Les modèles altimétriques numériques (MAN) sont des produits altimétriques dotés d’une trame d’une résolution de 2 m qui ont été générés à partir des données du nuage de points classifié de l’Ontario (données dérivées de l’imagerie). Le nuage de points a été créé au moyen d’un processus d’autocorrélation des pixels à partir de la photographie aérienne stéréoscopique tirée du programme d’imagerie Information géospatiale de l'Ontario (IGO). Le MAN ne représente pas une surface pleine de l’élévation du « terrain nu ». Certaines zones ont très peu de points classifiés comme du terrain, et une interpolation est faite dans les vides résultants. Les points classifiés comme étant du terrain n’ont pas été évalués avec exactitude pour déterminer s’ils représentent des éléments réels de terrain. Certains éléments sont encore élevés au-dessus de la surface du terrain, comme les gros bâtiments, les grands peuplements forestiers et d’autres éléments surélevés. Ces données sont destinées aux spécialistes de la technologie géospatiale et sont utilisées par le gouvernement, les municipalités, les offices de protection de la nature et le secteur privé aux fins d’aménagement du territoire et d’analyses environnementales.** 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) **

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

Un ensemble de données sur l’évaluation des ressources marémotrices a été créé pour la région du détroit de Quatsino, en Colombie-Britannique. Il comporte des données sur les intensités de vitesse temporelle maximale, moyenne et minimale, les écarts-types ainsi que les densités de puissance. L’ensemble de données a été produit au moyen d’un modèle hydrodynamique 2D à haute résolution établi en fonction de la profondeur qui s’appuie sur le solutionneur Telemac-Mascaret. L’interpolation par voisins naturels a été utilisée pour créer les trames. Ce nouvel outil est le premier d’une série de cartes régionales de l’énergie marémotrice au Canada. Élaborées par CanmetÉNERGIE Ottawa en collaboration avec des partenaires, ces cartes qui fournissent des données complètes sur les ressources marémotrices à l’échelle du pays visent à faciliter la planification et la mise en œuvre de projets efficaces.AvisDes erreurs potentielles dans les résultats du modèle peuvent découler des limitations inhérentes dans la précision des données topo-bathymétriques, des hypothèses associées aux conditions limites, des approximations au sein des méthodes numériques, de même que des données d’entrée utilisées dans la modélisation numérique. Ces facteurs génèrent des incertitudes qui peuvent avoir une incidence sur les résultats globaux du modèle. Le modèle est assujetti aux conditions décrites ci-après.• Données topo-bathymétriques : obtenues à partir de cartes électroniques de navigation et des trousses de données bathymétriques NONNA-10 du Service hydrographique du Canada (SHC), intégrant des sources bathymétriques numériques gérées par le SHC et une résolution maximale de 10 m.• Composantes harmoniques des marées et courants : utilisées comme conditions limites à partir du modèle mondial des marées TPXO9.• Calage et validation du modèle : effectués au moyen de données provenant d’un profileur de courant à effet Doppler (ADCP), des altitudes de surface enregistrées dans les stations marégraphiques du SHC et des mesures d’un dériveur lagrangien.• Méthode d’interpolation : les extrants de l’ensemble de données ont été produits par interpolation par voisins naturels, dont l’hypothèse repose sur des données dont la variation est régulière. Il est donc possible que des caractéristiques ou gradients plus marqués à l’échelle locale ne soient pas représentés.• Estimations modélisées : toutes les valeurs liées aux intensités de vitesse, aux écarts-types de vitesse et à la densité de puissance sont des estimations modélisées, et non pas des mesures directes sur le terrain.Cet ensemble de données est fourni uniquement aux fins d’évaluation préliminaire pour les projets marémoteurs. Il ne devrait pas servir de seule assise pour la prise de décisions critiques ou la réalisation d’investissements. Nous recommandons fortement de recourir à des mesures de validation additionnelles et à une analyse approfondie. Il incombe aux utilisateurs d’appliquer leurs propres initiatives de diligence raisonnable et compléments de recherche afin de s’assurer de la précision et de la pertinence des données pour des usages précis.En consultant et en utilisant cet ensemble de données, les utilisateurs reconnaissent et acceptent le présent avis. Les fournisseurs de l’ensemble de données s’exonèrent explicitement de toute responsabilité en ce qui concerne les conséquences pouvant découler de l’utilisation, de l’interprétation ou de la confiance qui est accordée audit ensemble de données. Les utilisateurs sont informés qu’ils utilisent l’ensemble de données à leur propre risque et qu’ils assument l’entière responsabilité de toute action ou décision prise en fonction des informations fournies dans ledit ensemble de données. Le présent avis est conforme aux lois et règlements applicables, et en consultant ou en utilisant l’ensemble de données, les utilisateurs acceptent de décharger les fournisseurs de l’ensemble de données de tout dommage, réclamation juridique ou responsabilité pouvant découler d’une telle utilisation.

Description:Les climatologies saisonnières de la biomasse du zooplancton dans sept catégories de taille ont été calculées pour la période 1990-2019. Les données utilisées sont un sous-ensemble de la base de données sur le zooplancton de l'Institut des sciences de la mer de Pêches et Océans Canada. Cette base de données est incomplète et est régulièrement mise à jour au fur et à mesure des analyses.Méthodes :L'analyse variationnelle par interpolation de données (DIVA) a été utilisée pour l'analyse spatiale. Les moyennes saisonnières ont été calculées comme la moyenne des moyennes saisonnières annuelles. 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 le zooplancton pour la zone économique exclusive (ZEE) canadienne de l’océan Pacifique, avec une résolution spatiale élevée de 1/300 degré.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. Il convient d'être prudent pour les données dans les bras de mer et le littoral, car l'interpolation ne fonctionne pas bien dans ces zones ; les données dans certains bras de mer ont été masquées.

Description:Les données climatologiques saisonnières (température, salinité, et sigma-t) de l’océan Pacifique Nord-Est ont été calculées à partir d’observations historiques comprenant toutes les données disponibles de conductivité-température-profondeur (CTD), de bouteilles, de bathythermographes non réutilisables (XBT), du programme Argo de la NOAA (http://www.argo.ucsd.edu/), du Marine Environmental Data Service (MEDS), ainsi que des archives de l’Institut des sciences de la mer sur la période 1980-2010 avec une résolution spatiale allant d’environ 100 m à 70 km.Méthodes :Les calculs, y compris le lissage et l’interpolation des données, ont été effectués dans soixante-cinq sous-régions et jusqu’à cinquante-deux niveaux verticaux de la surface à 5 000 m. Les moyennes saisonnières ont été calculées comme la médiane des valeurs saisonnières annuelles. 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.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.

Ce catalogue présente, à une résolution spatiale de 30 m, les indicateurs annuels de la dynamique de la neige pour chaque hiver de 2018-2019 à 2023-2024, pour tout le Canada. Nous rassemblons toutes les images Landsat et Sentinel-2 acquises au-dessus du Canada et déterminons pour chaque pixel observe à la date de collecte, son état: neige (et glace), sans neige (c.-à-d. sol, eau) ou indéterminé (c.-à-d. nuages, ombres). Nous avons conçu un algorithme pour calculer, pour chaque pixel et pour chaque hiver, des indicateurs de couverture nivale : la date de début de la première (et de la plus grande) période de neige [startF, startB], la date de fin de la dernière (et de la plus grande) période de neige [endL, endB], le nombre total de jours avec couverture de neige (ou durant la plus grande période de neige) [lengthT, lengthB], le nombre de périodes de neige (c.-à-d. des intervalles distincts avec plusieurs observations confirmées de neige) [periods], ainsi qu’une classification de l’état (p. ex., neige continue, sans neige) [status]. Nous n’obtenons pas d’observation claire chaque jour en raison des fréquences orbitales des satellites et de la presence de nuages. Cela signifie que les indicateurs temporels sont déterminés par la date médiane entre deux observations claires, l’incertitude étant quantifiée comme la moitié de la durée de l’intervalle (c.-à-d., ± jours) [startF_u, startB_u, endL_u, endB_u, lengthT_u, lengthB_u].

Les normales et moyennes climatiques servent à résumer ou à décrire les conditions climatiques moyennes d'un endroit donné. À la fin de chaque décennie, Environnement et Changement climatique Canada met à jour ses normales climatiques pour le plus grand nombre possible de stations et de caractéristiques climatiques. Les normales climatiques, moyennes et extrêmes climatiques, offertes ici reposent sur les stations climatologiques canadiennes ayant au moins 15 années de données entre 1981 à 2010.

La surface courbe de la Terre est representee sur des feuilles cartographiques a l'aide de nombreux schemas geometriques ou de projections des cartes. Le Canada fait appel au systeme **transverse universelle de Mercator** (UTM). On parle de transverse parce que les bandes sont orientees nord-sud plutot qu 'est-ouest le long de l'equateur. Cette classe de donnees est issue d'un quadrillage NAD83 de 1 km x 1 km, qui est l'indice de reference pour l'Ontario. Elle comprend les elements ci-dessous. * Coordonnees du Systeme militaire de quadrillage de reference * Identifiant de carte de base des incendies * Bloc cartographique de base des incendies * Identifiant d'Atlas** 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) **

Les cartes matricielles représentent une suite d’attributs forestiers en 2001* et 2011 à une résolution spatiale de 250 m x 250 m. Les cartes ont été produites à l’aide de la méthode des k plus proches voisins appliquée à de l’imagerie MODIS et entraînée par un jeu de placettes-photos de l’Inventaire forestier national. Pour plus d’information à propos de la méthode de production de ces cartes, se référer à Beaudoin et al. (2018) "Tracking forest attributes across Canada between 2001 and 2011 using the k nearest neighbours mapping approach applied to MODIS imagery." Canadian Journal of Forest Research 48, 85-93. https://scf.rncan.gc.ca/publications?id=38979&lang=fr_CA Les jeux de cartes peut être téléchargés depuis https://nfi.nfis.org/downloads/nfi_knn2011.zip ou https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/ec9e2659-1c29-4ddb-87a2-6aced147a990Comment ces cartes peuvent-elles être utilisées?La résolution et l’exactitude de ces cartes conviennent mieux à la rédaction de rapports forestiers stratégiques et à l’orientation du processus décisionnel et stratégique aux niveaux régionaux et nationaux. Puisque ces cartes offrent également un ensemble cohérent de valeurs quantitatives portant sur un grand groupe de caractéristiques des forêts, elles peuvent être utilisées en tant que renseignements de base pour la modélisation et aux fins de calculs, comme le volume du peuplement marchand ou le pourcentage des espèces d’arbres. Il est également possible de superposer ces cartes à d’autres cartes produites au moyen de la même grille de pixels afin d’évaluer les répercussions des perturbations, comme les incendies et la récolte.

Les courbes de niveau sont dérivées d'un relevé LiDAR effectué en mai 2014.L'équidistance est de 25 cm, la précision planimétrique (XY) absolue estd'environ 40 cm et la précision altimétrique (Z) absolue est d'environ 20 cm.Les secteurs urbains couverts sont les périmètres urbains de Rouyn, Noranda,Granada, Évain (partiellement), Lac-Dufault et l'aéroport.