Ce nouvel ensemble de donnees puise ses donnees du Waste Management Information System (systeme d'information sur la gestion des dechets), une base de donnees MS Access dont se sert le MRN pour faire le suivi des sites de gestion des dechets. Lorsque cela s'averait possible, on a associe certaines donnees de cet ensemble aux donnees spatiales sur les lieux d'elimination des dechets. Les donnees sur les types de lieux d'elimination des dechets recueillies par le ministere des Richesses naturelles portent notamment sur les types de lieux ci-dessous. * Lieux de compostage * Lieux d'elimination des dechets dangereux * Lieux d'elimination des ordures menageres * Lieux d'elimination des dechets industriels * Lits de sechage de boues de fosses septiques * Champs d'epuration * Lieux d'elimination des eaux d'egout * Champs d'epandage * Stations de transfert Ce produit necessite l'utilisation de logiciels du SIG. *[MRN]: ministère des Richesses naturelles *[SIG]: système d’information géographique *[MS]: Microsoft** 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) **

Tous les polygones des îles. Les îles peuvent se chevaucher car il y a des îles dans les îles (par exemple, un lac sur une île contient une île). GNIS_NAME_1 contient le nom le plus atomique de l'île. Par exemple, il existe 3 797 îles « Haida Gwaii ». Si l'île n'a pas été nommée dans le cadre d'un groupe plus spécifique ou avec un nom individuel, « Haida Gwaii » est la valeur GNIS_NAME_1. Les valeurs GNIS_NAME_2 et GNIS_NAME_3 sont nulles. Si l'île a un nom plus spécifique, « Haida Gwaii » est déplacé vers GNIS_NAME_2, et le nom plus atomique, tel que « île Moresby », est le nom GNIS_NAME_1. Si l'île a un nom individuel, appartient à un groupe et fait partie de Haida Gwaii, la même logique de dénomination du plus spécifique au moins spécifique s'applique. Par exemple, GNIS_NAME_1 = « George Island », GNIS_NAME_2 = « Copper Islands », GNIS_NAME_3 = « Haida Gwaii ».** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Le point de référence routier est une caractéristique visiblement reconnaissable utilisée pour décrire et identifier un point sur l'autoroute (c'est-à-dire un point de référence abstrait sur l'autoroute et défini par un point de repère physique tel qu'une intersection). Les repères HRP sont utilisés afin de fournir des points de référence relatifs aux données des articles en stock.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Ce jeu de données affiche les aquifères avec des notations de répartition de l'eau. Cet ensemble de données est mis à jour quotidiennement.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Le Programme d'ichtyopathologie mené à la Station biologique du Pacifique, à Nanaimo, étudie la santé des animaux aquatiques depuis le début des années 1970. À l'aide de méthodes de diagnostic traditionnelles, le Programme aide les clients internes et externes à fournir des conseils sur la gestion de la santé des animaux aquatiques et des données cliniques à ce chapitre.Cet ensemble de données contient des renseignements sur les diagnostics de poissons provenant du Programme de mise en valeur des salmonidés, de la recherche, du public et des demandes d’introduction ou de transfert. Les données contenues dans cette base de données comprennent les pathogènes découverts dans les cas soumis dans l'ensemble de la Région du Pacifique.La base de données sur la santé du poisson sera diffusée conformément aux recommandations en matière de diffusion publique énoncées à la recommandation vingt-deux, formulée dans le volume trois du rapport final (octobre 2012) soumis par la Commission d'enquête Cohen sur le déclin des populations de saumon rouge du fleuve Fraser.

La cote air santé (CAS) est une échelle conçue pour quantifier la qualité de l'air dans une région donnée, sur une échelle de 1 à 10. La cote 10+ indique que la pollution de l’air est très élevée. La cote air santé comprend également une catégorie décrivant le risque pour la santé correspondant au nombre indiqué (risque faible, modéré, élevé ou très élevé). La cote air santé est calculée en fonction des risques relatifs que représente une combinaison de polluants atmosphériques courants connus pour leurs effets néfastes sur la santé humaine, tels que l'ozone troposphérique, les matières particulaires et le dioxyde d’azote. La formulation de la cote air santé rend uniquement compte du risque pour la santé aigu ou à court terme (contact en heures ou en jours au maximum). Cette formulation pourrait changer avec le temps, pour rendre compte d'une nouvelle compréhension des effets de la pollution atmosphérique sur la santé. La cote air santé est calculée à partir de données observées en temps réel, sans vérification (contrôle de la qualité).

Les caractéristiques de la couche Hydrologie - Lignes sont des représentations des ruisseaux et des rivières de la ville de Whitehorse.Les données ont été modélisées à l'aide du modèle de données SIG NENA NG9-1-1 (NENA-REF-006. 2 -202 2).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)

Les pigments de phytoplancton, déterminés par chromatographie liquide à haute performance (CLHP), sont mesurés sur les croisières du MPO trois fois par année en février, en juin et en août/septembre le long de la ligne P dans le nord-est du Pacifique subarctique. L’échantillonnage des pigments de phytoplancton a commencé en 2006 aux cinq stations principales de la ligne P et a été étendu aux vingt-sept stations le long du transect en juin 2010.

Moyenne de l’ensoleillement horizontal global (EHG) horaire sur 17 ans (1998-2014). Données extraites de la base nationale de rayonnement solaire (NSRDB) développée à l'aide du modèle solaire physique PSM (Physical Solar Model) par le National Renewable Energy Laboratory ("NREL"), Alliance for Sustainable Energy, LLC, U.S. Department of Energy ("DOE").La version actuelle de la base de données nationale sur le rayonnement solaire des États-Unis, soit la NSRDB (National Solar Radiation Database) (v. 2.0.1), a été développée à l'aide du modèle solaire physique PSM (Physical Solar Model) et il donne aux utilisateurs l'accès aux ensembles de données sur les ressources solaires de 1998 à 2014. La NSRDB contient des données météorologiques et des données sur l'énergie solaire reçues aux 30 minutes pour environ 2 millions de pixels de surface mesurant 0,038 degré de latitude sur 0,038 degré de longitude (valeur nominale de 4 km2). La zone visée est délimitée par les longitudes -25° ouest et -175° ouest, ainsi que les latitudes -20° sud et 60° nord. Les valeurs de rayonnement solaire représentent l'énergie solaire disponible pour les systèmes d'énergie solaire. Le modèle AVHRR PATMOS-x (Pathfinder Atmospheres-Extended) utilise des images du rayonnement reçues dans les canaux visible et infrarouge aux 30 minutes à partir de la série de satellites météorologiques géostationnaires GOES. Le modèle se sert aussi de données climatologiques d’albédo et rapport de mélange, ainsi que des profils de température et de pression atmosphérique MERRA (Modern Era-Retrospective Analysis) pour générer le masque et les propriétés des nuages. Les propriétés de nuages générées avec PATMOS-x sont utilisées dans les modèles rapides de transfert radiatif, et pour établir l'épaisseur optique des aérosols (AOD) et la vapeur d'eau précipitable de sources auxiliaires afin d'estimer l’ensoleillement direct normal (EDN) et l’ensoleillement horizontal global (EHG). Un bilan quotidien de l'épaisseur optique des aérosols (AOD) est réalisé en mettant en commun des données provenant des satellites MODIS et MISR et des stations au sol AERONET. Les données de vapeur d'eau et d'autres données à inclure proviennent de MERRA. Dans les scènes à ciel dégagé, l’ensoleillement direct normal (EDN) et l’ensoleillement horizontal global (EHG) sont calculés à l'aide du modèle de transfert radiatif REST2. Dans les scènes nuageuses représentées par le masque nuageux, le modèle rapide de rayonnement solaire plein ciel (FARMS) est utilisé pour calculer l’ensoleillement horizontal global (EHG). L’ensoleillement direct normal (EDN) des scènes nuageuses est ensuite calculé à l'aide du modèle DISC. Les données de cette couche correspondent à la moyenne de l’ensoleillement horizontal global horaire sur 17 ans (1998-2014). NOTE: Les données et les cartes de système d'information géographique (SIG) des ressources solaires pour l’Ensoleillement horizontal global (EHG) et l’Ensoleillement normal direct (END) ont été développées par le National Renewable Energy Laboratoy (NREL) et sont fournies pour le Canada à titre estimatif. En ce moment, ni les données NREL, ni le modèle solaire physique PSM (Physical Solar Model) sur lequel repose les données NREL, ont été évalués ou validés pour les applications particulières à la météorologie Canadienne. Une carte Canadienne de l’EHG développée par le ministère des Ressources naturelles Canada (RNCan) qui est basée sur le modèle de State University of New York (SUNY) et qui a été évaluée et validée pour les applications particulières à la météorologie canadienne est disponible à http://atlas.gc.ca/cerp-rpep/fr/.

Le régime des feux désigne les patrons de saisonnalité, de fréquence, d’étendue, de continuité spatiale, d’intensité, de type (p. ex., feu de cime ou de surface) et de gravité des feux dans une région ou un écosystème donné.Le nombre de grands feux est la somme annuelle du nombre de feux de plus de 200 hectares (ha) survenant par unité de 100 000 ha. Celui-ci a été calculé à l’aide de zones homogènes de régime (ZHR) des feux. Ces zones ZHR représentent des régions où le régime de feux est similaire sur une vaste échelle spatiale (Boulanger et al. 2014). Cette zonation permet de reconnaître les régions où les régimes des feux ont été inhabituels. Ces régimes inhabituels passent souvent inaperçus lorsque les feux sont regroupés en fonction de classifications administratives ou écologiques.Les données sur les feux proviennent de la Base nationale de données sur les feux de forêt du Canada couvrant 1959-1999 (pour l’établissement des ZHR) et 1959-1995 (pour l’établissement du modèle). La modélisation Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour « Multivariate adaptive regression splines ») a été utilisée pour relier les attributs mensuels du régime des feux avec les variables mensuelles climatiques/feu-météo pour chaque ZHR. Les données projetées ont été simulées au moyen du modèle canadien du système terrestre, version 2 (Canadian Earth System Model version 2 [CanESM2]), et leur échelle a été réduite au moyen d’ANUSPLIN pour deux profils représentatifs d’évolution de concentration (“Representative Concentration Pathways” ou RCP). Ces RCP découlent de quatre scénarios relatifs à l’évolution de la concentration en gaz à effet de serre établis par le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) dans son cinquième rapport d'évaluation. Le RCP 2.6 (appelé réduction rapide des émissions) suppose que les gaz à effet de serre atteindront leur concentration maximale au cours de la période 2010-2020 avant d’entamer leur déclin. Selon le scénario RCP 8.5 (appelé augmentation continue des émissions), la concentration en gaz à effet de serre continuera de croître tout au long du 21e siècle. Couche de données fournie : le nombre de grands feux (>200 ha) au Canada pour la période de référence (1981-2010).Référence : Boulanger, Y., Gauthier, S., et coll. 2014. A refinement of models projecting future Canadian fire regimes using homogeneous fire regime zones. Revue canadienne de recherche forestière 44, 365-376.