Ce modèle est dérivé de données géologiques, géophysiques et autres. L'extraction des caractéristiques a été réalisée par apprentissage profond. La modélisation prédictive a utilisé la méthode des ensembles profonds. La carte de probabilité pancanadienne du potentiel minéral du graphite est présentée. Cette carte a été générée à partir des gisements et des occurrences de graphite connus et de leurs caractéristiques associées. Les valeurs de probabilité les plus élevées mettent en évidence les zones où la probabilité de systèmes minéraux de graphite est plus élevée.

Un modèle prédictif pour les gisements canadiens de terres rares (REE ± Nb) associés aux carbonatites est présenté ici. Ce modèle a été élaboré en intégrant diverses couches de données provenant de sources géophysiques, géochronologiques et géologiques. Ces couches représentent les principaux composants des systèmes minéralisés associés aux carbonatites, notamment la source, les mécanismes de transport, les pièges géologiques et les processus de préservation. Des algorithmes d'apprentissage profond ont été utilisés pour intégrer ces couches dans un cadre prédictif complet. Voici un lien vers la publication décrivant ce produit :https://link.springer.com/article/10.1007/s11053-024-10369-7

Carte écosite prédictive des forêts provinciales de la Saskatchewan et des parcs adjacents dans les écozones de la plaine boréale, du bouclier boréal et du bouclier de la taïga : version 01.Télécharger : Ici La carte prédictive des écosites de la Saskatchewan est basée sur les classifications de McLaughlan et al. (2010). Cette version (v01) est un produit de validation de concept provisoire et n'est pas considérée comme très précise ni finalisée. La précision des prévisions relatives aux écosites devrait se situer entre 40 % et 65 %, selon la situation géographique. Pour l'écozone de la plaine boréale, les écosites ont été dérivés à l'aide d'une imputation forestière aléatoire avec le package YaImpute en R et cartographiés par L. Gelhorn (2014-07-24). Les valeurs de pixels présentées ici sont précédées d'un 2. Un code d'écosite BP28 (228) est souvent attribué aux pixels non forestiers et non aquatiques. Pour les écozones du bouclier boréal et du bouclier de la taïga, les écosites ont été dérivés à l'aide d'une imputation forestière aléatoire avec le package YaImpute en R et cartographiés par S. Oldford (2019-11-20). Les valeurs de pixels présentées ici sont précédées d'un 3 et d'un 4, respectivement. Dans le cas de l'écozone du bouclier de la taïga, les données des placettes d'échantillonnage étaient limitées. Afin d'augmenter la taille de l'échantillon pour la modélisation, la majorité des données sur les écosites du bouclier de la taïga sont combinées et modélisées avec les écosites du bouclier boréal en utilisant les synonymes écozonaux de McLaughlan et al. (2010). Les écosites TS01 (401), TS04 (404) et TS17 (417) ont été modélisés comme tels car aucun synonyme d'écozone n'existe. Cette carte est découpée en fonction de la forêt provinciale de la Saskatchewan et des limites du parc adjacent. Les plans d'eau sont masqués conformément à la carte de la couverture terrestre du Canada de 2015 de White et al. (2017) et ont une valeur en pixels de zéro (0). Références : McLaughlan, M.S., Wright, R.A. et Jiricka, R.D. (2010). Guide pratique des écosites des forêts provinciales de la Saskatchewan. Ministère de l'Environnement de la Saskatchewan, Service des forêts. Prince Albert, Saskatchewan. 343 pages. White, J.C., Wulder, M.A., Hermosilla, T., Coops, N.C. et Hobart, G.W. (2017). Une caractérisation annuelle nationale de 25 années de perturbation et de rétablissement des forêts au Canada à l'aide de séries chronologiques Landsat. Télédétection de l'environnement. 192 : 303-321.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Ce modèle est dérivé de données géologiques et géophysiques, traitées à l'aide de techniques d'apprentissage profond et de traitement du langage naturel. Voici une carte de probabilité pancanadienne indiquant la probabilité de découvrir des pegmatites au lithium-césium-tantale (LCT) de nouvelle génération. Cette carte a été générée à partir de pegmatites LCT connues au Canada et de leurs caractéristiques géospatiales associées, en intégrant des données géologiques et géophysiques analysées à l'aide de techniques d'apprentissage profond et de traitement du langage naturel. Les valeurs de probabilité élevées mettent en évidence les zones présentant une probabilité accrue d'abriter des gisements de nouvelle génération, faisant de cette carte un outil précieux pour la prise de décision.

##Raison d’être Le ministère de l’Agriculture, de l’Alimentation et de l’Agroentreprise (MAAAO) est responsable des cartes des sols provinciales de l’Ontario. Il les tient à jour et les actualise si nécessaire. La cartographie numérique des sols est une méthodologie moderne qui utilise des sols spatialement explicites et des données environnementales pour prédire les variations des sols dans un paysage à une résolution élevée et cohérente. Des cartes numériques des sols sont en cours de déploiement sur l’ensemble des terres agricoles de l’Ontario afin de mettre à jour les cartes provinciales des sols. ##Portée Les cartes des sols provinciales sont utilisées dans de nombreux processus de prise de décision: * planification de l’utilisation des terres * évaluation des terres * pratiques d’agriculture * meilleures pratiques de gestion * surveillance écologique * cartographie des ressources terrestres Les utilisateurs potentiels de ces données sont notamment les: * fermiers * conseillers agricoles agréés * offices de protection de la nature * chercheurs universitaires * planificateurs de l’utilisation des terres ##Répercussions potentielles Les cartes numériques des sols fournissent des données plus exactes et plus précises sur les sols et permettent d’améliorer la gestion des ressources en sols par de multiples parties prenantes. Cela permet une meilleure prise de décision pour maximiser l’efficacité de l’utilisation des terres, améliorer l’efficacité économique des ressources en sols et promouvoir la santé et la conservation des sols. ##Description technique La cartographie numérique des sols combine des observations géoréférencées des sols avec des couches environnementales géoréférencées afin de modéliser mathématiquement les variations des sols en fonction des variations de l’environnement. Ces modèles sont basés sur des relations bien établies, mais souvent complexes, entre les propriétés du sol et la topographie, la biologie, la géologie et l’hydrologie.** 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) **

Cette couche polygonale représente les prévisions de précipitations cumulées du Regional Ensemble Prediction System (REPS), un modèle probabiliste régional. Il fournit des prévisions de précipitations à court terme basées sur un ensemble, généralement sur une accumulation sur 72 heures, qui aident à évaluer le risque et la distribution spatiale des précipitations, à étayer l'analyse hydrologique, la prévision des inondations et la gestion des ressources en eau.Cette couche polygonale est produite en traitant des fichiers REPS GRIB2. Le flux de travail consiste à extraire le champ de précipitation, à le convertir en raster TIF, puis à appliquer un rééchantillonnage, un lissage et une classification pour créer des entités polygonales. Ces caractéristiques représentent les précipitations totales prévues sur une période de 72 heures et sont mises à jour à chaque exécution du modèle afin de maintenir les informations prédictives actuelles. Source : Environnement et Changement climatique Canada** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Les monts sous-marins ont été désignés comme des zones d’importance écologique et biologique (ZIEB) en raison de leur océanographie et de leur écologie uniques; ils servent fréquemment de sites de pêche, ainsi que d’habitat pour un certain nombre d’espèces dont la conservation est préoccupante. Des monts sous-marins isolés et des complexes de monts sous-marins sont répartis dans les eaux extracôtières du Pacifique canadien, bien que seulement certains d'entre eux portent un nom. Nous avons utilisé plusieurs bases de données spatiales et des modèles prédictifs préexistants pour cartographier tous les monts sous-marins nommés dans la zone économique exclusive (ZEE) du Canada, tous ceux où la pêche est pratiquée par le Canada dans les eaux internationales, et tous les monts sous-marins sans nom prédits (modélisés) dans la ZEE. Ces données visent à éclairer les initiatives de planification marine en Colombie-Britannique en fournissant des données scientifiques collaboratives et évaluées par des pairs à des échelles pertinentes pour une analyse de la côte de la Colombie-Britannique.

Le système SCanADS-SNPSR a été installé avec un statut expérimental dans le Système national de prévision de surface et de rivières (SNPSR) au Centre de prévision météorologique et environnementale du Canada (CPMEC) d'Environnement et changement climatique Canada (ECCC) en juillet 2019. SCanADS-SNPSR est un système externe d'assimilation qui produit des analyses de la surface terrestre toutes les 3 heures pour le domaine du Système à haute résolution de prévision déterministe (SHRPD) à une résolution de 2.5 km. Dans SCanADS-SNPSR, l'accent est mis sur l'assimilation de données de télédétection satellitaire dans le but de produire les conditions initiales optimales pour les composantes prédictives du SNPSR, le Système de prévision déterministe/ensembliste à haute résolution de la surface terrestre (SPDHRS/SPEHRS) et le Système de prévision hydrologique déterministe/ensembliste (SPHD/SPHE). SCanADS-SNPSR est lancé 4 fois par jour à 0000, 0600, 1200 et 1800 UTC.

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)

Cette couche polygonale affiche des prévisions de précipitations à moyen terme basées sur un ensemble provenant du Global Ensemble Prediction System (GEPS), offrant une vue probabiliste des précipitations ou des chutes de neige futures sur un horizon de 16 jours. Il facilite l'analyse des incertitudes, l'évaluation des risques et la planification stratégique des ressources.Approche d'ensemble : Le GEPS utilise plusieurs membres perturbés du modèle GEM d'ECCC, capturant une gamme d'évolutions atmosphériques et produisant des distributions de probabilité pour les précipitations. Domaine mondial : couverture similaire à celle du PIB, mais se concentre sur la moyenne d'ensemble, les écarts et les probabilités plutôt que sur un seul résultat déterministe. Perspectives à plus long terme : s'étend jusqu'à 16 jours, ce qui permet de planifier en fonction des risques en cas d'inondations potentielles, de périodes de pluie prolongées ou de sécheresse. Utilité des données : permet aux décideurs d'évaluer les niveaux de confiance dans les scénarios de précipitations, essentiels pour la gestion de l'eau, l'agriculture et les stratégies d'urgence.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**