Une unité de parcours est une zone administrative créée pour aider à la gestion du programme de parcours. Généralement composé d'un ou de plusieurs pâturages. Généralement, une ou plusieurs unités de gamme constituent une gamme de stock** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Gamme de fonctionnalités de l'utilitaire NTDB 1:50 000 basée sur l'édition 2.x.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)

Une aire de répartition est une zone administrative établie pour coïncider avec les zones des associations locales d'élevage. Généralement, les gammes de stocks sont composées d'une ou de plusieurs unités de gamme. Les aires de répartition des stocks se trouvent dans certaines régions de la province, le cas échéant ; toutes les régions de la province ne contiennent pas d'aires de répartition des stocks** 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 contient les limites légales approuvées pour l'aire d'hivernage des ongulés et les zones spécifiées pour les espèces d'ongulés.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Une ligne spatiale sur la terre et/ou l'eau qui a été cartographiée pour des utilisations spécifiques des terres et/ou des ressources, telles que déterminées dans le cadre d'un processus de planification stratégique des terres et des ressources. Cette couche représente uniquement les lignes de planification non légalisées, de sorte que l'orientation donnée dans la désignation de planification n'est qu'une politique et n'est pas légalement exécutoire. Cette couche contient des géométries linéaires. Les fonctionnalités non légales actuelles de la gamme SLRP sont incluses dans cette couche. Pour toutes les fonctionnalités de la ligne non légales du SLRP (anciennes et actuelles), veuillez consulter la couche [Fonctionnalités de planification non légales - Toutes les lignes] (https://catalogue.data.gov.bc.ca/dataset/f72a0619-0a7a-4ade-bf1a-946339aedfd1).** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Une mesure de la sensibilité intrinsèque d'un aquifère, représentant la tendance ou probabilité qu'un contaminant puisse atteindre une position spécifique dans le système aquifère après son introduction à un emplacement au-dessus de l'aquifère supérieur. La méthode utilisée pour créer le jeu de données est décrite dans le fichier de métadonnées. Le jeu de données représente une évaluation générale de la vulnérabilité de l'unité hydrogéologique considérée comme un tout. Il dispose de qualificatifs locaux et régionaux de la vulnérabilité, à partir d'un vocabulaire défini. La vulnérabilité étant évaluée à partir d'indices contextuelles liés au contexte hydrogéologique régional, il est peu probable d'obtenir une gamme d'indice de vulnérabilité homogène à travers les diverses unités hydrogéologiques du pays. Le jeu de données de la vulnérabilité ne sera donc pas homogène. Une reclassification globale en trois classes peut être ensuite réaliser pour homogéniser les données. Chaque couches de données employée pour évaluer l'indice global de la vulnérabilité peuvent être fournies avec la carte finale de l'indice de vulnérabilité.

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

La Direction de l'analyse et de l'inventaire forestiers (FAIB) est chargée de coordonner et de gérer la collecte et les analyses des données issues de différents programmes d'échantillonnage au sol qui collectent des données sur des parcelles au sol. Cette couche montre les tracés au sol des programmes PSP et VRI. **Inventaire des ressources végétales (VRI) :** échantillons de sol principalement utilisés pour auditer et vérifier les principaux attributs de l'inventaire estimés lors de l'interprétation de photos. Ces échantillons ne sont pas protégés car ils ne seront pas revisités. **Parcelles d'échantillonnage permanentes (PSP) :** placettes permanentes à surface fixe situées subjectivement, évaluées pour leurs données de remesurage à long terme afin de soutenir le développement de modèles de croissance et de rendement dans des peuplements non gérés appartenant à une gamme de types de peuplements et d'écosystèmes. Les coordonnées GPS réelles sont fournies car la protection est nécessaire. - PSP actifs = la parcelle et la zone tampon sont protégées contre la récolte - PSP inactifs = non protégés contre la récolte** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Cette couche polygonale affiche des prévisions de précipitations à moyen terme basées sur un ensemble provenant du Global Ensemble Prediction System (GEPS), offrant une vue probabiliste des précipitations ou des chutes de neige futures sur un horizon de 16 jours. Il facilite l'analyse des incertitudes, l'évaluation des risques et la planification stratégique des ressources.Approche d'ensemble : Le GEPS utilise plusieurs membres perturbés du modèle GEM d'ECCC, capturant une gamme d'évolutions atmosphériques et produisant des distributions de probabilité pour les précipitations. Domaine mondial : couverture similaire à celle du PIB, mais se concentre sur la moyenne d'ensemble, les écarts et les probabilités plutôt que sur un seul résultat déterministe. Perspectives à plus long terme : s'étend jusqu'à 16 jours, ce qui permet de planifier en fonction des risques en cas d'inondations potentielles, de périodes de pluie prolongées ou de sécheresse. Utilité des données : permet aux décideurs d'évaluer les niveaux de confiance dans les scénarios de précipitations, essentiels pour la gestion de l'eau, l'agriculture et les stratégies d'urgence.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Volume brut de la tige 2015Volume brut de la tige. Le volume brut de l'arbre est calculé à l'aide d'équations allométriques propres à chaque espèce. Dans les placettes terrain mesurées, le volume total brut par hectare est calculé en additionnant le volume total brut de tous les arbres et en divisant par la superficie de la placette (unités = m3ha-1). Des produits relatifs à la structure des écosystèmes forestiers du Canada ont été créés et rendus accessibles à tous. Les produits partagés sont fondés sur des données scientifiques examinées par des pairs et relient des aspects de la structure de la forêt, notamment : (i) des mesures calculées directement à partir du nuage de points lidar avec des hauteurs normalisées par rapport à la surface du sol (p. ex. densité, hauteur du couvert) et (ii) des attributs d'inventaire modélisés, obtenus selon une approche fondée sur la superficie et produits à partir de données de placettes au sol et de balayage par laser aéroporté (volume, biomasse). Les estimations de la structure forestière ont été générées en combinant l'information provenant des « parcelles lidar » (Wulder et coll., 2012) avec les composites à base de pixels Landsat (White et al. 2014; Hermosilla et al. 2016 ) en utilisant l'imputation selon la méthode du plus proche voisin avec une mesure de distance basée sur les forêts aléatoires. Ces produits ont été créés pour répondre aux besoins d'information de la surveillance stratégique des forêts et ne sont pas destinés à appuyer la gestion opérationnelle des forêts. Tous les produits ont une résolution spatiale de 30 m. Pour une description détaillée des données, des méthodes appliquées et des résultats de l'évaluation de la précision, Matasci et al. (2018). Matasci, G., Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., Bolton, D.K., Tompalski, P., Bater, C.W., 2018b. Three decades of forest structural dynamics over Canada's forested ecosystems using Landsat time-series and lidar plots. Remote Sensing of Environment 216, 697-714. Matasci et al. 2018)