Daniel Pauly: The ocean's shifting baseline

18,676 views ・ 2015-07-17

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Meric Aydonat Gözden geçirme: Tanyel Tan
00:12
I'm going to speak
0
12000
2000
Bu gün konuşacağım
00:14
about a tiny, little idea.
1
14000
3000
konu küçük bir fikir.
00:17
And this is about shifting baseline.
2
17000
4000
Değişen taban seviyesi hakkında.
00:21
And because the idea can be explained in one minute,
3
21000
4000
Bu fikir bir dakikada açıklanabileceği için
00:25
I will tell you three stories before
4
25000
3000
zamanı doldurayım diye
00:28
to fill in the time.
5
28000
2000
önce size üç hikaye anlatacağım.
00:30
And the first story
6
30000
2000
Ve ilk hikaye
00:32
is about Charles Darwin, one of my heroes.
7
32000
3000
benim kahramanlarımdan biri olan Charles Darwin hakkında.
00:35
And he was here, as you well know, in '35.
8
35000
3000
Bildiğiniz gibi 1835 yılında buradaydı.
00:38
And you'd think he was chasing finches,
9
38000
2000
İspinoz kovaladığını düşünebilirsiniz,
00:40
but he wasn't.
10
40000
2000
fakat kovalamıyordu.
00:42
He was actually collecting fish.
11
42000
2000
Aslında balık topluyordu.
00:44
And he described one of them
12
44000
2000
Ve bir türü
00:46
as very "common."
13
46000
2000
oldukça ''yaygın'' olarak tanımladı.
00:48
This was the sailfin grouper.
14
48000
2000
Bu sailfin orfozuydi.
00:50
A big fishery was run on it
15
50000
2000
Bu balıkları avlamak '80 lere kadar
00:52
until the '80s.
16
52000
3000
çok yaygın idi.
00:55
Now the fish is on the IUCN Red List.
17
55000
3000
Şimdi bu balıklar IUCN'nin tehlikedeki türler listesinde.
00:58
Now this story,
18
58000
2000
Şimdi bu hikayeyi
01:00
we have heard it lots of times
19
60000
3000
birçok kez duyduk,
01:03
on Galapagos and other places,
20
63000
2000
Galapagos adaları ve diğer yerlerin
01:05
so there is nothing particular about it.
21
65000
3000
belirli bir özelliği yok.
01:08
But the point is, we still come to Galapagos.
22
68000
3000
Fakat biz halen Galapagos'a gidiyoruz.
01:11
We still think it is pristine.
23
71000
3000
Bozulmamış olduğunu düşünüyoruz
01:14
The brochures still say
24
74000
3000
ve broşürlerde de
01:17
it is untouched.
25
77000
2000
bozulmamış saf ve temiz olarak gösteriliyor.
01:19
So what happens here?
26
79000
3000
Peki buralarda neler oluyor?
01:22
The second story, also to illustrate another concept,
27
82000
3000
İkinci hikaye de, aynı zamanda başka bir kavramı gösteriyor,
01:25
is called shifting waistline.
28
85000
2000
değişen bel ölçüsü.
01:27
(Laughter)
29
87000
3000
(Gülüşmeler)
01:30
Because I was there in '71,
30
90000
2000
1971'de buradaydım,
01:32
studying a lagoon in West Africa.
31
92000
2000
Batı Afrika'da gölcük çalışması yapıyordum.
01:34
I was there because I grew up in Europe
32
94000
3000
Oradaydım çünkü Avrupa'da büyümüştüm
01:37
and I wanted later to work in Africa.
33
97000
2000
ve sonra Afrika'da çalışmak istiyordum.
01:39
And I thought I could blend in.
34
99000
2000
Uyum sağlarım diye düşünmüştüm.
01:41
And I got a big sunburn,
35
101000
2000
Güneşte kötü bir şekilde yandım
01:43
and I was convinced that I was really not from there.
36
103000
3000
ve aslında oradan olmadığıma ikna oldum.
01:46
This was my first sunburn.
37
106000
2000
Bu benim ilk güneş yanığımdı.
01:48
And the lagoon
38
108000
3000
Bu gölcük,
01:51
was surrounded by palm trees,
39
111000
2000
palmiye ağaçlarıyla
01:53
as you can see, and a few mangrove.
40
113000
2000
ve biraz da mangrovlarla sarılıydı.
01:55
And it had tilapia
41
115000
2000
yaklaşık 20 santimetre büyüklüğünde
01:57
about 20 centimeters,
42
117000
2000
tilapia balıkları vardı,
01:59
a species of tilapia called blackchin tilapia.
43
119000
2000
tilapia türünden blackthin tilapialar.
02:01
And the fisheries for this tilapia
44
121000
2000
Bu tür tilapialar için balıkçılık
02:03
sustained lots of fish and they had a good time
45
123000
3000
sürdürüldü ve iyi vakit geçirildi
02:06
and they earned more than average
46
126000
2000
ve Gana'nın ortalamasından daha çok
02:08
in Ghana.
47
128000
2000
kazanıldı.
02:10
When I went there 27 years later,
48
130000
3000
Ben 27 yıl sonra oraya gidince
02:13
the fish had shrunk to half of their size.
49
133000
3000
balıklar yarı yarıya küçülmüşlerdi.
02:16
They were maturing at five centimeters.
50
136000
2000
Beş santimetreye kadar gelişiyorlardı.
02:18
They had been pushed genetically.
51
138000
2000
Genetik olarak zorlanmışlardı.
02:20
There were still fishes.
52
140000
2000
Balık çiftlikleri hala vardı.
02:22
They were still kind of happy.
53
142000
2000
Hala mutlu sayılırlardı.
02:24
And the fish also were happy to be there.
54
144000
5000
Balıklar da orada olmaktan da mutlulardı.
02:29
So nothing has changed,
55
149000
2000
Değişen bir şey yoktu,
02:31
but everything has changed.
56
151000
2000
fakat her şey değişmişti.
02:33
My third little story
57
153000
2000
Üçüncü hikayem ise,
02:35
is that I was an accomplice
58
155000
2000
Güneydoğu Asya'ya
02:37
in the introduction of trawling
59
157000
2000
ağ ile balık tutmayı tanıştırmakta
02:39
in Southeast Asia.
60
159000
2000
suç ortağı olmam.
02:41
In the '70s -- well, beginning in the '60s --
61
161000
3000
1970'lerde, daha doğrusu 1960'ların başında
02:44
Europe did lots of development projects.
62
164000
3000
Avrupa birçok geliştirme projesi yaptı.
02:47
Fish development
63
167000
2000
Balıkçılıkta gelişmeler,
02:49
meant imposing on countries
64
169000
2000
100.000 balıkçısı olan ülkelerin
02:51
that had already 100,000 fishers
65
171000
3000
endüstriyel balıkçılık yapmasına
02:54
to impose on them industrial fishing.
66
174000
3000
zorlanması anlamına geliyordu.
02:57
And this boat, quite ugly,
67
177000
2000
Bu oldukça çirkin teknenin
02:59
is called the Mutiara 4.
68
179000
2000
adı Mutiara 4.
03:01
And I went sailing on it,
69
181000
2000
Bu tekneyle denize açıldım
03:03
and we did surveys
70
183000
3000
ve Güney Çin Denizi'nin güneyinde,
03:06
throughout the southern South China sea
71
186000
3000
özellikle Java Denizi'nde
03:09
and especially the Java Sea.
72
189000
2000
araştırmalar yaptık.
03:11
And what we caught,
73
191000
2000
Yakaladıklarımızı
03:13
we didn't have words for it.
74
193000
2000
kelimelerle tarif edemezdik.
03:15
What we caught, I know now,
75
195000
3000
Ne yakaladığımızı şimdi anlıyorum,
03:18
is the bottom of the sea.
76
198000
2000
denizin dibini yakaladık.
03:20
And 90 percent of our catch
77
200000
2000
Yakaladıklarımızın %90'ı
03:22
were sponges,
78
202000
2000
sünger
03:24
other animals that are fixed on the bottom.
79
204000
3000
ve denizin altına sabitlenen diğer canlılardı.
03:27
And actually most of the fish,
80
207000
2000
Açıkçası balıkların çoğu
03:29
they are a little spot on the debris,
81
209000
2000
enkazda küçük noktalardı,
03:31
the piles of debris, were coral reef fish.
82
211000
3000
döküntülerin arasında mercanlar vardı.
03:34
Essentially the bottom of the sea came onto the deck
83
214000
2000
Denizin dibi güvertedeydi
03:36
and then was thrown down.
84
216000
2000
ve sonra geri denize atıldı.
03:38
And these pictures are extraordinary
85
218000
3000
Bu fotoğraflar olağanüstü
03:41
because this transition is very rapid.
86
221000
3000
çünkü geçişler çok hızlı.
03:44
Within a year, you do a survey
87
224000
3000
Bir sene içerisinde araştırma yapıyorsunuz
03:47
and then commercial fishing begins.
88
227000
2000
ve ticari balıkçılık başlıyor.
03:49
The bottom is transformed
89
229000
2000
Denizin altı
03:51
from, in this case, a hard bottom or soft coral
90
231000
3000
sert dip ya da yumuşak mercanlardan
03:54
into a muddy mess.
91
234000
3000
çamura dönüştü.
03:57
This is a dead turtle.
92
237000
2000
Bu ölü bir kaplumbağa.
03:59
They were not eaten, they were thrown away because they were dead.
93
239000
3000
Yenilmemişlerdi, öldükleri için denize tekrar atılmışlardı.
04:02
And one time we caught a live one.
94
242000
2000
Bir keresinde canlı yakaladık.
04:04
It was not drowned yet.
95
244000
2000
Henüz boğulmamıştı.
04:06
And then they wanted to kill it because it was good to eat.
96
246000
3000
Yemek için öldürmek istediler.
04:09
This mountain of debris
97
249000
3000
Balıkçılar bu döküntü yığınını
04:12
is actually collected by fishers
98
252000
3000
gittikleri daha önce balıkçılık
04:15
every time they go
99
255000
2000
yapılmamış yerlerde
04:17
into an area that's never been fished.
100
257000
2000
topladılar.
04:19
But it's not documented.
101
259000
2000
Ancak bunlar belgelenmemiş.
04:21
We transform the world,
102
261000
2000
Biz dünyamızı değiştiriyoruz
04:23
but we don't remember it.
103
263000
2000
ve bunu unutuyoruz.
04:25
We adjust our baseline
104
265000
3000
Okyanus tabanını
04:28
to the new level,
105
268000
2000
yeni bir seviyeye getiriyoruz
04:30
and we don't recall what was there.
106
270000
4000
ve eski halini hatırlamıyoruz.
04:34
If you generalize this,
107
274000
2000
Genelleme yaparsak,
04:36
something like this happens.
108
276000
2000
bunun gibi bir şey oluyor.
04:38
You have on the y axis some good thing:
109
278000
3000
Y ekseninde iyi şeyler olduğunu varsayalım:
04:41
biodiversity, numbers of orca,
110
281000
3000
biyoçeşitlilik, katil balina sayıları,
04:44
the greenness of your country, the water supply.
111
284000
3000
ülkenizin yeşillikleri, su kaynakları.
04:47
And over time it changes --
112
287000
2000
Zaman içinde değişiyor --
04:49
it changes
113
289000
2000
değişimin sebebi
04:51
because people do things, or naturally.
114
291000
2000
insanların yaptıkları ya da doğal koşullar.
04:53
Every generation
115
293000
2000
Her nesil
04:55
will use the images
116
295000
2000
bilinçli hayatının başlangıcında
04:57
that they got at the beginning of their conscious lives
117
297000
3000
gördüğü resimleri
05:00
as a standard
118
300000
2000
standart olarak alır
05:02
and will extrapolate forward.
119
302000
2000
ve ekstrapole eder.
05:04
And the difference then,
120
304000
2000
O anda var olanla arasındaki farkı
05:06
they perceive as a loss.
121
306000
2000
kayıp olarak görür.
05:08
But they don't perceive what happened before as a loss.
122
308000
3000
Ancak bundan önce olanları kayıp olarak görmez.
05:11
You can have a succession of changes.
123
311000
2000
Arka arkaya değişimler olabilir.
05:13
At the end you want to sustain
124
313000
3000
Sonunda bir bakarsınız, korumak istedikleriniz
05:16
miserable leftovers.
125
316000
3000
aslında zavallı artıklar olmuş.
05:19
And that, to a large extent, is what we want to do now.
126
319000
3000
Şimdi büyük ölçüde yaptığımız bu.
05:22
We want to sustain things that are gone
127
322000
3000
Devam ettirmek istediklerimiz çoktan gitmiş
05:25
or things that are not the way they were.
128
325000
4000
ya da aslında eskiden oldukları gibi değil.
05:29
Now one should think
129
329000
2000
Bunların
05:31
this problem affected people
130
331000
2000
tarih öncesi insanları da
05:33
certainly when in predatory societies,
131
333000
4000
etkilediği düşünülebilir,
05:37
they killed animals
132
337000
2000
onlar da hayvanları öldürdüler
05:39
and they didn't know they had done so
133
339000
2000
ve birkaç nesil sonra
05:41
after a few generations.
134
341000
2000
bunu yaptıklarının farkında değillerdi.
05:43
Because, obviously,
135
343000
3000
Çünkü doğal olarak
05:46
an animal that is very abundant,
136
346000
5000
çok bulunan bir hayvanın
05:51
before it gets extinct,
137
351000
3000
soyu tükenmeden önce,
05:54
it becomes rare.
138
354000
3000
sayısı azalır.
05:57
So you don't lose abundant animals.
139
357000
3000
Yani çok bulunan hayvanları birden kaybetmezsiniz.
06:00
You always lose rare animals.
140
360000
2000
Hep sayıları azalmış hayvanları kaybedersiniz.
06:02
And therefore they're not perceived
141
362000
2000
Bu yüzden bunlar
06:04
as a big loss.
142
364000
2000
büyük bir kayıp olarak algılanmazlar.
06:06
Over time,
143
366000
2000
Zamanla,
06:08
we concentrate on large animals,
144
368000
2000
büyük hayvanlara odaklanırız
06:10
and in a sea that means the big fish.
145
370000
2000
ve denizde bunun anlamı büyük balıklar.
06:12
They become rarer because we fish them.
146
372000
3000
Bunların sayıları azalır, çünkü onları avlarız.
06:15
Over time we have a few fish left
147
375000
2000
Zamanla birkaç balık kalınca,
06:17
and we think this is the baseline.
148
377000
3000
buna taban seviyesi deriz.
06:20
And the question is,
149
380000
2000
Soru şu ki,
06:22
why do people accept this?
150
382000
5000
insanlar neden bunu kabulleniyorlar?
06:27
Well because they don't know that it was different.
151
387000
3000
Çünkü daha önce bunun farklı olduğunu bilmiyoruz.
06:30
And in fact, lots of people, scientists,
152
390000
3000
Aslında birçok insan, bilimadamı
06:33
will contest that it was really different.
153
393000
2000
bunun aslında çok farklı olduğunu söyler.
06:35
And they will contest this
154
395000
2000
Bunu söylerler
06:37
because the evidence
155
397000
2000
çünkü daha önceki
06:39
presented in an earlier mode
156
399000
5000
kanıtlar
06:44
is not in the way
157
404000
3000
onların istedikleri
06:47
they would like the evidence presented.
158
407000
2000
gibi sunulmaz.
06:49
For example,
159
409000
2000
Örneğin,
06:51
the anecdote that some present,
160
411000
2000
Kaptan Bilmemkim'in
06:53
as Captain so-and-so
161
413000
2000
daha önce burada
06:55
observed lots of fish in this area
162
415000
3000
çok fazla balık olduğunu söylemesi
06:58
cannot be used
163
418000
2000
su ürünleri bilimadamları
07:00
or is usually not utilized by fishery scientists,
164
420000
3000
tarafından kullanılamaz,
07:03
because it's not "scientific."
165
423000
2000
çünkü "bilimsel" değil.
07:05
So you have a situation
166
425000
2000
Yani durum öyle ki
07:07
where people don't know the past,
167
427000
3000
yazıya sahip toplumlar olmamıza rağmen,
07:10
even though we live in literate societies,
168
430000
3000
geçmişi bilmiyoruz
07:13
because they don't trust
169
433000
2000
çünkü geçmişin
07:15
the sources of the past.
170
435000
3000
kaynaklarına inanmıyorlar.
07:18
And hence, the enormous role
171
438000
3000
Bundan dolayı,
07:21
that a marine protected area can play.
172
441000
2000
korunma alanları önemli rol oynuyor.
07:23
Because with marine protected areas,
173
443000
3000
Çünkü korunma alanlarıyla
07:26
we actually recreate the past.
174
446000
4000
geçmişi yeniden yaratıyoruz.
07:30
We recreate the past that people cannot conceive
175
450000
3000
Taban seviyesi değiştiği
07:33
because the baseline has shifted
176
453000
2000
ve çok aşağıda olduğu için insanların algılayamadığı
07:35
and is extremely low.
177
455000
2000
geçmişi yeniden yaratıyoruz.
07:37
That is for people
178
457000
2000
Bu,
07:39
who can see a marine protected area
179
459000
5000
korunmuş alanları görüp
07:44
and who can benefit
180
464000
2000
bunların sağladığı
07:46
from the insight that it provides,
181
466000
3000
bilgilerden yararlanabilecek insanlar için,
07:49
which enables them to reset their baseline.
182
469000
4000
böylece taban seviyelerini yeniden ayarlayabilirler.
07:53
How about the people who can't do that
183
473000
2000
Peki ya bunlara erişimi
07:55
because they have no access --
184
475000
2000
olmayan insanlar --
07:57
the people in the Midwest for example?
185
477000
3000
Ortabatı'dakiler mesela?
08:00
There I think
186
480000
2000
Onlar için
08:02
that the arts and film
187
482000
2000
bence sanat, filmler
08:04
can perhaps fill the gap,
188
484000
2000
ve simülasyonlar
08:06
and simulation.
189
486000
2000
boşluğu doldurabilir.
08:08
This is a simulation of Chesapeake Bay.
190
488000
3000
Bu Chesapeake Körfezi'nin bir simülasyonu.
08:11
There were gray whales in Chesapeake Bay a long time ago --
191
491000
2000
Çok eskiden, 500 yıl önce, Chesapeake Körfezi'nde
08:13
500 years ago.
192
493000
2000
gri balinalar vardı.
08:15
And you will have noticed that the hues and tones
193
495000
3000
Renklerin ve tonların Avatar'a benzediğini
08:18
are like "Avatar."
194
498000
2000
fark etmişsinizdir.
08:20
(Laughter)
195
500000
2000
(Gülüşmeler)
08:22
And if you think about "Avatar,"
196
502000
2000
Avatar'ı düşünürseniz,
08:24
if you think of why people were so touched by it --
197
504000
3000
insanların neden ondan çok etkilendiklerini --
08:27
never mind the Pocahontas story --
198
507000
4000
Pokahontas hikayesini boşverin --
08:31
why so touched by the imagery?
199
511000
4000
neden o resimlerden o kadar etkilendiler?
08:35
Because it evokes something
200
515000
3000
Çünkü onlara
08:38
that in a sense has been lost.
201
518000
2000
kaybolan şeyleri anımsattı.
08:40
And so my recommendation,
202
520000
2000
Bu yüzden benim önerim,
08:42
it's the only one I will provide,
203
522000
2000
bu tek önerim olacak,
08:44
is for Cameron to do "Avatar II" underwater.
204
524000
5000
James Cameron'un Avatar 2'yi sualtında çekmesi.
08:49
Thank you very much.
205
529000
2000
Çok teşekkür ederim.
08:51
(Applause)
206
531000
2000
(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