Doctorant (H/F): Assimilation de données satellitaires de biomasse aérienne dans le modèle de surface c

Sujet de thèse :
Les écosystèmes terrestres éliminent environ un quart du dioxyde de carbone (CO2) ajouté à l'atmosphère chaque année, réduisant considérablement la gravité du changement climatique. Cependant, à mesure que le climat change, cette absorption, en particulier la composante terrestre, est menacée. Pour comprendre ce risque, nous devons observer comment l'absorption du CO2 par les terres évolue au fil du temps, comprendre les processus clés et intégrer cette compréhension dans des modèles prédictifs de surface terrestre.
Ce projet se concentrera sur la valorisation des estimations récentes de la biomasse forestière aérienne (ABG) à partir d'observations de télédétection, telles que le produit de l'Agence spatiale européenne (programme ESA-CCI). L'AGB sera assimilée au modèle global de surface terrestre ORCHIDEE, développé à l'IPSL (Institut Pierre Simon Laplace) qui est la composante de surface terrestre du modèle du système terrestre de l'IPSL (IPSL-ESM) utilisé pour les prévisions climatiques. La dernière version d'ORCHIDEE, qui inclut les développements récents liés à la dynamique forestière (avec des cohortes de diamètre et d'âge) et à la gestion forestière (inclusion des principales options de gestion, de l'auto-éclaircie aux taillis) ainsi que le cycle de l'azote et son impact sur le cycle du carbone, sera utilisée.
L'objectif principal de l'assimilation des données sera de calibrer les paramètres clés du modèle liés à l'absorption de carbone, à l'allocation de C aux réserves végétales, à la mortalité et au recrutement afin de mieux reproduire l'absorption historique de carbone forestier (évaluée avec des estimations indépendantes) et ainsi de réduire l'incertitude dans les projections futures de l'absorption mondiale de carbone forestier, en particulier dans divers scénarios de changement climatique et de gestion forestière.
Les principaux défis consisteront à développer une approche appropriée pour assimiler ces données de stocks de carbone ainsi que des informations sur la structure d'âge des forêts (basées sur la télédétection et les observations in situ) afin que le modèle représente les données actuelles d'AGB et de changement d'AGB compatibles avec l'âge des forêts, l'évolution historique de la couverture terrestre et d'autres observations in situ. L'assimilation s'appuiera sur un outil d'assimilation de données existant, ORCHIDAS (https://orchidas.lsce.ipsl.fr/) avec l'étude de méthodes d'apprentissage automatique pour émuler certaines parties du modèle afin de remplacer les composants clés coûteux en calcul du cadre d'assimilation de données. Cela ouvrira donc la voie à une utilisation beaucoup plus répandue des données AGB à l'avenir. Le système générera des paramètres de modèle ORCHIDEE améliorés et des flux de carbone forestier (nets et bruts) pour les estimations actuelles et les prévisions futures.
Contexte :
Le doctorant sera basé au laboratoire LSCE (https://ww
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