EVALUATION DE LA CAPACITÉ DES MODÈLES SOL A REPRODUIRE DES EXPERIENCES DE LONG-TERMES, UNE APPROCHE MUL

Missions :
Dans le cadre du projet ALAMOD financé par le programme “PEPR FairCarbon”, nous proposons un contrat post-doctoral de 24 mois (renouvelable). Les principaux objectifs scientifiques et les tâches connexes du poste viseront à mieux comprendre la dynamique du carbone dans le sol en comparant les sorties de modèle à la base de données construite dans le cadre du projet ALAMOD sur les variations de stocks de C des écosystèmes. L’objectif est de développer une approche multi-modèle pour mieux comprendre les incertitudes associées à la structure des différents modèles utilisés.
Activités :
Le/La post-doctorant.e embauché.e aura dans un premier temps en charge de développer des scripts R ou python pour lancer simultanément un certain nombre de modèle pré identifiés (AMG, RothC, Century, etc.) puis de lancer les simulations sur les sites présentés dans le récent datapaper publié par Fukisaji et al., 2026. Le/La post-doctorant.e aura principalement la responsabilité d’animer un groupe de réflexion incluant les différents modélisateurs intéressés par les questions d’incertitudes structurelles afin de mener une intercomparaison de modèles focaliser sur l’évaluation de la capacité des modèles à représenter les variations des stock de C du sol sur ces sites. Nous chercherons également à paramétrer les modèles en utilisant des approches statistique type bayésienne afin de chercher à comprendre comment une paramétrisation contraintes par des observations peut améliorer les capacités prédictives des modèles considérés. Il/Elle travaillera dans le cadre du projet ALAMOD en partenariat avec i) les responsables de la base de données présenté dans Fujisaki et al., 2026, ii) les modélisateurs impliqués dans le projet et iii) d’autres post-doctorants se focalisant sur des aspects complémentaires de modélisation (analyse spécifique des modèles de prairies et travail sur les modèles de cultures, notamment STICS).
Contexte de travail :
Les sols constituent des stocks de carbone très importants. L’augmentation des stocks de carbone des sols via une gestion durable et compatible avec des objectifs de production sont des leviers bien identifiés pour contribuer à l’atténuation du changement climatique. Néanmoins les modèles simulant les évolutions de stocks de carbone dans les sols sont encore largement perfectibles. Le projet ALAMOD a pour ambition de capitaliser sur toutes les données présentant des évolutions de stock de carbone dans les sols pour créer un outil sans précédent d’évaluation des modèles et de prédiction des stocks de carbone des sols. Cet ensemble de données sera utilisé pour évaluer les différents modèles utilisés/développés par la communauté française. Les résultats de cette comparaison permettront de déterminer les atouts et limites des différentes approches et de jeter les bases d’une nouvelle génération de modèles simulant précisément les évolutions de stocks de carbone dans les sols. Ces
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