CDD
Post-doctorat consacré à l’utilisation et au développement d’outils innovants pour l’amélioration de la modélisation de l’impact des méga-feux sur la chimie atmosphérique dans la troposphère et la stratosphère (H/F)
Contexte
L’IPSL est une unité d’aide à la recherche qui regroupe 9 laboratoires en Ile de France dont les thématiques de recherche concernent le climat, l’environnement régional ou global. L’IPSL est notamment un des centres majeurs de modélisation du climat dans le monde contribuant aux travaux du GIEC (Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat). L’IPSL joue également un rôle essentiel au niveau national concernant l’acquisition et l’analyse d’observations de nature variée pour comprendre l’évolution du climat. Au travers de nombreuses collaborations en France ou à l’international, une diversité des technologies, l’envergure et la variété des projets traités, l’IPSL occupe ainsi une place majeure dans la recherche sur le climat.
Description
La mission du postdoc est de faire progresser la compréhension scientifique des effets des méga-feux sur la chimie atmosphérique dans la troposphère et la stratosphère, ainsi que d’explorer leurs impacts sur le climat, la qualité de l’air et les écosystèmes. Un aspect important et central de cette mission est le développement et l’amélioration d’outils de modélisation de pointe pour relever les défis complexes de ce domaine.
Ce projet sera mené en collaboration avec les équipes des 3 laboratoires de l’IPSL suivants : LATMOS, LSCE et LMD. Il sera également possible d’établir d’autres collaborations au sein de l’IPSL et au-delà.
La mission est organisée en quatre tâches principales :
Tâche 1 : Amélioration de l’estimation des émissions des feux de biomasse
- Améliorer et affiner le modèle APIFLAME (https://doi.org/10.14768/20190913001.1) pour une estimation plus précise des émissions des feux de biomasse, en se concentrant sur les composés organiques volatils (COV) et semi-volatils (COSV).
- Intégrer des facteurs d’émission mis à jour à partir de ratios d’émission dérivés d’observations satellitaires.
- Incorporer le modèle APIFLAME dans le modèle de surface terrestre ORCHIDEE (https://orchidee.ipsl.fr/) afin de calculer dynamiquement la combustion de biomasse, en tenant compte de la combustion de la couche organique de surface lors des incendies de forêt intenses.
- Générer des données d’émission mondiales quotidiennes (2000–2024) et les valider par rapport aux inventaires tels que GFED (https://www.globalfiredata.org/) et GFAS (https://confluence.ecmwf.int/pages/viewpage.action?pageId=158643360&src=contextnavpagetreemode).
- Évaluer la hauteur d’injection des panaches de fumée des incendies.
Tâche 2 : Évaluation des impacts des incendies de forêt sur la chimie atmosphérique
- Utiliser le modèle LMDZ-INCA (https://forge.ipsl.jussieu.fr/inca) pour simuler l’influence des incendies de forêt sur la chimie atmosphérique troposphérique et stratosphérique, ainsi que sur la capacité oxydante de l’atmosphère, sur la période 2000–2024.
- Adapter le modèle pour simuler les émissions quotidiennes des feux de biomasse et les hauteurs d’injection des panaches de fumée.
- Valider les résultats des simulations en les comparant aux observations satellitaires et aux mesures in situ.
- Analyser la variabilité interannuelle et les tendances dans l’hémisphère nord, en se concentrant sur le rôle des panaches de fumée dans la modification de la capacité oxydante et de la chimie stratosphérique.
Tâche 3 : Intercomparaison des modèles pour une étude de cas spécifique
- Réaliser une intercomparaison des modèles LMDZ-INCA et CHIMERE (https://www.lmd.polytechnique.fr/chimere/), en se focalisant sur l’été 2018 comme étude de cas pour des événements d’incendies de grande ampleur.
Tâche 4 : Diffusion des outils développés auprès de la communauté scientifique
- Les outils de modélisation développés et améliorés dans le cadre du postdoctorat, y compris la version mise à jour du modèle APIFLAME et son couplage avec ORCHIDEE, seront diffusés auprès de la communauté scientifique internationale en tant nouveaux outils IPSL pour la recherche sur les méga-feux.
Compétences requises
Formation académique
- Doctorat en sciences de l’atmosphère, sciences de l’environnement, sciences du climat ou dans une discipline connexe.
- Solide formation en chimie atmosphérique, avec un accent sur les processus troposphériques et stratosphériques.
Compétences techniques
- Maîtrise des langages de programmation couramment utilisés en modélisation, tels que Python, Fortran, MATLAB.
- Expérience avec des modèles de chimie-transport ou des modèles climatiques.
- Expérience en analyse de données satellitaires, notamment l’exploitation de jeux de données sur les polluants atmosphériques provenant de capteurs tels que IASI, MODIS, MISR, CALIOP, TROPOMI, etc.
- Compétences en visualisation de données et utilisation d’outils d’analyse statistique.
- Capacité à gérer de grands ensembles de données et à réaliser des simulations sur des systèmes de calcul haute performance (HPC).
Qualités et aptitudes personnelles
- Compétences analytiques et en résolution de problèmes : Capacité à aborder des questions scientifiques complexes et à développer des solutions innovantes.
- Compétences en communication : Aptitude avérée à présenter clairement les résultats sous forme orale et écrite, y compris dans des publications et lors de conférences.
- Esprit collaboratif : Volonté de travailler en équipes interdisciplinaires et de collaborer avec des partenaires internationaux.
- Adaptabilité et créativité : Capacité à développer et à perfectionner de nouveaux outils et méthodes adaptés aux objectifs de recherche.
- Autonomie et motivation personnelle : Capacité démontrée à faire avancer des projets avec un minimum de supervision tout en respectant les délais.
Compétences et expériences souhaitables
- Connaissances en science des incendies de forêt ou sur les émissions de feux biomasse.
- Connaissance des évaluations des impacts sur la qualité de l’air et le climat.
- Expérience dans la réalisation d’études d’intercomparaison de modèles.
