Cette thématique présente les observations des espèces exotiques envahissantes (EEE)transmises et validées à l'aide de l'outil Sentinelle, un système de détection des EEE.Une espèce exotique envahissante est un végétal, un animal ou un micro-organisme (virus,bactérie ou champignon) qui est introduit hors de son aire de répartition naturelle. Sonétablissement ou sa propagation peuvent constituer une menace pour l’environnement,l’économie ou la société. Les espèces répertoriées sont des espèces de la faune et de la florepréoccupantes (ou potentiellement préoccupantes) pour la biodiversité du Québec. Ellescomprennent des EEE présentes au Québec et des EEE non répertoriées au Québec àsurveiller.

**Attention: Il existe une version plus récente de ce produit (SCANFI v2)**Pour plus d'information sur SCANFI v2, voir: https://doi.org/10.23687/07653869-f303-46c2-a04e-9ab479b73cbfCette publication de données contient un ensemble de fichiers rasterisés de résolution de 30m représentant, pour l’année 2020, les types de couverture terrestre, la hauteur et la fermeture de la canopée forestière et la biomasse forestière aérienne, ainsi que la couverture de plusieurs espèces d'arbres importantes pour l’ensemble du Canada. Le produit de données spatialisées de l'inventaire forestier national canadien (SCANFI) a été développé à l'aide de la mise à jour de l'ensemble de données de photo-échantillons de l’inventaire forestier national (IFN), qui consiste en une grille d'échantillonnage régulière d'imagerie haute résolution photo-interprétée couvrant toute la masse terrestre non arctique du Canada. SCANFI a été produit en utilisant des images spectrales Landsat temporellement harmonisées pour l'été et l'hiver, divisées en plusieurs centaines de tuiles d'analyses régionales, utilisant une méthode innovante d'imputation des k plus proches voisins et de forêts d'arbres décisionnelles. Une description complète des méthodes et analyses de validation peut être trouvée dans Guindon et al. (2024). Les attributs de la végétation dans les écozones de l’Arctique ont été prédits à l’aide d’une seule forêt d’arbres décisionnelles, puisque ces régions se trouvaient à l’extérieur de la zone d’acquisition de l’IFN. Ainsi, les attributs de la végétation dans ces régions n’ont pas été rigoureusement validés. Le fichier raster « SCANFI_aux_arcticExtrapolationArea.tif » peut être utilisé pour identifier ces zones.SCANFI n’a pas pour but de remplacer ni d’ignorer les inventaires provinciaux, qui peuvent inclure de meilleures données, avec une meilleure fréquence de mises à jour, de meilleurs jeux d’entraînement de modèles, et de meilleures connaissances locales. SCANFI a plutôt été développé afin de fournir une estimation actuelle et spatialement explicite des attributs forestiers, en utilisant une source de données et une méthodologie cohérente d’une province, d’un territoire à l’autre. SCANFI est la première série cohérente de cartes, couvrant l’ensemble du Canada à 30m, de la structure et de la composition d’espèces forestières, offrant de nouvelles opportunités pour une multitude d’études dans plusieurs domaines, tels que l’économie forestière, la science du feu et l’écologie.# Limites d'utilisation1- Dans les sites fortement perturbés par des insectes ravageurs, le jeu d’entrainement ne contient pas toutes les variations spectrales possible, il n’est donc pas possible de prédire tous les cas de défoliation. Une région en particulier, qui a été fortement impacté par la tordeuse des bourgeons de l’épinette, est celle située sur la rive nord du fleuve Saint-Laurent. Ces forêts sont mal représentées dans notre jeu d’entrainement, ce qui entraine une imprécision dans nos estimés pour ces régions. 2- Les attributs des classes de peuplements ouverts, soit les arbustes, plantes herbacées, roches et bryophytes, sont plus difficiles à estimer lors de la photo-interprétation aérienne. Par conséquent, les estimations de celle-ci peuvent être moins fiables que celles des attributs forestiers.3- Tel que rapportée dans l’article, l’incertitude dans les prédictions de la couverture des espèces forestières est relativement élevée. C’est particulièrement le cas pour les espèces moins fréquentes, tel que le pin ponderosa ou le mélèze laricin. L’utilisation des couches d’espèces forestières est adéquate pour analyses à échelle régionale et grossière. Aussi, la proportion de feuillues est aussi sensiblement sous-estimée dans cette version du produit.4- Notre validation indique que les régions du Yukon présentent une valeur R2 nettement inférieure. Par conséquent, les estimations dans ces zones sont moins fiables.5- Les zones urbaines et les routes ont la classe roche, selon la carte d’utilisation des terres d’Agriculture et Agroalimentaire Canada. Même si ces sites contiennent principalement des bâtiments et des infrastructures, ils peuvent toutefois contenir des arbres. Une classe de milieu forestier est généralement attribuée aux parcs urbains boisés. Une prédiction d’attributs de végétation est aussi faite pour les zones forestières situées en régions agricoles.Des mises à jour de ce jeu de données seront éventuellement disponible à partir de cette page de métadonnées.# Des détails sur le développement et la validation du produit peuvent être trouvés dans la publication suivante:Guindon, L., Manka, F., Correia, D.L.P., Villemaire, P., Smiley, B., Bernier, P., Gauthier, S., Beaudoin, A., Boucher, J., and Boulanger, Y. 2024. A new approach for Spatializing the Canadian National Forest Inventory (SCANFI) using Landsat dense time series. Can. J. For. Res. https://doi.org/10.1139/cjfr-2023-0118# Veuillez svp citer cet ensemble de données comme suit :Guindon L., Villemaire P., Correia D.L.P., Manka F., Lacarte S., Smiley B. 2023. SCANFI: Spatialized CAnadian National Forest Inventory data product. Natural Resources Canada, Canadian Forest Service, Laurentian Forestry Centre, Quebec, Canada. https://doi.org/10.23687/18e6a919-53fd-41ce-b4e2-44a9707c52dc # Les couches raster suivantes sont disponibles :• Valeurs de classe de couverture terrestre de l'IFN : les classes de couverture terrestre comprennent eau, roche, bryophytes, herbes, arbustes, feuillus arborescents, mixtes arborescents et conifères arborescents.• Biomasse aérienne des arbres (tonnes/ha) : la biomasse a été dérivée des estimations de volume marchand total produites par les agences provinciales. • Hauteur (mètres) : hauteur de la végétation.• Fermeture de la couronne : pourcentage de pixel couvert par la canopée de tous les arbres.• Couverture des espèces d'arbres : pourcentage de la fermeture de la couronne de tous les arbres. o Couverture en pourcentage des sapins baumiers (Abies balsamea) o Couverture en pourcentage des épinettes noires (Picea mariana) o Couverture en pourcentage des sapins de Douglas (Pseudotsuga menziesii) o Couverture en pourcentage des pins gris (Pinus banksiana) o Couverture en pourcentage des pins tordus (Pinus contorta) o Couverture en pourcentage des pins ponderosa (Pinus ponderosa) o Couverture en pourcentage des mélèzes laricins (Larix laricina) o Couverture en pourcentage des pins blancs et rouges (Pinus strobus et Pinus resinosa) o Couverture en pourcentage des espèces d'arbres feuillus (PrcB) o Couverture en pourcentage des autres espèces de conifères (PrcC)

CMIST est un outil d'évaluation préalable des risques (ÉPR) révisé par les pairs pour les espèces marines envahissantes (Drolet et al., 2016). Il s'agit d'un court questionnaire qui suit le processus d'invasion depuis l'arrivée jusqu'à l'impact et il est conçu de sorte à permettre à un évaluateur éclairé d'évaluer une espèce dans une région évaluée pendant environ une journée à l'aide des renseignements accessibles contenus dans les bases de données sur Internet, la documentation spécialisée et la littérature grise. Il peut s'agir d'espèces qui ont un historique d'invasions dans une région ou d'espèces susceptibles de participer à des invasions à l'avenir.CMIST permet l'établissement d'une cote qui tient compte de la probabilité et de l'impact d'une invasion ainsi que de l'incertitude. Les questions sont générales afin de pouvoir appliquer CMIST aux différents taxons, aux différentes régions évaluées et aux différents objectifs du projet. À ce jour, CMIST a été testé auprès de mollusques, de tuniciers, de crustacés et de polychètes introduits ou en phase de l'être dans trois écorégions marines canadiennes (MPO, 2009). CMIST a également été utilisé avec succès auprès d'espèces de poisson d'eau douce non indigène en Colombie-Britannique avec des lignes directrices adaptées (T. Therriault, comm. pers.). Une fois l'évaluation réalisée, CMIST produit une cote de risque ajustée en fonction de l'incertitude de l'évaluateur qui, combinée avec les renseignements recueillis pendant l'évaluation, peut être utilisée pour faciliter la prise de décisions de gestion. Par exemple, en 2015, les évaluations CMIST ont été utilisées pour déterminer les envahisseurs à risque élevé dans trois écorégions marines canadiennes (MPO, 2016).

Ces produits sont dérivés d'images RVB (rouge/vert/bleu), une technique de traitement satellitaire qui utilise une combinaison de bandes de capteurs satellitaires (également appelées canaux) et les applique chacune à un filtre rouge/vert/bleu (RVB). Il en résulte une image en fausses couleurs, c'est-à-dire une image qui ne correspond pas à ce que verrait l'œil humain, mais qui offre un contraste élevé entre les différents types de nuages et les caractéristiques de la surface. Le capteur embarqué à bord d'un satellite météorologique obtient deux types d'informations de base : les données de la lumière visible (lumière réfléchie) se reflétant sur les nuages et les différents types de surface, aussi appelée « réflectance », et les données infrarouges (radiation émise) qui sont des radiations à ondes longues et courtes émises par les nuages et les caractéristiques de surface. Les RVB sont spécialement conçus pour combiner ce type de données satellitaires, ce qui permet d'obtenir un produit final riche en informations.Les autres produits résultent d’un rehaussement des données d’un canal pour une longueur d’onde unique, visant aussi à mettre en évidence des caractéristiques météorologiques de la surface ou des nuages observés, mais de manière plus simple puisque ne mettant en jeu qu’une seule longueur d’onde. Cette façon de faire plus ancienne est toujours utile parce que sa simplicité facilite dans certains cas l’interprétation de l’image.

Cet ensemble de données comprend quinze GéoTIFFs de la température de la surface de la mer (SST) organisés en cinq régions marines distinctes le long de la côte canadienne du Pacifique, dérivés des données satellitaires Sentinelle 3 pour la période d'avril à septembre 2017. Pour chaque région, trois GeoTIFFs sont fournis qui représentent les valeurs moyennes, maximales et écart-type de SST. Les blocs-notes Jupyter avec code Python utilisé pour le téléchargement et le traitement des données sont également inclus à titre de référence.L'objectif principal de cet ensemble de données est de fournir des renseignements spatiaux régionaux détaillés sur la SST pour les zones clés de la côte du Pacifique du Canada, y compris l'environnement littoral. Les données peuvent être utilisées pour diverses applications, y compris la modélisation de la répartition des espèces.Cet ensemble de données vise à combler le manque de connaissances en fournissant des données régionales SST à haute résolution et spatialement explicites pour la côte canadienne du Pacifique. Les ensembles de données existants peuvent ne pas fournir une résolution spatiale suffisante ou ne pas inclure de mesures statistiques complètes (moyenne, max, écart-type) de la SST pour ces zones spécifiques.L'ensemble de données est structuré par région. Pour chacune des cinq régions, un ensemble de trois GeoTIFFs connexes est fourni, représentant la moyenne, la valeur maximale et l'écart-type de la SST. Au sein de chaque ensemble régional, les trois couches partagent le même système de référence spatiale, la même résolution et la même étendue, ce qui les rend appropriées pour une utilisation directe dans les piles analytiques (p. ex., pour les modèles de répartition des espèces).Les satellites Sentinel-3, qui font partie du programme Copernicus de l'Union européenne, sont équipés du radiomètre de température de surface de la mer et de la terre (SLSTR) qui mesure la SST, entre autres paramètres. Les produits de données SST de cet ensemble de données sont dérivés des données satellitaires Sentinel-3.L'objectif des données étant de représenter le milieu marin, un masque excluant les terres a été appliqué lors du téléchargement et de l'extraction des données. Les produits de données SST ont été rééchantillonnés à l'aide d'une interpolation bilinéaire de leur résolution native à une résolution de 20 m pour fournir des informations spatiales plus détaillées.

OBJECTIF :Dans le cadre de cette étude, nous avons examiné la structure et la fonction du réseau trophique marin de l’île Southampton pour 149 espèces d’invertébrés benthiques et pélagiques, de poissons, de mammifères marins et d’oiseaux de mer prélevés entre 2016 et 2019 en vue de fournir une base de référence pour les études futures qui visent à quantifier les changements temporels dans la structuration du réseau trophique. Plus précisément, nous avons utilisé une approche à biomarqueurs multiples combinant des isotopes stables et des isoprénoïdes hautement ramifiés pour : i) déterminer la structure trophique verticale du réseau trophique marin, ii) étudier la contribution des proies benthiques et pélagiques aux espèces des niveaux trophiques supérieurs, et iii) déterminer le rôle des algues de glace et de l’utilisation des sources de carbone par le phytoplancton dans différents niveaux trophiques et compartiments (pélagiques et benthiques). En apportant un nouvel éclairage sur le fonctionnement du réseau trophique de l’île Southampton et plus particulièrement sur la façon dont la contribution des algues de glace et de l’habitat benthique façonne sa structure, ces résultats seront pertinents pour la gestion adaptative et les initiatives de conservation mises en œuvre en réponse aux facteurs de stress anthropiques et aux changements climatiques. DESCRIPTION :Les altérations de l’environnement marin découlant du climat sont plus rapides dans les régions arctiques et subarctiques, y compris la baie d’Hudson dans le nord du Canada, où le déclin de la glace de mer, le réchauffement des eaux de surface et l’acidification des océans se produisent à des rythmes alarmants. Ces changements modifient les régimes de production primaire, dont les répercussions finiront par toucher l’ensemble du réseau du réseau trophique. Ici, nous avons étudié i) la structure trophique verticale de l’écosystème marin de l’île Southampton dans le nord de la baie d’Hudson, ii) la contribution des proies benthiques et pélagiques aux espèces des niveaux trophiques supérieurs, et iii) la contribution relative des algues de glace et du carbone dérivé du phytoplancton dans le maintien de cet écosystème. À cette fin, nous avons mesuré les rapports isotopiques stables du carbone, de l’azote et du soufre ainsi que les isoprénoïdes hautement ramifiés dans les échantillons appartenant à 149 taxons, y compris des invertébrés, des poissons, des oiseaux de mer et des mammifères marins. Nous avons constaté que les invertébrés benthiques occupaient 4 niveaux trophiques et que le réseau trophique global atteignait une position moyenne au sein du réseau trophique de 4,8. La signature δ34S moyenne des organismes pélagiques indique qu’ils exploitent à la fois les sources d’aliments benthiques et pélagiques, ce qui veut dire qu’il existerait de nombreuses interconnexions entre ces compartiments dans cette zone côtière. La dépendance relativement élevée des mammifères marins de l’Arctique à l’égard du carbone sympagique (53,3 ± 22,2 %) par leur consommation de proies invertébrées benthiques confirme le rôle important du sous-réseau benthique pour le maintien des consommateurs de niveaux trophiques supérieurs dans l’environnement pélagique côtier. Par conséquent, une diminution potentielle de la productivité des algues de glace pourrait entraîner une altération profonde du réseau trophique benthique et un effet en cascade sur cet écosystème arctique.Collaborateurs:Centre des sciences de l’observation de la Terre, Université du Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada - R’emi Amiraux, C.J. Mundy, Jens K. Ehn, Z.A. Kuzyk.Québec-Océan, Sentinelle Nord et Takuvik, Département de biologie, Université Laval, Québec, Québec, Canada - Marie Pierrejean.Association écossaise pour les sciences marines, Oban, Royaume-Uni - Thomas A. Brown.Département des sciences des ressources naturelles, Université McGill, Sainte-Anne-de-Bellevue, Québec, Canada - Kyle H. Elliott.Département des sciences biologiques, Université du Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada - Steven H. Ferguson, Cory J.D. Matthews, Cortney A. Watt, David J. Yurkowski.École de l’environnement, Université de Windsor, Windsor, Ontario, Canada - Aaron T. Fisk.Direction générale des sciences et de la technologie, Environnement et Changement climatique Canada, Ottawa (Ontario), Canada - Grant Gilchrist.Collège des sciences de la pêche et de la mer, Université de l’Alaska Fairbanks, Fairbanks, AK, États-Unis - Katrin Iken.Département des sciences de la Terre, Université du Nouveau-Brunswick, Fredericton, N.-B., Canada - Audrey Limoges.Département de biologie intégrative, Université de Windsor, Windsor, Ontario, Canada - Oliver P. Love, Wesley R. Ogloff.Département de biologie arctique, Centre universitaire de Svalbard, Longyearbyen, Norvège - Janne E. Søreide.

Modèle numérique d'élévation haute résolution (MNEHR) généré à partir de données LiDAR. Cette collection de données inclut un Modèle numérique de terrain (MNT) et un Modèle numérique de surface (MNS). Le produit MNEHR est référencé au Système canadien de référence altimétrique de 2013 (CGVD2013). Les données source du produit MNEHR sont acquises par des projets multiples de différents partenaires. Comme les données sont acquises par projet, il n'y a pas d'intégration et d'ajustement vertical entre les projets. Les données de cette collection ont été reprojetées du système de référence de la donnée source vers la projection Lambert de l'Atlas du Canada (EPSG:3979). **Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).** **Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Le présent ensemble de données contient les observations de coyotes documentées par la Ville de Montréal depuis 2017. La plupart de ces informations proviennent des observations des citoyens qui ont été signalées à la Ville de Montréal. Elles sont récoltées dans le cadre de la mise en oeuvre du Plan de gestion du coyote de la Ville de Montréal, dévoilé en 2018. Son objectif est de favoriser la coexistence avec les coyotes vivant en milieu urbain en misant sur l’éducation du public, sur des méthodes de modification comportementale des coyotes et sur des interventions ciblées visant les animaux agressifs pour assurer la sécurité de la population montréalaise.

Le miroir Sentinel est entretenu par le gouvernement du Canada dans le cadre du programme collaboratif du segment sol Copernicus ainsi que par EUMETSAT. Les données sont rendues disponibles le plus rapidement possible en fonction de la disponibilité de la couverture canadienne à la source. **Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).**

Le miroir Sentinel est entretenu par le gouvernement du Canada dans le cadre du programme collaboratif du segment sol Copernicus ainsi que par EUMETSAT. Les données sont rendues disponibles le plus rapidement possible en fonction de la disponibilité de la couverture canadienne à la source. **Cet élément de métadonnées tiers suit la spécification Spatio Temporal Asset Catalog (STAC).**