644 ensembles de données « d'Années Météorologiques Typiques (TMY) » créées en joignant douze « Mois Météorologiques Typiques sélectionnés à partir d'une base de données contenant jusqu'à 20 ans de données horaires (FMCEG). Les mois sont choisis en comparant statistiquement les moyennes mensuelles individuelles avec les moyennes mensuelles à long terme pour l'irradiation solaire totale globale quotidienne, la température moyenne, minimales et maximales au thermomètre sec, la température moyenne, minimale et maximale du point de rosée et la vitesse moyenne et maximale du vent. Ces ensembles de données horaires sont utilisés par la communauté scientifique et technique principalement comme données d'entrée pour la conception et l'analyse des systèmes solaires et les outils d'analyse des systèmes énergétiques des bâtiments. Ce jeu de données a été mis à jour avec les changements les plus récents effectués en mars 2023. Les valeurs solaires dans ces fichiers sont basées sur 0,1° x 0,1° (grille de 11 km x 11 km) pour l'ensemble du Canada.Referez-vous aux ressources de données ci-dessous pour plus d'informations sur le format de fichier TMY.

Description:Les données sur la température de la surface de la mer (TSM) de nuit ont été tirées du projet d’AVHRR Pathfinder. Les données ont été distribuées par la NOAA, puis la valeur moyenne a été calculée en composites climatologiques mensuels. Les données couvrent les années 1990 à 2020 à une résolution de 4 km.Méthodes:Les données sur la température de la surface de la mer (TSM) de nuit dans la version 5.3 d’AVHRR Pathfinder, niveau 3C, avec une résolution spatiale de 4 km, ont été acquises auprès de la NOAA. On a calculé la valeur moyenne géométrique mensuelle de tous les pixels pour chaque année, puis on a combiné toutes les années afin de produire les cartes finales de la moyenne mensuelle et de l’écart-type mensuel de la TSM, ainsi que le nombre d’occurrences de chaque pixel sur la période d’observation. Le niveau de qualité de toutes les observations par satellite a également été acquis avec cet ensemble de données, et utilisé pour retirer les pixels ayant un niveau de qualité inférieur à 4. De plus, les pixels ayant moins de deux occurrences entre 1990 et 2020 ont été retirés de ces cartes, et leur valeur définie à NaN dans les fichiers tif. Toutes les trames obtenues ont été recadrées à la zone économique exclusive canadienne et assignées au système de référence des coordonnées géographiques NAD83 (EPSG:4269), et ont une résolution finale en pixels d’environ 0,0417 degré. La moyenne mensuelle, l’écart-type mensuel et le nombre d’occurrences pour tous les pixels sont fournis.Incertitudes:Les valeurs obtenues par satellite ont été évaluées en fonction de jeux de données mondiaux et de jeux de données d’échantillons dans la région du Pacifique (voir les références). Cependant, des incertitudes sont engendrées lors du calcul groupé de la moyenne des images au fil du temps, car chaque pixel présente un nombre différent d’observations. Des événements de courte durée ou limités dans l’espace peuvent ne pas être pris en compte.

Description:Les données sur la température de la surface de la mer (TSM) de nuit ont été tirées du projet d’AVHRR Pathfinder. Les données ont été distribuées par la NOAA, puis la valeur moyenne a été calculée en composites climatologiques mensuels. Les données couvrent la fin de l’année 1981 à 2010 à une résolution de 4 km.Méthodes:Les données sur la température de la surface de la mer (TSM) de nuit dans la version 5.3 d’AVHRR Pathfinder, niveau 3C, avec une résolution spatiale de 4 km, ont été acquises auprès de la NOAA. On a calculé la valeur moyenne géométrique mensuelle de tous les pixels pour chaque année, puis on a combiné toutes les années afin de produire les cartes finales de la moyenne mensuelle et de l’écart-type mensuel de la SST, ainsi que le nombre d’occurrences de données valides à chaque pixel sur la période d’observation. Le niveau de qualité de toutes les observations par satellite a également été acquis avec cet ensemble de données, et utilisé pour retirer les pixels ayant un niveau de qualité inférieur à 4. De plus, les pixels ayant moins de deux occurrences entre 1981 et 2010 ont été retirés de ces cartes, et leur valeur définie à NaN dans les fichiers tif. Toutes les trames obtenues ont été recadrées à la zone économique exclusive canadienne et assignées au système de référence des coordonnées géographiques NAD83 (EPSG:4269), et ont une résolution finale en pixels d’environ 0,0417 degré. La moyenne mensuelle, l’écart-type mensuel et le nombre d’occurrences pour tous les pixels sont fournis.Incertitudes:Les valeurs obtenues par satellite ont été évaluées en fonction de jeux de données mondiaux et de jeux de données d’échantillons dans la région du Pacifique (voir les références). Cependant, des incertitudes sont engendrées lors du calcul groupé de la moyenne des images au fil du temps, car chaque pixel présente un nombre différent d’observations. Des événements de courte durée ou limités dans l’espace peuvent ne pas être pris en compte.

Indice des habitats dynamiques. (2000-2005) Des satellites comme MODIS nous permettent d’obtenir des estimations du rayonnement photosynthétiquement actif. Connaître la couverture terrestre permet de calculer quelle fraction du rayonnement solaire incident est absorbée par la végétation. La fraction absorbée par la végétation du rayonnement photosynthétiquement actif (fPAR) est une indication de la vitesse à laquelle la photosynthèse des tissus végétaux transforme le dioxyde de carbone et la lumière solaire en hydrates de carbone. L’addition de tout le carbone assimilé par le couvert végétal au fil du temps donne la productivité primaire brute d’un paysage. Nous utilisons l’imagerie quotidienne diffusée par MODIS pour produire des images composites périodiques et des produits de données mensuels. Nous calculons sur six ans (2000 à 2005) la somme cumulée moyenne annuelle de 72 mesures mensuelles de la fPAR, afin d’estimer toute production végétale annuelle du paysage, la mesure mensuelle de la fPAR mensuelle minimale moyenne intégrée sur un an, laquelle décrit la couverture verte annuelle minimum du paysage observé, et la moyenne intégrée de la covariance annuelle de fPAR, qui décrit la saisonnalité du paysage observé. Nous partageons également la combinaison des valeurs annuelles intégrées aux fins de visualisation et d’analyse comme l’indice des habitats dynamiques [IHD] (Coops et coll. 2008 donnent des informations supplémentaires sur le contexte et la description). Lorsque vous utilisez ces données, veuillez citer : Coops N.C., Wulder M.A., Duro D.C., Han T. et Berry S. 2008. « The development of a Canadian dynamic habitat index using multi-temporal satellite estimates of canopy light absorbance ». Ecological Indicators, vol. 8, no 5, p. 754–766. DOI : https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2008.01.007 .( Coops et al. 2008).

Description:Les données sur la température de la surface de la mer (SST) de nuit ont été tirées du MODIS sur le satellite Aqua; les données ont été distribuées par l’Ocean Biology Processing Group de la NASA, puis la valeur moyenne a été calculée en composites climatologiques mensuels. Les données couvrent les années 2003 à 2020; des dossiers ont été créés pour que la résolution de 1 km soit compatible avec les autres produits satellites.Méthodes:Les images nocturnes à grande longueur d’onde du satellite MODIS-Aqua représentant la température à la surface de la mer (SST) ont été acquises auprès de l’Ocean Biology Processing Group de la NASA au niveau de traitement 2 (version 2018); leur résolution est de 1 km et porte sur la période allant du 1er janvier 2003 au 31 décembre 2020. Les pixels des images ont été alignés et tracés sur une grille régulière à l’aide du programme SeaDAS, en conservant tous les pixels dont le niveau de qualité était de « 1 » ou inférieur, ce qui est recommandé pour les analyses scientifiques. La valeur moyenne mensuelle de tous les pixels a été calculée pour des années individuelles et utilisée pour produire des cartes de la moyenne climatologique mensuelle et de l’écart-type de la SST. En outre, on a calculé le nombre d’occurrences de données valides à chaque pixel pendant la période d’observation. Les pixels comprenant moins de deux occurrences pendant toute la période d’observation ont été supprimés de ces cartes et définis à une valeur NaN dans les fichiers tif. Quelques petits écarts entre les pixels (près des bords des images individuelles) ont été comblés à l’aide de la valeur médiane des pixels environnants, à condition qu’il y ait plus de quatre valeurs. Toutes les trames obtenues ont été recadrées à la zone économique exclusive canadienne et assignées au système de référence des coordonnées géographiques NAD83 (EPSG:4269), et ont une résolution finale en pixels d’environ 0,01 degré. La moyenne mensuelle, le facteur d’écart-type mensuel et le nombre d’occurrences pour tous les pixels sont fournis.Sources de données:NASA Ocean Biology Processing Group. (2017). MODIS-Aqua Level 2 Ocean Color Data Version R2018.0. NASA Ocean Biology Distributed Active Archive Center. https://doi.org/10.5067/AQUA/MODIS/L2/OC/2018Incertitudes:Les valeurs obtenues par satellite ont été évaluées en fonction de jeux de données mondiaux et de jeux de données d’échantillons dans la région du Pacifique (voir les références). Cependant, des incertitudes sont engendrées lors du calcul groupé de la moyenne des images au fil du temps, car chaque pixel présente un nombre différent d’observations. Des événements de courte durée ou limités dans l’espace peuvent ne pas être pris en compte.

Des Archives de données satellitaires à long terme (ADSLT) canadiennes ont été produites par le Centre canadien de télédétection (CCT) à partir des données à une résolution de 1 km du capteur AVHRR (radiomètre perfectionné à très haute résolution). Le traitement de ces données a comporté la géolocalisation, l’étalonnage et la fusion en images assemblées au moyen du gestionnaire de données d’observation de la Terre (Latifovic et coll., 2005), la délimitation de la couverture nuageuse (Khlopenkov et Trishchenko, 2006), la correction BRDF (Latifovic et coll., 2003), la correction de l’atmosphère et les autres corrections décrites par Cihlar et coll. (2004). Pour l’analyse temporelle de la végétation, la correction entre capteurs de Latifovic et coll. (2012) est recommandée. Les données recueillies par l’instrument AVHRR à bord des satellites 9, 11, 14, 16, 17,18 et 19 de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) ont été utilisées pour la production des images composites AVHRR sur 10 jours d’une résolution de 1 km pour le Canada. Les données sont disponibles à partir de 1985. Il faut souligner qu’il existe trois types de détecteurs AVHRR : (i) AVHRR 1 à bord des satellites TIROS N, NOAA 6, NOAA 8 et NOAA 10; (ii) AVHRR 2 à bord des satellites NOAA 7, NOAA 9, NOAA 11, NOAA 12 et NOAA 14; (iii) AVHRR 3 actuellement opérationnel à bord des satellites NOAA 15, NOAA 16, NOAA 17, NOAA 18 et NOAA 19. Le capteur AVHRR 1 possède quatre canaux, le capteur AVHRR 2 cinq et le capteur AVHRR 3 six, quoique seulement cinq de ses canaux peuvent fonctionner simultanément. En effet, les canaux 3A (1,6 µm) et 3B (3,7 µm) sont interchangeables. La procédure de traitement a été conçue pour minimiser les artefacts dans les images composites AVHRR. On compte 36 images composites sur 10 jours par année. Les trois niveaux de traitement suivants sont prévus : P1) réflectance au sommet de l’atmosphère et température de luminance, P2) réflectance à la surface et température de la surface et P3) réflectance à la surface normalisée selon une géométrie de visée commune (normalisation selon facteur de réflectance bidirectionnelle [BRDF]). Les niveaux de traitement P1 et P2 sont prévus pour la totalité des 36 composites tandis que le niveau P3 est prévu pour les 21 composites d’avril à octobre.

Les valeurs des écarts de température moyens par rapport à la normale sont calculées en soustrayant la température moyenne mensuelle normale de la température mensuelle moyenne du mois. La température mensuelle moyenne est calculée en obtenant la valeur moyenne des températures quotidiennes moyennes pour un mois. Si le mois est plus froid que la normale, la valeur calculée est négative et si elle est plus chaude, la valeur est positive.

Description:La concentration de chlorophylle-a (un indicateur de la biomasse du phytoplancton) a été tirée du MODIS sur le satellite Aqua; les données ont été distribuées par l’Ocean Biology Processing Group de la NASA, puis la valeur moyenne a été calculée en composites climatologiques mensuels. Les données couvrent les années 2003 à 2020 et ce dossier comprend des données à une résolution de 4 km.Méthodes :Les données du MPIDO-Aqua sur la chlorophylle-a (Chl-a) ont été acquises auprès du Ocean Biology Processing Group de la NASA au niveau de traitement 3 (version 2018), avec une résolution de 4 km; la concentration de Chl-a a été calculée selon la méthode OC3/OCI. Les mois de janvier et décembre ont été exclus de cet ensemble de données, car les données des mois d’hiver aux latitudes plus élevées sont manquantes en raison du faible angle du soleil, qui empêchait l’acquisition. On a calculé la valeur moyenne géométrique mensuelle de tous les pixels pour chaque année, puis la moyenne géométrique et le facteur d’écart-type géométrique de la chlorophylle-a, par mois, à partir de ces images. Ces méthodes de calcul de la moyenne et de l’écart-type ont été choisies en raison de la distribution log-normale de la chlorophylle-a. L’écart-type géométrique est un facteur sans unité, dont la limite inférieure est le rapport de la moyenne géométrique et de l’écart-type géométrique, et la limite supérieure est la multiplication des deux. En plus de la moyenne géométrique et du facteur d’écart-type géométrique, on a calculé le nombre d’occurrences de données valides à chaque pixel sur la période d’observation. Les pixels ayant moins de deux occurrences sur toute la période d’observation ont été retirés de ces cartes, et leur valeur définie à NaN dans les fichiers tif. Toutes les trames obtenues ont été recadrées à la zone économique exclusive canadienne et assignées au système de référence des coordonnées géographiques NAD83 (EPSG:4269), et ont une résolution finale en pixels d’environ 0,0417 degré. La moyenne géométrique mensuelle, le facteur d’écart-type géométrique mensuel et le nombre d’occurrences pour tous les pixels sont fournis.Sources de données :NASA Ocean Biology Processing Group. (2017). MODIS-Aqua Level 2 Ocean Color Data Version R2018.0. NASA Ocean Biology Distributed Active Archive Center. https://doi.org/10.5067/AQUA/MODIS/L2/OC/2018Incertitudes:Les valeurs obtenues par satellite ont été évaluées en fonction de jeux de données mondiaux et de jeux de données d’échantillons dans la région du Pacifique (voir les références). Cependant, des incertitudes sont engendrées lors du calcul groupé de la moyenne des images au fil du temps, car chaque pixel présente un nombre différent d’observations. Des événements de courte durée ou limités dans l’espace peuvent ne pas être pris en compte.

Description:La concentration de chlorophylle-a (un indicateur de la biomasse du phytoplancton) a été tirée du MODIS sur le satellite Aqua; les données ont été distribuées par l’Ocean Biology Processing Group de la NASA, puis la valeur moyenne a été calculée en composites climatologiques mensuels. Les données couvrent les années 2003 à 2020 et ce dossier comprend des données à une résolution de 1 km.Méthodes :Les données du MPIDO-Aqua sur la chlorophylle-a (Chl-a) ont été acquises auprès du Ocean Biology Processing Group de la NASA au niveau de traitement 2 (version 2018), avec une résolution de 1 km; la concentration de Chl-a a été calculée selon la méthode OC3/OCI. Les mois de janvier et décembre ont été exclus de cet ensemble de données, car les données des mois d’hiver aux latitudes plus élevées sont manquantes en raison du faible angle du soleil, qui empêchait l’acquisition. Les pixels ont été alignés sur une grille régulière en utilisant le programme SeaDAS, après quoi la moyenne géométrique mensuel de la valeur de tous les pixels a été calculé pour les années. Enfin, la moyenne géométrique et le facteur d’écart-type géométrique de la chlorophylle-a, par mois, à partir de ces images. Ces méthodes de calcul de la moyenne et de l’écart-type ont été choisies en raison de la distribution log-normale de la chlorophylle-a. L’écart-type géométrique est un facteur sans unité, dont la limite inférieure est le rapport de la moyenne géométrique et de l’écart-type géométrique, et la limite supérieure est la multiplication des deux. En plus de ces variables, on a calculé le nombre d’occurrences de données valides à chaque pixel sur la période d’observation. Les pixels ayant moins de deux occurrences sur toute la période d’observation ont été retirés de ces cartes, et leur valeur définie à NaN dans les fichiers tif. Quelques petits écarts entre les pixels (près de la bordure des images individuelles) ont été remplis en utilisant la valeur médiane de entourant les pixels, il y avait plus de quatre valeurs. Toutes les trames obtenues ont été recadrées à la zone économique exclusive canadienne et assignées au système de référence des coordonnées géographiques NAD83 (EPSG:4269), et ont une résolution finale en pixels d’environ 0,01 degré. La moyenne géométrique mensuelle, le facteur d’écart-type géométrique mensuel et le nombre d’occurrences pour tous les pixels sont fournis.Sources de données :NASA Ocean Biology Processing Group. (2017). MODIS-Aqua Level 2 Ocean Color Data Version R2018.0. NASA Ocean Biology Distributed Active Archive Center. https://doi.org/10.5067/AQUA/MODIS/L2/OC/2018Incertitudes:Les valeurs obtenues par satellite ont été évaluées en fonction de jeux de données mondiaux et de jeux de données d’échantillons dans la région du Pacifique (voir les références). Cependant, des incertitudes sont engendrées lors du calcul groupé de la moyenne des images au fil du temps, car chaque pixel présente un nombre différent d’observations. Des événements de courte durée ou limités dans l’espace peuvent ne pas être pris en compte.

Ce produit montre l'indice de variabilité pour certaines régions de drainage au Canada. La variabilité est mesurée au moyen d’un coefficient de variation (c.v.) qui permet de comparer tous les mois sur une période de 42 ans, et qui permet de mesurer la dispersion ou la variation des valeurs mensuelles d’apport en eau au cours de la période de 1971 à 2013 (et de 1971 à 2012 pour la région de drainage 1). Il s’agit du ratio de l’écart-type à la moyenne ou de l’écart-type divisé par la moyenne, un c.v. élevé signifiant que les données mensuelles affichent une plus grande variabilité. La variabilité mensuelle n’a pas été calculée pour les régions de drainage 5, 7, 8, 16, 17 et 18 et pour la partie de la région de drainage 25 située au Labrador.