Accueil /Recherche
Rechercher des ensembles de données
Nous avons trouvé 377 ensembles de données pour le mot-clé « snow areal extent ». Vous pouvez continuer à explorer les résultats de recherche dans la liste ci-dessous.
Ensembles de données: 103,401
Contributeurs: 42
Résultats
377 Ensembles de données, Page 1 sur 38
Etendue de la superficie des zones humides
Les données représentent la densité de l'habitat humide dans la région agricole de l'Alberta en 2002. Les zones humides sont des zones dépressives qui sont humides pendant une période suffisamment longue pour que les plantes et les animaux qui y vivent soient adaptés et dépendent souvent de l'humidité pendant au moins une partie de leur cycle de vie. Dans les zones plus sèches de la province, les zones humides ont tendance à être plus intermittentes, tandis que dans les zones plus humides, elles ont tendance à être plus persistantes. La topographie influe également sur la présence des zones humides. Les paysages vallonnés permettent l'accumulation d'eau dans les dépressions, tandis que les paysages à pentes plus longues (par exemple les contreforts) présentent généralement des schémas de drainage de surface mieux définis. Une zone humide est influencée par l'interaction entre la zone humide, la marge de la zone humide et la zone des hautes terres. Les zones humides constituent un habitat important pour la sauvagine et de nombreux autres types d'animaux sauvages. Les zones humides réduisent l'impact des inondations, contrôlent l'érosion, purifient l'eau en éliminant les sédiments et les nutriments et contribuent à la recharge des eaux souterraines. Cette ressource a été créée à l'aide d'ArcGIS.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Probabilité de la présence annuelle minimale de neige et de glace (MNG) au Canada
La neige et la glace sont des ressources hydrologiques importantes. Leur étendue spatiale minimale, ci-après la couverture annuelle minimale de neige et de glace (MNG), joue un rôle très important en tant qu’indicateur des changements à long terme et la capacité de base de stockage d’eau de surface. La probabilité MNG est dérivée d’une séquence de 17 images composites sous ciel dégagé sur 10 jours, correspondant à la période chaude du 1er avril au 20 septembre pour chaque année depuis 2000. Les données du spectroradiomètre imageur à résolution moyenne (MODIS) du satellite Terra depuis 2000 ont été traitées au moyen de la technologie spéciale développée au Centre canadien de télédétection (CCT) (voir Trishchenko, 2016; Trishchenko et al., 2016; 2009, 2006, Trishchenko et Ungureanu, 2021, Khlopenkov et Trishchenko, 2008, Luo et al., 2008). La présence de neige ou de glace est déterminée pour chaque pixel de l’image en fonction de la procédure d’identification de la scène neige/glace et la probabilité est calculée pour l’ensemble de la saison chaude sous forme de rapport entre le nombre d’indicateurs neige/glace et le nombre total de pixels (inférieur ou égal à 17). L’étendue MNG peut être dérivée de la carte de probabilité en appliquant un certain seuil. La nouvelle version des données V5.0 remplace la version précédente V4.0 pour toutes les données disponibles depuis 2000. Tous les fichiers MNG ont été retraités pour toutes les données d'entrée MODIS basées sur la collection 6.1. Le format de sortie n'a pas changé depuis la version précédente. Il est décrit dans Trishchenko (2024). L'impact de la modification des données d'entrée est faible et ne peut être détecté que pour l'intervalle temporelle de 2000-2015. Les données depuis 2016 ont déjà été dérivées en utilisant la collection MODIS 6.1.Les différences entre les données MNG basées sur la collection 5 de MODIS (c'est-à-dire MNG V4) et la collection 6.1 de MODIS (c'est-à-dire MNG V5) sont, en moyenne, assez faibles. La différence relative à l'échelle de la région dans l'étendue MNG varie de -3,97 % à +1,75 %. La valeur moyenne est de -0,14 %, la valeur médiane de 0,18 % et l'écart type de 1,83 %. En tant que tel, nous ne nous attendons pas à ce que le changement de version ait un impact important sur nos conclusions précédentes concernant les tendances et les variations climatiques, à l'exception de l'affinement des valeurs relatives des paramètres statistiques dans une fourchette de quelques pour cent.Références:TRICHTCHENKO, A.P. : Cartes de probabilité de la présence annuelle minimale de neige et de glace (MNG) au Canada et dans les régions limitrophes pour la période du 1er avril au 20 septembre depuis 2000 dérivées de l’imagerie MODIS à une résolution de 250 m. Description du format des données, CCT, RNCan (2024), 4 p.
Distribution du Lacombe Aquitard (données SIG, entités polygonales)
Ce jeu de données SIG illustre l'étendue de la superficie (surface et sous-sol) de l'aquitard de Lacombe. Il est au format Shapefile ESRI.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Distribution de l'aquifère Haynes, Alberta (données SIG, entités polygonales)
Il s'agit d'un jeu de données polygonales illustrant l'étendue de la surface (surface et sous-sol) de l'aquifère de Haynes. Il est au format Shapefile ESRI.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Distribution de l'aquifère de Sunchild, en Alberta (données SIG, entités polygonales)
Ce jeu de données SIG illustre l'étendue de la surface (surface et sous-sol) de l'aquifère de Sunchild. Il est au format Shapefile ESRI.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Dynamique annuelle de la neige à 30 m (2018-2019 à 2023-2024) – Canada
Ce catalogue présente, à une résolution spatiale de 30 m, les indicateurs annuels de la dynamique de la neige pour chaque hiver de 2018-2019 à 2023-2024, pour tout le Canada. Nous rassemblons toutes les images Landsat et Sentinel-2 acquises au-dessus du Canada et déterminons pour chaque pixel observe à la date de collecte, son état: neige (et glace), sans neige (c.-à-d. sol, eau) ou indéterminé (c.-à-d. nuages, ombres). Nous avons conçu un algorithme pour calculer, pour chaque pixel et pour chaque hiver, des indicateurs de couverture nivale : la date de début de la première (et de la plus grande) période de neige [startF, startB], la date de fin de la dernière (et de la plus grande) période de neige [endL, endB], le nombre total de jours avec couverture de neige (ou durant la plus grande période de neige) [lengthT, lengthB], le nombre de périodes de neige (c.-à-d. des intervalles distincts avec plusieurs observations confirmées de neige) [periods], ainsi qu’une classification de l’état (p. ex., neige continue, sans neige) [status]. Nous n’obtenons pas d’observation claire chaque jour en raison des fréquences orbitales des satellites et de la presence de nuages. Cela signifie que les indicateurs temporels sont déterminés par la date médiane entre deux observations claires, l’incertitude étant quantifiée comme la moitié de la durée de l’intervalle (c.-à-d., ± jours) [startF_u, startB_u, endL_u, endB_u, lengthT_u, lengthB_u].
Sols solonetziques
Cette carte montre la distribution des sols solonetziques dans la région agricole de l'Alberta. Les sols solonetziques se sont développés sur une matière mère saline riche en sodium et présentant une couche dure caractéristique qui s'est formée dans le sous-sol. Ce film dur est très dur lorsqu'il est sec et présente une faible perméabilité lorsqu'il est mouillé. Il en résulte une restriction de la pénétration des racines et de l'eau, ce qui peut limiter la productivité de ces sols. Les sols solonetziques sont associés à des sols chernozémiques et, dans une moindre mesure, à des sols luvisoliques. Les polygones du paysage des sols de la base de données d'inventaire des sols de la région agricole de l'Alberta (AGRASID) contenant des sols appartenant à l'ordre solonetzique ont été identifiés et l'étendue de ces sols a été représentée en pourcentage de la superficie totale selon les classes suivantes : supérieur à 30, 10 à 30 et moins de 10. Cette ressource a été créée en 2002 à l'aide d'ArcGIS.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Cartes quotidiennes de la fraction de la couverture de neige dans l’ensemble du Canada pour la période de 2006 à 2010, fondées sur l’imagerie AVHRR de la NOAA à résolution de 1 km
Ce jeu de données correspond au pourcentage de la couverture de neige quotidienne à une résolution de 1 km couvrant les terres du Canada de 2006 à 2010. Les données sont sous-échantillonnées aux 4 km afin de réduire le volume des données et de tenir compte de l’incertitude de la géolocalisation de l’imagerie satellite d’entrée. Les cartes quotidiennes sont produites en assimilant l’imagerie satellite AVHRR quotidienne de la NOAA avec filtrage des nuages et les champs de données sur l’épaisseur et la densité de la neige tirés de l’analyse du Centre météorologique canadien (CMC) dans une version hors ligne du modèle de l’épaisseur de neige quotidienne du CMC. Le modèle de l’épaisseur de la neige est modifié de façon à inclure le modèle de réflectance du manteau neigeux et un schéma de transfert radiatif de la surface qui met en relation la réflectance de la végétation et du manteau neigeux avec la réflectance bidirectionnelle du sommet du couvert forestier. Un modèle logistique de la phénologie de la végétation est utilisé pour paramétrer la dynamique temporelle de l’indice de surface foliaire du couvert forestier. Un filtrage de particules par pixel avec une fenêtre mobile de 30 jours est appliqué aux observations des données obtenues par l’assimilation correspondant à la réflectance directionnelle et à l’indice de végétation par différence normalisée dans la bande visible à résolution de 1 km et aux champs de données quotidiennes de l’épaisseur de la neige et mensuelles de la densité de la neige du CMC à résolution de 24 km. L’assimilation est forcée à l’aide des champs de données quotidiennes de la température de l’air et des précipitations. Les jeux de données ont été validés en comparant les cartes MODIS de la couverture de neige et les données de stations d’observation in situ de l’épaisseur de la neige à travers le Canada. Cette validation indique une exactitude similaire aux produits MODIS sur la couverture de neige en terrain relativement plat. La validation est en cours dans les régions montagneuses.
Emplacements des sites de relevés nivologiques manuels
Localisations de relevés neigeux manuels (actifs et inactifs) dans le cadre du programme BC Snow Survey.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **
Composite radar nord-américaine (1 km)
La mosaïque est calculée sur le domaine nord-américain avec une résolution spatiale horizontale de 1 km. Cette mosaïque inclut donc tous les radars canadiens et américains disponibles dans le réseau et qui peuvent atteindre un maximum de 180 radars contributeurs. Afin de mieux représenter les précipitations pendant les différentes saisons, cette mosaïque est disponible en mm/h pour représenter la pluie et en cm/h pour représenter la neige. Pour les deux types de précipitations (pluie et neige), nous utilisons deux relations mathématiques différentes pour convertir la réflectivité en taux de précipitations (mm/h pour pluie et cm/h pour neige). Il s’agit d’une mosaïque basée sur le produit EQPDP (Estimation quantitative des précipitations à double polarisation) qui est disponible uniquement pour les radars en bande S. Pour les radars américains Nexrad, ECCC utilise le produit le plus similaire du service météorologique américain (NOAA). Ce produit est la réflectivité radar, qui est convertie en taux de précipitation en utilisant les mêmes formules que celles utilisées pour les radars canadiens.
Dites-nous ce que vous pensez!
GEO.ca s’engage à favoriser un dialogue ouvert et à renforcer la communauté autour des enjeux et sujets liées à la localisation qui
vous intéressent.
Faites-nous part de vos commentaires