Ce catalogue présente, à une résolution spatiale de 30 m, les indicateurs annuels de la dynamique de la neige pour chaque hiver de 2018-2019 à 2023-2024, pour tout le Canada. Nous rassemblons toutes les images Landsat et Sentinel-2 acquises au-dessus du Canada et déterminons pour chaque pixel observe à la date de collecte, son état: neige (et glace), sans neige (c.-à-d. sol, eau) ou indéterminé (c.-à-d. nuages, ombres). Nous avons conçu un algorithme pour calculer, pour chaque pixel et pour chaque hiver, des indicateurs de couverture nivale : la date de début de la première (et de la plus grande) période de neige [startF, startB], la date de fin de la dernière (et de la plus grande) période de neige [endL, endB], le nombre total de jours avec couverture de neige (ou durant la plus grande période de neige) [lengthT, lengthB], le nombre de périodes de neige (c.-à-d. des intervalles distincts avec plusieurs observations confirmées de neige) [periods], ainsi qu’une classification de l’état (p. ex., neige continue, sans neige) [status]. Nous n’obtenons pas d’observation claire chaque jour en raison des fréquences orbitales des satellites et de la presence de nuages. Cela signifie que les indicateurs temporels sont déterminés par la date médiane entre deux observations claires, l’incertitude étant quantifiée comme la moitié de la durée de l’intervalle (c.-à-d., ± jours) [startF_u, startB_u, endL_u, endB_u, lengthT_u, lengthB_u].

Ces données contiennent des renseignements sur l’emplacement d’un des réseaux de surveillance de la neige de l’Ontario : * Centre de contrôle des eaux de surface (CCES) Les données sur les parcours de neige sont recueillies par les organismes suivants : * Offices de protection de la nature * Ontario Power Generation * Districts du ministère des Richesses naturelles (MRN) Les données sont recueillies deux fois par mois, du 15 novembre au 15 mai. Le Centre de surveillance des eaux de surface utilise ces 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 Les données sur la neige se trouvent dans une base de données ministérielle sur l’eau et le climat. Ces données aident le ministère des Richesses naturelles (MRN) et les offices de protection de la nature à évaluer le risque d’inondation à l’échelle locale et provinciale.** 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) **

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) **

Ce jeu de données correspond au pourcentage de la couverture de neige quotidienne à une résolution de 1 km couvrant les terres du Canada de 2006 à 2010. Les données sont sous-échantillonnées aux 4 km afin de réduire le volume des données et de tenir compte de l’incertitude de la géolocalisation de l’imagerie satellite d’entrée. Les cartes quotidiennes sont produites en assimilant l’imagerie satellite AVHRR quotidienne de la NOAA avec filtrage des nuages et les champs de données sur l’épaisseur et la densité de la neige tirés de l’analyse du Centre météorologique canadien (CMC) dans une version hors ligne du modèle de l’épaisseur de neige quotidienne du CMC. Le modèle de l’épaisseur de la neige est modifié de façon à inclure le modèle de réflectance du manteau neigeux et un schéma de transfert radiatif de la surface qui met en relation la réflectance de la végétation et du manteau neigeux avec la réflectance bidirectionnelle du sommet du couvert forestier. Un modèle logistique de la phénologie de la végétation est utilisé pour paramétrer la dynamique temporelle de l’indice de surface foliaire du couvert forestier. Un filtrage de particules par pixel avec une fenêtre mobile de 30 jours est appliqué aux observations des données obtenues par l’assimilation correspondant à la réflectance directionnelle et à l’indice de végétation par différence normalisée dans la bande visible à résolution de 1 km et aux champs de données quotidiennes de l’épaisseur de la neige et mensuelles de la densité de la neige du CMC à résolution de 24 km. L’assimilation est forcée à l’aide des champs de données quotidiennes de la température de l’air et des précipitations. Les jeux de données ont été validés en comparant les cartes MODIS de la couverture de neige et les données de stations d’observation in situ de l’épaisseur de la neige à travers le Canada. Cette validation indique une exactitude similaire aux produits MODIS sur la couverture de neige en terrain relativement plat. La validation est en cours dans les régions montagneuses.

Ce catalogue présente, à une résolution spatiale de 30 m, les indicateurs annuels de la dynamique de la neige pour chaque hiver de 2018-2019 à 2023-2024, pour tout le Canada. Nous rassemblons toutes les images Landsat et Sentinel-2 acquises au-dessus du Canada et déterminons pour chaque pixel observe à la date de collecte, son état: neige (et glace), sans neige (c.-à-d. sol, eau) ou indéterminé (c.-à-d. nuages, ombres). Nous avons conçu un algorithme pour calculer, pour chaque pixel et pour chaque hiver, des indicateurs de couverture nivale : la date de début de la première (et de la plus grande) période de neige [startF, startB], la date de fin de la dernière (et de la plus grande) période de neige [endL, endB], le nombre total de jours avec couverture de neige (ou durant la plus grande période de neige) [lengthT, lengthB], le nombre de périodes de neige (c.-à-d. des intervalles distincts avec plusieurs observations confirmées de neige) [periods], ainsi qu’une classification de l’état (p. ex., neige continue, sans neige) [status]. Nous n’obtenons pas d’observation claire chaque jour en raison des fréquences orbitales des satellites et de la presence de nuages. Cela signifie que les indicateurs temporels sont déterminés par la date médiane entre deux observations claires, l’incertitude étant quantifiée comme la moitié de la durée de l’intervalle (c.-à-d., ± jours) [startF_u, startB_u, endL_u, endB_u, lengthT_u, lengthB_u]. **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).**

Ce catalogue présente, à une résolution spatiale de 30 m, les indicateurs annuels de la dynamique de la neige pour chaque hiver de 2018-2019 à 2023-2024, pour tout le Canada. Nous rassemblons toutes les images Landsat et Sentinel-2 acquises au-dessus du Canada et déterminons pour chaque pixel observe à la date de collecte, son état: neige (et glace), sans neige (c.-à-d. sol, eau) ou indéterminé (c.-à-d. nuages, ombres). Nous avons conçu un algorithme pour calculer, pour chaque pixel et pour chaque hiver, des indicateurs de couverture nivale : la date de début de la première (et de la plus grande) période de neige [startF, startB], la date de fin de la dernière (et de la plus grande) période de neige [endL, endB], le nombre total de jours avec couverture de neige (ou durant la plus grande période de neige) [lengthT, lengthB], le nombre de périodes de neige (c.-à-d. des intervalles distincts avec plusieurs observations confirmées de neige) [periods], ainsi qu’une classification de l’état (p. ex., neige continue, sans neige) [status]. Nous n’obtenons pas d’observation claire chaque jour en raison des fréquences orbitales des satellites et de la presence de nuages. Cela signifie que les indicateurs temporels sont déterminés par la date médiane entre deux observations claires, l’incertitude étant quantifiée comme la moitié de la durée de l’intervalle (c.-à-d., ± jours) [startF_u, startB_u, endL_u, endB_u, lengthT_u, lengthB_u]. **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).**

Ce catalogue présente, à une résolution spatiale de 30 m, les indicateurs annuels de la dynamique de la neige pour chaque hiver de 2018-2019 à 2023-2024, pour tout le Canada. Nous rassemblons toutes les images Landsat et Sentinel-2 acquises au-dessus du Canada et déterminons pour chaque pixel observe à la date de collecte, son état: neige (et glace), sans neige (c.-à-d. sol, eau) ou indéterminé (c.-à-d. nuages, ombres). Nous avons conçu un algorithme pour calculer, pour chaque pixel et pour chaque hiver, des indicateurs de couverture nivale : la date de début de la première (et de la plus grande) période de neige [startF, startB], la date de fin de la dernière (et de la plus grande) période de neige [endL, endB], le nombre total de jours avec couverture de neige (ou durant la plus grande période de neige) [lengthT, lengthB], le nombre de périodes de neige (c.-à-d. des intervalles distincts avec plusieurs observations confirmées de neige) [periods], ainsi qu’une classification de l’état (p. ex., neige continue, sans neige) [status]. Nous n’obtenons pas d’observation claire chaque jour en raison des fréquences orbitales des satellites et de la presence de nuages. Cela signifie que les indicateurs temporels sont déterminés par la date médiane entre deux observations claires, l’incertitude étant quantifiée comme la moitié de la durée de l’intervalle (c.-à-d., ± jours) [startF_u, startB_u, endL_u, endB_u, lengthT_u, lengthB_u]. **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).**

Des ensembles multimodèles saisonniers et annuels de changements projetés (aussi appelés anomalies) de l’épaisseur de la couche de neige ont été générés pour la période 1900-2100 à partir d’un ensemble de 28 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Les changements projetés dans l’épaisseur de la couche de neige sont établis par rapport à la période de référence 1986-2005 et exprimés en pourcentage (%). Les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de changements de l’épaisseur de la couche de neige 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. Des moyennes sur 20 ans des changements dans l’épaisseur de la couche de neige (%) ont aussi été calculées pour quatre périodes (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 et 2081-2100), à partir des scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5, par rapport à la période de référence 1986-2005. Elles sont accessibles en une variété de formats. La médiane des changements projetés sur l’ensemble des modèles climatiques du CMIP5 est incluse. 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.

Les données sur l'étendue minimale annuelle de neige et de glace (MNG) de l'Atlas du Canada à l'échelle nationale sont des ensembles de données compilées contenant des données annuelles de 2000 à aujourd'hui. Les ensembles de données sont dérivés d'une recherche publiée par le Centre canadien de télédétection qui se basait sur de l’imagerie satellitaire du Canada et des régions avoisinantes classée selon la présence ou l'absence continue de neige et de glace du 1er avril au 20 septembre de chaque année. Les produits MNG de l'Atlas du Canada consistent en un jeu de données vectorielles et une application d'animation de séries chronologiques matricielles. Jeu de données vectorielles Le jeu de données vectorielles a été généralisé pour être affiché à l'échelle de 1:1 000 000. Application d'animation de séries temporelles L'application d'animation de séries chronologiques n'a pas été généralisée à partir de son échelle originale (250 m pixels). L'application est diffusée par la plateforme Cube de données, mise en place par le Centre canadien de cartographie et d'observation de la Terre de Ressources naturelles Canada, qui utilise des techniques de gestion de données géospatiales massives. Ces technologies permettent la visualisation rapide et efficace de données géospatiales à haute résolution et permettent la génération rapide de produits dérivés dynamiques. La série chronologique est également disponible en tant que service de carte Web (WMS) et service de couverture Web (WCS). ReconnaissanceDonnées sources fournies par Alexander P. Trishchenko, Centre canadien de télédétection, Ressources naturelles Canada. Enregistrement de métadonnées : https://open.canada.ca/data/fr/dataset/808b84a1-6356-4103-a8e9-db46d5c20fcf

Localisations de relevés neigeux manuels (actifs et inactifs) dans le cadre du programme BC Snow Survey.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **