Cette couche est la classification actuelle de la gravité des incendies par année d'incendie pour les grands incendies (supérieurs à 100 ha). La cartographie de la gravité des brûlures est réalisée à l'aide des meilleures images multispectrales satellitaires disponibles avant et après l'incendie, acquises par l'instrument multispectral (MSI) à bord du satellite Sentinel-2 ou par le capteur Operational Land Imager (OLI) à bord des satellites Landsat-8 et 9. Tout est mis en œuvre pour utiliser des images exemptes de nuages, de fumée, d'ombres et de neige acquises avant le 30 septembre. Cependant, à la fin de la saison des incendies, les images acquises après le 30 septembre peuvent être utilisées. Cette couche est considérée comme un produit provisoire pour l'ensemble de données sur la gravité des brûlures un an plus tard (WHSE_FOREST_VEGETATION.VEG_BURN_SEVERITY_SP). La cartographie réalisée au cours de la saison de croissance suivante bénéficie d'une meilleure disponibilité des images après les incendies et devrait être plus représentative de la mortalité des arbres. #### Méthodologie : • Sélectionnez des images appropriées avant et après les incendies ou créez un composite sans nuage/neige/sans fumée à partir de plusieurs scènes d'images • Calculez le ratio de gravité des brûlures (NBR) normalisé pour les images avant et après le feu • Calculez la différence NBR (DNBR) où DnBR = avant et après NBR • Appliquer une équation d'échelle (DNBR_Scaled = DNBr*1000 + 275) /5) • Appliquez des seuils BARC (76, 110, 187) pour créer une classe à 4 image (non brûlée, faible gravité, gravité moyenne et gravité élevée) • Masquez les plans d'eau à l'aide d'une couche d'eau dérivée des satellites • Appliquez des filtres régionaux pour réduire le bruit • Confirmez les résultats de l'analyse de la gravité des brûlures grâce à un contrôle visuel de la qualité • Produisez un jeu de données vectorielles et appliquez le lissage de distance euclidien** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Feu de Forêt Année/dNBR 1985-2015Ampleur des changements dans les feux de forêt de 1985 à 2015 Ampleur du changement spectral pour les feux de forêt qui se sont produits de 1985 à 2015. La valeur de l'ampleur du changement est exprimée par la différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), qui est calculée comme la variation entre les valeurs spectrales avant et après le feu à l'origine du changement. Le jeu de données est constitué de trois couches : 1) masque binaire des feux de forêt, 2) année où le plus de perturbation due aux feux de forêt a été détectée et 3) différence normalisée du ratio de brûlage (dNBR), transformée en une valeur de 0 à 200 pour un stockage efficace des données. La valeur réelle de la dNBR se calcule comme suit : dNBR = valeur / 100. Plus la dNBR est élevée, plus le feu a été intense. Le jeu de données représente 30 années de feux de forêt au Canada et est calculé de manière entièrement automatisée à partir d'une source unique de données spatiales explicites recueillies de façon constante. En effet, des séries chronologiques de données Landsat à résolution spatiale de 30 m ont permis de caractériser les tendances nationales des perturbations de renouvellement de peuplement causées par les feux de forêt de 1985 à 2015 sur les 650 millions d'hectares d'écosystèmes forestiers du Canada.Si vous utilisez ces données, veuillez les citer comme suit : Hermosilla, T., M.A. Wulder, J.C. White, N.C. Coops, G.W. Hobart, L.B. Campbell, 2016. Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products for forest monitoring. International Journal of Digital Earth 9(11), 1035-1054. (Hermosilla et al. 2016).Voir les références ci'dessous pour un aperçu des données, du traitement des images et des méthodes de détection des changements dans les séries chronologiques utilisées, ainsi que pour des renseignements sur l'évaluation indépendante de l'exactitude des données.Hermosilla, T., Wulder, M. A., White, J. C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. An integrated Landsat time series protocol for change detection and generation of annual gap-free surface reflectance composites. Remote Sensing of Environment 158, 220-234. (Hermosilla et al. 2015a).Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., 2015. Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984 to 2012 using Landsat-derived time-series metrics. Remote Sensing of Environment 170, 121-132. (Hermosilla et al., 2015b). (Hermosilla et al. 2015b).

Total de la biomasse aérienne 2015Total de la biomasse aérienne. La biomasse aérienne totale de chaque arbre est calculée à l'aide d'équations propres à chaque espèce. Dans les placettes au sol mesurées, on calcule la biomasse aérienne par hectare en additionnant les valeurs de tous les arbres d'une placette et en divisant cette valeur par la superficie de la placette. La biomasse aérienne peut être séparée en divers composants de la biomasse (p. ex. tige, écorce, branches, feuillage) (unités = t/ha). Des produits relatifs à la structure des écosystèmes forestiers du Canada ont été créés et rendus accessibles à tous. Les produits partagés sont fondés sur des données scientifiques examinées par des pairs et relient des aspects de la structure de la forêt, notamment : (i) des mesures calculées directement à partir du nuage de points lidar avec des hauteurs normalisées par rapport à la surface du sol (p. ex. densité, hauteur du couvert) et (ii) des attributs d'inventaire modélisés, obtenus selon une approche fondée sur la superficie et produits à partir de données de placettes au sol et de balayage par laser aéroporté (volume, biomasse). Les estimations de la structure forestière ont été générées en combinant l'information provenant des « parcelles lidar » (Wulder et coll., 2012) avec les composites à base de pixels Landsat (White et al. 2014; Hermosilla et al. 2016 ) en utilisant l'imputation selon la méthode du plus proche voisin avec une mesure de distance basée sur les forêts aléatoires. Ces produits ont été créés pour répondre aux besoins d'information de la surveillance stratégique des forêts et ne sont pas destinés à appuyer la gestion opérationnelle des forêts. Tous les produits ont une résolution spatiale de 30 m. Pour une description détaillée des données, des méthodes appliquées et des résultats de l'évaluation de la précision, Matasci et al. (2018). Matasci, G., Hermosilla, T., Wulder, M.A., White, J.C., Coops, N.C., Hobart, G.W., Bolton, D.K., Tompalski, P., Bater, C.W., 2018b. Three decades of forest structural dynamics over Canada's forested ecosystems using Landsat time-series and lidar plots. Remote Sensing of Environment 216, 697-714. (Matasci et al. 2018)

Moyenne, pour les années 2014 à 2023, de la biomasse totale des poissons démersaux dans l'estuaire et le golfe du St-Laurent obtenue en combinant la biomasse (kg) de toutes les espèces pour un trait de chalut, puis en moyennant les traits sur chaque cellule d'une grille 10 km x 10 km. Les données proviennent des relevés multidisciplinaires effectués en août (nord) et septembre (sud). Une couche distincte par relevé est présentée parce que les biomasses totales ne sont pas comparables d’un relevé à l’autre (engins de pêche différents pour chacun). ObjectifDepuis 1990, le Ministère des Pêches et des Océans réalise annuellement un relevé multidisciplinaire dans l’estuaire et le nord du golfe du Saint-Laurent selon un protocole normalisé. Dans la région du sud du golfe, ces relevés au chalut de fond sont effectués tous les mois de septembre depuis 1971. Ces missions d’évaluation d’abondance et de biomasse des organismes marins sont une source importante d’information sur l’état des ressources marines. Les objectifs de ces relevés sont multiples: estimer l’abondance et la biomasse des poissons de fond et des invertébrés, préciser leur répartition spatiale et déterminer leurs caractéristiques biologiques; assurer un monitorage de la biodiversité de l’estuaire et du golfe, et finalement, évaluer les conditions environnementales du milieu observées au moment de la réalisation du relevé.Les relevés du sud du golfe sont effectués selon le protocole normalisé suivant :Hurlbut,T. and D.Clay (eds) 1990. Protocols for Research Vessel Cruises within the Gulf Region (Demersal Fish) (1970-1987). Can. MS Rep. Fish. Aquat. Sci. No. 2082: 143p.Les protocoles d’échantillonnage pour l’estuaire et le nord du golfe sont décrits en détail dans les publications suivantes :Bourdages, H., Archambault, D., Bernier, B., Fréchet, A., Gauthier, J., Grégoire, F., Lambert, J., et Savard, L. 2010. Résultats préliminaires du relevé multidisciplinaire de poissons de fond et de crevette d’août 2009 dans le nord du golfe du Saint-Laurent. Rapp. stat. can. sci. halieut. aquat. 1226 : xii+ 72 p. Bourdages, H., Archambault, D., Morin, B., Fréchet, A., Savard, L., Grégoire, F., et Bérubé, M. 2003. Résultats préliminaires du relevé multidisciplinaire de poissons de fond et de crevette d’août 2003 dans le nord du golfe du Saint-Laurent. Secr. can. consult. sci. du MPO. Doc. rech. 2003/078. vi + 68 p. Des rapports annuels sont disponibles auprès du Secrétariat canadien de consultation scientifique (SCCS), (http://www.dfo-mpo.gc.ca/csas-sccs/index-fra.htm).Bourdages, H., Brassard, C., Desgagnés, M., Galbraith, P., Gauthier, J., Légaré, B., Nozères, C. et Parent, E. 2017. Résultats préliminaires du relevé multidisciplinaire de poissons de fond et de crevette d’août 2016 dans l’estuaire et le nord du golfe du Saint-Laurent. Secr. can. de consult. sci. du MPO. Doc. de rech. 2017/002. v + 88 p.

Ce dossier contient les résultats de l’analyse des isotopes stables d’échantillons de sédiments, notamment δ 13C (‰), δ 15N (‰), N total et C total, prélevés dans la mer de Beaufort.

Les missions « automnales » ont lieu principalement en octobre et en novembre, mais des séries de relevés réalisés de septembre à décembre se trouvent également dans les données. Parmi les données recueillies figurent les prises totales en nombre et en poids par espèce. Les données sur les fréquences de longueurs sont disponibles pour la plupart des espèces, et celles sur l’âge, le sexe, la maturité et le poids le sont pour un sous-ensemble d’individus. D’autres données telles que le matériel permettant de déterminer l’âge, le matériel génétique et le contenu stomacal sont souvent recueillies, mais elles sont stockées ailleurs.Les croisières "d'automne" ont lieu en septembre, octobre, novembre et décembre.Citer ces données comme suit: Clark, D., Emberley, J. Données de: Enquête D'automne Sur Le Navires De Recherche Dans Les Maritimes. Date de publication: Janvier 2021. Division de l’écologie des population, Pêches et Océans Canada, Dartmouth (Nouvelle-Écosse). https://open.canada.ca/data/en/dataset/5f82b379-c1e5-4a02-b825-f34fc645a529

Ce service indique la proportion du revenu total moyen des ménages qui est dépensé en frais de logement par division de recensement. Les données proviennent du Profil du recensement, produit n° 98-316-X2016001 au catalogue de Statistique CanadaLe rapport des frais de logement au revenu est calculé pour les ménages privés habitant un logement appartenant à un membre du ménage ou un logement loué et ayant déclaré un revenu total du ménage supérieur à zéro.Les ménages privés vivant en logement de bande, situés sur une exploitation agricole exploitée par un membre du ménage, et les ménages ayant déclaré un revenu total nul ou négatif sont exclus.Les ratios relativement élevés des frais de logement au revenu de certains ménages peuvent être occasionnés par la différence de période de référence entre les données sur les frais de logement et les données sur le revenu total du ménage. La période de référence pour les données sur les frais de logement est l’année 2016, alors que le revenu total du ménage a été déclaré pour l’année 2015. De même, pour certains ménages, le revenu total en 2015 ne peut représenter le revenu que d’une partie de l’année.Pour obtenir de plus amples renseignements, veuillez consulter le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016 aux entrées « Revenu total » et « Frais de logement »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 division de recensement », accessible dans la section des ressources de données plus bas.

Ce service indique la proportion du revenu total moyen des ménages qui est dépensé en frais de logement par subdivision de recensement. Les données proviennent du Profil du recensement, produit n° 98-316-X2016001 au catalogue de Statistique CanadaLe rapport des frais de logement au revenu est calculé pour les ménages privés habitant un logement appartenant à un membre du ménage ou un logement loué et ayant déclaré un revenu total du ménage supérieur à zéro.Les ménages privés vivant en logement de bande, situés sur une exploitation agricole exploitée par un membre du ménage, et les ménages ayant déclaré un revenu total nul ou négatif sont exclus.Les ratios relativement élevés des frais de logement au revenu de certains ménages peuvent être occasionnés par la différence de période de référence entre les données sur les frais de logement et les données sur le revenu total du ménage. La période de référence pour les données sur les frais de logement est l’année 2016, alors que le revenu total du ménage a été déclaré pour l’année 2015. De même, pour certains ménages, le revenu total en 2015 ne peut représenter le revenu que d’une partie de l’année.Pour obtenir de plus amples renseignements, veuillez consulter le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016 aux entrées « Revenu total » et « Frais de logement ».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.

644 ensembles de données « d'Années Météorologiques Typiques (TMY) » créées en joignant douze « Mois Météorologiques Typiques sélectionnés à partir d'une base de données contenant jusqu'à 20 ans de données horaires (FMCEG). Les mois sont choisis en comparant statistiquement les moyennes mensuelles individuelles avec les moyennes mensuelles à long terme pour l'irradiation solaire totale globale quotidienne, la température moyenne, minimales et maximales au thermomètre sec, la température moyenne, minimale et maximale du point de rosée et la vitesse moyenne et maximale du vent. Ces ensembles de données horaires sont utilisés par la communauté scientifique et technique principalement comme données d'entrée pour la conception et l'analyse des systèmes solaires et les outils d'analyse des systèmes énergétiques des bâtiments. Ce jeu de données a été mis à jour avec les changements les plus récents effectués en mars 2023. Les valeurs solaires dans ces fichiers sont basées sur 0,1° x 0,1° (grille de 11 km x 11 km) pour l'ensemble du Canada.Referez-vous aux ressources de données ci-dessous pour plus d'informations sur le format de fichier TMY.

Ce service présente le revenu total médian des ménages en 2015 au Canada par subdivision de recensement, 2016. Les données proviennent du Profil du recensement, produit numéro 98-316-X2016001 au catalogue de Statistique Canada.Le revenu total désigne la somme de certains revenus (en espèces et, dans certains cas, en nature) de l’unité statistique durant une période de référence donnée. Le revenu médian d’un groupe donné est le montant qui divise en deux la répartition du revenu de ce groupe. Pour obtenir de plus amples renseignements, se reporter à « revenu total » dans le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016.Pour obtenir de plus amples renseignements, se reporter à « revenu total » dans le Dictionnaire du Recensement de la population de 2016.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.