Paul Snelgrove: A census of the ocean

Пол Снелгров: Перепись океана

39,762 views ・ 2012-02-28

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

Переводчик: Katya Lukina Редактор: Aliaksandr Autayeu
00:15
The oceans cover some 70 percent of our planet.
0
15260
3000
Океан покрывает около 70 процентов нашей планеты.
00:18
And I think Arthur C. Clarke probably had it right
1
18260
2000
И, я думаю, Артур Кларк, наверное, был прав,
00:20
when he said that perhaps we ought to call our planet
2
20260
3000
когда предложил называть её
00:23
Planet Ocean.
3
23260
2000
«Планета Океан».
00:25
And the oceans are hugely productive,
4
25260
2000
Океан чрезвычайно плодовит,
00:27
as you can see by the satellite image
5
27260
2000
что хорошо заметно на спутниковых снимках фотосинтеза,
00:29
of photosynthesis, the production of new life.
6
29260
2000
отображающего формирование новой жизни.
00:31
In fact, the oceans produce half of the new life every day on Earth
7
31260
3000
По сути, в океане ежедневно зарождается половина всех живых существ на Земле
00:34
as well as about half the oxygen that we breathe.
8
34260
3000
и производится примерно половина всего объёма кислорода.
00:37
In addition to that, it harbors a lot of the biodiversity on Earth,
9
37260
3000
К тому же, океан — это дом для разнообразных биологических видов,
00:40
and much of it we don't know about.
10
40260
2000
о многих из которых мы ничего не знаем.
00:42
But I'll tell you some of that today.
11
42260
2000
Но об этом чуть позже.
00:44
That also doesn't even get into the whole protein extraction
12
44260
2000
Океан производит намного больше белка,
00:46
that we do from the ocean.
13
46260
2000
чем мы из него извлекаем.
00:48
That's about 10 percent of our global needs
14
48260
2000
А это примерно 10% мировых потребностей
00:50
and 100 percent of some island nations.
15
50260
3000
и 100% для некоторых островных государств.
00:53
If you were to descend
16
53260
2000
Если бы вам пришлось погрузиться
00:55
into the 95 percent of the biosphere that's livable,
17
55260
2000
в эти 95% обитаемой части биосферы,
00:57
it would quickly become pitch black,
18
57260
2000
вы бы оказались в кромешной тьме,
00:59
interrupted only by pinpoints of light
19
59260
2000
изредка озаряемой искрами света
01:01
from bioluminescent organisms.
20
61260
2000
от биолюминесцентных организмов.
01:03
And if you turn the lights on,
21
63260
2000
А если бы вы зажгли свет,
01:05
you might periodically see spectacular organisms swim by,
22
65260
2000
то увидели бы невообразимых существ, иногда проплывающих мимо,
01:07
because those are the denizens of the deep,
23
67260
2000
этих обитателей подводных глубин,
01:09
the things that live in the deep ocean.
24
69260
2000
живущих в толще океана.
01:11
And eventually, the deep sea floor would come into view.
25
71260
3000
И, в конце концов, вы бы попали на дно океана.
01:14
This type of habitat covers more of the Earth's surface
26
74260
3000
Этот ареал покрывает бо́льшую часть поверхности Земли,
01:17
than all other habitats combined.
27
77260
2000
чем все другие вместе взятые.
01:19
And yet, we know more about the surface of the Moon and about Mars
28
79260
2000
И всё же, мы знаем больше о Луне и Марсе,
01:21
than we do about this habitat,
29
81260
2000
чем об этой среде обитания,
01:23
despite the fact that we have yet to extract
30
83260
2000
хотя нам только ещё предстоит
01:25
a gram of food, a breath of oxygen or a drop of water
31
85260
3000
научиться извлекать пищу, кислород и воду
01:28
from those bodies.
32
88260
2000
из этих космических тел.
01:30
And so 10 years ago,
33
90260
2000
Так, 10 лет назад была запущена международная программа
01:32
an international program began called the Census of Marine Life,
34
92260
3000
«Перепись морской флоры и фауны»,
01:35
which set out to try and improve our understanding
35
95260
2000
цель которой — расширить наше понимание
01:37
of life in the global oceans.
36
97260
2000
жизненных циклов в Мировом Океане.
01:39
It involved 17 different projects around the world.
37
99260
3000
Программа включает 17 проектов по всему миру.
01:42
As you can see, these are the footprints of the different projects.
38
102260
2000
На карте показаны зоны охвата этих проектов.
01:44
And I hope you'll appreciate the level of global coverage
39
104260
3000
Я очень надеюсь, что вы оцениваете глобальные масштабы,
01:47
that it managed to achieve.
40
107260
2000
которых достигла программа.
01:49
It all began when two scientists, Fred Grassle and Jesse Ausubel,
41
109260
2000
Всё началось с того, что двое учёных, Фред Грассл и Джесси Аусубел,
01:51
met in Woods Hole, Massachusetts
42
111260
3000
встретились в Вудсхоле, штат Массачусетс,
01:54
where both were guests at the famed oceanographic institute.
43
114260
2000
где оба были гостями в прославленном океанографическом институте.
01:56
And Fred was lamenting the state of marine biodiversity
44
116260
3000
Фред сокрушался о плачевном состоянии биоразнообразия морской среды и о том,
01:59
and the fact that it was in trouble and nothing was being done about it.
45
119260
3000
что ничего не предпринимается, чтобы это исправить.
02:02
Well, from that discussion grew this program
46
122260
2000
Так, это обсуждение легло в основу программы,
02:04
that involved 2,700 scientists
47
124260
2000
в которую вовлечены 2 700 учёных
02:06
from more than 80 countries around the world
48
126260
2000
из более чем 80 стран по всему миру.
02:08
who engaged in 540 ocean expeditions
49
128260
3000
Они задействованы в 540 морских экспедициях
02:11
at a combined cost of 650 million dollars
50
131260
3000
общим бюджетом в 650 миллионов долларов
02:14
to study the distribution, diversity and abundance
51
134260
2000
и изучают распределение, разнообразие и численность
02:16
of life in the global ocean.
52
136260
3000
биологических форм в океане.
02:19
And so what did we find?
53
139260
2000
Что же мы нашли?
02:21
We found spectacular new species,
54
141260
2000
Всюду нам попадались диковинные существа,
02:23
the most beautiful and visually stunning things everywhere we looked --
55
143260
3000
чудесные и поразительные:
02:26
from the shoreline to the abyss,
56
146260
2000
и у береговой линии, и в самой пучине
02:28
form microbes all the way up to fish and everything in between.
57
148260
3000
мы находили микробов, рыб и множество других организмов.
02:31
And the limiting step here wasn't the unknown diversity of life,
58
151260
3000
Ограничивающим фактором здесь стало не многообразие форм жизни,
02:34
but rather the taxonomic specialists
59
154260
2000
а, скорее, недостаток таксономистов,
02:36
who can identify and catalog these species
60
156260
2000
которые бы смогли идентифицировать
02:38
that became the limiting step.
61
158260
2000
и зарегистрировать все эти новые виды.
02:40
They, in fact, are an endangered species themselves.
62
160260
3000
Они сами, можно сказать — вымирающий вид.
02:43
There are actually four to five new species
63
163260
2000
На данный момент, ежедневно регистрируется
02:45
described everyday for the oceans.
64
165260
2000
4-5 новых видов организмов.
02:47
And as I say, it could be a much larger number.
65
167260
3000
Но, как я сказал, это число могло быть и больше.
02:50
Now, I come from Newfoundland in Canada --
66
170260
3000
Моя родина — Ньюфаундленд в Канаде.
02:53
It's an island off the east coast of that continent --
67
173260
2000
Это остров у восточных берегов Северной Америки,
02:55
where we experienced one of the worst fishing disasters
68
175260
3000
где наблюдалась сильнейшая в истории человечества
02:58
in human history.
69
178260
2000
деградация рыбных запасов.
03:00
And so this photograph shows a small boy next to a codfish.
70
180260
2000
На этой фотографии мы видим мальчика рядом с треской.
03:02
It's around 1900.
71
182260
2000
Это где-то 1900 г.
03:04
Now, when I was a boy of about his age,
72
184260
2000
Когда я был таким мальчиком,
03:06
I would go out fishing with my grandfather
73
186260
2000
мы с дедом ходили на рыбалку,
03:08
and we would catch fish about half that size.
74
188260
2000
но вылавливали рыбу вдвое меньше этой.
03:10
And I thought that was the norm,
75
190260
2000
Для меня это было в порядке вещей,
03:12
because I had never seen fish like this.
76
192260
2000
потому что рыбу другого размера я просто не видел.
03:14
If you were to go out there today, 20 years after this fishery collapsed,
77
194260
3000
А если вы соберётесь на рыбалку сегодня, через 20 лет после того кризиса,
03:17
if you could catch a fish, which would be a bit of a challenge,
78
197260
3000
и сможете поймать рыбу, что весьма непросто,
03:20
it would be half that size still.
79
200260
2000
то она будет ещё в два раза меньше.
03:22
So what we're experiencing is something called shifting baselines.
80
202260
3000
Это явление можно назвать «смещение стандартов».
03:25
Our expectations of what the oceans can produce
81
205260
2000
Мы не можем по-настоящему оценить то,
03:27
is something that we don't really appreciate
82
207260
2000
что может нам дать океан,
03:29
because we haven't seen it in our lifetimes.
83
209260
3000
потому что мы никогда этого не видели.
03:32
Now most of us, and I would say me included,
84
212260
3000
Большинство из нас, и я в том числе,
03:35
think that human exploitation of the oceans
85
215260
2000
думают, что активное использование
03:37
really only became very serious
86
217260
2000
океана человеком
03:39
in the last 50 to, perhaps, 100 years or so.
87
219260
2000
началось в последние 50, максимум 100 лет.
03:41
The census actually tried to look back in time,
88
221260
2000
В рамках проекта учёные попытались заглянуть в прошлое,
03:43
using every source of information they could get their hands on.
89
223260
3000
используя все возможные источники информации.
03:46
And so anything from restaurant menus
90
226260
2000
Ресторанные меню, монастырские заметки,
03:48
to monastery records to ships' logs
91
228260
2000
судовые журналы – всё использовалось,
03:50
to see what the oceans looked like.
92
230260
2000
чтобы составить достоверную картину,
03:52
Because science data really goes back
93
232260
2000
потому что научные данные, в лучшем случае,
03:54
to, at best, World War II, for the most part.
94
234260
2000
относятся к периоду Второй Мировой.
03:56
And so what they found, in fact,
95
236260
2000
Было обнаружено,
03:58
is that exploitation really began heavily with the Romans.
96
238260
2000
что начало активному использованию океана положили римляне.
04:00
And so at that time, of course, there was no refrigeration.
97
240260
3000
В те времена, конечно, не было холодильников.
04:03
So fishermen could only catch
98
243260
2000
И рыбаки вылавливали ровно столько,
04:05
what they could either eat or sell that day.
99
245260
2000
сколько могли съесть сами или продать.
04:07
But the Romans developed salting.
100
247260
2000
Но римляне придумали засаливание,
04:09
And with salting,
101
249260
2000
что сделало возможным
04:11
it became possible to store fish and to transport it long distances.
102
251260
3000
хранение и транспортировку рыбы на большие расстояния.
04:14
And so began industrial fishing.
103
254260
3000
Так началось промышленное рыболовство.
04:17
And so these are the sorts of extrapolations that we have
104
257260
3000
На этой таблице приблизительно видно,
04:20
of what sort of loss we've had
105
260260
2000
каковы наши потери в сравнении с периодом,
04:22
relative to pre-human impacts on the ocean.
106
262260
3000
когда океан не подвергался влиянию человека.
04:25
They range from 65 to 98 percent
107
265260
2000
Они варьируются в пределах 65-98%
04:27
for these major groups of organisms,
108
267260
2000
для основных групп организмов,
04:29
as shown in the dark blue bars.
109
269260
2000
как показано на тёмно-синих сегментах.
04:31
Now for those species the we managed to leave alone, that we protect --
110
271260
3000
Для тех же видов, которых мы смогли оставить в покое и которых мы охраняем,
04:34
for example, marine mammals in recent years and sea birds --
111
274260
2000
— например, морские млекопитающие, морские птицы —
04:36
there is some recovery.
112
276260
2000
наблюдается процесс восстановления.
04:38
So it's not all hopeless.
113
278260
2000
Всё не так безнадёжно.
04:40
But for the most part, we've gone from salting to exhausting.
114
280260
3000
Но, в целом, засаливание привело к исчерпанию запасов.
04:43
Now this other line of evidence is a really interesting one.
115
283260
2000
А здесь другой любопытный пример.
04:45
It's from trophy fish caught off the coast of Florida.
116
285260
3000
Это лучшие образцы улова у берегов Флориды.
04:48
And so this is a photograph from the 1950s.
117
288260
3000
Фотография была сделана в 50-х годах.
04:51
I want you to notice the scale on the slide,
118
291260
2000
Обратите внимание на шкалу на слайде,
04:53
because when you see the same picture from the 1980s,
119
293260
2000
потому что на такой же фотографии, но из 80-х годов,
04:55
we see the fish are much smaller
120
295260
2000
рыба значительно меньше,
04:57
and we're also seeing a change
121
297260
2000
и композиция кадра
04:59
in terms of the composition of those fish.
122
299260
2000
составлена по-другому.
05:01
By 2007, the catch was actually laughable
123
301260
2000
А если посмотреть на лучшие образцы 2007 года,
05:03
in terms of the size for a trophy fish.
124
303260
2000
то улов представляется просто смехотворным.
05:05
But this is no laughing matter.
125
305260
2000
Но это далеко не смешно.
05:07
The oceans have lost a lot of their productivity
126
307260
2000
Плодовитость океана сильно снизилась,
05:09
and we're responsible for it.
127
309260
3000
и ответственность за это лежит на нас.
05:12
So what's left? Actually quite a lot.
128
312260
2000
Так что же осталось? На самом деле, немало.
05:14
There's a lot of exciting things, and I'm going to tell you a little bit about them.
129
314260
3000
Существует множество занимательнейших вещей, и я расскажу вам о них немного.
05:17
And I want to start with a bit on technology,
130
317260
2000
Сначала хотелось бы затронуть техническую часть,
05:19
because, of course, this is a TED Conference
131
319260
2000
потому что это конференция TED,
05:21
and you want to hear something on technology.
132
321260
2000
и все здесь хотят услышать что-нибудь о технике.
05:23
So one of the tools that we use to sample the deep ocean
133
323260
2000
Одним из устройств, которые мы используем для получения образцов из глубин океана
05:25
are remotely operated vehicles.
134
325260
2000
являются дистанционно управляемые аппараты.
05:27
So these are tethered vehicles we lower down to the sea floor
135
327260
3000
Эти привязные аппараты мы опускаем на дно,
05:30
where they're our eyes and our hands for working on the sea bottom.
136
330260
3000
где они становятся нашими глазами и руками.
05:33
So a couple of years ago, I was supposed to go on an oceanographic cruise
137
333260
3000
Пару лет назад я должен был отправиться в океанографический круиз,
05:36
and I couldn't go because of a scheduling conflict.
138
336260
3000
но не смог поехать из-за нестыковок в рабочем графике.
05:39
But through a satellite link I was able to sit at my study at home
139
339260
3000
Но, благодаря спутниковому наведению, я смог контролировать процесс,
05:42
with my dog curled up at my feet, a cup of tea in my hand,
140
342260
3000
сидя дома с чашкой чая в руках и с собакой, лежащей у моих ног.
05:45
and I could tell the pilot, "I want a sample right there."
141
345260
2000
Мне надо было только сказать оператору: «Мне нужны образцы из этого сектора».
05:47
And that's exactly what the pilot did for me.
142
347260
2000
И это было с точностью сделано.
05:49
That's the sort of technology that's available today
143
349260
3000
Вот что возможно с современными технологиями,
05:52
that really wasn't available even a decade ago.
144
352260
2000
окоторых ещё 10 лет назад было ничего неизвестно.
05:54
So it allows us to sample these amazing habitats
145
354260
2000
Так, мы смогли получить образцы из удивительной зоны обитания,
05:56
that are very far from the surface
146
356260
2000
очень удалённой от поверхности океана
05:58
and very far from light.
147
358260
2000
и солнечного света.
06:00
And so one of the tools that we can use to sample the oceans
148
360260
3000
В добывании образцов нам очень помогает
06:03
is acoustics, or sound waves.
149
363260
2000
акустика, или звуковые волны.
06:05
And the advantage of sound waves
150
365260
2000
Преимущество звуковых волн перед светом в том,
06:07
is that they actually pass well through water, unlike light.
151
367260
2000
что они беспрепятственно проходят через воду.
06:09
And so we can send out sound waves,
152
369260
2000
Мы можем отправить сигнал,
06:11
they bounce off objects like fish and are reflected back.
153
371260
3000
который, отразившись от объекта, рыбы например, вернётся назад.
06:14
And so in this example, a census scientist took out two ships.
154
374260
3000
В этом примере учёные используют 2 корабля.
06:17
One would send out sound waves that would bounce back.
155
377260
2000
С одного корабля посылается импульс, который, отразившись,
06:19
They would be received by a second ship,
156
379260
2000
улавливается вторым кораблём,
06:21
and that would give us very precise estimates, in this case,
157
381260
3000
что позволяет получить очень точные сведения, в данном случае
06:24
of 250 billion herring
158
384260
2000
о 250 миллиардах особей сельди,
06:26
in a period of about a minute.
159
386260
2000
всего за минуту.
06:28
And that's an area about the size of Manhattan Island.
160
388260
3000
Это сопоставимо с размерами острова Манхэттен.
06:31
And to be able to do that is a tremendous fisheries tool,
161
391260
2000
В рыбном промысле это просто незаменимо,
06:33
because knowing how many fish are there is really critical.
162
393260
3000
потому что крайне важно знать точное количество рыбы.
06:36
We can also use satellite tags
163
396260
2000
В нашем распоряжении есть и спутниковые датчики,
06:38
to track animals as they move through the oceans.
164
398260
2000
которые помогают отслеживать миграцию животных в океане.
06:40
And so for animals that come to the surface to breathe,
165
400260
2000
Так, от животных, которые поднимаются к поверхности, чтобы набрать воздух,
06:42
such as this elephant seal,
166
402260
2000
— таких, как этот морской слон —
06:44
it's an opportunity to send data back to shore
167
404260
2000
поступает сигнал на берег,
06:46
and tell us where exactly it is in the ocean.
168
406260
3000
по которому мы можем определить местоположение особей.
06:49
And so from that we can produce these tracks.
169
409260
2000
По этим данным мы составляем маршруты миграции.
06:51
For example, the dark blue
170
411260
2000
Например, тёмно-синяя область—
06:53
shows you where the elephant seal moved in the north Pacific.
171
413260
2000
перемещения морского слона в северной части Тихого океана.
06:55
Now I realize for those of you who are colorblind, this slide is not very helpful,
172
415260
3000
Я понимаю, что для тех, кто не различает цвета, здесь трудно разобраться,
06:58
but stick with me nonetheless.
173
418260
2000
но вы можете смело мне доверять.
07:00
For animals that don't surface,
174
420260
2000
Для животных, которые не поднимаются к поверхности,
07:02
we have something called pop-up tags,
175
422260
2000
мы используем так называемые «всплывающие датчики»,
07:04
which collect data about light and what time the sun rises and sets.
176
424260
3000
которые собирают данные о количестве света и времени восхода и заката солнца.
07:07
And then at some period of time
177
427260
2000
Периодически эти датчики всплывают
07:09
it pops up to the surface and, again, relays that data back to shore.
178
429260
3000
и транслируют данные на берег.
07:12
Because GPS doesn't work under water. That's why we need these tools.
179
432260
3000
Устройства GPSне работают под водой, поэтому-то нам и нужны эти датчики.
07:15
And so from this we're able to identify these blue highways,
180
435260
3000
Так мы определяем синие области —
07:18
these hot spots in the ocean,
181
438260
2000
наиболее уязвимые зоны океана,
07:20
that should be real priority areas
182
440260
2000
которые в первую очередь
07:22
for ocean conservation.
183
442260
2000
нуждаются в охране и защите.
07:24
Now one of the other things that you may think about
184
444260
2000
А теперь другой интересный момент.
07:26
is that, when you go to the supermarket and you buy things, they're scanned.
185
446260
3000
Когда вы идёте в супермаркет и делаете покупки, все товары сканируются.
07:29
And so there's a barcode on that product
186
449260
2000
И на каждом товаре имеется свой штрих-код,
07:31
that tells the computer exactly what the product is.
187
451260
3000
с которого компьютер считывает необходимую информацию.
07:34
Geneticists have developed a similar tool called genetic barcoding.
188
454260
3000
Генетики разработали аналогичную технологию — генетическое штриховое кодирование.
07:37
And what barcoding does
189
457260
2000
В основе этого кодирования
07:39
is use a specific gene called CO1
190
459260
2000
лежит использование особого гена CO1,
07:41
that's consistent within a species, but varies among species.
191
461260
3000
который постоянен в пределах одного вида, но изменяется от одного вида к другому.
07:44
And so what that means is we can unambiguously identify
192
464260
2000
Благодаря этому гену, мы можем очень чётко
07:46
which species are which
193
466260
2000
провести грань между различными видами;
07:48
even if they look similar to each other,
194
468260
2000
даже при наличии внешнего сходства,
07:50
but may be biologically quite different.
195
470260
2000
с биологической точки зрения они могут сильно отличаться.
07:52
Now one of the nicest examples I like to cite on this
196
472260
2000
И ещё одна интересная история
07:54
is the story of two young women, high school students in New York City,
197
474260
3000
о двух старшеклассницах из Нью-Йорка,
07:57
who worked with the census.
198
477260
2000
которые также участвовали в проекте «Перепись».
07:59
They went out and collected fish from markets and from restaurants in New York City
199
479260
3000
Они взяли образцы рыбы в различных магазинах и ресторанах Нью-Йорка
08:02
and they barcoded it.
200
482260
2000
и сделали штриховое кодирование.
08:04
Well what they found was mislabeled fish.
201
484260
2000
Они обнаружили, что некоторая рыба была промаркирована ошибочно.
08:06
So for example,
202
486260
2000
Например, рыба, которая продавалась
08:08
they found something which was sold as tuna, which is very valuable,
203
488260
2000
под видом тунца, очень ценного вида,
08:10
was in fact tilapia, which is a much less valuable fish.
204
490260
3000
на самом деле была тилапией, рыбой намного менее ценной.
08:13
They also found an endangered species
205
493260
2000
Они также выяснили, что рыба исчезающих видов
08:15
sold as a common one.
206
495260
2000
продавалась как рядовая.
08:17
So barcoding allows us to know what we're working with
207
497260
2000
Штриховое кодирование позволяет распознать,
08:19
and also what we're eating.
208
499260
3000
с чем мы работаем, а также что мы едим.
08:22
The Ocean Biogeographic Information System
209
502260
2000
Биогеографическая информационная система океана
08:24
is the database for all the census data.
210
504260
2000
— это база данных всех данных переписи.
08:26
It's open access; you can all go in and download data as you wish.
211
506260
3000
Доступ к ней открытый — можно свободно зайти и скачать любые данные.
08:29
And it contains all the data from the census
212
509260
3000
В базе содержатся все данные переписи,
08:32
plus other data sets that people were willing to contribute.
213
512260
2000
и ещё ряд сведений, которыми поделились некоторые люди.
08:34
And so what you can do with that
214
514260
2000
По этим данным вы можете создать
08:36
is to plot the distribution of species and where they occur in the oceans.
215
516260
3000
схему распределения и миграции видов.
08:39
What I've plotted up here is the data that we have on hand.
216
519260
2000
Я составил схему данных, которыми мы располагаем сейчас.
08:41
This is where our sampling effort has concentrated.
217
521260
3000
Здесь показано, где были сосредоточены усилия по сбору образцов.
08:44
Now what you can see
218
524260
2000
На карте видно,что мы провели
08:46
is we've sampled the area in the North Atlantic,
219
526260
2000
сбор образцов в североатлантическом регионе,
08:48
in the North Sea in particular,
220
528260
2000
точнее в Северном море,
08:50
and also the east coast of North America fairly well.
221
530260
2000
и у восточных берегов Северной Америки очень тщательно.
08:52
That's the warm colors which show a well-sampled region.
222
532260
3000
На карте эти хорошо обследованные регионы показаны тёплыми цветами.
08:55
The cold colors, the blue and the black,
223
535260
2000
Холодными цветами, синим и чёрным, окрашены пространства,
08:57
show areas where we have almost no data.
224
537260
2000
о которых мы почти ничего не знаем.
08:59
So even after a 10-year census,
225
539260
2000
Даже после 10-ти летней переписи,
09:01
there are large areas that still remain unexplored.
226
541260
3000
огромные участки всё ещё остаются неисследованными.
09:04
Now there are a group of scientists living in Texas, working in the Gulf of Mexico
227
544260
3000
В Техасе есть группа учёных, работающих в Мексиканском заливе.
09:07
who decided really as a labor of love
228
547260
2000
Они решили на добровольных началах
09:09
to pull together all the knowledge they could
229
549260
2000
собрать в единую систему всю информацию
09:11
about biodiversity in the Gulf of Mexico.
230
551260
2000
о разнообразии видов в Мексиканском заливе.
09:13
And so they put this together, a list of all the species,
231
553260
3000
Они составили полный список видов,
09:16
where they're known to occur,
232
556260
2000
мест их привычного обитания —
09:18
and it really seemed like a very esoteric, scientific type of exercise.
233
558260
3000
трудоёмкое предприятие, непостижимое для непосвящённых.
09:21
But then, of course, there was the Deep Horizon oil spill.
234
561260
3000
А потом случилась авария на нефтяной платформе DeepwaterHorizon.
09:24
So all of a sudden, this labor of love
235
564260
2000
В один момент добровольное исследование,
09:26
for no obvious economic reason
236
566260
3000
без каких либо коммерческих притязаний,
09:29
has become a critical piece of information
237
569260
2000
превратилось в незаменимый источник информации
09:31
in terms of how that system is going to recover, how long it will take
238
571260
3000
в таких вопросах, как — каким образом восстановится биосистема, сколько это займёт времени,
09:34
and how the lawsuits
239
574260
2000
и каким образом будут решены
09:36
and the multi-billion-dollar discussions that are going to happen in the coming years
240
576260
3000
многочисленные судебные тяжбы и многомиллионные прения,
09:39
are likely to be resolved.
241
579260
3000
которые начнутся в последующие годы.
09:42
So what did we find?
242
582260
2000
Так что же мы нашли?
09:44
Well, I could stand here for hours, but, of course, I'm not allowed to do that.
243
584260
2000
Я бы мог рассказывать об этом часами, если бы мне позволили.
09:46
But I will tell you some of my favorite discoveries
244
586260
2000
Но я, всё-таки, расскажу вам о моих любимых находках,
09:48
from the census.
245
588260
2000
сделанных в рамках «Переписи».
09:50
So one of the things we discovered is where are the hot spots of diversity?
246
590260
3000
Так, мы определили, где находятся очаги наибольшего разнообразия,
09:53
Where do we find the most species of ocean life?
247
593260
3000
где обитает наибольшее количество видов.
09:56
And what we find if we plot up the well-known species
248
596260
2000
Если мы перенесём на схему все хорошо изученные виды,
09:58
is this sort of a distribution.
249
598260
2000
то получится примерно такая картина.
10:00
And what we see is that for coastal tags,
250
600260
2000
На карте можно увидеть, что для прибрежных зон
10:02
for those organisms that live near the shoreline,
251
602260
2000
наибольшее разнообразие организмов в пределах береговой линии
10:04
they're most diverse in the tropics.
252
604260
2000
наблюдается в тропиках.
10:06
This is something we've actually known for a while,
253
606260
2000
Впрочем, это известно достаточно давно,
10:08
so it's not a real breakthrough.
254
608260
2000
и не является большим открытием.
10:10
What is really exciting though
255
610260
2000
Что действительно удивительно,так это то,
10:12
is that the oceanic tags, or the ones that live far from the coast,
256
612260
2000
что в открытом океане больше всего видов
10:14
are actually more diverse at intermediate latitudes.
257
614260
2000
обитает в средних широтах.
10:16
This is the sort of data, again, that managers could use
258
616260
3000
Эти данные могут быть использованы специалистами
10:19
if they want to prioritize areas of the ocean that we need to conserve.
259
619260
3000
для определения участков океана, в первую очередь нуждающихся в защите.
10:22
You can do this on a global scale, but you can also do it on a regional scale.
260
622260
3000
Использование возможно как в глобальных, так и в региональных масштабах.
10:25
And that's why biodiversity data can be so valuable.
261
625260
3000
Вот почему данные о биоразнообразии могут быть очень полезными.
10:28
Now while a lot of the species we discovered in the census
262
628260
3000
Несмотря на то, что особи найденных нами видов
10:31
are things that are small and hard to see,
263
631260
2000
в основном очень малы и трудноразличимы,
10:33
that certainly wasn't always the case.
264
633260
2000
случаются и исключения.
10:35
For example, while it's hard to believe
265
635260
2000
Например, совершенно невообразимо,
10:37
that a three kilogram lobster could elude scientists,
266
637260
2000
как 3-х килограммовый омар не попадался на глаза учёным.
10:39
it did until a few years ago
267
639260
2000
Но так и было, пока несколько лет назад
10:41
when South African fishermen requested an export permit
268
641260
3000
южно-африканские рыбаки не запросили разрешение на экспорт такого омара,
10:44
and scientists realized that this was something new to science.
269
644260
3000
и учёным стало ясно, что наука столкнулась с неизведанным.
10:47
Similarly this Golden V kelp
270
647260
2000
И эта бурая водоросль «GoldenV»,
10:49
collected in Alaska just below the low water mark
271
649260
2000
найденная у берегов Аляски чуть ниже линии отлива,
10:51
is probably a new species.
272
651260
2000
возможно является новым видом.
10:53
Even though it's three meters long,
273
653260
2000
Несмотря на свой внушительный 3-х метровый размер,
10:55
it actually, again, eluded science.
274
655260
2000
она также оставалась вне внимания учёных.
10:57
Now this guy, this bigfin squid, is seven meters in length.
275
657260
3000
Длина этого длинноплавникового кальмара — 7 метров.
11:00
But to be fair, it lives in the deep waters of the Mid-Atlantic Ridge,
276
660260
3000
Правда, обитает он в глубинных водах Срединно-Атлантического хребта,
11:03
so it was a lot harder to find.
277
663260
2000
и найти его было нелегко.
11:05
But there's still potential for discovery of big and exciting things.
278
665260
3000
Но всегда есть вероятность обнаружить необычных крупных существ.
11:08
This particular shrimp, we've dubbed it the Jurassic shrimp,
279
668260
3000
А эта креветка, мы назвали её юрская креветка,
11:11
it's thought to have gone extinct 50 years ago --
280
671260
2000
считалась вымершей 50 лет назад,
11:13
at least it was, until the census discovered
281
673260
2000
по крайней мере, до того момента, как в рамках «Переписи»
11:15
it was living and doing just fine off the coast of Australia.
282
675260
3000
было обнаружено, что она благополучно поживает у берегов Австралии.
11:18
And it shows that the ocean, because of its vastness,
283
678260
3000
Океан, в силу своих колоссальных размеров,
11:21
can hide secrets for a very long time.
284
681260
2000
может хранить тайны очень долго.
11:23
So, Steven Spielberg, eat your heart out.
285
683260
3000
Даже Стивен Спилберг позавидовал бы.
11:26
If we look at distributions, in fact distributions change dramatically.
286
686260
3000
Если мы посмотрим на распределение видов, то оно весьма изменчиво.
11:29
And so one of the records that we had
287
689260
3000
У нас есть наблюдения за серыми буревестниками,
11:32
was this sooty shearwater, which undergoes these spectacular migrations
288
692260
3000
которые, совершая поразительные перелёты
11:35
all the way from New Zealand
289
695260
2000
от берегов Новой Зеландии
11:37
all the way up to Alaska and back again
290
697260
2000
до Аляски и обратно
11:39
in search of endless summer
291
699260
2000
в поисках беспрерывного лета,
11:41
as they complete their life cycles.
292
701260
2000
проживают свои жизненные циклы.
11:43
We also talked about the White Shark Cafe.
293
703260
2000
Мы говорили и о кафе для белых акул.
11:45
This is a location in the Pacific where white shark converge.
294
705260
3000
Это место встреч белых акул в Тихом океане.
11:48
We don't know why they converge there, we simply don't know.
295
708260
2000
Мы не знаем, почему они собираются там, не знаем и всё.
11:50
That's a question for the future.
296
710260
2000
Этот вопрос ещё только предстоит решить.
11:52
One of the things that we're taught in high school
297
712260
2000
Одна из догм, которым нас учат в школе
11:54
is that all animals require oxygen in order to survive.
298
714260
3000
— это то, что все животные, чтобы выжить, нуждаются в кислороде.
11:57
Now this little critter, it's only about half a millimeter in size,
299
717260
3000
Это маленькое существо, всего полмиллиметра длиной,
12:00
not terribly charismatic.
300
720260
2000
выглядит не очень впечатляюще.
12:02
But it was only discovered in the early 1980s.
301
722260
2000
Оно было обнаружено в начале 80-х.
12:04
But the really interesting thing about it
302
724260
2000
Удивительно,но несколько лет назад,
12:06
is that, a few years ago, census scientists discovered
303
726260
3000
в рамках «Переписи»,учёные открыли,
12:09
that this guy can thrive in oxygen-poor sediments
304
729260
2000
что это существо прекрасно себя чувствует
12:11
in the deep Mediterranean Sea.
305
731260
2000
в бедных кислородом отложениях в глубинах Средиземного моря.
12:13
So now they know that, in fact,
306
733260
2000
Теперь известно, что животные
12:15
animals can live without oxygen, at least some of them,
307
735260
2000
могут жить и без кислорода, по крайней мере, некоторые из них,
12:17
and that they can adapt to even the harshest of conditions.
308
737260
3000
и приспосабливаться к самым суровым условиям.
12:20
If you were to suck all the water out of the ocean,
309
740260
3000
Если выкачать всю воду из океана,
12:23
this is what you'd be left behind with,
310
743260
2000
то мы увидим примерно такую картину
12:25
and that's the biomass of life on the sea floor.
311
745260
2000
— это распределение биомассы в придонной области.
12:27
Now what we see is huge biomass towards the poles
312
747260
3000
Большая часть биомассы сконцентрирована у полюсов,
12:30
and not much biomass in between.
313
750260
3000
остальное же пространство не отличается таким изобилием.
12:33
We found life in the extremes.
314
753260
2000
Мы обнаружили жизнь в экстремальных условиях.
12:35
And so there were new species that were found
315
755260
2000
Так были найдены новые виды,
12:37
that live inside ice
316
757260
2000
обитающие в толще льда
12:39
and help to support an ice-based food web.
317
759260
2000
и поддерживающие пищевые цепи ледников.
12:41
And we also found this spectacular yeti crab
318
761260
2000
А ещё мы нашли чудно́го йети-краба,
12:43
that lives near boiling hot hydrothermal vents at Easter Island.
319
763260
3000
обитающего в пределах горячих гидротермальных источников у берегов острова Пасхи.
12:46
And this particular species
320
766260
2000
Этот вид привлёк
12:48
really captured the public's attention.
321
768260
3000
особенное внимание публики.
12:51
We also found the deepest vents known yet -- 5,000 meters --
322
771260
3000
Были также обнаружены глубочайшие источники — на глубине 5 000 метров,
12:54
the hottest vents at 407 degrees Celsius --
323
774260
3000
и наиболее горячие, с температурой 407°C —
12:57
vents in the South Pacific and also in the Arctic
324
777260
2000
в южной части Тихого океана и в Арктике,
12:59
where none had been found before.
325
779260
2000
где раньше не было найдено ничего подобного.
13:01
So even new environments are still within the domain of the discoverable.
326
781260
3000
И до сих пор остаётся потенциал обнаружить новые ареалы.
13:04
Now in terms of the unknowns, there are many.
327
784260
2000
Очень многие виды остаются загадкой.
13:06
And I'm just going to summarize just a few of them
328
786260
2000
Я расскажу очень кратко
13:08
very quickly for you.
329
788260
2000
о некоторых из них.
13:10
First of all, we might ask, how many fishes in the sea?
330
790260
3000
И первый вопрос — сколько рыбы в морских глубинах?
13:13
We actually know the fishes better than we do any other group in the ocean
331
793260
2000
О рыбе, и ещё о морских млекопитающих, мы знаем намного больше,
13:15
other than marine mammals.
332
795260
2000
чем обо всех других обитателях океана.
13:17
And so we can actually extrapolate based on rates of discovery
333
797260
3000
Основываясь на процентной доле открытий, можно предположить
13:20
how many more species we're likely to discover.
334
800260
3000
сколько ещё новых видов возможно будет открыто.
13:23
And from that, we actually calculate
335
803260
2000
Было подсчитано,что на данный момент
13:25
that we know about 16,500 marine species
336
805260
3000
известно около 16 500 морских видов рыбы,
13:28
and there are probably another 1,000 to 4,000 left to go.
337
808260
2000
и примерно от одной до четырёх тысяч видов ещё предстоит открыть.
13:30
So we've done pretty well.
338
810260
2000
Вот что называется — хорошо поработали.
13:32
We've got about 75 percent of the fish,
339
812260
2000
Нам известно 75% видов рыб,
13:34
maybe as much as 90 percent.
340
814260
2000
может быть даже 90%.
13:36
But the fishes, as I say, are the best known.
341
816260
3000
Но рыба, как я уже сказал, изучена лучше всего.
13:39
So our level of knowledge is much less for other groups of organisms.
342
819260
3000
Об остальных группах организмов мы знаем гораздо меньше.
13:42
Now this figure is actually based on a brand new paper
343
822260
2000
Эта диаграмма основана на совершенно новом исследовании,
13:44
that's going to come out in the journal PLoS Biology.
344
824260
3000
которое должно вскоре появиться в журнале PLoSBiology.
13:47
And what is does is predict how many more species there are
345
827260
2000
Она отображает, сколько предположительно ещё неисследованных видов
13:49
on land and in the ocean.
346
829260
2000
находится на суше и в океане.
13:51
And what they found
347
831260
2000
Как видно из диаграммы,
13:53
is that they think that we know of about nine percent of the species in the ocean.
348
833260
3000
на данный момент науке известно около 9% видов живых существ в океане.
13:56
That means 91 percent, even after the census,
349
836260
2000
А 91%, даже после переписи,
13:58
still remain to be discovered.
350
838260
2000
ещё только предстоит открыть.
14:00
And so that turns out to be about two million species
351
840260
2000
Это, примерно, ещё 2 миллиона видов,
14:02
once all is said and done.
352
842260
2000
после всех подсчётов.
14:04
So we still have quite a lot of work to do
353
844260
2000
Предстоит немалая работа,
14:06
in terms of unknowns.
354
846260
2000
чтобы разобраться со всем неизученным.
14:08
Now this bacterium
355
848260
2000
А эта бактерия — частица густых зарослей,
14:10
is part of mats that are found off the coast of Chile.
356
850260
3000
обнаруженных у берегов Чили.
14:13
And these mats actually cover an area the size of Greece.
357
853260
2000
Эти заросли покрывают пространство, сравнимое с территорией Греции.
14:15
And so this particular bacterium is actually visible to the naked eye.
358
855260
3000
Клетка бактерии различима даже невооружённым глазом,
14:18
But you can imagine the biomass that represents.
359
858260
3000
и вы можете представить колоссальные размеры этой биомассы.
14:21
But the really intriguing thing about the microbes
360
861260
2000
Но самое интересное, что мы знаем о микробах —
14:23
is just how diverse they are.
361
863260
2000
их неимоверное разнообразие.
14:25
A single drop of seawater
362
865260
2000
Капля морской воды может содержать
14:27
could contain 160 different types of microbes.
363
867260
2000
до 160 видов микробов.
14:29
And the oceans themselves
364
869260
2000
А в целом, предполагается,что в океанах
14:31
are thought potentially to contain as many as a billion different types.
365
871260
3000
содержится порядка одного миллиарда видов.
14:34
So that's really exciting. What are they all doing out there?
366
874260
3000
Невообразимоеколичество. А для чего это нужно?
14:37
We actually don't know.
367
877260
2000
Об этом мы ничего не знаем.
14:39
The most exciting thing, I would say, about this census
368
879260
2000
Самым важным моментом в этой переписи, я думаю,
14:41
is the role of global science.
369
881260
2000
является роль науки в мировом масштабе.
14:43
And so as we see in this image of light during the night,
370
883260
2000
Как видно на этом ночном снимке,
14:45
there are lots of areas of the Earth
371
885260
2000
какие-то участки суши
14:47
where human development is much greater
372
887260
3000
освоены человеком намного лучше
14:50
and other areas where it's much less,
373
890260
2000
чем другие, но между этими участками
14:52
but between them we see large dark areas
374
892260
2000
располагаются большие тёмные области
14:54
of relatively unexplored ocean.
375
894260
2000
практически неосвоенного океана.
14:56
The other point I'd like to make about this
376
896260
2000
Другим важным пунктом является
14:58
is that this ocean's interconnected.
377
898260
2000
взаимосвязь океанов.
15:00
Marine organisms do not care about international boundaries;
378
900260
2000
Морские обитатели не беспокоятся о международных границах,
15:02
they move where they will.
379
902260
2000
они плывут, куда им вздумается.
15:04
And so the importance then of global collaboration
380
904260
3000
И поэтому международное сотрудничество в исследованиях
15:07
becomes all the more important.
381
907260
2000
становится ключевым моментом.
15:09
We've lost a lot of paradise.
382
909260
2000
Увы, больша́я часть рая уже потеряна.
15:11
For example, these tuna that were once so abundant in the North Sea
383
911260
3000
Например, тунец, некогда в изобилии обитавший в Северном море,
15:14
are now effectively gone.
384
914260
2000
сейчас совсем не встречается.
15:16
There were trawls taken in the deep sea in the Mediterranean,
385
916260
3000
А в тралы, однажды опущенные в глубины Средиземного моря,
15:19
which collected more garbage than they did animals.
386
919260
2000
попало больше мусора, чем морских обитателей.
15:21
And that's the deep sea, that's the environment that we consider to be
387
921260
3000
И это глубины моря, среда, которую мы представляем себе,
15:24
among the most pristine left on Earth.
388
924260
2000
как уголок планеты, сохранившейся в первозданном виде.
15:26
And there are a lot of other pressures.
389
926260
2000
Много и других угнетающих факторов.
15:28
Ocean acidification is a really big issue that people are concerned with,
390
928260
3000
Закисление океана на сегодняшний день — одна из серьёзных проблем,
15:31
as well as ocean warming, and the effects they're going to have on coral reefs.
391
931260
3000
наряду с потеплением воды и влиянием этих факторов на коралловые рифы.
15:34
On the scale of decades, in our lifetimes,
392
934260
3000
В ближайшие десятилетия
15:37
we're going to see a lot of damage to coral reefs.
393
937260
2000
ситуация с коралловыми рифами к лучшему не изменится.
15:39
And I could spend the rest of my time, which is getting very limited,
394
939260
3000
И всё оставшееся время, которое уже подходит к концу,
15:42
going through this litany of concerns about the ocean,
395
942260
2000
я бы мог по списку перечислять проблемы океана,
15:44
but I want to end on a more positive note.
396
944260
2000
но мне бы хотелось закончить на оптимистичной ноте.
15:46
And so the grand challenge then
397
946260
2000
Наиважнейшей задачей теперь является
15:48
is to try and make sure that we preserve what's left,
398
948260
2000
суметь сохранить то, что осталось,
15:50
because there is still spectacular beauty.
399
950260
2000
потому что и сейчас это удивительный мир.
15:52
And the oceans are so productive,
400
952260
2000
Океан настолько плодовит,
15:54
there's so much going on in there that's of relevance to humans
401
954260
3000
и является частью стольких процессов, что мы как человечество должны,
15:57
that we really need to, even from a selfish perspective,
402
957260
3000
даже в своих самых эгоистичных намерениях,
16:00
try to do better than we have in the past.
403
960260
2000
не повторять ошибок прошлого.
16:02
So we need to recognize those hot spots
404
962260
2000
Мы должны определить все проблемные участки
16:04
and do our best to protect them.
405
964260
2000
и всеми силами стараться восстановить их.
16:06
When we look at pictures like this, they take our breath away,
406
966260
2000
Мы смотрим на этих существ, затаив дыхание, в то время как они
16:08
in addition to helping to give us breath
407
968260
2000
помогают нам делать каждый вздох,
16:10
by the oxygen that the oceans provide.
408
970260
2000
благодаря кислороду, выделяемому океаном.
16:12
Census scientists worked in the rain, they worked in the cold,
409
972260
3000
Учёные проекта «Перепись» работали в дождь и мороз,
16:15
they worked under water and they worked above water
410
975260
2000
под водой и над водой,
16:17
trying to illuminate the wondrous discovery,
411
977260
2000
чтобы пролить как можно больше света на удивительные открытия,
16:19
the still vast unknown,
412
979260
2000
тайны,и поразительные приспособления,
16:21
the spectacular adaptations that we see in ocean life.
413
981260
3000
которые скрывает океан.
16:24
So whether you're a yak herder living in the mountains of Chile,
414
984260
3000
И не важно, кто вы — пастух, пасущий стада яков в Чилийских горах,
16:27
whether you're a stockbroker in New York City
415
987260
3000
или биржевой маклер в Нью-Йорке,
16:30
or whether you're a TEDster living in Edinburgh,
416
990260
2000
а может даже TEDстер из Эдинбурга —
16:32
the oceans matter.
417
992260
2000
океан важен для всех.
16:34
And as the oceans go so shall we.
418
994260
2000
Пока жив океан, живы и мы.
16:36
Thanks for listening.
419
996260
2000
Спасибо за внимание.
16:38
(Applause)
420
998260
2000
(Аплодисменты)
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7