Un ensemble de données sur l’évaluation des ressources marémotrices a été créé pour la région du détroit de Quatsino, en Colombie-Britannique. Il comporte des données sur les intensités de vitesse temporelle maximale, moyenne et minimale, les écarts-types ainsi que les densités de puissance. L’ensemble de données a été produit au moyen d’un modèle hydrodynamique 2D à haute résolution établi en fonction de la profondeur qui s’appuie sur le solutionneur Telemac-Mascaret. L’interpolation par voisins naturels a été utilisée pour créer les trames. Ce nouvel outil est le premier d’une série de cartes régionales de l’énergie marémotrice au Canada. Élaborées par CanmetÉNERGIE Ottawa en collaboration avec des partenaires, ces cartes qui fournissent des données complètes sur les ressources marémotrices à l’échelle du pays visent à faciliter la planification et la mise en œuvre de projets efficaces.AvisDes erreurs potentielles dans les résultats du modèle peuvent découler des limitations inhérentes dans la précision des données topo-bathymétriques, des hypothèses associées aux conditions limites, des approximations au sein des méthodes numériques, de même que des données d’entrée utilisées dans la modélisation numérique. Ces facteurs génèrent des incertitudes qui peuvent avoir une incidence sur les résultats globaux du modèle. Le modèle est assujetti aux conditions décrites ci-après.• Données topo-bathymétriques : obtenues à partir de cartes électroniques de navigation et des trousses de données bathymétriques NONNA-10 du Service hydrographique du Canada (SHC), intégrant des sources bathymétriques numériques gérées par le SHC et une résolution maximale de 10 m.• Composantes harmoniques des marées et courants : utilisées comme conditions limites à partir du modèle mondial des marées TPXO9.• Calage et validation du modèle : effectués au moyen de données provenant d’un profileur de courant à effet Doppler (ADCP), des altitudes de surface enregistrées dans les stations marégraphiques du SHC et des mesures d’un dériveur lagrangien.• Méthode d’interpolation : les extrants de l’ensemble de données ont été produits par interpolation par voisins naturels, dont l’hypothèse repose sur des données dont la variation est régulière. Il est donc possible que des caractéristiques ou gradients plus marqués à l’échelle locale ne soient pas représentés.• Estimations modélisées : toutes les valeurs liées aux intensités de vitesse, aux écarts-types de vitesse et à la densité de puissance sont des estimations modélisées, et non pas des mesures directes sur le terrain.Cet ensemble de données est fourni uniquement aux fins d’évaluation préliminaire pour les projets marémoteurs. Il ne devrait pas servir de seule assise pour la prise de décisions critiques ou la réalisation d’investissements. Nous recommandons fortement de recourir à des mesures de validation additionnelles et à une analyse approfondie. Il incombe aux utilisateurs d’appliquer leurs propres initiatives de diligence raisonnable et compléments de recherche afin de s’assurer de la précision et de la pertinence des données pour des usages précis.En consultant et en utilisant cet ensemble de données, les utilisateurs reconnaissent et acceptent le présent avis. Les fournisseurs de l’ensemble de données s’exonèrent explicitement de toute responsabilité en ce qui concerne les conséquences pouvant découler de l’utilisation, de l’interprétation ou de la confiance qui est accordée audit ensemble de données. Les utilisateurs sont informés qu’ils utilisent l’ensemble de données à leur propre risque et qu’ils assument l’entière responsabilité de toute action ou décision prise en fonction des informations fournies dans ledit ensemble de données. Le présent avis est conforme aux lois et règlements applicables, et en consultant ou en utilisant l’ensemble de données, les utilisateurs acceptent de décharger les fournisseurs de l’ensemble de données de tout dommage, réclamation juridique ou responsabilité pouvant découler d’une telle utilisation.

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 courbes de niveau sont dérivées d'un relevé LiDAR effectué en mai 2014.L'équidistance est de 25 cm, la précision planimétrique (XY) absolue estd'environ 40 cm et la précision altimétrique (Z) absolue est d'environ 20 cm.Les secteurs urbains couverts sont les périmètres urbains de Rouyn, Noranda,Granada, Évain (partiellement), Lac-Dufault et l'aéroport.

Courbes de niveau d'une équidistance de 1 m dérivées d'un relevé lidar réalisé en 2015.Attributs :ID - Identifiant uniqueSOUSTYPE - Courbe de niveau maîtresse (1) ou secondaire (2)COTE - Valeur d'élévation (m)Le produit Modèle numérique d'élévation de haute résolution (MNEHR) est disponible sur le site Web du Gouvernement ouvert.

Ce catalogue présente, à une résolution spatiale de 30 m, les indicateurs annuels de la dynamique de la neige pour chaque hiver de 2018-2019 à 2023-2024, pour tout le Canada. Nous rassemblons toutes les images Landsat et Sentinel-2 acquises au-dessus du Canada et déterminons pour chaque pixel observe à la date de collecte, son état: neige (et glace), sans neige (c.-à-d. sol, eau) ou indéterminé (c.-à-d. nuages, ombres). Nous avons conçu un algorithme pour calculer, pour chaque pixel et pour chaque hiver, des indicateurs de couverture nivale : la date de début de la première (et de la plus grande) période de neige [startF, startB], la date de fin de la dernière (et de la plus grande) période de neige [endL, endB], le nombre total de jours avec couverture de neige (ou durant la plus grande période de neige) [lengthT, lengthB], le nombre de périodes de neige (c.-à-d. des intervalles distincts avec plusieurs observations confirmées de neige) [periods], ainsi qu’une classification de l’état (p. ex., neige continue, sans neige) [status]. Nous n’obtenons pas d’observation claire chaque jour en raison des fréquences orbitales des satellites et de la presence de nuages. Cela signifie que les indicateurs temporels sont déterminés par la date médiane entre deux observations claires, l’incertitude étant quantifiée comme la moitié de la durée de l’intervalle (c.-à-d., ± jours) [startF_u, startB_u, endL_u, endB_u, lengthT_u, lengthB_u].

Les profils des dépôts humides d’ions nitrate (NO3), d’ions sulfate issus de sels non marins (xSO4) et d’ions ammonium (NH4) dans différentes régions du Canada et des États Unis reposent sur les mesures de la hauteur de précipitation et des concentrations d’ions dans les échantillons de précipitation. xSO4 désigne les dépôts humides de sulfates, les sulfates issus de sels marins étant éliminés sur les sites côtiers. Ces mesures ont fait l’objet d’un contrôle de la qualité par les réseaux qui les ont recueillies : au Canada, le Réseau canadien d’échantillonnage des précipitations et de l’air (RCEPA) et des réseaux provinciaux et territoriaux situés en Alberta, au Nouveau Brunswick, dans les Territoires du Nord Ouest, en Nouvelle Écosse, en Ontario et au Québec. Aux États Unis, les mesures de dépôts humides ont été faites par deux réseaux coordonnés : le National Trends Network (NTN) et le Atmospheric Integrated Research Monitoring Network (AIRMoN), tous deux rattachés au National Atmospheric Deposition Program (NADP). Seules les données provenant de sites ayant été désignés comme étant représentatifs à l’échelle régionale ont été utilisées pour la cartographie. Les quantités de dépôts humides ont été interpolées par krigeage ordinaire à l’aide d’ArcMap Geostatistical Analyst. La carte se limite à la zone contiguë des États Unis et au sud et au sud est du Canada, car les erreurs d’interpolation excèdent 30 % en dehors de cette région en raison des grandes distances entre les stations. Des liens vers des cartes annuelles et des cartes des moyennes quinquennales sont disponibles dans les ressources connexes.

Description:Les données climatologiques saisonnières (température, salinité, et sigma-t) de l’océan Pacifique Nord-Est ont été calculées à partir d’observations historiques comprenant toutes les données disponibles de conductivité-température-profondeur (CTD), de bouteilles, de bathythermographes non réutilisables (XBT), du programme Argo de la NOAA (http://www.argo.ucsd.edu/), du Marine Environmental Data Service (MEDS), ainsi que des archives de l’Institut des sciences de la mer sur la période 1980-2010 avec une résolution spatiale allant d’environ 100 m à 70 km.Méthodes :Les calculs, y compris le lissage et l’interpolation des données, ont été effectués dans soixante-cinq sous-régions et jusqu’à cinquante-deux niveaux verticaux de la surface à 5 000 m. Les moyennes saisonnières ont été calculées comme la médiane des valeurs saisonnières annuelles. Les mois de printemps étaient définis comme allant d’avril à juin, ceux d’été comme allant de juillet à septembre, ceux d’automne comme allant d’octobre à décembre et ceux d’hiver comme allant de janvier à mars.Incertitudes :Des incertitudes sont engendrées lorsque les données d’observation qui ont fait l’objet d’un contrôle de la qualité sont interpolées dans l’espace à des distances variables du point d’observation. Les moyennes climatologiques sont calculées à partir de ces valeurs interpolées.

CANGRD est un ensemble de données canadiennes des anomalies annuelles, saisonnières et mensuelles des températures et précipitations qui sont interpolées à partir des stations des Données Climatiques Canadiennes Ajustées et Homogénéisées (DCCAH); cet ensemble de données est utilisé pour produire le Bulletin des Tendances et Variations Climatiques (BTVC).

Des tendances saisonnières et annuelles de changements relatifs dans les précipitations totales (%) pour la période 1948-2012 ont été calculées à partir des données interpolées pour le Canada (CANGRD) à une résolution de 50 km sur l’ensemble du Canada. Les tendances relatives représentent le pourcentage de changement dans les précipitations totales pour une période donnée par rapport à la valeur de référence (définie comme la moyenne de la période de référence, soit de 1961 à 1990). Les données CANGRD sont interpolées à partir des données ajustées et homogénéisées des stations climatologiques (c.-à-d. les ensembles de données DCCAH). Ces données de précipitations ont été ajustées afin de compenser les discontinuités causées par des facteurs non climatiques, par exemple le remplacement d’un instrument ou la relocalisation d’une station.

Les anomalies de température mensuelles, saisonnières et annuelles ont été interpolées à partir des données homogénéisées (c.-à-d. les ensembles de données DCCAH) de températures de l’air de surface quotidiennes minimales, maximales et moyennes (en degrés Celsius), à une résolution de 50 km sur l’ensemble du Canada. Les données homogénéisées de température comportent des ajustements aux données initialement enregistrées aux stations afin de compenser les discontinuités causées par des facteurs non climatiques, par exemple le remplacement d’un instrument ou la relocalisation d’une station. Les anomalies correspondent à la différence entre la température d’une année ou saison donnée et une valeur de référence (définie comme la moyenne de la période de référence, soit de 1961 à 1990). Les anomalies de température annuelles et saisonnières ont été calculées pour la période qui s’étend de 1948 à 2017. Les données seront mises à jour chaque année.