Le Système global de prévision déterministe (SGPD) est un modèle de prévision numérique du temps déterministe couplé atmosphère (GEM), océan et glace de mer (NEMO-CICE). Les prévisions sont effectuées deux fois par jour et vont jusqu'à 10 jours dans le futur. La couverture géographique est globale avec une résolution horizontale de 15 km. Les données sont offertes sur une trentaine de niveaux verticaux et interpolées sur une grille latitude-longitude uniforme globale avec une résolution horizontale de 0.15 degré. La fréquence temporelle et le nombre de variables accessibles sont fonction de l'horizon temporel des prévisions.

Les vents peuvent avoir une influence importante sur la croissance et le rendement des cultures, principalement en raison des dommages mécaniques causés aux organes végétatifs et reproducteurs des plantes, d’un déséquilibre dans les relations plantes-sol-atmosphère-eau comme l’évapotranspiration et de la répartition des ravageurs et maladies dans les champs agricoles. La vitesse maximale du vent et le nombre de jours de vent fort au cours de la période de prévision représentent respectivement des épisodes de vent fort à court terme et à long terme.L’agriculture est un important secteur de production primaire au Canada. La production agricole, la rentabilité, la durabilité et la sécurité alimentaire dépendent de nombreux facteurs agrométéorologiques. Les phénomènes météorologiques extrêmes au Canada, comme les sécheresses, les inondations, les vagues de chaleur, les gels et les tempêtes de forte intensité, peuvent avoir des répercussions importantes sur la production des grandes cultures.Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) et Environnement et Changement climatique Canada (ECCC) ont élaboré ensemble une série d’indices agrométéorologiques des phénomènes extrêmes fondés sur quatre grandes catégories de facteurs météorologiques : température, précipitations, chaleur et vent. Les indices de conditions météorologiques extrêmes sont conçus comme des outils de prévision à court terme et sont produits à l’aide des prévisions à moyen terme d’ECCC pour créer un indice hebdomadaire produit sur une base quotidienne.

Des ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des changements projetés des températures maximales(°C) ont été générés à une résolution spatiale de 10 km par rapport à 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 maximales 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 maximales pour le Canada (ANUSPLIN) a servi de cible pour la réduction d’échelle. Les changements des températures maximales sont projetés par rapport à la période de référence 1986-2005. Des moyennes annuelles et saisonnières des changements projetés des températures maximales pour la période 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 maximales 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 maximales 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 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.

Des ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des changements projetés des températures minimales (°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 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 changements des températures minimales sont projetés par rapport à la période de référence 1986-2005. Des moyennes annuelles et saisonnières des changements projetés des températures minimales pour la période 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 minimales 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 minimales 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 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.

Description:Les données climatologiques saisonnières (température, salinité, et sigma-t) de l’océan Pacifique Nord-Est ont été calculées à partir d’observations historiques comprenant toutes les données disponibles de conductivité-température-profondeur (CTD), de bouteilles, de bathythermographes non réutilisables (XBT), du programme Argo de la NOAA (http://www.argo.ucsd.edu/), du Marine Environmental Data Service (MEDS), ainsi que des archives de l’Institut des sciences de la mer sur la période 1980-2010 avec une résolution spatiale allant d’environ 100 m à 70 km.Méthodes :Les calculs, y compris le lissage et l’interpolation des données, ont été effectués dans soixante-cinq sous-régions et jusqu’à cinquante-deux niveaux verticaux de la surface à 5 000 m. Les moyennes saisonnières ont été calculées comme la médiane des valeurs saisonnières annuelles. Les mois de printemps étaient définis comme allant d’avril à juin, ceux d’été comme allant de juillet à septembre, ceux d’automne comme allant d’octobre à décembre et ceux d’hiver comme allant de janvier à mars.Incertitudes :Des incertitudes sont engendrées lorsque les données d’observation qui ont fait l’objet d’un contrôle de la qualité sont interpolées dans l’espace à des distances variables du point d’observation. Les moyennes climatologiques sont calculées à partir de ces valeurs interpolées.

Des ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des températures moyennes 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 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles à échelle statistiquement réduite des températures moyennes (°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 permetttrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.

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.

Des ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des températures maximales 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 maximales 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 maximales (°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.

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.