Les données de température et de salinité liées à la moyenne mensuelle climatologique ont été calculées pour chacune des 27 stations de la ligne P (https://www.dfo-mpo.gc.ca/science/data-donnees/line-p/index-fra.html). Pour toute station particulière, les données ont été acceptées comme appartenant à cette station si l’emplacement se trouvait à moins de 10 km de la station prévue (ou 24 km de la station océanique Papa, P26). Les données ont été regroupées par mois/année sur l’ensemble des données disponibles pour chaque station, jusqu’en 2012 compris. Ainsi, l’intervalle de temps à partir duquel l’état moyen a été calculé commence entre 1956 et 1960 et se termine à la fin de 2012. Les écarts-types ont été calculés pour chaque mois indépendamment et à chaque tranche de 5 mètres de profondeur et ont été estimés comme la variabilité entre les différentes années pour le mois visé.

Le Programme canadien de météorologie a recueilli des données météorologiques à la station Papa (50N, 145O) dans l’océan Pacifique Nord entre 1949 et 1981. En 2014, des chercheurs du laboratoire de physique appliquée (Applied Physics Laboratory, APL) de l’Université de Washington (UW) et du laboratoire d’étude du milieu marin du Pacifique (Pacific Marine Environmental Laboratory, PMEL) de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) ont analysé ces données historiques pour déterminer leur efficacité en tant qu’outil scientifique. Les données disponibles ici sont les fichiers de données du gouvernement du Canada qui ont été utilisés pour cette analyse. Le fichier « SMOP Données complètes (1949-1981) » contient le registre complet du Programme canadien de météorologie des données recueillies à la station Papa et le fichier « SMOP Données moyennes quotidiennes sur la vitesse des vents et la hauteur des vagues (1949-1981) » contient les valeurs moyennes quotidiennes de la vitesse des vents et de la hauteur des vagues générées par les chercheurs du APL de l’UW et du PMEL de la NOAA. Le dictionnaire de données de chaque fichier de données contient des notes sur les contrôles de la qualité qui ont été appliquées aux données par les chercheurs du APL de l’UW et du PMEL de la NOAA. Les documents UW intitulés, « Data Documentation for Dataset 1170 (DSI-1170), Surface Marine Data, National Climatic Data Center » (td1170_Clés pour certaines valeurs contenues dans la version complète de l’ensemble de données) (https://digital.lib.washington.edu/researchworks/bitstream/handle/1773/25570/td1170.pdf?sequence=6&isAllowed=y) et « Table detailing units of data values in each file » (TableauUnités_Tableau détaillant les unités des valeurs de données dans chaque fichier) (https://digital.lib.washington.edu/researchworks/handle/1773/25570) fournissent des renseignements supplémentaires sur les valeurs clés, les échelles de points et d’autres unités qui étaient utilisées dans ces ensembles de données.

Depuis près de trois décennies, le Système SCRIBE est utilisé pour aider les météorologues à préparer les bulletins météorologiques. La philosophie derrière SCRIBE est la suivante : un ensemble de matrices d’éléments du temps est généré pour certaines stations ou points d’échantillonnage, pour ensuite être transmis aux centres météorologiques régionaux. Les matrices sont ensuite décodées par SCRIBE et peuvent être modifiées via l’interface graphique par les usagers. Les données qui en résultent sont ensuite fournies à un générateur de texte, qui produit des prévisions publiques bilingues en langage clair.Les différentes règles reliées aux matrices Scribe entravent l’innovation scientifique, n’exploitent pas la richesse des Prévision Numérique du Temps (PNT), réduisent la compréhension des prévisions météorologiques, et peuvent demander l’intervention fréquente des prévisionnistes.Dans le cadre d’un plan de modernisation plus vaste du Service Météorologique Canadien (SMC), dans lequel le rôle du prévisionniste évolue, l’objectif est de remplacer les matrices Scribe, disponibles sur le Datamart du SMC, et leur nombre limité de points à travers le Canada par des éléments du temps sur grille ("WEonG").Les éléments du temps sur grille du Système régional de prévision déterministe (SRPD) 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 régional de prévision déterministe (SRPD).

L’indice normalisé des précipitations (INP) a été reconnu comme étant l’indice le plus accessible pour quantifier et signaler les sécheresses météorologiques. Sur de courtes échelles de temps, l’INP est étroitement lié à l’humidité du sol, tandis que sur des échelles de temps plus longues, l’INP peut être lié au stockage des eaux souterraines et des réservoirs. Le modèle utilise les quantités de précipitations historiques observées pour calculer les distributions de probabilité qui sont ensuite normalisées à l’aide d’une fonction gamma incomplète sur une plage d’échelles de temps. Les valeurs peuvent être interprétées comme le nombre d’écarts-types par lequel l’anomalie observée s’écarte de la moyenne à long terme, lorsque les valeurs positives (supérieures à zéro) résultent de conditions supérieures à la moyenne.

Données en temps réel sur les niveaux d'eau et les débits (décharge) recueillies dans plus de 2100 stations hydrométriques au Canada (30 derniers jours).

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).

Cet ensemble de données contient les mesures de gestion par zone qui ont été reconnues comme « autres mesures efficaces de conservation par zone » (AMCEZ). Il contient également des renseignements de base au sujet de ces AMCEZ, plus particulièrement leur nom, leur taille, leurs objectifs et leurs interdictions connexes, ainsi que la région du MPO visée.  Les données spatiales pour les AMCEZ seront évaluées régulièrement, en tenant compte des plus récents renseignements disponibles. De plus, d’autres AMCEZ seront établies au fil du temps. Par conséquent, cet ensemble de données pourrait changer au fil du temps. 

Des ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des changements projetés des températures maximales(°C) ont été générés à une résolution spatiale de 10 km par rapport à 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 maximales pour le Canada (ANUSPLIN) a servi de cible pour la réduction d’échelle. Les changements des températures maximales sont projetés par rapport à la période de référence 1986-2005. Des moyennes annuelles et saisonnières des changements projetés des températures maximales pour la période 1986-2005 sont incluses. Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles à échelle statistiquement réduite de changements projetés des températures maximales 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. Des moyennes sur 20 ans des changements projetés des températures maximales moyennes (°C) ont aussi été calculées pour quatre périodes (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 et 2081-2100), par rapport à la période de référence 1986-2005, et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5. 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.

Des ensembles multimodèles de changements de température moyenne (°C) projetés (aussi appelés anomalies) ont été générés pour la période 1901-2100 à partir d’un ensemble de 29 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Les changements de température moyenne projetés sont établis par rapport à la période de référence 1986-2005. Les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de changements de température moyenne projetés 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. Des moyennes sur 20 ans des changements de température moyenne (°C) 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.

Des ensembles multimodèles à échelle statistiquement réduite des changements projetés des températures moyennes (°C) 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 moyennes 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 moyennes pour le Canada (ANUSPLIN) a servi de cible pour la réduction d’échelle. Les changements des températures moyennes sont projetés par rapport à la période de référence 1986-2005. Des moyennes annuelles et saisonnières des changements projetés des températures moyennes par rapport à 1986-2005 sont incluses. Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles à échelle statistiquement réduite de changements projetés des températures moyennes 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. Des moyennes sur 20 ans des changements projetés des températures moyennes (°C) ont aussi été calculées pour quatre périodes (2021-2040, 2041-2060, 2061-2080 et 2081-2100), par rapport à la période de référence 1986-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5. 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 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.