Ce service présente la valeur moyenne des logements estimée par le propriétaire au Canada par division de recensement, 2016. Les données proviennent du Profil du recensement, produit numéro 98-316-X2016001 au catalogue de Statistique Canada.La valeur du logement privé estimée par le propriétaire désigne le montant en dollars que s’attendrait à recevoir le propriétaire s’il vendait son actif.Dans le contexte des logements, cela réfère à la valeur du logement entier, y compris celle du terrain et de toute autre construction, telle qu’un garage, sur la propriété. Si le logement qu’occupe le ménage est situé dans un immeuble qui en contient plusieurs ou qui contient aussi bien des locaux commerciaux que résidentiels, lesquels appartiennent tous au ménage, il faut estimer uniquement la valeur marchande du logement qu’habite le ménage. Pour obtenir de plus amples renseignements, se reporter à « valeur (estimée par le propriétaire) » dans le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016.Pour obtenir de plus amples renseignements, se reporter à « valeur (estimée par le propriétaire) » dans le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016.Pour avoir une représentation cartographique de l'écoumène avec cet indicateur socio-économique, il est recommandé d’ajouter comme première couche, le service web « RNCan - Écoumène de la population 2016 par division de recensement », accessible dans la section des ressources de données plus bas.

Ce service présente le revenu total médian des ménages en 2015 au Canada par division de recensement, 2016. Les données proviennent du Profil du recensement, produit numéro 98-316-X2016001 au catalogue de Statistique Canada.Le revenu total désigne la somme de certains revenus (en espèces et, dans certains cas, en nature) de l’unité statistique durant une période de référence donnée. Le revenu médian d’un groupe donné est le montant qui divise en deux la répartition du revenu de ce groupe. Pour obtenir de plus amples renseignements, se reporter à « revenu total » dans le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016.Pour obtenir de plus amples renseignements, se reporter à « revenu total » dans le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016.Pour avoir une représentation cartographique de l'écoumène avec cet indicateur socio-économique, il est recommandé d’ajouter comme première couche, le service web « RNCan - Écoumène de la population 2016 par division de recensement », accessible dans la section des ressources de données plus bas.

Ce service présente la valeur moyenne des logements estimée par le propriétaire au Canada par subdivision de recensement, 2016. Les données proviennent du Profil du recensement, produit numéro 98-316-X2016001 au catalogue de Statistique Canada.La valeur du logement privé estimée par le propriétaire désigne le montant en dollars que s’attendrait à recevoir le propriétaire s’il vendait son actif.Dans le contexte des logements, cela réfère à la valeur du logement entier, y compris celle du terrain et de toute autre construction, telle qu’un garage, sur la propriété. Si le logement qu’occupe le ménage est situé dans un immeuble qui en contient plusieurs ou qui contient aussi bien des locaux commerciaux que résidentiels, lesquels appartiennent tous au ménage, il faut estimer uniquement la valeur marchande du logement qu’habite le ménage. Pour obtenir de plus amples renseignements, se reporter à « valeur (estimée par le propriétaire) » dans le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016.Pour obtenir de plus amples renseignements, se reporter à « valeur (estimée par le propriétaire) » dans le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016.Pour avoir une représentation cartographique de l'écoumène avec cet indicateur socio-économique, il est recommandé d’ajouter comme première couche, le service web « RNCan - Écoumène de la population 2016 par subdivision de recensement », accessible dans la section des ressources de données plus bas.

Stations contenant des machines motrices, des générateurs électriques et des équipements auxiliaires utilisés pour convertir l'énergie mécanique, chimique et/ou de fission nucléaire en énergie électrique d'une puissance installée de 100 mégawatts et plus.Ressources cartographiques mises en oeuvre dans le cadre de la Coopération nord-américaine en matière d'information sur l'énergie (CNAIE) entre le département de l’Énergie des États‑Unis d’Amérique, le ministère des Ressources naturelles du Canada et le ministère de l’Énergie des États‑Unis du Mexique.Les agences et institutions participantes ne peuvent être tenues responsable de l'utilisation inappropriée ou incorrecte des données décrites et /ou contenues dans les présentes. Ces données n'ont pas de teneurs légales et ne sont pas destinées à être utilisées en tant que tels. L'information contenue dans ces données est dynamique et peut changer au fil du temps et peut différer d'autres informations officielles. Les agences et institutions participantes ne donnent aucune garantie, expresse ou implicite, quant à l'exactitude, la fiabilité, ou l'exhaustivité de ces données.Ensemble apparenté:[Coopération nord-américaine en matière d’information sur l’énergie, données cartographiques](https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/aae6619f-f9f3-435d-bc32-42decd58b674)

Moyenne de l’ensoleillement normal direct (END) 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/.

Ce service présente le revenu total médian des ménages en 2015 au Canada par subdivision de recensement, 2016. Les données proviennent du Profil du recensement, produit numéro 98-316-X2016001 au catalogue de Statistique Canada.Le revenu total désigne la somme de certains revenus (en espèces et, dans certains cas, en nature) de l’unité statistique durant une période de référence donnée. Le revenu médian d’un groupe donné est le montant qui divise en deux la répartition du revenu de ce groupe. Pour obtenir de plus amples renseignements, se reporter à « revenu total » dans le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016.Pour obtenir de plus amples renseignements, se reporter à « revenu total » dans le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016.Pour avoir une représentation cartographique de l'écoumène avec cet indicateur socio-économique, il est recommandé d’ajouter comme première couche, le service web « RNCan - Écoumène de la population 2016 par subdivision de recensement », accessible dans la section des ressources de données plus bas.

Pourcentage de limon prévu (%) à une profondeur définie (0–5 cm, 5–15 cm, 15–30 cm, 30–60 cm, 60–100 cm).

Ce jeu de données fournit des cartes continues de la structure des forêts à travers les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada pour l'année 2022, générées à une résolution spatiale de 30 m. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les estimations de structure incluent des attributs clés tels que la hauteur du couvert forestier, la densité du couvert et la biomasse aérienne, dérivés à partir d'une combinaison de données lidar aéroportées et de composites spectraux issus de Landsat. Les modèles de structure ont été entraînés à l'aide du cadre « lidar-plot » (Wulder et al. 2012), qui intègre des données lidar aéroportées et des mesures de terrain co-localisées avec des composites de séries temporelles Landsat (Hermosilla et al. 2016). Une approche d'imputation par plus proche voisin a été appliquée pour estimer les attributs structurels sur l'ensemble du territoire forestier canadien. Ces produits, cohérents à l'échelle nationale, sont conçus pour appuyer la surveillance stratégique des forêts et les évaluations à grande échelle, mais ne sont pas destinés à la gestion opérationnelle des forêts. Pour plus de détails sur les méthodes, l'évaluation de l'exactitude et les sources de données, voir Matasci et al. (2018).Matasci, G., Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., Bolton, D.K., Tompalski, P., Bater, C.W., 2018. Three decades of forest structural dynamics over Canada's forested ecosystems using Landsat time-series and lidar plots. Remote Sensing of Environment, 216, 697-714. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.07.024 ( Matasci et al. 2018).

Stations contenant des machines motrices, des générateurs électriques et des équipements auxiliaires utilisés pour convertir l'énergie mécanique, chimique en énergie électrique d'une puissance installée de 1 megawatt et plus, produite à partir de ressources énergétiques renouvelables comprennant la biomasse, l'énergie hydroélectrique, pompage-turbinage hydroélectrique, géothermique, solaire et éolienne.Ressources cartographiques mises en oeuvre dans le cadre de la Coopération nord-américaine en matière d'information sur l'énergie (CNAIE) entre le département de l’Énergie des États‑Unis d’Amérique, le ministère des Ressources naturelles du Canada et le ministère de l’Énergie des États‑Unis du Mexique.Les agences et institutions participantes ne peuvent être tenues responsable de l'utilisation inappropriée ou incorrecte des données décrites et /ou contenues dans les présentes. Ces données n'ont pas de teneurs légales et ne sont pas destinées à être utilisées en tant que tels. L'information contenue dans ces données est dynamique et peut changer au fil du temps et peut différer d'autres informations officielles. Les agences et institutions participantes ne donnent aucune garantie, expresse ou implicite, quant à l'exactitude, la fiabilité, ou l'exhaustivité de ces données.Ensemble apparenté:[Coopération nord-américaine en matière d’information sur l’énergie, données cartographiques](https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/aae6619f-f9f3-435d-bc32-42decd58b674)

Densité apparente prévue (g/cm3) à des profondeurs définies (0–5 cm, 5–15 cm, 15–30 cm, 30–60 cm, 60–100 cm). La masse de sol sec par unité de volume en vrac.