Les centiles de précipitation représentent les précipitations accumulées (en mm) pour la période comparativement aux données historiques pour la même période. Cette comparaison classe la quantité actuelle de précipitations et lui attribue une valeur en centile fondée sur un record historique. Les produits sont générés pour les périodes suivantes : l’année agricole, la saison de croissance et la saison hivernale ainsi que les produits roulants pour les jours 30, 60, 90 et 180.

Des ensembles multimodèles d’épaisseur de la couche de neige ont été générés pour la période 1900-2100 à partir des projections de 28 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles d’épaisseur de la couche de neige (m) mensuels, saisonniers et annuels sont accessibles pour la période historique 1900-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.

Des ensembles multimodèles d’épaisseur de glace de mer ont été générés pour la période 1900-2100 à partir des projections de 26 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles d’épaisseur de glace de mer (m) mensuels, saisonniers et annuels sont accessibles pour la période historique 1900-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.

Des ensembles multimodèles de la vitesse du vent ont été générés pour la période 1900-2100 à partir des projections de 29 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de vitesse du vent (m/s) mensuels, saisonniers et annuels sont accessibles pour la période historique 1900-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.

Des ensembles multimodèles de précipitations moyennes ont été générés pour la période 1901-2100 à partir des projections de 29 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de précipitations moyennes (mm/jour) mensuels, saisonniers et annuels sont accessibles pour la période historique 1901-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.

Des ensembles multimodèles de températures moyennes (°C) ont été générés pour la période 1901-2100 à partir des projections de 29 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de températures moyennes mensuels, saisonniers et annuels sont accessibles pour la période historique 1901-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.

Des ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des températures maximales ont été générés à une résolution spatiale de 10 km pour la période 1951-2100, à partir des résultats de 24 modèles climatiques mondiaux (MCM) de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). L’échelle des températures maximales quotidiennes issues des MCM a été statistiquement réduite par la méthode des analogues avec correction de biais et cartographie des quantiles, version 2 (BCCAQv2). Un ensemble de données historiques interpolées sur les températures minimales pour le Canada (ANUSPLIN) a servi de cible pour la réduction d’échelle. Les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles à échelle statistiquement réduite des températures maximales (°C) mensuels, saisonniers et annuels sont accessibles pour la période historique 1951-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.

Des ensembles multimodèles de concentrations de glace de mer ont été générés pour la période 1900-2100 à partir des projections de 28 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de concentrations de glace de mer mensuels, saisonniers et annuels, exprimées en pourcentage (%) de superficie de cellule de grille, sont accessibles pour la période historique 1901-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.

Ce service indique le pourcentage de la population âgée de 25 à 64 ans dans des ménages privés, qui est titulaire d’un certificat, d’un diplôme ou d’un grade de niveau postsecondaire, par subdivision de recensement, 2016. Les données proviennent du Profil du recensement, produit numéro 98-316-X2016001 au catalogue de Statistique Canada.Ces données se rapportent à la population âgée de 25 à 64 ans dans des ménages privés, en fonction du plus haut niveau de scolarité atteint. Les personnes qui sont titulaires d’un certificat, d’un diplôme ou d’un grade postsecondaire, y compris celles qui sont titulaires d’un certificat ou d’un diplôme d’apprenti ou d’une école de métiers; d’un certificat ou d’un diplôme d’un collège, d’un cégep ou d’un autre établissement non universitaire; d’un certificat ou d’un diplôme universitaire inférieur au baccalauréat, d’un certificat, d’un diplôme ou d’un grade universitaire au niveau du baccalauréat ou supérieur. Pour obtenir de plus amples renseignements, veuillez consulter le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016 à « Plus haut certificat, diplôme ou grade ».Pour obtenir de plus amples renseignements, veuillez consulter le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016 à « Plus haut certificat, diplôme ou grade ».Pour avoir une représentation cartographique de l'écoumène avec cet indicateur socio-économique, il est recommandé d’ajouter comme première couche, le service web « RNCan - Écoumène de la population 2016 par subdivision de recensement », accessible dans la section des ressources de données plus bas.

OBJECTIF:Ces données ont été mises à jour à la suite d’un processus d’avis scientifique régional du Secrétariat canadien des avis scientifiques (SCAS). Les publications associées se retrouvent dans la section citation ci-dessous ou encore seront publiées, lorsque disponibles, sur le calendrier des avis scientifiques de Pêches et Océans Canada (MPO).Déterminer l’état du stock de morue franche du sud du golfe du Saint-Laurent. DESCRIPTION:Les estimations annuelles de la biomasse du stock reproducteur de la morue franche du sud du golfe du Saint-Laurent ont été obtenues à l’aide d’un modèle statistique de captures-à-l’âge dans le cadre de l’évaluation des stocks jusqu’en 2023.Les estimations annuelles présentées proviennent de simulations Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Les estimations médianes annuelles sont fournies, ainsi que les estimations de l’incertitude (2,5e, 25e, 75e et 97,5e centiles). Les valeurs sont en milliers de tonnes de biomasse du stock reproducteur. LIMITATION DE L'UTILISATION:Pour assurer l'intégrité scientifique et l'utilisation appropriée des données, nous vous encourageons à contacter le gardien des données.