Au sein de l'équipe scientifique Océan Côtier de l'UMR LOPS (ODE/LOPS/OC), la personne recrutée mènera un projet de recherche original concernant la dynamique des évènements extrêmes en milieu côtier dans un contexte de changement global.
Missions principales :Caractériser, comprendre et anticiper les évolutions de l'océan côtier dans un contexte de changement climatique et sous la pression des activités anthropiques est un enjeu pour ces écosystèmes vulnérables à ces changements. Plusieurs approches permettent de caractériser ces régions côtières avec d'une part différents systèmes d'observation de l'océan (par satellite ou par des moyens d'observation in situ) et d'autre part des simulations numériques réalistes de l'océan côtier à des résolutions de plus en plus fines. Ces différentes approches peuvent permettre de caractériser l'hydrodynamique, la dynamique sédimentaire, la biogéochimie voire la biologie de l'océan côtier.
Afin d'analyser et d'exploiter ces différents jeux de données, la question d'une approche intégrée combinant observations et modélisation est au coeur de différents projets de recherche tels que le projet RiOMar (https://riomar.lsce.ipsl.fr/) et le projet LanSeaLot (https://landsealot.eu/).
Activités principales: Au sein du projet LandSeaLot soutenu par Horizon Europe et le projet de PPR RiOMar, la/le futur(e) candidat(e) aura pour mission :
D'évaluer les possibilités de générer un produit pour la Baie de Seine combinant les informations d'échelles spatio-temporelles issues des produits satellites, simulations numériques et observations in situ à l'aide de l'approche par scattering transform.
D'évaluer la qualité des produits obtenus et les processus océaniques présents dans les produits.
De décliner les analyses sur différents paramètres océaniques (température de la mer, salinité,concentration en matières en suspension, concentration en chlorophylle-a).
Développer des méthodes d'évaluation bayésienne de ces paramètres exploitant les ensembles générés par les scattering transforms.
Champs relationnel
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