Chercheur en modélisation des aérosols pour le climat (F/H)

Les aérosols secondaires organiques (SOA) qui se forment dans l’atmosphère par oxydation d’espèces gazeuses organiques représentent une part importante des aérosols organiques de taille sous-micronique. Au cours de la dernière décennie, des avancées significatives dans la compréhension des propriétés et des mécanismes de formation des SOA ont été réalisées grâce notamment à l’utilisation de nouvelles observations. Pour autant, les modèles de climat ne représentent pas à ce jour tous les phénomènes impliqués, et/ou les représentent avec des niveaux de complexité très variables (Shrivastava et al. 2017, Jo et al. 2023).

La personne retenue contribuera à développer le modèle CNRM-ESM (Séférian et al., 2019) de façon à mettre en place une version de CNRM-ESM qui inclura une représentation des SOA. Plus précisément, il/elle:

• effectuera une analyse bibliographique de la représentation des SOA dans les différents modèles de climat, notamment ceux utilisés dans le cadre d’OptimESM ;

• mettra en place la modélisation des SOA à partir de précurseurs gazeux issus des schémas chimiques troposphériques RACM (Stockwell et al., 1997) et RELACS (Teyssèdre et al., 2007) utilisés dans le modèle atmosphérique ARPEGE-Climat selon l’approche décrite dans Spracklen et al. (2011), ou une autre approche suivant le résultat de l’analyse ci-dessus ;

• mettra en place un couplage entre les schémas chimiques et le schéma d’aérosols TACTIC (Michou et al. 2020) de façon à former des SOA selon un équilibre thermodynamique entre gaz précurseurs et aérosols. Les SOA produits seront couplés au schéma radiatif (effet direct et premier effet indirect) ;

• testera le branchement de composés chimiques “interactifs” versus “prescrits” (émissions de composés organiques volatiles par le modèle SURFEX/MEGAN et/ou utilisation de climatologies d’oxydants) qui interviennent dans la formation des SOA ;

• contribuera à l’évaluation de la charge, durée de vie, distributions spatiales et temporelles des SOA (des résultats d’autres modèles ainsi que diverses observations (in situ, satellites, ...) seront utilisées dans cette évaluation) ;

• contribuera à l’utilisation de la bibliothèque ACLIB (Aérosols/Chimie) par le modèle ARPEGE-Climat.

Informations sur le projet :

L’objectif principal d’OptimESM est de développer la prochaine génération de modèles du système Terre (Earth System Models ou ESMs) afin de produire des projections climatiques à long terme qui répondent au mieux aux besoins politiques et sociétaux actuels et à venir. Grâce à l’augmentation de la résolution des modèles d’une part et à l’amélioration du réalisme des processus pris en compte d’autre part, cette nouvelle génération d’ESMs sera ainsi à même de fournir des connaissances de pointe et utiles à l'élaboration des politiques sur les conséquences du réchauffement climatique, y compris le risque de changements rapides dans les phénomènes clés du système terrestre et les impacts régionaux, en prenant en compte différents niveaux de réchauffement planétaire.

Le poste proposé s’inscrit dans les axes (WorkPackages) 1 et 4 d’OptimESM : le WP1 s’intéresse plus particulièrement aux paramétrisations et aux méthodes pour améliorer le réalisme des processus représentés dans les ESMs. Le WP4 quant à lui a pour objectif d’évaluer les ESMs à l’aide de jeux d’observations. Ce travail contribuera également aux actions menées dans le projet H2020 ESM2025 dans lequel certaines équipes du CNRM sont impliquées.

Informations complémentaires :

Poste ouvert aux personnes en situation de handicap

Poste en horaire de bureau

CDD 2 ans, prolongation possible

Vous devez préférablement être titulaire d’un doctorat en chimie atmosphérique/sciences du climat.

Pour occuper ce poste, vous mobiliserez les compétences suivantes :

• De fortes compétences en outils numériques (Linux, Fortran, Python) sont demandées

• Une bonne connaissance de la chimie atmosphérique, des aérosols et de leurs interactions avec le climat est hautement souhaitée

• Une expérience en modélisation numérique de l’atmosphère et/ou dans l’utilisation de codes complexes sur supercalculateur serait un plus

• Une bonne connaissance de l’anglais (écrit et oral) est essentielle étant donné qu’une large partie du travail inclut d’une part la lecture de documents scientifiques rédigés en anglais, et d’autre part et des interactions fréquentes avec un grand nombre de partenaires internationaux dans le cadre de projets européens tels que OptimESM ou ESM2025.