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Service Description: <div style='text-align:Left;'><div><div>Description:In the coming decades, warming and deoxygenation of marine waters are anticipated to result in shifts in the distribution and abundance of fishes, with consequences for the diversity and composition of fish communities. Here, we combine fisheries-independent trawl survey data spanning the west coast of the USA and Canada with high-resolution regional ocean models to make projections of how 34 groundfish species will be impacted by changes in temperature and oxygen in British Columbia (BC) and Washington. In this region, species that are projected to decrease in occurrence are roughly balanced by those that are projected to increase, resulting in considerable compositional turnover. Many, but not all, species are projected to shift to deeper depths as conditions warm, but low oxygen will limit how deep they can go. Thus, biodiversity will likely decrease in the shallowest waters (less than 100 m), where warming will be greatest, increase at mid-depths (100–600 m) as shallow species shift deeper, and decrease at depths where oxygen is limited (greater than 600 m). These results highlight the critical importance of accounting for the joint role of temperature, oxygen and depth when projecting the impacts of climate change on marine biodiversity.The rasters available in this dataset project the occurrence of each of the 34 groundfish species in a 3 km^2 grid cell for the historical baseline, as well as for two emissions scenarios, from each of the two regional ocean models (BCCM and NEP36). Each projection layer is provided as the mean projected occurrence as well as the lower and upper 95% confidence interval of projected occurrence.Methods:Estimated species response curves:We estimated how the observed distribution of groundfish species is determined by temperature, dissolved oxygen and seafloor depth using data from fisheries-independent scientific research trawls spanning the entire American and Canadian west coast. We included data from 4 surveys (NOAA West Coast, NOAA Alaska, NOAA Bering or DFO Pacific) from 2000 to 2019. For each species, we modelled occurrences in the coastwide trawl dataset using a generalized linear model (GLM) using the sdmTMB package in R v. 4.0.2. The predictors were temperature, log dissolved oxygen, log depth and survey. We included quadratic terms for temperature and log depth to allow species occurrences to peak at intermediate values. We fitted a breakpoint function for log dissolved oxygen to reflect the fact oxygen is a limiting factor. We assessed the forecasting accuracy of the SDM by comparing how well a model fitted to only data from 2000 to 2010 could forecast species’ occurrences in trawls within our focal region for the period of 2011–2019. We assessed all 77 groundfish species that were present in the overall trawl dataset, however the final analysis included only the 34 species for which the models had adequate forecasting ability.Projecting groundfish biodiversity changes:We based our groundfish biodiversity change projections on two regional models that downscale climate projections: the British Columbia Continental Margin model (BCCM) and the North-Eastern Pacific Canadian Ocean Ecosystem model (NEP36-CanOE). We used a historical baseline of 1986–2005 and future projected values for 2046–2065 based on RCP 4.5 and 8.5 emissions scenarios. Using the models that we validated in our forecasting accuracy assessment, we projected the occurrence of each species in each 3 km^2 grid cell for the historical baseline, as well as for two emissions scenarios, from each of the two regional ocean models.Uncertainties:Source survey data was collected by consistent methods with survey-grade GPS for all years included. Data quality is expected to be high. Modeled data are at 3 km resolution. Outputs are as accurate as source input models and are deemed to be of high quality and accurate based upon the precision of model inputs.Projecting biodiversity responses to climate change involves considerable uncertainty and our approach allows us to quantify some aspects of this. Of the uncertainty that we could quantify, roughly half was due to uncertainty in our SDMs and the remainder was due to regional ocean model uncertainty or scenario uncertainty. This amount of uncertainty in the SDMs is typical, stemming from the fact that contemporary species distributions are also influenced by other factors that we have not included in our model. In addition, although oxygen demand is understood to vary with temperature, limitations in the implementation of breakpoint models prevented us from estimating a temperature-dependent oxygen breakpoint. However, although somewhat unrealistic, this limitation is unlikely to have greatly increased the uncertainty in our SDMs because low oxygen concentrations occurred almost exclusively at depths where temperature variation and projected change was small.To reduce uncertainty due to year-to-year variation in climate, our model projections are based on 20-year climatologies with a future period that is far enough ahead to ensure that changes are unambiguously due to greenhouse gases. We have made projections based on two different emissions scenarios, and two different regional ocean models that are both downscaled from the same global model, the second generation Canadian Earth System Model (CanESM2), using different downscaling techniques. While the BCCM model was run inter-annually and then averaged to produce the climatologies, the NEP36 model used atmospheric climatologies with augmented winds to force the ocean model and produce representative climatologies. Comparing these regional projections provides an estimate of the uncertainty across different regional downscaling models and methods. We find that the projected impacts of climate change on the groundfish community are more sensitive to the differences in the regional ocean models than they are to the emissions scenarios used. However, these differences are in magnitude (changes tend to be larger based on NEP36 compared with the BCCM) rather than in direction, with both models resulting in similar overall patterns of biodiversity change and turnover for the groundfish community. Over the 60-year time period (1986–2005 versus 2046–2065) used in our study, our projections suggest that groundfish community changes are similar regardless of the scenario used.<a href='https://open.canada.ca:443/data/en/dataset/661f58cc-e1c3-4249-ba62-08de5b464fe1' style='text-decoration:underline;'>Learn more or download this dataset from the Government of Canada's Open data portal.</a>/Description:Au cours des prochaines décennies, le réchauffement et la désoxygénation des eaux marines devraient entraîner des changements dans la répartition et l'abondance des poissons, ce qui aura des conséquences sur la diversité et la composition des communautés de poissons. Ici, nous combinons les données des relevés au chalut indépendants des pêches couvrant la côte ouest des États-Unis et du Canada avec des modèles océaniques régionaux à haute résolution afin de faire des projections de la façon dont 34 espèces de poissons de fond seront touchées par les changements de température et d'oxygène en Colombie-Britannique (C.-B.) et dans l'État de Washington. Dans cette région, les espèces dont l'occurrence devrait diminuer sont à peu près équilibrées par celles qui devraient augmenter, ce qui entraîne un roulement considérable de la composition. De nombreuses espèces, mais pas toutes, devraient se déplacer vers des profondeurs plus profondes à mesure que les conditions se réchauffent, mais une faible teneur en oxygène limitera leur profondeur. Par conséquent, la biodiversité diminuera probablement dans les eaux les plus peu profondes (moins de 100 m), où le réchauffement sera le plus important, augmentera à mi-profondeur (100 à 600 m) à mesure que les espèces peu profondes se déplacent plus profondément, et diminuera à des profondeurs où l'oxygène est limité (supérieur à 600 m). Ces résultats soulignent l'importance cruciale de tenir compte du rôle conjoint de la température, de l'oxygène et de la profondeur dans la projection des impacts des changements climatiques sur la biodiversité marine.Les rasters disponibles dans cet ensemble de données prévoient l'occurrence de chacune des 34 espèces de poissons de fond dans une cellule de quadrillage de 3 km^2 pour la ligne de référence historique, ainsi que pour deux scénarios d'émissions, de chacun des deux modèles océaniques régionaux (BCCM et NEP36). Chaque couche de projection est fournie comme l'occurrence projetée moyenne ainsi que l'intervalle de confiance inférieur et supérieur de 95 % de l'occurrence projetée.Méthodes :Courbes estimées de réponse des espèces:Nous avons estimé la façon dont la répartition observée des espèces de poissons de fond est déterminée par la température, l’oxygène dissous et la profondeur du fond marin en utilisant des données qui proviennent de relevés au chalut scientifiques et indépendants de la pêche, couvrant toute la côte ouest du Canada et des États-Unis. Nous avons inclus des données issues de quatre relevés (trois relevés de la National Oceanic and Atmospheric Administration [côte ouest, Alaska et Béring] et le relevé du Pacifique de Pêches et Océans Canada) réalisés de 2000 à 2019. Pour chaque espèce, nous avons modélisé les occurrences dans l’ensemble de données des relevés à l’échelle de la côte en ayant recours à un modèle linéaire généralisé (MLG) et au progiciel sdmTMB en R, version 4.0.2. Les variables explicatives étaient la température, l’oxygène dissous logarithmique, la profondeur logarithmique et le relevé. Nous avons inclus des termes quadratiques pour la température et la profondeur logarithmique afin de permettre aux occurrences d’espèces de culminer à des valeurs intermédiaires. Nous avons attribué une fonction de point de rupture à l’oxygène dissous logarithmique pour tenir compte du fait que l’oxygène est un facteur limitant. Nous avons évalué l’exactitude des prévisions du modèle de répartition des espèces (MRE) en examinant la mesure dans laquelle un modèle ajusté à des données de 2000 à 2010 seulement pouvait prévoir les occurrences d’espèces dans les chaluts à l’intérieur des limites de notre région ciblée pour la période de 2011 à 2019. Nous avons évalué les 77 espèces de poissons de fond présentes dans l’ensemble de données global des relevés. Toutefois, l’analyse définitive ne comprenait que les 34 espèces pour lesquelles les modèles présentaient une capacité de prévision adéquate.Évolution projetée de la biodiversité des poissons de fond:Nous avons fondé nos projections en matière d’évolution de la biodiversité des poissons de fond sur deux modèles régionaux qui permettent de réduire l’échelle de prévisions climatiques : le modèle de la marge continentale de la Colombie-Britannique et le modèle des écosystèmes de l’océan canadien du Pacifique Nord-Est (NEP36-CanOE). Nous avons utilisé une base de référence historique datant de 1986 à 2005 et des valeurs projetées pour la période de 2046 à 2065, selon les scénarios d’émission des profils représentatifs d’évolution de concentration (RCP) 4.5 et 8.5. À l’aide des deux modèles océaniques régionaux préalablement validés dans le cadre de notre évaluation de l’exactitude des prévisions, nous avons projeté les occurrences de chaque espèce dans chaque cellule de grille de 3 km^2 pour la base de référence historique ainsi que pour les deux scénarios d’émission.Incertitudes :Les données des relevés sur les sources ont été collectées par des méthodes cohérentes avec un GPS de qualité topographique pour toutes les années incluses. La qualité des données devrait être élevée. Les données modélisées ont une résolution de 3 km. Les résultats sont aussi précis que les modèles d'entrée de la source et sont considérés comme de haute qualité et précis en fonction de la précision des entrées du modèle.La projection des réactions de la biodiversité aux changements climatiques s’accompagne d’une incertitude considérable et notre approche nous permet d’en quantifier certains aspects. Parmi les incertitudes que nous avons pu quantifier, environ la moitié était due à l’incertitude de nos MRE et le reste à l’incertitude des modèles océaniques régionaux ou à celle des scénarios. Ce degré d’incertitude dans les MRE est typique et provient du fait que les répartitions contemporaines des espèces sont également influencées par d’autres facteurs que nous n’avons pas inclus dans notre modèle. En outre, bien que l’on sache que la demande en oxygène varie en fonction de la température, les limites dans la mise en œuvre des modèles avec point d’arrêt nous ont empêchés d’estimer un point d’arrêt pour l’oxygène dépendant de la température. Cependant, bien qu’un peu irréaliste, cette limite n’a probablement pas beaucoup accru l’incertitude dans nos MRE, car les faibles concentrations d’oxygène se produisaient presque exclusivement à des profondeurs où la variation de la température et le changement prévu étaient faibles.Afin de réduire l’incertitude due aux variations climatiques d’une année sur l’autre, les projections de nos modèles reposent sur des climatologies sur 20 ans, avec une période future suffisamment éloignée pour garantir que les changements sont indubitablement dus aux gaz à effet de serre. Nous avons établi des projections sur la base de deux scénarios d’émissions différents et de deux modèles océaniques régionaux différents qui sont tous deux mis à l’échelle à partir du même modèle mondial, le modèle canadien du système terrestre de deuxième génération (CanESM2), en utilisant différentes techniques de réduction d’échelle. Alors que le modèle BCCM a été exécuté sur une base interannuelle, puis moyenné pour produire les climatologies, le modèle NEP36 a utilisé des climatologies atmosphériques avec des vents augmentés pour forcer le modèle océanique et produire des climatologies représentatives. La comparaison de ces projections régionales permet d’estimer l’incertitude entre les différents modèles et méthodes régionaux de réduction d’échelle. Nous constatons que les impacts projetés des changements climatiques sur la communauté des poissons de fond sont plus sensibles aux différences entre les modèles océaniques régionaux qu’aux scénarios d’émissions utilisés. Cependant, ces différences portent davantage sur l’ampleur (les changements ont tendance à être plus importants selon le NEP36 que selon le BCCM) que sur la direction, les deux modèles aboutissant à des profils globaux similaires de changement et de renouvellement de la biodiversité pour la communauté des poissons de fond. Sur la période de 60 ans (la période de 1986 à 2005 par rapport à la période de 2046 à 2065) utilisée dans notre étude, nos projections donnent à penser que les changements dans la communauté des poissons de fond sont similaires, quel que soit le scénario utilisé.<a href='https://open.canada.ca:443/data/fr/dataset/661f58cc-e1c3-4249-ba62-08de5b464fe1' style='text-decoration:underline;'>Apprenez-en plus ou téléchargez cet ensemble de données à partir du portail de données ouvertes du gouvernement du Canada.</a></div></div></div>

Map Name: Groundfish_Biodiversity_Change_NE_Pacific

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Description: Description:In the coming decades, warming and deoxygenation of marine waters are anticipated to result in shifts in the distribution and abundance of fishes, with consequences for the diversity and composition of fish communities. Here, we combine fisheries-independent trawl survey data spanning the west coast of the USA and Canada with high-resolution regional ocean models to make projections of how 34 groundfish species will be impacted by changes in temperature and oxygen in British Columbia (BC) and Washington. In this region, species that are projected to decrease in occurrence are roughly balanced by those that are projected to increase, resulting in considerable compositional turnover. Many, but not all, species are projected to shift to deeper depths as conditions warm, but low oxygen will limit how deep they can go. Thus, biodiversity will likely decrease in the shallowest waters (less than 100 m), where warming will be greatest, increase at mid-depths (100–600 m) as shallow species shift deeper, and decrease at depths where oxygen is limited (greater than 600 m). These results highlight the critical importance of accounting for the joint role of temperature, oxygen and depth when projecting the impacts of climate change on marine biodiversity.The rasters available in this dataset project the occurrence of each of the 34 groundfish species in a 3 km^2 grid cell for the historical baseline, as well as for two emissions scenarios, from each of the two regional ocean models (BCCM and NEP36). Each projection layer is provided as the mean projected occurrence as well as the lower and upper 95% confidence interval of projected occurrence.Methods:Estimated species response curves:We estimated how the observed distribution of groundfish species is determined by temperature, dissolved oxygen and seafloor depth using data from fisheries-independent scientific research trawls spanning the entire American and Canadian west coast. We included data from 4 surveys (NOAA West Coast, NOAA Alaska, NOAA Bering or DFO Pacific) from 2000 to 2019. For each species, we modelled occurrences in the coastwide trawl dataset using a generalized linear model (GLM) using the sdmTMB package in R v. 4.0.2. The predictors were temperature, log dissolved oxygen, log depth and survey. We included quadratic terms for temperature and log depth to allow species occurrences to peak at intermediate values. We fitted a breakpoint function for log dissolved oxygen to reflect the fact oxygen is a limiting factor. We assessed the forecasting accuracy of the SDM by comparing how well a model fitted to only data from 2000 to 2010 could forecast species’ occurrences in trawls within our focal region for the period of 2011–2019. We assessed all 77 groundfish species that were present in the overall trawl dataset, however the final analysis included only the 34 species for which the models had adequate forecasting ability.Projecting groundfish biodiversity changes:We based our groundfish biodiversity change projections on two regional models that downscale climate projections: the British Columbia Continental Margin model (BCCM) and the North-Eastern Pacific Canadian Ocean Ecosystem model (NEP36-CanOE). We used a historical baseline of 1986–2005 and future projected values for 2046–2065 based on RCP 4.5 and 8.5 emissions scenarios. Using the models that we validated in our forecasting accuracy assessment, we projected the occurrence of each species in each 3 km^2 grid cell for the historical baseline, as well as for two emissions scenarios, from each of the two regional ocean models.Uncertainties:Source survey data was collected by consistent methods with survey-grade GPS for all years included. Data quality is expected to be high. Modeled data are at 3 km resolution. Outputs are as accurate as source input models and are deemed to be of high quality and accurate based upon the precision of model inputs.Projecting biodiversity responses to climate change involves considerable uncertainty and our approach allows us to quantify some aspects of this. Of the uncertainty that we could quantify, roughly half was due to uncertainty in our SDMs and the remainder was due to regional ocean model uncertainty or scenario uncertainty. This amount of uncertainty in the SDMs is typical, stemming from the fact that contemporary species distributions are also influenced by other factors that we have not included in our model. In addition, although oxygen demand is understood to vary with temperature, limitations in the implementation of breakpoint models prevented us from estimating a temperature-dependent oxygen breakpoint. However, although somewhat unrealistic, this limitation is unlikely to have greatly increased the uncertainty in our SDMs because low oxygen concentrations occurred almost exclusively at depths where temperature variation and projected change was small.To reduce uncertainty due to year-to-year variation in climate, our model projections are based on 20-year climatologies with a future period that is far enough ahead to ensure that changes are unambiguously due to greenhouse gases. We have made projections based on two different emissions scenarios, and two different regional ocean models that are both downscaled from the same global model, the second generation Canadian Earth System Model (CanESM2), using different downscaling techniques. While the BCCM model was run inter-annually and then averaged to produce the climatologies, the NEP36 model used atmospheric climatologies with augmented winds to force the ocean model and produce representative climatologies. Comparing these regional projections provides an estimate of the uncertainty across different regional downscaling models and methods. We find that the projected impacts of climate change on the groundfish community are more sensitive to the differences in the regional ocean models than they are to the emissions scenarios used. However, these differences are in magnitude (changes tend to be larger based on NEP36 compared with the BCCM) rather than in direction, with both models resulting in similar overall patterns of biodiversity change and turnover for the groundfish community. Over the 60-year time period (1986–2005 versus 2046–2065) used in our study, our projections suggest that groundfish community changes are similar regardless of the scenario used.Learn more or download this dataset from the Government of Canada's Open data portal./Description:Au cours des prochaines décennies, le réchauffement et la désoxygénation des eaux marines devraient entraîner des changements dans la répartition et l'abondance des poissons, ce qui aura des conséquences sur la diversité et la composition des communautés de poissons. Ici, nous combinons les données des relevés au chalut indépendants des pêches couvrant la côte ouest des États-Unis et du Canada avec des modèles océaniques régionaux à haute résolution afin de faire des projections de la façon dont 34 espèces de poissons de fond seront touchées par les changements de température et d'oxygène en Colombie-Britannique (C.-B.) et dans l'État de Washington. Dans cette région, les espèces dont l'occurrence devrait diminuer sont à peu près équilibrées par celles qui devraient augmenter, ce qui entraîne un roulement considérable de la composition. De nombreuses espèces, mais pas toutes, devraient se déplacer vers des profondeurs plus profondes à mesure que les conditions se réchauffent, mais une faible teneur en oxygène limitera leur profondeur. Par conséquent, la biodiversité diminuera probablement dans les eaux les plus peu profondes (moins de 100 m), où le réchauffement sera le plus important, augmentera à mi-profondeur (100 à 600 m) à mesure que les espèces peu profondes se déplacent plus profondément, et diminuera à des profondeurs où l'oxygène est limité (supérieur à 600 m). Ces résultats soulignent l'importance cruciale de tenir compte du rôle conjoint de la température, de l'oxygène et de la profondeur dans la projection des impacts des changements climatiques sur la biodiversité marine.Les rasters disponibles dans cet ensemble de données prévoient l'occurrence de chacune des 34 espèces de poissons de fond dans une cellule de quadrillage de 3 km^2 pour la ligne de référence historique, ainsi que pour deux scénarios d'émissions, de chacun des deux modèles océaniques régionaux (BCCM et NEP36). Chaque couche de projection est fournie comme l'occurrence projetée moyenne ainsi que l'intervalle de confiance inférieur et supérieur de 95 % de l'occurrence projetée.Méthodes :Courbes estimées de réponse des espèces:Nous avons estimé la façon dont la répartition observée des espèces de poissons de fond est déterminée par la température, l’oxygène dissous et la profondeur du fond marin en utilisant des données qui proviennent de relevés au chalut scientifiques et indépendants de la pêche, couvrant toute la côte ouest du Canada et des États-Unis. Nous avons inclus des données issues de quatre relevés (trois relevés de la National Oceanic and Atmospheric Administration [côte ouest, Alaska et Béring] et le relevé du Pacifique de Pêches et Océans Canada) réalisés de 2000 à 2019. Pour chaque espèce, nous avons modélisé les occurrences dans l’ensemble de données des relevés à l’échelle de la côte en ayant recours à un modèle linéaire généralisé (MLG) et au progiciel sdmTMB en R, version 4.0.2. Les variables explicatives étaient la température, l’oxygène dissous logarithmique, la profondeur logarithmique et le relevé. Nous avons inclus des termes quadratiques pour la température et la profondeur logarithmique afin de permettre aux occurrences d’espèces de culminer à des valeurs intermédiaires. Nous avons attribué une fonction de point de rupture à l’oxygène dissous logarithmique pour tenir compte du fait que l’oxygène est un facteur limitant. Nous avons évalué l’exactitude des prévisions du modèle de répartition des espèces (MRE) en examinant la mesure dans laquelle un modèle ajusté à des données de 2000 à 2010 seulement pouvait prévoir les occurrences d’espèces dans les chaluts à l’intérieur des limites de notre région ciblée pour la période de 2011 à 2019. Nous avons évalué les 77 espèces de poissons de fond présentes dans l’ensemble de données global des relevés. Toutefois, l’analyse définitive ne comprenait que les 34 espèces pour lesquelles les modèles présentaient une capacité de prévision adéquate.Évolution projetée de la biodiversité des poissons de fond:Nous avons fondé nos projections en matière d’évolution de la biodiversité des poissons de fond sur deux modèles régionaux qui permettent de réduire l’échelle de prévisions climatiques : le modèle de la marge continentale de la Colombie-Britannique et le modèle des écosystèmes de l’océan canadien du Pacifique Nord-Est (NEP36-CanOE). Nous avons utilisé une base de référence historique datant de 1986 à 2005 et des valeurs projetées pour la période de 2046 à 2065, selon les scénarios d’émission des profils représentatifs d’évolution de concentration (RCP) 4.5 et 8.5. À l’aide des deux modèles océaniques régionaux préalablement validés dans le cadre de notre évaluation de l’exactitude des prévisions, nous avons projeté les occurrences de chaque espèce dans chaque cellule de grille de 3 km^2 pour la base de référence historique ainsi que pour les deux scénarios d’émission.Incertitudes :Les données des relevés sur les sources ont été collectées par des méthodes cohérentes avec un GPS de qualité topographique pour toutes les années incluses. La qualité des données devrait être élevée. Les données modélisées ont une résolution de 3 km. Les résultats sont aussi précis que les modèles d'entrée de la source et sont considérés comme de haute qualité et précis en fonction de la précision des entrées du modèle.La projection des réactions de la biodiversité aux changements climatiques s’accompagne d’une incertitude considérable et notre approche nous permet d’en quantifier certains aspects. Parmi les incertitudes que nous avons pu quantifier, environ la moitié était due à l’incertitude de nos MRE et le reste à l’incertitude des modèles océaniques régionaux ou à celle des scénarios. Ce degré d’incertitude dans les MRE est typique et provient du fait que les répartitions contemporaines des espèces sont également influencées par d’autres facteurs que nous n’avons pas inclus dans notre modèle. En outre, bien que l’on sache que la demande en oxygène varie en fonction de la température, les limites dans la mise en œuvre des modèles avec point d’arrêt nous ont empêchés d’estimer un point d’arrêt pour l’oxygène dépendant de la température. Cependant, bien qu’un peu irréaliste, cette limite n’a probablement pas beaucoup accru l’incertitude dans nos MRE, car les faibles concentrations d’oxygène se produisaient presque exclusivement à des profondeurs où la variation de la température et le changement prévu étaient faibles.Afin de réduire l’incertitude due aux variations climatiques d’une année sur l’autre, les projections de nos modèles reposent sur des climatologies sur 20 ans, avec une période future suffisamment éloignée pour garantir que les changements sont indubitablement dus aux gaz à effet de serre. Nous avons établi des projections sur la base de deux scénarios d’émissions différents et de deux modèles océaniques régionaux différents qui sont tous deux mis à l’échelle à partir du même modèle mondial, le modèle canadien du système terrestre de deuxième génération (CanESM2), en utilisant différentes techniques de réduction d’échelle. Alors que le modèle BCCM a été exécuté sur une base interannuelle, puis moyenné pour produire les climatologies, le modèle NEP36 a utilisé des climatologies atmosphériques avec des vents augmentés pour forcer le modèle océanique et produire des climatologies représentatives. La comparaison de ces projections régionales permet d’estimer l’incertitude entre les différents modèles et méthodes régionaux de réduction d’échelle. Nous constatons que les impacts projetés des changements climatiques sur la communauté des poissons de fond sont plus sensibles aux différences entre les modèles océaniques régionaux qu’aux scénarios d’émissions utilisés. Cependant, ces différences portent davantage sur l’ampleur (les changements ont tendance à être plus importants selon le NEP36 que selon le BCCM) que sur la direction, les deux modèles aboutissant à des profils globaux similaires de changement et de renouvellement de la biodiversité pour la communauté des poissons de fond. Sur la période de 60 ans (la période de 1986 à 2005 par rapport à la période de 2046 à 2065) utilisée dans notre étude, nos projections donnent à penser que les changements dans la communauté des poissons de fond sont similaires, quel que soit le scénario utilisé.Apprenez-en plus ou téléchargez cet ensemble de données à partir du portail de données ouvertes du gouvernement du Canada.

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Copyright Text: Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Pacific Science/Ecosystem Science Division/Marine Spatial Ecology & Analysis Section / Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Sciences du Pacifique/Division des sciences des écosystèmes/Section de l’écologie spatiale marine et de l’analyse

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