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Géologie des surfaces de la région de Carcajou (NTS 84F/NW) (données SIG, caractéristiques des polygones du pergélisol)
Ce jeu de données SIG décrit la géologie superficielle de la région de Carcajou (NTS 84F/NW) (caractéristiques du pergélisol discontinu). Les données ont été créées au format de géodatabase et sorties pour distribution publique au format shapefile. Ces données comprennent les caractéristiques du polygone du pergélisol de la carte 580 du Service géologique de l'Alberta, intitulée Géologie des surfaces de la région de Carcajou (NTS 84F/NW).** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Géologie superficielle de la région de Slims Creek (NTS 84F/SW) (données SIG, caractéristiques linéaires)
Ce jeu de données SIG décrit la géologie superficielle de la région de Slims Creek (NTS 84F/SW) (données SIG, caractéristiques linéaires). Les données ont été créées au format de géodatabase et sorties pour distribution publique au format shapefile. Ces données comprennent les caractéristiques linéaires de la carte 581 de l'Alberta Geological Survey, Surficial Geology of the Slims Creek Area (NTS 84F/SW).** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Géologie superficielle de la région de Carcajou (NTS 84F/NW) (données SIG, caractéristiques linéaires)
Ce jeu de données SIG décrit la géologie superficielle de la région de Carcajou (NTS 84F/NW) (données SIG, caractéristiques linéaires). Les données ont été créées au format de géodatabase et sorties pour distribution publique au format shapefile. Ces données comprennent les caractéristiques linéaires de la carte 580 du Service géologique de l'Alberta, Géologie des surfaces de la région de Carcajou (NTS 84F/NW).** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Géologie superficielle de la région de Carcajou (NTS 84F/NW) (données SIG, entités polygonales)
Ce jeu de données SIG décrit la géologie superficielle de la région de Carcajou (NTS 84F/NW) (données SIG, entités polygonales). Les données ont été créées au format de géodatabase et sorties pour distribution publique au format shapefile. Ces données comprennent les caractéristiques polygonales de la carte 580 du Service géologique de l'Alberta, intitulée Géologie superficielle de la région de Carcajou (NTS 84F/NW).** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Géologie superficielle de la région de Slims Creek (NTS 84F/SW) (données SIG, caractéristiques des polygones du pergélisol)
Ce jeu de données SIG décrit la géologie superficielle de la région de Slims Creek (NTS 84F/SW) (caractéristiques du pergélisol discontinu). Les données ont été créées au format de géodatabase et sorties pour distribution publique au format shapefile. Ces données comprennent les caractéristiques du polygone du pergélisol de la carte 581 de l'Alberta Geological Survey, Surficial Geology of the Slims Creek Area (NTS 84F/SW).** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Géologie superficielle de la région de Slims Creek (NTS 84F/SW) (données SIG, entités polygonales)
Ce jeu de données SIG décrit la géologie superficielle de la région de Slims Creek (NTS 84F/SW) (données SIG, entités polygonales). Les données ont été créées au format de géodatabase et sorties pour distribution publique au format shapefile. Ces données comprennent les caractéristiques polygonales de la carte 581 de l'Alberta Geological Survey, Surficial Geology of the Slims Creek Area (NTS 84F/SW).** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Température minimale (°C)
La température minimale représente la valeur de température la plus basse enregistrée (°C) à chaque endroit pour une période donnée. Les périodes comprennent les 24 heures précédentes et les 7 jours précédents à partir de la date disponible, pour laquelle un jour climatique commence à 0600 UTC.
Changements de température projetés basés sur les ensembles multimodèles CMIP5
Des ensembles multimodèles de changements de température moyenne (°C) projetés (aussi appelés anomalies) ont été générés pour la période 1901-2100 à partir d’un ensemble de 29 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Les changements de température moyenne projetés sont établis par rapport à la période de référence 1986-2005. Les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de changements de température moyenne projetés sont accessibles pour la période historique 1901-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Des moyennes sur 20 ans des changements de température moyenne (°C) ont aussi été calculées pour quatre périodes (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 et 2081-2100), à partir des scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5, par rapport à la période de référence 1986-2005. Elles sont accessibles en une variété de formats. La médiane des changements projetés sur l’ensemble des modèles climatiques du CMIP5 est incluse. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.
Température maximale (°C)
La température maximale représente la valeur de température la plus élevée enregistrée (°C) à chaque endroit pour une période donnée. Les périodes comprennent les 24 heures précédentes et les 7 jours précédents à partir de la date disponible, pour laquelle un jour climatique commence à 0600 UTC.
Scénarios à échelle statistiquement réduite des changements projetés des températures moyennes
Des ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des changements projetés des températures moyennes (°C) ont été générés à une résolution spatiale de 10 km pour la période 1951-2100, à partir des résultats de 24 modèles climatiques mondiaux (MCM) de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). L’échelle des températures moyennes quotidiennes issues des MCM a été statistiquement réduite par la méthode des analogues avec correction de biais et cartographie des quantiles, version 2 (BCCAQv2). Un ensemble de données historiques interpolées sur les températures moyennes pour le Canada (ANUSPLIN) a servi de cible pour la réduction d’échelle. Les changements des températures moyennes sont projetés par rapport à la période de référence 1986-2005. Des moyennes annuelles et saisonnières des changements projetés des températures moyennes par rapport à 1986-2005 sont incluses. Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles à échelle statistiquement réduite de changements projetés des températures moyennes sont accessibles pour la période historique 1901-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Des moyennes sur 20 ans des changements projetés des températures moyennes (°C) ont aussi été calculées pour quatre périodes (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 et 2081-2100), par rapport à la période de référence 1986-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5. Elles sont accessibles en une variété de formats. La médiane des changements projetés sur l’ensemble des modèles climatiques du CMIP5 est incluse. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.
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