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Le Laboratoire de Météorologie Dynamique et le CMAP recherchent un.e post-doctorant·e (H/F)afin de faire progresser les prévisions saisonnières probabilistes et multi-modèles de la production d'énergie renouvelable

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

Date Limite Candidature : lundi 4 octobre 2021

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Informations générales

Référence : UMR8539-ISARIC-060
Lieu de travail : PALAISEAU
Date de publication : lundi 13 septembre 2021
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 24 mois
Date d'embauche prévue : 1 janvier 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : Selon expérience et grille CNRS
Niveau d'études souhaité : Bac+5
Expérience souhaitée : 1 à 4 années

Missions

Le Laboratoire de Météorologie Dynamique et le CMAP recherchent un·e post-doctorant·e afin de faire progresser les
prévisions probabilistes sous-saisonnières à saisonnières de la production d'énergie solaire et éolienne en fusionnant
les prévisions météorologiques d'ensemble issues de plusieurs modèles dynamiques. La/le post-doc exploitera le jeu
de données du projet S2S pour concevoir et tester un système de prévision multi-modèles reposant sur les distances et
les barycentres de Wasserstein. La/le post-doc développera une méthode d'optimisation des poids des différents
modèles prenant en compte les performances des modèles en fonction de la dynamique temporelle.

Activités

- Exploiter le jeu de données du projet S2S (Sub-seasonal to Seasonal Forecasts) contenant des prévisions de 11
centres avec des ensembles variant de 4 à 50 membres (24 en moyenne) selon l'échéance.
- Calculer le barycentre de Wasserstein et sa distance entre ensembles des différents modèles pour améliorer les
prévisions issues d'un seul modèle.
- Concevoir une fonction de coût pour le calcul de ce barycentre qui doit à la fois avoir des propriétés
mathématiques qui assurent l'unicité du barycentre mais aussi prendre en compte les connaissances sur la variabilité
atmosphérique, les biais des différents modèles et les seuils pertinents pour l'application considérée.
- Estimer de façon optimale des poids assignés à chaque modèles lors du calcul de barycentre à partir d'une
réanalyse.
- Étudier l'évolution des poids venant de chaque modèle pour identifier les meilleurs modèles en fonction de la
position géographique et de la configuration initiale
- Exprimer un critère pour l'optimisation des poids et proposer des nouveaux algorithmes pour les optimiser
- Évaluer l'estimabilité des poids et la qualité des estimations statistiques

Compétences

- Il est essentiel que la/le candidat·e soit capable de rapidement faire des analyses statistiques de pointe sur de
larges jeux de données avec les outils Python.
- Des compétences de base en apprentissage statistique sont requises et une maîtrise avancée de ces sujet est un
plus
- Il est souhaitable que la/le post-doc ait déjà travaillé sur le transport optimal et ses applications, cependant des
compétences solides en probabilités, optimisation numérique, théorie de la mesure et en analyse stochastique
peuvent suffire
- Avoir déjà travaillé sur des applications de géophysique ou des systèmes énergétiques est un plus, mais n'est pas
requis
- Être particulièrement motivé·e par les applications aux systèmes énergétiques renouvelables et plus généralement
par les problèmes de transition énergétique

Contexte de travail

Ce projet est porté par Rémi Flamary (mathématicien du CMAP) et Alexis Tantet (géophysicien du LMD) qui
assureront la supervision nécessaire à la bonne conduite du projet et à l'épanouissement professionnel de la/du
post-doc. Elle/il interagira également régulièrement avec Jordi Badosa (LMD), Riwal Plougonven (LMD), Peter Tankov
(CREST) et Valerio Lucarini (Université de Reading). Le projet s'inscrit dans un cadre très favorable : la collaboration
autour des prévisions météorologiques pour l'énergie se développe entre le LMD, le CREST et le CMAP depuis
plusieurs années et s'inscrit pleinement dans les objectifs du centre inter-disciplinaire E4C (Energy For Climate)
fondé par l'Institut Polytechnique de Paris en 2019. Une des huit actions de recherche structurant l'activité du centre
porte sur l'estimation de la ressource et sa prévision (responsables : R. Plougonven et J. Badosa), et inclut des
participants d'entreprises comme EDF et Total.
Plus précisément, R. Flamary guidera la/le postdoc sur les questions de transport optimal et d'apprentissage
statistique, que ce soit au niveau théorique ou sur les méthodes numériques. Son expertise mathématique sera
complétée par celle du mathématicien de la finance, P. Tankov, qui apportera également ses compétences en
économie et finance des systèmes énergétiques. En tant que géophysiciens et fort de leur expérience en prévision
(sous-)saisonnière, A. Tantet et R. Plougonven accompagneront la/le post-doc sur les questions théoriques et
pratiques de la prévision météorologique. La recherche inter-disciplinaire d'A. Tantet en mathématiques appliquées
aux sciences du climat lui permettra d'apporter un cadre à l'analyse du système climatique comme système
dynamique/stochastique qui aidera la/le post-doc à adapter les méthodes mathématiques au problème de prévision.
Enfin, J. Badosa apportera sa maîtrise des systèmes énergétiques renouvelables et de la prévision de leur
production.
De plus, la/le post-doc travaillera avec V. Lucarini au Royaume-Uni qui est l'un des pionniers de l'application du
transport optimal aux modèles climatiques et dont la recherche a plus généralement porté sur la conception de
diagnostiques permettant de comparer des performances des modèles climatiques et de mieux comprendre leur
origine physique.
Le budget comprend le financement pour la participation à deux conférences internationales pour le post-doctorat
pour présenter les résultats du projet et développer son réseau. Un effort particulier sera fait pour promouvoir les
transports à faible émission de gaz à effet de serre et si possible des conférences en Europe. Les porteurs et
collaborateurs du projet on fait le choix de ne pas prévoir de missions dans un souci écologique et tirant profit la
tendance récente à promouvoir des conférence à accès hybride. Le Centre Energy4Climate permettra de financer
des missions en cas de nécessité. Comme discuté ci-dessus un financement pour une visite de deux semaines à
Reading est prévue pour le post-doctorat. Enfin nous avons prévu un petit budget pour la logistique lors de la
journée de lancement du projet et de financer la visite à cette occasion d'un collaborateur international potentiel
(Valerio Lucarini ou autre). Le reste du budget est dédié à l'achat d'un ordinateur portable pour le post-doctorat. Un
accès aux serveurs de calculs du LMD/IPSL est prévu pour lancer les expérimentations numériques sur les données réelles.

Contraintes et risques

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