Impact du changement climatique sur les jets de basses couches en Manche - Mer du Nord : apport de l'intelligence artificielle

Les jets de basses couches (JBC) sont des couches d’air à basse altitude où le vent est renforcé. Ce phénomène relativement fréquent (~15 % du temps à Dunkerque) peut impacter l’aviation, la production d’énergie éolienne, la dispersion des polluants et le trafic maritime. Différents types de JBC existent à Dunkerque, notamment les brises de mer/terre, la canalisation d’une masse d’air dans le détroit du Pas-de-Calais, ou les JBC générés par le passage d’un front météorologique. Dans un premier temps, le/la doctorant(e) cherchera à déterminer si les différents types de JBC sont correctement représentés dans les réanalyses météorologiques du Centre Européen de Prévision à Moyen terme (ECMWF) en s’appuyant sur les travaux précédemment réalisés au sein de l’équipe (analyses de plusieurs années de profils de vent mesurés par lidar Doppler et simulation de cas d’étude avec le modèle météorologique méso-échelle WRF). Cela permettra de définir des critères de détection et des paramètres numériques caractérisant les différents types de JBC sur les données des réanalyses météorologiques, puis de constituer un ensemble d’apprentissage. Le/la doctorante développera ensuite, avec l’appui de l’équipe, un algorithme de classification automatisée par apprentissage supervisé afin de détecter les différents types de JBC sur les réanalyses. Enfin, cet algorithme sera appliqué sur de très long séries temporelles (les réanalyses de l’ECMWF remontent jusqu’en 1940) et les résultats permettront d’étudier l’évolution de la fréquence d’occurrence des différents types de JBC dans un contexte de changement climatique.

Une description plus détaillée du sujet (en anglais) est disponible sur le site Euraxess. 

Le Laboratoire de Physico-Chimie de l’Atmosphère (LPCA, Dunkerque) est une unité de recherche faisant partie du Pôle de Recherche Mutation Technologiques et Environnementales de l’Université du Littoral Côte d’Opale (ULCO). Le laboratoire exerce des recherches fondamentales et appliquées, en Physique et en Chimie, visant à mieux comprendre l’impact des activités humaines dans l’Environnement, en particulier dans le domaine de l’atmosphère. Le projet scientifique s’articule autour de deux thématiques, comprenant des approches théoriques, des développements expérimentaux en laboratoire et des campagnes in situ.

Le doctorant fera partie de la thématique ACTE (« ACcompagnement des Transitions Environnementales ») dont la spécificité est l’étude du couplage entre dynamique atmosphérique et propriétés microphysiques et chimiques des aérosols de pollution en champ proche (quelques centaines de mètres à quelques kilomètres à partir des sources) en milieu industriel ou mixte (industriel-urbain). Au sein de cette thématique, le doctorant travaillera dans le groupe « ATMO » spécialisé dans l’étude des phénomènes météorologiques d'échelle locale à régionale (turbulence, jets de basses couches...), et de leur influence sur la pollution.

Le groupe ATMO s’appuie sur d’importants moyens expérimentaux (plusieurs lidar vent, sodar vent, radar vent, anémomètres à ultrasons, ceilomètre...) mais dispose également d’une expérience en modélisation météorologique méso-échelle (modèles MesoNH et WRF). Le groupe réalise régulièrement des campagnes de terrain, y compris à l'étranger (Hanoi, Fairbanks...), en collaboration avec les autres laboratoires régionaux membres du CPER ECRIN ou d'autres partenaires. Le groupe possède par ailleurs une expertise dans l'usage de l'intelligence artificielle dans le domaine des sciences de l'atmosphère, par exemple pour détecter des phénomènes atmosphériques particuliers (brouillard, brise de mer...) sur les séries temporelle d'une station météo ou des structures turbulentes cohérentes sur les balayages horizontaux d'un lidar Doppler. 

Le ou la candidate devra être titulaire d’un master en sciences du climat ou météorologie, ou d’un master en physique avec une spécialité en environnement ou climat. Des compétences en analyse de données et en programmation (Matlab ou équivalent) sont indispensables, ainsi qu’un bon niveau d’anglais. /!\ Les candidatures avec une spécialité de Master éloignée du sujet (physique quantique, nanomatériaux…) n’ont que des chances infinitésimales d’aboutir.