Sluispassages bepalen uit AIS-data

Elk binnenvaartschip zendt via het Automatic Information System (AIS) met regelmatige tussenpozen informatie uit over zijn identiteit, kenmerken, positie, snelheid en koers. Deze data kan worden gebruikt om het gebruik van de Nederlandse vaarwegen te analyseren en in het bijzonder om andere (registratie)modellen en voorspellingen te valideren.

Rijkswaterstaat leverde geanonimiseerde AIS-data van alle schepen op de Nederlandse vaarwegen over een periode van 18 maanden. Deze dataset is zeer omvangrijk en daardoor niet eenvoudig te verwerken: er zijn 100 tot 1000 AIS-berichten per seconde, wat neerkomt op ongeveer een miljard berichten per maand.

We ontwikkelden een tool die deze data automatisch kan verwerken met een configureerbare opzet, waarbij je specifiek kunt inzoomen op bepaalde regio’s, scheepstypen en afmetingen, om grote sets AIS-data te lezen, op te slaan, te verwerken en te visualiseren. Tijdens de verwerking kan de data op een beschikbaar routeringsnetwerk van vaarwegen en sluizen worden geprojecteerd. Routes en projecties kunnen in GeoJSON-formaat worden geëxporteerd om visuele controles op de resultaten uit te voeren.

Het combineren van de AIS-data met dit realistische binnenvaartnetwerk levert waardevolle informatie op over echte routes, passagetijden en verkeersintensiteit van vaarwegen. In meer detail is het ook mogelijk om in te zoomen op specifieke sluizen om passages of wachttijden te berekenen of knelpunten te onderzoeken.

De 18 maanden aan data is verwerkt en de resultaten zijn aan Rijkswaterstaat gepresenteerd. Het project laat zien hoe big data kan worden verwerkt en levert nuttige informatie voor besluitvormers. De tool zelf zal worden gepubliceerd voor gebruik door geïnteresseerde partijen.