Accueil > Actualités > Soutenances de thèse ou de HDR > Soutenance de thèse de Yoann Robin au LSCE

Soutenance

Yoann Robin (LSCE)

Titre : Transport optimal pour quantifier l’évolution d’un attracteur climatique et corriger ses biais

Date et heure : Le 04-04-2018 à 14h00

Type : thèse

Université qui délivre le diplôme : Sorbonne Université

Lieu : Salle 17C, Bâtiment 701, CEA-Orme des Merisiers, Gif-sur-Yvette
Membres du jury :

M. Claudio PIANI, The American University of Paris, Rapporteur

M. Valerio LUCARINI, University of Reading, Rapporteur

M. Francis CODRON, LOCEAN-IPSL/Sorbonne Université, Examinateur

Mme Bérengère DUBRULLE, CEA, Examinateur

Mme Anne-Catherine FAVRE, Grenoble INP ENSE3, Examinateur

M. Pascal YIOU, LSCE-IPSL/CEA, Directeur de thèse

M. Philippe NAVEAU, LSCE-IPSL/CNRS, Directeur de thèse

Résumé :

Le système climatique génère un attracteur étrange, décrit par une distribution de probabilité, nommée la mesure SRB (Sinai-Ruelle-Bowen). Cette mesure décrit l’état et sa dynamique du système. Le but de cette thèse est d’une part de quantifier les modifications de cette mesure quand le climat change. Pour cela, la distance de Wasserstein, venant de la théorie du transport optimal, permet de mesurer finement les différences entre distributions de probabilités. Appliquée à un modèle jouet de Lorenz non autonome, elle a permis de détecter et quantifier l’altération due à un forçage similaire à celui du forçage anthropique. La même méthodologie a été appliquée à des simulations de scénarios RCP du modèle de l’IPSL. Des résultats cohérents avec les différents scénarios ont été retrouvés.

D’autre part, la théorie du transport optimal fournit un contexte théorique pour la correction de biais dans un contexte stationnaire : une méthode de correction de biais est équivalente à une loi jointe de probabilité. Une loi jointe particulière est sélectionnée grâce à la distance de Wasserstein (méthode Optimal Transport Correction, OTC). Cette approche étend les méthodes de corrections en dimension quelconque, corrigeant en particulier les dépendances spatiales et inter-variables. Une extension dans le cas non-stationnaire a également été proposée (méthode dynamical OTC, dOTC). Ces deux méthodes ont été testées dans un contexte idéalisé, basé sur un modèle de Lorenz, et sur des données climatiques (une simulation climatique régionale corrigée avec des ré-analyses SAFRAN).

Contact :
yoann.robin@lsce.ipsl.fr
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