Le Passage du Nord-Ouest à l’épreuve du Big Data : ARTIC SHIP TRAFFIC 2009-2016

Par Élie COUDER

Août 2017 : le Christophe de Margerie devient le premier navire commercial à traverser l’océan Arctique sans l’aide d’un brise-glace. Ce méthanier transportant du gaz naturel liquéfié a réalisé un trajet entre la Norvège et la Corée du Sud en 19 jours, soit une semaine de moins que par le trajet habituel via le Canal de Suez. Cette navigation est rendue aujourd’hui possible par la diminution de l’emprise et de l’épaisseur de la banquise de l’océan Arctique conséquemment au changement climatique global. La perspective de voir s’ouvrir à la navigation le mythique « Passage du Nord-Ouest » entre l’Atlantique et le Pacifique par le Canada intéresse ainsi particulièrement les armateurs soucieux de diminuer le coût de leurs trajets. Comme le montre la carte suivante (figure 2), le passage du Nord-Ouest permettrait de réduire de 5500 km le trajet entre Londres et Osaka.

Fig2-Passage-Nord-Ouest
Figure 2 : Le « Raccourci du Nord-Ouest », Le Dessous des Cartes

Afin d’apporter sa pierre à l’édifice d’une meilleure gestion de l’océan Arctique dans ce contexte d’essor de la navigation, une équipe de chercheurs américains a produit en 2018 une cartographie détaillée des déplacements de navires à l’intérieur du cercle polaire arctique sur une période de sept ans, comprise entre 2009 et 2016. Les principaux auteurs de ce travail sont Greg Fiske, chercheur et géomaticien au Woods Hole Research Center localisé à Falmouth, Massachussets, USA, et Paul Berkman, directeur du Science Diplomacy Center de l’Université de Tufts, Massachussets, USA. Ces deux institutions sont spécialisées dans l’étude scientifique des impacts du changement climatique global et la promotion d’une société plus durable.

Fig3-Arctic_Ship_Traffic_2009_2016_detaillee
Figure 3 : Arctic Ship Traffic 2009-2016 version détaillée

La source de données utilisée est un fichier de points de relevés de position satellite. Le fournisseur de la donnée utilisée est la société SpaceQuest, un opérateur de microsatellites capables de relever la position satellite des navires partout sur le globe grâce au système Automated Identification System (AIS). L’équipe a ainsi analysé environ 120 millions de relevés de positions satellites reçus par SpaceQuest entre le 1er septembre 2009 et le 31 décembre 2016. Ces relevés sont catégorisés entre le type A pour les gros navires tels que pétroliers et cargos, et le type B pour les petits navires, tels que pêcheurs et ferries locaux.

Etant donné le nombre important de points, le choix a été fait de  les stocker au préalable dans une base de données. Cela a été fait grâce à l’outil Google BigQuery, un entrepôt de données cloud utilisant la technologie du machine learning. Les données stockées dans BigQuery peuvent  ensuite être rapidement mobilisées grâce à des requêtes SQL standards.

L’étape suivante est d’agréger ces données spatio-temporelles en vue de les représenter sur une carte. Pour cela, Greg Fiske a utilisé l’outil d’exploration de données spatio-temporelle du logiciel d’ESRI ArcGIS Pro (version 2.0) intitulé « Créer un cube spatio-temporel en agrégeant des points ». Cet outil prend en entrée des points dont on connaît le X/Y comme coordonnées et le Z sous forme de temps, ici l’horodatage du relevé satellite. Ces points sont ensuite semés dans un nuage de points 3D et agrégés selon deux paramètres : une résolution spatiale et une résolution temporelle, soit dans le cadre de cette cartographie 4 par 4 km par 1 jour. La représentation de ces groupes spatio-temporels ou « bins » est visible dans le schéma suivant tiré de la documentation d’ESRI :

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Figure 4 : Groupes spatio-temporels dans un cube tridimensionnel,  pro.arcgis.com

En sortie du cube, on obtient le nombre de visites uniques de navires pour chaque « cellule » de 4 par 4 km, cela pour chaque jour sur une période de 7 ans. L’étape suivante est une somme par cellules de tous les totaux sur la période, et l’on obtient une distribution prête à être cartographiée. Greg Fiske a opté pour un classement des valeurs selon une graduation colorée, ici du bleu sombre au bleu clair tirant vers le vert puis le blanc, soit les couleurs naturelles de la glace et de la banquise. La légende de la carte nous donne un minimum à 5 visites uniques sur la période, pour un maximum supérieur à 10 000 visites, ce qui montre l’extrême hétérogénéité de la fréquence de passage des navires dans la zone étudiée.

Par ailleurs, l’emprise spatiale choisie correspond à l’océan Arctique, compris dans le cercle polaire arctique lui-même situé au-delà de 66° Nord, auquel est ajouté le détroit de Béring. La projection choisie est azimutale équivalente centrée sur le Pôle Nord géographique, afin de déformer le moins possible les surfaces des terres émergées.

Que peut-on dire de ces choix ? Ils paraissent pertinents au vu de la nature de la donnée, de type Big Data ou donnée massive. La méthode d’agrégation par cubes spatio-temporels permet de diminuer le nombre d’entités et donc d’accélérer les traitements. La symbologie en dégradé de couleurs est lié à une représentation de densité (nombre de navire/cellule) et les choix de couleurs permettent de bien différencier les trajets, avec les teintes claires montrant la plus grande densité. Toutefois il n’est pas très clair de savoir si ces couleurs sont affectées à un point ou à un maillage de 4 km par 4 km sur la carte.

La conservation pour chaque cellule de son horodatage satellite comme attribut permet également des cartes animées. Car en complément de cette carte, les auteurs de l’étude ont également produit d’autres visualisations permettant de contextualiser et d’enrichir leur travail. Trois d’entre elles sont ainsi très intéressantes :

La première est une animation de la carte de densité des trajets alternant avec la carte des trajets catégorisés selon la nationalité des navires.

La deuxième est une animation temporelle de la carte de densité des trajets à laquelle est ajoutée un point matérialisant le déplacement du centre moyen de l’ensemble des trajets des navires calculé pour chaque année.

La troisième est une animation du cycle embâcle/débâcle de la banquise entrecroisé avec les trajets des navires, selon un angle de vue oblique.

L’analyse des résultats obtenus révèle quelques enseignements importants. On peut ainsi observer une concentration des trajets de navires particulièrement forte sur le littoral scandinave, le long des îles du Svalbard et de l’Islande. A l’inverse, très peu de navires semblent finalement être en mesure de réaliser les traversées du Nord-Ouest le long des côtes du Canada et du Nord-Est le long des côtes de la Russie. Malgré le succès du Christophe de Margerie, ces trajets restent encore aujourd’hui essentiellement le fait des brise-glaces.

Par ailleurs, l’équipe souligne que l’on peut observer un essor marqué des flux de type B, soit des navires de petits gabarits. Enfin, l’une des conclusions majeures de leur travail est la mise en évidence du déplacement du centre moyen des trajets de 300 km environ entre 2009 et 2016 en direction du Nord-Est soit vers le Pôle Nord géographique. Cela constitue une preuve supplémentaire que la banquise de l’océan Arctique diminue : les navires sont capables de s’aventurer chaque année un peu plus loin sur des espaces maritimes qui leur étaient jusque-là inaccessibles.

Sources :

Article « Patterns in Artic Shipping », ESRI Map Book, volume 33, 2018, p. 14

Article « Researchers Map Seven Years of Arctic Shipping », https://gcaptain.com/researchers-map-seven-years-of-arctic-shipping/, 12 avril 2018

Chapitre « Passage du Nord-Ouest », Le Dessous des Cartes, Atlas géopolitique, Jean-Christophe Victor, Virginie Raisson, Frank Tétart, Paris, 2005, p. 239.

Documentation ESRI ArcGIS Pro, « Créer un cube spatio-temporel en agrégeant les points », https://pro.arcgis.com/fr/pro-app/tool-reference/space-time-pattern-mining/create-space-time-cube.html

Modérateurs : Sharon FAVRE et Walaa TAJ

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