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Attribution des cyclones tropicaux au changement climatique par apprentissage statistique (H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : vendredi 10 décembre 2021

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Informations générales

Référence : FR636-ALERUB-036
Lieu de travail : GUYANCOURT
Date de publication : vendredi 29 octobre 2021
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 36 mois
Date d'embauche prévue : 1 février 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : A partir de 2743€ brut mensuel
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

Le projet européen XAIDA vise à développer et à appliquer des méthodes d'intelligence artificielle à l'attribution d'événements extrêmes. Une partie de XAIDA est dédiée à l'attribution des cyclones tropicaux au changement climatique. Aujourd'hui, il reste extrêmement difficile de représenter les cyclones tropicaux dans les réanalyses ainsi que dans les simulations climatiques globales. De facto, cela limite nos capacités à réaliser des études d'attribution de ces phénomènes. Le but du travail proposé est de combiner des méthodologies d'apprentissage automatique et de correction de biais afin d'améliorer la représentation des cyclones de l'Atlantique dans la réanalyse ERA5 et de réaliser des études d'attribution de cyclones intenses comme Ida en 2021. Tout d'abord, nous étudierons pourquoi les intensités d'au moins la moitié des cyclones tropicaux historiques sont mal représentées dans la réanalyse au moyen de techniques d'apprentissage automatique par regroupement. Ensuite, l'intensité des cyclones mal représentés sera corrigée sur la base des observations Hurdat2. Nous produirons ainsi une réanalyse ERA5 améliorée pour les ouragans 1950-2021 et effectuerons une attribution des cyclones intenses basée sur l'analogie. Si le temps le permet, nous appliquerons cette méthodologie aux simulations climatiques HighResMip et projetterons les changements de fréquence/intensité des ouragans dans les scénarios d'émissions futures.

Activités

Dans un premier temps, il/la candidat.e effectuera une évaluation dynamique des raisons possibles de la mauvaise représentation des ouragans dans la réanalyse ERA5. Deuxièmement, iel apprendra les outils nécessaires (méthodologies de correction des biais, méthodologies d'apprentissage automatique) pour corriger les données ERA5. Troisièmement, l* candidat* effectuera des vérifications statistiques du réalisme physique des simulations d'ensemble. Enfin, iel effectuera l'attribution d'études de cas sélectionnées pour les ouragans extrêmes récents (ou les événements qui se produisent au cours du projet). Il sera nécessaire d'interagir avec les autres WP méthodologiques (WP3 : intelligence artificielle ; WP4 : causalité) et les autres membres du WP8 (cyclones tropicaux).

Compétences

Nous recherchons un.e candidat.e motivé.e pour un thème de recherche très compétitif en sciences du climat avec une bonne connaissance des cyclones tropicaux. Une thèse de doctorat en météorologie/climatologie ou en physique sera demandée. Il est indispensable de bien connaître les statistiques et leur implémentation numérique. Une expérience de recherche en climatologie statistique est désirée. Une bonne connaissance des données climatiques utilisées (simulations CMIP6, réanalyses) est un atout. La connaissance du langage R et/ou Python est importante. Le travail en équipe, au LSCE, et avec les autres équipes du projet XAIDA sera nécessaire.

Contexte de travail

Le travail sera effectué au LSCE (Gif-sur-Yvette, au sud ouest de Paris), au sein de l'équipe ESTIMR, sous la direction de Davide FARANDA , Mathieu VRAC, Sebastien FROMANG et il bénéficiera de l'interaction avec des doctorant/e/s sur des sujets en connexion avec le projet proposé. De fortes interactions sont prévues avec l' ICTP (Erika Coppola) et l'Université de Valencia (Gustau CAMP-VALLS) pour comparer les résultats de méthodes de simulations. Les résultats seront présentés aux workshops de XAIDA et à de grandes conférences internationales (e.g. EGU, AGU, EMS).

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