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.

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)

__Le lien : *Accéder au répertoire de données* est disponible à la section *Fiches descriptives du jeu de données ; Informations complémentaires*__.Deux produits sont offerts pour connaitre le volume marchand brut d'un arbre en fonction de son diamètre à hauteur de poitrine (DHP) et de sa hauteur. Leurs contenus ainsi que la façon de les utiliser sont différents, mais ils permettent autant l'un que l'autre d'obtenir des valeurs de volume marchand brut par arbre. Le premier produit est le **tarif de cubage LIN3**. Il se présente sous la forme d’une table où les valeurs du volume marchand brut peuvent être extraites directement. Il s’agit de tarifs locaux, c’est-à-dire que la hauteur utilisée dans l’équation du tarif général (modèles de prédiction du volume) est prédite par des relations hauteur-DHP développées par unité de sondage.Le deuxième produit offre une précision accrue. Il se présente sous la forme de plusieurs tables où les valeurs du volume marchand brut n'apparaissent pas directement. Le contenu de ces tables sert plutôt à appliquer des **modèles de prédiction de la hauteur et du volume marchand brut** d'un arbre. Les modèles de prédiction de la hauteur sont aussi développés localement à l’échelle d’unités de sondage. L’utilisation du produit nécessite la consultation du document [ « Modèles de prédiction de la hauteur et du volume marchand brut des arbres - Méthode et utilisation » ]( https://mrnf.gouv.qc.ca/nos-publications/modele-prediction-hauteur-volume/).__ 📣 Recommandation de la Direction des inventaires forestiers : __ il est préférable d’utiliser les modèles de prédiction de la hauteur et du volume marchand brut dans les territoires où ils sont disponibles. Un nouveau modèle de prédiction de la hauteur est disponible lorsqu’un territoire obtient des résultats de compilations forestières. En l'absence de ces modèles, il est toujours possible de recourir au tarif de cubage LIN3.

Les sols organiques de la forêt boréale stockent généralement autant de carbone que la végétation en surface. Alors que les récents travaux réalisés dans le cadre de l'Inventaire forestier national ont permis d'obtenir de nouveaux ensembles de données spatiales sur la structure forestière dans la vaste zone de la forêt boréale canadienne, les sols organiques sont mal cartographiés. Dans ce jeu de données géospatiales, nous produisons une carte représentant principalement les tourbières boisées et arborées, c'est-à-dire celles où l'accumulation de tourbe est supérieure à 40 cm et où le couvert forestier est supérieur à 10 %. Des parcelles de l'Inventaire forestier national ont été utilisées pour identifier les différentes structures forestières correspondant à la présence de plus de 40 cm de sols tourbeux. Les zones contenant cette gamme de couvert forestier ont été identifiées à l'aide des cartes de structure forestière k-NN de l'Inventaire forestier national et se sont vu attribuer une probabilité (de 0 à 100 %) d'être une tourbière boisée ou une tourbière arborée selon un modèle statistique. Bien que ce produit cartographique reproduise la distribution des tourbières boisées et arborées à une résolution de 250 m, les tourbières ouvertes et totalement dépourvues d'arbres ne sont pas entièrement prises en compte par ce produit cartographique étant donné que des informations sur le couvert forestier ont été utilisées pour créer les cartes. La méthodologie utilisée pour la création de ce produit est décrite dans :Thompson DK, Simpson BN, Beaudoin A. 2016. Using forest structure to predict the distribution of treed boreal peatlands in Canada. Forest Ecology and Management, 372, 19-27. https://ostrnrcan-dostrncan.canada.ca/entities/publication/f86d799a-78be-42ee-98af-1b7e0384eee5. Cette distribution utilise une carte des attributs des forêts mise à jour jusqu'en 2011, provenant de :Beaudoin A, Bernier PY, Villemaire P, Guindon L, Guo XJ. 2017. Species composition, forest properties and land cover types across Canada’s forests at 250m resolution for 2001 and 2011. Ressources naturelles Canada, Service canadien des forêts, Centre de foresterie des Laurentides, Québec, Canada. https://doi.org/10.23687/ec9e2659-1c29-4ddb-87a2-6aced147a990. En outre, cette distribution varie légèrement par rapport à l'original publié en 2016, dans la mesure où les données relatives à la pente sont dérivées du Modèle numérique d’élévation du Canada (MNEC) :https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/7f245e4d-76c2-4caa-951a-45d1d2051333La carte de probabilité de tourbière ci-dessus a été approfondie pour délimiter les tourbières oligotrophe par rapport aux tourbières minérotrophes (sur la base de la teneur en mélèze cartographiée au moyen des cartes k-NN), ainsi qu'une approximation de l'étendue des tourbières ouvertes à l'aide des données OTDD. Le résultat obtenu est une carte présentant 9 catégories de tourbières utilisant une méthodologie plus complète décrite en détail dans :Webster, K. L., Bhatti, J. S., Thompson, D. K., Nelson, S. A., Shaw, C. H., Bona, K. A., Hayne, S. L., et Kurz, W. A. (2018). Spatially-integrated estimates of net ecosystem exchange and methane fluxes from Canadian peatlands. Carbon Balance and Management, 13(1), 16. https://doi.org/10.1186/s13021-018-0105-5En texte clair, la légende de la carte présentant 9 catégories de tourbières est la suivante : valeur = « 1 » étiquette = « Tourbière oligotrophe ouverte » alpha = « 255 » couleur = #0a4b32 valeur = « 2 » étiquette = « Tourbière minérotrophe pauvre ouverte » alpha = « 255 » couleur = #5c5430 valeur = « 3 » étiquette = « Tourbière minérotrophe riche ouverte » alpha = « 255 » couleur = #792652 valeur = « 4 » étiquette = « Tourbière oligotrophe arborée » alpha = « 255 » couleur = #6a917b valeur = « 5 » étiquette = « Tourbière minérotrophe pauvre arborée » alpha = « 255 » couleur = #aba476 valeur = « 6 » étiquette = « Tourbière minérotrophe riche arborée » alpha = « 255 » couleur = #af7a8f valeur = « 7 » étiquette = « Tourbière oligotrophe boisée » alpha = « 255 » couleur = #aad7bf valeur = « 8 » étiquette = « Tourbière minérotrophe pauvre forestière » alpha = « 255 » couleur = #fbfabc valeur = « 9 » étiquette = « Tourbière minérotrophe riche forestière » alpha = « 255 » couleur = #ffb6db Cette échelle de couleurs est présentée en format qml/xml dans les ressources ci-dessous. La carte présentant 9 catégories de tourbières tirée de Webster et al 2018 a été légèrement améliorée en suivant deux critères simples : (1) toute cellule matricielle de 250 m dont le contenu en pin est supérieur à 40 % est classée comme hautes terres (sans tourbe); (2) toutes les cellules matricielles de 250 m dont la classe a pour objet l’eau ou l’agriculture par le Système de surveillance de la couverture terrestre nord-américaine de RNCan (https://doi.org/10.3390/rs9111098) sont également classées comme n’étant pas des tourbières (valeur de zéro dans la carte présentant les 9 catégories). Ce système de cartographie a été utilisé à l'échelle régionale dans l'article suivant :Thompson, D. K., Simpson, B. N., Whitman, E., Barber, Q. E., et Parisien, M.-A. (2019). Peatland Hydrological Dynamics as A Driver of Landscape Connectivity and Fire Activity in the Boreal Plain of Canada. Forests, 10(7), 534. https://doi.org/10.3390/f10070534Il est reproduit ici à l'échelle nationale. Prendre note que ce produit cartographique ne rend pas compte de toutes les caractéristiques des tourbières à pergélisol couvertes de régions boisées d'épinettes à canopée ouverte présentant une couverture végétale de lichens. Les tourbières sans arbres situées près de la limite septentrionale des arbres ne sont pas non plus prises en compte dans les jeux d'entraînement, ce qui fait que la qualité de la cartographie dans ces régions n'est pas connue.

Le système d’identification automatique (SIA) est un système mondial de suivi des navires par moyen satellite et terrestre qui utilise de l’équipement embarqué pour suivre à distance l’identification des navires et les informations de position. Il est généralement requis sur des navires de plus de 300 tonnes lors d’un voyage international, ou un navire de 500 tonnes n’effectuant pas de voyage international, ainsi que les navires passagers de toutes tailles. Les technologies de suivi SIA sont principalement utilisées pour soutenir la connaissance du domaine maritime en temps réel et pour la sécurité maritime, ainsi que la sécurité de la vie en mer. Ce rapport décrit une analyse du système d’information géographique (SIG) des données SIA de 2019 pour produire des cartes de densité de navires annuelles et mensuelles pour toutes les classes de navires combinées et des cartes de densité annuelle pour chaque classe de navires. L’année 2019 a été choisie pour représenter les densités de navigation dans une représentation avant la pandémie COVID 19 du secteur de transport maritime dans l’Atlantique nord-ouest. Les applications cartographiques de densité des navires peuvent être utilisées dans l’analyse spatiale et à soutenir les décisions concernant la planification spatiale marine.

Le jeu de données « Limites des superficies brutes et effectives des bassins hydrographiques du Projet des bassins hydrographiques d’AAC (2013) » est une couche de données géospatiales contenant des entités linéaires représentant les limites associées aux « superficies brutes différentielles des bassins hydrographiques » du Projet des bassins hydrographiques d’Agriculture et Agroalimentaire Canada; direction générale des sciences et de la technologie; Division de l'agroclimatique, de la géomatique, et de l'observation de la terre; Observations de la terre direction générale des sciences et de la technologie; Division de l'agroclimatique, de la géomatique, et de l'observation de la terre; Observations de la terre; direction générale des sciences et de la technologie; Division de l'agroclimatique, de la géomatique, et de l'observation de la terre; Géomatiques ; direction générale des sciences et de la technologie; Division de l'agroclimatique, de la géomatique, et de l'observation de la terre; Agroclimatique; direction générale des sciences et de la technologie; Division de l'agroclimatique, de la géomatique, et de l'observation de la terre; Géomatiques (AAC). Le projet est subdivisé en stations hydrométriques. La superficie du bassin hydrographique surveillée par chaque station, entre elle-même et une ou plusieurs de ses stations d’amont voisines, est appelée « superficie brute différentielle du bassin hydrographique ». Deux types de limites sont prévues : « brutes » et « effectives ». Les limites « brutes » séparent des superficies brutes différentielles adjacentes. Les limites « effectives » délimitent, à l’intérieur de chaque superficie brute différentielle de bassin hydrographique, les superficies qui contribuent au ruissellement de celles qui n’y contribuent pas.

Le jeu de données « superficies des bassins à contribution nulle à l’intérieur des superficies brutes totales des bassins hydrographiques du Projet des bassins hydrographiques d’AAC (2013) » est une couche de données géospatiales contenant des entités polygonales représentant les superficies à l’intérieur des « superficies brutes totales des bassins hydrographiques » de chaque station hydrométrique du Projet des bassins hydrographiques d’Agriculture et Agroalimentaire Canada; direction générale des sciences et de la technologie; Division de l'agroclimatique, de la géomatique, et de l'observation de la terre; Observations de la terre direction générale des sciences et de la technologie; Division de l'agroclimatique, de la géomatique, et de l'observation de la terre; Observations de la terre; direction générale des sciences et de la technologie; Division de l'agroclimatique, de la géomatique, et de l'observation de la terre; Géomatiques ; direction générale des sciences et de la technologie; Division de l'agroclimatique, de la géomatique, et de l'observation de la terre; Agroclimatique; direction générale des sciences et de la technologie; Division de l'agroclimatique, de la géomatique, et de l'observation de la terre; Géomatiques (AAC) qui NE contribuent PAS au ruissellement moyen.La « superficie brute totale d’un bassin hydrographique » est la superficie maximale qui contribuerait au ruissellement pour une seule station hydrométrique. Les « superficies des bassins à contribution nulle » correspondent à la « superficie brute totale d’un bassin hydrographique » qui NE contribue PAS au ruissellement moyen. Pour chaque « superficie brute totale d’un bassin hydrographique », il peut y avoir aucune ou plusieurs « superficies des bassins à contribution nulle » non reliées.Ces polygones peuvent chevaucher les polygones de la « superficie brute totale d’un bassin hydrographique » d’autres stations hydrométriques, car les surfaces terrestres en amont font partie intégrante de multiples « superficies brutes totales de bassins hydrographiques » de stations hydrométriques en aval.

Un evenement a l'origine de dommages forestiers abiotiques est un evenement non biologique -- tel que le vent ou une tempete de verglas -- qui a endommage des parties d'une terre forestiere. Les renseignements sur les evenements a l'origine de dommages forestiers abiotiques servent principalement a : * produire des cartes sommaires pour ces evenements a une echelle globale ou provinciale; * examiner l'ampleur des dommages causes afin de prevenir les feux de foret; * estimer la perte volumique brute de bois d'oeuvre causee par ces evenements. Ce produit necessite l'utilisation de logiciels du SIG. *[SIG]: système d’information géographique** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie. Les valeurs françaises pour le titre et la description du jeu de données proviennent de la province de l’Ontario alors que celles des mots-clés et des noms des ressources sont le résultat d'une traduction automatique (Amazon Translate) **

Le système d’identification automatique (SIA) est un système mondial de suivi des navires par moyen satellite et terrestre qui utilise de l’équipement embarqué pour suivre à distance l’identification des navires et les informations de position. Il est généralement requis sur des navires de plus de 300 tonnes lors d’un voyage international, ou un navire de 500 tonnes n’effectuant pas de voyage international, ainsi que les navires passagers de toutes tailles. Les technologies de suivi SIA sont principalement utilisées pour soutenir la connaissance du domaine maritime en temps réel et pour la sécurité maritime, ainsi que la sécurité de la vie en mer. Ce rapport décrit une analyse du système d’information géographique (SIG) des données SIA de 2019 pour produire des cartes de densité de navires annuelles et mensuelles pour toutes les classes de navires combinées et des cartes de densité annuelle pour chaque classe de navires. L’année 2019 a été choisie pour représenter les densités de navigation dans une représentation avant la pandémie COVID 19 du secteur de transport maritime dans l’Atlantique nord-ouest. Les applications cartographiques de densité des navires peuvent être utilisées dans l’analyse spatiale et à soutenir les décisions concernant la planification spatiale marine. En 2023, le processus a été appliqué aux années 2013 à 2022 et a été rendu disponible en utilisant les mêmes processus que ceux appliqués aux ensembles de données originaux de 2019.

Le système d’identification automatique (SIA) est un système mondial de suivi des navires par moyen satellite et terrestre qui utilise de l’équipement embarqué pour suivre à distance l’identification des navires et les informations de position. Il est généralement requis sur des navires de plus de 300 tonnes lors d’un voyage international, ou un navire de 500 tonnes n’effectuant pas de voyage international, ainsi que les navires passagers de toutes tailles. Les technologies de suivi SIA sont principalement utilisées pour soutenir la connaissance du domaine maritime en temps réel et pour la sécurité maritime, ainsi que la sécurité de la vie en mer. Ce rapport décrit une analyse du système d’information géographique (SIG) des données SIA de 2019 pour produire des cartes de densité de navires annuelles et mensuelles pour toutes les classes de navires combinées et des cartes de densité annuelle pour chaque classe de navires. L’année 2019 a été choisie pour représenter les densités de navigation dans une représentation avant la pandémie COVID 19 du secteur de transport maritime dans l’Atlantique nord-ouest. Les applications cartographiques de densité des navires peuvent être utilisées dans l’analyse spatiale et à soutenir les décisions concernant la planification spatiale marine.En 2023, le processus a été appliqué aux années 2013 à 2022 et a été rendu disponible en utilisant les mêmes processus que ceux appliqués aux ensembles de données originaux de 2019.