Informations générales

Référence

2023-2303  

Description du poste

Métier

F09 Géologie - Ingénieur·e / Chercheur·e

Intitulé du poste

Post-Doctorant Littoral ORACLES

Contrat

Post-doctorat

Temps de travail

Temps complet

Contexte

Aujourd'hui, les autorités et acteurs locaux des territoires à risque émettent le besoin d'avoir des prévisions de plus en plus précises et prenant en compte les incertitudes et les enjeux du territoire, ce qui nécessite de développer des approches probabilistes.

Les avancées récentes, en particulier en matière de calcul haute performance, ont facilité la migration des systèmes de prévision météorologiques vers un mode probabiliste (en anglais Ensemble Prediction Systems). Leur utilisation est de plus en plus répandue pour la prévision du risque d'inondation fluviale, mais reste encore mineure pour la submersion marine. Un des obstacles majeurs reste le temps de calcul nécessaire pour produire des ensembles de cartes d'inondation à des résolutions spatiales utiles pour l'aide à la décision. Afin de surmonter ce défi, l'approche de méta-modélisation (basée sur des techniques de machine learning) a montré des résultats prometteurs (Lecacheux et al., 2021) et ouvre des perspectives opérationnelles pour la prévision (quasi-)temps réel de la submersion.

Description de la mission

La submersion marine résulte de la combinaison de plusieurs processus physiques à différentes échelles de temps et d'espace (circulation atmosphérique, vagues, surcote, marée) ainsi que des conditions locales liées au site d'étude (bathymétrie et topographie, ouvrages de protection, etc.). La variété des processus et des échelles à prendre en compte rend ce phénomène très difficile à prévoir plusieurs heures ou jours à l'avance. Si les systèmes d'alerte dédiés aux submersions se sont beaucoup développés ces dernières années, ils suivent encore la plupart du temps une approche déterministe ou reposent sur des méthodes simplifiées.

Rejoindre le Bureau de Recherche Géologique et Minière (BRGM), c'est intégrer l'établissement public de référence dans les sciences de la Terre rassemblant 1 000 personnes expertes et passionnées, réparties dans 29 entités implantées en France métropolitaine et d'outre-Mer.

L'activité du BRGM a pour objectif la connaissance géologique et la compréhension des phénomènes liés au sol et au sous-sol, avec un enjeu: répondre aux défis des changements environnementaux à travers des projets innovants, à enjeux sociétaux.

Vous serez principalement en charge de :

-Produire des prévisions ensemblistes à l'aide des deux approches de méta-modélisation pour les différentes communes du bassin d'Arcachon. Cela se base-ra sur des “rejeux” de prévisions ensemblistes de tempêtes récentes (comme Xyn-thia et Klaus), ainsi que pour des événements synthétiques. Cette tâche sera con-duite en collaboration avec Météo-France (en charge des prévisions ensemblistes des conditions de forçage).

-Analyser les contributions des différentes sources d'incertitude des deux approches :
• L'incertitude liée à la variabilité des membres de l'ensemble PEARP (Prévision d'Ensemble ARPege, 35 membres, résolution spatiale de 8 km) produit par Météo-France;
• L'erreur du méta-modèle liée au remplacement du code numérique par une approximation statistique ; en particulier, l'erreur de recons-truction liée au traitement des données spatialisées;
• L'incertitude liée au choix de l'approche de méta-modélisation pour faire le transfert depuis les conditions de forçage au large jusqu'à la réponse à terre.

-Explorer les différentes options pour transférer l'information sur les incertitudes pour aider le mieux possible à la décision en matière de gestion de crise. Cette tâche sera conduite en interaction avec les volets “Analyse des besoins utilisa-teurs” et “outil de géo-visualisation”, et the partenaires UMR LASTIG et Keyros.

Profil

Date de début souhaitée : 01/09/2023
Formation : Doctorat
Expérience : 1 - 5 ans

Vous mobiliserez les compétences et les qualités suivantes :

Thèse de doctorat en ingénierie côtière ou en océanographie avec des compétences en probabilité/statistiques/ science des données, ainsi qu'en programmation et analyse de données (R ou Python).

Le post-doc se déroulera dans le cadre du projet ANR ORACLES (projet collaboratif financé par l'Agence National pour la Recherche avec BRGM, Météo-France, UMR LASTIG et Keyros).

Ce projet aborde les défis de production, de traduction et de visualisation relatifs à la prévision probabiliste des submersions marines et ses conséquences sur le territoire, avec comme site d'application le bassin d'Arcachon (Gironde, France).

Dans le cadre de projet, différentes approches de méta-modalisation pour prédire des cartes de submersion à partir des conditions de forçage météo-océanique (niveau d'eau au large, vagues, vents) ont été développées : (1) la première vise à prédire des classes de sévérité d'inondation à l'aide d'indicateurs agrégés comme l'aire inondée ; (2) la deuxième vise à prédire toute la carte des hauteurs d'eau à terre. Alors que l'approche (1) se base sur des méthodes de machine learning qui sont devenues standard (comme le krigeage ou les fonctions « radial basis »), l'approche (2) exige des techniques plus avancées combinant krigeage (Williams et Rasmussen 2006) et techniques de réduction de la dimension comme l'ACP fonctionnelle (Ramsay et Silverman 2005) qui consiste à projeter les cartes sur des espaces de plus faible dimension (voir p.e. Perrin et al., 2021).

Si ces approches ont montré de bons résultats sur plusieurs cas d'application (voir l'introduction de Rohmer et al., 2023; Idier et al., 2021), plusieurs questions restent ouvertes en particulier : la caractérisation des incertitudes impactant les différentes étapes de la chaine de traitement (prévision météo ensembliste, choix de modélisation et du type de méta-modèle, etc.) et la définition de l'approche qui répond le mieux aux besoins opérationnels des acteurs locaux.

Contacts :

Jérémy ROHMER, Déborah IDIER, 3 avenue Claude Guillemin, 45060 Orléans, Cedex 2
Sophie LECACHEUX, Parc technologique Europarc, 24 Av. Léonard de Vinci, 33600 Pessac
Email : j.rohmer@brgm.fr ; s.lecacheux@brgm.fr ; d.idier@brgm.fr

Spécificité du poste

Dans un environnement favorable à l'équilibre vie professionnelle/vie privée, notamment grâce au télétravail, le BRGM se distingue par son climat de bienveillance et de convivialité.

Labellisé HRS4R en 2021, notre souhait est de vous accompagner tout au long de votre vie professionnelle au sein du BRGM. Nous mettons à votre disposition de nombreux dispositifs pour développer vos compétences et votre expertise, avec des possibilités d'évolutions et de mobilités géographiques.

Au BRGM, vous bénéficierez de plusieurs avantages tels qu'une rémunération basée sur 13 mois, des JRTT, un restaurant d'entreprise, des infrastructures sportives, des prestations vacances et loisirs, …

Le BRGM vous garantit une procédure de recrutement transparente. Pour postuler envoyer nous votre candidature (CV actualisé et lettre de motivation) jusqu'au 29/05/2023.

Sachez que tous nos postes sont ouverts à toutes et tous, au BRGM, nous sommes attaché·e·s à la diversité.

Nous étudierons votre dossier de recrutement dès la fin de diffusion prévue. Si votre candidature est retenue, nous vous contacterons pour des entretiens de recrutement pendant lesquels vous échangerez avec la direction recruteuse, la direction RH et une direction transverse.

Localisation du poste

Localisation du poste

France, Nouvelle Aquitaine, Gironde (33)

Ville