Position and assignments
Le travail proposé s’effectuera au sein de l’unité MOCA, Modélisation atmosphérique et cartographie environnementale. L’unité compte une douzaine d’ingénieurs permanents travaillant dans des projets nationaux et internationaux portant sur la modélisation et la cartographie de la qualité de l’air. L’unité développe et gère au quotidien la plateforme nationale de prévision de la qualité de l’air PREV’AIR qui diffuse les cartes quotidiennes des prévisions à différentes échelles spatiales via son site internet ().
Le poste s’inscrit dans le cadre du projet CAPSULE[1], financé par ANSES, dont l’objectif est de centraliser, normaliser et valoriser les données de particules fines (PM2.5) issues de systèmes capteurs déployés sur le territoire français. Ces données, provenant de différentes plateformes et expérimentations munity, Purple Air, Polluscope), sont intégrées selon des procédures harmonisées d’anonymisation, de filtrage, de correction et de calcul d’incertitude, afin de garantir leur qualité et leur exploitabilité malgré l’hétérogénéité des sources.
Un portail de données est développé pour faciliter l’accès aux observations traitées. Celles-ci seront ensuite mobilisées pour produire une cartographie haute résolution de la qualité de l’air, via une procédure de fusion de données. Cette étape s’appuiera sur l’outil SESAM[2][3][4], développé à l’INERIS dans le cadre des travaux du LCSQA, et basé sur une approche géostatistique.
Les missions du poste consisteront notamment à appliquer, améliorer et optimiser le code SESAM afin de combiner les estimations issues de la modélisation de PREV'AIR avec les données de capteurs traitées.
Le ou la post-doctorant(e) contribuera également au traitement et à la préparation des données de capteurs en amont de la fusion de données, en particulier la correction des données via des méthodes de machine learning, et l’estimation de l’incertitude intrinsèque associée aux mesures. Cette information permettra de pondérer l’influence des observations dans la cartographie finale de la qualité de l’air en fonction de leur niveau de fiabilité.
Les cartographies produites seront utilisées pour calculer l’exposition de la population au particules fines et ainsi déduire l’impact sanitaire associé.
Les développements réalisés dans le cadre du projet CAPSULE en matière de cartographie et d’évaluation des impacts sanitaires ouvrent des perspectives significatives pour la réalisation d’études de scénarios en appui aux politiques publiques, auxquelles le ou la postdoctorant(e) pourra également être amené(e) à participer.
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Geographic mobility:
No business trip
Telework
Part time
Starting date
-09-01
Profile
Titulaire d’un doctorat en sciences de l’atmosphère, géomatique, géostatistique, science des données, informatique scientifique ou domaine connexe.
Le/la candidat(e) dispose d’une expérience en traitement et analyse de données environnementales, idéalement issues de capteurs de qualité de l’air, et maîtrise Python et/ou R. Des compétences en statistiques appliquées, quantification des incertitudes et cartographie spatiale / géostatistique sont attendues.
Une expérience en modélisation de la qualité de l’air, en SIG et en développement collaboratif (Git) sera appréciée.
Autonomie, rigueur scientifique, esprit critique, capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire et bonnes compétences en communication scientifique sont requises, ainsi qu’un intérêt pour les enjeux de qualité de l’air et de santé environnementale.
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