Chapitre II : Modélisation du risque d’introduction des espèces non-indigènes par le
biofouling des coques des navires: Cas d’étude du port d’Arzew
58
Figure II-1. Diagramme de construction du risque. Le diagramme montre les étapes de construction et les données
utilisées pour estimer le risque d'invasion et d'introduction des ENIs (MS ppt 2016).
II.2.1 Développement de la base de données
La tâche la plus difficile dans ce travail est la collecte des données. Nous avons collecté diverses
informations émanant de plusieurs sources. Ce qui nous a pris énormément de temps, eu-égard au
nombre de ports donneurs traités (126) et à la difficulté de s’acquérir de certaines données liées à
l’activité portuaire.
Données du trafic maritime: les données relatives aux mouvement des navires ont été
obtenues auprès de l’Entreprise Portuaire d’Arzew (EPA) pour la période allant de 2013 à
2016. La base de donnée englobe tous les navires ayant fait escale à ce port et leur durée
de séjour respectives. D’autres informations sur les navires, tel que : la jauge brute, le
tonnage débarqué, le tonnage embarqué, la date d’entrée et la date de sortie du port sont
également enregistré par l’EPA. Au total 5733 mouvements de navires ont été enregistré
par l’EPA durant les années 2013-2014-2015-2016. Cependant, cette énorme base de
données ne détient pas toutes les informations pertinentes pour appliquer notre modèle. De
ce fait, nous avons complété la base de données de 2016 qui comporte 279 navires ayant
fait escale au port d’Arzew avec 738 voyages. Cette base de données a été complétée via
le réseau Vesseltracker : https://cockpit.vesseltracker.com/#/cockpit/live/vessels, par
d’autres informations relatives aux navires, tel que les derniers ports d’escales durant
l’année 2015-2016, la durée de séjour dans chaque port d’escale, la longueur entre
Fouling
accumulation
data
Modeling
percent cover
Validating with
ANOVA, AIC and
BIC
Modeling probability
of species introduction
by ship’s type P ij (Intro)
Geographical
position of the
ports of origin
Modeling
probability of Alien
(Non indigenous)
P ij (Alien)
Calculation of
P ij (Alien) for each
Port, Ecoregion
Environmental
layers (BioORACLE)
Extraction of environmental
parameters for each port
with QGIS 2,18 (65
parameters)
Correlation
analysis with R
Sea surface temperature, PH,
Current velocity, Dissolved
oxygen, Chlorophyll, Nitrate,
Salinity
Modeling Environmental
adequacy and probability of
establishment P ij (Estab)
with Mahalanobis distance
Shipping movement
and Ecoregion data
(EPA-Terrestrial AIS)
Calculation of
P ij (Intro) for
each trip
Calculation of
P ij (Inv)=
P ij (Intro)*P ij (Alien)*P
ij (Estab) for each trip
Aggregation of P ij (Inv)
by Port, Ecoregion and
Ship’s type
Simulation of antifouling
strategies and change in
environmental parameters
Records of marine non
indigenous species into
Mediterranean sea
Records
filtration (only
fouling
species)
Transformation of
introductory events
into P ij (Intro)
observed by country
Validation
with estimated
P ij (Inv)
biofouling des coques des navires: Cas d’étude du port d’Arzew
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Figure II-1. Diagramme de construction du risque. Le diagramme montre les étapes de construction et les données
utilisées pour estimer le risque d'invasion et d'introduction des ENIs (MS ppt 2016).
II.2.1 Développement de la base de données
La tâche la plus difficile dans ce travail est la collecte des données. Nous avons collecté diverses
informations émanant de plusieurs sources. Ce qui nous a pris énormément de temps, eu-égard au
nombre de ports donneurs traités (126) et à la difficulté de s’acquérir de certaines données liées à
l’activité portuaire.
Données du trafic maritime: les données relatives aux mouvement des navires ont été
obtenues auprès de l’Entreprise Portuaire d’Arzew (EPA) pour la période allant de 2013 à
2016. La base de donnée englobe tous les navires ayant fait escale à ce port et leur durée
de séjour respectives. D’autres informations sur les navires, tel que : la jauge brute, le
tonnage débarqué, le tonnage embarqué, la date d’entrée et la date de sortie du port sont
également enregistré par l’EPA. Au total 5733 mouvements de navires ont été enregistré
par l’EPA durant les années 2013-2014-2015-2016. Cependant, cette énorme base de
données ne détient pas toutes les informations pertinentes pour appliquer notre modèle. De
ce fait, nous avons complété la base de données de 2016 qui comporte 279 navires ayant
fait escale au port d’Arzew avec 738 voyages. Cette base de données a été complétée via
le réseau Vesseltracker : https://cockpit.vesseltracker.com/#/cockpit/live/vessels, par
d’autres informations relatives aux navires, tel que les derniers ports d’escales durant
l’année 2015-2016, la durée de séjour dans chaque port d’escale, la longueur entre
Fouling
accumulation
data
Modeling
percent cover
Validating with
ANOVA, AIC and
BIC
Modeling probability
of species introduction
by ship’s type P ij (Intro)
Geographical
position of the
ports of origin
Modeling
probability of Alien
(Non indigenous)
P ij (Alien)
Calculation of
P ij (Alien) for each
Port, Ecoregion
Environmental
layers (BioORACLE)
Extraction of environmental
parameters for each port
with QGIS 2,18 (65
parameters)
Correlation
analysis with R
Sea surface temperature, PH,
Current velocity, Dissolved
oxygen, Chlorophyll, Nitrate,
Salinity
Modeling Environmental
adequacy and probability of
establishment P ij (Estab)
with Mahalanobis distance
Shipping movement
and Ecoregion data
(EPA-Terrestrial AIS)
Calculation of
P ij (Intro) for
each trip
Calculation of
P ij (Inv)=
P ij (Intro)*P ij (Alien)*P
ij (Estab) for each trip
Aggregation of P ij (Inv)
by Port, Ecoregion and
Ship’s type
Simulation of antifouling
strategies and change in
environmental parameters
Records of marine non
indigenous species into
Mediterranean sea
Records
filtration (only
fouling
species)
Transformation of
introductory events
into P ij (Intro)
observed by country
Validation
with estimated
P ij (Inv)