Pour plus de détails, consulter le site internet de l'École : www.imt-nord-europe.fr Le poste est à pourvoir au sein du Centre d'Enseignement, de Recherche et d'Innovation (CERI) Energie Environnement (EE). Le CERI EE mène des activités de recherche sur les thématiques environnementales et énergétiques. Un des axes de recherche du CERI EE se centre sur les Observations, Sources et Processus Atmosphériques (OSPA) des polluants atmosphériques. Les projets de recherche s'appuient sur une recherche fondamentale et appliquée et visent à une meilleure compréhension des processus physicochimiques de génération, de transport et de transformation des polluants gazeux et particulaires. Missions : Ce sujet de stage se situe dans le domaine de la modélisation statistique appliquée à l'étude de l'atmosphère. Il vise à mieux comprendre les sources des composés organiques volatiles (COV) hydrocarbonés à la Métropole Européenne de Lille (MEL) à partir de mesures in-situ réalisées à Villeneuve d'Ascq (Campus Scientifique). Pour atteindre ces objectifs, le stagiaire déploiera des approches statistiques avancées, notamment la factorisation matricielle positive (PMF) pour l'identification et la quantification des sources de COV à partir de mesures atmosphériques, ainsi que des modèles d'apprentissage d'ensemble (machine learning) pour explorer les facteurs qui contrôlent la variabilité temporelle de ces sources liées. L'ensemble de ces travaux permettra de mieux caractériser les déterminants locaux de la pollution photochimique, d'identifier les sources à l'origine des épisodes de dépassement d'ozone et de fournir des éléments méthodologiques solides pour soutenir les stratégies de réduction des émissions urbaines. Activités : Le stage se déroulera selon les étapes suivantes : 1) une étude bibliographique préliminaire sur les méthodes de modélisation statistique pour identifier et quantifier les sources et origines de COVs en zones urbaines et péri-urbaines ; 2) l'étude statistique des relations entre les variables de la base de données, avec une prise en compte de leur incertitude ; 3) l'élaboration des différentes approches pour la modélisation statistique par PMF pour les mesures de COV ; 4) la comparaison des résultats avec d'autres études identifiées dans l'étude bibliographique. Mots-clés : pollution, atmosphère, composés organiques volatiles, analyse statistique. {}
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