Courbes de niveau d'une équidistance de 1 m dérivées d'un relevé lidar réalisé en 2024.Attributs :ID - Identifiant uniqueSOUSTYPE - Courbe de niveau maîtresse (1) ou secondaire (2)COTE - Valeur d'élévation (m)Le produit Modèle numérique d'élévation de haute résolution (MNEHR) est disponible sur le site Web du Gouvernement ouvert.

Description:Cet ensemble de données est constitué de trois simulations du modèle des écosystèmes de l’océan canadien du Pacifique Nord-Est (NEP36-CanOE), à savoir une configuration du NEMO (Nucleus for European Modelling of the Ocean), V3.6. La simulation historique est une estimation du climat moyen pour la période allant de 1986 à 2005. Les simulations futures permettront de projeter le climat moyen pour la période allant de 2046 à 2065 pour des profils représentatifs d’évolution de concentration (RCP) de 4,5 (scénario d’atténuation modérée) et de 8,5 (scénario d’absence d’atténuation). Chaque simulation est forcée par une climatologie de champs de forçage atmosphérique calculée sur ces périodes de 20 ans, et les vents sont augmentés d’une variabilité à haute fréquence, ce qui introduit une petite quantité de variabilité interannuelle. La moyenne des sorties du modèle est calculée sur trois années successives de simulation (les trois dernières, suivant une période d’équilibre); l’écart-type entre les trois années est disponible sur demande. Pour chaque simulation, l’ensemble de données comprend le flux de dioxyde de carbone air-mer, les champs en 3D mensuels pour la température potentielle, la salinité, la densité potentielle, l’alcalinité totale, le carbone inorganique dissous, le nitrate, l’oxygène, le pH, la chlorophylle totale, l’état de saturation de l’aragonite, la production primaire totale, et les valeurs maximales et minimales mensuelles pour l’oxygène, le pH et la température potentielle. Les données comprennent 50 niveaux verticaux à une résolution spatiale de 1/36 degrés, et un masque est fourni pour indiquer les régions où ces données doivent être utilisées avec prudence ou pas du tout. Pour une description plus détaillée, veuillez vous référer à Holdsworth et al. 2021. Les données disponibles ici sont les résultats de l’exécution de NEP36-CanOE_RCP 8,5; une projection du climat pour la période allant de 2046 à 2065 pour le scénario sans atténuation, RCP de 8,5.Méthodes :Cette étude utilise une méthode de réduction d’échelle à plusieurs étapes pour réduire de façon dynamique les projections climatiques globales à une résolution de 1/36° (1,5 − 2,25 km). Nous avons choisi d’utiliser le modèle du système terrestre canadien de deuxième génération (CanESM2), car les projections mises à l’échelle à haute résolution de l’atmosphère dans la région d’intérêt sont accessibles dans la 4e version du modèle régional canadien du climat (CanRCM4). Nous avons utilisé des anomalies de CanESM2 avec une résolution d’environ 1° aux limites ouvertes et le modèle régional atmosphérique, CanRCM4 (Scinocca et al. 2016), pour les conditions de limite de surface. CanRCM4 est un modèle atmosphérique seulement avec une résolution de 0,22°. Il a été utilisé pour la mise à l’échelle des projections climatiques obtenues à l’aide de CanESM2 pour l’Amérique du Nord et les océans qui la bordent.Le modèle utilisé est très coûteux sur le plan informatique en raison du nombre assez élevé de points dans le domaine (715 × 1 021 × 50) et du modèle biogéochimique relativement complexe (19 traceurs). Par conséquent, plutôt que de réaliser des simulations interannuelles pour les périodes historiques et futures, nous avons mis en œuvre une nouvelle méthode qui est fondée sur des données climatologiques de l’atmosphère avec des vents augmentés pour forcer l’océan. Nous démontrons que l’augmentation des vents avec des anomalies horaires offre une représentation plus réaliste de la répartition de l’eau douce que l’utilisation de données climatologiques seulement.La section 2.1 décrit le modèle océanique utilisé pour estimer le climat historique et prévoir l’état océanique selon des scénarios climatiques futurs. Les périodes sont quelque peu arbitraires; celle allant de 1986 à 2005 a été choisie parce que les simulations historiques de la phase 5 du projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP5) se terminent en 2005, puisqu’aucune estimation des émissions acceptée par la communauté n’était disponible après cette date (Taylor et al. 2009); celle allant de 2046 à 2065 a été choisie parce qu’elle se situait assez loin dans l’avenir pour que les changements dans les champs moyens sur 20 ans soient clairement dus à la modification du forçage des GES (contrairement à la variabilité interne du modèle) (p. ex. Christian 2014), mais dans un horizon suffisamment près pour être considérée comme pertinente aux fins de gestion.Bien qu’il soit vrai qu’une période de 30 ans au lieu de 20 ans représente la valeur canonique permettant le calcul de la moyenne de la variabilité naturelle, en pratique, la différence entre une moyenne de 20 ans et de 30 ans est faible (p. ex. si nous faisons la moyenne de périodes successives d’un passage de contrôle non forcé, l’écart entre les moyennes de 20 ans sera légèrement plus élevé que celles de 30 ans). De plus, on craint que les périodes de calcul plus longues ne conviennent pas dans un climat déréglé (Livezey et al. 2007; Arguez et Vose 2011). Nous avons choisi des périodes de 20 ans parce qu’elles permettent le calcul d’un cycle annuel moyen avec peu d’influence de la variabilité naturelle, tout en réduisant au minimum l’aliénation des variations séculaires dans les moyennes. Puisque les points milieux des deux périodes sont séparés de 60 ans, la contribution de la variabilité naturelle dans les différences entre les simulations historiques et futures est négligeable (Hawkins et Sutton 2009; Frölicher et al. 2016).La section 2.2 décrit comment les données climatologiques découlant des observations ont été utilisées aux fins de l’initialisation et comment les conditions de limites ouvertes ont été utilisées dans le cadre des simulations historiques et de la collecte de données pseudo-climatologiques aux fins des scénarios futurs. La disponibilité limitée des observations signifie que les années utilisées pour ces données climatologiques diffèrent quelque peu des périodes historiques et futures. La section 2.3 décrit en détail les champs de forçage atmosphérique et la méthode que nous avons élaborée pour générer des vents présentant une variabilité de haute fréquence réaliste tout en continuant d’utiliser les moyennes climatologiques quotidiennes des données de CanRCM4. La section 2.4 montre l’équilibrage des principales variables modélisées par rapport aux conditions de forçage.Sources de données:Résultats produits par le modèleIncertitudes:Ces projections climatiques sont ramenées à une plus petite échelle à partir d’un modèle climatique mondial unique (CanESM2/CanESM4), car le coût des ensembles est actuellement prohibitif. Notre conception expérimentale emploie des données de forçage climatologique pour chaque période de sorte que les différences entre elles sont presque entièrement dues au forçage anthropique et la variabilité naturelle a peu d’incidence.

Représentation spatiale d'un polygone définissant la zone de la province définie comme étant située à l'ouest des Cascades** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Délimitation des zones potentiellement exposées aux glissements de terrain et des bandes de protection.Attributs :ID - Identifiant uniqueTYPE - Type d'entité

Affiche les précipitations moyennes par sous-bassin pour l'ensemble GEPS, reflétant la moyenne (ou d'autres paramètres) de plusieurs membres de l'ensemble. Utile pour comprendre les prévisions probabilistes de précipitations et de chutes de neige pour chaque bassin versant.Le GEPS est le système d'ensemble d'ECCC, qui compte environ 20 membres dans le monde pour quantifier l'incertitude des prévisions sur une période d'environ 16 jours. Cette couche regroupe les données de précipitations d'ensemble sur les polygones des sous-bassins. L'attribut « Précipitations accumulées moyennes » représente souvent la moyenne de l'ensemble, ce qui correspond à un scénario moyen plus probable. Les opérateurs peuvent l'utiliser pour une planification hydrologique basée sur les risques ou pour évaluer la confiance dans les scénarios d'inondation et de sécheresse à venir dans différents sous-bassins.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Le Système global de prévision d'ensemble (SGPE) procède à des calculs physiques afin de produire des prévisions probabilistes d'éléments de l'atmosphère du jour présent jusqu'à 16 jours dans le futur (jusqu'à 39 jours les lundis et jeudis à 00 UTC pour le calcul des anomalies de prévision). Le SGPE génère différentes prévisions (scénarios) pour estimer les incertitudes des prévisions causées par le comportement non-linéaire (chaotique) de l'atmosphère. Les prévisions probabilistes sont basées sur un ensemble de 20 scénarios qui diffèrent par leurs conditions initiales, leurs paramètres physiques qui sont aléatoirement perturbés par la méthode de Perturbation des Paramètres Stochastiques (SPP) ainsi que des perturbations stochastiques (énergie cinétique). Un membre de contrôle qui n'est pas perturbé est également disponible. Les éléments de l'atmosphère incluent notamment la température, les précipitations, le couvert nuageux, la vitesse et direction des vents, l'humidité et autres. Ce produit contient les résultats numériques bruts de ces calculs. La couverture géographique est globale. Les données sont disponibles sur une quinzaine de niveaux verticaux sur une grille latitude-longitude uniforme globale avec une résolution horizontale de 0.5 degré (environ 39km). Les prévisions sont exécutées deux fois par jour.

Axes centraux des oléoducs associés à l'activité des oléoducs et des gazoducs et situés dans la zone représentant l'emprise du gazoduc. Cet ensemble de données contient les caractéristiques des lignes collectées le 11 juillet 2016 ou après cette date pour les emplacements approuvés de l'axe médian des pipelines. L'ensemble de données est mis à jour tous les soirs.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Le but de cette couche d'entités est de fournir la limite des inondations de 1997 dans la vallée de la rivière Rouge.Cet ensemble de données montre l'étendue du pic des inondations terrestres dans la vallée de la rivière Rouge en 1997. Les données sont basées sur l'imagerie satellite RADARSAT-1. Au cours du traitement, l'ensemble de données brutes a été rééchantillonné à une résolution de 12,5 mètres de pixels, puis classé à l'aide du logiciel PCI Geomatica, un logiciel spécialisé conçu pour manipuler l'imagerie spatiale. Le résultat final illustrant la limite d'inondation est disponible au format TIFF ou Shapefile. Lancé en novembre 1995, RADARSAT-1 était un projet dirigé par le Canada qui a fourni des informations utiles aux utilisateurs commerciaux et scientifiques dans des domaines tels que la gestion des catastrophes, l'agriculture, la cartographie, l'hydrologie, la foresterie, l'océanographie, l'étude des glaces et la surveillance des côtes. Équipé d'un puissant instrument radar à synthèse d'ouverture (SAR), il a acquis des images de la Terre de jour comme de nuit, par tous les temps et à travers la couverture nuageuse, la fumée et la brume. En mars 2013, le satellite a été déclaré non opérationnel et ne collecte plus de données. De nombreuses applications ont été développées pour tirer parti de la capacité de RADARSAT-1 pour détecter la présence d'eau. Il s'agissait notamment de surveiller les inondations et l'accumulation de glace fluviale, et de cartographier la fonte des zones enneigées. Utilisées pour la surveillance des inondations, les données de RADARSAT-1 ont permis d'évaluer l'impact des inondations, de prévoir l'étendue et la durée des eaux de crue, d'analyser l'impact environnemental des projets de dérivation des eaux et d'élaborer des mesures d'atténuation des inondations. Champs inclus : FID : Numéro de caractéristique interneNom : Zone inondée NameArea_SQKM : Taille de la zone inondée** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

L’ensemble de données en question contient les données de sortie pour le bras Bute issues de deux simulations présentées dans la publication Fjord circulation permits persistent subsurface water mass in a long, deep mid-latitude inlet (La circulation dans un fjord permet la présence constante d’une masse d’eau sous la surface dans un bras long et profond situé à une latitude moyenne) rédigée par Laura Bianucci et ses collaborateurs de la Division des sciences océaniques de la région du Pacifique de Pêches et Océans Canada, et publiée dans le journal Ocean Science en 2024. Le modèle des volumes finis d’océanologie côtière (FVCOM v4.1) a été exécuté avec deux ensembles différents de conditions initiales pour la région des îles Discovery de la Colombie-Britannique, au Canada, du 24 mai au 27 juin 2019. La simulation de référence a été effectuée au moyen des conditions initiales observées, tandis que pour la simulation de sensibilité, les observations de la masse d’eau froide sous la surface ont été retirées des profils initiaux. Dans cet ensemble de données, nous fournissons les moyennes possibles sur 29 jours des variables suivantes le long d’un transect longeant le bras Bute : température, densité, vitesse le long de bras et fréquence de Brunt-Väisälä (N2). Le calcul de la moyenne élimine correctement les effets des marées.

Ces fichiers de structure, d'isopach et de bord zéro font partie d'une série de cartes-cadres stratigraphiques pour le projet Saskatchewan Phanérozoic Fluids and Petroleum Systems (SPFPS).La série de cartes-cadres stratigraphiques pour le projet Saskatchewan Phanerozoic Fluids and Petroleum Systems (SPFPS) a été produite à l'aide de grilles modifiées équidistantes de 2 km générées à partir de l'algorithme de krigeage Surfer 9 de Golden Software. L'ensemble de données utilisé pour produire chacune des cartes de cette série a été créé à partir des données de plusieurs projets réalisés par le ministère (Christopher, 2003 ; Saskatchewan Industry and Resources et al., 2004 ; Kreis et al., 2004 ; Marsh et Heinemann, 2006 ; ministère de l'Énergie et des Ressources de la Saskatchewan et al., 2007 ; Heinemann et Marsh, 2009) ; ces données ont été validées et éditées au besoin pour faciliter les corrélations entre les différents projets régionaux. En outre, afin de minimiser les effets de bordure lors du contournage, l'auteur principal a également généré des données stratigraphiques à partir de puits situés dans des juridictions adjacentes.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**