Le modèle de type de fond à substrat peu profond a été élaboré à l’appui de la modélisation des habitats littoraux. Les sources de données comprennent à la fois les observations disponibles sur le type de fond et les couches prédictives environnementales, notamment les couches océanographiques, le fetch, la bathymétrie et ses dérivés. En utilisant la classification par forêt d’arbres décisionnels pondérée du progiciel Ranger R, la relation entre le type de fond observé et les couches prédictives peut être déterminée, ce qui permet de classer le type de fond dans l’ensemble des zones d’étude. Les fichiers de données tramées prédits sont classés comme suit : 1) roche, 2) mélange, 3) sable, 4) vase.Les domaines du modèle de substrat catégoriel sont limités à l’étendue des couches bathymétriques d’entrée (voir les sources de données), qui est de 5 km à partir de la courbe de profondeur de 50 m.

L’aquaculture des bivalves a des effets directs et indirects sur les communautés planctoniques, qui sont très sensibles aux changements climatiques à court terme (saisonniers et interannuels) et à long terme, bien que la façon dont ces dynamiques modifient les interactions entre l’aquaculture et l’écosystème soit mal comprise. Ici, nous étudions les tendances saisonnières de l’abondance du plancton et de la structure de la communauté couvrant plusieurs fractions de taille allant de 0,2 µm à 5 mm, dans une échancrure d’aquaculture profonde dans le nord-est de Terre-Neuve, au Canada. À l’aide de la cytométrie en flux et de l’imagerie FlowCam, nous avons observé une relation saisonnière claire entre les tailles de fractions découlant de la stratification des colonnes d’eau (apport d’eau douce, disponibilité des nutriments, disponibilité de la lumière et température de l’eau). L’abondance du plancton a diminué proportionnellement à l’augmentation de la fraction de taille, ce qui correspond à la théorie des spectres de taille. Dans la baie, on a observé une plus grande abondance de mésozooplancton et une plus grande abondance relative de copépodes à proximité de la concession aquacole. Aucun effet spatial important n’a été observé pour la composition du phytoplancton. Bien que l’on ait observé d’août à octobre des pentes spectrales de composition et de taille du plancton statistiquement semblables (c.-à-d. l’efficacité de la chaîne alimentaire) et que l’on puisse utiliser ces données pour comparer la variabilité interannuelle de la composition du plancton, l’échantillonnage sur de plus longues périodes pourrait permettre de saisir les changements phénologiques à long terme de l’abondance et de la composition du plancton liés à divers processus, y compris les changements climatiques. Les conclusions fournissent une orientation sur l’échantillonnage optimal aux fins de la surveillance et de l’évaluation des séquences des effets de l’aquaculture.Citer ces données comme: Sharpe H, Lacoursière-Roussel A, Gallardi D (2024). Ecological insight of seasonal plankton succession to monitor shellfish aquaculture ecosystem interactions. Version 3.2. Fisheries and Oceans Canada. Sampling event dataset. https://doi.org/10.25607/2ujdvh

Ce modèle est dérivé de données géologiques, géophysiques et autres. L'extraction des caractéristiques a été réalisée par apprentissage profond. La modélisation prédictive a utilisé la méthode des ensembles profonds. La carte de probabilité pancanadienne du potentiel minéral du graphite est présentée. Cette carte a été générée à partir des gisements et des occurrences de graphite connus et de leurs caractéristiques associées. Les valeurs de probabilité les plus élevées mettent en évidence les zones où la probabilité de systèmes minéraux de graphite est plus élevée.

Les Éléments du temps sur grille (ETsurG) du Système à haute résolution de prévision déterministe (SHRPD) est un système de post-traitement conçu afin de générer les éléments du temps requis par les différents programmes de prévision (public, maritime, aviation, qualité de l’air, etc.). Ce système fusionne les sorties brutes du modèle et post-traitées, à l’aide de diverses approches diagnostiques. Des concepts horaires sont produits à partir de différents algorithmes en utilisant des sorties provenant du Système à Haute Résolution de Prévision Déterministe pour le domaine pan-canadien (SHRPD-NAT).

Cette couche polygonale affiche les précipitations moyennes au niveau du sous-bassin dérivées du modèle ECMWF (Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme). Cette couche permet aux hydrologues, aux prévisionnistes et aux planificateurs de déterminer la quantité de pluie/neige prévue ou survenue dans chaque sous-bassin, ce qui favorise la gestion des ressources en eau et des inondations à moyen terme. Nous sommes intéressés par la période de prévision de 7 jours.Cette couche regroupe les prévisions de précipitations de l'ECMWF sur des sous-bassins polygonaux. Chaque caractéristique comprend des attributs pour les précipitations accumulées moyennes, les périodes de validité et de validité prévues et les identifiants des sous-bassins. L'ECMWF est un modèle mondial de premier plan proposant des prévisions à moyen terme (jusqu'à 10 jours) à un niveau de compétence élevé. En se concentrant sur les sous-bassins, cette couche facilite la prise de décisions à l'échelle locale, ce qui permet des évaluations plus précises des risques d'inondation, des estimations du débit des réservoirs et une planification des ressources en eau dans la région d'intérêt.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Les polygones d'habitat observés montrent les différents types d'habitat particuliers qui ont été observés ou calculés par les biologistes, ainsi que les prévisions concernant les différentes espèces présentes dans les habitats. Chaque zone biologique compte plusieurs habitats observés, et c'est la combinaison du nombre de zones biologiques et d'habitats observés qui permet d'identifier chaque habitat observé unique.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Les lignes d'habitat observées montrent les différents types d'habitat particuliers qui ont été observés ou calculés par les biologistes ainsi que les prévisions concernant les différentes espèces présentes dans les habitats. Chaque zone biologique compte plusieurs habitats observés, et c'est la combinaison du nombre de zones biologiques et d'habitats observés qui permet d'identifier chaque habitat observé unique.** 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).**

Description:Cet ensemble de données est constitué de résultats moyens mensuels des simulations des trois océans du Canada : l'Atlantique, le Pacifique et l'Arctique, de 2015 à 2017.Résumé tiré du rapport :Un modèle océanique numérique biogéochimique a été élaboré pour un domaine qui couvre les trois océans du Canada, soit l’océan Atlantique, l’océan Pacifique et l’océan Arctique. Le domaine s’étend jusqu’à 26° N dans l’Atlantique et 44° N dans le Pacifique, sur toute la largeur de chaque bassin ainsi que sur l’ensemble de l’océan Arctique. La résolution est modérée à élevée (≈ 0,25°, 75 niveaux). Une série de simulations ont été effectuées afin d’évaluer les meilleurs choix pour les paramètres du modèle biogéochimique dans les diverses régions, à l’aide de divers ensembles de données de validation, y compris les données satellitaires sur la couleur de l’océan (chlorophylle à la surface et carbone organique en particules, production primaire intégrée), la pCO2 en surface et les profils de profondeur des concentrations d’oxygène et de nitrate provenant des navires et des flotteurs Argo. En plus des valeurs des paramètres, les processus examinés comprennent les sédiments interactifs, les nutriments fluviaux, l’atténuation de la lumière par la matière organique fluviale colorée dissoute et la limitation en fer. Les résultats indiquent que l’ensemble optimal de paramètres est celui qui limite les pertes de phytoplancton au broutage et à d’autres processus afin d’assurer une forte diminution biologique du carbone inorganique dissous et des nutriments au printemps et à l’été; parmi les ensembles de paramètres testés, on a observé des rabattements insuffisants et des rabattements excessifs. La sensibilité à d’autres processus tels que les sédiments interactifs, les nutriments fluviaux ou l’atténuation par la matière organique colorée dissoute était faible dans la plupart des régions. Dans certaines régions, l’atténuation par la matière organique colorée dissoute ou la séquestration de nutriments dans les sédiments peut réduire considérablement la production primaire et la biomasse du zooplancton, et les nutriments fluviaux peuvent entraîner une réduction localisée de la pCO2 pouvant atteindre 60 μatm. La limitation en fer a un effet sur le modèle dans les régions généralement considérées comme présentant des réserves de fer; la création d’un modèle qui couvre avec succès les domaines limités en fer et les domaines non limités en fer nécessitera une spécification complète et précise des sources de fer et des puits à fer.

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.