Commercial Whale Watching in British Columbia
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).
Jeux de données disponibles au téléchargement
Informations supplémentaires
| Champ | Valeur |
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| Dernière mise à jour | octobre 20, 2025, 02:41 (TU) |
| Créé | octobre 20, 2025, 02:41 (TU) |
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Domaine / Sujet
Domaine ou sujet du jeu de données catalogué.
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Oceans |
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Titre
Titre du jeu de données.
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Commercial Whale Watching in British Columbia |
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Description
Une description du jeu de données.
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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). |
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Étiquettes / Mots-clés
Mots-clés/étiquettes catégorisant le jeu de données.
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Format (CSV, XLS, TXT, PDF, etc.)
Format de fichier du jeu de données.
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Taille du jeu de données
Taille du jeu de données en mégaoctets.
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Identifiant des métadonnées
Identifiant des métadonnées — peut être utilisé comme identifiant unique pour l’entrée du catalogue.
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Date de publication
Date de publication du jeu de données.
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2023-07-04 |
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Période temporelle des données (date de début)
Date de début des données dans le jeu de données.
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Période temporelle des données (date de fin)
Date de fin des données temporelles du jeu de données.
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Zone géospatiale couverte
Région spatiale ou lieu nommé couvert par le jeu de données.
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| Champ | Valeur |
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Catégorie d’accès
Type d’accès accordé pour le jeu de données (ouvert, restreint, service, etc.).
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Licence
Licence utilisée pour accéder au jeu de données.
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Open Government Licence - Canada |
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Restrictions d’utilisation
Restrictions d’utilisation des données.
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Emplacement
Emplacement du jeu de données.
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https://open.canada.ca/data/en/dataset/8a80c6f7-86a7-49e8-97c2-5229068e64cd |
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Service de données
Service de données pour accéder à un jeu de données.
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Propriétaire
Propriétaire du jeu de données.
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Fisheries and Oceans Canada | Pêches et Océans Canada |
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Point de contact
Qui contacter concernant l’accès ?
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Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Science/Ecosystems and Ocean Science/Ocean Science Division, 250-363-3001, [email protected] |
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Courriel du point de contact
Courriel à utiliser pour l’accès ?
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Éditeur
Éditeur du jeu de données.
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Courriel de l’éditeur
Adresse courriel de l’éditeur.
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[email protected] |
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Auteur
Auteur du jeu de données.
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Courriel de l'auteur
Adresse courriel de l’auteur.
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Date d’accès
Date à laquelle les données et métadonnées ont été consultées.
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| Champ | Valeur |
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Identifiant
Identifiant unique du jeu de données.
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Langue
Langue(s) du jeu de données
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Lien vers la description du jeu de données
Une URL vers un document externe décrivant le jeu de données.
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Identifiant persistant
Les données sont identifiées par un identifiant persistant.
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Identifiant globalement unique
Les données sont identifiées par un identifiant persistant et globalement unique.
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Contient des données sur des individus
Le jeu de données contient-il des données sur des individus ?
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Contient des données identifiables sur des individus
Le jeu de données contient-il des données identifiables sur des individus ?
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Contient des données autochtones
Le jeu de données contient-il des données sur des communautés autochtones ?
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Type de portail
Type de plateforme du portail source.
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| Champ | Valeur |
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Version
Version du jeu de données
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None |
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Source
Source du jeu de données.
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None |
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Notes de version
Notes de version à propos du jeu de données.
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Est une version d’un autre jeu de données
Lien vers le jeu de données dont celui-ci est une version.
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Autres versions
Lien vers les jeux de données qui en sont des versions.
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Texte de provenance
Texte de provenance des données.
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URL de provenance
URL de provenance des données.
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Résolution temporelle
Décrit la granularité des données temporelles dans le jeu de données.
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Résolution géospatiale en mètres
Décrit la granularité (en mètres) des données géospatiales dans le jeu de données.
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Résolution géospatiale (par régions)
Décrit la granularité (par régions) des données géospatiales dans le jeu de données.
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| Champ | Valeur |
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Permission de la communauté autochtone
Qui détient la permission de la communauté autochtone. Qui contacter pour l’accès à un jeu de données concernant des communautés autochtones.
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Permission communautaire
Permission communautaire (qui a accordé la permission).
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Les communautés autochtones concernées par le jeu de données
Communautés autochtones dont sont issues les données.
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| Champ | Valeur |
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Nombre de lignes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de lignes.
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Nombre de colonnes de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de colonnes uniques.
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Nombre de cellules de données
Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de cellules contenant des données.
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Nombre de relations de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de triplets.
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Nombre d’entités
Pour un jeu de données RDF, nombre total d’entités.
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Nombre de propriétés de données
Pour un jeu de données RDF, nombre total de propriétés uniques utilisées par les triplets.
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Qualité des données
Décrit la qualité des données du jeu de données.
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Métrique de qualité des données
Une métrique utilisée pour mesurer la qualité des données, telle que les valeurs manquantes ou les formats invalides.
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