Densité apparente prévue (g/cm3) à des profondeurs définies (0–5 cm, 5–15 cm, 15–30 cm, 30–60 cm, 60–100 cm). La masse de sol sec par unité de volume en vrac.

Capacité d’échange cationique prévue (mEq/100 g) à une profondeur définie (0–5 cm, 5–15 cm, 15–30 cm, 30–60 cm, 60–100 cm). Échange d’un cation en solution et d’un autre cation à la surface de toute matière tensioactive telle que le colloïde argileux ou le colloïde organique.

Ce dossier contient les résultats de l’analyse chimique, y compris l’azote en suspension (mg/g), le carbone en suspension (mg/g) et le phosphore (mg/g), basés sur des échantillons de sédiments en poids sec prélevés dans la mer de Beaufort.

Changements causés par les feux de forêt de 1985-2022, avec indication de l'année où le plus de perturbations dues aux feux de forêt ont été détectées. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les informations recueillies représentent 38 années de feux de forêt au Canada et sont calculées 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 2022 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada. Si vous utilisez ces données, prière d'en citer la source 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. https://doi.org/10.1080/17538947.2016.1187673 (Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci-dessous pour un aperçu du traitement des données, du calcul des mesures, de la détermination des causes des changements et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données.Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 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. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.11.005 (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 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. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.09.004. (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. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.07.013 (Hermosilla et al. 2017).

Changements causés par les récolte forestière de 1985 à 2022, avec indication de l'année où le plus de perturbations dues aux récolte forestière ont été détectées. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les informations recueillies représentent 38 années de récolte forestière au Canada et sont calculées 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 récolte forestière de 1985 à 2022 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada.Si vous utilisez ces données, prière d'en citer la source 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. https://doi.org/10.1080/17538947.2016.1187673 ( Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci-dessous pour un aperçu du traitement des données, du calcul des mesures, de la détermination des causes des changements et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données. Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 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. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.11.005 ( Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 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. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.09.004 ( 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. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.07.013 (Hermosilla et al. 2017).

Pourcentage des premiers retours à plus de 2m 2015Pourcentage des premiers retours à plus de 2 m (%). Représente la densité du couvert. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Des produits relatifs à la structure des écosystèmes forestiers du Canada ont été créés et rendus accessibles à tous. Les produits partagés sont fondés sur des données scientifiques examinées par des pairs et relient des aspects de la structure de la forêt, notamment : (i) des mesures calculées directement à partir du nuage de points lidar avec des hauteurs normalisées par rapport à la surface du sol (p. ex. densité, hauteur du couvert) et (ii) des attributs d'inventaire modélisés, obtenus selon une approche fondée sur la superficie et produits à partir de données de placettes au sol et de balayage par laser aéroporté (volume, biomasse). Les estimations de la structure forestière ont été générées en combinant l'information provenant des « parcelles lidar » (Wulder et coll., 2012) avec les composites à base de pixels Landsat (White et al. 2014; Hermosilla et al. 2016 ) en utilisant l'imputation selon la méthode du plus proche voisin avec une mesure de distance basée sur les forêts aléatoires. Ces produits ont été créés pour répondre aux besoins d'information de la surveillance stratégique des forêts et ne sont pas destinés à appuyer la gestion opérationnelle des forêts. Tous les produits ont une résolution spatiale de 30 m. Pour une description détaillée des données, des méthodes appliquées et des résultats de l'évaluation de la précision, Matasci et al. (2018). Matasci, G., Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., Bolton, D.K., Tompalski, P., Bater, C.W., 2018b. Three decades of forest structural dynamics over Canada's forested ecosystems using Landsat time-series and lidar plots. Remote Sensing of Environment 216, 697-714. Matasci et al. 2018)

Hauteur moyenne de Lorey 2015Hauteur moyenne de Lorey. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Hauteur moyenne des arbres pondérée par leur surface terrière (m). Des produits relatifs à la structure des écosystèmes forestiers du Canada ont été créés et rendus accessibles à tous. Les produits partagés sont fondés sur des données scientifiques examinées par des pairs et relient des aspects de la structure de la forêt, notamment : (i) des mesures calculées directement à partir du nuage de points lidar avec des hauteurs normalisées par rapport à la surface du sol (p. ex. densité, hauteur du couvert) et (ii) des attributs d'inventaire modélisés, obtenus selon une approche fondée sur la superficie et produits à partir de données de placettes au sol et de balayage par laser aéroporté (volume, biomasse). Les estimations de la structure forestière ont été générées en combinant l'information provenant des « parcelles lidar » (Wulder et coll., 2012) avec les composites à base de pixels Landsat (White et al. 2014; Hermosilla et al. 2016 ) en utilisant l'imputation selon la méthode du plus proche voisin avec une mesure de distance basée sur les forêts aléatoires. Ces produits ont été créés pour répondre aux besoins d'information de la surveillance stratégique des forêts et ne sont pas destinés à appuyer la gestion opérationnelle des forêts. Tous les produits ont une résolution spatiale de 30 m. Pour une description détaillée des données, des méthodes appliquées et des résultats de l'évaluation de la précision, Matasci et al. (2018). Matasci, G., Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., Bolton, D.K., Tompalski, P., Bater, C.W., 2018b. Three decades of forest structural dynamics over Canada's forested ecosystems using Landsat time-series and lidar plots. Remote Sensing of Environment 216, 697-714. Matasci et al. 2018)

Biomasse moyenne du zooplancton (g/m³) aux 46 stations, positionnées le long des sections, du Programme de Monitorage de la Zone Atlantique (PMZA) sous la responsabilité de la région du Québec. Les données de poids humide des dix dernières années ont été moyennées et présentées en 4 couches pour le relevé estival effectué en juin (2013-2022, 2020 non échantillonné) et 4 couches pour les données du relevé d'automne (2013-2022). Les 4 couches représentent le zooplancton total, le mésozooplancton, le macrozooplancton et les euphausides. Les fichiers attachés contiennent les biomasses par année: chaque station est liée à un fichier .png qui affiche les graphiques des données de zooplancton total et d'euphausides par année, et à un fichier .csv qui contient toutes les données (colonnes : Station, Date(UTC), Latitude, Longitude, Sounding(m), Depth_max/Profondeur_max(m), Depth_min/Profondeur_min(m), Mesozooplankton/Mésozooplancton(g/m³), Macrozooplankton/Macrozooplancton(g/m³), Zooplankton/Zooplancton(g/m³), Euphausiids/Euphausides(g/m³)).ObjectifLe Programme de Monitorage de la Zone Atlantique (PMZA) a été mis sur pied en 1998 dans le but d’augmenter la capacité du Ministère de Pêches et Océans Canada (MPO) de détecter, suivre et prévoir les changements de productivité et d’état du milieu marin.Le PMZA recueille des données à partir d’un réseau de stations constitué de sites de monitorage à fréquence élevée et de stations regroupées en sections dans chacune des régions du MPO suivantes : Québec, Golfe, Maritimes et Terre-Neuve. Le plan d’échantillonnage fournit l’information de base sur la variabilité naturelle des propriétés physiques, chimiques et biologiques du Plateau continental du nord-ouest de l'atlantique. L'échantillonnage le long des sections fournit de l’information géographique détaillée mais il est limité à une couverture saisonnière alors que les sites de monitorage situés dans un endroit stratégique et échantillonnés régulièrement fournissent de l’information plus détaillée sur les changements temporels dans les propriétés des écosystèmes.Dans la région du Québec, deux relevés (46 stations regroupées en sections) sont effectués chaque année, un en juin et l’autre à l’automne dans l’estuaire et le golfe du Saint-Laurent. Historiquement, 3 stations fixes ont été échantillonnées plus fréquemment dont la station Rimouski qui fait toujours partie du programme et qui est échantillonnée environ une fois par semaine en saison estivale et de façon occasionnelle en période hivernale.Des rapports annuels (physique, biologique et un Avis scientifique zonal) sont disponibles auprès du Secrétariat canadien de consultation scientifique (SCCS), (http://www.dfo-mpo.gc.ca/csas-sccs/index-fra.htm).Devine, L., Scarratt, M., Plourde, S., Galbraith, P.S., Michaud, S., and Lehoux, C. 2017. Chemical and Biological Oceanographic Conditions in the Estuary and Gulf of St. Lawrence during 2015. DFO Can. Sci. Advis. Sec. Res. Doc. 2017/034. v + 48 pp. Information additionnelleLe zooplancton est échantillonné par trait vertical fond-surface avec un filet conique de 202 µm et préservé avec une solution de formol 4% tamponné selon le protocole d'échantillonnage du PMZA: Mitchell, M. R., Harrison, G., Pauley, K., Gagné, A., Maillet, G., and Strain, P. 2002. Atlantic Zonal Monitoring Program sampling protocol. Can. Tech. Rep. Hydrogr. Ocean Sci. 223: iv + 23 pp.

Volume brut de la tige 2015Volume brut de la tige. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Le volume brut de l'arbre est calculé à l'aide d'équations allométriques propres à chaque espèce. Dans les placettes terrain mesurées, le volume total brut par hectare est calculé en additionnant le volume total brut de tous les arbres et en divisant par la superficie de la placette (unités = m3ha-1). Des produits relatifs à la structure des écosystèmes forestiers du Canada ont été créés et rendus accessibles à tous. Les produits partagés sont fondés sur des données scientifiques examinées par des pairs et relient des aspects de la structure de la forêt, notamment : (i) des mesures calculées directement à partir du nuage de points lidar avec des hauteurs normalisées par rapport à la surface du sol (p. ex. densité, hauteur du couvert) et (ii) des attributs d'inventaire modélisés, obtenus selon une approche fondée sur la superficie et produits à partir de données de placettes au sol et de balayage par laser aéroporté (volume, biomasse). Les estimations de la structure forestière ont été générées en combinant l'information provenant des « parcelles lidar » (Wulder et coll., 2012) avec les composites à base de pixels Landsat (White et al. 2014; Hermosilla et al. 2016 ) en utilisant l'imputation selon la méthode du plus proche voisin avec une mesure de distance basée sur les forêts aléatoires. Ces produits ont été créés pour répondre aux besoins d'information de la surveillance stratégique des forêts et ne sont pas destinés à appuyer la gestion opérationnelle des forêts. Tous les produits ont une résolution spatiale de 30 m. Pour une description détaillée des données, des méthodes appliquées et des résultats de l'évaluation de la précision, Matasci et al. (2018). Matasci, G., Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., Bolton, D.K., Tompalski, P., Bater, C.W., 2018b. Three decades of forest structural dynamics over Canada's forested ecosystems using Landsat time-series and lidar plots. Remote Sensing of Environment 216, 697-714. Matasci et al. 2018)

Des échantillons biologiques de panopes du Pacifique ont été recueillis au cours de relevés en Colombie-Britannique dans le cadre d'objectifs de relevés plus vastes pour déterminer la densité, la répartition et la structure des populations de la panope. Des échantillons de panopes ont été prélevés à 41 sites à travers la Colombie-Britannique entre 1993 et 2002. Les mollusques ont été mesurés pour en connaître le poids total, la longueur de coquille, le poids de la coquille ainsi que l'âge. Les paramètres biologiques sont présentés ici pour chaque panope échantillonnée. Voir Bureau D., W. Hajas, N.W. Surry, C.M. Hand, G. Dovey and A. Campbell. 2002. Age, size structure and growth parameters of Geoducks (Panopea abrupta, Conrad 1849) from 34 locations in British Columbia sampled between 1993 and 2000. Rapp. tech. can. sci. halieut. aquat. 2413: 84 p. et Bureau D., W. Hajas, C.M. Hand and G. Dovey. 2003. Age, size structure and growth parameters of Geoducks (Panopea abrupta, Conrad 1849) from seven locations in British Columbia sampled in 2001 and 2002. Rapp. tech. can. sci. halieut. aquat. 2494: 29 p.