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.

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.

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

Les valeurs des écarts de température moyens par rapport à la normale sont calculées en soustrayant la température moyenne mensuelle normale de la température mensuelle moyenne du mois. La température mensuelle moyenne est calculée en obtenant la valeur moyenne des températures quotidiennes moyennes pour un mois. Si le mois est plus froid que la normale, la valeur calculée est négative et si elle est plus chaude, la valeur est positive.

Des ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des températures minimales ont été générés à une résolution spatiale de 10 km pour la période 1951-2100, à partir des résultats de 24 modèles climatiques mondiaux (MCM) de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). L’échelle des températures minimales quotidiennes issues des MCM a été statistiquement réduite par la méthode des analogues avec correction de biais et cartographie des quantiles, version 2 (BCCAQv2). Un ensemble de données historiques interpolées sur les températures minimales pour le Canada (ANUSPLIN) a servi de cible pour la réduction d’échelle. Les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles à échelle statistiquement réduite des températures minimales (°C) mensuels, saisonniers et annuels sont accessibles pour la période historique 1951-2005 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.

Des ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des changements projetés des températures moyennes (°C) ont été générés à une résolution spatiale de 10 km pour la période 1951-2100, à partir des résultats de 24 modèles climatiques mondiaux (MCM) de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). L’échelle des températures moyennes quotidiennes issues des MCM a été statistiquement réduite par la méthode des analogues avec correction de biais et cartographie des quantiles, version 2 (BCCAQv2). Un ensemble de données historiques interpolées sur les températures moyennes pour le Canada (ANUSPLIN) a servi de cible pour la réduction d’échelle. Les changements des températures moyennes sont projetés par rapport à la période de référence 1986-2005. Des moyennes annuelles et saisonnières des changements projetés des températures moyennes par rapport à 1986-2005 sont incluses. Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles à échelle statistiquement réduite de changements projetés des températures moyennes 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 projetés des températures moyennes (°C) ont aussi été calculées pour quatre périodes (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 et 2081-2100), par rapport à la période de référence 1986-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5. 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 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.

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.

Les unités thermiques de croissance (UTC) sont calculées quotidiennement à l’aide des températures maximale et minimale afin de tenir compte de la réaction négative d’une culture à des températures plus élevées.Voici la formule utilisée pour calculer la valeur de l’UTC pour une journée : (1,8 × [température minimale - 4,4] + 3,33 × [température maximale - 10] - 0,084 × [température maximale - 10]²) ÷ 2,0Les valeurs d’UTC s’accumulent uniquement durant la saison de croissance, du 1er avril au 31 octobre.

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.

Une carte nationale des types de combustibles (TC) pour la prévision du comportement des incendies (PCI) au Canada, élaborée à partir de sources de données publiques. La résolution de la trame est de 30 m, classée à partir de l’ensemble de données spatialisées de l’inventaire forestier national canadien (SCANFI), des écozones du Canada et de la Composite nationale des superficies brûlées (CNSB). L’objectif de cet ensemble de données est de caractériser les forêts canadiennes en fonction des types de combustibles afin de les utiliser dans les calculs de prévision du comportement des incendies ainsi que pour la connaissance de la situation du potentiel d’incendie à l’échelle nationale.