Postdoctorat (H/F) en modélisation de la neige dans un modèle de climat

Job title:

Postdoctorat (H/F) en modélisation de la neige dans un modèle de climat

Company:

CNRS

Job description

La couverture neigeuse est une composante majeure du système climatique, impliquant des rétroactions susceptibles d’amplifier ou d’atténuer la variabilité climatique ainsi que les tendances à long terme (GIEC, 2023).Une diminution de l’étendue de la couverture neigeuse a été observée au cours des cinquante dernières années pour tous les mois de l’année. Reproduite fidèlement par les modèles climatiques, cette tendance se caractérise par une réponse linéaire de l’étendue de la couverture neigeuse avec la température de surface globale, atteignant -8% par degré de réchauffement global (Mudrick et al., 2020).Les tendances observées de la couverture neigeuse présentent de fortes hétérogénéités spatiales pour deux raisons principales : (i) la grande variabilité interannuelle des précipitations et de la température entraîne une forte variabilité interannuelle de l’accumulation et de la fonte de la neige, en particulier à l’échelle régionale ; (ii) les aérosols affectent la couverture neigeuse à proximité des zones polluées, avec une combinaison complexe de forçages d’aérosols atmosphériques qui peuvent réchauffer ou refroidir l’atmosphère en fonction de la composition chimique des particules, et une fonte accrue entraînée par le dépôt d’aérosols sur la neige par le biais de changements de l’albédo de la neige (Usha et al., 2020). Par exemple, le dépôt de carbone noir sur la neige pourrait réduire la durée de la couverture neigeuse d’une à trois semaines dans les Alpes (Reveillet et al., 2022) et dans l’Himalaya (Ménégoz et al., 2014).L’objectif de ce postdoc est d’achever le développement d’un schéma d’albédo de neige dans le modèle du système terrestre (ESM) de l’IPSL afin d’étudier la sensibilité de la couverture neigeuse au dépôt d’aérosols. Cet ESM comprend le modèle atmosphérique LMDZ (Hourdin et al., 2020), couplé au schéma de surface terrestre ORCHIDEE (Cheruy et al., 2020) et au schéma d’aérosols INCA (Lurton et al., 2020). Le schéma de neige permet un calcul explicite des propriétés des grains de neige (Wang et al., 2013) qui a été récemment implémenté dans un cadre commun pour les surfaces continentales et les calottes glaciaires (Charbit et al., 2024). Le principal développement prévu ici repose sur l’implémentation du schéma d’albédo spectral de la neige de Warren et Wiscombe (1980), comme cela a été fait dans les versions précédentes d’ORCHIDEE (Ménégoz et al., 2014), y compris le formalisme de Kokhanovsky pour les propriétés optiques de la neige en grains (Libois, 2014). Le modèle sera ajusté et validé dans des configurations 1D et utilisé pour étudier les interactions climat-aérosols-cryosphère dans les régions montagneuses et polaires.Activités– Achever la mise en œuvre d’un schéma spectral d’albédo de la neige dans le modèle de surface ORCHIDEE, en phase avec le schéma radiatif de LMDZ.– Gérer le couplage avec le schéma d’aérosols INCA pour simuler l’effet du dépôt d’aérosols sur l’albédo.– Mise au point du modèle à l’aide d’expériences 1D et d’observations in situ.

– Améliorer la représentation générale de la couverture neigeuse dans LMDZ-ORCHIDEE avec une approche commune pour les calottes glaciaires et les surfaces continentales, en se concentrant sur l’albédo, la topographie et la végétation.– Étudier la variabilité et les tendances du climat et de la couverture neigeuse dans les régions froides (régions montagneuses et polaires) à l’aide d’expériences 3D utilisant des configurations LMDZ-ORCHIDEE à aire limitée et/ou globales.Compétences– Thèse dans les sciences du climat– Compétences en programmation (Fortran) et expérience du travail dans un environnement Linux (scripts shell,…)– Expérience en manipulation de données climatiques (format netcdf, nco, cdo, python)– Compétences en communication écrite et orale en anglais. La connaissance du français serait un atout mais n’est pas obligatoire.Contexte de travailCe poste est financé par le programme de recherche TRACCS (Transforming Climate Modelling for Climate Services, https://climeri-france.fr/pepr-traccs/) qui rassemble la communauté française de la modélisation climatique.Ses activités couvrent la compréhension fondamentale du changement climatique et de ses impacts, et s’étendent jusqu’à l’élaboration de prototypes de services climatiques co-construits par les parties prenantes et les experts en modélisation du climat.
L’enjeu est d’accélérer le développement des modèles de climat pour répondre aux attentes sociétales en terme d’action climatique, notamment dans le domaine de l’adaptation au changement climatique à venir.Le poste proposé fait partie du projet TRACCS-PC7-IMPRESSION, dont l’objectif est d’améliorer la représentation des processus physiques dans les modèles du système terrestre.
Les travaux seront menés au sein du Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (LSCE), unité mixte de recherche entre le CEA, le CNRS et l’Université de Versailles Saint-Quentin. Il fait partie de l’Institut Pierre-Simon Laplace (IPSL). Le LSCE accueille environ 320 chercheurs, ingénieurs et personnels administratifs.
Depuis janvier 2015, le LSCE est organisé en trois thèmes scientifiques : i) Archives et traceurs ii) Cycles biogéochimiques et transferts dans l’environnement iii) Climat et cycles – Modélisation de leur variabilité et de leurs interactions. Le chercheur postdoctoral recruté travaillera dans le groupe « Modélisation du climat et des cycles » en étroite collaboration avec le groupe d’ingénieurs de la plateforme IPSL en charge des développements techniques du modèle IPSL-CM. Il/elle interagira également avec les chercheurs de l’Institut des Géosciences et de l’Environnement (IGE, Grenoble, France), un groupe expert dans la recherche sur les interactions climat-cryosphèreLe poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l’autorité compétente du MESR.

Expected salary

€3081.33 – 4291.7 per month

Location

Paris

Job date

Sat, 21 Sep 2024 00:29:49 GMT

To help us track our recruitment effort, please indicate in your email/cover letter where (vacanciesineu.com) you saw this job posting.