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Température maximale (°C)
La température maximale représente la valeur de température la plus élevée enregistrée (°C) à chaque endroit pour une période donnée. Les périodes comprennent les 24 heures précédentes et les 7 jours précédents à partir de la date disponible, pour laquelle un jour climatique commence à 0600 UTC.
Points d'altitude - 250 m - Canvec
Les entités Elevation Features sont les suivantes : Contour et Point d'altitude. CanVec est un produit de référence cartographique numérique de Ressources naturelles Canada (RNCan). Il provient des meilleures sources de données disponibles couvrant le territoire canadien, offre des informations topographiques de qualité en format vectoriel et est conforme aux normes géomatiques internationales. CanVec est un produit multisource provenant principalement de la Base nationale de données topographiques (NTDB), du processus de cartographie du Nord mené par le Centre canadien de cartographie et d'observation de la Terre (CCMEO), des données de l'Atlas du Canada, de l'initiative GéoBase et de la mise à jour des données à l'aide de la couverture par imagerie satellite (par exemple Landsat 7, Spot, Radarsat, etc.).Distribué depuis [GeoYukon] (https://yukon.ca/geoyukon) par le [gouvernement du Yukon] (https://yukon.ca/maps). Découvrez d'autres données cartographiques numériques et des cartes interactives issues de la collection de données cartographiques numériques du Yukon.Pour plus d'informations : [geomatics.help@gov.yk. ca] (mailto : geomatics.help@yukon.ca)
Changements de température projetés basés sur les ensembles multimodèles CMIP5
Des ensembles multimodèles de changements de température moyenne (°C) projetés (aussi appelés anomalies) ont été générés pour la période 1901-2100 à partir d’un ensemble de 29 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Les changements de température moyenne projetés sont établis par rapport à la période de référence 1986-2005. Les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de changements de température moyenne projetés sont accessibles pour la période historique 1901-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Des moyennes sur 20 ans des changements de température moyenne (°C) ont aussi été calculées pour quatre périodes (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 et 2081-2100), à partir des scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5, par rapport à la période de référence 1986-2005. Elles sont accessibles en une variété de formats. La médiane des changements projetés sur l’ensemble des modèles climatiques du CMIP5 est incluse. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.
Maximum et minimum annuels des moyennes quotiennes des niveaux ou débits d'eau
Les données de maximum et minimum annuels des moyennes quotiennes sont le maximum et le minimum des valeurs de moyennes quotidiennes pour une année donnée.
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
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
Sentier de la capitale de la CCN - Réseau idéal
La carte du réseau idéal permet de voir l’étendue et la configuration générale du Sentier de la capitale; de voir l’emplacement des sentiers existants (en date de 2020) et proposés et de distinguer les parcours de découverte des liens de connexion.Plan stratégique du Sentier de la capitale, Octobre 2020 https://ncc-website-2.s3.amazonaws.com/documents/Pathways-BOOK-10-15-2020-FR_Final_Compressed.pdf
Différence dans la durée de la saison des feux - Court terme (2011-2040) selon le RCP 8.5 par rapport à la période de référence
Les conditions météorologiques propices aux feux de forêt font référence aux variables météorologiques qui influencent la fréquence des incendies. Elles déterminent la saison des feux, qui est définie comme une ou plus d'une période de l’année où les feux de forêt sont plus susceptibles de se déclarer, de se propager et de causer suffisamment de dégâts pour entraîner la suppression organisée des feux de forêt.La durée de la saison des feux est la différence entre les dates du début et de la fin de la saison des feux. Celles-ci sont définies par les dates de début et de fin de saison des feux de l’Indice Forêt-Météo (IFM; http://cwfis.cfs.nrcan.gc.ca/). La saison des feux commence quand il n’y a plus de neige autour de la station pendant 3 jours consécutifs et que le thermomètre indique une température d’au moins 12 °C à midi. Dans le cas des stations qui n’enregistrent pas une couverture de neige importante pendant l’hiver (soit moins de 10 cm de neige ou absence de neige pendant au moins 75 % des mois de janvier et février), la saison commence quand la température moyenne quotidienne atteint 6 °C ou plus pendant 3 jours consécutifs. La saison des feux prend fin avec l’arrivée de l’hiver, soit habituellement après 7 jours consécutifs de présence de neige. Si l’on ne dispose pas de statistiques sur la neige, la fin de la saison est déterminée après 7 jours consécutifs pendant lesquels le thermomètre a indiqué une température ne dépassant pas 5 °C à midi.Les conditions climatiques historiques proviennent des normales climatiques canadiennes couvrant 1981-2010. Les projections ont été calculées à l'aide de deux profils représentatifs d’évolution de concentration (“Representative Concentration Pathways” ou RCP). Ces RCP découlent de quatre scénarios relatifs à l’évolution de la concentration en gaz à effet de serre établis par le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) dans son cinquième rapport d'évaluation. Le RCP 2.6 (appelé réduction rapide des émissions) suppose que les gaz à effet de serre atteindront leur concentration maximale au cours de la période 2010-2020 avant d’entamer leur déclin. Selon le scénario RCP 8.5 (appelé augmentation continue des émissions), la concentration en gaz à effet de serre continuera de croître tout au long du 21e siècle. Couche de données fournie : la différence dans la durée de la saison des feux projetée à court terme (2011-2040) selon le RCP 8.5 (augmentation continue des émissions) par rapport à la période de référence au Canada.
Stationnements publics
Stationnements publics municipaux.Attributs :ID - Identifiant uniqueNOM - Nom du stationnementNOMBREPLACE - Nombre de places de stationnement
Température minimale (°C)
La température minimale représente la valeur de température la plus basse enregistrée (°C) à chaque endroit pour une période donnée. Les périodes comprennent les 24 heures précédentes et les 7 jours précédents à partir de la date disponible, pour laquelle un jour climatique commence à 0600 UTC.
Ensembles multimodèles CMIP5 de projections de température
Des ensembles multimodèles de températures moyennes (°C) ont été générés pour la période 1901-2100 à partir des projections de 29 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de températures moyennes mensuels, saisonniers et annuels sont accessibles pour la période historique 1901-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.
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