Les conditions météorologiques propices aux feux de forêt font référence aux variables météorologiques qui influencent la fréquence des incendies. Elles déterminent la saison des feux, qui est définie comme une ou plus d'une période de l’année où les feux de forêt sont plus susceptibles de se déclarer, de se propager et de causer suffisamment de dégâts pour entraîner la suppression organisée des feux de forêt.La durée de la saison des feux est la différence entre les dates du début et de la fin de la saison des feux. Celles-ci sont définies par les dates de début et de fin de saison des feux de l’Indice Forêt-Météo (IFM; http://cwfis.cfs.nrcan.gc.ca/). La saison des feux commence quand il n’y a plus de neige autour de la station pendant 3 jours consécutifs et que le thermomètre indique une température d’au moins 12 °C à midi. Dans le cas des stations qui n’enregistrent pas une couverture de neige importante pendant l’hiver (soit moins de 10 cm de neige ou absence de neige pendant au moins 75 % des mois de janvier et février), la saison commence quand la température moyenne quotidienne atteint 6 °C ou plus pendant 3 jours consécutifs. La saison des feux prend fin avec l’arrivée de l’hiver, soit habituellement après 7 jours consécutifs de présence de neige. Si l’on ne dispose pas de statistiques sur la neige, la fin de la saison est déterminée après 7 jours consécutifs pendant lesquels le thermomètre a indiqué une température ne dépassant pas 5 °C à midi.Les conditions climatiques historiques proviennent des normales climatiques canadiennes couvrant 1981-2010. Les projections ont été calculées à l'aide de deux profils représentatifs d’évolution de concentration (“Representative Concentration Pathways” ou RCP). Ces RCP découlent de quatre scénarios relatifs à l’évolution de la concentration en gaz à effet de serre établis par le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) dans son cinquième rapport d'évaluation. Le RCP 2.6 (appelé réduction rapide des émissions) suppose que les gaz à effet de serre atteindront leur concentration maximale au cours de la période 2010-2020 avant d’entamer leur déclin. Selon le scénario RCP 8.5 (appelé augmentation continue des émissions), la concentration en gaz à effet de serre continuera de croître tout au long du 21e siècle. Couche de données fournie : la différence dans la durée de la saison des feux projetée à court terme (2011-2040) selon le RCP 8.5 (augmentation continue des émissions) par rapport à la période de référence au Canada.

Le Réseau hydrospatial canadien (RHC) est un réseau géospatial d'entités prêtes à l'analyse qui permet de modéliser l'écoulement des eaux de surface au Canada. Les six couches principales et les types d'entités sont : les filamentaires d'écoulement, les eaux de surface, les aires de drainage, les agrégats d'aire de drainage, les unités de travail et les nœuds hydro.Dans la mesure du possible, le RHC est dérivé de données sources à haute résolution telles que les modèles numériques d'élévation (MNE) dérivés de la détection et de la télémétrie par ondes lumineuses (LiDAR) et l'imagerie aérienne, pour n'en citer que quelques-unes. Si les réseaux hydrographiques provinciaux ou territoriaux existants répondent aux normes, ils sont incorporés au RHC, sinon des méthodes d'extraction automatique sont utilisées sur les données sources à haute résolution. Pour assurer une connectivité totale du réseau, si aucune de ces méthodes n'est possible dans une région, le RHN est converti en RHC jusqu'à ce que des données sources à plus haute résolution soient disponibles.Des attributs supplémentaires à valeur ajoutée sont inclus dans le RHC pour faciliter la modélisation, tels que l'ordre des cours d'eau et la pente des tronçons. Le modèle physique et les caractéristiques du RHC sont également étroitement alignés et harmonisés avec le réseau hydrographique 3DHP de l'USGS, ce qui facilite la modélisation transfrontalière. Dans la mesure du possible, des noms géographiques (c'est-à-dire des toponymes) sont également ajoutés.Le RHC est produit et distribué par des zones géographiques hydrologiquement connectées, appelées unités de travail. Les unités de travail peuvent contenir un seul bassin versant, plusieurs petits bassins versants adjacents se déversant dans une grande masse d'eau, ou être l'une des nombreuses parties d'un plus grand bassin versant. Dans tous les cas, les caractéristiques d'une unité de travail sont liées à l'hydrologie. Il s'agit d'une approche plus naturelle pour rendre disponible la donnée, par rapport aux données qui sont divisées en tuiles. Un fichier d'index général des unités de travail est fourni dans les téléchargements pour aider les utilisateurs à choisir les fichiers à télécharger.Pour plus d'informations sur le CHN, veuillez consulter la page web du projet :https://ressources-naturelles.canada.ca/reseau-hydrospatial-canadien

L'Inventaire forestier national (IFN) du Canada est un programme d'échantillonnage conçu pour appuyer la production de rapports sur les forêts á l'échelle nationale. D'autre part, les cartes continues d'attributs forestiers sont nécessaires pour appuyer les analyses stratégiques des problématiques régionales de politique et d'aménagement. Nous avons donc produit des cartes couvrant 4,03 × 106 km2 de surface forestiére inventorièe en 2001 à partir d'observations normalisées provenant des placettes photos de l'IFN utilisées comme données de référence. Nous avons utilisé la méthode des k plus proches voisins (kNN) avec 26 couches de données géospatiales, y compris les données spectrales MODIS et les variables climatiques et topographiques, pour produire les cartes de 127 attributs forestiers à une résolution de 250 × 250 m. Les attributs à l'échelle du peuplement comprennent le type de couverture terrestre, la structure et l'abondance relative des espéces ďarbres. Dans cet article, nous rapportons seulement la biomasse totale aérienne et vivante des arbres. Tous les autres attributs abordés sont présentés dans la section matériel supplémentaire (http://nrcresearchpress.com/doi/suppl/10.1139/cjfr-2013-0401). En général, les écarts des valeurs prédites à l'échelle du pixel par rapport à celles des placettes photos de validation, sont plus importants dans les régions montagneuses et dans les zones où, soit la biomasse, soit le taux d'échantillonnage de placettes photos est faible. Les valeurs prédites à l'échelle du pixel sont surestimées lorsque les valeurs observées sont petites et sous-estimées lorsqu'elles sont grandes. Les mesures de précision sont améliorées grâce à l'agrégation spatiale des pixels sur 1 km2 et plus. Dans l'ensemble, ces nouveaux produits fournissent des informations de base uniques pour les analyses stratégiques des forêts (https://nfi.nfis.org).Collection:- **[L'Inventaire forestier national (IFN) du Canada de 2006](https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/e2fadaeb-3106-4111-9d1c-f9791d83fbf4)**

Cet ensemble de données présente les résultats obtenus par le Réseau canadien de surveillance radiologique (RCSR) de Santé Canada sur les valeurs de l'activité alpha et bêta brute exprimée en becquerels par litre (Bq/L). Pour plus de renseignements sur le Réseau canadien de surveillance radiologique (RCSR), visitez le site web de Santé Canada (voir le lien ci-dessous).Bien que le contrôle de la qualité de l'eau relève de la compétence des provinces, le RCSR, en collaboration avec la ville d'Ottawa, mène un programme ciblé qui vise à surveiller la teneur en substances radioactives de l'eau potable, dans deux stations d'épuration situées à Ottawa (Ontario). Les Recommandations pour la qualité de l'eau potable au Canada recommandent des niveaux de dépistage de 0,5 Bq/L et de 1,0 Bq/L, respectivement pour l'activité alpha brute et l'activité bêta brute. Ces niveaux de dépistage ont été établis de manière à refléter les concentrations maximales admissibles (CMA) les plus restrictives pour certains radionucléides dans l'eau potable. Les niveaux de dépistage mentionnés dans les Recommandations pour la qualité de l'eau potable au Canada sont basés sur les moyennes annuelles de radionucléides dans l'eau potable. Une exposition de courte durée à des niveaux supérieurs à ceux recommandés dans ce document n'indique pas un risque pour la santé. De façon générale, les valeurs de l'activité alpha brute et de l'activité bêta brute qui sont présentées ici sont bien en deçà des niveaux de dépistage mentionnés dans les Recommandations pour la qualité de l'eau potable au Canada. Une seule exception ayant été observée à ce jour. Cela s'est produit le 28 février 2011 et a été attribué au rinçage des conduites à la station d'épuration. Cette activité de nettoyage a entraîné une augmentation temporaire des radionucléides de plomb naturels, un problème qui a été immédiatement corrigé par la ville d'Ottawa.La carte montre l’emplacement approximatif pour chaque station de surveillance. Les stations se trouvent dans le périmètre de localisation associé.

Hydro Features est composé du réseau des eaux de surface canadiennes. Les entités Hydro Features sont les suivantes : cours d'eau, débit linéaire de l'eau, obstacle hydraulique (chutes, rapides \...), plan d'eau (lac, cours d'eau \...), neige et glace permanentes, puits d'eau et source. CanVec est un produit de référence cartographique numérique de Ressources naturelles Canada (RNCan). Il provient des meilleures sources de données disponibles couvrant le territoire canadien, offre des informations topographiques de qualité en format vectoriel et est conforme aux normes géomatiques internationales. CanVec est un produit multisource provenant principalement de la Base nationale de données topographiques (NTDB), du processus de cartographie du Nord mené par le Centre canadien de cartographie et d'observation de la Terre (CCMEO), des données de l'Atlas du Canada, de l'initiative GéoBase et de la mise à jour des données à l'aide de la couverture par imagerie satellite (par exemple Landsat 7, Spot, Radarsat, etc.).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)

Feu de Forêt Année/dNBR 1985-2015Ampleur des changements dans les feux de forêt de 1985 à 2015 Ampleur du changement spectral pour les feux de forêt qui se sont produits de 1985 à 2015. 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. Le jeu de données est constitué de trois couches : 1) masque binaire des feux de forêt, 2) année où le plus de perturbation due aux feux de forêt a été détectée et 3) différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), transformée en une valeur de 0 à 200 pour un stockage efficace des données. La valeur réelle de la dNBR se calcule comme suit : dNBR = valeur / 100. Plus la dNBR est élevée, plus le feu a été intense. Le jeu de données représente 30 années de feux de forêt au Canada et est calculé 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 feux de forêt de 1985 à 2015 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 et al. 2015b).

Cette couche est la classification actuelle de la gravité des incendies par année d'incendie pour les grands incendies (supérieurs à 100 ha). La cartographie de la gravité des brûlures est réalisée à l'aide des meilleures images multispectrales satellitaires disponibles avant et après l'incendie, acquises par l'instrument multispectral (MSI) à bord du satellite Sentinel-2 ou par le capteur Operational Land Imager (OLI) à bord des satellites Landsat-8 et 9. Tout est mis en œuvre pour utiliser des images exemptes de nuages, de fumée, d'ombres et de neige acquises avant le 30 septembre. Cependant, à la fin de la saison des incendies, les images acquises après le 30 septembre peuvent être utilisées. Cette couche est considérée comme un produit provisoire pour l'ensemble de données sur la gravité des brûlures un an plus tard (WHSE_FOREST_VEGETATION.VEG_BURN_SEVERITY_SP). La cartographie réalisée au cours de la saison de croissance suivante bénéficie d'une meilleure disponibilité des images après les incendies et devrait être plus représentative de la mortalité des arbres. #### Méthodologie : • Sélectionnez des images appropriées avant et après les incendies ou créez un composite sans nuage/neige/sans fumée à partir de plusieurs scènes d'images • Calculez le ratio de gravité des brûlures (NBR) normalisé pour les images avant et après le feu • Calculez la différence NBR (DNBR) où DnBR = avant et après NBR • Appliquer une équation d'échelle (DNBR_Scaled = DNBr*1000 + 275) /5) • Appliquez des seuils BARC (76, 110, 187) pour créer une classe à 4 image (non brûlée, faible gravité, gravité moyenne et gravité élevée) • Masquez les plans d'eau à l'aide d'une couche d'eau dérivée des satellites • Appliquez des filtres régionaux pour réduire le bruit • Confirmez les résultats de l'analyse de la gravité des brûlures grâce à un contrôle visuel de la qualité • Produisez un jeu de données vectorielles et appliquez le lissage de distance euclidien** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

**Attention: Il existe une version plus récente de ce produit (SCANFI v2)**Pour plus d'information sur SCANFI v2, voir: https://doi.org/10.23687/07653869-f303-46c2-a04e-9ab479b73cbfCette publication de données contient un ensemble de fichiers rasterisés de résolution de 30m représentant, pour l’année 2020, les types de couverture terrestre, la hauteur et la fermeture de la canopée forestière et la biomasse forestière aérienne, ainsi que la couverture de plusieurs espèces d'arbres importantes pour l’ensemble du Canada. Le produit de données spatialisées de l'inventaire forestier national canadien (SCANFI) a été développé à l'aide de la mise à jour de l'ensemble de données de photo-échantillons de l’inventaire forestier national (IFN), qui consiste en une grille d'échantillonnage régulière d'imagerie haute résolution photo-interprétée couvrant toute la masse terrestre non arctique du Canada. SCANFI a été produit en utilisant des images spectrales Landsat temporellement harmonisées pour l'été et l'hiver, divisées en plusieurs centaines de tuiles d'analyses régionales, utilisant une méthode innovante d'imputation des k plus proches voisins et de forêts d'arbres décisionnelles. Une description complète des méthodes et analyses de validation peut être trouvée dans Guindon et al. (2024). Les attributs de la végétation dans les écozones de l’Arctique ont été prédits à l’aide d’une seule forêt d’arbres décisionnelles, puisque ces régions se trouvaient à l’extérieur de la zone d’acquisition de l’IFN. Ainsi, les attributs de la végétation dans ces régions n’ont pas été rigoureusement validés. Le fichier raster « SCANFI_aux_arcticExtrapolationArea.tif » peut être utilisé pour identifier ces zones.SCANFI n’a pas pour but de remplacer ni d’ignorer les inventaires provinciaux, qui peuvent inclure de meilleures données, avec une meilleure fréquence de mises à jour, de meilleurs jeux d’entraînement de modèles, et de meilleures connaissances locales. SCANFI a plutôt été développé afin de fournir une estimation actuelle et spatialement explicite des attributs forestiers, en utilisant une source de données et une méthodologie cohérente d’une province, d’un territoire à l’autre. SCANFI est la première série cohérente de cartes, couvrant l’ensemble du Canada à 30m, de la structure et de la composition d’espèces forestières, offrant de nouvelles opportunités pour une multitude d’études dans plusieurs domaines, tels que l’économie forestière, la science du feu et l’écologie.# Limites d'utilisation1- Dans les sites fortement perturbés par des insectes ravageurs, le jeu d’entrainement ne contient pas toutes les variations spectrales possible, il n’est donc pas possible de prédire tous les cas de défoliation. Une région en particulier, qui a été fortement impacté par la tordeuse des bourgeons de l’épinette, est celle située sur la rive nord du fleuve Saint-Laurent. Ces forêts sont mal représentées dans notre jeu d’entrainement, ce qui entraine une imprécision dans nos estimés pour ces régions. 2- Les attributs des classes de peuplements ouverts, soit les arbustes, plantes herbacées, roches et bryophytes, sont plus difficiles à estimer lors de la photo-interprétation aérienne. Par conséquent, les estimations de celle-ci peuvent être moins fiables que celles des attributs forestiers.3- Tel que rapportée dans l’article, l’incertitude dans les prédictions de la couverture des espèces forestières est relativement élevée. C’est particulièrement le cas pour les espèces moins fréquentes, tel que le pin ponderosa ou le mélèze laricin. L’utilisation des couches d’espèces forestières est adéquate pour analyses à échelle régionale et grossière. Aussi, la proportion de feuillues est aussi sensiblement sous-estimée dans cette version du produit.4- Notre validation indique que les régions du Yukon présentent une valeur R2 nettement inférieure. Par conséquent, les estimations dans ces zones sont moins fiables.5- Les zones urbaines et les routes ont la classe roche, selon la carte d’utilisation des terres d’Agriculture et Agroalimentaire Canada. Même si ces sites contiennent principalement des bâtiments et des infrastructures, ils peuvent toutefois contenir des arbres. Une classe de milieu forestier est généralement attribuée aux parcs urbains boisés. Une prédiction d’attributs de végétation est aussi faite pour les zones forestières situées en régions agricoles.Des mises à jour de ce jeu de données seront éventuellement disponible à partir de cette page de métadonnées.# Des détails sur le développement et la validation du produit peuvent être trouvés dans la publication suivante:Guindon, L., Manka, F., Correia, D.L.P., Villemaire, P., Smiley, B., Bernier, P., Gauthier, S., Beaudoin, A., Boucher, J., and Boulanger, Y. 2024. A new approach for Spatializing the Canadian National Forest Inventory (SCANFI) using Landsat dense time series. Can. J. For. Res. https://doi.org/10.1139/cjfr-2023-0118# Veuillez svp citer cet ensemble de données comme suit :Guindon L., Villemaire P., Correia D.L.P., Manka F., Lacarte S., Smiley B. 2023. SCANFI: Spatialized CAnadian National Forest Inventory data product. Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Laurentian Forestry Centre, Quebec, Canada. https://doi.org/10.23687/18e6a919-53fd-41ce-b4e2-44a9707c52dc # Les couches raster suivantes sont disponibles :• Valeurs de classe de couverture terrestre de l'IFN : les classes de couverture terrestre comprennent eau, roche, bryophytes, herbes, arbustes, feuillus arborescents, mixtes arborescents et conifères arborescents.• Biomasse aérienne des arbres (tonnes/ha) : la biomasse a été dérivée des estimations de volume marchand total produites par les agences provinciales. • Hauteur (mètres) : hauteur de la végétation.• Fermeture de la couronne : pourcentage de pixel couvert par la canopée de tous les arbres.• Couverture des espèces d'arbres : pourcentage de la fermeture de la couronne de tous les arbres. o Couverture en pourcentage des sapins baumiers (Abies balsamea) o Couverture en pourcentage des épinettes noires (Picea mariana) o Couverture en pourcentage des sapins de Douglas (Pseudotsuga menziesii) o Couverture en pourcentage des pins gris (Pinus banksiana) o Couverture en pourcentage des pins tordus (Pinus contorta) o Couverture en pourcentage des pins ponderosa (Pinus ponderosa) o Couverture en pourcentage des mélèzes laricins (Larix laricina) o Couverture en pourcentage des pins blancs et rouges (Pinus strobus et Pinus resinosa) o Couverture en pourcentage des espèces d'arbres feuillus (PrcB) o Couverture en pourcentage des autres espèces de conifères (PrcC)

Cet ensemble de données présente les résultats obtenus par le Réseau canadien de surveillance radiologique (RCSR) de Santé Canada sur l'activité volumique du 90Sr obtenus par la Section de la surveillance nationale, suite à l'analyse du lait prélevé à différents endroits partout au Canada. Pour plus de renseignements sur le Réseau canadien de surveillance radiologique (RCSR), visitez le site web de Santé Canada (voir le lien ci-dessous). De 1984 à 1993, des données ont été recueillies dans 20 stations. Après 1993, toutes les stations de surveillance, à l'exception de celle d'Ottawa, ont cessé de mesurer systématiquement l'activité volumique du strontium radioactif dans le lait. Les résultats présentés ici portent sur l'activité volumique du 90Sr, exprimée en becquerels par litre (Bq/L). Le lait est un important milieu pour mesurer la radioactivité ambiante, car un grand nombre de radionucléides préoccupants pour la santé passent efficacement du sol au lait. La surveillance du lait donne donc une très bonne indication de la gravité des incidences environnementales qui sont observées après un incident nucléaire. Le strontium 90 (90Sr) est un radionucléide particulièrement préoccupant, en raison de sa longue demi vie radiologique et biologique, et de sa haute affinité pour les os et les dents humains. Les accidents et les essais d'armes nucléaires ont entraîné la libération, dans l'atmosphère, de ces radionucléides à longue durée de vie qui se sont ensuite introduits dans le cycle de vie biologique. Malgré cela, nous observons une diminution constante de l'activité volumique du 90Sr dans le lait, depuis que la plupart des essais d'armes nucléaires ont pris fin durant les années 1960. La carte montre l’emplacement approximatif pour chaque station de surveillance. Les stations se trouvent dans le périmètre de localisation associé.

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.