The STAC API for NRCan's Earth Observation Database Management System (EODMS)..**Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).**

Le niveau d'eau désigne le niveau en-dessous duquel le sol ou le socle est saturé d'eau, au site de mesure et au moment où le niveau a été mesuré. Le niveau de l'eau est exprimé en m au-dessus du niveau marin. La profondeur de l'eau souterraine est mesurée sur des intervalles prédéfinis à partir de sondes (level loggers). La profondeur est ensuite soustraite à l'altitude du site de mesure afin d'obtenir l'altitude du niveau d'eau. Le jeu de données est une description générale du site de suivi, incluant id, nom, localisation et altitude. Il est composé de séries de nombres désignant les niveaux d'eau, accompagnés de la date et l'heure de mesure.

De 1986 à 2000, un important programme d’inventaire écologique a été réalisé dans les forêts du Québec méridional afin de décrire la diversité des écosystèmes forestiers. Au total, **28 425 points d’observation écologique (POE)** ont été établis sur un territoire couvrant 760 000 km2, situé entre le 45° et 53° de latitude N. et le 57° et le 80°de longitude O. Le POE est une unité d'échantillonnage circulaire qui couvre une superficie de 400 m². On y recueille des données sur les caractéristiques du peuplement forestier (composition, structure), du sol (texture, dépôt, drainage) et de la topographie, ainsi que des informations de localisation. Le recouvrement de chaque espèce végétale dans la placette est estimé visuellement. Une description détaillée d’un profil de sol est disponible dans environ 35 % des POE. Les éléments de classification écologique des POE (groupes d’espèces indicatrices, types forestiers, végétations potentielles, types écologiques, etc.) sont déterminés à l’aide de clés d’identification informatisée en utilisant les données sur la végétation et le milieu physique. Les critères utilisés pour cette classification écologique sont ceux présentés dans les guides de reconnaissance des types écologiques. **Les niveaux du système de classification écologique du territoire sont aussi déterminés pour chaque POE.**

Cet ensemble de données contient des renseignements sur deux emplacements des réseaux de surveillance de la neige de l’Ontario : * Centre de contrôle des eaux de surface (CCES) * Réseau Snow Network for Ontario Wildlife (SNOW), administré par la Section de la recherche et de la surveillance en matière de faune Les données sur les parcours de neige sont recueillies par les organismes suivants : * Offices de protection de la nature * Districts du ministère des Richesses naturelles (MRN) * Ontario Power Generation Les données du CCES sont recueillies deux fois par mois, du 15 novembre au 15 mai. Les données du réseau SNOW sont recueillies une fois par semaine à partir de la première chute de neige jusqu’à la fonte des neiges. Le Centre de surveillance des eaux de surface utilise les données pour évaluer : * la couverture de neige actuelle * les conditions de sol gelé * l’accumulation de neige * le potentiel de fonte des neiges * les contributions à l’écoulement fluvial La Direction des sciences de l’environnement et de la recherche du MRN utilise les données pour : * gérer les espèces sauvages, y compris le cerf, l’orignal, le dindon sauvage, le wapiti, le loup et le coyote; * aider les gestionnaires des ressources du Ministère et les scientifiques à administrer les programmes et à mener des recherches; * éclairer les décisions de gestion du gibier, comme les quotas de chasse au cerf de Virginie; * appuyer la planification des vols pour le programme d’inventaire aérien de l’orignal.** 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) **

L’Analyse régionale déterministe de qualité de l’air (ARDQA) est une analyse objective des polluants de surface qui combine les prévisions numériques du Système régional de prévision déterministe de la qualité de l’air (SRPDQA) avec les observations horaires des différents réseaux de surveillance en Amérique du Nord incluant les réseaux de mesure canadiens opérés par les provinces, territoires et certaines villes en plus des différents réseaux américains dans le contexte du programme AIRNow administré par US/EPA (US Environmental Protection Agency). L'analyse ARDQA fournit la meilleure description des conditions courantes de la qualité de l’air et est utilisée pour informer le public, les météorologistes des différents bureaux de prévision d’Environnement et Changement climatique Canada, Santé Canada et d’autres usagers, sur la distribution des polluants atmosphériques près du sol et sur la performance des modèles de prévision. Chaque heure, un produit préliminaire est disponible environ une heure après le temps de mesure des observations alors que des produits final et Firework sont disponibles environ deux heures après le temps de mesure. Les produits préliminaires et final contiennent l’analyse des constituants chimiques O3, SO2, NO, NO2, PM2.5 (particules fines de diamètre 2.5 micromètres ou moins) et PM10 (particules grossières de diamètre 10 micromètres ou moins), alors que le produit Firework contient l’analyse de PM2.5 et PM10.

L'ensemble de données sur les occurrences documentées contient trois ensembles de données qui, combinés, aident à fournir des informations générales sur les emplacements du caribou des bois et les zones de relevé en Saskatchewan. Ces informations peuvent aider les utilisateurs dans leurs efforts pour éviter ou atténuer les impacts sur le caribou des bois lorsqu'ils opèrent dans l'aire de répartition du caribou des bois. Des emplacements généralisés d'utilisation des caribous ont été fournis afin de mieux refléter leurs vastes domaines vitaux. L'absence d'hexagone dans une zone ne doit pas être interprétée comme une absence de caribou des bois.Veuillez lire le guide des données pour obtenir des informations importantes sur ce produit. Téléchargez les limites du levé, les occurrences de télémétrie et les observations/panneaux. Téléchargez le package complet, y compris le guide des données, ici. Le produit de données publiques sur l'occurrence documentée du caribou des bois est composé de trois fichiers de formes et de classes d'entités : 1. Occurrence du caribou des bois - Observation et signalisation 2. Occurrence du caribou des bois - Télémétrie 3. Limites du relevé sur le caribou des bois Les deux ensembles de données sur les occurrences contiennent une grille d'hexagones de 18 kilomètres carrés (tessellation). L'inclusion d'un hexagone dans l'ensemble de données indique qu'une ou plusieurs observations d'animaux, signes ou points de télémétrie ont été documentés dans cette zone. Il est important de noter que l'absence de présence de caribous (par exemple, pas d'hexagone) ne doit pas être interprétée comme une absence de caribou des bois. Il se peut plutôt que les données n'aient pas été recueillies dans ces zones ou qu'aucune observation fortuite ou autre n'ait été reçue. L'ensemble de données sur les limites des relevés affiche les limites des relevés sur le caribou des bois qui ont été réalisés par le ministère de l'Environnement ou en collaboration avec celui-ci de 2005 à 2024. Les limites proviennent de sources multiples et comprennent divers types d'enquêtes (collecte de pastilles fécales ou télémétrie). Ces limites fournissent un contexte lorsqu'elles sont comparées aux ensembles de données sur les occurrences du caribou des bois. Nous nous attendons à voir davantage de lieux d'occurrence dans les zones qui ont fait l'objet d'une enquête. Ces informations peuvent fournir un contexte à des zones où le nombre d'occurrences semble être plus élevé. Pour une description complète des données, veuillez consulter le document Data Guide disponible en téléchargement sur le Saskatchewan GeoHub.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Les échantillons d'eau souterraine ont été échantillonnés dans l'unité hydrogéologique à des fins d'analyses diverses. Les échantillons d'eau souterraine ne représentent pas une observation / phénomène particulier. Ils sont employés ici afin d'ajouter des références concernant les analyses d'eau souterraine. Le jeu de données représente une description générale du site d'échantillonnage et de l'échantillon. Les méthodes d'échantillonnage varient selon le type d'analyse.

Un sommaire transcanadien des moyennes et des extrêmes pour le mois, y compris les précipitations totales, les températures maximales et minimales et les degrés-jours. Cette donnée est disponible pour les stations qui produisent des données quotidiennes.

On a surtout collecte les donnees au moyen d'un dispositif de mesure de la profondeur, comme un echosondeur, en combinaison avec un GPS pour le positionnement horizontal. Il est egalement possible que l'on ait utilise d'autres methodes pour effectuer les leves, comme le bathymetre a lidar. Vous trouverez la methode utilisee pour chaque masse d'eau dans [l'index bathymetrique](https://geohub.lio.gov.on.ca/datasets/mnrf::bathymetry-index ). *[GPS]: Géo-positionnement par satellite** 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) **

Description:Ces données commerciales d'observation des baleines sont composées de deux ensembles de données. Premièrement, la couche de données « whale_watching_trips_jun_sep_british_columbia » résume les voyages commerciaux d'observation des baleines qui ont eu lieu en 2019, 2020 et 2021 pendant les mois d'été (de juin à septembre). La deuxième couche de données, « wildlife_viewing_events_jun_sep_british_columbia », contient des estimations des événements d'observation de la faune effectués par les navires commerciaux d'observation des baleines pour les mêmes années (2019, 2020 et 2021) et mois (juin à septembre). Les voyages commerciaux d'observation des baleines et les activités d'observation de la faune sont résumés à l'aide de la même grille, et ils peuvent être reliés à l'aide du champ d'identification de cellule unique « cell_id ».La majeure partie de ce travail a été réalisée à l'Université de Victoria et a été financée par le Marine Environmental Observation, Prediction and Response Network (MEOPAR) dans le cadre du projet WAVE (2018-2022) « Évaluation des mouvements des navires AIS pour l'observation des baleines ». Le but du projet WAVE était d'accroître la compréhension des activités d'observation des baleines dans la région canadienne du Pacifique à l'aide des données sur le trafic maritime tirées du SIA (Système d'identification automatique). Le travail a été finalisé par le Secteur des sciences du MPO dans la région du Pacifique.Ces données spatiales provenant des activités commerciales d'observation des baleines peuvent être utilisées pour éclairer la planification spatiale marine, les activités de planification de la conservation et les évaluations des menaces liées aux activités des navires en Colombie-Britannique.Méthodes:Une liste des navires commerciaux d’observation des baleines en Colombie-Britannique et dans l’État de Washington et de leur MMSI (identité du service mobile maritime) correspondante a été dressée à partir des entreprises d’observation des baleines et du site Web Marine Traffic (www.marinetraffic.com). Cette liste a été utilisée pour interroger les données nettoyées du SIA de la GCC afin d’obtenir les positions du SIA correspondant aux navires commerciaux d’observation des baleines. Une excursion commerciale d’observation des baleines a été définie comme un ensemble de points du SIA consécutifs appartenant au même navire partant de l’un des ports d’attache d’observation des baleines précédemment déterminés, et y retournant. Un modèle de classification (modèle de Markov caché non supervisé) utilisant la vitesse du navire comme variable principale a été développé pour classer les positions des navires selon le SIA en événements d’observation de la faune et en événements autres que l’observation de la faune. Les excursions commerciales d’observation des baleines au sud et au nord-est de l’île de Vancouver ont été limitées à une durée minimale d’une heure et à une durée maximale de 3,5 heures. Pour les excursions sur la côte ouest de l’île de Vancouver, la durée maximale a été fixée à 6 heures. La durée des activités d’observation de la faune a été fixée à un minimum de 10 minutes et à un maximum d’une heure. Pour en savoir plus sur la méthodologie, consultez le fichier PDF des métadonnées accessible avec le dossier des données ouvertes.Références:Nesdoly, A. 2021. Modelling marine vessels engaged in wildlife-viewing behaviour using Automatic Identification Systems (AIS). Available from: https://dspace.library.uvic.ca/handle/1828/13300.Sources de données:Oceans Network Canada (ONC) a fourni des données du SIA codées pour les années 2019, 2020 et 2021, dans un cadre englobant l’île de Vancouver et la baie Puget utilisés pour générer ces produits. Ces données du SIA ont été fournies par la Garde côtière canadienne (GCC) dans le cadre d’un accord de licence entre la GCC et ONC pour l’utilisation non commerciale des données du SIA de la GCC. Plus de renseignements ici : https://www.oceannetworks.ca/science/community-based-monitoring/marine-domain-awareness-program/ Molly Fraser a fourni des données d’observation de mammifères marins recueillies à bord de navires d’observation des baleines afin de développer des modèles de classification des événements d’observation de la faune. Pour en savoir plus sur ce jeu de données, cliquez ici : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308597X20306709?via%3Dihub.Incertitudes:La principale source d’incertitude réside dans la conversion des positions des points du SIA en segments de voie, en particulier lorsque la distance entre les positions est importante (par exemple, supérieure à 1 000 mètres).