Cette carte montre le faciès métamorphique de la province de la Saskatchewan, au Canada.Cette carte illustre le faciès métamorphique de la province de la Saskatchewan. Le bouclier précambrien du nord de la Saskatchewan a une histoire métamorphique complexe avec pas moins de six événements thermotectoniques distincts qui ont touché diverses régions. Plusieurs d'entre elles résultent de périodes majeures d'épaississement de la croûte attribuées à des orogénies, tandis que d'autres représentent des pulsations distinctes d'origine inconnue. Comme on pouvait s'y attendre, ce sont les plus récentes d'entre elles qui sont les mieux préservées et qui peuvent être documentées de la manière la plus fiable. Pour plus d'informations, consultez la carte métamorphique GSC Open File 5443 du nord de la Saskatchewan, à l'échelle 1:1 000 000. **Remarque : Tous les ensembles de données publiés par la Commission géologique de la Saskatchewan, y compris ceux disponibles par le biais du Saskatchewan Mining and Petroleum GeoAtlas, proviennent de l'Enterprise GIS Data Warehouse. Ils sont donc identiques et partagent le même calendrier de rafraîchissement.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Le régime des feux désigne les patrons de saisonnalité, de fréquence, d’étendue, de continuité spatiale, d’intensité, de type (p. ex., feu de cime ou de surface) et de gravité des feux dans une région ou un écosystème donné.Le nombre de grands feux est la somme annuelle du nombre de feux de plus de 200 hectares (ha) survenant par unité de 100 000 ha. Celui-ci a été calculé à l’aide de zones homogènes de régime (ZHR) des feux. Ces zones ZHR représentent des régions où le régime de feux est similaire sur une vaste échelle spatiale (Boulanger et al. 2014). Cette zonation permet de reconnaître les régions où les régimes des feux ont été inhabituels. Ces régimes inhabituels passent souvent inaperçus lorsque les feux sont regroupés en fonction de classifications administratives ou écologiques.Les données sur les feux proviennent de la Base nationale de données sur les feux de forêt du Canada couvrant 1959-1999 (pour l’établissement des ZHR) et 1959-1995 (pour l’établissement du modèle). La modélisation Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour « Multivariate adaptive regression splines ») a été utilisée pour relier les attributs mensuels du régime des feux avec les variables mensuelles climatiques/feu-météo pour chaque ZHR. Les données projetées ont été simulées au moyen du modèle canadien du système terrestre, version 2 (Canadian Earth System Model version 2 [CanESM2]), et leur échelle a été réduite au moyen d’ANUSPLIN pour 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 : le nombre de grands feux (>200 ha) projeté à court terme (2011-2040) selon le RCP 8.5 (augmentation continue des émissions) au Canada.  Référence : Boulanger, Y., Gauthier, S., et coll. 2014. A refinement of models projecting future Canadian fire regimes using homogeneous fire regime zones. Revue canadienne de recherche forestière 44, 365-376.

Des ensembles multimodèles pour une série de variables basées sur les projections des modèles climatiques mondiaux (MCM) de la phase 6 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP6) sont disponibles pour 1850 à 2100 sur une grille mondiale commune de 1 x 1 degré.Les projections climatiques varient entre les MCM en raison des différences dans la représentation et l’approximation des systèmes et des processus terrestres, ainsi que de la variabilité naturelle et de l’incertitude concernant les futurs facteurs climatiques. Ainsi, aucun modèle climatique n’est meilleur que les autres. À la place, l’utilisation des résultats d’un ensemble de modèles (p. ex. en utilisant la moyenne) constitue une pratique exemplaire puisqu’un ensemble tient compte de l’incertitude dans les projections des modèles et offre des projections climatiques plus fiables.Le site Données et scénarios climatiques canadiens (DSCC) offre quatre types de produits basés sur les ensembles multimodèles du CMIP6 : des ensembles de données et des graphiques de séries chronologiques, des cartes et des ensembles de données connexes, des ensembles de données tabulaires et des ensembles de données maillées à l’échelle mondiale. Des ensembles mensuels, saisonniers et annuels sont disponibles pour un maximum de six profils socioéconomiques partagés (SSP) [SSP1 1.9, SSP1 2.6, SSP2 4.5, SSP3 7.0, SSP4 6.0 et SSP5 8. 5], quatre périodes futures (court terme [2021-2040], moyen terme [2041-2060 et 2061-2080], fin du siècle [2081-2100]) et un maximum de cinq percentiles (5e, 25e, 50e [médiane], 75e et 95e) de la distribution de l’ensemble du CMIP6.Le nombre de modèles dans chaque ensemble diffère selon la disponibilité des modèles pour chaque SSP et variable; consultez la liste des modèles pour plus de détails sur les modèles inclus dans chaque ensemble. La majorité des produits indiquent les changements prévus sous forme d’anomalies selon une période de référence historique (1995 à 2014). Les produits fournis comprennent des ensembles de données et des graphiques à l’échelle mondiale, nationale, provinciale et territoriale. Pour de plus amples renseignements sur les ensembles multimodèles du CMIP6, veuillez consulter la documentation technique.

Le régime des feux désigne les patrons de saisonnalité, de fréquence, d’étendue, de continuité spatiale, d’intensité, de type (p. ex., feu de cime ou de surface) et de gravité des feux dans une région ou un écosystème donné.Le nombre de grands feux est la somme annuelle du nombre de feux de plus de 200 hectares (ha) survenant par unité de 100 000 ha. Celui-ci a été calculé à l’aide de zones homogènes de régime (ZHR) des feux. Ces zones ZHR représentent des régions où le régime de feux est similaire sur une vaste échelle spatiale (Boulanger et al. 2014). Cette zonation permet de reconnaître les régions où les régimes des feux ont été inhabituels. Ces régimes inhabituels passent souvent inaperçus lorsque les feux sont regroupés en fonction de classifications administratives ou écologiques.Les données sur les feux proviennent de la Base nationale de données sur les feux de forêt du Canada couvrant 1959-1999 (pour l’établissement des ZHR) et 1959-1995 (pour l’établissement du modèle). La modélisation Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour « Multivariate adaptive regression splines ») a été utilisée pour relier les attributs mensuels du régime des feux avec les variables mensuelles climatiques/feu-météo pour chaque ZHR. Les données projetées ont été simulées au moyen du modèle canadien du système terrestre, version 2 (Canadian Earth System Model version 2 [CanESM2]), et leur échelle a été réduite au moyen d’ANUSPLIN pour 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 : le nombre de grands feux (>200 ha) projeté à long terme (2071-2100) selon le RCP 8.5 (augmentation continue des émissions) au Canada.Référence : Boulanger, Y., Gauthier, S., et coll. 2014. A refinement of models projecting future Canadian fire regimes using homogeneous fire regime zones. Revue canadienne de recherche forestière 44, 365-376.

Le régime des feux désigne les patrons de saisonnalité, de fréquence, d’étendue, de continuité spatiale, d’intensité, de type (p. ex., feu de cime ou de surface) et de gravité des feux dans une région ou un écosystème donné.Le nombre de grands feux est la somme annuelle du nombre de feux de plus de 200 hectares (ha) survenant par unité de 100 000 ha. Celui-ci a été calculé à l’aide de zones homogènes de régime (ZHR) des feux. Ces zones ZHR représentent des régions où le régime de feux est similaire sur une vaste échelle spatiale (Boulanger et al. 2014). Cette zonation permet de reconnaître les régions où les régimes des feux ont été inhabituels. Ces régimes inhabituels passent souvent inaperçus lorsque les feux sont regroupés en fonction de classifications administratives ou écologiques.Les données sur les feux proviennent de la Base nationale de données sur les feux de forêt du Canada couvrant 1959-1999 (pour l’établissement des ZHR) et 1959-1995 (pour l’établissement du modèle). La modélisation Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour « Multivariate adaptive regression splines ») a été utilisée pour relier les attributs mensuels du régime des feux avec les variables mensuelles climatiques/feu-météo pour chaque ZHR. Les données projetées ont été simulées au moyen du modèle canadien du système terrestre, version 2 (Canadian Earth System Model version 2 [CanESM2]), et leur échelle a été réduite au moyen d’ANUSPLIN pour 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 : le nombre de grands feux (>200 ha) projeté à long terme (2071-2100) selon le RCP 2.6 (réduction rapide des émissions) au Canada.Référence : Boulanger, Y., Gauthier, S., et coll. 2014. A refinement of models projecting future Canadian fire regimes using homogeneous fire regime zones. Revue canadienne de recherche forestière 44, 365-376.

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. 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).

Le régime des feux désigne les patrons de saisonnalité, de fréquence, d’étendue, de continuité spatiale, d’intensité, de type (p. ex., feu de cime ou de surface) et de gravité des feux dans une région ou un écosystème donné.Le nombre de grands feux est la somme annuelle du nombre de feux de plus de 200 hectares (ha) survenant par unité de 100 000 ha. Celui-ci a été calculé à l’aide de zones homogènes de régime (ZHR) des feux. Ces zones ZHR représentent des régions où le régime de feux est similaire sur une vaste échelle spatiale (Boulanger et al. 2014). Cette zonation permet de reconnaître les régions où les régimes des feux ont été inhabituels. Ces régimes inhabituels passent souvent inaperçus lorsque les feux sont regroupés en fonction de classifications administratives ou écologiques.Les données sur les feux proviennent de la Base nationale de données sur les feux de forêt du Canada couvrant 1959-1999 (pour l’établissement des ZHR) et 1959-1995 (pour l’établissement du modèle). La modélisation Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour « Multivariate adaptive regression splines ») a été utilisée pour relier les attributs mensuels du régime des feux avec les variables mensuelles climatiques/feu-météo pour chaque ZHR. Les données projetées ont été simulées au moyen du modèle canadien du système terrestre, version 2 (Canadian Earth System Model version 2 [CanESM2]), et leur échelle a été réduite au moyen d’ANUSPLIN pour 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 : le nombre de grands feux (>200 ha) au Canada pour la période de référence (1981-2010).Référence : Boulanger, Y., Gauthier, S., et coll. 2014. A refinement of models projecting future Canadian fire regimes using homogeneous fire regime zones. Revue canadienne de recherche forestière 44, 365-376.

Le régime des feux désigne les patrons de saisonnalité, de fréquence, d’étendue, de continuité spatiale, d’intensité, de type (p. ex., feu de cime ou de surface) et de gravité des feux dans une région ou un écosystème donné.Le nombre de grands feux est la somme annuelle du nombre de feux de plus de 200 hectares (ha) survenant par unité de 100 000 ha. Celui-ci a été calculé à l’aide de zones homogènes de régime (ZHR) des feux. Ces zones ZHR représentent des régions où le régime de feux est similaire sur une vaste échelle spatiale (Boulanger et al. 2014). Cette zonation permet de reconnaître les régions où les régimes des feux ont été inhabituels. Ces régimes inhabituels passent souvent inaperçus lorsque les feux sont regroupés en fonction de classifications administratives ou écologiques.Les données sur les feux proviennent de la Base nationale de données sur les feux de forêt du Canada couvrant 1959-1999 (pour l’établissement des ZHR) et 1959-1995 (pour l’établissement du modèle). La modélisation Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour « Multivariate adaptive regression splines ») a été utilisée pour relier les attributs mensuels du régime des feux avec les variables mensuelles climatiques/feu-météo pour chaque ZHR. Les données projetées ont été simulées au moyen du modèle canadien du système terrestre, version 2 (Canadian Earth System Model version 2 [CanESM2]), et leur échelle a été réduite au moyen d’ANUSPLIN pour 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 : le nombre de grands feux (>200 ha) projeté à moyen terme (2041-2070) selon le RCP 8.5 (augmentation continue des émissions) au Canada. Référence : Boulanger, Y., Gauthier, S., et coll. 2014. A refinement of models projecting future Canadian fire regimes using homogeneous fire regime zones. Revue canadienne de recherche forestière 44, 365-376.

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). **

La représentation spatiale d'une suppression de forêt, c'est-à-dire toute terre forestière qui doit être retirée du terrain désigné par le lieutenant-gouverneur pour la placer dans une forêt établie** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **