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Species distribution models (SDMs) are tools that combine species observations of occurrence, abundance, or biomass with environmental variables to predict the distribution of a species in unsampled locations. To produce accurate predictions of occurrence, abundance or biomass distribution, a wide range of physical and/or biological variables is desirable. Such data is often collected over limited or irregular spatial scales, and require the application of geospatial techniques to produce continuous environmental surfaces that can be used for modelling at all spatial scales. Here we provide a review of 102 environmental data layers that were compiled for the entire spatial extent of Fisheries and Oceans Canada\u2019s (DFO) Maritimes Region. Variables were obtained from a broad range of physical and biological data sources and spatially interpolated using geostatistical methods. For each variable we document the underlying data distribution, provide relevant diagnostics of the interpolation models and an assessment of model performance, and present the final standard error and interpolation surfaces. These layers have been archived in a common (raster) format at the Bedford Institute of Oceanography to facilitate future use. Based on the diagnostic summaries in this report, a subset of these variables has subsequently been used in species distribution models to predict the distribution of deep-water corals, sponges, and other significant benthic taxa in the Maritimes Region.<\/SPAN><\/P>

Learn more or download this dataset from the Government of Canada's Open data portal.<\/SPAN><\/A><\/P>

Les modèles de répartition des espèces sont des outils qui fusionnent des observations d\u2019espèces (l\u2019occurrence, l\u2019abondance ou la biomasse) avec des variables environnementales pour prédire l\u2019aire de répartition d\u2019une espèce dans des emplacements non échantillonnés. Afin de produire des prévisions exactes de l\u2019occurrence, de l\u2019abondance ou de la répartition de la biomasse, il est souhaitable d\u2019obtenir une vaste gamme de variables physiques ou biologiques (ou les deux). Ces données sont souvent recueillies à des échelles spatiales limitées ou irrégulières et nécessitent l\u2019application de techniques géospatiales pour produire des surfaces environnementales en continu qui peuvent être utilisées pour la modélisation à toutes les échelles spatiales. Nous présentons ici un examen de 102 couches de données environnementales qui ont été compilées pour toute l\u2019étendue spatiale de la région des Maritimes de Pêches et Océans Canada (MPO). Les variables ont été obtenues à partir d\u2019une vaste gamme de sources de données physiques et biologiques interpolées sur le plan spatial à l\u2019aide de méthodes géostatistiques. Pour chaque variable, nous documentons la répartition des données sous-jacentes, fournissons des analyses pertinentes des modèles de répartition et une évaluation du rendement des modèles. Nous présentons l\u2019erreur type et les surfaces interpolées définitives. Ces couches de données ont été archivées dans un format commun (trame) à l\u2019Institut océanographique de Bedford afin de simplifier leur utilisation future. À partir des résumés analytiques du présent rapport, un sous-ensemble de ces variables a par la suite été utilisé dans des modèles de répartition des espèces pour prévoir la répartition, en eau profonde, des coraux, des éponges et d\u2019autres taxons benthiques importants dans la région des Maritimes.<\/SPAN><\/P>

Apprenez-en plus ou téléchargez cet ensemble de données à partir du portail de données ouvertes du gouvernement du Canada.<\/SPAN><\/A><\/P><\/DIV><\/DIV><\/DIV>", "mapName": "Characteristics_Environmental_Data_Distribution_Modelling_Maritimes", "description": "

Species distribution models (SDMs) are tools that combine species observations of occurrence, abundance, or biomass with environmental variables to predict the distribution of a species in unsampled locations. To produce accurate predictions of occurrence, abundance or biomass distribution, a wide range of physical and/or biological variables is desirable. Such data is often collected over limited or irregular spatial scales, and require the application of geospatial techniques to produce continuous environmental surfaces that can be used for modelling at all spatial scales. Here we provide a review of 102 environmental data layers that were compiled for the entire spatial extent of Fisheries and Oceans Canada\u2019s (DFO) Maritimes Region. Variables were obtained from a broad range of physical and biological data sources and spatially interpolated using geostatistical methods. For each variable we document the underlying data distribution, provide relevant diagnostics of the interpolation models and an assessment of model performance, and present the final standard error and interpolation surfaces. These layers have been archived in a common (raster) format at the Bedford Institute of Oceanography to facilitate future use. Based on the diagnostic summaries in this report, a subset of these variables has subsequently been used in species distribution models to predict the distribution of deep-water corals, sponges, and other significant benthic taxa in the Maritimes Region.<\/SPAN><\/P>

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Les modèles de répartition des espèces sont des outils qui fusionnent des observations d\u2019espèces (l\u2019occurrence, l\u2019abondance ou la biomasse) avec des variables environnementales pour prédire l\u2019aire de répartition d\u2019une espèce dans des emplacements non échantillonnés. Afin de produire des prévisions exactes de l\u2019occurrence, de l\u2019abondance ou de la répartition de la biomasse, il est souhaitable d\u2019obtenir une vaste gamme de variables physiques ou biologiques (ou les deux). Ces données sont souvent recueillies à des échelles spatiales limitées ou irrégulières et nécessitent l\u2019application de techniques géospatiales pour produire des surfaces environnementales en continu qui peuvent être utilisées pour la modélisation à toutes les échelles spatiales. Nous présentons ici un examen de 102 couches de données environnementales qui ont été compilées pour toute l\u2019étendue spatiale de la région des Maritimes de Pêches et Océans Canada (MPO). Les variables ont été obtenues à partir d\u2019une vaste gamme de sources de données physiques et biologiques interpolées sur le plan spatial à l\u2019aide de méthodes géostatistiques. Pour chaque variable, nous documentons la répartition des données sous-jacentes, fournissons des analyses pertinentes des modèles de répartition et une évaluation du rendement des modèles. Nous présentons l\u2019erreur type et les surfaces interpolées définitives. Ces couches de données ont été archivées dans un format commun (trame) à l\u2019Institut océanographique de Bedford afin de simplifier leur utilisation future. À partir des résumés analytiques du présent rapport, un sous-ensemble de ces variables a par la suite été utilisé dans des modèles de répartition des espèces pour prévoir la répartition, en eau profonde, des coraux, des éponges et d\u2019autres taxons benthiques importants dans la région des Maritimes.<\/SPAN><\/P>

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Species distribution models (SDMs) are tools that combine species observations of occurrence, abundance, or biomass with environmental variables to predict the distribution of a species in unsampled locations. To produce accurate predictions of occurrence, abundance or biomass distribution, a wide range of physical and/or biological variables is desirable. Such data is often collected over limited or irregular spatial scales, and require the application of geospatial techniques to produce continuous environmental surfaces that can be used for modelling at all spatial scales. Here we provide a review of 102 environmental data layers that were compiled for the entire spatial extent of Fisheries and Oceans Canada\u2019s (DFO) Maritimes Region. Variables were obtained from a broad range of physical and biological data sources and spatially interpolated using geostatistical methods. For each variable we document the underlying data distribution, provide relevant diagnostics of the interpolation models and an assessment of model performance, and present the final standard error and interpolation surfaces. These layers have been archived in a common (raster) format at the Bedford Institute of Oceanography to facilitate future use. Based on the diagnostic summaries in this report, a subset of these variables has subsequently been used in species distribution models to predict the distribution of deep-water corals, sponges, and other significant benthic taxa in the Maritimes Region.<\/SPAN><\/P>

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Les modèles de répartition des espèces sont des outils qui fusionnent des observations d\u2019espèces (l\u2019occurrence, l\u2019abondance ou la biomasse) avec des variables environnementales pour prédire l\u2019aire de répartition d\u2019une espèce dans des emplacements non échantillonnés. Afin de produire des prévisions exactes de l\u2019occurrence, de l\u2019abondance ou de la répartition de la biomasse, il est souhaitable d\u2019obtenir une vaste gamme de variables physiques ou biologiques (ou les deux). Ces données sont souvent recueillies à des échelles spatiales limitées ou irrégulières et nécessitent l\u2019application de techniques géospatiales pour produire des surfaces environnementales en continu qui peuvent être utilisées pour la modélisation à toutes les échelles spatiales. Nous présentons ici un examen de 102 couches de données environnementales qui ont été compilées pour toute l\u2019étendue spatiale de la région des Maritimes de Pêches et Océans Canada (MPO). Les variables ont été obtenues à partir d\u2019une vaste gamme de sources de données physiques et biologiques interpolées sur le plan spatial à l\u2019aide de méthodes géostatistiques. Pour chaque variable, nous documentons la répartition des données sous-jacentes, fournissons des analyses pertinentes des modèles de répartition et une évaluation du rendement des modèles. Nous présentons l\u2019erreur type et les surfaces interpolées définitives. Ces couches de données ont été archivées dans un format commun (trame) à l\u2019Institut océanographique de Bedford afin de simplifier leur utilisation future. À partir des résumés analytiques du présent rapport, un sous-ensemble de ces variables a par la suite été utilisé dans des modèles de répartition des espèces pour prévoir la répartition, en eau profonde, des coraux, des éponges et d\u2019autres taxons benthiques importants dans la région des Maritimes.<\/SPAN><\/P>

Apprenez-en plus ou téléchargez cet ensemble de données à partir du portail de données ouvertes du gouvernement du Canada.<\/SPAN><\/A><\/P><\/DIV><\/DIV><\/DIV>", "Subject": "Species distribution models (SDMs) are tools that combine species observations of occurrence, abundance, or biomass with environmental variables to predict the distribution of a species in unsampled locations. To produce accurate predictions of occurrence, abundance or biomass distribution, a wide range of physical and/or biological variables is desirable. / Les modèles de répartition des espèces sont des outils qui fusionnent des observations d\u2019espèces (l\u2019occurrence, l\u2019abondance ou la biomasse) avec des variables environnementales pour prédire l\u2019aire de répartition d\u2019une espèce dans des emplacements non échantillonnés. Afin de produire des prévisions exactes de l\u2019occurrence, de l\u2019abondance ou de la répartition de la biomasse, il est souhaitable d\u2019obtenir une vaste gamme de variables physiques ou biologiques (ou les deux).", "Category": "", "AntialiasingMode": "None", "TextAntialiasingMode": "Force", "Version": "2.7.0", "Keywords": "Marine Conservation Targets,Oceans,Objectifs de conservation marine" }, "supportsQueryDomains": true, "capabilities": "Map,Query,Data", "supportedQueryFormats": "JSON, geoJSON, PBF", "exportTilesAllowed": false, "referenceScale": 0.0, "supportsDatumTransformation": true, "archivingInfo": {"supportsHistoricMoment": false}, "supportsClipping": true, "supportsSpatialFilter": true, "supportsTimeRelation": true, "supportsQueryDataElements": true, "maxRecordCount": 2000, "maxImageHeight": 4096, "maxImageWidth": 4096, "supportedExtensions": "", "serviceItemId": "043c66c9034c459587e83dd74dfdb5cc" }