7d6f64fd-f181-4274-b9af-1ef1676495c1 eng; CAN utf8; utf8 dataset; jeuDonnées Marine Spatial Ecology and Analysis Section - Data Stewardship Unit Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Ecosystems and Ocean Science/Pacific Science/Ecosystem Science Division/Marine Spatial Ecology and Analysis Section Gouvernement du Canada; Pêches et Océans Canada; Sciences des écosystèmes et des océans/Science Pacificque/Division des sciences des écosystèmes/Section d’écologie et d’analyse spatiale marine Institute of Ocean Sciences 9860 West Saanich Road P.O. Box 6000 Institut des sciences de la mer 9860 chemin West Saanich C.P. 6000 Sidney British Columbia Colombie-Britannique V8Z 4B2 Canada Canada (le) DFO.PACScienceMSEAData-DonneesEASMSciencePAC.MPO@dfo-mpo.gc.ca DFO.PACScienceMSEAData-DonneesEASMSciencePAC.MPO@dfo-mpo.gc.ca pointOfContact; contact 2025-10-06T22:11:07.905Z North American Profile of ISO 19115:2003 - Geographic information - Metadata Profil nord-américain de la norme ISO 19115:2003 - Information géographique - Métadonnées CAN/CGSB-171.100-2009 French; Français Canada; Canada utf8; utf8 EPSG:4326 https://epsg.io Regional Freshwater Index Layers Couches régionales de l’indice d’eau douce 2024-11-08 publication; publication 2024-10-09 creation; création 2025-10-06 revision; révision Cole Fields Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Ecosystems and Ocean Science/Pacific Science/Ecosystem Science Division/Marine Spatial Ecology and Analysis Section Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Sciences des écosystèmes et des océans/Science Pacificque/Division des sciences des écosystèmes/Section d’écologie et d’analyse spatiale marine GIS Analyst Analyste SIG 250-363-8060 250-363-8060 Institute of Ocean Sciences 9860 West Saanich Road P.O. Box 6000 Institut des sciences de la mer 9860 chemin West Saanich C.P. 6000 Sidney British Columbia Colombie-Britannique V8L 4B2 Canada Canada (le) Cole.Fields@dfo-mpo.gc.ca Cole.Fields@dfo-mpo.gc.ca https://www.gis-hub.ca/dataset/freshwater-index http originator; auteur Description: The Regional Freshwater Index Layers dataset is composed of five single-band raster layers in GeoTIFF format. Each layer corresponds to a marine region, which generally coincide with the following layers from the Species Distribution Modelling Boundaries dataset: Nearshore_HG, Nearshore_NCC, Nearshore_QCS, Nearshore_WCVI, and Shelf_SalishSea. The main purpose of the dataset is to supplement existing layers that are used for species distribution modelling in the Pacific nearshore marine environment. Each regional freshwater index layer has the same spatial resolution and extent as other predictor layers for the corresponding region. While salinity layers exist from oceanographic models, they may not capture local difference from smaller scale rivers and streams entering the marine environment. Therefore, these layers are meant to complement salinity layers and are not suitable as a replacement for salinity data in species modelling. Methods: The cell values represent an estimate of freshwater influence on a 0-1 scale, where a higher value represents a greater level of freshwater influence. Details on how these values are determined is described in the supplemental information section of the metadata. The main data source for these derived products is the B.C. Freshwater Atlas, including the stream network and river polygons layers. Uncertainties: The values in the rasters are not a measure of salinity. The units are an index representing the level of freshwater influence weighted by the stream order and rescaled across regions on a 0-1 scale where only the region with the greatest value has a range of values 0-1 and the other regions are scaled relatively. This is done to ensure that values in one region can be compared to values in another region. As a result, some regions have very small values because the Salish Sea with the Fraser River is dominant, even after applying a rescale factor to the data. Description: L’ensemble de données des couches régionales de l’indice d’eau douce comporte cinq couches matricielles à bande unique en format GeoTIFF. Chaque couche correspond à une région marine, qui coïncide généralement avec les couches suivantes des ensembles de données sur les limites des modèles de répartition des espèces: Zone côtière_HG, Zone côtière_CCN, Zone côtière_DRC, Zone côtière_COIV et Plateau_MerDesSalish. L'objectif principal de l'ensemble de données est de compléter les couches existantes utilisées pour la modélisation de la répartition des espèces dans le milieu marin côtier du Pacifique. Chaque couche d'indice régional d'eau douce a la même résolution spatiale et la même étendue que les autres couches prédictives pour la région correspondante. Bien que des couches de salinité existent à partir de modèles océanographiques, elles peuvent ne pas saisir la différence locale des rivières et des ruisseaux à plus petite échelle qui pénètrent dans le milieu marin. Par conséquent, ces couches sont destinées à compléter les couches de salinité et ne peuvent pas remplacer les données sur la salinité dans la modélisation des espèces. Méthodes : Les valeurs des cellules représentent une estimation de l’incidence de l’eau douce sur une échelle de 0 à 1, où plus la valeur est élevée, plus le niveau d’incidence est grand. Les détails sur la façon de déterminer ces valeurs sont fournis dans la section sur renseignements supplémentaires dans les métadonnées. La principale source de données pour ces produits dérivés est l’Atlas de l’eau douce de la Colombie-Britannique, qui comprend notamment les couches du réseau de cours d’eau et des polygones de rivière. Incertitudes: Les valeurs figurant dans les matrices ne sont pas une mesure de la salinité. Les unités sont un indice représentant le niveau d’incidence de l’eau douce, pondéré par l’ordre du cours d’eau et ramené sur une échelle de 0 à 1 entre les régions, où seule la région ayant la valeur la plus élevée a une plage de valeurs de 0 à 1 et où les autres régions sont mises à l’échelle de manière relative. De cette façon, les valeurs d’une région peuvent être comparées à celles d’une autre région. Par conséquent, certaines régions ont des valeurs très faibles parce que la mer des Salish, avec le fleuve Fraser, est dominante, même après l’ajout d’un facteur de remise à l’échelle aux données. completed; complété asNeeded; auBesoin https://api-proxy.edh-cde.dfo-mpo.gc.ca/catalogue/records/7d6f64fd-f181-4274-b9af-1ef1676495c1/attachments/FreshWater_Index_thumbnail.PNG FreshWater Index Layer Couches de l'indice de l'eau douce freshwater atlas atlas des eaux douces species distribution modèles de distribution des espèces freshwater eau douce index indice Modelling Modélisation Tides Marée theme; thème Government of Canada Core Subject Thesaurus Thésaurus des sujets de base du gouvernement du Canada 2004 publication; publication 2016-07-04 creation;création geonetwork.thesaurus.external.theme.GC_Core_Subject Government of Canada; Library and Archives Canada Gouvernement du Canada; Bibliothèque et Archives Canada custodian; conservateur Open Government Licence - Canada (http://open.canada.ca/en/open-government-licence-canada) Licence du gouvernement ouvert - Canada (http://ouvert.canada.ca/fr/licence-du-gouvernement-ouvert-canada) license; licence license; licence vector; vecteur eng; CAN utf8; utf8 oceans 2007-01-01 2009-09-30 -133.3311 -121.9943 48.1771 55.8743 Data preparation involved several manual steps. This included downloading the FWA spatial files, merging the stream network feature classes into a single layer, and converting to a GeoPackage layer. The FWA river polygons and coastline were also converted to layers within the same GeoPackage. River polygons were further prepared by running the Dissolve Boundaries tool in ArcPro. This decision was made so that each river polygon could be assigned the maximum stream order value from the FWA lines within it. Without dissolving, when a river splits near the mouth, one or more splits will have a very low order while one split will retain a higher order. By dissolving the shared boundaries and assigning the maximum order value to that polygon, this problem is addressed. The Fraser river dissolved polygon was buffered by 6 km and manually edited to extend into the delta and generally align with modelled salinity data. Existing simplified SDM boundary feature classes were also copied into the GeoPackage. The following steps describe the geoprocessing operations that are part of the code, which was run separately for each of the marine regions, with the same arguments provided to the script. A bounding box was created in memory by loading a bathymetry raster from the SDM predictor layers. The FWA coastline was also loaded into memory. The bounding box was used as a spatial filter when loading other vector datasets, for space and time efficiency. A regional simplified SDM boundary vector dataset was loaded into memory and used to clip the FWA stream network and dissolved river polygons. Geometry was checked and converted to 2D if it had Z coordinates. Points were created by intersecting the clipped FWA polylines and FWA coast polylines (retaining only the points of intersection). Any duplicate points (based on geometry) were removed. These points represent river mouths. A spatial join operation was run on the river mouth points and river polygons in order to attach the required stream variable (i.e., STREAM_ORDER) to the rivers. After the join, river polygons were clipped by the simplified SDM boundary for time efficiency. Points were then created within each of the river polygons. This was done by iterating the river features, creating a rectangular mesh of points withing the bounds of the clipped river geometry, and removing points not contained by the actual geometry of the river polygon. These points were added to the existing river mouth points with the stream variable values. Additional points were added to the GeoDataFrame along line segments of the FWA stream network clips at ½ the cell size of the bathymetry layer. The points are written to disk as a layer in an output GeoPackage. Then, the points in memory are converted to a raster, using the integer STREAM_ORDER values for the values in the raster (NoData is represented by 0 for the output raster). This single-band raster is written to disk as a GeoTIFF. The stream variable raster was read into memory as a numpy array and the values were transformed by applying a power function (raising the values by a factor of 0.5) in order to decrease the range of values. A focal window (np.meshgrid) of weights was created for each bin (number of unique STREAM_ORDER values) where the cells at the centre have the greatest value, and the cells at the edges are 0. For each stream order, a different sized window was used. For example, stream order 7 used a larger window than stream order 1. To ensure that the window size for a given stream order was the same between regions, 10 bins were created (Fraser river has stream order 10 which was the max of any regions) and scaled using numpy's geomspace function that return numbers spaced evenly on a log scale (a geometric progression). The stream order window sizes are as follows: {1: 51, 2: 63, 3: 77, 4: 95, 5: 117, 6: 143, 7: 175, 8: 215, 9: 265, 10: 325}. For each stream order, the array was subset by that particular order value, then convolved using ndi.convolve (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.ndimage.convolve.html) over the existing array with a unique window size. On each iteration, the existing convolved array was summed with the current convolved array (additive process during each iteration). Once complete, the masked and convolved array was written to disk as a GeoTiff. After all regions were completed individually, a separate script (https://gitlab.com/dfo-msea/environmental-layers/normalize-fetch) was run to rescale (normalize) the layers against each other. In this way, the cell values from any given region represent the same relative influence between regions. If viewing the data in GIS software, setting the stretch symbology type to ‘Histogram Equalize’ will display the more local changes more obviously than some of the other symbology types and may be useful where the range in values is greater (i.e. the Salish Sea region). La préparation des données a nécessité plusieurs étapes manuelles. Il s’agissait notamment de télécharger les fichiers spatiaux de l’Atlas de l’eau douce, de fusionner les classes de caractéristiques du réseau de cours d’eau en une seule couche et de la convertir en une couche GeoPackage. Les polygones de rivière et la ligne de côte de l’Atlas de l’eau douce ont également été convertis en couches dans le même GeoPackage. Les polygones de rivière ont été préparés en utilisant l’outil Dissolve Boundaries dans ArcPro. Cette décision a été prise afin de pouvoir attribuer à chaque polygone de rivière la valeur maximale d’ordre de cours d’eau à partir des lignes de l’Atlas de l’eau douce qui s’y trouvent. Sans dissolution, lorsqu’une rivière se divise près de l’embouchure, une ou plusieurs divisions auront une valeur d’ordre très faible tandis que l’une d’entre elles conservera un ordre plus élevé. Ce problème est résolu en dissolvant les limites communes et en attribuant la valeur maximale d’ordre à ce polygone. Le polygone de dissolution du fleuve Fraser a été atténué sur 6 km et modifié manuellement pour l’étendre au delta et l’harmoniser de manière générale sur les données de salinité modélisées. Les classes de limites simplifiées existantes des modèles de répartition des espèces ont également été copiées dans le GeoPackage. Les étapes suivantes décrivent les opérations de géotraitement qui font partie du code, qui a été exécuté séparément pour chacune des régions marines, avec les mêmes arguments fournis au script. Une boîte de délimitation a été créée en mémoire en chargeant un raster de bathymétrie à partir des couches prédicteurs des modèles de distribution des espèces. Le trait de côte de l'atlas des eaux douces a également été chargé en mémoire. La boîte de délimitation a été utilisée comme filtre spatial lors du chargement d'autres ensembles de données vectorielles, pour l'efficacité de l'espace et du temps. Un ensemble de données vectorielles régionales simplifiées des modèles de distribution des espèces a été chargé en mémoire et utilisé pour découper le réseau de cours d'eau et les polygones de rivières dissoutes de l'atlas des eaux douces. La géométrie a été vérifiée et convertie en 2D si elle avait des coordonnées Z. Les points ont été créés en intersectant les polylignes découpées de l'atlas des eaux douces et les polylignes de la côte de l'atlas des eaux douces (en ne conservant que les points d'intersection). Tout point en double (sur la base de la géométrie) a été supprimé. Ces points représentent les embouchures des rivières. Une opération de jointure spatiale a été exécutée sur les points d'embouchure et les polygones de rivière afin d'attacher la variable de cours d'eau requise (c'est-à-dire cours d'eau_ordre) aux rivières. Après la jonction, les polygones de rivière ont été coupés par la frontière simplifiée pour une meilleure efficacité temporelle des modèles de distribution des espèces. Des points ont ensuite été créés à l'intérieur de chacun des polygones de la rivière. Cela a été fait en itérant les caractéristiques de la rivière, en créant un maillage rectangulaire de points dans les limites de la géométrie de la rivière découpée et en supprimant les points qui ne sont pas contenus dans la géométrie réelle du polygone de la rivière. Ces points ont été ajoutés aux points d'embouchure de rivière existants avec les valeurs variables du cours d'eau. Des points supplémentaires ont été ajoutés au GeoDataFrame le long des segments de ligne des clips du réseau de cours d'eau FWA à la moitié de la taille de la cellule de la couche bathymétrique. Les points sont écrits sur le disque en tant que couche dans un GeoPackage de sortie. Ensuite, les points en mémoire sont convertis en un raster, en utilisant les valeurs entières STREAM_ORDER pour les valeurs du raster (aucune donnée n'est représentée par 0 pour le raster de sortie). Ce raster à bande unique est écrit sur le disque sous la forme d'un GeoTIFF. Le raster des variables de flux a été lu en mémoire sous forme de tableau numpy et les valeurs ont été transformées en appliquant une fonction de puissance (en augmentant les valeurs d'un facteur de 0,5) afin de diminuer la plage de valeurs. Une fenêtre focale (np.meshgrid) de poids a été créée pour chaque compartiment (nombre de valeurs STREAM_ORDER uniques) où les cellules au centre ont la valeur la plus élevée et les cellules sur les bords sont 0. Pour chaque ordre de flux, une fenêtre de taille différente a été utilisée. Par exemple, l'ordre de flux 7 utilisait une fenêtre plus grande que l'ordre de flux 1. Pour s'assurer que la taille des fenêtres pour un ordre de cours d'eau donné était la même entre les régions, 10 bacs ont été créés (le fleuve Fraser a un ordre de cours d'eau 10, soit le maximum de toutes les régions) et mis à l'échelle à l'aide de la fonction géomspace de numpy qui renvoie des nombres espacés uniformément sur une échelle logarithmique (une progression géométrique). Les tailles des fenêtres d'ordre des flux sont les suivantes : {1 : 51, 2 : 63, 3 : 77, 4 : 95, 5 : 117, 6 : 143, 7 : 175, 8 : 215, 9 : 265, 10 : 325}. Pour chaque ordre de flux, la baie était sous-définie par cette valeur d'ordre particulière, puis convolue à l'aide de ndi.convolve (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.ndimage.convolve.html) sur la baie existante avec une taille de fenêtre unique. À chaque itération, la baie convolue existante a été additionnée avec la baie convolue actuelle (processus additif au cours de chaque itération). Une fois terminée, la baie masquée et convolue a été écrite sur le disque sous forme de GeoTIFF. Lorsque toutes les régions ont été complétées individuellement, un script séparé (https://gitlab.com/dfo-msea/environmental-layers/normalize-fetch) a été exécuté pour remettre à l’échelle (normaliser) les couches les unes par rapport aux autres. Ainsi, les valeurs des cellules d’une région donnée représentent la même incidence relative entre les régions. Lors de la visualisation des données dans un logiciel SIG, le réglage « étirement pondéré de l’histogramme » permet d’afficher les changements plus locaux de manière plus évidente que certains des autres types de symboles, et cela peut s’avérer utile lorsque l’étendue des valeurs est plus importante (par exemple, dans la région de la mer des Salish). TIFF unknown Cole Fields Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Ecosystems and Ocean Science/Pacific Science/Ecosystem Science Division/Marine Spatial Ecology and Analysis Section Government of Canada; Fisheries and Oceans Canada; Sciences des écosystèmes et des océans/Science Pacificque/Division des sciences des écosystèmes/Section d’écologie et d’analyse spatiale marine GIS Analyst Analyste SIG 250-363-8060 250-363-8060 Institute of Ocean Sciences 9860 West Saanich Road P.O. 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