Climat** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Le logiciel HOT2000 contient des données climatiques mensuelles et annuelles de 403 emplacements au Canada. Les frontières des zones climatiques HOT2000 ont été définies par interpolation spatiale des degrés-jours de chauffage annuels en Celsius pour chaque station météorologique. Dans certaines circonstances, les positions des frontières peuvent ne pas refléter les conditions climatiques locales en raison du manque de données climatiques appropriées. Chaque zone climatique HOT2000 contient une station météorologique à utiliser pour tous les emplacements dans la zone. Les données climatiques représentent les données moyennes sur 20 ans (de 1998 à 2017) pour les emplacements au sud du 58e degré de latitude et les données moyennes sur 13 ans (de 2005 à 2017) pour les emplacements au nord du 58e degré de latitude. Veuillez noter que Whistler, en Colombie-Britannique, utilise les données accumulées sur une période de 13 ans.La carte climatique comprend les renseignements suivants :o Lieu : le nom de la station météorologique.o Région climatique : la province ou le territoire de la station météorologique.o Latitude : mesurée en degrés au nord de l’équateur.o Degrés-jours annuels de chauffage utilisant une base de 18 °C.o Température sèche de calcul pour le chauffage (°C) : température de calcul de janvier à 2,5 % utilisée pour calculer les pertes de chaleur de la maison.o Température sèche de calcul pour la climatisation (°C) : température de calcul de juillet à 2,5 % utilisée pour calculer la charge de climatisation de la maison.o Température humide de calcul pour la climatisation (°C): température de calcul de juillet à 2,5 % utilisée pour calculer la charge de climatisation de la maison.La carte climatique est destinée à être utilisée par tous les utilisateurs du logiciel HOT2000 dans le cadre du système de cote ÉnerGuide, notamment les conseillers en efficacité énergétique, les organismes de service, les organismes de réglementation, les constructeurs, les services publics et tous les ordres de gouvernement.Les stations météorologiques et les données climatiques sont basés sur les données d’Environnement et changement climatique Canada, en particulier les fichiers météorologiques canadiens pour l’énergie et le génie (FMCEG).

La Division de la recherche climatique (DRC) d’Environnement et Changement climatique Canada (ECCC) et le Pacific Climate Impacts Consortium (PCIC) ont déjà produit des scénarios mis à l’échelle statistique et fondés sur des simulations de modèles climatiques qui faisaient partie de la phase 5 du Projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP5) en 2015. ECCC et le PCIC ont mis à jour les scénarios à échelle réduite fondés sur la CMIP5 en ajoutant deux nouveaux ensembles de scénarios à échelle réduite fondés sur la prochaine génération de projections climatiques de la phase 6 du Projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP6). Les scénarios appelés scénarios climatiques canadiens à échelle réduite – méthode univariée de la CMIP6 (CanDCS-U6) (« Canadian Downscaled Climate Scenarios–Univariate method from CMIP6 ») et scénarios climatiques canadiens à échelle réduite – méthode multivariée de la CMIP6 (CanDCS-M6) (« Canadian Downscaled Climate Scenarios–Multivariate method from CMIP6 »).Les projections climatiques du CMIP6 sont fondées à la fois sur des modèles climatiques mondiaux actualisés et sur de nouveaux scénarios d’émissions appelés « trajectoires socioéconomiques partagées » (SSP, pour « Shared Socioeconomic Pathways »). Des ensembles de données statistiquement mis à l’échelle ont été produits à partir de 26 modèles climatiques mondiaux (MCM) de la CMIP6 et selon trois scénarios d’émissions différents (c.-à-d. SSP1-2.6, SSP2-4.5 et SSP5-8.5), et le PCIC a ajouté plus tard le SSP3-7.0 à l’ensemble de données CanDCS-M6. La procédure de correction des biais et analogues construits avec cartographie des quantiles, version 2 (BCCAQv2) a été utilisée pour l’ensemble CanDCS-U6, tandis que la méthode multivariée de correction des biais à N dimensions (MBCn) a été utilisée pour l’ensemble CanDCS-M6. L’ensemble CanDCS-U6 a été produit au moyen des mêmes données cibles de réduction (NRCANmet) que les scénarios à échelle réduite fondés sur la CMIP5, tandis l’ensemble CanDCS-M6 utilise un nouvel ensemble cible (mêlant les ensembles ANUSPLIN et PNWNAmet).Des extrants des modèles individuels et des ensembles de modèles statistiquement mis à l’échelle peuvent être téléchargés. Les indices climatiques mis à échelle de manière statistique réduite sont disponibles partout au Canada à une résolution spatiale de grille de 10 km pour la période antérieure 1950 2014 et la période 2015 2100 suivant chacun des trois scénarios d’émissions.Remarque : les changements projetés par les produits mis à l’échelle sur le plan statistique ne sont pas nécessairement plus crédibles que ceux des résultats du modèle climatique sous-jacent. Souvent, surtout pour les indices fondés sur des seuils absolus, l’écart des projections fondées sur des données mises à l’échelle est plus faible en raison de l’élimination des biais du modèle. Or ce n’est pas le cas pour tous les indices. La mise à l’échelle de la résolution du MCM pour qu’elle soit haute, ce qui est nécessaire pour l’évaluation des répercussions, augmente le niveau de détail spatial et de variabilité temporelle pour mieux correspondre aux observations. Étant donné que ces ajustements dépendent du MCM, les indices qui en résultent pourraient avoir un écart plus grand lorsqu’ils sont calculés à partir de données mises à l’échelle comparativement à ceux qui sont directement calculés à partir des résultats du MCM. Dans ce dernier cas, ce n’est pas la procédure de mise à l’échelle qui rend la projection plus incertaine, il s’agit plutôt d’une plus grande variabilité associée à une échelle spatiale plus haute.Les ensembles de données de modèles individuels et tous les produits dérivés connexes sont assujettis aux conditions d'utilisation (https://pcmdi.llnl.gov/CMIP6/TermsOfUse/TermsOfUse6-1.html) de l'organisation source.

Cet ensemble de donnees sert a la preparation de rapports d'ampleur nationale et provinciale (a grande echelle) par exemple des analyses du climat, des caracteristiques demographiques et des bassins versants.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie. Les valeurs françaises pour le titre et la description du jeu de données proviennent de la province de l’Ontario alors que celles des mots-clés et des noms des ressources sont le résultat d'une traduction automatique (Amazon Translate) **

Des ensembles multimodèles pour une série de variables basées sur les projections des modèles climatiques mondiaux (MCM) de la phase 6 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP6) sont disponibles pour 1850 à 2100 sur une grille mondiale commune de 1 x 1 degré.Les projections climatiques varient entre les MCM en raison des différences dans la représentation et l’approximation des systèmes et des processus terrestres, ainsi que de la variabilité naturelle et de l’incertitude concernant les futurs facteurs climatiques. Ainsi, aucun modèle climatique n’est meilleur que les autres. À la place, l’utilisation des résultats d’un ensemble de modèles (p. ex. en utilisant la moyenne) constitue une pratique exemplaire puisqu’un ensemble tient compte de l’incertitude dans les projections des modèles et offre des projections climatiques plus fiables.Le site Données et scénarios climatiques canadiens (DSCC) offre quatre types de produits basés sur les ensembles multimodèles du CMIP6 : des ensembles de données et des graphiques de séries chronologiques, des cartes et des ensembles de données connexes, des ensembles de données tabulaires et des ensembles de données maillées à l’échelle mondiale. Des ensembles mensuels, saisonniers et annuels sont disponibles pour un maximum de six profils socioéconomiques partagés (SSP) [SSP1 1.9, SSP1 2.6, SSP2 4.5, SSP3 7.0, SSP4 6.0 et SSP5 8. 5], quatre périodes futures (court terme [2021-2040], moyen terme [2041-2060 et 2061-2080], fin du siècle [2081-2100]) et un maximum de cinq percentiles (5e, 25e, 50e [médiane], 75e et 95e) de la distribution de l’ensemble du CMIP6.Le nombre de modèles dans chaque ensemble diffère selon la disponibilité des modèles pour chaque SSP et variable; consultez la liste des modèles pour plus de détails sur les modèles inclus dans chaque ensemble. La majorité des produits indiquent les changements prévus sous forme d’anomalies selon une période de référence historique (1995 à 2014). Les produits fournis comprennent des ensembles de données et des graphiques à l’échelle mondiale, nationale, provinciale et territoriale. Pour de plus amples renseignements sur les ensembles multimodèles du CMIP6, veuillez consulter la documentation technique.

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.

Des ensembles multimodèles de températures moyennes (°C) ont été générés pour la période 1901-2100 à partir des projections de 29 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de températures moyennes mensuels, saisonniers et annuels 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. 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.

Des ensembles multimodèles saisonniers et annuels de changements relatifs projetés des précipitations moyennes (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 relatifs projetés des précipitations moyennes sont établis par rapport à la période de référence 1986-2005 et exprimés en pourcentage (%). Les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de changements dans les précipitations 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 de précipitations moyennes (%) 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.

Des tendances saisonnières et annuelles de changements de la température de l’air de surface (en degrés Celsius) pour la période 1948-2016 ont été calculées à partir des données interpolées pour le Canada (CANGRD) à une résolution de 50 km sur l’ensemble du Canada. Les tendances de température représentent la déviation par rapport à la moyenne d’une période de référence (1961-1990). Les données CANGRD sont interpolées à partir des données ajustées et homogénéisées des stations climatologiques (c.-à-d. les jeux de données DCCAH). Les données climatiques homogénéisées comportent des ajustements aux données initialement enregistrées aux stations afin de compenser les discontinuités causées par des facteurs non climatiques, par exemple le remplacement d’un instrument ou la relocalisation d’une station.

Des tendances mensuelles, saisonnières et annuelles de changements de la température de l’air de surface quotidienne minimale, maximale et moyenne (en degrés Celsius) ont été calculées à partir des données homogénéisées des stations climatiques (DCCAH). Ces tendances ont été calculées par la méthode de Theil-Sen à partir des séries de données chronologiques complètes de chaque station. Les tendances de changements de la température n’ont pas toutes été calculées pour toutes les stations; aucune tendance n’a été calculée lorsque les séries chronologiques comportaient plus de 5 années consécutives ou plus de 10 % de données manquantes.