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Post-Doctorant Littoral ORACLES F/H/X

Publiée le 05/05/2023

Description du poste

La submersion marine résulte de la combinaison de plusieurs processus physiques à différentes échelles de temps et d'espace (circulation atmosphérique, vagues, surcote, marée) ainsi que des conditions locales liées au site d'étude (bathymétrie et topographie, ouvrages de protection, etc.).

La variété des processus et des échelles à prendre en compte rend ce phénomène très difficile à prévoir plusieurs heures ou jours à l'avance. Si les systèmes d'alerte dédiés aux submersions se sont beaucoup développés ces dernières années, ils suivent encore la plupart du temps une approche déterministe ou reposent sur des méthodes simplifiées.

Afin de surmonter ce défi, l'approche de méta-modélisation (basée sur des techniques de machine learning) a montré des résultats prometteurs (Lecacheux et al., 2021) et ouvre des perspectives opérationnelles pour la prévision (quasi-)temps réel de la submersion.

Vous serez principalement en charge de :

-Produire des prévisions ensemblistes à l'aide des deux approches de méta-modélisation pour les différentes communes du bassin d'Arcachon. Cela se base-ra sur des rejeux de prévisions ensemblistes de tempêtes récentes (comme Xyn-thia et Klaus), ainsi que pour des événements synthétiques. Cette tâche sera con-duite en collaboration avec Météo-France (en charge des prévisions ensemblistes des conditions de forçage).

-Analyser les contributions des différentes sources d'incertitude des deux approches :

. L'incertitude liée à la variabilité des membres de l'ensemble PEARP (Prévision d'Ensemble ARPege, 35 membres, résolution spatiale de 8 km) produit par Météo-France;
. L'erreur du méta-modèle liée au remplacement du code numérique par une approximation statistique ; en particulier, l'erreur de recons-truction liée au traitement des données spatialisées;
. L'incertitude liée au choix de l'approche de méta-modélisation pour faire le transfert depuis les conditions de forçage au large jusqu'à la réponse à terre.

Profil recherché

Date de début souhaitée : 01/09/2023
Formation : Doctorat
Expérience : 1 - 5 ans

Vous mobiliserez les compétences et les qualités suivantes :

- Thèse de doctorat en ingénierie côtière ou en océanographie avec des compétences en probabilité/statistiques/ science des données, ainsi qu'en programmation et analyse de données (R ou Python).

Le post-doc se déroulera dans le cadre du projet ANR ORACLES (projet collaboratif financé par l'Agence National pour la Recherche avec BRGM, Météo-France, UMR LASTIG et Keyros). Ce projet aborde les défis de production, de traduction et de visualisation relatifs à la prévision probabiliste des submersions marines et ses conséquences sur le territoire, avec comme site d'application le bassin d'Arcachon (Gironde, France).

Dans le cadre de projet, différentes approches de méta-modalisation pour prédire des cartes de submersion à partir des conditions de forçage météo-océanique (niveau d'eau au large, vagues, vents) ont été développées : (1) la première vise à prédire des classes de sévérité d'inondation à l'aide d'indicateurs agrégés comme l'aire inondée ; (2) la deuxième vise à prédire toute la carte des hauteurs d'eau à terre. Alors que l'approche (1) se base sur des méthodes de machine learning qui sont devenues standard (comme le krigeage ou les fonctions " radial basis "), l'approche (2) exige des techniques plus avancées combinant krigeage (Williams et Rasmussen 2006) et techniques de réduction de la dimension comme l'ACP fonctionnelle (Ramsay et Silverman 2005) qui consiste à projeter les cartes sur des espaces de plus faible dimension (voir p.e. Perrin et al., 2021).

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