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Post-doctorat (projet IMPT) : méthodes statistiques pour améliorer les modèles de climat (H/F)

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

Date Limite Candidature : mercredi 2 février 2022

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Informations générales

Référence : UMR8001-AURFIS-001
Lieu de travail : PARIS 13
Date de publication : mercredi 22 décembre 2021
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 18 mois
Date d'embauche prévue : 1 avril 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : Entre 2743 et 3897 euros bruts mensuels selon expérience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

Une part importante de l'incertitude dans les modèles climatiques vient des processus de fine échelle, qui ne sont pas directement résolus. Ainsi, ils sont représentés par des paramétrisations, dont le rôle est d'estimer l'impact des processus « sous-maille » sur l'écoulement de grande échelle. Ces paramétrisations, telles qu'elles ont été développées jusqu'à présent, mélangent physique et pragmatisme, et demeurent peu contraintes, ne faisant qu'un usage très limité des observations.

Ce projet de recherche utilisera les méthodes d'apprentissage statistique pour capturer la relation entre l'écoulement de grande échelle et les ondes internes de gravité, qui constituent un processus sous-maille déterminant pour la circulation de la stratosphère. Cette démarche permettra de tirer pleinement parti des données provenant de campagnes récentes d'observation par ballons stratosphériques coordonnées par le Laboratoire de Météorologie Dynamique (LMD), et de guider le développement des paramétrisations des ondes de gravité dans les modèles de climat.

Les principales missions seront de mettre en place des méthodes d'apprentissage pour estimer des quantités clés des ondes de gravité, telles qu'observées par les ballons, à partir d'informations provenant de modèles météorologiques et décrivant l'écoulement de grande échelle. Le travail effectué répondra aux questions suivantes :
- quelle fraction des ondes de gravité peut être déterminée, quelle part doit être considérée comme « stochastique » ?
- quels éléments de l'écoulement de grande échelle apportent le plus d'information ?
- quelles sont les méthodes les plus efficaces dans ce problème ?

Activités

Nous disposons de jeux d'observations uniques fournissant une quantification précise des ondes
de gravité (flux de quantité de mouvement, fréquences, vitesses de phase), provenant de cam-
pagnes de ballons stratosphériques de longue durée. Ces observations fourniront les
variables cibles. Une description de l'écoulement à grande échelle, tel qu'il pourrait être simulé
par un modèle de climat, sera obtenue par un lissage contrôlé de la réanalyse ERA5 du Centre
Européen de Prévision Météorologique à Moyen Terme (European Center for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF). Les principales activités seront :
- Extraire de cette description « basse résolution » de l'écoulement des variables explicatives co-localisées avec les observations des ballons. Ce travail préliminaire est déjà entamé.
- Appliquer des méthodes d'apprentissage statistique pour estimer la variable cible à partir des variables explicatives. Des méthodes de régression paramétriques et non-paramétriques seront employées, les premières étant attractives pour leur interprétabilité, les secondes pour leurs performances. Chacune des méthodes devra être calibrée avec soin pour une performance optimale.
- Explorer la sensibilité des résultats à la quantité d'information fournie (résolution, nombre de variables), à la quantité visée (flux de quantité de mouvement, caractéristiques des ondes), et aux méthodes employées (régressions linéaires ou polynomiales, méthodes de k-plus proches voisins, estimateurs à noyau, arbres de régression et méthodes d'ensemble associées, support vector machines…).
- améliorer les performances des méthodes d'apprentissage par des stratégies plus avancées, comme des procédures d'agrégation, ou une étape préalable de clustering sur les entrées.

Compétences

Cette offre s'adresse à un(e) jeune docteur dans le domaine des mathématiques appliquées et des méthodes d'apprentissage statistique. Une connaissance des sciences de l'atmosphère et du climat, et/ou de la mécanique des fluides, sera un élément d'appréciation favorable, mais pas indispensable. Une certaine aisance avec les expériences numériques et la programmation pour l'analyse de grands jeux de données (par exemple en R ou en Python) sera appréciée. Un goût pour le travail collaboratif, les interactions et l'interdisciplinarité seront des points positifs.

Contexte de travail

Le post-doctorat, financé par un projet de l'Institut des Mathématiques pour la Planète Terre (IMPT), s'insère dans une collaboration existant depuis environ cinq ans entre Aurélie Fischer, du Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation (LPSM, Université de Paris), et Riwal Plougonven, du Laboratoire de Météorologie Dynamique (LMD, Ecole Polytechnique). Le post-doctorant ou la post-doctorante travaillera au LPSM. Au début du post-doctorat, il ou elle viendra quelques fois au LMD, à Palaiseau, pour établir un socle minimal de connaissances sur la modélisation du climat et les processus atmosphériques pertinents. Dans la suite, des interactions régulières à trois, par visioconférence, permettront d'effectuer un suivi continu et de discuter de toutes les questions se posant, notamment sur l'interprétation des données géophysiques. Des réunions en personne, plus espacées, pourront être prévues sur le site du LPSM, à Paris, pour compléter ce dispositif. Le post-doctorant ou la post-doctorante sera encouragée à présenter ses résultats, les publier, participer dans la mesure du possible à des réunions, colloques ou conférences qui seront bénéfiques pour son réseau et sa carrière.

Informations complémentaires

La date d'embauche renseignée est indicative.

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