Missions

Le poste est financé dans le cadre du projet ESA « CCI+ Precursor Project for the River Discharge ECV ». L’objectif principal du projet CCI-Discharge est l’élaboration de longues séries temporelles de débits de rivière sur une sélection de bassins répartis sur le globe, à partir d’observation satellitaires et de données annexes, l’idée étant d’établir une preuve de concept de la faisabilité d'un produit de variable climatique essentielle (ECV) sur le débit des rivières. Deux types de produits satellitaires seront utilisés (altimétrie et imagerie multispectrale) pour dériver le débit des rivières à différents endroits et échantillonnages temporels et avec différents budgets d'erreur. Les algorithmes seront testés et validés sur une sélection de bassins dans le monde, dans des conditions climatiques et des comportements hydrologiques variés. Le projet CCI-Discharge est entré dans sa deuxième phase, avec pour principal objectif d'améliorer les algorithmes de dérivation des séries temporelles de débit développés lors de la première phase.

Le travail proposé pour ce poste est lié au premier cas d'étude de cette phase du projet. Ce cas d'étude poursuit le travail de la phase 1, qui visait à déterminer l'impact de l'assimilation des produits satellitaires dans les modèles hydrologiques à grande échelle. Plus précisément, nous souhaitons évaluer la contribution des données de débit, qui sont généralement moins précises que les observations de hauteur d’eau mais plus directement comparables aux sorties de modèles. Les premiers résultats de ce travail ont mis en évidence l'importance d'avoir une estimation précise de l'incertitude associée aux observations pour l'assimilation des données dans les modèles à grande échelle. De plus, l'étude de très grands bassins à la dynamique complexe nécessite une bonne couverture spatiale des données. Les objectifs fixés dans la phase 2, à savoir le calcul des incertitudes et la densification spatiale des données satellitaires, sont donc particulièrement pertinents pour cette étude de cas et nous permettront d'explorer plus avant les domaines suivants :
• Contribution à l'assimilation des données de débit, dans la continuité de la phase 1, mais en étudiant l'impact des produits de débit améliorés et nouveaux dérivés de la phase 2 ;
• Assimilation combinée des données de hauteur d’eau (lorsque la conversion en données de débit n'est pas possible) et des données de débit afin d'étudier l'impact des informations multiples et densifiées.
La phase 1 a montré la présence possible de valeurs aberrantes dans les données issues de l'altimétrie, ce qui a un impact évident sur les performances de l'assimilation de données. Bien que la phase 2 vise à traiter cette question, les valeurs aberrantes sont courantes dans les données d'observation, et il est donc nécessaire d'équiper les systèmes d'assimilation pour s'en prémunir. Une tâche préparatoire consistera donc à évaluer les méthodes de traitement de ces données dans les systèmes d'assimilation de données.

Le travail proposé ici concerne le modèle global de routage en rivière CTRIP. Le modèle CTRIP est développé au CNRM et est, en particulier, intégré dans le modèle climatique CNRM-CM (qui participe aux projets CMIP) pour simuler la propagation de l'eau dans le réseau fluvial à l'échelle globale. Au cours de la dernière décennie, un cadre d'assimilation de données a été développé dans le modèle CTRIP, basé sur le filtre de Kalman d'ensemble. Il a été appliqué avec succès sur quelques bassins pour l'assimilation de diverses observations.

Activités

Le·La candidat·e retenu·e sera en charge du développement du système d'assimilation CTRIP sur les bassins sélectionnés dans le projet CCI-Discharge. Les principales tâches identifiées sont les suivantes :
• Mise en œuvre et préparation d'une assimilation combinée des données (pour assimiler simultanément les données de débit et de hauteur d’eau). Ce développement permettra une utilisation optimale de la densité des données en assimilant le débit là où il est généré et les données de hauteur d’eau là où la conversion en débit n'est pas possible.
• Mise en place de nouvelles expériences de simulation pour le modèle de routage en rivière CTRIP sur les bassins sélectionnés, en incluant les données nouvellement générées. À ce stade, il sera nécessaire de déterminer la configuration optimale pour chaque étude de cas, et des améliorations du filtre peuvent être nécessaires (localisation, lissage, taille de l'ensemble).
• Evaluation de l'impact de l'amélioration de l'échantillonnage spatio-temporel et de la quantification de l'incertitude sur les performances de l'assimilation de données (assimilation de données simple et combinée).

Compétences

• Doctorat en science de l’environnement, hydrologie, physique ou domaines connexes.
• Très bonnes connaissances en hydrologie/hydraulique et assimilation de données.
• Expérience en traitement et analyse de gros volumes de données.
• Très bonnes compétences en programmation dans des langages de haut niveau (Python, Fortran) et bonnes compétences sous Linux (notamment shell scripting).
• Expérience recommandée en « high performance computers » (HPC).
• Bonnes compétences en communication et aptitudes à l’écrit et l’oral en anglais.

Contexte de travail

Le·La candidat·e retenu·e sera basé·e à la Météopole de Toulouse (France) et sera accueilli·e dans le Groupe de Météorologie à Méso-Echelle du CNRM, plus précisément dans l'équipe SURFACE en charge de la modélisation de surface pour les modèles numériques de prévision du temps et de climat de Météo-France, et dont l'activité comprend également la réanalyse régionale et l'hydrologie des grands bassins.

Contraintes et risques

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