Les modèles de répartition des espèces sont des outils qui fusionnent des observations d’espèces (l’occurrence, l’abondance ou la biomasse) avec des variables environnementales pour prédire l’aire de répartition d’une espèce dans des emplacements non échantillonnés. Afin de produire des prévisions exactes de l’occurrence, de l’abondance ou de la répartition de la biomasse, il est souhaitable d’obtenir une vaste gamme de variables physiques ou biologiques (ou les deux). Ces données sont souvent recueillies à des échelles spatiales limitées ou irrégulières et nécessitent l’application de techniques géospatiales pour produire des surfaces environnementales en continu qui peuvent être utilisées pour la modélisation à toutes les échelles spatiales. Nous présentons ici un examen de 102 couches de données environnementales qui ont été compilées pour toute l’étendue spatiale de la région des Maritimes de Pêches et Océans Canada (MPO). Les variables ont été obtenues à partir d’une vaste gamme de sources de données physiques et biologiques interpolées sur le plan spatial à l’aide de méthodes géostatistiques. Pour chaque variable, nous documentons la répartition des données sous-jacentes, fournissons des analyses pertinentes des modèles de répartition et une évaluation du rendement des modèles. Nous présentons l’erreur type et les surfaces interpolées définitives. Ces couches de données ont été archivées dans un format commun (trame) à l’Institut océanographique de Bedford afin de simplifier leur utilisation future. À partir des résumés analytiques du présent rapport, un sous-ensemble de ces variables a par la suite été utilisé dans des modèles de répartition des espèces pour prévoir la répartition, en eau profonde, des coraux, des éponges et d’autres taxons benthiques importants dans la région des Maritimes.Citer ces données comme: Beazley, Lindsay; Guijarro, Javier; Lirette, Camille; Wang, Zeliang; Kenchington, Ellen (2020). Caractéristiques des couches de données environnementales à utiliser dans la modélisation de la répartition des espèces dans la région des Maritimes. Publié en Juillet 2023. Secteur des sciences des écosystèmes et des océans, Pêches et Océans Canada, Dartmouth, (N-É). https://open.canada.ca/data/en/dataset/34a917cb-a0e3-403c-91c7-af3dc20628b1

Les cartes de répartition de la population active sont dérivées de la géodatabase CanEcumene 2.0 à l'aide de tabulations personnalisées de données sur la population active basées sur le recensement. Ces cartes ont été calculées pour chacun des cinq principaux secteurs de ressources naturelles au Canada : la foresterie, les pêches, l'agriculture, les minéraux, et le pétrole et le charbon. La mesure utilisée est la population active de chaque secteur en proportion des secteurs producteurs de biens de l'économie. Les proportions de la population active ont d'abord été calculées au niveau de chaque communauté, puis interpolées au niveau régional à l'aide du SIG (voir Eddy et. al. 2020 pour plus de détails). Ces cartes montrent en fait la forte importance des secteurs des ressources naturelles du Canada dans diverses régions du pays. Plus le ton de la carte est foncé, plus le degré de dépendance d'une région vis-à-vis d'un secteur donné est élevé pour sa survie économique.

Description:Cet ensemble de données contient des couches d’occurrence prévue pour 65 espèces de poissons de fond ainsi que la richesse globale des espèces (c.-à-d. le nombre total d’espèces présentes) dans les eaux du Pacifique canadien, et l’erreur-type médiane par cellule de grille pour toutes les espèces. Il couvre toutes les profondeurs d’habitat du fond marin comprises entre 10 et 1 400 mètres qui ont une salinité estivale moyenne supérieure à 28 USP. Deux couches sont fournies pour chaque espèce : 1) l’occurrence prévue de l’espèce (prob_occur) et 2) la probabilité qu’une cellule de grille soit un point chaud d’occurrence pour cette espèce (hotspot_prob) défini comme étant le seuil le plus bas entre : 1) 0,8 ou 2) le 80e centile des valeurs de probabilité d’occurrence prévues pour toutes les cellules de grille dont la probabilité d’occurrence était supérieure à 0.05. La première mesure fournit une prévision globale de la répartition de l’espèce, tandis que la deuxième indique les régions où l’espèce est la plus susceptible d’être présente, ce qui tient compte de l’incertitude dans notre modèle. Toutes les couches sont fournies à une résolution de 1 km.Méthodes :Ces couches ont été créées à l’aide d’un modèle de répartition des espèces décrit par Thompson et ses collaborateurs (2023). Ce modèle intègre les données de trois relevés indépendants des pêches : les relevés synoptiques au chalut de fond des poissons démersaux de Pêches et Océans Canada (MPO; Sinclair et al. 2003; Anderson et al. 2019), les relevés à la palangre sur fond dur des poissons démersaux du MPO (Lochead et Yamanaka 2006, 2007; Doherty et al. 2019), et les relevés aux lignes fixes indépendants de la commission internationale du flétan du Pacifique (IPHC 2021). De plus amples renseignements sur les méthodes se trouvent dans le fichier PDF des métadonnées accessible avec le jeu de données.Extrait du rapport de Thompson et ses collaborateurs (2023):Des prévisions de la répartition des espèces de poissons de fond sont nécessaires pour soutenir les initiatives de planification spatiale marine en cours dans les eaux du Pacifique canadien. Des données pour éclairer les modèles de répartition des espèces sont disponibles à partir de plusieurs relevés indépendants des pêches. Cependant, aucun relevé unique ne couvre l’ensemble de la région et différents types d’engins de pêche sont nécessaires pour étudier la diversité des habitats occupés par les poissons de fond. Les engins de chalutage de fond sont utilisés pour échantillonner l’habitat de fond meuble, principalement sur le plateau continental et le talus, tandis que les engins de pêche à la palangre se concentrent souvent sur les habitats littoraux et de fond dur où le chalutage est impossible. Puisque les données obtenues par les relevés de ces deux types d’engins de pêche ne sont pas directement comparables, les modèles antérieurs de répartition des espèces dans cette région se sont limités à l’utilisation des données d’un relevé à la fois, réduisant ainsi leur étendue spatiale et leur utilité à l’échelle régionale. Nous présentons ici une méthode d’intégration des données sur la présence et l’absence des espèces entre les relevés et les types d’engins de pêche qui nous permettent de prévoir la répartition sur toute la côte de 66 espèces de poissons de fond en Colombie-Britannique. Notre modèle tire parti de l’utilisation des données disponibles provenant de multiples relevés pour estimer la façon dont les espèces réagissent aux gradients environnementaux tout en tenant compte des différences de capturabilité entre les différents relevés. Dans l’ensemble, nous constatons que cette méthode intégrée présente deux avantages principaux : 1) elle augmente l’exactitude des prévisions dans les régions et les relevés à données limitées tout en ayant des répercussions négligeables sur l’exactitude lorsque les données sont déjà suffisantes pour réaliser des prévisions; 2) elle réduit l’incertitude, ce qui se traduit par des intervalles de confiance plus serrés concernant les espèces qui devraient être présentes. Ces avantages sont particulièrement pertinents dans les régions de notre côte où notre compréhension de la qualité de l’habitat est limitée en raison de l’absence de relevés de recherche spatialement complets à long terme sur les poissons de fond.Sources de donnéesLes données de recherche ont été fournies par l’Unité des données sur le poisson de fond de la Direction des sciences (région du Pacifique) aux fins des relevés de recherche de la base de données GFBio entre 2003 et 2020 pour toutes les espèces qui comptaient au moins 150 observations, pour tous les types d’engins de pêche et les jeux de données de relevés disponibles.IncertitudesIl s’agit de résultats modélisés en fonction des observations des espèces en mer et des prévisions connexes en matière de covariables environnementales qui pourraient ne pas toujours refléter précisément les véritables aires de répartition des poissons de fond, bien que des méthodes qui intègrent différents types et différentes sources de données aient démontré leur capacité à améliorer l’inférence du modèle en accroissant la précision des prévisions et en réduisant l’incertitude.

Ce service présente le revenu total médian des ménages en 2015 au Canada par subdivision de recensement, 2016. Les données proviennent du Profil du recensement, produit numéro 98-316-X2016001 au catalogue de Statistique Canada.Le revenu total désigne la somme de certains revenus (en espèces et, dans certains cas, en nature) de l’unité statistique durant une période de référence donnée. Le revenu médian d’un groupe donné est le montant qui divise en deux la répartition du revenu de ce groupe. Pour obtenir de plus amples renseignements, se reporter à « revenu total » dans le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016.Pour obtenir de plus amples renseignements, se reporter à « revenu total » 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.

La couche représente la distribution estivale des troupeaux de béluga dans l’estuaire du Saint-Laurent (Delphinapterus leucas). Trois groupes sont représentés: les femelles avec un veau, les mâles adultes et les secteurs mixtes. La distribution des troupeaux a été délimitée grâce aux publications du Pêches et Océans Canada (MPO) sur le béluga. Les aires de distribution des troupeaux sont valides seulement pour la période estivale. De plus, les usages de ces aires par les différents groupes ne sont pas connus.Source de données :Michaud, R. 1993. Distribution estivale du béluga du St-Laurent; synthèse 1986-1992. Can. Tech. Rep. Fish. Aquat. Sci. 1906: vi + 28 p.

Les lignes de distribution électrique de la YEC représentent les lignes de distribution principales de la Yukon Energy Corporation (YEC). Ces lignes distribuent de l'énergie électrique à basse tension entre les sous-stations électriques et les consommateurs (par exemple, les communautés, les mines). Ces données ont été fournies par YEC et seront mises à jour lorsque de nouvelles lignes de distribution primaires seront construites.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@yukon.ca] (mailto : geomatics.help@yukon.ca)

Représentation spatiale de la répartition générale des mouflons de montagne sauvages (mouflons d'Amérique et mouflons à cornes fines) en Colombie-Britannique. Les populations qui s'étendent dans les provinces et les États voisins sont également incluses. Les polygones de distribution sont divisés par espèce en mouflons d'Amérique et mouflons à cornes fines.** 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 des unités de distribution de l'aire de répartition des réserves forestières représente les zones fonctionnelles de gestion du pâturage au sein de la réserve forestière des Rocheuses. Les limites des lotissements et/ou des unités de distribution peuvent être définies par des clôtures, la hauteur du terrain, des limites naturelles et/ou une combinaison de ces éléments. Il s'agit actuellement de la représentation la plus précise des limites de l'unité de distribution et elle est sujette à modification. Dans certains cas, ces limites peuvent s'étendre au-delà des limites de la réserve forestière des montagnes Rocheuses. Dans ces cas, il s'agit d'une représentation de l'unité de gestion dans son ensemble.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

La couche représente la distribution saisonnière de la population de béluga de l’estuaire du Saint-Laurent (Delphinapterus leucas). La distribution estivale provient de plusieurs relevés (bateau, hélicoptère, avion) réalisés entre la fin août et le début de septembre. Les distributions automnale et hivernale proviennent de relevés aériens effectués à la mi-octobre, en novembre et de décembre à mars 1989 et 1990. La distribution printanière provient d’anecdotes et de deux relevés aériens effectués à la fin avril et au début du mois de juin 1990.La distribution saisonnière du béluga peut varier notamment selon le couvert de glace, le risque de prédation et la disponibilité de la nourriture. Cette couche représente la distribution saisonnière générale de l'espèce et ne tient pas compte de la ségrégation sexuelle qui se produit dans l'estuaire du Saint-Laurent. Cette couche de données ne représente pas l'habitat essentiel du béluga. Pour une représentation de l'habitat essentiel, voir la couche de données « Habitat essentiel du béluga dans le Saguenay et l'estuaire du Saint-Laurent » (https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/fdfef550-b94c-466c-9dcb-24c297c00e3e).Source de données:Mosnier, A., Lesage, V., Gosselin, J.-F., Lemieux Lefebvre, S., Hammill, M. O., Doniol-Valcroze, T. 2010. Information relevant to the documentation of habitat use by St. Lawrence beluga (Delphinapterus leucas), and quantification of habitat quality. DFO Can. Sci. Advis. Sec., Res. Doc. 2009/098. iv + 35 p.

UTC - Réseaux de services publics et de communication (UtilitiesCommunication) Systèmes d'énergie, d'eau et de traitement des déchets, infrastructures et services de communication. Par exemple, des ressources décrivant l'hydroélectricité ; les sources d'énergie géothermiques, solaires et nucléaires ; la purification et la distribution de l'eau ; la collecte et l'élimination des eaux usées ; la distribution d'électricité et de gaz ; la communication de données ; les télécommunications ; la radio ; et les réseaux de communication.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**