Une liste de tous les hôpitaux du Nouveau-Brunswick opérés par le réseau de santé Horizon

Une grille numérique du sommet de l'horizon de Base of Fish Scales, modélisée à l'origine à partir de données de forage et ajustée à l'érosion fluviale actuelle et paléo. La grille est générée à une résolution de la taille d'une cellule de 250 m, sur la base d'informations datant de 2003.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Cette couche polygonale affiche des prévisions de précipitations à moyen terme basées sur un ensemble provenant du Global Ensemble Prediction System (GEPS), offrant une vue probabiliste des précipitations ou des chutes de neige futures sur un horizon de 16 jours. Il facilite l'analyse des incertitudes, l'évaluation des risques et la planification stratégique des ressources.Approche d'ensemble : Le GEPS utilise plusieurs membres perturbés du modèle GEM d'ECCC, capturant une gamme d'évolutions atmosphériques et produisant des distributions de probabilité pour les précipitations. Domaine mondial : couverture similaire à celle du PIB, mais se concentre sur la moyenne d'ensemble, les écarts et les probabilités plutôt que sur un seul résultat déterministe. Perspectives à plus long terme : s'étend jusqu'à 16 jours, ce qui permet de planifier en fonction des risques en cas d'inondations potentielles, de périodes de pluie prolongées ou de sécheresse. Utilité des données : permet aux décideurs d'évaluer les niveaux de confiance dans les scénarios de précipitations, essentiels pour la gestion de l'eau, l'agriculture et les stratégies d'urgence.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Cette caractéristique ponctuelle indique l'emplacement des centres photographiques lors de la saisie des données pour l'inventaire forestier de Whitehorse. Le travail sur le terrain pour l'inventaire a été effectué au cours de l'hiver 2004-2005 et le projet a été livré par le contractant en octobre 2005. La délimitation a été basée sur des photographies en noir et blanc au 1/10 000 acquises par la ville de Whitehorse en 2001. Une nouvelle cartographie et une nouvelle DTM étaient disponibles pour ce projet sur la base de cette photographie.Distribué depuis [GeoYukon] (https://yukon.ca/geoyukon) par le [gouvernement du Yukon] (https://yukon.ca/maps). Découvrez d'autres données cartographiques numériques et des cartes interactives issues de la collection de données cartographiques numériques du Yukon.Pour plus d'informations : [geomatics.help@yukon.ca] (mailto : geomatics.help@yukon.ca)

Le but de cette couche d'entités est de fournir la limite des inondations de 1997 dans la vallée de la rivière Rouge.Cet ensemble de données montre l'étendue du pic des inondations terrestres dans la vallée de la rivière Rouge en 1997. Les données sont basées sur l'imagerie satellite RADARSAT-1. Au cours du traitement, l'ensemble de données brutes a été rééchantillonné à une résolution de 12,5 mètres de pixels, puis classé à l'aide du logiciel PCI Geomatica, un logiciel spécialisé conçu pour manipuler l'imagerie spatiale. Le résultat final illustrant la limite d'inondation est disponible au format TIFF ou Shapefile. Lancé en novembre 1995, RADARSAT-1 était un projet dirigé par le Canada qui a fourni des informations utiles aux utilisateurs commerciaux et scientifiques dans des domaines tels que la gestion des catastrophes, l'agriculture, la cartographie, l'hydrologie, la foresterie, l'océanographie, l'étude des glaces et la surveillance des côtes. Équipé d'un puissant instrument radar à synthèse d'ouverture (SAR), il a acquis des images de la Terre de jour comme de nuit, par tous les temps et à travers la couverture nuageuse, la fumée et la brume. En mars 2013, le satellite a été déclaré non opérationnel et ne collecte plus de données. De nombreuses applications ont été développées pour tirer parti de la capacité de RADARSAT-1 pour détecter la présence d'eau. Il s'agissait notamment de surveiller les inondations et l'accumulation de glace fluviale, et de cartographier la fonte des zones enneigées. Utilisées pour la surveillance des inondations, les données de RADARSAT-1 ont permis d'évaluer l'impact des inondations, de prévoir l'étendue et la durée des eaux de crue, d'analyser l'impact environnemental des projets de dérivation des eaux et d'élaborer des mesures d'atténuation des inondations. Champs inclus : FID : Numéro de caractéristique interneNom : Zone inondée NameArea_SQKM : Taille de la zone inondée** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Une grille numérique de la limite de sous-culture de l'horizon de Base of Fish Scales, modélisée à l'origine à partir de données de forage et ajustée à l'érosion fluviale actuelle et paléo. Les valeurs de la grille correspondent aux zones où l'unité est présente (désignée par le chiffre « 15 ») ou où elle est absente (désignées par la valeur nulle « -9999 »). La grille est générée à une résolution de la taille d'une cellule de 250 m, sur la base d'informations datant de 2003.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Le présent ensemble de données est une version rastérisée de l’ensemble de données des pédo-paysages du Canada (PPC). Les attributs de sol du présent ensemble de données ont été colligés à partir des polygones de cartes des PPC et respectent les normes et les spécifications du projet GlobalSoilMap.net à des incréments de profondeur spécifiés. Ils s’étendent sur la partie agricole du Canada.Des moyennes pondérées des attributs des sols sont générées à partir d’information existante sur l’horizon pédologique pour respecter les incréments de profondeur fixes reconnus. Les moyennes pondérées des attributs des sols sont calculées en utilisant toutes les composantes des sols à partir de leur superficie dans chaque polygone du PPC. Elles sont représentées spatialement par la grille en même temps que les valeurs d’attribut les plus basses et les plus élevées dans chaque polygone.

Les polygones d'étude des sols contiennent des informations spatiales et attributaires sur les sols utilisées par l'outil de recherche d'informations sur les sols en ligne du ministère de l'Environnement ([SIFT] (http://www2.gov.bc.ca/gov/content/environment/air-land-water/land/soil-information-finder)). Les informations concernent les données des études de sol dans la province de la Colombie-Britannique, ainsi que des liens vers une variété de rapports et de cartes. Les polygones liés aux études de sol peuvent être constitués d'un complexe comprenant jusqu'à 3 composants représentant 3 types de sols différents. Ces composants sont aspatiaux et représentent la quantité dans le polygone indiquée par le champ Percent_x pour le composant x. Chaque type de sol unique possède un nom de sol et des attributs généralisés tels que le drainage, la texture et le pourcentage de fragments grossiers. Les [Soil Name and Layer Files] (https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/a3bc4cd3-0f1b-4a2f-bd88-76f821756d10) peuvent être joints et associés à chacun des 3 composants des polygones de la vue spatiale de l'étude des sols à l'aide du champ SoilSymbol dans les tables de noms et de couches et des champs « SoilSym_X » dans la vue spatiale de l'étude des sols.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Description:Cet ensemble de données est constitué de trois simulations du modèle des écosystèmes de l’océan canadien du Pacifique Nord-Est (NEP36-CanOE), à savoir une configuration du NEMO (Nucleus for European Modelling of the Ocean), V3.6. La simulation historique est une estimation du climat moyen pour la période allant de 1986 à 2005. Les simulations futures permettront de projeter le climat moyen pour la période allant de 2046 à 2065 pour des profils représentatifs d’évolution de concentration (RCP) de 4,5 (scénario d’atténuation modérée) et de 8,5 (scénario d’absence d’atténuation). Chaque simulation est forcée par une climatologie de champs de forçage atmosphérique calculée sur ces périodes de 20 ans, et les vents sont augmentés d’une variabilité à haute fréquence, ce qui introduit une petite quantité de variabilité interannuelle. La moyenne des sorties du modèle est calculée sur trois années successives de simulation (les trois dernières, suivant une période d’équilibre); l’écart-type entre les trois années est disponible sur demande. Pour chaque simulation, l’ensemble de données comprend le flux de dioxyde de carbone air-mer, les champs en 3D mensuels pour la température potentielle, la salinité, la densité potentielle, l’alcalinité totale, le carbone inorganique dissous, le nitrate, l’oxygène, le pH, la chlorophylle totale, l’état de saturation de l’aragonite, la production primaire totale, et les valeurs maximales et minimales mensuelles pour l’oxygène, le pH et la température potentielle. Les données comprennent 50 niveaux verticaux à une résolution spatiale de 1/36 degrés, et un masque est fourni pour indiquer les régions où ces données doivent être utilisées avec prudence ou pas du tout. Pour une description plus détaillée, veuillez vous référer à Holdsworth et al. 2021.Les données disponibles ici sont les résultats de l’exécution de NEP36-CanOE_RCP 4,5; une projection du climat pour la période allant de 2046 à 2065 pour le scénario d’atténuation modérée, RCP de 4,5. Méthodes:Cette étude utilise une méthode de réduction d’échelle à plusieurs étapes pour réduire de façon dynamique les projections climatiques globales à une résolution de 1/36° (1,5 − 2,25 km). Nous avons choisi d’utiliser le modèle du système terrestre canadien de deuxième génération (CanESM2), car les projections mises à l’échelle à haute résolution de l’atmosphère dans la région d’intérêt sont accessibles dans la 4e version du modèle régional canadien du climat (CanRCM4). Nous avons utilisé des anomalies de CanESM2 avec une résolution d’environ 1° aux limites ouvertes et le modèle régional atmosphérique, CanRCM4 (Scinocca et al. 2016), pour les conditions de limite de surface. CanRCM4 est un modèle atmosphérique seulement avec une résolution de 0,22°. Il a été utilisé pour la mise à l’échelle des projections climatiques obtenues à l’aide de CanESM2 pour l’Amérique du Nord et les océans qui la bordent.Le modèle utilisé est très coûteux sur le plan informatique en raison du nombre assez élevé de points dans le domaine (715 × 1 021 × 50) et du modèle biogéochimique relativement complexe (19 traceurs). Par conséquent, plutôt que de réaliser des simulations interannuelles pour les périodes historiques et futures, nous avons mis en œuvre une nouvelle méthode qui est fondée sur des données climatologiques de l’atmosphère avec des vents augmentés pour forcer l’océan. Nous démontrons que l’augmentation des vents avec des anomalies horaires offre une représentation plus réaliste de la répartition de l’eau douce que l’utilisation de données climatologiques seulement.La section 2.1 décrit le modèle océanique utilisé pour estimer le climat historique et prévoir l’état océanique selon des scénarios climatiques futurs. Les périodes sont quelque peu arbitraires; celle allant de 1986 à 2005 a été choisie parce que les simulations historiques de la phase 5 du projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP5) se terminent en 2005, puisqu’aucune estimation des émissions acceptée par la communauté n’était disponible après cette date (Taylor et al. 2009); celle allant de 2046 à 2065 a été choisie parce qu’elle se situait assez loin dans l’avenir pour que les changements dans les champs moyens sur 20 ans soient clairement dus à la modification du forçage des GES (contrairement à la variabilité interne du modèle) (p. ex. Christian 2014), mais dans un horizon suffisamment près pour être considérée comme pertinente aux fins de gestion.Bien qu’il soit vrai qu’une période de 30 ans au lieu de 20 ans représente la valeur canonique permettant le calcul de la moyenne de la variabilité naturelle, en pratique, la différence entre une moyenne de 20 ans et de 30 ans est faible (p. ex. si nous faisons la moyenne de périodes successives d’un passage de contrôle non forcé, l’écart entre les moyennes de 20 ans sera légèrement plus élevé que celles de 30 ans). De plus, on craint que les périodes de calcul plus longues ne conviennent pas dans un climat déréglé (Livezey et al. 2007; Arguez et Vose 2011). Nous avons choisi des périodes de 20 ans parce qu’elles permettent le calcul d’un cycle annuel moyen avec peu d’influence de la variabilité naturelle, tout en réduisant au minimum l’aliénation des variations séculaires dans les moyennes. Puisque les points milieux des deux périodes sont séparés de 60 ans, la contribution de la variabilité naturelle dans les différences entre les simulations historiques et futures est négligeable (Hawkins et Sutton 2009; Frölicher et al. 2016).La section 2.2 décrit comment les données climatologiques découlant des observations ont été utilisées aux fins de l’initialisation et comment les conditions de limites ouvertes ont été utilisées dans le cadre des simulations historiques et de la collecte de données pseudo-climatologiques aux fins des scénarios futurs. La disponibilité limitée des observations signifie que les années utilisées pour ces données climatologiques diffèrent quelque peu des périodes historiques et futures. La section 2.3 décrit en détail les champs de forçage atmosphérique et la méthode que nous avons élaborée pour générer des vents présentant une variabilité de haute fréquence réaliste tout en continuant d’utiliser les moyennes climatologiques quotidiennes des données de CanRCM4. La section 2.4 montre l’équilibrage des principales variables modélisées par rapport aux conditions de forçage.Sources de données :Résultats produits par le modèleIncertitudes :Ces projections climatiques sont ramenées à une plus petite échelle à partir d’un modèle climatique mondial unique (CanESM2/CanESM4), car le coût des ensembles est actuellement prohibitif. Notre conception expérimentale emploie des données de forçage climatologique pour chaque période de sorte que les différences entre elles sont presque entièrement dues au forçage anthropique et la variabilité naturelle a peu d’incidence.

Description:Cet ensemble de données est constitué de trois simulations du modèle des écosystèmes de l’océan canadien du Pacifique Nord-Est (NEP36-CanOE), à savoir une configuration du NEMO (Nucleus for European Modelling of the Ocean), V3.6. La simulation historique est une estimation du climat moyen pour la période allant de 1986 à 2005. Les simulations futures permettront de projeter le climat moyen pour la période allant de 2046 à 2065 pour des profils représentatifs d’évolution de concentration (RCP) de 4,5 (scénario d’atténuation modérée) et de 8,5 (scénario d’absence d’atténuation). Chaque simulation est forcée par une climatologie de champs de forçage atmosphérique calculée sur ces périodes de 20 ans, et les vents sont augmentés d’une variabilité à haute fréquence, ce qui introduit une petite quantité de variabilité interannuelle. La moyenne des sorties du modèle est calculée sur trois années successives de simulation (les trois dernières, suivant une période d’équilibre); l’écart-type entre les trois années est disponible sur demande. Pour chaque simulation, l’ensemble de données comprend le flux de dioxyde de carbone air-mer, les champs en 3D mensuels pour la température potentielle, la salinité, la densité potentielle, l’alcalinité totale, le carbone inorganique dissous, le nitrate, l’oxygène, le pH, la chlorophylle totale, l’état de saturation de l’aragonite, la production primaire totale, et les valeurs maximales et minimales mensuelles pour l’oxygène, le pH et la température potentielle. Les données comprennent 50 niveaux verticaux à une résolution spatiale de 1/36 degrés, et un masque est fourni pour indiquer les régions où ces données doivent être utilisées avec prudence ou pas du tout. Pour une description plus détaillée, veuillez vous référer à Holdsworth et al. 2021. Les données disponibles ici sont les résultats de l’exécution de NEP36-CanOE_RCP 8,5; une projection du climat pour la période allant de 2046 à 2065 pour le scénario sans atténuation, RCP de 8,5.Méthodes :Cette étude utilise une méthode de réduction d’échelle à plusieurs étapes pour réduire de façon dynamique les projections climatiques globales à une résolution de 1/36° (1,5 − 2,25 km). Nous avons choisi d’utiliser le modèle du système terrestre canadien de deuxième génération (CanESM2), car les projections mises à l’échelle à haute résolution de l’atmosphère dans la région d’intérêt sont accessibles dans la 4e version du modèle régional canadien du climat (CanRCM4). Nous avons utilisé des anomalies de CanESM2 avec une résolution d’environ 1° aux limites ouvertes et le modèle régional atmosphérique, CanRCM4 (Scinocca et al. 2016), pour les conditions de limite de surface. CanRCM4 est un modèle atmosphérique seulement avec une résolution de 0,22°. Il a été utilisé pour la mise à l’échelle des projections climatiques obtenues à l’aide de CanESM2 pour l’Amérique du Nord et les océans qui la bordent.Le modèle utilisé est très coûteux sur le plan informatique en raison du nombre assez élevé de points dans le domaine (715 × 1 021 × 50) et du modèle biogéochimique relativement complexe (19 traceurs). Par conséquent, plutôt que de réaliser des simulations interannuelles pour les périodes historiques et futures, nous avons mis en œuvre une nouvelle méthode qui est fondée sur des données climatologiques de l’atmosphère avec des vents augmentés pour forcer l’océan. Nous démontrons que l’augmentation des vents avec des anomalies horaires offre une représentation plus réaliste de la répartition de l’eau douce que l’utilisation de données climatologiques seulement.La section 2.1 décrit le modèle océanique utilisé pour estimer le climat historique et prévoir l’état océanique selon des scénarios climatiques futurs. Les périodes sont quelque peu arbitraires; celle allant de 1986 à 2005 a été choisie parce que les simulations historiques de la phase 5 du projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP5) se terminent en 2005, puisqu’aucune estimation des émissions acceptée par la communauté n’était disponible après cette date (Taylor et al. 2009); celle allant de 2046 à 2065 a été choisie parce qu’elle se situait assez loin dans l’avenir pour que les changements dans les champs moyens sur 20 ans soient clairement dus à la modification du forçage des GES (contrairement à la variabilité interne du modèle) (p. ex. Christian 2014), mais dans un horizon suffisamment près pour être considérée comme pertinente aux fins de gestion.Bien qu’il soit vrai qu’une période de 30 ans au lieu de 20 ans représente la valeur canonique permettant le calcul de la moyenne de la variabilité naturelle, en pratique, la différence entre une moyenne de 20 ans et de 30 ans est faible (p. ex. si nous faisons la moyenne de périodes successives d’un passage de contrôle non forcé, l’écart entre les moyennes de 20 ans sera légèrement plus élevé que celles de 30 ans). De plus, on craint que les périodes de calcul plus longues ne conviennent pas dans un climat déréglé (Livezey et al. 2007; Arguez et Vose 2011). Nous avons choisi des périodes de 20 ans parce qu’elles permettent le calcul d’un cycle annuel moyen avec peu d’influence de la variabilité naturelle, tout en réduisant au minimum l’aliénation des variations séculaires dans les moyennes. Puisque les points milieux des deux périodes sont séparés de 60 ans, la contribution de la variabilité naturelle dans les différences entre les simulations historiques et futures est négligeable (Hawkins et Sutton 2009; Frölicher et al. 2016).La section 2.2 décrit comment les données climatologiques découlant des observations ont été utilisées aux fins de l’initialisation et comment les conditions de limites ouvertes ont été utilisées dans le cadre des simulations historiques et de la collecte de données pseudo-climatologiques aux fins des scénarios futurs. La disponibilité limitée des observations signifie que les années utilisées pour ces données climatologiques diffèrent quelque peu des périodes historiques et futures. La section 2.3 décrit en détail les champs de forçage atmosphérique et la méthode que nous avons élaborée pour générer des vents présentant une variabilité de haute fréquence réaliste tout en continuant d’utiliser les moyennes climatologiques quotidiennes des données de CanRCM4. La section 2.4 montre l’équilibrage des principales variables modélisées par rapport aux conditions de forçage.Sources de données:Résultats produits par le modèleIncertitudes:Ces projections climatiques sont ramenées à une plus petite échelle à partir d’un modèle climatique mondial unique (CanESM2/CanESM4), car le coût des ensembles est actuellement prohibitif. Notre conception expérimentale emploie des données de forçage climatologique pour chaque période de sorte que les différences entre elles sont presque entièrement dues au forçage anthropique et la variabilité naturelle a peu d’incidence.