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Comment s'adapter au changement climatique ?
22/06/2026 09:30
Séance spéciale scolaire – Dans le cadre de l’Université des enfants et des adolescents, Sorbonne Université propose un ciné-débat pour les scolaires. Projection du film Flow, le chat qui n’avait plus peur de l’eau (2024, Gints Zilbalodis)
On the Moon Again 2026
19/06/2026 09:00
En juillet 1969, regroupés en famille ou entre amis autour d’une radio ou d’un rare téléviseur, 600 millions de personnes, sur tous les continents, suivaient le premier pas d’un homme sur la Lune.
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Predictability Studies of Weather and Climate, from Physical model to AI model
15/07/2026 15:00
Recent advances in predictability studies of weather and climate are reviewed, with focus on the transition from physical numerical models to artificial intelligence models. We summarize the rapid development of large weather and ocean forecasting models and highlights the necessity of extending traditional predictability theories to AI-based forecasting systems.
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Dynamique et dissipation des ondes équatoriales dans un modèle idéalisé de l'Oscillation Quasi-Biennale
16/09/2026 14:00
Cette thèse étudie la modélisation de l’interaction onde–écoulement moyen dans l’atmosphère
terrestre à travers l’exemple de l’oscillation quasi-biennale (QBO). Cette oscillation correspond à
une alternance de vents d’est et d’ouest dans la basse stratosphère tropicale, entre 18 et 35 km
d’altitude, avec une période irrégulière d’environ 27 mois, qui ne correspond à aucune périodicité
connue. Les premières explications théoriques apparurent au début des années 1970, peu après sa
découverte. Ces modèles, dont celui de référence de Holton, Lindzen et Plumb (HLP), expliquent
l’alternance des phases par la présence d’ondes produites dans la troposphère par la convection
profonde et se dissipant dans la stratosphère. La QBO, dont la dynamique influence la météorologie
jusqu’aux moyennes latitudes, est cruciale dans notre compréhension de l’évolution de l’atmosphère
moyenne.
Au-delà des modèles idéalisés, les modèles de circulation générale (GCM) permettent d’étudier la
QBO avec l’ensemble des couplages qui l’accompagnent. Ces modèles ont d’abord eu des difficultés
à reproduire une oscillation, et celle-ci souffre encore aujourd’hui de nombreux biais difficiles à
corriger : les GCMs sont complexes à ajuster et les différents processus sont difficilement isolables.
L’objectif de cette thèse est de mieux comprendre certains mécanismes mal contraints qui
gouvernent la QBO et sa modélisation.
Dans un premier temps, nous avons construit une configuration idéalisée 2D (altitude–longitude) de
la QBO avec des ondes résolues, dont on maîtrise toute la chaîne : génération, propagation et
dissipation. Cette configuration a d’abord été validée par rapport aux premiers modèles théoriques,
avant de s’en écarter progressivement. Cette étude révèle déjà des différences de sensibilité avec le
modèle HLP, liées notamment à une rétroaction de la QBO sur la génération des ondes elles-mêmes,
processus absent par essence du modèle HLP.
Un ingrédient important de cette configuration, comme du modèle HLP, est la paramétrisation de la
diffusion verticale, essentiel à l’oscillation. Après avoir testé différentes valeurs
constantes, nous avons testé des paramétrisations dépendant de la stabilité de l’atmosphère et
produisant un mélange plus intense lorsque celle-ci est peu stable, en particulier le récent
changement introduit dans l’Integrated Forecasting System (IFS) du Centre européen pour les
prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT). Nous observons qu’une diffusion plus
faible augmente fortement l’amplitude de la QBO simulée, tandis qu’elle en allonge la période de
manière plus modérée. Cette étude a par ailleurs mis en évidence que les ondes sont responsables de
la majorité de la diffusion applicable à la QBO, révélant ainsi un nouveau mécanisme d’interaction
entre les ondes et l’écoulement moyen, au-delà de la divergence du flux de moment qui l’accélère.
Enfin, nous avons étudié l’effet d’un forçage asymétrique sur la QBO et ses répercussions sur
l’asymétrie de la période de l’oscillation. Cette démarche est motivée par l’existence d’oscillations
équatoriales analogues dans les atmosphères des planètes géantes, en particulier sur Jupiter et
Saturne. Ces oscillations constituent autant de réalisations distinctes d’un même type de dynamique
onde–écoulement moyen. Notre étude met en évidence différents régimes d’oscillation, dont la
nature dépend de la longueur de dissipation radiative des ondes. Pour des ondes planétaires,
l’asymétrie se traduit principalement dans les vents de la basse stratosphère et dans un éventuel
renversement du vent en altitude, le reste de l’oscillation n’étant que faiblement affecté sur une large
gamme d’asymétries. À l’inverse, pour des ondes de plus petite échelle, l’asymétrie se propage
verticalement et affecte l’ensemble de l’oscillation.
Nouveaux modèles discrets et méthodes d’inférence pour les extrêmes multivariés, avec applications au risque de sécheresse
30/07/2026 12:30
Cette thèse se situe à l’interface entre la théorie multivariée des valeurs extrêmes et l’inférence sans vraisemblance, avec pour principale motivation l’étude du risque de sécheresse. Elle porte sur la modélisation conjointe d’extrêmes discrets, dépendants entre leurs composantes, dans des modèles dont la vraisemblance est souvent difficile, voire impossible, à évaluer. L’idée centrale consiste à simuler des données pour toute valeur donnée du paramètre, puis à comparer les distributions des données observées et simulées plutôt qu’à évaluer directement la vraisemblance.
La première contribution est la loi de Pareto généralisée discrète multivariée (MDGPD), qui étend la loi de Pareto généralisée multivariée au cadre discret. La deuxième est l’estimateur de Bayes neuronal de Wasserstein adaptatif (AW-NBE), qui combine une initialisation par réseau de neurones et un raffinement fondé sur le transport optimal entropique. Une étude comparative met enfin en évidence les compromis entre maximum de vraisemblance, estimation neuronale et transport optimal selon le degré de spécification du modèle. Ces développements sont illustrés par des applications au risque de sécheresse, à partir des durées d’épisodes secs observées dans plusieurs stations suisses.
Mots-clés : extrêmes multivariés, loi de Pareto généralisée discrète multivariée, inférence sans vraisemblance, estimateur de Bayes neuronal, transport optimal, risque de sécheresse
Molecular modeling of β-caryophyllene secondary organic aerosols and markers: mechanism development and reduction
29/06/2026 09:30
This thesis studies how β-caryophyllene, a volatile organic compound emitted from natural sources, changes in the atmosphere. When it reacts with oxidants in the air, it undergoes a series of chemical and physical processes that can lead to the formation of secondary organic aerosol (SOA), tiny particles that affect air quality, climate, and human health.
This work develops a new chemical mechanism to better describe how these particles form, grow, and change in composition. The mechanism was tested against published laboratory data and was shown to perform well under different temperatures. The study also identifies the key factors controlling particle formation. The new mechanism was then applied under near-realistic atmospheric conditions to evaluate the potential formation of SOA. Finally, a simplified version of the mechanism was created so that it can be more easily used in large-scale air quality and climate models.
