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Climat
Climat** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**
Carte d'action climatique
Données décrivant des projets contribuant à la croissance propre et à la lutte contre les changements climatiques, ayant reçu du financement fédéral depuis 2015, qui seront représentés sur la Carte d'action climatique. Les données comprennent des projets qui contribuent à l’atteinte d’objectifs d’atténuation et d’adaptation aux changements climatiques, ainsi qu’à des objectifs de technologie propre. Les données sur les projets comprennent leur nom, leur description, le montant et les récipiendaires du financement, ainsi que leur emplacement.
Extrêmes climatiques à long terme, stations climatologiques virtuelles
Une station climatologique virtuelle est le résultat du «remaillage» des données provenant de stations actuelles et historiques proches pour construire un ensemble de données «maillées». Afin d’identifier et de tabuler les extrêmes quotidiens des températures, des précipitations et des chutes de neige et de surveiller les records météorologiques, le Service météorologique du Canada a «maillé» les données de stations étroitement liées pour compiler une longue série chronologique de données pour environ 750 endroits au Canada. La durée de la série chronologique de stations virtuelles est souvent plus que 100 ans. Une station climatologique virtuelle est toujours nommée pour une «région» plutôt qu’un point (par exemple la région de Winnipeg) pour indiquer que les données sont tirées d’une région (avec un rayon de 20km du centre urbain) plutôt qu’à un seul emplacement précis.
Extrêmes climatiques à long terme, records des extrêmes quotidiens – précipitation
Les Records des Extrêmes Quotidiens (ECLT) visent à combler les lacunes de la fragmentation de l’information sur le climat en raison de changements apportés aux stations au fil du temps. Dans 750 endroits répartis sur le territoire canadien, des stations climatologiques « virtual » ont été construites en procédant au « remaillage » des données pour un lieu urbain, à partir de stations proches. Ces données fournissent les records des extrêmes quotidiens de la température, la précipitation et la neige pour chaque jour de l'année. La majorité des plus longs ensembles de données des extrêmes datent des années 1800s. Ces données fournissent les extrêmes quotidiens d'enregistrement de la précipitation pour chaque jour de l'année. Les éléments quotidiens comprennent : Précipitation maximale.
Extrêmes climatiques à long terme, records des extrêmes quotidiens – neige
Les Records des Extrêmes Quotidiens (ECLT) visent à combler les lacunes de la fragmentation de l’information sur le climat en raison de changements apportés aux stations au fil du temps. Dans 750 endroits répartis sur le territoire canadien, des stations climatologiques « virtual » ont été construites en procédant au « remaillage » des données pour un lieu urbain, à partir de stations proches. Ces données fournissent les records des extrêmes quotidiens de la température, la précipitation et la neige pour chaque jour de l'année. La majorité des plus longs ensembles de données des extrêmes datent des années 1800s. Ces données fournissent les extrêmes quotidiens d'enregistrement de la neige pour chaque jour de l'année. Les éléments quotidiens comprennent : Neige maximale.
Scénarios climatiques mis à l’échelle statistique des modèles climatiques mondiaux du CMIP6 (CanDCS-U6 & CanDCS-M6)
La Division de la recherche climatique (DRC) d’Environnement et Changement climatique Canada (ECCC) et le Pacific Climate Impacts Consortium (PCIC) ont déjà produit des scénarios mis à l’échelle statistique et fondés sur des simulations de modèles climatiques qui faisaient partie de la phase 5 du Projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP5) en 2015. ECCC et le PCIC ont mis à jour les scénarios à échelle réduite fondés sur la CMIP5 en ajoutant deux nouveaux ensembles de scénarios à échelle réduite fondés sur la prochaine génération de projections climatiques de la phase 6 du Projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP6). Les scénarios appelés scénarios climatiques canadiens à échelle réduite – méthode univariée de la CMIP6 (CanDCS-U6) (« Canadian Downscaled Climate Scenarios–Univariate method from CMIP6 ») et scénarios climatiques canadiens à échelle réduite – méthode multivariée de la CMIP6 (CanDCS-M6) (« Canadian Downscaled Climate Scenarios–Multivariate method from CMIP6 »).Les projections climatiques du CMIP6 sont fondées à la fois sur des modèles climatiques mondiaux actualisés et sur de nouveaux scénarios d’émissions appelés « trajectoires socioéconomiques partagées » (SSP, pour « Shared Socioeconomic Pathways »). Des ensembles de données statistiquement mis à l’échelle ont été produits à partir de 26 modèles climatiques mondiaux (MCM) de la CMIP6 et selon trois scénarios d’émissions différents (c.-à-d. SSP1-2.6, SSP2-4.5 et SSP5-8.5), et le PCIC a ajouté plus tard le SSP3-7.0 à l’ensemble de données CanDCS-M6. La procédure de correction des biais et analogues construits avec cartographie des quantiles, version 2 (BCCAQv2) a été utilisée pour l’ensemble CanDCS-U6, tandis que la méthode multivariée de correction des biais à N dimensions (MBCn) a été utilisée pour l’ensemble CanDCS-M6. L’ensemble CanDCS-U6 a été produit au moyen des mêmes données cibles de réduction (NRCANmet) que les scénarios à échelle réduite fondés sur la CMIP5, tandis l’ensemble CanDCS-M6 utilise un nouvel ensemble cible (mêlant les ensembles ANUSPLIN et PNWNAmet).Des extrants des modèles individuels et des ensembles de modèles statistiquement mis à l’échelle peuvent être téléchargés. Les indices climatiques mis à échelle de manière statistique réduite sont disponibles partout au Canada à une résolution spatiale de grille de 10 km pour la période antérieure 1950 2014 et la période 2015 2100 suivant chacun des trois scénarios d’émissions.Remarque : les changements projetés par les produits mis à l’échelle sur le plan statistique ne sont pas nécessairement plus crédibles que ceux des résultats du modèle climatique sous-jacent. Souvent, surtout pour les indices fondés sur des seuils absolus, l’écart des projections fondées sur des données mises à l’échelle est plus faible en raison de l’élimination des biais du modèle. Or ce n’est pas le cas pour tous les indices. La mise à l’échelle de la résolution du MCM pour qu’elle soit haute, ce qui est nécessaire pour l’évaluation des répercussions, augmente le niveau de détail spatial et de variabilité temporelle pour mieux correspondre aux observations. Étant donné que ces ajustements dépendent du MCM, les indices qui en résultent pourraient avoir un écart plus grand lorsqu’ils sont calculés à partir de données mises à l’échelle comparativement à ceux qui sont directement calculés à partir des résultats du MCM. Dans ce dernier cas, ce n’est pas la procédure de mise à l’échelle qui rend la projection plus incertaine, il s’agit plutôt d’une plus grande variabilité associée à une échelle spatiale plus haute.Les ensembles de données de modèles individuels et tous les produits dérivés connexes sont assujettis aux conditions d'utilisation (https://pcmdi.llnl.gov/CMIP6/TermsOfUse/TermsOfUse6-1.html) de l'organisation source.
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.
Ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des températures minimales
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.
Ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des températures maximales
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.
Tendances des changements de température basées sur les données ajustées et homogénéisées des stations climatologiques
Des tendances mensuelles, saisonnières et annuelles de changements de la température de l’air de surface quotidienne minimale, maximale et moyenne (en degrés Celsius) ont été calculées à partir des données homogénéisées des stations climatiques (DCCAH). Ces tendances ont été calculées par la méthode de Theil-Sen à partir des séries de données chronologiques complètes de chaque station. Les tendances de changements de la température n’ont pas toutes été calculées pour toutes les stations; aucune tendance n’a été calculée lorsque les séries chronologiques comportaient plus de 5 années consécutives ou plus de 10 % de données manquantes.
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