Chercheur/e en modélisation du climat (h/f)

Vos missions en quelques mots Missions : Calibrer les modèles climatiques et quantifier les incertitudes Activités : Le projet vise à accompagner la mise en place d’évolutions importantes du schéma de convection atmosphérique dans le modèle couplé de l’IPSL afin : 1) d’ajuster (tuner) les nouvelles paramétrisations en vue d’une meilleure représentation des pluies, 2) de comprendre le lien entre modification des paramétrisations et modification du climat, aussi bien dans des simulations forcées par des températures de surface océaniques que dans des simulations couplées, et enfin de quantifier les incertitudes sur les projections futures. On s’intéressera à deux aspects particuliers du climat simulé, à la fois du fait de leur importance climatique et des biais ou incertitudes connues des modèles de climat en général ou de celui de l’IPSL : La convection orageuse tropicale sur océan. Il s’agira de regarder dans quelle mesure les changements de paramétrisation de la convection atmosphérique contrôlent les températures de surface de l’océan, et permettent d’expliquer certains biais endémiques des modèles comme la “double ITCZ” ou des structures plus spécifiques du modèle de l’IPSL. La mousson africaine: Il s’agira d’abord de regarder là aussi l’influence de la convection, mais aussi des processus de surface et de la présence plus ou moins forte de poussières désertiques sur l’extension vers le nord du Sahel des précipitations de moussons. Il s’agira ensuite de regarder dans quelle mesure ces changements permettent de mieux représenter les variations récentes des pluies au Sahel et leur évolution en réponse au réchauffement global, un des aspects du changement climatique sur lesquels les différents modèles divergent le plus. Dans une première phase, il s’agira d'utiliser un “Perturbed Physics Ensemble” (PPE, ensemble de simulations différant les unes des autres par le choix de certains paramètre libres) déjà produit pour démarrer les analyses et explorer les liens entre les aspects hydrologiques et les paramètres. Ces analyses permettront un premier regard sur les questions scientifiques et alimenteront la réflexion pour la mise en place d'une seconde phase utilisant l'History Matching pour générer un PPE avec des métriques ciblées sur ces questions. Un tuning sera réalisé avec la méthode d’HMIR (Hourdin et al. 2021) avec le modèle atmosphérique LMDZ couplé au modèle de surfaces continentales ORCHIDEE (avec une sélection des paramètres de convection et de surface) en ciblant notamment l’amélioration des pluies tropicales. Enfin un PPE sera extrait pour réaliser des simulations conjointes avec la configuration forcée en SSTs et le modèle couplé, en y ajoutant éventuellement des paramètres du modèle océanique liés à l'évaporation. In fine, il s’agira de choisir un sous-échantillon de ce PPE pour étudier les incertitudes des projections climatique, à la fois en termes de réchauffement global (sensibilité climatique, Hourdin et al. Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr Profil recherché Competences : Le/la candidat·e devra être titulaire d’un doctorat en sciences du climat, géosciences, physique de l’atmosphère ou discipline connexe, avec une expertise dans les approches statistiques appliquées à la calibration de modèles numériques et à la quantification des incertitudes. Le/la candidat·e devra démontrer : · Une expérience en calibration de paramètres de modèles (tuning) ou en quantification des incertitudes dans des modèles environnementaux ou climatiques ; · Une bonne maîtrise des méthodes statistiques avancées (inférence, méthodes bayésiennes, ou approches de type history matching, émulation ou méthodes apparentées) ; · Une capacité à exploiter et analyser des ensembles de simulations numériques (PPE ou équivalent). · Une expérience préalable sur des modèles de surface continentale, atmosphériques, océaniques ou couplés sera appréciée. · Un fort intérêt pour les processus de convection, les processus hydrologiques, les précipitations tropicales et/ou la variabilité climatique (notamment sahélienne) sera attendu. Le/la candidat·e devra également : · Posséder des compétences en programmation scientifique (Python, Fortran ou équivalent) et en traitement de données (CDO, NCO, etc.) ; · Faire preuve d’autonomie scientifique, de capacité d’analyse et d’initiative ; · Être capable de travailler dans un environnement collaboratif ; · Disposer d’un niveau d’anglais scientifique permettant la publication dans des revues internationales à comité de lecture et la présentation dans des conférences internationales. Contraintes et risques : Niveau d'études minimum requis Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents Spécialisation Formations générales Langues Français Seuil