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Cdd doctorant en géosciences h/f

Aix-en-Provence
CDD
CNRS
Publiée le 14 décembre
Description de l'offre

« Influence du manteau neigeux et de sa dynamique de fonte sur les mécanismes de déclenchement et la prévision des glissements de terrain » Contexte de travail Les glissements de terrain constituent l'un des aléas naturels majeurs en montagne, affectant régulièrement les Alpes françaises. Ils entraînent des coûts économiques importants, une perturbation des réseaux de communication et des menaces directes pour les populations et les infrastructures. Si les épisodes de pluies intenses sont bien identifiés comme facteurs déclencheurs, des travaux récents ont révélé l'importance du manteau neigeux et, en particulier, des dynamiques de fonte rapide dans la genèse de crises gravitaires. Ces crises se traduisent par des centaines de glissements en quelques jours, comme en janvier 2018 où plus de 150 événements ont été recensés en 48 h. Les modèles classiques de prévision, fondés sur les seules précipitations liquides, montrent ici leurs limites, car la neige agit comme un réservoir temporaire et restitue l'eau au sol selon une dynamique spécifique. En outre la fréquence d'occurrence et/ou la saisonnalité de ce type d'épisodes est susceptible d'être affecté par le changement climatique et l'accroissement d'événements de pluie-sur-neige et de redoux hivernaux, posant de nouveaux défis en matière de compréhension des processus et d'anticipation des crises. Les modèles actuels de prévision de glissements, basés principalement sur des seuils pluviométriques, deviennent inopérants en présence d'un manteau neigeux. Celui-ci agit comme un réservoir temporaire, stockant l'eau précipitée avant de la restituer au sol sous forme de fonte, selon une temporalité et une intensité variables. Comprendre le rôle exact de ce processus dans le déclenchement des glissements est donc un enjeu scientifique majeur. Les travaux récents montrent que la dynamique du manteau neigeux - en particulier la fonte rapide - joue un rôle déterminant. Plusieurs facteurs géographiques et nivométéorologiques interagissent : altitude, orientation, pente, équivalent en eau de la neige (SWE), teneur en eau liquide (TEL), pluie, températures de l'air et du sol, saturation hydrique, mais aussi flux radiatifs (LWR, SWR) et l'indicateur degreeday qui traduit l'énergie thermique disponible pour la fonte. La question scientifique centrale est donc : quels paramètres nivo-météorologiques et géographiques contrôlent l'apparition de glissements déclenchés par la fonte rapide du manteau neigeux, et comment les intégrer dans des modèles prédictifs capables d'anticiper des crises à l'échelle régionale à différents horizons temporels? Sur le plan scientifique, la thèse contribuera à combler une lacune importante dans la compréhension des interactions entre manteau neigeux, hydrologie des sols et instabilités gravitaires. Elle permettra de préciser le rôle respectif des paramètres météorologiques, nivologiques et géomorphologiques dans le déclenchement des glissements, de mieux caractériser la dynamique des crises hivernales et printanières et de quantifier leur évolution en réponse aux évolutions du climat et de l'enneigement. Sur le plan opérationnel, les résultats fourniront des outils et indicateurs innovants pour la prévision des glissements liés à la fonte nivale. Ils pourront alimenter les futurs systèmes de vigilance nationaux (SPIRAL, VIGIMONT) et contribuer à l'élaboration de plans de prévention des risques plus adaptés au contexte alpin intégrant la dynamique non stationnaire. Ces résultats apporteront des éléments utiles aux assureurs et aux collectivités, pour anticiper les conséquences du changement climatique et renforcer la résilience des territoires de montagne. o Activités principales La thèse s'appuiera sur une approche pluridisciplinaire combinant analyses statistiques, modélisation nivo-météorologique et apprentissage automatique. Les travaux menés en stage de Master ont déjà permis de dégager des tendances fortes et de tester des approches statistiques et de machine learning. La thèse visera à consolider et actualiser ces résultats tout en élargissant les méthodes et les sources de données et à décliner les prévisions en projections futures. Les objectifs principaux sont : - Mise à jour et approfondissement des analyses statistiques existantes à partir de la BD-RTM, en intégrant les années récentes et en affinant les périodes critiques (fonte précoce et printanière). - Identifier et quantifier les facteurs de contrôle (altitude, pente, orientation, équivalent en eau de la neige, température de l'air et du sol, précipitations liquides, saturation en eau des sols, degreeday, LWR, SWR). - Diversification des données : intégration d'autres bases événementielles (ex. BDMvt, bases régionales), de données satellitaires (neige, humidité des sols, température de surface) et de mesures de terrain, afin de renforcer la robustesse des modèles. - Exploiter ces bases d'événements et les confronter aux données nivo-météorologiques issues du modèle SAFRAN-CROCUS S2M, afin de caractériser les contextes spatio-temporels favorisant les crises. - Développement de modèles prédictifs avancés (approches multivariées, machine learning) croisant données événementielles, nivométéorologiques et télédétection pour caractériser la probabilité de déclenchement de glissements. - Validation multi-échelle : application sur différents massifs (Vercors, Chartreuse, Belledonne) et comparaison des résultats pour évaluer la transférabilité spatiale et temporelle des modèles. - Projection des relations obtenues en climat futur à l'aide des projections ADAMONT afin d'évaluer comment les épisodes de crise gravitaire vont évoluer à différents horizons temporels et/ou en fonction du niveau de réchauffement Déplacements réguliers entre le CEREGE et le CEREMA Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR. Contraintes et risques Missions sur le terrain -

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