La surface courbe de la Terre est representee sur des feuilles cartographiques a l'aide de nombreux schemas geometriques ou de projections des cartes. Le Canada fait appel au systeme **transverse universelle de Mercator** (UTM). On l'appelle transverse parce que les bandes sont orientees nord-sud plutot qu 'est-ouest le long de l'equateur. Cette classe de donnees porte sur les coordonnees sur un quadrillage de 5 km X 5 km du Systeme de reference nord-americain de 1983 (NAD83), selon la projection UTM. Elle comprend le numero de feuille cartographique UTM.** 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) **

Grille BCGS à l'échelle 1:2 500, système de référence nord-américain 1983. Le système géographique de la Colombie-Britannique est un système géographique dans lequel la couverture en minutes et secondes de longitude est le double de la couverture en minutes et secondes de latitude pour les nappes à toutes les échelles.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Ce service indique le ratio des personnes âgées de 0 à 14 ans et de 65 ans et plus (enfants et aînés) par rapport aux personnes âgées de 15 à 64 ans (en âge de travailler) par division de recensement. Les données consistent en une extraction personnalisée à partir du Recensement de 2016 – Données-échantillon (100 %).Ces données se rapportent à la population totale selon l’âge. « Âge » fait référence à l’âge au dernier anniversaire de naissance avant la date de référence, soit avant le 10 mai 2016. Pour obtenir de plus amples renseignements, veuillez vous reporter à « Âge » dans le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016.Pour obtenir de plus amples renseignements, veuillez vous reporter à « Âge » 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 indique le ratio des personnes âgées de 0 à 14 ans et de 65 ans et plus (enfants et aînés) par rapport aux personnes âgées de 15 à 64 ans (en âge de travailler) par subdivision de recensement. Les données consistent en une extraction personnalisée à partir du Recensement de 2016 – Données-échantillon (100 %).Ces données se rapportent à la population totale selon l’âge. « Âge » fait référence à l’âge au dernier anniversaire de naissance avant la date de référence, soit avant le 10 mai 2016. Pour obtenir de plus amples renseignements, veuillez vous reporter à « Âge » dans le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016.Pour obtenir de plus amples renseignements, veuillez vous reporter à « Âge » 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.

L’indice d’écart d’humidité (indice Z de Palmer) est une estimation des écarts d’humidité par rapport à la normale (moyenne sur 30 ans). Il tente d’exprimer les conditions pour le mois en cours, peu importe ce qui peut s’être passé avant le mois en question.

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. 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).

Feu de Forêt Année/dNBR 1985-2015Ampleur des changements dans les feux de forêt de 1985 à 2015 Ampleur du changement spectral pour les feux de forêt qui se sont produits de 1985 à 2015. La valeur de l'ampleur du changement est exprimée par la différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), qui est calculée comme la variation entre les valeurs spectrales avant et après le feu à l'origine du changement. Le jeu de données est constitué de trois couches : 1) masque binaire des feux de forêt, 2) année où le plus de perturbation due aux feux de forêt a été détectée et 3) différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), transformée en une valeur de 0 à 200 pour un stockage efficace des données. La valeur réelle de la dNBR se calcule comme suit : dNBR = valeur / 100. Plus la dNBR est élevée, plus le feu a été intense. Le jeu de données représente 30 années de feux de forêt au Canada et est calculé de manière entièrement automatisée à partir d'une source unique de données spatiales explicites recueillies de façon constante. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les feux de forêt de 1985 à 2015 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada.Si vous utilisez ces données, veuillez les citer comme suit : Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G.W. Hobart, L.B. Campbell, 2016. Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth 9(11), 1035-1054. (Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci'dessous pour un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques utilisées, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données.Hermosilla, T., Wulder, M. A., White, J. C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234. (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132. (Hermosilla et al., 2015b). (Hermosilla et al. 2015b).

Au Canada, les évaluations du MPO ont fait état d'une forte probabilité d'impacts significatifs du changement climatique dans tous les bassins marins et d'eau douce, les effets augmentant avec le temps (MPO 2012a, 2012b), tandis que les projections climatiques indiquent que les écosystèmes et les pêcheries seront perturbés dans un avenir prévisible (Lotze et al. 2019b ; Bryndum-Buchholz et al. 2020 ; Tittensor et al. 2021 ; Boyce et al. 2022c). Malgré son imminence, le changement climatique est rarement pris en compte dans les principales stratégies de conservation marine du Canada, comme la planification spatiale (O'Regan et al. 2021) ou la gestion des pêches (Boyce et al. 2021a ; Pepin et al. 2022). L'indice de risque climatique pour la biodiversité a été mis au point pour évaluer le risque climatique pour les espèces marines d'une manière quantitative, spatialement explicite et évolutive afin de mieux soutenir la prise de décision éclairée par le climat. Il a été utilisé pour évaluer les risques climatiques pour la vie marine à l'échelle mondiale (Boyce et al. 2022a), régionale (Lewis et al. 2023) et pour les pêcheries (Boyce et al. 2022c). Ces données présentent les résultats de l'application du cadre du CRIB pour estimer les risques climatiques moyens associés au réchauffement de la surface de la mer pour 2 959 espèces sur l'ensemble du territoire marin canadien dans le cadre de différents scénarios d'émissions futures. Dans le rapport technique accompagnant cette publication de données, nous utilisons la morue franche (Gadus morhua) comme exemple pour décrire les données, les méthodes et les résultats de l'approche, et pour montrer de manière transparente et tangible comment elle quantifie le risque et peut. Citer ces données comme suit: Boyce, D., Greenan, B., Shackell, N. Données de:Indice de risque climatique pour la vie marine dans la zone économique exclusive canadienne.Date de publication: Janvier 2024. Secteur des sciences des écosystèmes et des océans, Pêches et Océans Canada, Dartmouth (Nouvelle-Écosse).https://open.canada.ca/data/fr/dataset/2a0b3298-2bcc-49a0-a745-af56ed0462f1

Ensemble de données d'inventaire géospatial des forêts mis à jour en fonction des épuisements, tels que la récolte, et projeté chaque année pour la croissance. Les exemples d'attributs de cet ensemble de données incluent : l'âge, l'espèce, le volume, la taille. Les ensembles de données spatiales de l'Inventaire des ressources végétales (VRI) décrivent à la fois où se trouve une ressource végétale (volume de bois, espèces d'arbres) et quelle part d'une ressource donnée se trouve dans une unité d'inventaire. Citation suggérée : Direction de l'analyse et de l'inventaire des forêts (2024). VRI - 2024 - Couche composite de végétation forestière de rang 1 (R1). Catalogue de données de la Colombie-Britannique. https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/2ebb35d8-c82f-4a17-9c96-612ac3532d55** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

L’ensemble de données regroupe les données sur le poids de la chair et la hauteur de la coquille des pétoncles géants (Placopecten magellanicus) de taille commerciale (hauteur de coquille ≥ 80 mm) recueillies lors du relevé côtier ciblant le pétoncle mené dans la baie de Fundy de juin à la mi-août, de 2011 à 2023. Le poids humide de la chair a été consigné au dixième de gramme près et la hauteur de la coquille a été mesurée en millimètres. Les données sur le poids de la chair et la hauteur de la coquille proviennent d’un échantillon tiré d’un sous-ensemble de pétoncles capturés lors du relevé; cet échantillonnage détaillé a été effectué pour environ la moitié des traits effectués. Dans l’ensemble de données, chaque ligne représente un pétoncle donné et contient des renseignements comme le numéro et la date du trait, le nom de l’expédition, les coordonnées géographiques (en degrés décimaux, WGS84) et la zone de production de pétoncles où le trait a été effectué. Les protocoles de relevé sont documentés dans le rapport de Glass (2017). L’ensemble de données contient des données sur les traits effectués lors d’un relevé comparatif mené en 2012 (Smith et al. 2013). Il contient aussi des données tirées de la publication de Hebert et al. (2025).RéférencesGlass, A. 2017. Maritimes Region Inshore Scallop Assessment Survey: Detailed Technical Description. Can. Tech. Rep. Fish. Aquat. Sci. 3231: v + 32 p.Hebert, N, Sameoto, J.A., Keith, D.M., Murphy, O.A., Brown, C.J., Flemming, J. 2025. Interannual variability in the length–weight relationship can disrupt the abundance–biomass correlation of sea scallop (Placopecten magellanicus). ICES. J. Mar. Sci.Smith, S.J., Glass, A., Sameoto. J., Hubley, B., Reeves, A., and Nasmith, L. 2013. Comparative survey between Digby and Miracle drag gear for scallop surveys in the Bay of Fundy. DFO Can. Sci. Advis. Sec. Res. Doc. 2012/161. iv + 20 p.Citer ces données comme suit: Sameoto, J. A. Données de: Données sur le poids de la chair et la hauteur de la coquille des pétoncles géants recueillis dans la baie de Fundy, de 2011 à 2023. Date de publication: Décembre 2025. Division des sciences de l'écologie des populations, Pêches et Océans Canada, Dartmouth (Nouvelle-Écosse). https://open.canada.ca/data/en/dataset/65d32794-2d81-4682-b0ea-8d8bbe907a58