Missions

# Contexte général et objectifs

Ce projet fait partie de MCMET (https://nastar.laplace.enseeiht.fr/pages/anr_mcmet.html), un projet de calcul scientifique multidisciplinaire financé par l'Agence Nationale de la Recherche. MCMET est mené par le consortium EDStar (http://www.edstar.cnrs.fr/prod/fr/), qui regroupe une cinquantaine de chercheurs travaillant sur la physique de l'énergie et du climat dans différents laboratoires français.

Un des défis posés par la transition énergétique est la conception optimale d'installations à haute efficacité énergétique (centrales solaires, bâtiments...) contraintes par des conditions météorologiques évoluant avec le changement climatique. Cela nécessite des stratégies de calcul scientifique rapides et polyvalentes pour résoudre les modèles directs comme condition préalable à l'optimisation.

L'objectif scientifique de MCMET est de développer une nouvelle stratégie pour simuler des systèmes énergétiques complexes en s'appuyant sur les progrès récents des méthodes d'échantillonnage de trajectoires de Monte Carlo. Les techniques rapides de lancé de rayons utilisées pour le rendu physique (résolution de l'équation de transfert radiatif pour générer une image) ont révolutionné le domaine de la synthèse d'image au cours des dernières décennies. Dans un article multidisciplinaire récemment publié dans Science Advances, il a été démontré que cette approche peut être généralisée à la simulation de modèles multi-physiques multi-échelles dans des géométries complexes, à condition que les modèles soient linéaires.

MCMET a été conçu pour étendre cette capacité aux modèles non linéaires. Il est organisé en trois modules de travail conçus pour répondre à trois objectifs : Le premier objectif (WP1) est de formuler des modèles physiques non linéaires dans le paradigme de l'espace de chemin (intégrale de chemin et algorithme d'échantillonnage associé) en utilisant l'approche dite des collisions nulles. Le deuxième objectif (WP2) est de développer des bibliothèques de calcul scientifique pour l'échantillonnage et l'analyse de ces nouveaux espaces de chemin multi-physiques et multi-échelles, au sein de l'environnement de développement star-engine. Le troisième objectif (WP3) est d'appliquer ce cadre pour résoudre des problèmes spécifiques dans trois domaines d'application : l'énergie solaire, les bâtiments et la physique du climat.

Ce projet de recherche de 18 mois se situe à l'intersection de la physique du climat et des sciences informatiques.

Les objectifs sont :
- développer une version à l'état de l'art du code communautaire pour le transfert radiatif atmosphérique 3D développé au CNRM (htrdr-atmosphere), en y implémentant les algorithmes Monte Carlo récemment développés dans EDStar,
- implémenter un modèle couplant équation du transfert radiatif et modèle statistique de géométrie nuageuse, et évaluer sa précision par rapport à d'autres paramétrisations utilisées dans les modèles climatiques, en utilisant la nouvelle version de htrdr-atmosphere comme référence.

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# Description détaillée

Une partie importante des modèles de climat est le modèle (ou paramétrisation) de transfert radiatif, qui est utilisé pour résoudre la propagation du rayonnement dans l'atmosphère. Une des difficultés majeures qui motive la recherche est la modélisation du transfert radiatif en présence de nuages hétérogènes. En effet, dans les simulations climatiques typiques, les propriétés géométriques des nuages ne sont connues que statistiquement car les échelles temporelles et spatiales de variabilité des nuages sont plus petites qu'une maille de modèle. L'objectif global de ce projet de recherche est d'améliorer les modèles qui décrivent l'impact des nuages sous-maille sur le transfert radiatif.

Dans ce but, des outils de simulation de référence ont été développés par l'équipe TROPICS et le consortium EDStar dans le cadre de projets antérieurs. Des simulations détaillées de la dynamique des nuages sont réalisées avec le Large-Eddy Model Meso-NH (http://mesonh.aero.obs-mip.fr). Un rayonnement tridimensionnel (3D) précis peut ensuite être simulé dans ces nuages virtuels, à l'aide du code htrdr basé sur des méthodes de Monte Carlo (https://www.meso-star.com/projects/htrdr/htrdr.html). Ces simulations sont actuellement trop coûteuses pour être effectuées directement dans les modèles climatiques, mais elles fournissent des données de référence utiles au développement, à l'évaluation et à la calibration des paramétrisations. Cependant, comme htrdr a été conçu à l'origine pour étudier les effets radiatifs des nuages, le traitement de l'absorption des gaz reste largement approximatif tout en consommant trop de mémoire. En outre, les choix qui ont été faits à la conception de htrdr pour le partitionnement des données spatialisées ont depuis montré leurs limites et sont aujourd'hui requestionnés. Des pistes ont été explorées au sein d'EDStar pour améliorer ces deux aspects, mais elles n'ont pas encore été mises en œuvre dans htrdr. Ce sera le premier objectif de ce projet de recherche.

D'autre part, les paramétrisations actuellement utilisées pour modéliser les interactions nuage-rayonnement dans les modèles climatiques souffrent de plusieurs limitations. D'abord, le transfert radiatif est réduit à un modèle à deux flux, dont on sait qu'il est peu fiable dans les nuages en raison de leurs grandes épaisseurs optiques et de leurs propriétés hautement diffusantes. Deuxièmement, les hypothèses formulées sur la géométrie des nuages sont intriquées avec les équations à deux flux, ce qui rend difficile le test de nouvelles idées sur la manière de représenter les nuages pour le rayonnement. Un troisième problème est leur incapacité à représenter le transfert horizontal de la lumière à travers les bords des nuages, négligeant ainsi les effets radiatifs tridimensionnels des nuages. Au cours des deux dernières décennies, seules quelques suggestions ont été publiées pour résoudre ces problèmes. Récemment, une proposition a émergé au sein du consortium EDStar pour développer une formulation statistique du transfert radiatif qui est couplée à un modèle statistique explicite de la géométrie des nuages, alors représentés comme un champ aléatoire, et pour résoudre ce modèle couplé en utilisant des méthodes de Monte Carlo. La conception, la mise en œuvre et l'évaluation de ce nouveau modèle (appelé par la suite « le modèle couplé ») constitueront le deuxième volet de ce projet de recherche postdoctorale.

Ce projet de recherche est donc double, avec les objectifs suivants :
- développer une version à l'état de l'art du code communautaire pour le transfert radiatif atmosphérique 3D développé au CNRM (htrdr-atmosphere), en y implémentant les algorithmes Monte Carlo récemment développés dans EDStar,
- implémenter le modèle couplé et évaluer sa précision par rapport à d'autres paramétrisations utilisées dans les modèles climatiques, en utilisant la nouvelle version de htrdr-atmosphere comme référence.

En premier lieu, le modèle spectral en k-distributions actuellement utilisé pour l'absorption gazeuse sera remplacé par le modèle raie par raie de Nyffenegger-Pere et al., et les octrees actuellement utilisés comme support au lancer de rayon volumique seront remplacés par une hiérarchie de volumes englobants (Bounding Volume Hierarchy - BVH). La combinaison de ces avancées spectrales et spatiales ouvre des questions de recherche qui se situent à l'intersection de la physique et de l'informatique : Comment combiner le partitionnement spatial et spectral des propriétés optiques des gaz (des millions de transitions moléculaires et des conditions thermophysiques variables) ? Quels critères physiques devraient être utilisés pour partitionner les champs de nuages spatialement hétérogènes dans un BVH ? Quel algorithme de suivi de chemin faut-il concevoir pour propager des photons dans des champs volumiques décrits par un ou des BVHs ?

En second lieu, une première version du modèle couplé, qui a été conçu dans la thèse de R. Lebrun et repris dans le stage de P. de Truchis de Varennes et qui est basé sur des Processus Markoviens, sera implémentée dans htrdr et évaluée par rapport à des simulations de référence. En fonction du temps restant et des envies du ou de la chercheur·e recruté·e, une version 3D du modèle couplé pourrait également être développée et mise en œuvre. Une fois de plus, des questions de recherche à l'intersection de la physique et de l'informatique se posent : comment échantillonner localement un champ nuageux aléatoire en 3D quand on dispose d'un modèle statistique de sa structure spatiale ? Cette procédure d'échantillonnage peut-elle être formulée dans le cadre théorique des processus stochastique ? Comment définir et partitionner un champ majorant de concentrations lorsque le champ de concentration brut est lui-même un champ aléatoire qui n'est jamais complètement réalisé ?

Cette recherche sera menée en étroite collaboration avec Meso-Star, la société qui a initialement développé htrdr, et avec d'autres membres d'EDStar qui travaillent également sur le transfert radiatif dans des milieux spectralement et spatialement complexes : l'équipe de S. Vinatier en planétologie à l'Observatoire de Paris (Univ. PSL), l'équipe de G. Parent en sciences du feu au Laboratoire Énergies & Mécanique Théorique et Appliquée (Univ. Lorraine), R. Lebrun et N. Mourtaday au Laboratoire d'Optique Atmosphérique (Univ. de Lille).

Le ou la chercheur·e recruté·e publiera ses résultats dans des revues à comité de lecture et présentera ses travaux lors de conférences ou d'ateliers nationaux et internationaux, en physique du climat et en synthèse d'image. Il ou elle participera également au séminaire annuel d'EDStar.

Le ou la candidat·e retenu·e sera recruté·e pour un contrat de 18 mois. Les candidat·e·s doivent fournir un CV et une lettre de motivation (1 à 2 pages) expliquant le lien entre leurs travaux antérieurs et le présent projet et faisant part de leur intérêt pour ce poste.

N. Villefranque et al. In : Science Advances 8.27 (2022). url : https://www.doi.org/10.1126/sciadv.abp8934.
M. Galtier et al. In : JQSRT 125 (2013). url : https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2013.04.001.
Y. Nyffenegger-Péré et al. Dans : PNAS 121 (2024). url : https://doi.org/10.1073/pnas.2315492121.
N. Villefranque et al. In : JAMES 11.8 (2019). url : https://doi.org/10.1029/2018MS001602.

Activités

- Etude bibliographique des travaux récents du groupe EDStar en lien avec le projet (notamment thèses de Y. Nyffenegger-Pere et R. Lebrun)
- Co-animation de séances de travail collectives autour des algorithmes d'échantillonnage en raie par raie et dans des champs de majorant type Boundary Volume Hierarchy
- Développement logiciel (C, star-engine, logiciel libre), soutenu par l'entreprise Méso-Star
- Ecriture collective articles scientifiques (nouvelle version de htrdr-atmosphere incluant le raie par raie à destination de la communauté atmosphère ; algorithme de suivi de chemins dans des BVH à destination de la communauté synthèse d'image)

Explorer des pistes pour une ou plusieurs de ces questions
- Quelle formulation statistique couplée rayonnement / nuages en 3D ?
- Quels processus stochastiques / champ aléatoire ; Markovien / Gaussien... ?
- Structuration efficace d'un champ de majorant quand le champ nuageux inconnu ?
- Structuration et accès aux données d'échantillonnage des nuages dans le modèle couplé ?
- Nouvelles grilles volumiques : une opportunité de coupler htrdr avec MesoNH ?

Compétences

Connaissances scientifiques générales :
Les recherches menées dans le cadre de ce projet se situent à l'intersection de la physique du climat et de l'informatique, en particulier de la synthèse d'image. Le candidat doit être titulaire d'une thèse de doctorat dans l'un de ces domaines et démontrer un fort intérêt - ou idéalement une expérience - dans l'autre. Des travaux antérieurs en physique atmosphérique, rayonnement, modélisation statistique, méthodes de Monte Carlo ou synthèse d'image seront appréciés.

Compétences techniques :
- Maîtrise de l'environnement GNU/Linux
- Aisance avec la programmation scientifique, idéalement avec le langage C
- Connaissance de base des systèmes de contrôle de version, en particulier Git.

Compétences professionnelles :
- Grande rigueur dans le développement, l'expérimentation et l'analyse scientifiques
- Sens de l'initiative, motivation et curiosité scientifique
- Maîtrise de l'anglais (parlé et écrit) à un niveau B2 minimum.
- La maîtrise du français n'est pas requise mais serait un plus.

Compétences interpersonnelles :
- Solides compétences en matière de relations interpersonnelles et de communication
- Capacité avérée à travailler en collaboration
- Réactivité et disponibilité

Contexte de travail

La Direction de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche (DESR) regroupe les entités de recherche de Météo-France, l'Ecole Nationale de la Météorologie (ENM) et leurs services communs de support administratif et informatique (PGA).

Le Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM) est une Unité Mixte de Recherche (UMR 3589, www.umr-cnrm.fr) sous la tutelle conjointe de Météo-France et du CNRS. Le CNRM mène des recherches dans le domaine de la météorologie et du climat, depuis l'observation, la compréhension et la modélisation des processus jusqu'au développement de systèmes de prévision météorologique et de projection climatique transférables aux services opérationnels de Météo-France.

Le ou la candidat·e recruté·e rejoindra l'équipe TROPICS (TROpical Processes, Intraseasonal variability, Convection and Cloud Studies) du Groupe de recherche en Météorologie à Méso-Échelle (GMME) du CNRM. Les recherches de l'équipe portent sur la physique de l'atmosphère et plus particulièrement sur les processus qui dominent le climat tropical : convection, nuages, précipitations, rayonnement. Les objectifs de cette recherche sont (i) de mieux comprendre comment ces processus fonctionnent, comment ils interagissent entre eux et avec la dynamique de grande échelle, ainsi que leur rôle dans la variabilité climatique et les événements extrêmes et (ii) de mieux représenter ces interactions dans les modèles atmosphériques à toutes les échelles.

Contraintes et risques

RAS