Les directions passées des vents sont cartographiées à partir de dunes de sable stabilisées au Canada et dans le nord des États-Unis. La carte montre les directions des vents proches de la surface responsables du transport du sable lorsque les dunes étaient actives. Ces directions ont été cartographiées en interprétant l'orientation des dunes paraboliques à partir de modèles numériques de terrain open source dérivés du lidar (détection et télémétrie par ondes lumineuses). La carte montre également de nouvelles zones de dunes qui enrichissent les connaissances existantes sur les champs de dunes en Amérique du Nord. L'interprétation des directions des vents fournit un aperçu des schémas de circulation atmosphérique passés qui se sont produits lors de la déglaciation de l'Amérique du Nord et de la transition vers les schémas de circulation modernes observés aujourd'hui.

FERRYSEG_OFFICIAL fournit des informations sur les segments de connexion par ferry. Le segment de liaison par ferry est la représentation spécifique d'une partie d'une liaison par ferry présentant des caractéristiques uniformes. FERRYSEG_OFFICIAL est l'une des couches de base utilisées pour créer la couche « Ferryseg » pour le réseau routier amélioré de la Saskatchewan (SURN) et le réseau routier national (NRN). Cette couche de données a été créée principalement pour les utilisateurs des données du MHI, qui ont besoin d'une description relativement à jour et précise de tous les itinéraires de ferry dans la province de la Saskatchewan.FERRYSEG_OFFICIAL comprend les données relatives à l'itinéraire moyen emprunté par un ferry lorsqu'il transporte des véhicules entre deux points fixes du réseau routier. L'identifiant national « NID » est utilisé pour gérer les mises à jour entre le producteur de données et les utilisateurs des données. La couche de données FERRYSEG_OFFICIAL sert de base à SURN, NRN, SASK911 et à d'autres applications.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Réseaux de transport (transport) Moyens et aides pour le transport des personnes et des marchandises. Par exemple, des ressources décrivant les routes, les aéroports et les pistes d'atterrissage, les routes maritimes, les tunnels, les cartes marines, la localisation des véhicules ou des navires, les cartes aéronautiques et les voies ferrées.** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate).**

Ce service fournit l’organisation du trafic. Ceux-ci incluent direction établie (obligatoire) du trafic, direction recommandée du trafic, lignes de séparation, zones de séparation, limites de zone de mesure d’organisation de trafic restreint, limites de mesure d’organisation de trafic, zone de prudence, voie de circulation archipélagique (axe et limite au-delà de laquelle les vaisseaux ne doivent pas naviguer) et des chenaux désignés par les autorités régulatrices.

Description:Des données sur la navigation de plaisance sont nécessaires pour les initiatives de planification spatiale marine en Colombie-Britannique (C.-B.). Les données sur le trafic maritime sont généralement obtenues en analysant les données de suivi des navires du système d'identification automatique (SIA), mais les bâtiments de plaisance sont souvent omis ou sous-représentés dans les données du SIA parce qu'ils ne sont pas tenus de porter des dispositifs de repérage SIA. Le Programme national de surveillance aérienne (PNSA) de Transports Canada a effectué des relevés aériens afin de recueillir des renseignements sur les bateaux de plaisance le long de plusieurs sections de la côte de la Colombie-Britannique entre 2018 et 2022. Les observations de bateaux de plaisance ont été modélisées en fonction de variables prédictives (p. ex. distance jusqu'au rivage, profondeur de l'eau, distance et densité des marinas) pour prédire le nombre de bateaux de plaisance le long des eaux côtières de la Colombie-Britannique.Les dossiers inclus ici sont les suivants :Une géobase de données « Recreational_Boating_Data_Model », qui comprend : (1) les données sur les observations de bateaux de plaisance recueillies par le PNSA en Colombie-Britannique et utilisées dans le modèle de trafic des bateaux de plaisance (« Recreational_Vessels_PointData_BC ») ; (2) un ensemble de données de levé aérien (ou nombre de relevés aériens) (« surveyeffort ») ; et (3) un ensemble de données vectorielles (résolution de 2,5 km) contenant le nombre prévu de bateaux de plaisance par cellule et les variables prédictives (« Recreational_Boating_Model_Results_BC).Dossier de scripts comprenant le fichier R Markdown avec le code R pour exécuter l'analyse de modélisation ('Recreationa_Boating_Model_R_Script') et les données utilisées pour exécuter le code.Méthodes :Les données sur les navires de plaisance ont été recueillies par le PNSA au cours de relevés aériens planifiés le long de trajets prédéterminés sur la côte de la Colombie-Britannique de 2018 à 2022. Les données sur les navires de plaisance non pourvus du SIA ont été recueillies à l’aide de caméras vidéo à bord de l’avion, et les données sur les navires de plaisance pourvus du SIA, à l’aide d’un récepteur du SIA également à bord de l’avion. Les facteurs prédictifs de la navigation de plaisance étudiés étaient la profondeur de l’eau, la distance jusqu’au rivage, la distance et la densité des marinas, la latitude et la longitude. Les modèles de trafic des navires de plaisance ont été adaptés à l’aide de modèles linéaires généralisés (MLG). Les progiciels et bibliothèques R utilisés ici comprennent les suivants : AED (Roman Lustrik 2021) et MASS (Venables et Ripley 2002), progiciel pscl (Zeileis, Kleiber et Jackman 2008) pour les fonctions « zeroinfl() » et « hurdle() ». Le modèle définitif a été choisi en fonction du critère d’information d’Akaike (AIC) et du critère d’information bayésien (BIC). Un fichier R Mardown avec le code utilisé pour l’exécution de cette analyse est inclus dans le jeu de documents dans un dossier appelé Script. Modèle de prévision spatiale : On a choisi le modèle binomial négatif à inflation nulle, qui est composé de deux parties : une première comptant un processus binomial qui prévoit la probabilité de rencontre d’un navire de plaisance et une deuxième prévoyant le nombre de navires de plaisance au moyen d’un modèle de dénombrement. Plus on s’approche du rivage et des marinas, plus la densité des marinas est élevée et plus le nombre prévu de navires de plaisance est élevé. La probabilité de rencontre de navires de plaisance est dictée par la profondeur de l’eau et la distance jusqu’au rivage. Pour en savoir plus sur la méthodologie, consultez le fichier PDF des métadonnées accessible avec le dossier des données ouvertes.Références :Serra-Sogas, N. et al. 2021. Using aerial surveys to fill gaps in AIS vessel traffic data to inform threat assessments, vessel management and planning. Marine Policy 133: 104765. https://doi.org/10.1016/j.marpol.2021.104765Sources des données :Observations et efforts déployés pour réaliser des relevés de navires de plaisance : Données recueillies par le PNSA et analysées par Norma Serra aux fins d’obtention d’information sur les navires et de déploiement d’efforts pour l’exécution de relevés (pour plus de renseignements sur la façon dont ces données ont été analysées, consulter SerraSogas et al. 2021). Les données du système de bathymétrie pour toute la côte de la Colombie-Britannique et uniquement les eaux de la ZEE canadienne ont été fournies par le MPO – Sciences (Selina Agbayani). La couche de données a été présentée sous forme de fichier de données ligne par ligne d’une résolution de 100 mètres. Le jeu de données sur le littoral utilisé pour l’estimation de la distance jusqu’au rivage et la découpe d’une grille a été fourni par le MPO – Sciences (Selina Agbayani), créé par David Williams et Yuriko Hashimoto (MPO – Océans). Le jeu de données sur les marinas a été fourni par le MPO – Sciences (Selina Agbayani), créé par Josie Iacarella (MPO – Sciences). Ce jeu de données comprend des marinas de grande et moyenne taille ainsi que des camps de pêche. Les données peuvent être téléchargées ici : Structures flottantes dans les eaux du nord-ouest de l’Amérique du Nord – Portail du gouvernement ouvert (https://open.canada.ca/data/fr/dataset/049770ef-6cb3-44ee-afc8-5d77d6200a12).IncertitudesLes résultats du modèle sont basés sur les navires de plaisance observés dans le cadre du PNSA et des variables connexes servant de facteurs prédictifs, et ne reflètent pas toujours la répartition réelle des navires. Tous les biais découlant de la nature opportuniste des relevés effectués dans le cadre du PNSA ont été réduits au minimum en utilisant les efforts visant à réaliser des relevés comme variable de décalage.

Les itinéraires empruntés par les navires de croisière au large des côtes de la Colombie-Britannique** Cet élément de métadonnées provenant d’une tierce partie a été traduit à l'aide d'un outil de traduction automatisée (Amazon Translate). **

Itinéraire des différents circuits d'autobus gérés par la Ville de Rouyn-Noranda

Ensemble des arrêts du réseau de transport en commun géré par la Ville de Rouyn-Noranda

Transport Features comprend, entre autres, le réseau routier national (NRN) et le réseau ferroviaire national (NRWN). Les entités liées aux caractéristiques de transport sont les suivantes : installation nautique, segment de voie, jonction de voie, gare, franchissement de voie, poteau de signalisation, structure de la voie, ferry ferroviaire, segment de route, ferry routier, jonction de route, passage bloqué, point de péage, téléphérique, passerelle, sentier, aide à la navigation, marina et piste. CanVec est un produit de référence cartographique numérique de Ressources naturelles Canada (RNCan). Il provient des meilleures sources de données disponibles couvrant le territoire canadien, offre des informations topographiques de qualité en format vectoriel et est conforme aux normes géomatiques internationales. CanVec est un produit multisource provenant principalement de la Base nationale de données topographiques (NTDB), du processus de cartographie du Nord mené par le Centre canadien de cartographie et d'observation de la Terre (CCMEO), des données de l'Atlas du Canada, de l'initiative GeoBase et de la mise à jour des données à l'aide de la couverture d'imagerie par satellite (par exemple Landsat 7, Spot, Radarsat, etc.).Distribué depuis [GeoYukon] (https://yukon.ca/geoyukon) par le [gouvernement du Yukon] (https://yukon.ca/maps). Découvrez d'autres données cartographiques numériques et des cartes interactives issues de la collection de données cartographiques numériques du Yukon.Pour plus d'informations : [geomatics.help@yukon.ca] (mailto : geomatics.help@yukon.ca)

L’Inventaire national des rejets de polluants (INRP) est l’inventaire public du Canada sur les polluants rejetés (dans l’atmosphère, dans l’eau et dans le sol), éliminés et transférés à des fins de recyclage.Les fichiers ci-dessous contiennent une carte du Canada montrant l’emplacement de toutes les installations ayant déclaré à l’INRP des éliminations et des transferts pour l’année de déclaration la plus récente, par quantités totales déclarées. La carte est disponible dans les formats ESRI REST (à utiliser avec ARC GIS) et WMS (code source ouvert). Pour de plus amples renseignements sur les installations individuelles ayant soumis une déclaration, un jeu de données est disponible en format csv.Veuillez consulter les ressources suivantes pour améliorer votre analyse :- Guide sur l’utilisation et l’interprétation des données de l’INRP : https://www.canada.ca/fr/environnement-changement-climatique/services/inventaire-national-rejets-polluants/utilisation-interpretation-donnees.html - Accéder à des données supplémentaires de l’INRP, dont des jeux de données et des produits cartographiques : https://www.canada.ca/fr/environnement-changement-climatique/services/inventaire-national-rejets-polluants/outils-ressources-donnees/explorerdonnees.html