Classe d’entités polygonales contenant la valeur de la densité moyenne de chacun des carrés du quadrillage, en fonction de l’espèce/du groupe et de la saison.

Le pourcentage des précipitations moyennes représente les précipitations accumulées pour un endroit donné, divisé par une valeur moyenne à long terme. La valeur moyenne à long terme se définit comme la hauteur moyenne sur la période de 1981 à 2010. Les produits sont générés pour les périodes suivantes : l’année agricole, la saison de croissance et la saison hivernale ainsi que les produits roulants pour les jours 30, 60, 90, 180, 270, 365, 730, 1095, 1460 et 1825.

Le pourcentage des précipitations moyennes représente la quantité totale de précipitations pour un lieu donné au cours d’une période donnée, divisée par les précipitations moyennes à long terme (1991-2020) pour la même période et le même lieu, exprimée en pourcentage. Le pourcentage des précipitations moyennes vise à fournir une façon claire et normalisée de comparer la quantité de précipitations tombées au cours d’une période donnée par rapport à la moyenne à long terme pour le même lieu et la même période. Les périodes calculées pour les centiles des précipitations (mensuel) sont de 1, 2, 3, 6, 9, 12, 18 et 24 mois. Chaque semaine ISO est numérotée de 1 à 52 (parfois 53) au cours d’une année. Une semaine ISO commence le lundi et se termine le dimanche. Les données historiques remontent à 1980.La moyenne à long terme correspond à la période de 1991 à 2020.Les produits de la Série nationale d’indicateurs agroclimatiques dérivés (SNIAD) fournissent une collection d’ensembles de données exhaustifs et régulièrement actualisés sur des variables agroclimatiques clés, y compris les précipitations accumulées, l’indice normalisé des précipitations et l’écart par rapport à la température normale. Ces ensembles de données intègrent des renseignements climatiques en temps réel et historiques, ce qui offre un meilleur aperçu des conditions et des tendances dans les diverses régions agricoles du Canada.

L’écart par rapport aux précipitations moyennes représente la valeur des précipitations accumulées dans un lieu donné, soustraite par la valeur moyenne à long terme. Une valeur négative indique que le lieu a reçu moins que la quantité normale de précipitations (mm) pour cette période. Une valeur positive indique que le lieu a reçu plus de précipitations que la moyenne (mm).Les périodes calculées pour l’écart par rapport aux précipitations moyennes sont de 1, 2, 3, 6, 9, 12, 18 et 24 mois.La moyenne à long terme correspond à la période de 1991 à 2020. Chaque semaine ISO est numérotée de 1 à 52 (parfois 53) au cours d’une année. Une semaine ISO commence le lundi et se termine le dimanche.Les produits de la Série nationale d’indicateurs agroclimatiques dérivés (SNIAD) fournissent une collection d’ensembles de données exhaustifs et régulièrement actualisés sur des variables agroclimatiques clés, y compris les précipitations accumulées, l’indice normalisé des précipitations et l’écart par rapport à la température normale. Ces ensembles de données intègrent des renseignements climatiques en temps réel et historiques, ce qui offre un meilleur aperçu des conditions et des tendances dans les diverses régions agricoles du Canada.

Identification des concentrations significatives des plumes de mer dans la biorégion du golfe Saint-Laurent selon l’estimation de la densité par la méthode du noyau (Kernel density estimation). Cette méthode a été appliquée afin de créer une surface de biomasse modélisée pour chacun des taxons et une méthode d’expansion aérienne a été appliquée afin de déterminer les concentrations importantes. Seules les données de biomasses géoréférencées ont été utilisées pour identifier ces « points névralgiques ». Les limites des zones ont été affinées à l’aide de la connaissance des captures nulles et des modèles de répartition des espèces. Les modèles prédictifs ont été produits à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique avec des forêts d’arbres décisionnels. Pour plus de détails, veuillez-vous référer à ce rapport : Kenchington, E., L. Beazley, C. Lirette, F.J. Murillo, J. Guijarro, V. Wareham, K. Gilkinson, M. Koen Alonso, H. Benoît, H. Bourdages, B. Sainte-Marie, M. Treble, and T. Siferd. 2016. Delineation of Coral and Sponge Significant Benthic Areas in Eastern Canada Using Kernel Density Analyses and Species Distribution Models. DFO Can. Sci. Advis. Sec. Res. Doc. 2016/093. vi + 178 p.http://waves-vagues.dfo-mpo.gc.ca/Library/40577806.pdfLa présente couche contient les résultats d'analyses pour les plumes de mer uniquement.Objectif:Dans la foulée de l’engagement du Canada visant l’identification et la protection des habitats benthiques vulnérables, des cartes de l’emplacement des concentrations importantes de coraux et d’éponges sur la côte est du Canada ont été produites au moyen d’analyses quantitatives des données des relevés au chalut effectués sur un navire scientifique ainsi que d’autres sources de données lorsque cela était possible. Les taxons analysés sont les éponges (Porifera), les grandes et petites gorgones (Alcyonacea) et les pennatules (Pennatulacea). Par contre, seules les éponges (Porifera) et les plumes de mer (Pennatulacea) sont considérées dans l’analyse concernant la biorégion du golfe Saint-Laurent.

Identification des concentrations significatives d'éponges dans la bioregion du golfe Saint-Laurent selon l’estimation de la densité par la méthode du noyau (Kernel density estimation). Cette méthode a été appliquée afin de créer une surface de biomasse modélisée pour chacun des taxons et une méthode d’expansion aérienne a été appliquée afin de déterminer les concentrations importantes. Seules les données de biomasses géoréférencées ont été utilisées pour identifier ces « points névralgiques ». Les limites des zones ont été affinées à l’aide de la connaissance des captures nulles et des modèles de répartition des espèces. Les modèles prédictifs ont été produits à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique avec des forêts d’arbres décisionnels. Pour plus de détails, veuillez-vous référer à ce rapport : Kenchington, E., L. Beazley, C. Lirette, F.J. Murillo, J. Guijarro, V. Wareham, K. Gilkinson, M. Koen Alonso, H. Benoît, H. Bourdages, B. Sainte-Marie, M. Treble, and T. Siferd. 2016. Delineation of Coral and Sponge Significant Benthic Areas in Eastern Canada Using Kernel Density Analyses and Species Distribution Models. DFO Can. Sci. Advis. Sec. Res. Doc. 2016/093. vi + 178 p.http://waves-vagues.dfo-mpo.gc.ca/Library/40577806.pdfLa présente couche contient les résultats d'analyses pour les éponges uniquement.Objectif:Dans la foulée de l’engagement du Canada visant l’identification et la protection des habitats benthiques vulnérables, des cartes de l’emplacement des concentrations importantes de coraux et d’éponges sur la côte est du Canada ont été produites au moyen d’analyses quantitatives des données des relevés au chalut effectués sur un navire scientifique ainsi que d’autres sources de données lorsque cela était possible. Les taxons analysés sont les éponges (Porifera), les grandes et petites gorgones (Alcyonacea) et les pennatules (Pennatulacea). Par contre, seules les éponges (Porifera) et les plumes de mer (Pennatulacea) sont considérées dans l’analyse concernant la biorégion du golfe Saint-Laurent.

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.

Le pourcentage d’humidité normale du sol est la quantité modélisée d’eau disponible pour les plantes (en mm) dans la zone racinaire du sol, divisée par la quantité moyenne qui était disponible par le passé ce même jour. Cette valeur vise à fournir aux utilisateurs une représentation des conditions supérieures ou inférieures à la normale en pourcentage. Les valeurs sont calculées à l’aide du modèle adaptatif du bilan hydrique des sols (MABH).

Le système d’identification automatique (SIA) est un système mondial de suivi des navires par moyen satellite et terrestre qui utilise de l’équipement embarqué pour suivre à distance l’identification des navires et les informations de position. Il est généralement requis sur des navires de plus de 300 tonnes lors d’un voyage international, ou un navire de 500 tonnes n’effectuant pas de voyage international, ainsi que les navires passagers de toutes tailles. Les technologies de suivi SIA sont principalement utilisées pour soutenir la connaissance du domaine maritime en temps réel et pour la sécurité maritime, ainsi que la sécurité de la vie en mer. Ce rapport décrit une analyse du système d’information géographique (SIG) des données SIA de 2019 pour produire des cartes de densité de navires annuelles et mensuelles pour toutes les classes de navires combinées et des cartes de densité annuelle pour chaque classe de navires. L’année 2019 a été choisie pour représenter les densités de navigation dans une représentation avant la pandémie COVID 19 du secteur de transport maritime dans l’Atlantique nord-ouest. Les applications cartographiques de densité des navires peuvent être utilisées dans l’analyse spatiale et à soutenir les décisions concernant la planification spatiale marine.En 2023, le processus a été appliqué aux années 2013 à 2022 et a été rendu disponible en utilisant les mêmes processus que ceux appliqués aux ensembles de données originaux de 2019.

Le système d’identification automatique (SIA) est un système mondial de suivi des navires par moyen satellite et terrestre qui utilise de l’équipement embarqué pour suivre à distance l’identification des navires et les informations de position. Il est généralement requis sur des navires de plus de 300 tonnes lors d’un voyage international, ou un navire de 500 tonnes n’effectuant pas de voyage international, ainsi que les navires passagers de toutes tailles. Les technologies de suivi SIA sont principalement utilisées pour soutenir la connaissance du domaine maritime en temps réel et pour la sécurité maritime, ainsi que la sécurité de la vie en mer. Ce rapport décrit une analyse du système d’information géographique (SIG) des données SIA de 2019 pour produire des cartes de densité de navires annuelles et mensuelles pour toutes les classes de navires combinées et des cartes de densité annuelle pour chaque classe de navires. L’année 2019 a été choisie pour représenter les densités de navigation dans une représentation avant la pandémie COVID 19 du secteur de transport maritime dans l’Atlantique nord-ouest. Les applications cartographiques de densité des navires peuvent être utilisées dans l’analyse spatiale et à soutenir les décisions concernant la planification spatiale marine. En 2023, le processus a été appliqué aux années 2013 à 2022 et a été rendu disponible en utilisant les mêmes processus que ceux appliqués aux ensembles de données originaux de 2019.