Let's turn the high seas into the world's largest nature reserve | Enric Sala

70,930 views ・ 2018-06-28

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Gülsüm Kuzulu Gözden geçirme: Figen Ergürbüz
00:13
If you were to jump into any random spot in the ocean,
0
13286
4452
Okyanusun herhangi bir noktasına atlayıp dalacak olsaydınız,
00:17
you would probably see something like this.
1
17762
2372
muhtemelen böyle bir şey görecektiniz.
00:20
Empty of large animals.
2
20897
2237
Balıkların olmadığı bir boşluk.
00:23
Because we have taken them out of the water
3
23879
2357
Çünkü üremelerine fırsat vermeden
00:26
faster than they can reproduce.
4
26260
2317
onları sudan çekip aldık.
00:29
Today I want to propose a strategy to save ocean life,
5
29610
3531
Bugün okyanus yaşamını kurtarmak için bir strateji önereceğim
00:33
and the solution has a lot to do with economics.
6
33165
2460
ve bu çözüm ekonomi ile çok alakalı.
00:36
In 1999, a little place called Cabo Pulmo in Mexico
7
36316
4094
1999'da Meksika'da Cabo Pulmo denilen küçük yer
00:40
was an underwater desert.
8
40434
1667
bir su altı çölüydü.
00:42
The fishermen were so upset not having enough fish to catch
9
42728
4024
Balıkçılar yakalayacak yeterli balık olmadığını görünce o kadar üzüldüler ki
00:46
that they did something that no one expected.
10
46776
2984
kimsenin beklemediği bir şey yaptılar.
00:49
Instead of spending more time at sea, trying to catch the few fish left,
11
49784
4103
Denizde kalan son birkaç balığı yakalamak için zaman harcamaktansa
00:53
they stopped fishing completely.
12
53911
2475
balık avlamayı tamamen durdular.
00:57
They created a national park in the sea.
13
57498
2667
Denizde bir ulusal park kurdular.
01:00
A no-take marine reserve.
14
60576
2715
Alınamayan deniz rezervi.
01:04
When we returned, 10 years later, this is what we saw.
15
64141
4633
10 yıl sonrasına gittiğimizde gördüğümüz bu;
01:09
What had been an underwater barren
16
69870
3722
çorak su altıyken şimdi
01:13
was now a kaleidoscope of life and color.
17
73616
3500
hayatın ve rengin kaynağı.
01:17
We saw it back to pristine in only 10 years.
18
77140
3540
Lagoslar, köpek balıkları ve tral balıkları gibi
01:20
Including the return of the large predators,
19
80704
2214
büyük yırtıcıların dönüşü de dâhil olmak üzere
01:22
like the groupers, the sharks, the jacks.
20
82942
3262
10 yıl içinde tekrar eski, bozulmamış hâline döndüğünü gördük.
01:26
And those visionary fishermen
21
86823
2397
Şimdi bu vizyonlu balıkçılar
01:29
are making much more money now, from tourism.
22
89244
3484
turizmden çok daha fazla para kazanıyorlar.
01:34
Now, when we can align economic needs with conservation,
23
94066
3835
Ekonomik ihtiyaçları, korumaya paralel olarak yürütebilirsek
01:37
miracles can happen.
24
97925
1333
mucizeler meydana gelebilir.
01:40
And we have seen similar recoveries all over the world.
25
100314
2960
Tüm dünyada benzer geri kazanımlar görüyoruz.
01:44
I spent 20 years studying human impacts in the ocean.
26
104672
4178
Okyanuslardaki insan etkilerini incelemek için 20 yıl harcadım
01:50
But when I saw firsthand the regeneration of places like Cabo Pulmo,
27
110379
6634
ama Cabo Pulmo gibi yerlerin yenilenmesini ilk elden görmek
01:57
that gave me hope.
28
117037
1356
bana umut verdi.
01:59
So I decided to quit my job as a university professor
29
119052
4795
Üniversite profesörü olarak çalıştığım işimi bırakıp,
02:03
to dedicate my life to save more ocean places like this.
30
123871
4259
hayatımı böyle okyanusları kurtarmaya adadım.
02:09
In the last 10 years, our team at National Geographic Pristine Seas
31
129053
4635
Geçen 10 yıl içinde ekibim 'National Geographic Bozulmamış Denizler',
02:13
has explored, surveyed and documented
32
133712
3238
okyanusun kalan en vahşi yerlerinde
02:16
some of the wildest places left in the ocean
33
136974
2841
keşif ve araştırma yapıp belgeledi
02:19
and worked with governments to protect them.
34
139839
2460
ve onları korumak için devletlerle beraber çalıştı.
02:22
These are all now protected, covering a total area half the size of Canada.
35
142704
4381
Kanada'nın yarısı kadar olan bu bölgelerin hepsi koruma altında.
02:27
(Applause)
36
147531
5403
(Alkış)
02:32
These places are the Yellowstones and the Serengetis of the sea.
37
152958
5647
Bu bölgeler denizlerin Yellowstone ve Serengeti'si.
02:39
These are places where you jump in the water
38
159567
2754
Buralar denize atladığınızda
02:42
and are immediately surrounded by sharks.
39
162345
2667
köpek balıklarının sizi anında kuşatacağı yerler.
02:45
(Laughter)
40
165036
1444
(Kahkaha)
02:46
And this is good,
41
166504
1633
Bu iyi bir şey çünkü
02:48
because the sharks are a good indicator of the health of the ecosystem.
42
168161
3892
köpek balıkları sağlıklı bir ekosistemin göstergesidir.
02:52
These places are time machines
43
172998
2452
Bu bölgeler bizi 1000 yıl
02:55
that take us to the ocean of 1,000 years ago.
44
175474
2484
önceki okyanusa götüren, aynı zamanda da
02:58
But they also show us what the future ocean could be like.
45
178553
3611
gelecekte nasıl olabileceğini gösteren zaman makineleridir.
03:03
Because the ocean has extraordinary regenerative power,
46
183097
4064
Çünkü okyanuslar olağanüstü yenilenme gücüne sahip
03:07
we have seen great recovery in just a few years.
47
187185
2801
ve birkaç yıl içinde muazzam iyileşme gördük.
03:10
We just need to protect many more places at risk
48
190383
3729
Tekrar vahşi ve hayat dolu olması için
03:14
so they can become wild and full of life again.
49
194136
3200
risk altındaki daha çok yeri korumamız gerek.
03:18
But today, only two percent of the ocean
50
198069
3928
Bugün okyanusların yüzde 2'si
03:22
is fully protected from fishing and other activities.
51
202021
3600
avlanma ve diğer tüm aktivitelerden tamamen korunuyor.
03:26
And that's not enough.
52
206030
1466
Yine de yeterli değil.
03:28
Studies suggest that we need at least 30 percent of the ocean under protection
53
208409
4810
Araştırmalara göre sadece deniz yaşamını değil kendi hayatlarımızı da
03:33
not just to save marine life, but to save us, too.
54
213243
3017
korumak için okyanusların en az yüzde 30'unu korumalıyız.
03:36
Because the ocean gives us more than half of the oxygen we breathe, food,
55
216284
5399
Okyanuslar, bize soluduğumuz havanın yarısından fazlasını
03:41
it absorbs much of the carbon pollution
56
221707
2497
ve yiyecek verip
03:44
that we throw in the atmosphere.
57
224228
1887
havaya saldığımız karbonun çoğunu emiyor.
03:46
We need a healthy ocean to survive.
58
226720
2713
Hayatta kalmak için sağlıklı bir okyanusa ihtiyacımız var.
03:50
Now, is there a way to accelerate ocean protection?
59
230529
3238
Okyanus korumasını hızlandırmanın bir yolu var mı?
03:55
I think so.
60
235490
1150
Bence var
03:57
And it involves us looking at the high seas.
61
237077
3722
ve açık denizlere bakmamızı kapsıyor.
04:01
Now, what are the high seas?
62
241165
1611
Peki açık deniz nedir?
04:02
Now coastal countries have authority over 200 nautical miles from shore.
63
242800
5515
Kıyı ülkelerinin deniz kıyısından 200 deniz mili yetkisi var.
04:09
Everything beyond those areas are called the high seas.
64
249187
3954
Bu alanının gerisindeki tüm bölgeler açık deniz olarak adlandırılır.
04:13
In dark blue on this map.
65
253165
1666
Haritadaki koyu mavi yerler.
04:15
No country owns the high seas,
66
255363
2428
Açık denizlere hiçbir ülke sahip değildir
04:17
no country is responsible for them,
67
257815
2310
onlardan hiçbir ülke sorumlu değildir
04:20
but they all are, so it's a little like the Wild West.
68
260149
3166
ama hepsi az miktarda sorumludur, yani biraz Vahşi Batı gibi.
04:23
And there are two main types of fishing in the high seas.
69
263923
2698
Yüzeye yakın ve derinde olmak üzere
04:26
At the bottom and near the surface.
70
266645
2381
iki tip avlanma şekli vardır.
04:29
Bottom trawling is the most destructive practice in the world.
71
269668
4763
Derinde ağ atma, dünyadaki en tahrip edici olan yöntem.
04:35
Super trawlers, the largest fishing vessels in the ocean,
72
275067
3532
Okyanustaki en büyük avlanma tekneleri olan
04:38
have nets so large that they can hold a dozen 747 jets.
73
278623
6439
süper trollerin bir düzine 747 jeti tutabilecek kadar ağı var.
04:46
These huge nets destroy everything in their paths --
74
286417
4794
Bu devasa ağlar deniz tümseklerinde büyüyen,
04:51
including deep corals that grow on sea mounds,
75
291235
3333
binlerce yaşında olabilen mercanlar da dâhil olmak üzere
04:54
which can be thousands of years old.
76
294592
2668
yollarına çıkan her şeyi öldürüyorlar.
04:57
And fishing near the surface targets mostly species
77
297284
3309
Yüzeye yakın avlanma
05:00
that migrate between the high seas and country's waters,
78
300617
3039
ülke suları ile açık deniz arasında göç eden ton balığı ve köpek balığı
05:03
like tuna and sharks.
79
303680
1400
gibi balıkları hedef alıyor
05:05
And many of these species are threatened because of too much fishing
80
305720
3357
ve bu türlerin çoğu kötü yönetim ve aşırı avlanma yüzünden
05:09
and bad management.
81
309101
1267
tehdit altında.
05:11
Now, who fishes in the high seas?
82
311133
2200
Peki açık denizlerde avlanan kim?
05:14
Until now, it was difficult to know exactly,
83
314228
3222
Şimdiye kadar ülkeler
05:17
because countries have been very secretive
84
317474
2317
uzak mesafe avlanmalarını çok gizli tuttukları için
05:19
about the long-distance fishing.
85
319815
2134
bunu tam olarak bilmek zordu.
05:22
But now, satellite technology allows us to track individual boats.
86
322252
5720
Şimdi ise bireysel tekneleri takip eden uydu sistemimiz var.
05:28
This is a game-changer.
87
328799
1534
Bu şartları değiştiriyor.
05:31
And this is the first time
88
331583
1279
Şimdi ilk defa göreceğiniz
05:32
we are presenting the data that you are going to see.
89
332886
3440
veriler sunacağım.
05:37
I'm going to show you the tracks of two boats
90
337179
2651
İki tane teknenin 1 yıl boyunca
05:39
over the course of a year,
91
339854
2334
otomatik uydu tanımlama sistemini kullanarak
05:42
using a satellite automated identification system.
92
342212
3400
aldığı yolu göstereceğim.
05:46
This is a long-liner, fishing around the southern coast of Africa.
93
346386
4251
Bu uzun çizgi, Afrika'nın güney kıyılarında yapılan avlanma.
05:51
After a few months fishing there, the boat goes to Japan to resupply,
94
351457
4644
Birkaç ay sonra tekme tekrar ikmal yapmak için Japonya'ya gidiyor
05:56
and shortly after, here it is, fishing around Madagascar.
95
356125
3484
ve kısa bir süre sonra Madagaskar'da avlanıyor.
06:00
This is a Russian trawler fishing, probably, for cod,
96
360371
5325
Bu bir Rus, ağlı balıkçı teknesi Rusya sularında
06:05
in Russian waters,
97
365720
1214
morina için avlanıyor
06:06
and then across the high seas of the north Atlantic.
98
366958
3067
ve Kuzey Atlantik'e giriyor.
06:10
Thanks to Global Fishing Watch,
99
370895
2111
Küresel balıkçılık izleme sayesinde
06:13
we have been able to track over 3,600 boats
100
373030
4444
20 ülke ve 3600'den fazla tekneyi
06:17
from more than 20 countries, fishing in the high seas.
101
377498
3342
takip edebildik.
06:21
They use satellite positioning and machine-learning technology
102
381625
3683
Bir tekne denize açıldığında ya da avlandığında otomatik olarak
06:25
to automatically identify if a boat is just sailing or fishing,
103
385332
4784
tanımlayan ve uydu konumlandırması yapan bir teknoloji kullanıyorlar,
06:30
which are the white spots here.
104
390140
1518
buradaki beyaz noktalar.
06:32
So with an international group of colleagues,
105
392719
2119
Meslektaşlarımızdan oluşan uluslararası bir grup ile
06:34
we decided to investigate
106
394862
1817
sadece açık denizlerde avlananlar değil bundan çıkar sağlayanları da
06:36
not only who fishes in the high seas, but who benefits from it.
107
396703
4495
araştırmaya karar verdik.
06:42
My colleague, Juan Mayorga,
108
402140
1433
Çalışma arkadaşım Juan Mayorga
06:43
at the University of California, Santa Barbara,
109
403597
2226
Santa Barbara California Üniversite'sinde
06:45
has produced detailed maps of fishing effort,
110
405847
2190
okyanustaki her bir piksel için
06:48
which means how much time and fuel is spent fishing
111
408061
2979
avlanmada harcanan yakıt ve zamanın
06:51
in every pixel in the ocean.
112
411064
1933
detaylı haritasını çıkardı.
06:53
We have a map for every country.
113
413680
2134
Her ülke için haritamız var.
06:56
China, Taiwan, Japan, Korea and Spain alone
114
416561
3548
Çın, Tayvan, Japonya, Kore ve İspanya neredeyse
07:00
account for almost 80 percent of the fishing in the high seas.
115
420133
3824
açık denizlerde avlanmanın yüzde 80'ini oluşturuyor.
07:04
When we put all of the countries together,
116
424768
2635
Tüm ülkeleri bir araya getirdiğimizde
07:07
this is what we get.
117
427427
1333
sonuç bu.
07:09
Because we know the identity of every boat in the database,
118
429792
5571
Çünkü veri tabanımızda her teknenin kimliği var,
07:15
we know its size, its tonnage, the power of its engines,
119
435387
4341
onların büyüklüğünü, tonajını, motor gücünü,
07:19
how many crew are on board.
120
439752
1733
gemideki eleman sayısını biliyoruz.
07:22
With this information, we can calculate fuel costs, labor costs, etc.
121
442046
4501
Bu bilgiyle benzin maliyetini, işgücü maliyetini vb hesaplayabiliyoruz.
07:27
So for the first time,
122
447157
1930
Bu yüzden ilk defa,
07:29
we have been able to map the costs of fishing in the high seas.
123
449111
4250
açık denizlerde avlanmanın maliyetini haritalandırabildik.
07:34
The darker the red, the higher the costs.
124
454315
2734
Koyu kırmızı, daha yüksek maliyetler.
07:37
Thanks to our colleagues at the University of British Columbia,
125
457855
2992
British Columbia'daki çalışma arkadaşlarımız sayesinde
07:40
we know how much every country is actually fishing.
126
460871
3055
her ülkenin ne kadar avlandığını
07:44
And we know the price of the fish as it comes off the vessel.
127
464268
3245
ve balıkların gemiden çıkarkenki fiyatını biliyoruz.
07:48
Combined with the data on effort,
128
468038
2365
Çaba verilerle birleşince
07:50
we have been able to map the revenue of fishing the high seas.
129
470427
3710
açık denizlerde avlanmanın gelir haritasını çıkarabildik.
07:54
The darker the blue, the higher the revenue.
130
474879
2436
Koyu mavi, yüksek gelir demek.
07:57
We have costs, and we have revenue.
131
477982
2267
Elimizde gelir var ve maliyet de var.
08:00
So for the first time,
132
480887
1619
Bu sayede ilk defa
08:02
we have been able to map the profitability of fishing in the high seas.
133
482530
5128
açık denizlerde avlanmanın kâr haritasını çıkarabildik.
08:08
Now I'm going to show you a map.
134
488863
1531
Şimdi size haritayı göstereceğim.
08:10
Red colors mean we are losing money by fishing in that part of the ocean.
135
490712
5194
Kırmızı renkli yerler okyanusun bu kısmında para kaybediyoruz demek.
08:16
Blue colors mean it's profitable.
136
496641
2200
Mavi renkler ise kârımız,
08:19
Here it is.
137
499619
1150
işte burada.
08:21
It seems mostly profitable.
138
501707
2039
Çoğunlukla kârlı görünüyor
08:23
But there are two more factors we have to take into account.
139
503770
4337
ama hesaba katmamız gereken 2 faktör daha var.
08:28
First, recent investigations reveal
140
508635
3571
Birincisi, son araştırmalar açık denizlerde avlanmada
08:32
the use of forced labor, or slave labor,
141
512230
3482
zorla çalıştırma ya da köle emeğini
08:35
in high seas fishing.
142
515736
1309
ortaya koymaktadır.
08:37
Companies use it to cut costs, to generate profits.
143
517641
3539
Şirketler maliyetleri düşürüp kâr elde etmek için kullanıyorlar.
08:42
And second, every year, governments subsidize high seas fishing
144
522135
5332
İkincisi, her yıl ülkeler açık deniz avlanmasına
08:47
with more than four billion dollars.
145
527491
2401
4 milyar dolardan fazla mali destek sağlıyor.
08:51
Let's go back to the map of profits.
146
531270
1738
Kâr haritasına geri dönelim.
08:53
If we assume fair wages,
147
533032
2276
Bu işte çalışanların köle olmadığı anlamına gelen
08:55
which means not slave labor,
148
535332
2517
adil maaşlar olduğunu var sayar
08:57
and we remove the subsidies from our calculation,
149
537873
4293
ve mali desteği hesaplamadan çıkarırsak
09:02
the map turns into this.
150
542190
2053
harita buna dönüşür.
09:05
Fishing is truly profitable in only half of the high seas fishing grounds.
151
545807
6031
Avlanma sadece açık denizlerin yarısında kârlıdır.
09:12
In fact, on aggregate,
152
552992
2269
Doğrusunu söylemek gerekirse
09:15
subsidies are four times larger than the profits.
153
555285
4032
mali destek toplamda, kârdan 4 kat fazla.
09:20
So we have five countries doing most of the fishing in the high seas
154
560548
3484
Açık denizlerin çoğunda avlanan 5 tane ülkemiz var.
09:24
and the economics are dependent on huge government subsidies,
155
564056
3516
Ve ekonomileri devasa ülke yatırımlarına
09:27
and for some countries, on human rights violations.
156
567596
3467
ve bazı ülkeler için insan hakları ihlaline bağlıdır.
09:32
What this economic analysis reveals,
157
572099
2255
Bu ekonomik analiz gösteriyor ki pratik olarak
09:34
is that practically the entire high seas fishing proposition is misguided.
158
574378
3729
tüm açık deniz balıkçılığı önerisi yanlış yönlendiriliyor.
09:38
What sane government would subsidize an industry
159
578647
3771
Hangi aklı başında ülke pek kârlı olmadığı hâlde
09:42
anchored in exploitation and fundamentally destructive?
160
582442
3607
sömürü ve tamamen yıkımla bağlantılı
09:46
And not so profitable, anyway.
161
586625
2000
bir endüstriye destek sağlar?
09:49
So, why don't we close all of the high seas to fishing?
162
589307
6856
Peki neden tüm açık denizleri balıkçılığa kapatmıyoruz?
09:56
Let's create a giant high seas reserve, two-thirds of the ocean.
163
596842
4627
Hadi okyanusların üçte ikisini devasa açık deniz rezervi yapalım.
10:03
A modeling study from --
164
603438
1787
Bir modelleme çalışması...
10:05
(Applause)
165
605249
4078
(Alkış)
10:09
A modeling study from colleagues at UC Santa Barbara,
166
609351
2885
Santa Barbara Üniversitesi'ndeki çalışma arkadaşlarımızın
10:12
suggests that such reserve would help migratory species like tuna
167
612260
3619
model çalışmasına göre bu rezervler ton balığı gibi göçmen balıkların
10:15
recover in the high seas.
168
615903
1650
açık denizlere dolmasını sağlayacak.
10:17
And part of that increased abundance would spill over into the countries' waters,
169
617577
4281
Ayrıca bu artan bolluğun bir kısmı, ülkelerin sularına dökülecek
10:21
helping to replenish them.
170
621882
1754
ve buraların hayat dolmasına yardımcı olacaktır.
10:23
That would also increase the catch in these waters,
171
623660
3071
Bu sularda avlanma artacağı için
10:26
and so would the profits,
172
626755
1317
kâr da artacak çünkü
10:28
because the cost of fishing would be lowered.
173
628096
2255
avlanma maliyeti düşecek
10:30
And the ecological benefits would be huge,
174
630787
2585
ve ekolojik yararı devasa olacak
10:34
because these species of large predators, like tuna and sharks,
175
634463
3292
çünkü ton balığı ve köpek balığı gibi büyük yırtıcılar
10:37
are key to the health of the entire ecosystem.
176
637779
2962
sağlıklı ekosistemin anahtarıdır.
10:41
Therefore, protecting the high seas
177
641606
2503
Bu yüzden açık denizleri korumanın
10:44
would have ecological, economic and social benefits.
178
644133
3533
ekolojik, ekonomik ve sosyal yararları vardır.
10:48
But the truth is that most fishing companies
179
648395
2309
Çoğu avlanma şirketinin
10:50
don't care about the environment.
180
650728
1865
doğayı umursamadığı bir gerçek
10:52
But they would make more money by not fishing in the high seas.
181
652617
3666
ancak açık denizlerde avlanmayarak daha fazla para kazanabilirler.
10:56
And this would not affect our ability to feed our growing population,
182
656307
5469
Ve bu durum artan nüfuslarımızı besleme kapasitemizi de etkilemez
11:01
because the high seas provide only five percent of the global marine catch,
183
661800
5109
çünkü açık denizler küresel deniz avlanmasının sadece yüzde 5'ini sağlar
11:08
because the high seas are not as productive as near-shore waters.
184
668184
3460
çünkü açık denizler kıyıya yakın sular kadar verimli değildir.
11:12
And most of the catch of the high seas is sold as upscale food items,
185
672438
4957
Açık denizlerde avlanan balıkların çoğu tuna sashimi ya da
11:17
like tuna sashimi or shark fin soup.
186
677419
3438
köpek balığı yüzgeci çorbası gibi aşırı lüks beslenme ürünleridir.
11:21
The high seas catch does not contribute to global food security.
187
681895
4411
Açık denizlerde avlanma ulusal yemek güvenliğine katkıda bulunmaz
11:28
So how are we going to do it?
188
688117
1420
Peki bunu nasıl yapacağız?
11:29
How are we going to protect the high seas?
189
689561
2437
Açık denizleri nasıl koruyacağız?
11:32
As we speak, negotiators at the United Nations
190
692022
2603
Konuştuğumuz gibi Birleşmiş Milletler'deki ara bulucular
11:34
are beginning discussions on a new agreement to do just that.
191
694649
3665
yeni bir anlaşma üzerinde tartışmalara başlıyorlar.
11:38
But this cannot happen behind closed doors.
192
698728
2934
Ama bu kapalı kapılar arkasında olmaz.
11:42
This is our greatest opportunity.
193
702077
2222
Bu bizim en büyük fırsatımız
11:44
And we all should ensure
194
704323
1715
ve ülkelerimizin açık denizleri
11:46
that our countries will support the protection of the high seas
195
706062
5071
korumaya destek vereceğine ve sübvasyonları
11:51
and get rid of subsidies to industrial fishing.
196
711157
3200
ortadan kaldıracağına emin olmalıyız.
11:55
In 2016, 24 countries and the European Union
197
715395
5365
2016 yılında 24 ülke ve Avrupa Birliği
12:00
agreed to protect the Ross Sea,
198
720784
3245
Antartika'nın en vahşi yerlerinden olan
ve katil balinalar, leopar fokları ve penguenler gibi türlerle dolu olan
12:04
the wildest places in Antarctica,
199
724053
2381
12:06
full of wildlife like killer whales, leopard seals, penguins.
200
726458
4182
Ross Denizi'ni korumakta anlaştılar.
12:10
And this included fishing nations, like China, Japan, Spain, Russia.
201
730974
5230
Bu Çin, Japonya, İspanya, Rusya gibi balık avlayan ülkeleri de kapsıyor.
12:16
But they decided that protecting such a unique environment
202
736228
4941
Ama onlar böyle eşsiz bir doğayı
12:21
would be worth more than exploiting it for relatively little benefit.
203
741193
4194
küçük yararlar yerine korumayı seçtiler.
12:25
And this is exactly the type of cooperation
204
745883
3496
Bu tam da farklılıkları bir kenara koyarak
12:29
and willingness to set aside differences
205
749403
1961
işbirliği yapmaya
12:31
that we are going to need.
206
751388
1313
istekli olma örneği.
12:32
We can do it again.
207
752725
1643
Yeniden yapabiliriz.
12:35
If 20 years from now,
208
755315
2588
20 yıl sonra çocuklarımız
12:37
our children were to jump into any random spot in the ocean,
209
757927
4189
okyanusta herhangi bir noktaya atlayıp daldıklarında
12:43
what would they see?
210
763451
1334
ne görecekler?
12:45
A barren landscape, like much of our seas today,
211
765737
4496
Geleceğe mirasımız, bugün denizlerimizin çoğunun olduğu gibi
12:50
or an abundance of life, our legacy to the future?
212
770257
2888
boş ve verimsiz bir tabiat mı yoksa bolluk mu?
12:53
Thank you very much.
213
773665
1327
Çok teşekkür ederim.
12:55
(Applause)
214
775016
2960
(Alkış)
12:58
Thank you.
215
778000
1202
Teşekkürler.
12:59
(Applause)
216
779226
4789
(Alkış)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7