Description du sujet de thèse

La thèse portera sur la modélisation dans la convection et de son couplage avec la distribution sous-maille de la vapeur d’eau dans le modèle de climat global LMDZ.
Il s’agira dans un premier temps de compléter et évaluer une nouvelle paramétrisation « pronostique » de la distribution sous-maille de la vapeur d’eau, utilisée pour prédire la fraction d’une maille du modèle couverte par des nuages (fraction nuageuse). L’évaluation sera faite en mode uni-colonne : on compare avec des forçages imposés une simulation d'un cas de convection avec des simulations 3D à très haute résolution (~100m) dites LES de la même scène.
La seconde partie consistera à modifier le modèle LMDZ en faisant de la variance de l'eau une variable d'état à part entière du modèle. Il s'agira à la fois de développer des paramétrisations manquantes et de prendre en compte la variance de la vapeur d'eau comme une variable d'état du modèle, advectée à grande échelle, ce qui forcera à repenser plus fondamentalement le sens des variables d'état associées à la vapeur d'eau dans ces différentes phases.
La troisième partie consistera à modifier la paramétrisation de la convection dans LMDZ pour tenir compte de la variabilité sous maille de l’eau.
Une fois la paramétrisation complétée, on étudiera l’impact de la prise en compte de ce couplage sur la simulation du cycle de vie de la convection et la transition entre convection peu profonde et profonde. On se basera également sur l'analyse de simulations LES d'événements convectifs réalisées avec le modèle non-hydrostatique MESO-NH pour explorer les relations possibles entre la variabilité de l'eau et les propriétés des panaches convectifs (collaboration Catherine Rio, CNRM).

Contexte de travail

Réalisation d’une thèse à l’IPSL sur le site de Jussieu (Paris) sous la direction du responsable scientifique du LMD-IPSL.
Le travail de thèse contribuera au PC7 du projet Traccs sur l’amélioration de la physique des modèles globaux de climat. Il bénéficiera du caractère collectif du travail autour du modèle LMDZ, de l'organisation de la communauté nationale autour de ces questions dans le cadre du Groupement de recherche national Dephy. Il bénéficiera également des outils d'apprentissage machine développés par l'équipe en collaboration avec MétéoFrance et l'Université de Exeter, permettant de réajuster automatiquement les paramètres du modèle après l'introduction d'une nouvelle paramétrisation. L'arrivée de ces outils a permis de réouvrir le travail sur les paramétrisations, particulièrement actif depuis quelques années.


Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.