Comprendre l'état et les tendances de la production agricole est essentiel pour contrer les menaces à court et à long terme à la stabilité et à la fiabilité de l'accès à la nourriture pour tous, et pour assurer la rentabilité du secteur agricole. Depuis 2009, l'équipe d'observation de la Terre de la Direction générale des sciences et de la technologie (DGST) d'Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) a entrepris un processus visant à produire annuellement des cartes numériques des types de cultures. Portant sur les provinces des Prairies en 2009 et 2010, une méthodologie par arbre de décision a été utilisée à l'aide d'images satellitaires optiques (Landsat-5, AWiFS, DMC) et radar (RADARSAT-2). À compter de la saison de croissance 2011, cette activité a été étendue à d'autres provinces afin de parvenir à un inventaire national des cultures. À ce jour, cette approche a permis d'atteindre de façon constante, l'objectif d'exactitude globale d'au moins 85 % à une résolution spatiale de 30m (56m en 2009 et 2010).

Des tendances mensuelles, saisonnières et annuelles de changements de la vitesse moyenne du vent (en kilomètres par heure) ont été calculées à partir des données homogénéisées des stations climatiques (DCCAH). Ces tendances ont été calculées par la méthode de Theil-Sen à partir des séries de données chronologiques complètes de chaque station. Les tendances de changements de la vitesse du vent de surface n’ont pas toutes été calculées pour toutes les stations; aucune tendance n’a été calculée lorsque les séries chronologiques comportaient plus de 5 années consécutives ou plus de 10 % de données manquantes.

Des tendances mensuelles, saisonnières et annuelles de changements dans les précipitations de pluie et de neige (en millimètres), de même que dans les précipitations totales, ont été calculées à partir des données ajustées des stations climatiques (DCCAH). Ces tendances ont été calculées par la méthode de Theil-Sen à partir des séries de données chronologiques complètes de chaque station. Les tendances de changements dans les précipitations n’ont pas toutes été calculées pour toutes les stations; aucune tendance n’a été calculée lorsque les séries chronologiques comportaient plus de 5 années consécutives ou plus de 10 % de données manquantes.

Des tendances mensuelles, saisonnières et annuelles de changements de la pression de surface horaire moyenne (en hectopascals), tant au niveau de la mer qu’à celui de la station, ont été calculées à partir des données homogénéisées des stations climatiques (DCCAH). Ces tendances ont été calculées par la méthode de Theil-Sen à partir des séries de données chronologiques complètes de chaque station. Les tendances de changements de la pression de surface n’ont pas toutes été calculées pour toutes les stations; aucune tendance n’a été calculée lorsque les séries chronologiques comportaient plus de 5 années consécutives ou plus de 10 % de données manquantes.

Des tendances mensuelles, saisonnières et annuelles de changements de la température de l’air de surface quotidienne minimale, maximale et moyenne (en degrés Celsius) ont été calculées à partir des données homogénéisées des stations climatiques (DCCAH). Ces tendances ont été calculées par la méthode de Theil-Sen à partir des séries de données chronologiques complètes de chaque station. Les tendances de changements de la température n’ont pas toutes été calculées pour toutes les stations; aucune tendance n’a été calculée lorsque les séries chronologiques comportaient plus de 5 années consécutives ou plus de 10 % de données manquantes.

Cette collection de produits de susceptibilité aux inondations met en évidence les tendances temporelles des événements historiques d’inondation de 2000 à 2023, dérivées des cartes de susceptibilité aux inondations. Les couches sont conçues pour appuyer la prise de décision en fournissant de l’information facile à interpréter pour la planification, le filtrage et d’autres besoins de gestion.Cette collection contient plusieurs jeux de données qui examinent l’ensemble des rasters de 2000 à 2023 :- Années extrêmement humides et extrêmement sèches, ainsi que la moyenne de la susceptibilité aux inondations associée, calculées par unité de drainage du RCN (NHN WU), telles que déterminées par une analyse de valeurs extrêmes généralisées (GEV).- Enveloppe de susceptibilité aux inondations, dérivée des années humides et sèches mentionnées ci‑dessus.- Pente de la tendance : pour chaque pixel, la valeur de chaque année est extraite et une tendance linéaire est calculée. Une valeur supérieure à 1000 indique une augmentation de la susceptibilité aux inondations, tandis qu’une valeur inférieure à 1000 indique une diminution de la susceptibilité aux inondations.- Classe de tendance, définie selon les scores d’années humides et sèches, appliquée par unité de drainage du RCN (NHN WU).- Susceptibilité actuelle aux inondations, qui représente la valeur moyenne estimée de la susceptibilité aux inondations à l’époque actuelle.- Écart interquartile actuel, qui fournit une indication de la variabilité temporelle d’un pixel donné dans le régime hydrologique actuel.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)**- **[Future - Cartographie de la susceptibilité aux inondations](https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/c00f95a3-7bab-4d28-b9cc-b30f06b5afd2)**

Ce tableau contient des informations sur le nombre de cas signalés, les inspections effectuées et les non-conformités à la Loi sur les soins aux animaux de 2016 à aujourd'hui.Ce tableau contient des informations sur le nombre de cas signalés, d'inspections effectuées et de non-conformités à la Loi sur les soins aux animaux pour chaque année, depuis 2016 jusqu'au dernier trimestre. Ces données sont alimentées par la base de données provinciale sur le bien-être des animaux du Programme de protection des animaux du Manitoba et sont affichées dans le graphique des tendances du Programme de bien-être des animaux du Manitoba. Le tableau sera mis à jour tous les trimestres. Champs inclus [Alias (Nom du champ) : Description du champ] Catégorie (Catégorie) : Comprend l'année, commençant en 2016, jusqu'à l'année en cours (par exemple, 2016, 2017, 2018) Nombre de cas signalés (F__of_cases_reported) : Comprend le nombre total de cas signalés pour chaque année Nombre d'inspections effectuées (F__of_inspections_conducted) : Inclut le nombre total d'inspections effectuées pour chaque année Nombre de non-conformités détectées* (F__of _non_compliances_found_) : inclut le nombre total de non-conformités détectées à la suite d'une inspection pour chaque année * Le nombre de non-conformités les animaux trouvés à la suite d'une inspection par un agent de protection des animaux (APO) comprennent des animaux considérés comme abandonnés, ayant reçu un avis de saisie, de garde et de détresse, un ordre du directeur émis, une cession de propriété et des recommandations d'amélioration.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

CANGRD est un ensemble de données canadiennes des anomalies annuelles, saisonnières et mensuelles des températures et précipitations qui sont interpolées à partir des stations des Données Climatiques Canadiennes Ajustées et Homogénéisées (DCCAH); cet ensemble de données est utilisé pour produire le Bulletin des Tendances et Variations Climatiques (BTVC).

Cette série de cartes historiques de la susceptibilité aux inondations provient d’un modèle d’apprentissage automatique XGBoost entraîné à partir des inondations majeures survenues entre 2005 et 2023. Le modèle ainsi entraîné est ensuite exécuté pour chaque année de 2000 à 2023, en intégrant les caractéristiques temporelles propres à la température, aux précipitations, à l’occupation du sol et à l’indice de végétation par différence normalisée (IVDP), afin de prédire la susceptibilité aux inondations pour chaque année.This dataset forms part of a broader collection of flood susceptibility datasets, offering related information and analyses. The collection includes an overview page with associated publications, historic susceptibility values, temporal trends, and future projections.- [Collection - Cartographie de la susceptibilité aux inondations]( https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/1074f781-85d3-4c86-86cb-fd1c339197dc)- [Tendances et extrêmes - Cartographie de la susceptibilité aux inondations]( https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/3202e0a0-0afb-4120-b102-b0c41f0fb9eb)- [Future - Cartographie de la susceptibilité aux inondations]( https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/c00f95a3-7bab-4d28-b9cc-b30f06b5afd2)

Ce jeu de données fournit des informations sur la dynamique des zones arborées à travers les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada entre 1984 et 2022, dérivées des couches annuelles de couverture terrestre basées sur les images Landsat, avec une résolution spatiale de 30 mètres. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Ce jeu de données identifie les zones qui sont restées arborées, celles qui sont devenues arborées (nouvelles zones arborées) et celles qui ont été converties en une autre couverture non arborée (zones anciennement arborées). Les données permettent des évaluations nationales et régionales des changements à long terme dans les zones arborées, en capturant les tendances de l'évolution des surfaces forestières, la récupération après perturbation et les changements dans l'étendue des forêts.Lors de l'utilisation de ces données, veuillez citer comme suit: Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Bater, C.W., Baral, S.K., Leach, J.A., 2025. Expansion of treed area over Canada's forested ecosystems: Spatial and temporal trends. Forestry: An International Journal of Forest Research. https://doi.org/10.1093/forestry/cpaf015 (Hermosilla et al. 20250