644 ensembles de données « d'Années Météorologiques Typiques (TMY) » créées en joignant douze « Mois Météorologiques Typiques sélectionnés à partir d'une base de données contenant jusqu'à 20 ans de données horaires (FMCEG). Les mois sont choisis en comparant statistiquement les moyennes mensuelles individuelles avec les moyennes mensuelles à long terme pour l'irradiation solaire totale globale quotidienne, la température moyenne, minimales et maximales au thermomètre sec, la température moyenne, minimale et maximale du point de rosée et la vitesse moyenne et maximale du vent. Ces ensembles de données horaires sont utilisés par la communauté scientifique et technique principalement comme données d'entrée pour la conception et l'analyse des systèmes solaires et les outils d'analyse des systèmes énergétiques des bâtiments. Ce jeu de données a été mis à jour avec les changements les plus récents effectués en mars 2023. Les valeurs solaires dans ces fichiers sont basées sur 0,1° x 0,1° (grille de 11 km x 11 km) pour l'ensemble du Canada.Referez-vous aux ressources de données ci-dessous pour plus d'informations sur le format de fichier TMY.

Ampleur des changements dans les feux de forêt de 1985 à 2022 Ampleur du changement spectral pour les feux de forêt qui se sont produits de 1985 à 2022. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. La valeur de l'ampleur du changement est exprimée par la différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), qui est calculée comme la variation entre les valeurs spectrales avant et après le feu à l'origine du changement. Plus la dNBR est élevée, plus le feu a été intense. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les feux de forêt de 1985 à 2022 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada. Si vous utilisez ces données, veuillez les citer comme suit: Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G.W. Hobart, L.B. Campbell, 2016. Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth 9(11), 1035-1054. (Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci'dessous pour un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques utilisées, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données. Hermosilla, T., Wulder, M. A., White, J. C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234 (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132 ( Hermosilla et al. 2015b).Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G. W. Hobart, (2017). Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 63,104-111.. (Hermosilla et al. 2017).

Feu de Forêt Année/dNBR 1985-2015Ampleur des changements dans les feux de forêt de 1985 à 2015 Ampleur du changement spectral pour les feux de forêt qui se sont produits de 1985 à 2015. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. La valeur de l'ampleur du changement est exprimée par la différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), qui est calculée comme la variation entre les valeurs spectrales avant et après le feu à l'origine du changement. Le jeu de données est constitué de trois couches : 1) masque binaire des feux de forêt, 2) année où le plus de perturbation due aux feux de forêt a été détectée et 3) différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), transformée en une valeur de 0 à 200 pour un stockage efficace des données. La valeur réelle de la dNBR se calcule comme suit : dNBR = valeur / 100. Plus la dNBR est élevée, plus le feu a été intense. Le jeu de données représente 30 années de feux de forêt au Canada et est calculé de manière entièrement automatisée à partir d'une source unique de données spatiales explicites recueillies de façon constante. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les feux de forêt de 1985 à 2015 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada.Si vous utilisez ces données, veuillez les citer comme suit : Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G.W. Hobart, L.B. Campbell, 2016. Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth 9(11), 1035-1054. (Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci'dessous pour un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques utilisées, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données.Hermosilla, T., Wulder, M. A., White, J. C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234. (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132. (Hermosilla et al., 2015b). (Hermosilla et al. 2015b).

Les limites de la grille sont définies selon la latitude et la longitude. Chaque fenêtre correspond à 6 minutes de latitude (environ 11 km) sur 12 minutes de longitude (environ 15 km).

644 ensembles de données météorologiques horaires pour l'ensemble du Canada sur différentes périodes (1998 à 2020). Les valeurs des enregistrements pour l'irradiation solaire sont principalement basées sur des estimations solaires dérivées de satellites. Ce jeu de données a été mis à jour avec les changements les plus récents effectués en mars 2023. Les valeurs solaires dans ces fichiers sont basées sur 0,1° x 0,1° (grille de 11 km x 11 km) pour l'ensemble du Canada.Referez-vous aux ressources de données ci-dessous pour plus d'informations sur le format de fichier FMCEG et l'historique des révisions.

Le calcul du loyer pour l'utilisation des terres de la Couronne à des fins de manutention des grumes est basé sur les valeurs foncières zonales. Il existe actuellement 11 zones qui couvrent la province. Le jeu de données décrit les limites de ces zones.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Installations pipelinières associées à une activité d'oléoduc et de gazoduc. Les installations comprennent des éléments tels que des torchères, des générateurs, des réchauffeurs de ligne, des pompes, des colonnes montantes, des réservoirs et des vannes. Ce jeu de données contient des entités ponctuelles collectées le 11 juillet 2016 ou après cette date pour des emplacements d'installation approuvés. Cet 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). **

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). **

Les données de ce produit d'information illustrent les limites des 11 districts judiciaires de la Cour du Banc du Roi de l'Alberta. Les limites des districts judiciaires sont définies par le Judicial Districts Regulation, Alberta Regulation 117/2010. Les districts judiciaires utilisés dans ce produit d'information ont été déposés le 14 juillet 2010 et sont entrés en vigueur le 1er novembre 2010.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Ce tableau contient des informations sur 11 types d'animaux associés aux cas assignés dans le cadre du Programme de protection des animaux du Manitoba.Ce tableau contient des informations sur les types d'animaux, regroupés en 11 catégories, associés aux cas assignés dans le cadre du Programme de protection des animaux du Manitoba pour chaque année, depuis 2016 jusqu'au dernier trimestre. Ces données sont alimentées par la base de données provinciale sur le bien-être des animaux du Programme de protection des animaux du Manitoba. Il est affiché dans le tableau des types d'animaux du Programme de protection des animaux du Manitoba. Le tableau est mis à jour tous les trimestres. Champs inclus [Alias (nom du champ) : description du champ] SpeciesStatsGrouping (SpeciesStatsGrouping) : inclut l'un des 11 groupes de types d'animaux possibles associés à chaque cas attribué (par exemple, aviaire, bison, bovin) Année (Année) : Comprend l'année, commençant en 2016, jusqu'à l'année en cours (par exemple, 2016, 2017, 2018) Mois (Mois) : inclut la valeur numérique de tous les mois d'une année civile (par exemple, 1, 2, 3) Trimestre (Trimestre) : inclut les valeurs numériques de tous les trimestres d'une année civile (par exemple, 1, 2, 3, 4), le premier trimestre correspondant aux mois de janvier, février et mars, le trimestre 2 correspond aux mois d'avril, mai et juin, le troisième trimestre correspond à juillet, août et septembre et le quatrième trimestre correspond aux mois d'octobre, novembre et décembre YQ (YQ) : comprend l'année et le trimestre des 12 derniers trimestres (par exemple, le premier trimestre 2021, le deuxième trimestre 2021)** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**