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78 Ensembles de données, Page 1 sur 8
Zones de glissement de terrain
Zones de glissement de terrain de la Ville de Trois-Rivières
Écoulement de l'eau souterraine, Programme géoscientifique des eaux souterraines
Mouvement de l'eau dans un aquifère ou une unité hydrogéologique. Le jeu de données montre le débit et la direction d'écoulement des eaux souterraines dans l'unité hydrogéologique. L'écoulement des eaux souterraines est déterminé à partir des cartes de la surface piézométrique. La méthode utilisée pour créer le jeu de données est décrite dans le fichier de métadonnées. Le jeu de données correspond à une description de l'écoulement des eaux souterraines, intégrant débit, direction de l'écoulement, date et source. Généralement, les données fournies ne seront pas sous forme de shapefile avec des propriétés liées mais sous forme d'image, montrant l'écoulement des eaux souterraines. L'image pourrait également représenter une section des unités hydrogéologiques montrant les tendances régionales de l' écoulement des eaux souterraines.
Zones potentiellement exposées aux glissements de terrain
Délimitation des zones potentiellement exposées aux glissements de terrain et des bandes de protection.Attributs :ID - Identifiant uniqueTYPE - Type d'entité
Mosaïque du Modèle numérique d'élévation de haute résolution (Mosaïque MNEHR) - Série CanÉlévation
La Mosaïque de modèle numérique d’élévation de haute résolution offre une représentation unique et continue des données d’élévation haute résolution disponibles au pays. Le produit Modèle numérique d'élévation de haute résolution (MNEHR) utilisé est dérivé de données LiDAR aéroporté (principalement au sud) et d'images satellitaires au nord. La mosaïque est disponible pour le modèle numérique de terrain (MNT) et le modèle numérique de surface (MNS) à partir de services de cartographie web. Elle fait partie de la Série CanÉlévation créée pour appuyer la Stratégie nationale de données d’élévation mise en oeuvre par RNCan. Cette stratégie vise à accroître la couverture du Canada en données d’élévation de haute résolution et à augmenter l’accessibilité des produits.Contrairement au produit MNEHR de la même série qui est distribué par projet d’acquisition sans intégration entre les projets, la mosaïque est créée dans le but de fournir une représentation unique et continue des données de la stratégie. Les jeux de données les plus récents pour un territoire donné sont utilisés pour générer la mosaïque. Cette mosaïque est diffusée grâce à la Plateforme de cube de données, mis en place par RNCan et qui utilise des technologies de gestion de mégadonnées géospatiales. Ces technologies permettent une visualisation rapide et efficace de données géospatiales à haute résolution et permettent de générer rapidement des produits dérivés dynamiquement. La mosaïque est disponible à partir de services web cartographiques Web Map Services (WMS), Web Map Coverage (WCS) et collections SpatioTemporal Asset Catalog (STAC). Les données accessibles comprennent le modèle numérique de terrain (MNT), le modèle numérique de surface (MNS) ainsi que des produits dérivés tels que le relief ombragé et la pente.La mosaïque est référencée au Système canadien de référence altimétrique de 2013 (CGVD2013) qui est le standard de référence pour les altitudes orthométriques à travers le Canada.Les données sources du produit MNEHR ayant servi à créer la mosaïque sont acquises par des projets multiples de différents partenaires.La collaboration est un facteur clé dans le succès de la Stratégie nationale d'élévation. Référez-vous à la section « Document de soutien » pour accéder à la liste des différents partenaires incluant des liens à leurs données respectives.
Future - Cartographie de la susceptibilité aux inondations
Cette série de cartes de susceptibilité aux inondations a été générée à partir d’un modèle d’apprentissage automatique XGBoost, entraîné sur les inondations majeures survenues entre 2005 et 2023. Le modèle entraîné a ensuite été appliqué à des scénarios climatiques futurs pour les années 2050, 2070 et 2100, selon deux scénarios SSP prospectifs : 245 et 585. Les données d’entrée intègrent des caractéristiques temporelles spécifiques de la température et des précipitations afin d’estimer la susceptibilité potentielle aux inondations futures.Cet ensemble de données fait partie d’une collection plus vaste d’ensembles de données sur la susceptibilité aux inondations, offrant des informations et des analyses connexes. La collection comprend une page de présentation accompagnée de publications associées, des valeurs historiques de susceptibilité, des tendances temporelles ainsi que des projections futures.- [Collection - Cartographie de la susceptibilité aux inondations]( https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/1074f781-85d3-4c86-86cb-fd1c339197dc)- [Historique - Cartographie de la susceptibilité aux inondations]( https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/ea1384df-bf4a-4743-97bb-870dc43f8d77)- [Tendances et extrêmes - Cartographie de la susceptibilité aux inondations]( https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/3202e0a0-0afb-4120-b102-b0c41f0fb9eb)
Catalogue national de scénarios de tremblement de terre - Lac Mystery - Magnitude 5,0
Il s’agit d’un scénario de séisme de magnitude 5 survenant le long d’une faille sans nom située à environ 15 km au nord nord est de l’hôtel de ville de Burnaby, directement au sud du mont Elsay. Cette faille n’est pas reconnue comme étant active, mais ce scénario indique qu’un événement de faible envergure pourrait s’avérer destructeur dans les montagnes du North Shore.
Hydrographie linéaire
Réseau hydrographique linéaire de la Ville de Rouyn-Noranda. Les fossés dedrainage ne sont pas inclus.
Extension spatiale des modèles 3D, Programme géoscientifique des eaux souterraines
Le jeu de données montre la distribution et l'extension spatiales des modèles 3D produits dans le cadre des projets de cartographie des aquifères canadiens de la Commission géologique du Canada.
Modèle de prospectivité pour les gisements de nickel magmatique
Les modèles de prospectivité mettent en évidence les régions du Canada présentant le plus grand potentiel pour les gisements de nickel magmatique. Le modèle de prospectivité préféré est basé sur des ensembles de données géologiques, géochimiques et géophysiques publiques qui ont été indexés spatialement à l'aide du système de grille globale discrète H3. Chaque cellule H3 est associée à une valeur de prospectivité, ou probabilité de classe, calculée à partir du modèle de machines d'amplification de gradient le plus performant. Les résultats du modèle sont filtrés pour inclure les 20 % supérieurs des valeurs de prospectivité à des fins de visualisation.
Changements projetés dans l’épaisseur de la couche de neige basés sur les ensembles multimodèles CMIP5
Des ensembles multimodèles saisonniers et annuels de changements projetés (aussi appelés anomalies) de l’épaisseur de la couche de neige ont été générés pour la période 1900-2100 à partir d’un ensemble de 28 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Les changements projetés dans l’épaisseur de la couche de neige 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 de l’épaisseur de la couche de neige sont accessibles pour la période historique 1900-2005 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 dans l’épaisseur de la couche de neige (%) 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.
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