Effort de pêche apparent (AIS)
Vue d’ensemble
Le système d’identification automatique (AIS) est un système de suivi développé pour la sécurité maritime et la prévention des collisions. Global Fishing Watch collecte et analyse les données AIS transmises par les navires pour comprendre l’activité mondiale des navires.
Les données AIS incluent l’identité, l’emplacement, la vitesse, le cap d’un navire, etc., collectées via un réseau mondial de récepteurs satellites et terrestres. Global Fishing Watch traite quotidiennement des milliards de messages AIS, en se concentrant sur les navires susceptibles d’être des navires de pêche en fonction de leurs habitudes de déplacement et des informations de leur registre. À l’aide d’algorithmes d’apprentissage machine, Global Fishing Watch classe (Kroodsma et al. 2018) le type de navire et déduit l’activité de pêche à partir de caractéristiques telles que les changements de vitesse et de cap.
Pour produire un ensemble de données mondial de prévisions d’activité de pêche (suivi des positions interprétées comme indicatives de la pêche), notre modèle de pêche général doit couvrir diverses pêcheries, chacune avec des définitions différentes de ce qui constitue une « activité de pêche ». En conséquence, les données d’entraînement utilisées pour construire le modèle, et donc l’activité de pêche prédite, englobent une gamme de comportements liés à la pêche, notamment la recherche, la pose d’engins, le relevage et le temps de mouillage des engins.
Le résultat de ces modèles est affiché sous la forme d’« effort de pêche apparent » et d’« événements de pêche apparents » dans la plateforme et les données Global Fishing Watch, qui ne sont pas des enregistrements de pêche confirmés. Les cas d’utilisation suggérés et les mises en garde décrits ci-dessous expliquent les forces et les limitations de ces ensembles de données.
Cas d'utilisation
- Suivre l’activité de pêche en temps quasi réel : Les gouvernements, les ONG et les chercheurs peuvent suivre l’activité des navires et les heures de pêche apparentes dans les eaux mondiales, les ZEE et les aires marines protégées (AMP).
- Soutenir l’application des règles et la conformité : Les données AIS aident à identifier les comportements suspects des navires, comme les activités de pêche potentielles à proximité des AMP. Cela aide les autorités à prioriser les patrouilles et les enquêtes.
- Analyser les tendances et les comportements au fil du temps : Les archives AIS à long terme permettent aux utilisateurs d’examiner comment les habitudes de pêche évoluent en fonction des changements saisonniers, des interventions politiques ou des événements environnementaux.
- Informer la gestion des pêches et la planification spatiale : L’effort de pêche apparent dérivé de l’AIS peut être superposé aux données écologiques et juridictionnelles pour soutenir les décisions de zonage, l’élaboration des politiques et la gestion écosystémique.
- Accroître la transparence et la responsabilité : Les analyses basées sur les données AIS accessibles au public contribuent à une gouvernance océanique ouverte et inclusive et soutiennent les mécanismes de marché pour un approvisionnement responsable.
Limitations de l'AIS
- Tous les navires ne sont pas équipés de transpondeurs AIS : L’AIS est principalement utilisé par les navires de plus de 24 mètres qui opèrent plus loin des côtes. De nombreux navires à petite échelle ou artisanaux ne sont pas équipés d’AIS et ne sont donc pas pris en compte dans le calque d’effort de pêche apparent basé sur l’AIS.
- Transmissions intermittentes : Les diffusions AIS sont plus fréquentes et détectables avec les appareils de classe A, qui sont courants sur les plus gros navires. Les appareils de classe B (utilisés par les petits navires) ont des signaux plus faibles et sont reçus de manière moins fiable, en particulier par satellite. Lorsqu’un navire transmet de manière intermittente, les positions des navires qui sont prédits comme des navires de pêche peuvent être associées à des durées disproportionnées, ce qui peut conduire à des prédictions excessives ou insuffisantes de l’effort de pêche.
- Interférences de signal et écarts de réception : Dans les zones de trafic maritime dense, les signaux AIS peuvent se chevaucher et interférer, réduisant ainsi la détection par satellite des transmissions individuelles.
- Désactivation ou falsification délibérée : Le système AIS peut être désactivé ou falsifié délibérément, ce qui entraîne des positions erronées ou des identités partagées.
- Qualité des données et délai de mise à jour : Tous les fournisseurs ne capturent pas ou ne partagent pas des ensembles de données AIS complets. Les stations terrestres peuvent enregistrer les messages moins fréquemment, et la couverture des données satellites est inégale.
- Interprétation au fil du temps : Les augmentations ou les diminutions de l’activité apparente pourraient refléter un changement dans l’utilisation de l’AIS, un changement dans l’accès aux stations terrestres ou à l’AIS dynamique, ou la qualité de la réception plutôt que des changements réels dans le comportement de pêche. Lorsque vous effectuez une étude à long terme sur les tendances de l’activité de pêche avec nos données, nous vous suggérons de nous contacter pour vous aider dans l’interprétation.
Mises en garde
- Interprétation de l’effort de pêche apparent : Notre modèle de pêche général estime l’activité liée à la pêche et vise à refléter une gamme de comportements liés à la pêche, tels que la recherche ou la préparation des engins, et pas seulement le déploiement ou la récupération des engins. Ces estimations ne doivent pas être interprétées comme des relevés précis de la pose ou du relevage des engins.
- Faux résultats positifs : Les modèles basés sur l’AIS identifient la pêche en fonction des schémas de mouvement. Comme pour tout modèle, il peut y avoir de faux résultats positifs. De faux résultats positifs peuvent apparaître dans l’ensemble de données lorsque les navires ralentissent et changent de cap, mais ne sont pas engagés dans une activité de pêche. Nous travaillons en permanence à réduire les faux résultats positifs et cela devrait se refléter dans les futures publications de données.
- Biais dans l’identification des navires et la classification des engins : Des erreurs de classification dans le type de navire peuvent survenir en raison de données d’enregistrement de navires incohérentes ou incomplètes. Des erreurs de classification peuvent se produire lorsque les algorithmes ont du mal à catégoriser correctement les navires, par exemple lorsque les navires utilisent plusieurs engins (modifiant ainsi leurs modèles de comportement) ou lorsque le numéro MMSI (identité du service mobile maritime) d’un navire est utilisé par plus d’un navire. Dans ces cas, le recyclage MMSI peut entraîner une mauvaise classification du type de navire par notre modèle de classification des navires. Une classification erronée du type de navire peut entraîner la présence ou l’absence inattendue de navires dans les estimations de l’effort de pêche apparent.
- Événements de pêche apparents vs effort de pêche apparent : Les événements de pêche apparents regroupent les positions de pêche apparentes consécutives en événements résumés pour une visualisation plus facile. Ils appliquent des filtres basés sur le temps, la distance et le comportement du navire, ce qui peut exclure certaines positions de pêche. Par conséquent, les événements de pêche apparents et l’effort de pêche apparent peuvent différer, en particulier lorsque l’activité de pêche s’étend sur de longues distances ou sur de longues périodes.
Prévisions pour les navires de pêche au calmar à la turlutte
L’activité de pêche apparente des navires de pêche à la turlutte est générée avec une approche simple basée sur des règles (ou heuristique) et ne provient pas du modèle de pêche général. La pêche à la turlutte peut être observée via des mouvements de dérive nocturnes, impliquant souvent des opérations avec des lumières vives à l’arrêt (Seto et al. 2023). L’algorithme heuristique classe les positions comme étant en pêche si le navire de pêche à la turlutte se trouve à plus de 10 milles nautiques du rivage et se déplace à moins de 1,5 nœud la nuit pendant plus de quatre heures.
Sources de données et vérification
Les modèles de pêche sont formés et validés à l’aide de données d’observateurs, de journaux de bord et d’experts. La précision régionale varie en fonction de l’utilisation de l’AIS (ou du VMS, le cas échéant), de la qualité de réception et des caractéristiques de l’engin.
Données sources et citations
Toutes les données sur les navires sont disponibles gratuitement via le portail de données Global Fishing Watch à l’adresse https://globalfishingwatch.org. Pour en apprendre davantage, lisez l’article sur la méthodologie liée à l’identification de l’activité de pêche sur la base de l’AIS de Global Fishing Watch.
Licence
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Portail de téléchargement de données
Les données sur l’effort de pêche apparent de la plateforme et de l’API diffèrent des données disponibles sur le portail de téléchargement de données. En savoir plus.