Données des instruments amarrés, y compris la vitesse du courant, la température, la salinité, l’oxygène, la fluorescence, la transmissivité, la turbidité, la capture des particules de carbone, d’azote et de silicium. Comprennent également des données recueillies dans les pièges à sédiments ainsi que des données sur la dérive des glaces et le tirant d'eau glaciel.Ces données ont été recueillies par des chercheurs de l'Institut des sciences de la mer (ISM) de Sidney, en C.-B., à partir d'emplacements allant du Pacifique Nord et de la mer de Beaufort, en suivant tout l'archipel Arctique canadien jusqu'à la baie de Baffin.

Données des instruments amarrés, y compris la vitesse du courant, la température, la salinité, l’oxygène, la fluorescence, la transmissivité, la turbidité, la capture des particules de carbone, d’azote et de silicium. Comprend également les données des pièges à sédiments. Ces données ont été recueillies par des chercheurs de l'Institut des sciences de la mer (ISM) de Sidney, en C.-B., à partir d'emplacements dans le Pacifique Nord.Les liens de données ci-dessous ne sont que des échantillons représentatifs de toute la collection. Si vous désirez des données, veuillez envoyer votre requête auprès du contact de données.

Données des instruments amarrés, y compris la vitesse du courant, la température, la salinité, l’oxygène, la fluorescence, la transmissivité, la turbidité, la capture des particules de carbone, d’azote et de silicium. Comprennent également des données recueillies dans les pièges à sédiments ainsi que des données sur la dérive des glaces et le tirant d'eau glaciel.Ces données ont été recueillies par des chercheurs de l'Institut des sciences de la mer (ISM) de Sidney, en C.-B., à partir d'emplacements allant de la mer de Beaufort, en suivant tout l'archipel Arctique canadien jusqu'à la baie de Baffin.Les liens de données ci-dessous ne sont que des échantillons représentatifs de toute la collection. Si vous désirez des données, veuillez envoyer votre requête auprès du contact de données.

La base de données ODI (Ocean Data Inventory) est un inventaire de toutes les données de séries chronologiques océanographiques conservées par la Division des sciences océanologiques de l'Institut océanographique de Bedford. Les données archivées incluent quelque 5800 séries chronologiques recueillies à l'aide de Doppler acoustiques et de courantomètres, 4500 séries chronologiques de lectures de la température côtière recueillies au moyen de thermographes et d'un petit nombre (200) de marégraphes. Bon nombre des courantomètres comportent aussi des sondes de température et de salinité. La zone pour laquelle nous possédons des données est grossièrement définie comme l'Atlantique nord et l'Arctique, de 30° à 82° de latitude nord, bien qu'il existe aussi une certaine quantité de données pour d'autres parties du monde. La période couverte est de 1960 à ce jour. La base de données est mise à jour régulièrement.

Une série chronologique de la fluorescence de la chlorophylle a été recueilli en différents emplacements autour de la côte de l'île de Vancouver, en Colombie-Britannique (C.-B.), au Canada, afin de surveiller les concentrations de phytoplancton. Un fluorimètre Wetlabs ECO a été déployé à des intervalles de temps de quelques mois selon un calendrier en fonction de la saison et de la disponibilité du capteur. L'instrument est suspendu par une chaîne fixée sur le côté de la bouée ou à un quai, selon l'emplacement, et prenait des mesures de la chlorophylle en utilisant une émission de fluorescence à 695 nm. L'instrument mesurait également la turbidité en détectant la lumière dispersée à 700 nm. Les unités étaient munies de batteries internes et permettaient le stockage des données; elles étaient programmées pour prendre un groupe de cinq mesures toutes les 30 minutes. Un tampon de nettoyage en cuivre couvrait la fenêtre d'échantillonnage entre les groupes de mesure afin de réduire les salissures marines. À moins d'indication contraire, toutes les heures sont exprimés en temps universel coordonné (UTC).

Ampleur des changements dans les feux de forêt de 1985 à 2022 Ampleur du changement spectral pour les feux de forêt qui se sont produits de 1985 à 2022. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. La valeur de l'ampleur du changement est exprimée par la différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), qui est calculée comme la variation entre les valeurs spectrales avant et après le feu à l'origine du changement. Plus la dNBR est élevée, plus le feu a été intense. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les feux de forêt de 1985 à 2022 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada. Si vous utilisez ces données, veuillez les citer comme suit: Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G.W. Hobart, L.B. Campbell, 2016. Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth 9(11), 1035-1054. (Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci'dessous pour un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques utilisées, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données. Hermosilla, T., Wulder, M. A., White, J. C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234 (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132 ( Hermosilla et al. 2015b).Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G. W. Hobart, (2017). Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 63,104-111.. (Hermosilla et al. 2017).

Changements causés par les récolte forestière de 1985 à 2022, avec indication de l'année où le plus de perturbations dues aux récolte forestière ont été détectées. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les informations recueillies représentent 38 années de récolte forestière au Canada et sont calculées de manière entièrement automatisée à partir d'une source unique de données spatiales explicites recueillies de façon constante. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les récolte forestière de 1985 à 2022 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada.Si vous utilisez ces données, prière d'en citer la source comme suit : Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, L. B. Campbell, 2016. Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth 9(11), 1035-1054. https://doi.org/10.1080/17538947.2016.1187673 ( Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci-dessous pour un aperçu du traitement des données, du calcul des mesures, de la détermination des causes des changements et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données. Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.11.005 ( Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.09.004 ( Hermosilla et al. 2015b).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2017. Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 63, 104-111. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.07.013 (Hermosilla et al. 2017).

Changements causés par les feux de forêt de 1985-2022, avec indication de l'année où le plus de perturbations dues aux feux de forêt ont été détectées. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les informations recueillies représentent 38 années de feux de forêt au Canada et sont calculées de manière entièrement automatisée à partir d'une source unique de données spatiales explicites recueillies de façon constante. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les feux de forêt de 1985 à 2022 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada. Si vous utilisez ces données, prière d'en citer la source comme suit : Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, L. B. Campbell, 2016. Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth 9(11), 1035-1054. https://doi.org/10.1080/17538947.2016.1187673 (Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci-dessous pour un aperçu du traitement des données, du calcul des mesures, de la détermination des causes des changements et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données.Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.11.005 (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.09.004. (Hermosilla et al. 2015b).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2017. Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 63, 104-111. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.07.013 (Hermosilla et al. 2017).

Les données ajustées de précipitations consistent en des totaux mensuels, saisonniers et annuels de précipitations quotidiennes ajustées (en millimètres), pour 464 emplacements au Canada. Elles comprennent les précipitations sous forme et de pluie et de neige, de même que les précipitations totales. Les données de précipitations initialement enregistrées aux stations ont été ajustées (par comparaison d’instruments) afin de compenser les discontinuités causées par des facteurs non climatiques, par exemple le remplacement d’équipement ou la relocalisation d’une station. La période couverte varie d’un emplacement à l’autre; les plus anciennes données datent des années 1880 à certaines stations, et les plus récentes, de la dernière mise à jour en 2017. Les observations en provenance de sites voisins ont parfois été combinées pour obtenir des séries chronologiques plus longues. Les données de la majeure partie de l’Arctique canadien sont limitées à la période qui s’étend des années 1940 à aujourd’hui.

Feu de Forêt Année/dNBR 1985-2015Ampleur des changements dans les feux de forêt de 1985 à 2015 Ampleur du changement spectral pour les feux de forêt qui se sont produits de 1985 à 2015. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. La valeur de l'ampleur du changement est exprimée par la différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), qui est calculée comme la variation entre les valeurs spectrales avant et après le feu à l'origine du changement. Le jeu de données est constitué de trois couches : 1) masque binaire des feux de forêt, 2) année où le plus de perturbation due aux feux de forêt a été détectée et 3) différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), transformée en une valeur de 0 à 200 pour un stockage efficace des données. La valeur réelle de la dNBR se calcule comme suit : dNBR = valeur / 100. Plus la dNBR est élevée, plus le feu a été intense. Le jeu de données représente 30 années de feux de forêt au Canada et est calculé de manière entièrement automatisée à partir d'une source unique de données spatiales explicites recueillies de façon constante. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les feux de forêt de 1985 à 2015 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada.Si vous utilisez ces données, veuillez les citer comme suit : Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G.W. Hobart, L.B. Campbell, 2016. Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth 9(11), 1035-1054. (Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci'dessous pour un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques utilisées, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données.Hermosilla, T., Wulder, M. A., White, J. C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234. (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132. (Hermosilla et al., 2015b). (Hermosilla et al. 2015b).