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Doctorant.e : Compréhension et modélisation multi-échelle du phénomène de retrait-gonflement des argiles (H/F)

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

Date Limite Candidature : jeudi 20 mai 2021

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Informations générales

Référence : UMR3589-JEACAL-001
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : lundi 29 mars 2021
Nom du responsable scientifique : Jean-Christophe Calvet
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 27 septembre 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Compréhension et modélisation multi-échelle du phénomène de retrait-gonflement des argiles (RGA) et de ses impacts en termes financiers. Eléments contributifs au régime d'indemnisation des catastrophes naturelles.

L'objectif de cette thèse est de développer de nouveaux outils d'estimation de la sinistralité liée au phénomène RGA pour la France en s'appuyant sur une revisite de la caractérisation physique des interactions atmosphère / sol / bâti. Cette approche sera développée sur la base des modèles et des données dont dispose chacun des partenaires de ce projet de recherche. Au-delà d'une meilleure caractérisation de la sinistralité RGA, les travaux permettront de préciser l'exposition du territoire français à des sécheresses non survenues à ce jour mais physiquement possibles notamment dans le cadre d'un réchauffement
climatique avéré. Elle apportera aussi un soutien aux politiques publiques de prévention du risque RGA.

Programme de travail :
1 – Couplage des modèles existants : le modèle d'interaction atmosphère/sol sera construit sur la base du modèle ISBA de Météo-France, des modèles géotechniques du BRGM et sera évalué localement au regard des interactions sol/bâti sur les sites instrumentés. Notamment, i) le modèle ISBA servira d'estimateur de profils d'humidité des sols à partir de forçages météorologiques ; ii) des profils de succion en seront dérivés pour calculer la réponse géotechnique de la pile sédimentaire de surface, puis le déplacement cumulé du sol ; iii) cette information sera spatialisée au niveau local en fonction de l'hétérogénéité lithologique locale.
2 – Validation à une échelle plus régionale : cette approche très locale devra se décliner à une échelle plus large en s'assurant notamment de la cohérence France entière des évolutions en lien avec la sinistralité globale RGA. Pour ce faire, les données de sinistralité collectées et enrichies par CCR depuis la sécheresse de 1989 fourniront une base France entière permettant d'évaluer les capacités d'un nouveau modèle à mieux rendre compte de la sinistralité RGA. Les données de sinistralité seront enrichies de toutes informations pertinentes dans le cadre de ce projet notamment sur la vulnérabilité physique du bâti via, par exemple, une collecte d'informations issues des dossiers d'expertise assurantielle des sinistres indemnisés.
3 – Spatialisation sur la France : la chaîne opérationnelle actuelle de suivi du phénomène RGA à Météo-France, fondée sur le modèle ISBA, sera évaluée à l'aide des données de sinistralité agrégées. La valeur ajoutée d'une version plus récente du modèle ISBA, capable de simuler la variabilité interannuelle de l'indice de surface foliaire de végétation (LAI) et capable d'assimiler des observations satellitaires de LAI sera évaluée selon le même protocole. On évaluera également le couplage avec les modèles du BRGM. Une approche statistique fondée sur les données de sinistralité et des variables du système sol-plante simulées par ISBA sera incluse dans la comparaison.

Contexte de travail

La thèse sera réalisée dans l'équipe VEGEO du Groupe de Météorologie de Moyenne Echelle du CNRM, à Toulouse, en collaboration avec CCR (Paris) et BRGM (Orléans).

Contraintes et risques

Néant.

Informations complémentaires

Le travail de thèse impliquera l'analyse de données d'observations (in situ et satellitaires) et de sorties de modèles. Une bonne connaissance de la modélisation des surfaces terrestres est requise, ainsi que des compétences en traitement et analyse de données, et en codage informatique (Python, Fortran). Des compétences en communication écrite et orale sont également indispensables.

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