{ "currentVersion": 11.3, "cimVersion": "3.3.0", "serviceDescription": "

Description:<\/span><\/p>

This dataset consists of monthly mean simulation results from Canada's three Oceans: the Atlantic, Pacific and Arctic from 2015 to 2017.<\/span><\/p>

Abstract from the report:<\/span><\/p>

A numerical ocean model with biogeochemistry has been developed for a domain that spans Canada's three oceans: the Atlantic, Pacific and Arctic. The domain extends to 26°N in the Atlantic and 44°N in the Pacific, and spans the full width of each basin as well as the whole of the Arctic Ocean. The resolution is moderate to high (≈0.25°, 75 levels). A series of simulations was conducted to assess the best choices for biogeochemical model parameters across the diverse regions, using a variety of validation data sets including satellite ocean colour (surface chlorophyll and particulate organic carbon, integrated primary production), surface underway pCO2, and depth profiles of oxygen and nitrate concentration from ships and Argo floats. In addition to parameter values, processes examined include interactive sediments, fluvial nutrients, light attenuation by fluvial coloured dissolved organic matter (CDOM), and iron limitation. The results indicate that the optimal parameter set is one that limits phytoplankton losses to grazing and other processes so as to ensure strong biological drawdown of dissolved inorganic carbon and nutrients in spring and summer; among the parameter sets tested both insufficient and excessive drawdown were observed. Sensitivity to other processes such as interactive sediments, fluvial nutrients or CDOM attenuation was weak in most regions. In some regions, attenuation by CDOM or sequestration of nutrients in the sediment can substantially reduce primary production and zooplankton biomass, and fluvial nutrients can cause localized reduction of pCO2 by as much as 60 μatm. Iron limitation has an effect on the model solution in regions generally considered iron-replete; building a model that successfully spans iron-limited and non-iron-limited domains will require complete and accurate specification of iron sources and sinks.<\/span><\/p>

Learn more or download this dataset from the Government of Canada's Open data portal.<\/span><\/span><\/a><\/p>

Description:<\/span><\/p>

Cet ensemble de données est constitué de résultats moyens mensuels des simulations des trois océans du Canada : l'Atlantique, le Pacifique et l'Arctique, de 2015 à 2017.<\/span><\/p>

Résumé tiré du rapport :<\/span><\/p>

Un modèle océanique numérique biogéochimique a été élaboré pour un domaine qui couvre les trois océans du Canada, soit l\u2019océan Atlantique, l\u2019océan Pacifique et l\u2019océan Arctique. Le domaine s\u2019étend jusqu\u2019à 26° N dans l\u2019Atlantique et 44° N dans le Pacifique, sur toute la largeur de chaque bassin ainsi que sur l\u2019ensemble de l\u2019océan Arctique. La résolution est modérée à élevée (≈ 0,25°, 75 niveaux). Une série de simulations ont été effectuées afin d\u2019évaluer les meilleurs choix pour les paramètres du modèle biogéochimique dans les diverses régions, à l\u2019aide de divers ensembles de données de validation, y compris les données satellitaires sur la couleur de l\u2019océan (chlorophylle à la surface et carbone organique en particules, production primaire intégrée), la pCO2 en surface et les profils de profondeur des concentrations d\u2019oxygène et de nitrate provenant des navires et des flotteurs Argo. En plus des valeurs des paramètres, les processus examinés comprennent les sédiments interactifs, les nutriments fluviaux, l\u2019atténuation de la lumière par la matière organique fluviale colorée dissoute et la limitation en fer. Les résultats indiquent que l\u2019ensemble optimal de paramètres est celui qui limite les pertes de phytoplancton au broutage et à d\u2019autres processus afin d\u2019assurer une forte diminution biologique du carbone inorganique dissous et des nutriments au printemps et à l\u2019été; parmi les ensembles de paramètres testés, on a observé des rabattements insuffisants et des rabattements excessifs. La sensibilité à d\u2019autres processus tels que les sédiments interactifs, les nutriments fluviaux ou l\u2019atténuation par la matière organique colorée dissoute était faible dans la plupart des régions. Dans certaines régions, l\u2019atténuation par la matière organique colorée dissoute ou la séquestration de nutriments dans les sédiments peut réduire considérablement la production primaire et la biomasse du zooplancton, et les nutriments fluviaux peuvent entraîner une réduction localisée de la pCO2 pouvant atteindre 60 μatm. La limitation en fer a un effet sur le modèle dans les régions généralement considérées comme présentant des réserves de fer; la création d\u2019un modèle qui couvre avec succès les domaines limités en fer et les domaines non limités en fer nécessitera une spécification complète et précise des sources de fer et des puits à fer.<\/span><\/p>

Apprenez-en plus ou téléchargez cet ensemble de données à partir du portail de données ouvertes du gouvernement du Canada.<\/span><\/span><\/a><\/p><\/div><\/div><\/div>", "mapName": "Canada_wide_data_model", "description": "Description:This dataset consists of monthly mean simulation results from Canada's three Oceans: the Atlantic, Pacific and Arctic from 2015 to 2017.Abstract from the report:A numerical ocean model with biogeochemistry has been developed for a domain that spans Canada's three oceans: the Atlantic, Pacific and Arctic. The domain extends to 26°N in the Atlantic and 44°N in the Pacific, and spans the full width of each basin as well as the whole of the Arctic Ocean. The resolution is moderate to high (≈0.25°, 75 levels). A series of simulations was conducted to assess the best choices for biogeochemical model parameters across the diverse regions, using a variety of validation data sets including satellite ocean colour (surface chlorophyll and particulate organic carbon, integrated primary production), surface underway pCO2, and depth profiles of oxygen and nitrate concentration from ships and Argo floats. In addition to parameter values, processes examined include interactive sediments, fluvial nutrients, light attenuation by fluvial coloured dissolved organic matter (CDOM), and iron limitation. The results indicate that the optimal parameter set is one that limits phytoplankton losses to grazing and other processes so as to ensure strong biological drawdown of dissolved inorganic carbon and nutrients in spring and summer; among the parameter sets tested both insufficient and excessive drawdown were observed. Sensitivity to other processes such as interactive sediments, fluvial nutrients or CDOM attenuation was weak in most regions. In some regions, attenuation by CDOM or sequestration of nutrients in the sediment can substantially reduce primary production and zooplankton biomass, and fluvial nutrients can cause localized reduction of pCO2 by as much as 60 μatm. Iron limitation has an effect on the model solution in regions generally considered iron-replete; building a model that successfully spans iron-limited and non-iron-limited domains will require complete and accurate specification of iron sources and sinks.Learn more or download this dataset from the Government of Canada's Open data portal.Description:Cet ensemble de données est constitué de résultats moyens mensuels des simulations des trois océans du Canada : l'Atlantique, le Pacifique et l'Arctique, de 2015 à 2017.Résumé tiré du rapport :Un modèle océanique numérique biogéochimique a été élaboré pour un domaine qui couvre les trois océans du Canada, soit l\u2019océan Atlantique, l\u2019océan Pacifique et l\u2019océan Arctique. Le domaine s\u2019étend jusqu\u2019à 26° N dans l\u2019Atlantique et 44° N dans le Pacifique, sur toute la largeur de chaque bassin ainsi que sur l\u2019ensemble de l\u2019océan Arctique. La résolution est modérée à élevée (≈ 0,25°, 75 niveaux). Une série de simulations ont été effectuées afin d\u2019évaluer les meilleurs choix pour les paramètres du modèle biogéochimique dans les diverses régions, à l\u2019aide de divers ensembles de données de validation, y compris les données satellitaires sur la couleur de l\u2019océan (chlorophylle à la surface et carbone organique en particules, production primaire intégrée), la pCO2 en surface et les profils de profondeur des concentrations d\u2019oxygène et de nitrate provenant des navires et des flotteurs Argo. En plus des valeurs des paramètres, les processus examinés comprennent les sédiments interactifs, les nutriments fluviaux, l\u2019atténuation de la lumière par la matière organique fluviale colorée dissoute et la limitation en fer. Les résultats indiquent que l\u2019ensemble optimal de paramètres est celui qui limite les pertes de phytoplancton au broutage et à d\u2019autres processus afin d\u2019assurer une forte diminution biologique du carbone inorganique dissous et des nutriments au printemps et à l\u2019été; parmi les ensembles de paramètres testés, on a observé des rabattements insuffisants et des rabattements excessifs. La sensibilité à d\u2019autres processus tels que les sédiments interactifs, les nutriments fluviaux ou l\u2019atténuation par la matière organique colorée dissoute était faible dans la plupart des régions. Dans certaines régions, l\u2019atténuation par la matière organique colorée dissoute ou la séquestration de nutriments dans les sédiments peut réduire considérablement la production primaire et la biomasse du zooplancton, et les nutriments fluviaux peuvent entraîner une réduction localisée de la pCO2 pouvant atteindre 60 μatm. La limitation en fer a un effet sur le modèle dans les régions généralement considérées comme présentant des réserves de fer; la création d\u2019un modèle qui couvre avec succès les domaines limités en fer et les domaines non limités en fer nécessitera une spécification complète et précise des sources de fer et des puits à fer.Apprenez-en plus ou téléchargez cet ensemble de données à partir du portail de données ouvertes du gouvernement du Canada.", "copyrightText": "Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Ecosystems and Ocean Science/Pacific Science/Ocean Science Division / Gouvernement du Canada; Pêches et Océans Canada; Sciences des écosystèmes", "supportsDynamicLayers": true, "layers": [ { "id": 0, "name": "CANOE-VJChc1_monthly_T_2015_Jan_float.tif", "parentLayerId": -1, "defaultVisibility": true, "subLayerIds": null, "minScale": 0, "maxScale": 0, "type": "Raster Layer", "supportsDynamicLegends": true }, { "id": 1, "name": "CANOE-VJChc1_monthly_T_2015_Feb_float.tif", "parentLayerId": -1, "defaultVisibility": false, "subLayerIds": null, "minScale": 0, "maxScale": 0, "type": "Raster Layer", "supportsDynamicLegends": true }, { "id": 2, "name": "CANOE-VJChc1_monthly_T_2015_Mar_float.tif", "parentLayerId": -1, "defaultVisibility": false, "subLayerIds": null, "minScale": 0, "maxScale": 0, "type": "Raster Layer", "supportsDynamicLegends": true }, { "id": 3, "name": "CANOE-VJChc1_monthly_T_2015_Apr_float.tif", "parentLayerId": -1, "defaultVisibility": false, "subLayerIds": null, "minScale": 0, "maxScale": 0, "type": "Raster Layer", "supportsDynamicLegends": true }, { "id": 4, "name": "CANOE-VJChc1_monthly_T_2015_May_float.tif", "parentLayerId": -1, "defaultVisibility": false, "subLayerIds": null, "minScale": 0, "maxScale": 0, "type": "Raster Layer", "supportsDynamicLegends": true }, { "id": 5, "name": "CANOE-VJChc1_monthly_T_2015_Jun_float.tif", "parentLayerId": -1, "defaultVisibility": false, "subLayerIds": null, "minScale": 0, "maxScale": 0, "type": "Raster Layer", "supportsDynamicLegends": true }, { "id": 6, "name": "CANOE-VJChc1_monthly_T_2015_Jul_float.tif", "parentLayerId": -1, "defaultVisibility": false, "subLayerIds": null, "minScale": 0, "maxScale": 0, "type": "Raster Layer", "supportsDynamicLegends": true }, { "id": 7, "name": "CANOE-VJChc1_monthly_T_2015_Aug_float.tif", "parentLayerId": -1, "defaultVisibility": false, "subLayerIds": null, "minScale": 0, "maxScale": 0, "type": "Raster Layer", "supportsDynamicLegends": true }, { "id": 8, "name": "CANOE-VJChc1_monthly_T_2015_Sep_float.tif", "parentLayerId": -1, "defaultVisibility": false, "subLayerIds": null, "minScale": 0, "maxScale": 0, "type": "Raster Layer", "supportsDynamicLegends": true }, { "id": 9, "name": "CANOE-VJChc1_monthly_T_2015_Oct_float.tif", "parentLayerId": -1, "defaultVisibility": false, "subLayerIds": null, "minScale": 0, "maxScale": 0, "type": "Raster Layer", "supportsDynamicLegends": true }, { "id": 10, "name": "CANOE-VJChc1_monthly_T_2015_Nov_float.tif", "parentLayerId": -1, "defaultVisibility": false, "subLayerIds": null, "minScale": 0, "maxScale": 0, "type": "Raster Layer", "supportsDynamicLegends": true }, { "id": 11, "name": "CANOE-VJChc1_monthly_T_2015_Dec_float.tif", "parentLayerId": -1, "defaultVisibility": false, "subLayerIds": null, "minScale": 0, "maxScale": 0, "type": "Raster Layer", "supportsDynamicLegends": true } ], "tables": [], "spatialReference": { "wkid": 3995, "latestWkid": 3995, "xyTolerance": 0.001, "zTolerance": 0.001, "mTolerance": 0.001, "falseX": -30636100, "falseY": -30636100, "xyUnits": 10000, "falseZ": -100000, "zUnits": 10000, "falseM": -100000, "mUnits": 10000 }, "singleFusedMapCache": false, "initialExtent": { "xmin": -1.0306875350092463E7, "ymin": -8492156.18475369, "xmax": 7688351.316574206, "ymax": 5741843.815246312, "spatialReference": { "wkid": 3995, "latestWkid": 3995, "xyTolerance": 0.001, "zTolerance": 0.001, "mTolerance": 0.001, "falseX": -30636100, "falseY": -30636100, "xyUnits": 10000, "falseZ": -100000, "zUnits": 10000, "falseM": -100000, "mUnits": 10000 } }, "fullExtent": { "xmin": -7846762.016759128, "ymin": -7845156.184753689, "xmax": 5228237.983240872, "ymax": 5094843.815246311, "spatialReference": { "wkid": 3995, "latestWkid": 3995, "xyTolerance": 0.001, "zTolerance": 0.001, "mTolerance": 0.001, "falseX": -30636100, "falseY": -30636100, "xyUnits": 10000, "falseZ": -100000, "zUnits": 10000, "falseM": -100000, "mUnits": 10000 } }, "datesInUnknownTimezone": false, "minScale": 0, "maxScale": 0, "units": "esriMeters", "supportedImageFormatTypes": "PNG32,PNG24,PNG,JPG,DIB,TIFF,EMF,PS,PDF,GIF,SVG,SVGZ,BMP", "documentInfo": { "Title": "A Canada-wide ocean biogeochemical model encompassing the North Atlantic, North Pacific and Arctic Oceans / Un modèle biogéochimique océanique pancanadien englobant les océans Atlantique Nord, Pacifique Nord et Arctique", "Author": "", "Comments": "Description:This dataset consists of monthly mean simulation results from Canada's three Oceans: the Atlantic, Pacific and Arctic from 2015 to 2017.Abstract from the report:A numerical ocean model with biogeochemistry has been developed for a domain that spans Canada's three oceans: the Atlantic, Pacific and Arctic. The domain extends to 26°N in the Atlantic and 44°N in the Pacific, and spans the full width of each basin as well as the whole of the Arctic Ocean. The resolution is moderate to high (≈0.25°, 75 levels). A series of simulations was conducted to assess the best choices for biogeochemical model parameters across the diverse regions, using a variety of validation data sets including satellite ocean colour (surface chlorophyll and particulate organic carbon, integrated primary production), surface underway pCO2, and depth profiles of oxygen and nitrate concentration from ships and Argo floats. In addition to parameter values, processes examined include interactive sediments, fluvial nutrients, light attenuation by fluvial coloured dissolved organic matter (CDOM), and iron limitation. The results indicate that the optimal parameter set is one that limits phytoplankton losses to grazing and other processes so as to ensure strong biological drawdown of dissolved inorganic carbon and nutrients in spring and summer; among the parameter sets tested both insufficient and excessive drawdown were observed. Sensitivity to other processes such as interactive sediments, fluvial nutrients or CDOM attenuation was weak in most regions. In some regions, attenuation by CDOM or sequestration of nutrients in the sediment can substantially reduce primary production and zooplankton biomass, and fluvial nutrients can cause localized reduction of pCO2 by as much as 60 μatm. Iron limitation has an effect on the model solution in regions generally considered iron-replete; building a model that successfully spans iron-limited and non-iron-limited domains will require complete and accurate specification of iron sources and sinks.Learn more or download this dataset from the Government of Canada's Open data portal.Description:Cet ensemble de données est constitué de résultats moyens mensuels des simulations des trois océans du Canada : l'Atlantique, le Pacifique et l'Arctique, de 2015 à 2017.Résumé tiré du rapport :Un modèle océanique numérique biogéochimique a été élaboré pour un domaine qui couvre les trois océans du Canada, soit l\u2019océan Atlantique, l\u2019océan Pacifique et l\u2019océan Arctique. Le domaine s\u2019étend jusqu\u2019à 26° N dans l\u2019Atlantique et 44° N dans le Pacifique, sur toute la largeur de chaque bassin ainsi que sur l\u2019ensemble de l\u2019océan Arctique. La résolution est modérée à élevée (≈ 0,25°, 75 niveaux). Une série de simulations ont été effectuées afin d\u2019évaluer les meilleurs choix pour les paramètres du modèle biogéochimique dans les diverses régions, à l\u2019aide de divers ensembles de données de validation, y compris les données satellitaires sur la couleur de l\u2019océan (chlorophylle à la surface et carbone organique en particules, production primaire intégrée), la pCO2 en surface et les profils de profondeur des concentrations d\u2019oxygène et de nitrate provenant des navires et des flotteurs Argo. En plus des valeurs des paramètres, les processus examinés comprennent les sédiments interactifs, les nutriments fluviaux, l\u2019atténuation de la lumière par la matière organique fluviale colorée dissoute et la limitation en fer. Les résultats indiquent que l\u2019ensemble optimal de paramètres est celui qui limite les pertes de phytoplancton au broutage et à d\u2019autres processus afin d\u2019assurer une forte diminution biologique du carbone inorganique dissous et des nutriments au printemps et à l\u2019été; parmi les ensembles de paramètres testés, on a observé des rabattements insuffisants et des rabattements excessifs. La sensibilité à d\u2019autres processus tels que les sédiments interactifs, les nutriments fluviaux ou l\u2019atténuation par la matière organique colorée dissoute était faible dans la plupart des régions. Dans certaines régions, l\u2019atténuation par la matière organique colorée dissoute ou la séquestration de nutriments dans les sédiments peut réduire considérablement la production primaire et la biomasse du zooplancton, et les nutriments fluviaux peuvent entraîner une réduction localisée de la pCO2 pouvant atteindre 60 μatm. La limitation en fer a un effet sur le modèle dans les régions généralement considérées comme présentant des réserves de fer; la création d\u2019un modèle qui couvre avec succès les domaines limités en fer et les domaines non limités en fer nécessitera une spécification complète et précise des sources de fer et des puits à fer.Apprenez-en plus ou téléchargez cet ensemble de données à partir du portail de données ouvertes du gouvernement du Canada.", "Subject": "This dataset consists of monthly mean simulation results from Canada's three Oceans: the Atlantic, Pacific and Arctic from 2015 to 2017. / Cet ensemble de données est constitué de résultats moyens mensuels des simulations des trois océans du Canada : l'Atlantique, le Pacifique et l'Arctique, de 2015 à 2017.", "Category": "", "Version": "3.3.0", "AntialiasingMode": "Fast", "TextAntialiasingMode": "Force", "Keywords": "Climatology,meteorology,atmosphere,Environment,Oceans,Modelling,Climate,North Atlantic,North Pacific,Arctic,ocean modeling,biogeochemical cycles,sensitivity analysis,iron cycle,Climatologie,météorologie,atmosphère,Environnement,Océans,Modélisation,Climat,Atlantique Nord,Pacifique Nord,Arctique,modélisation de l'océan,cycles biogéochimiques,analyse de sensibilité,cycle du fer" }, "supportsQueryDomains": true, "capabilities": "Map,Query,Data", "supportedQueryFormats": "JSON, geoJSON, PBF", "exportTilesAllowed": false, "referenceScale": 0.0, "supportsDatumTransformation": true, "floorAwareMapProperties": { "defaultFloorFilterSettings": {"isEnabled": false} }, "archivingInfo": {"supportsHistoricMoment": false}, "supportsClipping": true, "supportsSpatialFilter": true, "supportsTimeRelation": true, "supportsQueryDataElements": true, "mapUnits": {"uwkid": 9001}, "maxRecordCount": 2000, "maxImageHeight": 4096, "maxImageWidth": 4096, "supportedExtensions": "", "resampling": false, "serviceItemId": "aa7a298de23444a1ba25f65539108d97" }