionare.
12:30
Places like the Gulf of Mexico and the Mediterranean
301
750260
3000
Locuri cum ar fi Golful Mexic şi Mediterana
12:33
are places where the single species,
302
753260
2000
sunt locuri în care speciile singulare,
12:35
the single population, can be captured.
303
755260
2000
populaţiile singulare, pot fi capturate.
12:37
These become forthright in places we need to protect.
304
757260
3000
De aici se deduc locurile pe care trebuie să le protejăm.
12:40
The center of the Atlantic where the mixing is,
305
760260
3000
Centrul Atlanicului unde ei se amestecă,
12:43
I could imagine a policy that lets Canada and America fish,
306
763260
2000
Mi-aş putea imagina o reglementare care să permită
12:45
because they manage their fisheries well,
307
765260
3000
Americii şi Canadei să pescuiască, pentru că ei
12:48
they're doing a good job.
308
768260
2000
îşi gestionează bine pescăriile, fac o treabă bună.
12:50
But in the international realm,
309
770260
2000
Dar, în ape internaţionale,
12:52
where fishing and overfishing has really gone wild,
310
772260
2000
unde pescuitul şi pescuitul în excess au depăşit orice limită,
12:54
these are the places that we have to make hope spots in.
311
774260
3000
acestea sunt locurile în care trebuie să facem puncte de speranţă.
12:57
That's the size they have to be to protect the bluefin tuna.
312
777260
3000
Această mărime trebuie să o aibă ca să protejeze tonul cu înotătoare albastre.
13:00
Now in a second project
313
780260
2000
Acum într-un al doilea proiect
13:02
called Tagging of Pacific Pelagics,
314
782260
2000
numit "marcarea peştilor din Pacificul pelagic",
13:04
we took on the planet as a team,
315
784260
2000
privim planeta ca pe o echipă,
13:06
those of us in the Census of Marine Life.
316
786260
2000
aceia dintre noi din Census of Marine Life.
13:08
And, funded primarily through Sloan Foundation and others,
317
788260
4000
Finaţată în principal prin Fundaţia Sloan şi alţii,
13:12
we were able to actually go in, in our project --
318
792260
3000
am reuşit să participăm activ în proiectul nostru -
13:15
we're one of 17 field programs
319
795260
2000
într-unul dintre cele 17 programe de teren
13:17
and begin to take on tagging large numbers of predators,
320
797260
3000
şi am început să marcăm un număr mare de răpitori,
13:20
not just tunas.
321
800260
2000
nu doar peşti ton.
13:22
So what we've done
322
802260
2000
Am reuşit să
13:24
is actually gone up to tag salmon shark in Alaska,
323
804260
3000
marcăm rechinii-somon din Alaska,
13:27
met salmon shark on their home territory,
324
807260
3000
am întâlnit rechinii-somon pe teritoriu lor,
13:30
followed them catching salmon
325
810260
2000
i-am urmărit prinzând somon
13:32
and then went in and figured out
326
812260
2000
şi apoi ne-am gândit şi ne-am dat seama
13:34
that, if we take a salmon and put it on a line,
327
814260
3000
că, dacă luăm un somon şi îl punem pe o linie,
13:37
we can actually take up a salmon shark --
328
817260
2000
putem lua de fapt un rechin-somon -
13:39
This is the cousin of the white shark --
329
819260
2000
Acesta este vărul rechinului alb -
13:41
and very carefully --
330
821260
2000
şi foarte atent --
13:43
note, I say "very carefully," --
331
823260
2000
reţineţi, am spus "foarte atent," -
13:45
we can actually keep it calm,
332
825260
2000
îi putem ţine calmi,
13:47
put a hose in its mouth, keep it off the deck
333
827260
3000
le putem pune un furtun în gură, ca să nu-i aducem pe punte
13:50
and then tag it with a satellite tag.
334
830260
3000
apoi îi marcăm cu un marcaj-satelit.
13:53
That satellite tag will now have your shark phone home
335
833260
3000
Acel marcaj va face rechinul să telefoneze acasă
13:56
and send in a message.
336
836260
2000
şi să vă lase un mesaj.
13:58
And that shark leaping there, if you look carefully, has an antenna.
337
838260
3000
Şi acel rechin sărind acolo, dacă priviţi atent, are o antenă.
14:01
It's a free swimming shark with a satellite tag
338
841260
2000
Este un rechin care înoată liber, cu un marcaj-satelit
14:03
jumping after salmon,
339
843260
2000
sărind după un somon,
14:05
sending home its data.
340
845260
3000
trimiţându-şi acasă datele.
14:09
Salmon sharks aren't the only sharks we tag.
341
849260
2000
Rechinii-somon nu sunt singuri rechini pe care îi marcăm.
14:11
But there goes salmon sharks with this meter-level resolution
342
851260
3000
Observaţi aici rechinii-somon cu ajutorul rezoluţii de adâncime
14:14
on an ocean of temperature -- warm colors are warmer.
343
854260
3000
pe un ocean cu temperatură evidenţiată - culorile calde însemnă mai cald.
14:17
Salmon sharks go down
344
857260
2000
Rechinii-somon se duc către
14:19
to the tropics to pup
345
859260
2000
tropice să scoată pui
14:21
and come into Monterey.
346
861260
2000
şi intră în golful Monterey.
14:23
Now right next door in Monterey and up at the Farallones
347
863260
3000
Chiar lângă Monterey spre Farallones
14:26
are a white shark team led by Scott Anderson -- there --
348
866260
2000
este o echipă pentru rechini albi condusă de Scott Andreson
14:28
and Sal Jorgensen.
349
868260
2000
şi Sal Jorgensen.
14:30
They can throw out a target --
350
870260
2000
Pot arunca o ţintă
14:32
it's a carpet shaped like a seal --
351
872260
2000
este un covor în formă de focă -
14:34
and in will come a white shark, a curious critter
352
874260
3000
şi apărea un rechin alb, o creatura curioasă
14:37
that will come right up to our 16-ft. boat.
353
877260
3000
care va veni direct spre barca noastră de 5 metri.
14:40
It's a several thousand-pound animal.
354
880260
2000
Este un animal care cântăreşte mii de kg.
14:42
And we'll wind in the target.
355
882260
3000
Vom lansa ţinta.
14:45
And we'll place an acoustic tag
356
885260
2000
Şi vom amplasa un marcaj sonor
14:47
that says, "OMSHARK 10165,"
357
887260
2000
care spune, "OMSHARK 10165"
14:49
or something like that, acoustically with a ping.
358
889260
3000
sau ceva asemănător, un semnal acustic printr-un ping.
14:52
And then we'll put on a satellite tag
359
892260
2000
Apoi vom pune un marcaj-satelit
14:54
that will give us the long-distance journeys
360
894260
3000
care ne arată călătoriile pe distanţe lungi
14:57
with the light-based geolocation algorithms
361
897260
2000
cu ajutorului algoritmului de geo-locaţie cu ajutorul luminii
14:59
solved on the computer that's on the fish.
362
899260
3000
rezolvat de computerul de pe peşte.
15:02
So in this case, Sal's looking at two tags there,
363
902260
3000
Aici, Sal se uită la cele două marcaje,
15:05
and there they are: the white sharks of California
364
905260
3000
şi iată: rechinii albi de California
15:08
going off to the white shark cafe and coming back.
365
908260
3000
plecând către cafeneaua rechinilor albi şi întorcându-se.
15:12
We also tag makos with our NOAA colleagues,
366
912260
2000
Marcăm şi rechinii mako împreună cu colegii de la NOAA,
15:14
blue sharks.
367
914260
2000
rechinii albaştri.
15:16
And now, together, what we can see
368
916260
2000
Acum, împreună, putem vedea
15:18
on this ocean of color that's temperature,
369
918260
2000
pe acest ocean de culori, care arată temperatura,
15:20
we can see ten-day worms of makos and salmon sharks.
370
920260
3000
mormoloci mako de 10 zile şi rechini-somon.
15:24
We have white sharks and blue sharks.
371
924260
2000
Avem rechini albi şi albaştrii.
15:26
For the first time,
372
926260
2000
Pentru prima dată,
15:28
an ecoscape as large as ocean-scale,
373
928260
2000
un eco-peisaj la scara oceanului,
15:30
showing where the sharks go.
374
930260
3000
arată pe unde merg rechinii.
15:33
The tuna team from TOPP has done the unthinkable:
375
933260
3000
Ehipa tonilor din TOPP a făcut ceva de necrezut:
15:36
three teams tagged 1,700 tunas,
376
936260
3000
trei echipe au etichetat 1.700 de toni,
15:39
bluefin, yellowfin and albacore
377
939260
2000
albaştri, galbeni şi albacore
15:41
all at the same time --
378
941260
2000
toţi în acelaşi timp -
15:43
carefully rehearsed tagging programs
379
943260
2000
au exersat cu atenţie modurile de marcare
15:45
in which we go out, pick up juvenile tunas,
380
945260
3000
în care ieşim, luăm tonii tineri,
15:48
put in the tags that actually have the sensors,
381
948260
3000
punem marcaje cu senzori,
15:51
stick out the tuna
382
951260
2000
îi ţinem în afara bărcii
15:53
and then let them go.
383
953260
2000
şi apoi îi eliberăm.
15:55
They get returned, and when they get returned,
384
955260
2000
Recuperăm marcajele şi atunci,
15:57
here on a NASA numerical ocean
385
957260
3000
pe oceanul numeric NASA
16:00
you can see bluefin in blue
386
960260
2000
puteţi vedea tonul albastru cu albastru
16:02
go across their corridor,
387
962260
2000
străbătându-şi coridorul,
16:04
returning to the Western Pacific.
388
964260
3000
întorcându-se în Pacificul de Vest.
16:07
Our team from UCSC has tagged elephant seals
389
967260
3000
Echipa noastră de la UCSC a marcat focile elefant
16:10
with tags that are glued on their heads, that come off when they slough.
390
970260
3000
cu marcaje lipite de cap, care cad atunci când năpârlesc.
16:13
These elephant seals cover half an ocean,
391
973260
3000
Aceste foci elefant circulă pe jumătate de ocean,
16:16
take data down to 1,800 feet --
392
976260
2000
ne aduc date de la 5500 de metri -
16:18
amazing data.
393
978260
2000
date uimitoare.
16:20
And then there's Scott Shaffer and our shearwaters
394
980260
3000
Este Scott Schaffer şi păsările marine
16:23
wearing tuna tags, light-based tags,
395
983260
3000
purtând marcaje de ton, marcaje pe bază de lumină,
16:26
that now are going to take you from New Zealand to Monterey and back,
396
986260
3000
care ne duc din Noua Zeelandă la Montery şi înapoi,
16:29
journeys of 35,000 nautical miles
397
989260
3000
o călătorie de 35.000 de mile marine
16:32
we had never seen before.
398
992260
2000
nemaiîntâlnită.
16:34
But now with light-based geolocation tags that are very small,
399
994260
3000
Dar acum cu marcajele de geolocaţie cu lumină, care sunt foarte mici,
16:37
we can actually see these journeys.
400
997260
2000
chiar putem observa aceste călătorii.
16:39
Same thing with Laysan albatross
401
999260
2000
Acelaşi lucru şi cu albatroşii Laysan
16:41
who travel an entire ocean
402
1001260
2000
care străbat un ocean întreg
16:43
on a trip sometimes,
403
1003260
2000
într-o singură călătorie uneori,
16:45
up to the same zone the tunas use.
404
1005260
2000
până în acceiaşi zonă pe care o folosesc peştii ton.
16:47
You can see why they might be caught.
405
1007260
3000
Înţelegeţi de ce ar putea fi prinşi.
16:50
Then there's George Schillinger and our leatherback team out of Playa Grande
406
1010260
3000
Este George Schilinger şi echipa ţestoaselor cu carapace de piele pe Playa Grande
16:53
tagging leatherbacks
407
1013260
2000
marcând ţestoasele cu carapace de piele
16:55
that go right past where we are.
408
1015260
3000
care trec chiar pe lângă locul în care ne aflăm.
16:58
And Scott Benson's team
409
1018260
2000
Echipa lui Scott Benson
17:00
that showed that leatherbacks go from Indonesia
410
1020260
2000
a arătat că ţestoasele leatherback merg din Indonezia
17:02
all the way to Monterey.
411
1022260
2000
până la Monterey.
17:04
So what we can see on this moving ocean
412
1024260
3000
Putem observa pe acest ocean în mişcare
17:07
is we can finally see where the predators are.
413
1027260
3000
în sfârşit, unde sunt răpitorii.
17:10
We can actually see how they're using ecospaces
414
1030260
3000
Înţelegem cum folosesc ecospaţiile
17:13
as large as an ocean.
415
1033260
2000
mari cât oceanul.
17:15
And from this information,
416
1035260
2000
Din aceste informaţii,
17:17
we can begin to map the hope spots.
417
1037260
3000
putem începe să cartografiem locurile de speranţă.
17:20
So this is just three years of data right here --
418
1040260
2000
Aici sunt trei ani de date
17:22
and there's a decade of this data.
419
1042260
2000
şi avem zece ani de astfel de date.
17:24
We see the pulse and the seasonal activities
420
1044260
2000
Înţelegem pulsul şi activităţile periodice
17:26
that these animals are going on.
421
1046260
3000
după care funcţionează aceste animale.
17:30
So what we're able to do with this information
422
1050260
2000
Ce am reuşit cu aceste informaţii
17:32
is boil it down to hot spots,
423
1052260
3000
a fost să le cristalizăm la zonele periculoase,
17:35
4,000 deployments,
424
1055260
2000
4 000 de desfăşurări,
17:37
a huge herculean task,
425
1057260
3000
o sarcina imensă, herculeană,
17:40
2,000 tags
426
1060260
2000
2 000 de etichete
17:42
in an area, shown here for the first time,
427
1062260
2000
într-o zonă, arătată aici pentru prima dată,
17:44
off the California coast,
428
1064260
2000
pe coasta Californiei,
17:46
that appears to be a gathering place.
429
1066260
3000
care pare să fie un loc de adunare.
17:50
And then for sort of an encore from these animals,
430
1070260
3000
Ca un fel de "bis" din partea acestor animale,
17:53
they're helping us.
431
1073260
2000
ele ne ajută pe noi.
17:55
They're carrying instruments
432
1075260
2000
Cară instrumentele
17:57
that are actually taking data down to 2,000 meters.
433
1077260
3000
care chiar colectează datele la 2000 de metri adâncime.
18:00
They're taking information from our planet
434
1080260
2000
Culeg date de la planeta noastră
18:02
at very critical places like Antarctica and the Poles.
435
1082260
3000
din puncte critice cum ar fi Antarctica şi cei doi poli.
18:05
Those are seals from many countries
436
1085260
2000
Acelea sunt foci din multe ţări
18:07
being released
437
1087260
2000
eliberate
18:09
who are sampling underneath the ice sheets
438
1089260
2000
care prelevă probe de sub faliile de gheaţă
18:11
and giving us temperature data of oceanographic quality
439
1091260
3000
oferindu-ne date despre temperatură la o calitate oceanografică
18:14
on both poles.
440
1094260
2000
la ambii poli.
18:16
This data, when visualized, is captivating to watch.
441
1096260
3000
Aceste date, privite, sunt captivante de urmărit.
18:19
We still haven't figured out best how to visualize the data.
442
1099260
3000
Încă nu ne-am dat seama cum ar fi mai bine să le vizualizăm.
18:22
And then, as these animals swim
443
1102260
2000
Apoi, pe măsură ce ele înoată
18:24
and give us the information
444
1104260
2000
şi ne transmit informaţii
18:26
that's important to climate issues,
445
1106260
2000
care sunt importante pentru problemele climatice,
18:28
we also think it's critical
446
1108260
2000
credem că este important
18:30
to get this information to the public,
447
1110260
2000
ca aceste informaţii să ajungă la oameni,
18:32
to engage the public with this kind of data.
448
1112260
3000
să implicăm publicul în cunoaşterea acestui tip de date.
18:35
We did this with the Great Turtle Race --
449
1115260
2000
Am făcut asta cu Marea Cursă a Ţestoaselor -
18:37
tagged turtles, brought in four million hits.
450
1117260
3000
am marcat ţestoasele, am primit patru milioane de date valide.
18:40
And now with Google's Oceans,
451
1120260
3000
Cu oceanele Google,
18:43
we can actually put a white shark in that ocean.
452
1123260
2000
chiar putem pune un rechin alb în acel ocean.
18:45
And when we do and it swims,
453
1125260
2000
Când facem asta şi el înoată,
18:47
we see this magnificent bathymetry
454
1127260
2000
vedem această batimetrie magnifică
18:49
that the shark knows is there on its path
455
1129260
2000
pe care rechinii o recunosc în calea lor
18:51
as it goes from California to Hawaii.
456
1131260
2000
din California până în Hawaii.
18:53
But maybe Mission Blue
457
1133260
2000
Dar poate că Mission Blue
18:55
can fill in that ocean that we can't see.
458
1135260
3000
poate completa oceanul pe care nu îl putem vedea
18:58
We've got the capacity, NASA has the ocean.
459
1138260
3000
Noi avem capacitatea, NASA are oceanul,
19:01
We just need to put it together.
460
1141260
2000
trebuie doar să le unim.
19:03
So in conclusion,
461
1143260
2000
În concluzie, ştim unde este
19:05
we know where Yellowstone is for North America;
462
1145260
3000
Yellowstone pentru America de Nord:
19:08
it's off our coast.
463
1148260
2000
este în largul coastei noastre.
19:10
We have the technology that's shown us where it is.
464
1150260
2000
Avem tehnologia care ne-a arătat unde este.
19:12
What we need to think about perhaps for Mission Blue
465
1152260
3000
E nevoie să ne gândim cum să creştem capacitatea
19:15
is increasing the biologging capacity.
466
1155260
3000
de colectare biologică a datelor pentru Mission Blue.
19:18
How is it that we can actually
467
1158260
2000
Cum putem aplica
19:20
take this type of activity elsewhere?
468
1160260
3000
acest tip de activitate în altă parte?
19:23
And then finally -- to basically get the message home --
469
1163260
3000
Într-un final, să aducem acest mesaj acasă
19:26
maybe use live links
470
1166260
2000
poate folosind legături reale prin animale ca
19:28
from animals such as blue whales and white sharks.
471
1168260
2000
balenele albastre şi rechinii albi.
19:30
Make killer apps, if you will.
472
1170260
2000
Să facem aplicaţii trăznet, dacă vreţi.
19:32
A lot of people are excited
473
1172260
2000
Mulţi oameni au fost entuziasmaţi
19:34
when sharks actually went under the Golden Gate Bridge.
474
1174260
3000
când rechinii au trecut pe sub podul Golden Gate.
19:37
Let's connect the public to this activity right on their iPhone.
475
1177260
3000
Să implicăm publicul în această activitate chiar de pe iPhone-ul lor.
19:40
That way we do away with a few internet myths.
476
1180260
3000
Aşa scăpăm de câteva mituri de pe internet.
19:44
So we can save the bluefin tuna.
477
1184260
2000
Putem salva tonul-cu-înotătoare-albastre.
19:46
We can save the white shark.
478
1186260
2000
Putem salva rechinul alb.
19:48
We have the science and technology.
479
1188260
2000
Avem ştiinţa şi tehnologia necesare.
19:50
Hope is here. Yes we can.
480
1190260
2000
Avem speranţă. Da, putem.
19:52
We need just to apply this capacity
481
1192260
2000
Trebuie doar să aplicăm acest potenţial
19:54
further in the oceans.
482
1194260
2000
mai departe în oceane.
19:56
Thank you.
483
1196260
2000
Vă mulţumesc.
19:58
(Applause)
484
1198260
2000
(Aplauze)
Despre acest site

Acest site vă va prezenta videoclipuri de pe YouTube care sunt utile pentru a învăța limba engleză. Veți vedea lecții de engleză predate de profesori de top din întreaga lume. Faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză afișate pe fiecare pagină video pentru a reda videoclipul de acolo. Subtitrările se derulează în sincron cu redarea videoclipului. Dacă aveți comentarii sau solicitări, vă rugăm să ne contactați folosind acest formular de contact.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7