Caractérisation du trafic maritime via le Système d'Identification Automatique (AIS) dans le bassin Caraïbes - PROJET TRAFIC

Caractérisation du trafic maritime via le
Système d’Identification Automatique (AIS)
dans le bassin Caraïbes

PROJET TRAFIC

Damien Le Guyader Séminaire n° 1 - 2021-05-17

 damien.leguyader@geo4seas.com
 www.geo4seas.com

Données AIS

 2

Système d'identification automatique (AIS)
Définition
◦ Système embarqué d’échange automatisé d’informations
 (navires - navires /rec. terrestres / satellites)
◦ Dispositif réglementaire (OMI) 1

Navires concernés
◦ Navires de commerce 2
◦ Tous navires de passagers
◦ Navires de pêche (>15m)

 Classe B Classe A
Classification des messages Le Bricquir 2018.

◦ Norme NMEA (National Marine Electronics Association) Suivi et surveillance du trafic
◦ Classes A (équipement AIS obligatoire)
◦ Classe B (équipement AIS volontaire)
◦ 27 types de messages
 1[Règle V/19 de la Convention SOLAS, résolution OMI A.917 (22)]
 3
 2[tjb>= 300 voyages internationaux , tjb >= 500 pour les autres]

Données AIS
Caractéristiques Trames NMEA !AIVDM,1,1,,B,19NS7Sp02wo?HETKA2K6mUM20

Données AIS
Typologie(s) des navires Items simplifiés Typologie possible
◦ 48 items initialement
 renseignés

 D. Le Guyader 2011, d’après IALA., 2004.
 Exemple de typologie (Le Guyader, 2015) 5

Analyses des données AIS

 6

Analyses des données AIS archivées
(A) (B)

 Données brutes
 INFORMATION
 SPATIO-TEMPORELLE

 Pré-traitement 5. Densités

 Données d’objets mobiles 4. Trajectoires
 (x,y,t)
 3. Segments
 Analyse DONNEES
 Post-traitement 2. Positions

 Visualisation 1. Données AIS brutes
 Description de trajectoires
 A A
 Identification de patron comportemental B
 Simulation de trajectoire C
 Occupation de l’espace B D
 Le Bricquir 2018.

 (A) Champs d’application de l’analyse (B) Représentation schématique de l’analyse
 d’objets mobiles (adapté de Joo et al., 2020) de données AIS
 7

Analyses des données AIS archivées
 1- Pré-traitements 2- Trajectoires 3- Indicateurs

 Geo4Seas (2021)

 Méthode de traitement des données AIS (Le Guyader, 2021) Légende Données Processus Résultats8

Analyses des données AIS archivées
 1- Pré-traitements 2- Trajectoires 3- Indicateurs
 Données
 Données AIS brutes
 complémentaires
 Orbcomm (2015) 420 Go VesselFinder
 exactEarth (2019) 54 Go Marine Traffic
 EMSA (2020) 1,4 Go IHS

 Import dans Enrichissement
 PostgreSQL/PostGIS typologique

 Filtre spatial et
 Choix d’une typologie
 quantitatif

 Positions AIS 400*106 Navires 33 000

 Geo4Seas (2021)

 Méthode de traitement des données AIS (Le Guyader, 2021) Légende Données Processus Résultats9

Analyses des données AIS archivées
 1- Pré-traitements 2- Trajectoires 3- Indicateurs
 Données
 Données AIS brutes
 complémentaires
 Orbcomm (2015) VesselFinder
 exactEarth (2019) Marine Traffic
 EMSA (2020) IHS

 Trajectoires
 Import dans Enrichissement
 PostgreSQL/PostGIS typologique
 Filtre spatial et temporel

 Filtre spatial et
 Choix d’une typologie
 quantitatif
 Segments

 Construction des
 Positions AIS Navires
 segments de trajectoires

 Geo4Seas (2021)

 Méthode de traitement des données AIS (Le Guyader, 2021) Légende Données Processus 10
 Résultats

Analyses des données AIS archivées
 1- Pré-traitements 2- Trajectoires 3- Indicateurs
 Données
 Données AIS brutes
 complémentaires
 Calcul des indicateurs Calcul des indicateurs
 Orbcomm (2015) VesselFinder spatialisés non-spatialisés
 exactEarth (2019) Marine Traffic
 EMSA (2020) IHS Densité de longueur de Evolution temporelle des
 trajectoires indicateurs

 Trajectoires Densité du nombre Caractéristiques de la
 de trajectoires flotte
 Import dans Enrichissement
 PostgreSQL/PostGIS typologique
 Densité du nombre
 Filtre spatial et temporel de navires

 Filtre spatial et Vitesses médianes
 Choix d’une typologie
 quantitatif
 Segments
 Temps cumulé de
 navigation
 Construction des
 Positions AIS Navires
 segments de trajectoires Indice de qualité
 (résolution temporelle)
 Geo4Seas (2021)

 Méthode de traitement des données AIS (Le Guyader, 2021) Légende Données Processus 11
 Résultats

Trafic maritime

 12

Cargos
(2019)

 13

Tanker
(2019)

 14

Navires
de
Passagers
(2019)

 15

Navires
de
Passagers
(2015)

 16
 Geo4Seas (2020)

Variation mensuelle des navires (Port de Pointe-à-Pitre)

 Evolution mensuelle du nombre de navires en 2019 au port de Pointe-à-Pitre.
 17

Variation quotidienne des navires (Port de Pointe-à-Pitre)

 Evolution quotidienne du nombre de navires en 2019 au port de Pointe-à-Pitre.
 18

Description de la flotte

 19

Base de données IHS des navires
Comprend plus de 300 variables décrivant plusieurs thèmes:
◦ les types (5 niveaux hiérarchiques);
◦ les dimensions (GT, Net tonnage, TUE…);
◦ la construction (année, constructeur, pays…);
◦ les propriétaires;
◦ la motorisation (type de propulsion, type et nombre de moteur principal, puissance totale..);
◦ ….

Mais ces informations ne sont pas disponibles pour tous les navires identifiés.

 20

Base de données IHS: une perte d’information spatiale variable

 Fréquence relative de la longueur de trajectoires cumulée en 2019 pour les navires ne disposant pas
 de données complémentaires de l’IHS. 21

Typologies envisagées: est-ce pertinent?
 Typologie 1 Typologie 2 Typologie 3
 Bulk Carrier Bulk Carrier Bulk Carrier
 Container ship Cable Layer
 Container ship
 Dredger Cement Carrier
 Fishing Container ship
 Dry cargo
 General Cargo Ship Dredger
 Fishing
 Inland Waterways General Cargo Ship Fishing
 Leisure Inland Waterways General Cargo Ship
 Passenger Hospital Vessel
 Leisure
 Inland Waterways
 Service Offshore
 Leisure
 Tankers Passenger (Cruise) Ship
 Livestock Carrier
 Passenger Ship
 Offshore
 Pollution security
 Passenger (Cruise) Ship
 Refrigerated Cargo Ship Passenger Ship
 Research Vessel Pollution security
 Ro-Ro Cargo Ship Refrigerated Cargo Ship
 Service Research Vessel
 Tankers Ro-Ro Cargo Ship
 Vehicles Carrier Service
 Tankers
 Tug
 Vehicles Carrier
 Wood Chips Carrier 22

Age des navires: quelle segmentation retenir?

 Distribution de l’âge des navires selon les catégories de l’IHS au niveau 4 (pour les 10 catégories
 cumulant le plus de distance parcourue en 2019). 23

Taille des navires : quelle segmentation retenir?

 Distribution de la taille des navires selon les catégories de l’IHS au niveau 4 (pour les 10 catégories
 cumulant le plus de distance parcourue en 2019). 24

Ou sélection de la variable ‘’Gross Tonnage’’ ?

 Distribution du Gross Tonnage des navires selon les catégories de l’IHS au niveau 4 (pour les 10
 catégories cumulant le plus de distance parcourue en 2019). 25

Motorisation

 Distribution de la puissance totale des moteurs des navires selon les catégories de l’IHS au niveau 4
 (pour les 10 catégories cumulant le plus de distance parcourue en 2019). 26

Pays d’enregistrement des propriétaires

 27

Pays de domiciliation des propriétaires

 28

Pays de domiciliation des propriétaires (Port de Pointe-à-Pitre)

 29

Comparaison diachronique
 du trafic maritime

 30

Eléments de méthode
1 - Discrétisation des valeurs de densité du trafic maritime en tenant compte de
l’autocorrélation spatiale.
L’autocorrélation spatiale permet de mettre en évidence des lieux qui présentent des relations par
rapport à 2 critères simultanés : (i) la proximité spatiale et (ii) la ressemblance ou l’opposition entre les
valeurs d’une même variable en différents endroits.
Nous avons mobilisé l’indice LISA de Moran (Bivand & Wong 2018).

 ( − )
 ᪄
 = 2
 ෍ ( − )
 ᪄
 σ =1( − )
 ᪄ /( − 1)
 =1
Où est la valeur de la variable au lieu , est la valeur de la variable au lieu , ᪄ est la moyenne des valeurs de , est le nombre de mesures (ou de mailles), sont
les pondérations reflétant les relations de proximité.

2- Comparaison des groupes homogènes (ou clusters) entre les 2 années.

 31

Eléments de méthode
Nécessité d’évaluer si la nature des données permet la réalisation d’une comparaison
entre 2015 et 2019

 • Elaboration d’un indice de qualité de résolution temporelle :

 ◦ Rapport entre le nombre de segments de trajectoires d’une durée inférieure
 ou égale à 15 min ( 15 ) et le nombre de segments total.

 ◦ L’indice 15 varie de 0 à 100 % en théorie. Par exemple une valeur 15 de 75
 % signifie que 75 % des segments de trajectoires ont une durée inférieure ou
 égale à 15 min pour une zone donnée.

 32

Indice
de
Qualité
(2015)

 33

Indice
de
Qualité
(2019)

 34

Cargos: Densité de longueur de trajectoire cumulée

 (A) En 2015 (B) En 2019
 35

Cargos: Groupes homogènes identifiés

 (A) En 2015 (B) En 2019
 36

Cargos: variation entre groupes homogènes identifiés

Caractérisation du trafic maritime via le Système
d’Identification Automatique (AIS) dans le bassin
Caraïbes

PROJET TRAFIC

Damien Le Guyader Séminaire n° 1 - 2021-05-17

 damien.leguyader@geo4seas.com
 www.geo4seas.com