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Description:
These commercial whale watching data are comprised of two datasets. First, the ‘whale_watching_trips_jun_sep_british_columbia’ data layer summarizes commercial whale watching trips that took place in 2019, 2020 and 2021 during the summer months (June to September). The second data layer, ‘wildlife_viewing_events_jun_sep_british_columbia’ contains estimated wildlife viewing events carried out by commercial whale watching vessels for the same years (2019, 2020 and 2021) and months (June to September). Commercial whale watching trips and wildlife viewing events are summarized using the same grid, and they can be related using the unique cell identifier field ‘cell_id’.
The bulk of this work was carried out at University of Victoria and was funded by the Marine Environmental Observation, Prediction and Response (MEOPAR) Network under the ‘Whale watching AIS Vessel movement Evaluation’ or WAVE project (2018 – 2022). The aim of the WAVE project was to increase the understanding of whale watching activities in Canada’s Pacific region using vessel traffic data derived from AIS (Automatic Identification System). The work was finalized by DFO Science in the Pacific Region.
These spatial data products of commercial whale watching operations can be used to inform Marine Spatial Planning, conservation planning activities, and threat assessments involving vessel activities in British Columbia.
Methods:
A list of commercial whale watching vessels based in British Columbia and Washington State and their corresponding MMSIs (Maritime Mobile Service Identity) was compiled from the whale watching companies and Marine Traffic (www.marinetraffic.com). This list was used to query cleaned CCG AIS data to extract AIS positions corresponding to commercial whale watching vessels. A commercial whale watching trip was defined as a set of consecutive AIS points belonging to the same vessel departing and ending in one of the previously identified whale watching home ports. A classification model (unsupervised Hidden Markov Model) using vessel speed as the main variable was developed to classify AIS vessel positions into wildlife-viewing and non wildlife viewing events.
Commercial whale watching trips in the south and north-east of Vancouver Island were limited to a duration of minimum 1 hour and maximum 3.5 hours. For trips in the west coast of Vancouver island the maximum duration was set to 6 hours. Wildlife-viewing events duration was set to minimum of 10 minutes to a maximum of 1 hour duration.
For more information on methodology, consult metadata pdf available with the Open Data record.
References:
Nesdoly, A. 2021. Modelling marine vessels engaged in wildlife-viewing behaviour using Automatic Identification Systems (AIS). Available from: https://dspace.library.uvic.ca/handle/1828/13300.
Data Sources:
Oceans Network Canada (ONC) provided encoded AIS data for years 2019, 2020 and 2021, within a bounding box including Vancouver Island and Puget Sound used to generate these products. This AIS data was in turn provided by the Canadian Coast Guard (CCG) via a licensing agreement between the CCG and ONC for the non-commercial use of CCG AIS Data. More information here: https://www.oceannetworks.ca/science/community-based-monitoring/marine-domain-awareness-program/
Molly Fraser provided marine mammal sightings data collected on board a whale watching vessels to develop wildlife-viewing events classification models. More information about this dataset here: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308597X20306709?via%3Dihub
Uncertainties:
The main source of uncertainty is with the conversion of AIS point locations into track segments, specifically when the distance between positions is large (e.g., greater than 1000 meters).
Learn more or download this dataset from the Government of Canada's Open data portal.
Description:
Ces données commerciales d'observation des baleines sont composées de deux ensembles de données. Premièrement, la couche de données « whale_watching_trips_jun_sep_british_columbia » résume les voyages commerciaux d'observation des baleines qui ont eu lieu en 2019, 2020 et 2021 pendant les mois d'été (de juin à septembre). La deuxième couche de données, « wildlife_viewing_events_jun_sep_british_columbia », contient des estimations des événements d'observation de la faune effectués par les navires commerciaux d'observation des baleines pour les mêmes années (2019, 2020 et 2021) et mois (juin à septembre). Les voyages commerciaux d'observation des baleines et les activités d'observation de la faune sont résumés à l'aide de la même grille, et ils peuvent être reliés à l'aide du champ d'identification de cellule unique « cell_id ».
La majeure partie de ce travail a été réalisée à l'Université de Victoria et a été financée par le Marine Environmental Observation, Prediction and Response Network (MEOPAR) dans le cadre du projet WAVE (2018-2022) « Évaluation des mouvements des navires AIS pour l'observation des baleines ». Le but du projet WAVE était d'accroître la compréhension des activités d'observation des baleines dans la région canadienne du Pacifique à l'aide des données sur le trafic maritime tirées du SIA (Système d'identification automatique). Le travail a été finalisé par le Secteur des sciences du MPO dans la région du Pacifique.
Ces données spatiales provenant des activités commerciales d'observation des baleines peuvent être utilisées pour éclairer la planification spatiale marine, les activités de planification de la conservation et les évaluations des menaces liées aux activités des navires en Colombie-Britannique.
Méthodes:
Une liste des navires commerciaux d’observation des baleines en Colombie-Britannique et dans l’État de Washington et de leur MMSI (identité du service mobile maritime) correspondante a été dressée à partir des entreprises d’observation des baleines et du site Web Marine Traffic (www.marinetraffic.com). Cette liste a été utilisée pour interroger les données nettoyées du SIA de la GCC afin d’obtenir les positions du SIA correspondant aux navires commerciaux d’observation des baleines. Une excursion commerciale d’observation des baleines a été définie comme un ensemble de points du SIA consécutifs appartenant au même navire partant de l’un des ports d’attache d’observation des baleines précédemment déterminés, et y retournant. Un modèle de classification (modèle de Markov caché non supervisé) utilisant la vitesse du navire comme variable principale a été développé pour classer les positions des navires selon le SIA en événements d’observation de la faune et en événements autres que l’observation de la faune.
Les excursions commerciales d’observation des baleines au sud et au nord-est de l’île de Vancouver ont été limitées à une durée minimale d’une heure et à une durée maximale de 3,5 heures. Pour les excursions sur la côte ouest de l’île de Vancouver, la durée maximale a été fixée à 6 heures. La durée des activités d’observation de la faune a été fixée à un minimum de 10 minutes et à un maximum d’une heure.
Pour en savoir plus sur la méthodologie, consultez le fichier PDF des métadonnées accessible avec le dossier des données ouvertes.
Références:
Nesdoly, A. 2021. Modelling marine vessels engaged in wildlife-viewing behaviour using Automatic Identification Systems (AIS). Available from: https://dspace.library.uvic.ca/handle/1828/13300.
Sources de données:
Oceans Network Canada (ONC) a fourni des données du SIA codées pour les années 2019, 2020 et 2021, dans un cadre englobant l’île de Vancouver et la baie Puget utilisés pour générer ces produits. Ces données du SIA ont été fournies par la Garde côtière canadienne (GCC) dans le cadre d’un accord de licence entre la GCC et ONC pour l’utilisation non commerciale des données du SIA de la GCC. Plus de renseignements ici : https://www.oceannetworks.ca/science/community-based-monitoring/marine-domain-awareness-program/
Molly Fraser a fourni des données d’observation de mammifères marins recueillies à bord de navires d’observation des baleines afin de développer des modèles de classification des événements d’observation de la faune. Pour en savoir plus sur ce jeu de données, cliquez ici : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308597X20306709?via%3Dihub.
Incertitudes:
La principale source d’incertitude réside dans la conversion des positions des points du SIA en segments de voie, en particulier lorsque la distance entre les positions est importante (par exemple, supérieure à 1 000 mètres).