ENV - Environnement et conservation (environnement) Ressources environnementales, protection et conservation. Par exemple, des ressources décrivant la pollution, le stockage et le traitement des déchets, l'évaluation de l'impact environnemental, les risques environnementaux et les réserves naturelles.)** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Les modèles de répartition des espèces sont des outils qui fusionnent des observations d’espèces (l’occurrence, l’abondance ou la biomasse) avec des variables environnementales pour prédire l’aire de répartition d’une espèce dans des emplacements non échantillonnés. Afin de produire des prévisions exactes de l’occurrence, de l’abondance ou de la répartition de la biomasse, il est souhaitable d’obtenir une vaste gamme de variables physiques ou biologiques (ou les deux). Ces données sont souvent recueillies à des échelles spatiales limitées ou irrégulières et nécessitent l’application de techniques géospatiales pour produire des surfaces environnementales en continu qui peuvent être utilisées pour la modélisation à toutes les échelles spatiales. Nous présentons ici un examen de 102 couches de données environnementales qui ont été compilées pour toute l’étendue spatiale de la région des Maritimes de Pêches et Océans Canada (MPO). Les variables ont été obtenues à partir d’une vaste gamme de sources de données physiques et biologiques interpolées sur le plan spatial à l’aide de méthodes géostatistiques. Pour chaque variable, nous documentons la répartition des données sous-jacentes, fournissons des analyses pertinentes des modèles de répartition et une évaluation du rendement des modèles. Nous présentons l’erreur type et les surfaces interpolées définitives. Ces couches de données ont été archivées dans un format commun (trame) à l’Institut océanographique de Bedford afin de simplifier leur utilisation future. À partir des résumés analytiques du présent rapport, un sous-ensemble de ces variables a par la suite été utilisé dans des modèles de répartition des espèces pour prévoir la répartition, en eau profonde, des coraux, des éponges et d’autres taxons benthiques importants dans la région des Maritimes.Citer ces données comme: Beazley, Lindsay; Guijarro, Javier; Lirette, Camille; Wang, Zeliang; Kenchington, Ellen (2020). Caractéristiques des couches de données environnementales à utiliser dans la modélisation de la répartition des espèces dans la région des Maritimes. Publié en Juillet 2023. Secteur des sciences des écosystèmes et des océans, Pêches et Océans Canada, Dartmouth, (N-É). https://open.canada.ca/data/en/dataset/34a917cb-a0e3-403c-91c7-af3dc20628b1

Ce jeu de données contient des indices spatiaux de sensibilité environnementale et sociale liés au développement des ressources naturelles pour l’ensemble du Canada. Les rasters des résultats du modèle (cartes d’indice) et les facteurs d’entrée (indices pondérés) sont inclus, ainsi que les fichiers de points indiquant les emplacements des projets miniers, forestiers, d’énergie renouvelable et des futurs grands projets.

Description:La moyenne des concentrations en carbone inorganique dissous moyennes saisonnières a été calculée pour la période de 1993 à 2020 afin d’obtenir des données climatologiques moyennes pour la zone économique exclusive canadienne de l’océan Pacifique. Méthodes :Les données comprennent les concentrations en carbone inorganique dissous relevée jusqu’à 46 niveaux verticaux interpolés de façon linéaire, de la surface à 2 400 mètres de profondeur ainsi qu’au fond de l’océan. Les mois de printemps étaient définis comme allant d’avril à juin, ceux d’été comme allant de juillet à septembre, ceux d’automne comme allant d’octobre à décembre et ceux d’hiver comme allant de janvier à mars. Les données disponibles ici contiennent des couches matricielles de données climatologiques saisonnières sur les concentrations en carbone inorganique dissous pour la zone économique exclusive canadienne de l’océan Pacifique à une résolution spatiale de 3 km et pour 47 niveaux verticaux.Incertitudes:Les résultats du modèle ont fait l’objet d’une évaluation approfondie et ont été comparés aux observations (p. ex. altimétrie, profils CTP et d’éléments nutritifs, courants géostrophiques observés), ce qui a permis de révéler que le modèle peut reproduire avec une précision raisonnable les principales caractéristiques océanographiques de la région, y compris les caractéristiques importantes du cycle saisonnier et le gradient vertical et transversal des propriétés de l’eau. Cependant, la résolution du modèle est trop grossière pour offrir une représentation appropriée des bras de mer, des zones côtières et du détroit de Georgia.

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.

Description:La moyenne des concentrations en carbone inorganique dissous moyennes saisonnières a été calculée pour la période de 1981 à 2010 afin d’obtenir des données climatologiques moyennes pour la zone économique exclusive canadienne de l’océan Pacifique. Méthodes :Les données comprennent les concentrations en carbone inorganique dissous relevée jusqu’à 46 niveaux verticaux interpolés de façon linéaire, de la surface à 2 400 mètres de profondeur ainsi qu’au fond de l’océan. Les mois de printemps étaient définis comme allant d’avril à juin, ceux d’été comme allant de juillet à septembre, ceux d’automne comme allant d’octobre à décembre et ceux d’hiver comme allant de janvier à mars. Les données disponibles ici contiennent des couches matricielles de données climatologiques saisonnières sur les concentrations en carbone inorganique dissous pour la zone économique exclusive canadienne de l’océan Pacifique à une résolution spatiale de 3 km et pour 47 niveaux verticaux.Incertitudes:Les résultats du modèle ont fait l’objet d’une évaluation approfondie et ont été comparés aux observations (p. ex. altimétrie, profils CTP et d’éléments nutritifs, courants géostrophiques observés), ce qui a permis de révéler que le modèle peut reproduire avec une précision raisonnable les principales caractéristiques océanographiques de la région, y compris les caractéristiques importantes du cycle saisonnier et le gradient vertical et transversal des propriétés de l’eau. Cependant, la résolution du modèle est trop grossière pour offrir une représentation appropriée des bras de mer, des zones côtières et du détroit de Georgia.

Cet ensemble de données fournit des projections concernant la température et la salinité de la surface de la mer, ainsi que celles du fond océanique, dans l'Atlantique Nord-Ouest, sous un scénario à émissions intermédiaires, le Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5. Les résultats sont générés par un système de Régionalisation Océan-Glace pour l'Atlantique Nord (ROGAN) qui réduit l'échelle des sorties du modèle environnemental mondial du Centre Hedley, version 2, avec une composante « système terrestre » (HadGEM2-ES). ROGAN intègre un modèle à résolution de 1/12^o pour l'Atlantique Nord-Ouest à un modèle à résolution de 1/4^o pour l'Atlantique Nord (Han et al., 2025). Les moyennes sur deux décennies sont indiquées respectivement pour les périodes 1986-2005, 2006-2025, 2026-2045, 2046-2065, 2066-2085 et 2080-2099.

Des ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des changements projetés des températures maximales(°C) ont été générés à une résolution spatiale de 10 km par rapport à 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 maximales 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 maximales pour le Canada (ANUSPLIN) a servi de cible pour la réduction d’échelle. Les changements des températures maximales sont projetés par rapport à la période de référence 1986-2005. Des moyennes annuelles et saisonnières des changements projetés des températures maximales pour la période 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 maximales 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 maximales 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 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.

Description:Les données climatologiques saisonnières sur la salinité de l’océan Pacifique Nord-Est ont été calculées pour couvrir la période de 2001 à 2020. Les observations historiques comprenant toutes les données disponibles de conductivité-température-profondeur (CTD), de bouteilles et de flotteurs profileurs de la World Ocean Database du Centre national de données océanographiques (CNDO), du Marine Environmental Data Service (MEDS), de la section sur les propriétés de l’eau du site Web de l’Institut des sciences de la mer et du Système intégré d’observation des océans du Canada (SIOOC – Pacifique).Méthodes:L’interpolation a été réalisée pour cinquante-deux niveaux verticaux de la surface à 5 000 m. On a réalisé une interpolation spatiale de données par analyse variationnelle (DIVA) pendant toutes les années au cours de chaque saison et les estimations ont été présentées sur une grille cohérente. On a calculé la moyenne des nœuds de la grille pour obtenir les données climatologiques saisonnières. La méthode DIVA a de nouveau été utilisée pour obtenir les données climatologiques définitives, suivie par un filtre médian et un lissage en 5 points. Les mois de printemps étaient définis comme allant d’avril à juin, ceux d’été comme allant de juillet à septembre, ceux d’automne comme allant d’octobre à décembre et ceux d’hiver comme allant de janvier à mars. Les données disponibles ici contiennent des couches matricielles de données climatologiques saisonnières sur la salinité pour la zone économique exclusive (ZEE) canadienne de l’océan Pacifique, un sous-ensemble des données climatologiques saisonnières de l’océan Pacifique Nord-Est, en haute résolution spatiale de 1/300 degré.Sources de données:Données du CNDO, du MEDS, de l’IOS et du SIOOC – Pacifique.Incertitudes :Des incertitudes sont engendrées lorsque les données d’observation qui ont fait l’objet d’un contrôle de la qualité sont interpolées dans l’espace à des distances variables du point d’observation. Les moyennes climatologiques sont calculées à partir de ces valeurs interpolées.

Le programme des Indicateurs canadiens de durabilité de l'environnement (ICDE) rend compte de la performance du Canada à l'égard d'enjeux clés en matière de développement durable. La couche de régions de drainage océanique a été développée en utilisant les Régions de drainage du Canada afin de montrer les plans d'eau dans lesquels aboutissent les 25 régions de drainage.Indicateurs canadiens de durabilité de l'environnement : https://www.canada.ca/indicateurs-environnementaux