Recreational Vessel Traffic Model for British Columbia

Description:

Data on recreational boating are needed for marine spatial planning initiatives in British Columbia (BC). Vessel traffic data are typically obtained by analyzing automatic identification system (AIS) vessel tracking data, but recreational vessels are often omitted or underrepresented in AIS data because they are not required to carry AIS tracking devices. Transport Canada’s National Aerial Surveillance Program (NASP) conducted aerial surveys to collect information on recreational vessels along several sections of the BC coast between 2018 and 2022.

Recreational vessel sightings were modeled against predictor variables (e.g., distance to shore, water depth, distance to, and density of marinas) to predict the number of recreational vessels along coastal waters of BC.

The files included here are:

--A Geodatabase (‘Recreational_Boating_Data_Model’), which includes: (1) recreational vessel sightings data collected by NASP in BC and used in the recreational vessel traffic model (‘Recreational_Vessels_PointData_BC’); (2) aerial survey effort (or number of aerial surveys) raster dataset (‘surveyeffort’); and (3) a vector grid dataset (2.5 km resolution) containing the predicted number of recreational vessels per cell and predictor variables (‘Recreational_Boating_Model_Results_BC).

--Scripts folder which includes R Markdown file with R code to run the modelling analysis (‘Recreational_Boating_Model_R_Script’) and data used to run the code.

Methods:

Data on recreational vessels were collected by NASP during planned aerial surveys along pre-determined routes along the BC coast from 2018 to 2022. Data on non-AIS recreational vessels were collected using video cameras onboard the aircraft, and data on AIS recreational vessels using an AIS receiver also onboard the aircraft. Recreational boating predictors explored were: water depth, distance to shore, distance to marinas, density of marinas, latitude, and longitude. Recreational vessel traffic models were fitted using Generalized Linear Models (GLM) R packages and libraries used here include: AED (Roman Lustrik, 2021) and MASS (Venables, W. N., Ripley, 2002), pscl package (Zeileis, Kleiber, and Jackman, 2008) for zeroinfl() and hurdle() function. Final model was selected based on the Akaike’s information criterion (AIC) and the Bayes’ information criterion (BIC). An R Markdown file with code use to run this analysis is included in the data package in a folder called Script.

Spatial Predictive Model: The selected model, ZINB, consist of two parts: one with a binomial process that predicts the probability of encountering a recreational vessel, and a second part that predicts the number of recreational vessels via a count model. The closer to shore and to marinas, and the higher the density of marinas, the higher the predicted number of recreational vessels. The probability of encountering recreational vessels is driven by water depth and distance to shore. For more information on methodology, consult metadata pdf available with the Open Data record.

References:

Serra-Sogas, N. et al. 2021. Using aerial surveys to fill gaps in AIS vessel traffic data to inform threat assessments, vessel management and planning. Marine Policy 133: 104765. https://doi.org/10.1016/j.marpol.2021.104765

Data Sources:

Recreational vessel sightings and survey effort: Data collected by NASP and analyzed by Norma Serra to extract vessel information and survey effort (more information on how this data was analyzed see SerraSogas et al, 2021).

Bathymetry data for the whole BC coast and only waters within the Canadian EEZ was provided by DFO – Science (Selina Agbayani). The data layer was presented as a raster file of 100 meters resolution. Coastline dataset used to estimate distance to shore and to clip grid was provided by DFO – Science (Selina Agbayani), created by David Williams and Yuriko Hashimoto (DFO – Oceans).

Marinas dataset was provided by DFO – Science (Selina Agbayani), created by Josie Iacarella (DFO – Science). This dataset includes large and medium size marinas and fishing lodges. The data can be downloaded from here: Floating Structures in the Pacific Northwest - Open Government Portal (https://open.canada.ca/data/en/dataset/049770ef-6cb3-44ee-afc8-5d77d6200a12)

Uncertainties:

Model results are based on recreational vessels sighted by NASP and their related predictor variables and not always might reflect real-world vessel distributions. Any biases caused by the opportunistic nature of the NASP surveys were minimized by using survey effort as an offset variable.

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Champ	Valeur
Dernière mise à jour	octobre 20, 2025, 02:41 (TU)
Créé	octobre 20, 2025, 02:41 (TU)
Domaine / Sujet Domaine ou sujet du jeu de données catalogué.	Oceans
Titre Titre du jeu de données.	Recreational Vessel Traffic Model for British Columbia
Description Une description du jeu de données.	Description: Data on recreational boating are needed for marine spatial planning initiatives in British Columbia (BC). Vessel traffic data are typically obtained by analyzing automatic identification system (AIS) vessel tracking data, but recreational vessels are often omitted or underrepresented in AIS data because they are not required to carry AIS tracking devices. Transport Canada’s National Aerial Surveillance Program (NASP) conducted aerial surveys to collect information on recreational vessels along several sections of the BC coast between 2018 and 2022. Recreational vessel sightings were modeled against predictor variables (e.g., distance to shore, water depth, distance to, and density of marinas) to predict the number of recreational vessels along coastal waters of BC. The files included here are: --A Geodatabase (‘Recreational_Boating_Data_Model’), which includes: (1) recreational vessel sightings data collected by NASP in BC and used in the recreational vessel traffic model (‘Recreational_Vessels_PointData_BC’); (2) aerial survey effort (or number of aerial surveys) raster dataset (‘surveyeffort’); and (3) a vector grid dataset (2.5 km resolution) containing the predicted number of recreational vessels per cell and predictor variables (‘Recreational_Boating_Model_Results_BC). --Scripts folder which includes R Markdown file with R code to run the modelling analysis (‘Recreational_Boating_Model_R_Script’) and data used to run the code. Methods: Data on recreational vessels were collected by NASP during planned aerial surveys along pre-determined routes along the BC coast from 2018 to 2022. Data on non-AIS recreational vessels were collected using video cameras onboard the aircraft, and data on AIS recreational vessels using an AIS receiver also onboard the aircraft. Recreational boating predictors explored were: water depth, distance to shore, distance to marinas, density of marinas, latitude, and longitude. Recreational vessel traffic models were fitted using Generalized Linear Models (GLM) R packages and libraries used here include: AED (Roman Lustrik, 2021) and MASS (Venables, W. N., Ripley, 2002), pscl package (Zeileis, Kleiber, and Jackman, 2008) for zeroinfl() and hurdle() function. Final model was selected based on the Akaike’s information criterion (AIC) and the Bayes’ information criterion (BIC). An R Markdown file with code use to run this analysis is included in the data package in a folder called Script. Spatial Predictive Model: The selected model, ZINB, consist of two parts: one with a binomial process that predicts the probability of encountering a recreational vessel, and a second part that predicts the number of recreational vessels via a count model. The closer to shore and to marinas, and the higher the density of marinas, the higher the predicted number of recreational vessels. The probability of encountering recreational vessels is driven by water depth and distance to shore. For more information on methodology, consult metadata pdf available with the Open Data record. References: Serra-Sogas, N. et al. 2021. Using aerial surveys to fill gaps in AIS vessel traffic data to inform threat assessments, vessel management and planning. Marine Policy 133: 104765. https://doi.org/10.1016/j.marpol.2021.104765 Data Sources: Recreational vessel sightings and survey effort: Data collected by NASP and analyzed by Norma Serra to extract vessel information and survey effort (more information on how this data was analyzed see SerraSogas et al, 2021). Bathymetry data for the whole BC coast and only waters within the Canadian EEZ was provided by DFO – Science (Selina Agbayani). The data layer was presented as a raster file of 100 meters resolution. Coastline dataset used to estimate distance to shore and to clip grid was provided by DFO – Science (Selina Agbayani), created by David Williams and Yuriko Hashimoto (DFO – Oceans). Marinas dataset was provided by DFO – Science (Selina Agbayani), created by Josie Iacarella (DFO – Science). This dataset includes large and medium size marinas and fishing lodges. The data can be downloaded from here: Floating Structures in the Pacific Northwest - Open Government Portal (https://open.canada.ca/data/en/dataset/049770ef-6cb3-44ee-afc8-5d77d6200a12) Uncertainties: Model results are based on recreational vessels sighted by NASP and their related predictor variables and not always might reflect real-world vessel distributions. Any biases caused by the opportunistic nature of the NASP surveys were minimized by using survey effort as an offset variable.
Étiquettes / Mots-clés Mots-clés/étiquettes catégorisant le jeu de données.	British Columbia Nature and Environment Outdoor recreation Vessels marine model output recreational boating
Format (CSV, XLS, TXT, PDF, etc.) Format de fichier du jeu de données.
Taille du jeu de données Taille du jeu de données en mégaoctets.
Identifiant des métadonnées Identifiant des métadonnées — peut être utilisé comme identifiant unique pour l’entrée du catalogue.
Date de publication Date de publication du jeu de données.	2023-07-07
Période temporelle des données (date de début) Date de début des données dans le jeu de données.
Période temporelle des données (date de fin) Date de fin des données temporelles du jeu de données.
Zone géospatiale couverte Région spatiale ou lieu nommé couvert par le jeu de données.

Champ	Valeur
Catégorie d’accès Type d’accès accordé pour le jeu de données (ouvert, restreint, service, etc.).
Licence Licence utilisée pour accéder au jeu de données.	Open Government Licence - Canada
Restrictions d’utilisation Restrictions d’utilisation des données.
Emplacement Emplacement du jeu de données.	https://open.canada.ca/data/en/dataset/fed5f00f-7b17-4ac2-95d6-f1a73858dac0
Service de données Service de données pour accéder à un jeu de données.
Propriétaire Propriétaire du jeu de données.	Fisheries and Oceans Canada | Pêches et Océans Canada
Point de contact Qui contacter concernant l’accès ?	Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Science/Ecosystems and Ocean Science/Ocean Science Division, 250-363-3001, [email protected]
Courriel du point de contact Courriel à utiliser pour l’accès ?
Éditeur Éditeur du jeu de données.
Courriel de l’éditeur Adresse courriel de l’éditeur.	[email protected]
Auteur Auteur du jeu de données.
Courriel de l'auteur Adresse courriel de l’auteur.
Date d’accès Date à laquelle les données et métadonnées ont été consultées.

Champ	Valeur
Identifiant Identifiant unique du jeu de données.
Langue Langue(s) du jeu de données
Lien vers la description du jeu de données Une URL vers un document externe décrivant le jeu de données.
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Type de portail Type de plateforme du portail source.

Champ	Valeur
Version Version du jeu de données	None
Source Source du jeu de données.	None
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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.
Autres versions Lien vers les jeux de données qui en sont des versions.
Texte de provenance Texte de provenance des données.
URL de provenance URL de provenance des données.
Résolution temporelle Décrit la granularité des données temporelles dans le jeu de données.
Résolution géospatiale en mètres Décrit la granularité (en mètres) des données géospatiales dans le jeu de données.
Résolution géospatiale (par régions) Décrit la granularité (par régions) des données géospatiales dans le jeu de données.

Champ	Valeur
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.
Permission communautaire Permission communautaire (qui a accordé la permission).
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Nombre de lignes de données Pour un jeu de données tabulaire, nombre total de lignes.
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Nombre d’entités Pour un jeu de données RDF, nombre total d’entités.
Nombre de propriétés de données Pour un jeu de données RDF, nombre total de propriétés uniques utilisées par les triplets.
Qualité des données Décrit la qualité des données du jeu de données.
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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