Description du sujet de thèse

L'objectif est de concevoir et tester un nouvel outil de prévision des situations météorologiques propices à la formation de tornades violentes, apte à produire des alertes 1 à 2 jours à l'avance en France métropolitaine. On élaborera pour cela un algorithme de prévision probabiliste optimisé par apprentissage sur des situations passées, applicable en temps réel, utilisant des prévisions numériques météorologiques opérationnelles représentant les incertitudes de prévision et les processus physiques orageux associés aux tornades. Ces prévisions seront confrontées à des observations de tornades passées. Leur robustesse vis à vis des évolutions atmosphériques à échelle décennale sera étudiée.
La technique étudiée sera un diagnostic innovant de risque d'orage tornadique, optimisé par apprentissage machine sur des prédicteurs issus de prévisions d'ensemble du modèle numérique AROME de Météo-France. Il sera développé en 3 étapes :
- optimisation du diagnostic sur environ 10 ans d'archives opérationnelles de prévisions et d'observations détaillées sur le domaine AROME-France
- validation croisée avec un échantillon de cas de tornades violentes observées sur l'Europe centrale et les USA, à l'aide de simulations numériques à haute résolution
- en fonction de l'avancement de la thèse, une étude complémentaire de la tendance sur de longues échelles de temps des conditions à risque tornadique sur la métropole pourra être menée.
Trois paramètres seront essentiels à l'élaboration d'un outil fiable : la qualité et la quantité des données d'observation de tornades, la capacité à anticiper toutes les tornades sévères 1 à 2 jours à l'avance, et l'identification des conditions favorables aux tornades, telles que celles associées aux orages supercellulaires. En fonction de leur disponibilité future, les prédicteurs pris en compte pourront inclure les futurs modèles AROME-750m et PN-IA, afin que ce travail soit pertinent pour exploiter les modèles qui seront opérationnels vers 2030.
Pour une description plus détaillée du sujet, contacter le responsable scientifique.

Contexte de travail

La laboratoire CNRM est présenté ici : https://www.cnrm.meteo.fr/
L'équipe d'accueil, ici : https://www.cnrm.meteo.fr/spip.php?article367&lang=fr
La thèse se déroulera en intégration dans une équipe de recherche de Météo-France, sous embauche par contrat doctoral de l'université de Toulouse à la suite d'un cursus Master M2 ou équivalent.
La personne doctorante sera inscrite à l'université de Toulouse (école doctorale SDU2E).
Les compétences recherchées sont notamment :
- capacité à réaliser un projet scientifique supervisé dans une équipe de recherche, à présenter les résultats à l'écrit et à l'oral. Une expérience préalable en stage de recherche de niveau M2 ou école d'ingénieur est indispensable.
- connaissances en physique de l'atmosphère (orages notamment), en modélisation numérique, en statistiques
- maîtrise du langage python en autonomie pour traitement scientifique de données et leur visualisation. Une expérience en apprentissage machine (pytorch ou équivalent) sera un avantage.
- maîtrise de l'anglais : un objectif de la thèse est la rédaction d'un article scientifique en anglais, ainsi que des présentations en conférences internationales.

Contraintes et risques

Pas de contrainte autre que celles liées au travail sur écran dans un environnement de bureau.