La base de données sur les espèces aquatiques envahissantes des Grand Lacs est une compilation de données sur les communautés de poissons et les habitats provenant des efforts de surveillance de détection précoce du Programme des espèces aquatiques envahissantes et du Programme de carpes envahissantes de MPO dans les eaux canadiennes du bassin des Grands Lacs. Les données comprennent : le site d’échantillonnage, la date, le nombre de poissons, les espèces de poissons et les informations connexes sur l’habitat. Les détails spécifiques au projet, les objectifs, et les méthodes sont souvent présentés dans les rapports canadiens des sciences halieutiques et les sciences océaniques de MPO.

Les débits de dose gamma terrestres, rapportés en équivalent de dose ambiant avec l’unité nSv/h, sont présentés pour les quatre-vingt-dix derniers jours. Les données sont mesurées en temps réel, typiquement par les dosimètres spectroscopiques du Réseau de surveillance en poste fixe (SPF). Les stations dosimétriques de ce réseau sont localisées dans les centres de population et autres endroits stratégiques à travers le Canada. Les données en temps réel offrent un aperçu des fluctuations typiques des niveaux de radioactivité dans l’environnement canadien; elles peuvent aussi fournir une détection rapide de sources de radioactivités autres que le bruit de fond environnemental.À titre de référence, les installations nucléaires et les mines et usines de concentration d'uranium peuvent être trouvées dans le catalogue de Cartes ouvertes et ajoutées à la carte de surveillance de la radioactivité environnementale en temps réel à l'aide du bouton "+" (Ajouter une couche) du panneau "Couches" de l’outil de visualisation. Les liens ESRI REST ou WMS trouvés dans l'enregistrement des métadonnées des installations nucléaires et usines et mines d'uranium est ce qu'il faut pour procéder. Ces liens peuvent être trouvés ici : https://open.canada.ca/data/fr/dataset/6478153c-829f-4649-bd52-41f63b41021f.Le jeu de données Installations nucléaires et usines et mines d'uranium fourni par la Commission canadienne de sûreté nucléaire correspond aux titulaires de permis nucléaires qui opèrent à travers le Canada. Les opérations comprennent les mines et usines de concentration d'uranium, les installations de traitement de l'uranium, les centrales nucléaires, les réacteurs de recherche, les accélérateurs de particules et les installations de traitement des substances nucléaires. Toutes ces installations sont autorisées par la CCSN et sont assujetties à une surveillance réglementaire stricte pour assurer la sécurité du public et de l'environnement.

**VEUILLEZ NOTER :** Le système de surveillance environnementale sera remplacé par le système EnMods le 5 mars 2026. Les objets de résultats EMS ne contiendront pas de nouvelles données après le 26 février 2026. Pour les données récentes, veuillez vous référer à [Localisations spatiales et groupes de localisation d'EnMods] (https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/f60fa4b5-e3d0-44ad-b5d8-778d29764e34). Couverture des points spatiaux des stations de surveillance environnementale (EMS) pour la province par TYPE DE LIEU. Les couches spatiales suivantes y font référence en tant que source de données : 1. Surveillance de l'environnement - Toutes les stations 2. Stations de surveillance environnementale - Surveillance de l'air (site de l'air ambiant) 3. Stations de surveillance environnementale - Surveillance de la qualité de l'air (permis de transport aérien) 4. Stations de surveillance environnementale - Sites aquatiques (surveillance de l'eau) 5. Stations de surveillance environnementale - Sites aquatiques (permis d'utilisation de l'eau) 6. Stations de surveillance environnementale - Sites aquatiques (puits) 7. Stations de surveillance environnementale - Sites aquatiques (puits d'observation) 8. Stations de surveillance environnementale - Sites aquatiques (printemps)** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Ampleur des changements dans les feux de forêt de 1985 à 2022 Ampleur du changement spectral pour les feux de forêt qui se sont produits de 1985 à 2022. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. La valeur de l'ampleur du changement est exprimée par la différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), qui est calculée comme la variation entre les valeurs spectrales avant et après le feu à l'origine du changement. Plus la dNBR est élevée, plus le feu a été intense. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les feux de forêt de 1985 à 2022 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada. Si vous utilisez ces données, veuillez les citer comme suit: Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G.W. Hobart, L.B. Campbell, 2016. Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth 9(11), 1035-1054. (Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci'dessous pour un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques utilisées, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données. Hermosilla, T., Wulder, M. A., White, J. C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234 (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132 ( Hermosilla et al. 2015b).Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G. W. Hobart, (2017). Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 63,104-111.. (Hermosilla et al. 2017).

Dans le monde entier, le crabe vert est une espèce envahissante à haut risque qui peut dévaster les écosystèmes marins côtiers parce qu’il risque d’entraîner le déplacement des espèces indigènes, de causer la dégradation et la perturbation des habitats naturels (notamment les zostères) et de modifier les réseaux trophiques. Il a été récemment détecté dans la partie canadienne de la mer des Salish. À mesure que son établissement se poursuit dans la région, la détermination des endroits sur lesquels concentrer les ressources limitées de surveillance constitue un problème permanent, étant donné la grande quantité d’habitats côtiers qui pourraient être occupés par l’espèce. Diverses méthodes peuvent être utilisées pour déterminer les habitats hautement propices au crabe vert à des échelles spatiales variées. Cependant, aucune d’entre elles n’a été évaluée dans le contexte de la mise en place d’une gestion du crabe vert, pas plus que pour la partie canadienne de la mer des Salish. Nous évaluons ici cinq méthodes individuelles élaborées pour évaluer le caractère convenable des habitats pour le crabe vert (c.-à-d. le modèle MaxEnt, les modèles de régression stimulée par gradient linéaires et logistiques stochastiques, un outil de sélection rapide des sites et un outil d’évaluation et de classement qualitatif des sites) et cinq modèles dérivés générés par la multiplication des résultats de ces modèles individuels. Chaque modèle s’appuie sur des variables d’entrée environnementales et d’habitat légèrement différentes qui touchent les possibilités d’invasion par le crabe vert. Ainsi, plutôt que de déterminer un seul modèle privilégié, nous avons utilisé une approche d’ensemble multimodèles pour déterminer les sites qui devraient être les plus propices à l’espèce. L’approche d’ensemble accroît vraisemblablement le pouvoir prédictif, car elle inclut à la fois les caractéristiques de l’environnement et de l’habitat lors de la détermination des sites prioritaires pour la détection précoce ou la surveillance du crabe vert dans les eaux canadiennes de la mer des Salish. Enfin, nous décrivons comment les modèles évalués ici, seuls ou en combinaison, pourraient être utilisés pour déterminer des sites supplémentaires, soit dans la mer des Salish, soit dans de nouvelles zones.Cet ensemble de données contient la qualité de l'habitat prévue à partir de cinq modèles pour le crabe vert européen sur les plages de la mer des Salish (Colombie-Britannique, région du Pacifique).

Les données de cet ensemble de données représentent un regroupement d’événements d’observation, d’échouement et de piégeage de tortues de mer, survenus principalement près de Terre Neuve et Labrador, au Canada.Le présent document résume les données sur les événements de détection de la tortue luth (Dermochelys coriacea), de la tortue caouanne (Caretta caretta) et de la tortue verte (Chelonia mydas) tirées de relevés opportunistes et systématiques, ainsi que les enregistrements d’échouement et de piégeage dans les eaux de Terre-Neuve-et-Labrador, de 1946 à 2023. Dans une bien moindre mesure, il existe également des enregistrements de détection dans les eaux du sud du golfe du Saint-Laurent, du plateau néo-écossais et du nord-est des États-Unis.Comme ces enregistrements de détection proviennent principalement de rapports opportunistes, il y a rarement des données d’un rapport qui inclut des mesures de l’effort d’observation déployé pour effectuer la détection, et rarement des images qui y sont associées. Pendant les relevés aériens du MPO, il existe des mesures de l’effort dans la plupart des cas, ce qui permet d’utiliser les enregistrements d’observation de tortues dans la modélisation de l’habitat (p. ex., Mosnier et al. 2018).La plupart des variables d’information (comme la date, la latitude, la longitude et le nombre d’animaux) ont été tirées du rapport de détection. Dans certains cas, les données pour des variables telles que la fiabilité de l’emplacement, la fiabilité de l’identification, la plateforme et l’issue de l’échouement ou du piégeage ont été dérivées de l’interprétation des commentaires associés au rapport, le cas échéant. Pour obtenir une description des variables dans l’ensemble de données, veuillez consulter dictionnaire de données.Référence :Mosnier, A., Gosselin, J.-F., Lawson, J., Plourde, S., and Lesage, V. 2018. Predicting seasonal occurrence of leatherback turtles (Dermochelys coriacea) in eastern Canadian waters from turtle and sunfish (Mola mola) sighting data and habitat characteristics. Can. J. Zool. 97: 464-478. https://doi.org/10.1139/cjz-2018-0167

Il s'agit d'une couverture SIG ponctuelle comprenant soit les emplacements des incendies, soit les centroïdes des polygones d'incendie dont l'emplacement exact était inconnu pour les incendies au Yukon, couvrant une période allant de 1946 à aujourd'hui. Bien que l'échelle temporelle de la couverture remonte à la fin des années 1940, la capacité de détection des incendies à l'échelle du Yukon n'a été pleinement développée que dans les années 1960. De plus, l'accès à des cartes aériennes régulières n'était pas facilement disponible avant cette même période. En conséquence, de nombreux incendies survenus dans les années 40 et 50 n'ont tout simplement pas été enregistrés ou mal cartographiés, en particulier dans le nord. C'est pourquoi il faut tirer des conclusions avec prudence à partir de ces données en ce qui concerne la petite enfance. À partir de 2020, les données ont été automatiquement mises à jour à l'aide d'iFM.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)

OBJECTIF : Les données du journal de bord sur les saumons adultes sont recueillies volontairement chaque année auprès de pêcheurs sur la rivière Margaree. Ces données sont utilisées comme données d'entrée dans le modèle actuel pour prédire l'abondance des retours de saumons de grande et de petite taille chaque saison dans la rivière Margaree (Breau et Chaput 2012). Les données du journal de bord utilisées dans le modèle proviennent de la pêche en saison. Cependant, l'ensemble de données fourni comprend également les données relatives à la pêche hors saison et hâtive pratiquée par des pêcheurs volontaires dans le cadre d'un permis scientifique délivré par le MPO. Cette pêche a débuté en 2015 sous la forme d'un projet pilote et s'est poursuivie jusqu'en 2023. DESCRIPTION : Données tabulées provenant des carnets de bord des pêcheurs dans les zones ZPS 18A et 18B DÉTAILS DE L'ÉCHANTILLON PHYSIQUE : Journaux de bord LIMITATION DE L'UTILISATION : Pour assurer l'intégrité scientifique et l'utilisation appropriée des données, nous vous encourageons à contacter le gardien des données.

La Commission canadienne de sûreté nucléaire (CCSN) publie une base de données contenant les résultats de la surveillance environnementale du Programme de surveillance régionale de l’est de l’Athabasca. Les échantillons sont prélevés près des communautés situées dans le nord de la Saskatchewan.

Changements causés par les récolte forestière de 1985 à 2022, avec indication de l'année où le plus de perturbations dues aux récolte forestière ont été détectées. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. Les informations recueillies représentent 38 années de récolte forestière au Canada et sont calculées de manière entièrement automatisée à partir d'une source unique de données spatiales explicites recueillies de façon constante. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les récolte forestière de 1985 à 2022 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada.Si vous utilisez ces données, prière d'en citer la source comme suit : Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, L. B. Campbell, 2016. Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth 9(11), 1035-1054. https://doi.org/10.1080/17538947.2016.1187673 ( Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci-dessous pour un aperçu du traitement des données, du calcul des mesures, de la détermination des causes des changements et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données. Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.11.005 ( Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.09.004 ( Hermosilla et al. 2015b).Hermosilla, T., M. A. Wulder, J. C. White, N. C. Coops, G. W. Hobart, 2017. Updating Landsat time series of surface-reflectance composites and forest change products with new observations. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 63, 104-111. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.07.013 (Hermosilla et al. 2017).