Thèse de modélisation du pergélisol (H/F)

Sujet de thèse :
Simulation numérique des impacts du dégel du pergélisol sur la stabilité des infrastructures et sur les ressources en eau en Arctique

Cette thèse de doctorat vise à étudier les impacts du dégel du pergélisol induit par le changement climatique dans l'Arctique, en utilisant des capacités avancées de modélisation thermo-hydro-mécanique développées dans le cadre du projet PERMACHANGE. Le pergélisol est un sol gelé en permanence en profondeur, couvrant un quart des terres de l'hémisphère Nord. En raison du réchauffement climatique, il connaît un dégel rapide et généralisé, ce qui induit des impacts essentiels dans l'Arctique, à la fois sur l'environnement (par exemple, les ressources en eau) et sur les sociétés (par exemple, la déstabilisation des infrastructures). Ces impacts du dégel du pergélisol devraient générer des coûts financiers supplémentaires importants pour le maintien des principales activités humaines, jusqu'à des centaines de milliards de dollars d'ici la fin du siècle. De plus, le dégel du pergélisol déclenchera probablement une rétroaction climatique critique. Ainsi, anticiper le dégel du pergélisol par des simulations numériques est primordial pour assurer la résilience des environnements, des sociétés et des activités arctiques tout en maîtrisant les coûts associés. Parallèlement, les simulations numériques de la dynamique du pergélisol sont très complexes et difficiles en raison des fortes non-linéarités et couplages impliqués dans la physique connexe.
Le projet PERMACHANGE s'appuie sur le calcul haute performance (Orgogozo et al., 2023, Xavier et coll., 2024) et la modélisation hydride (Chinesta et al., 2020; Champagney et coll., 2022) pour développer un jumeau hybride thermo-hydologique de pergélisol à l'échelle du site (~10 de km2), à coupler avec des modèles de substitution basés sur l'apprentissage automatique de la mécanique des sols de congélation/décongélation de pointe (Richa et al., 2024, Tristani et coll., 2024) en utilisant des approches de régression symbolique (par exemple Guayacán-Carrillo et Sulem, 2024). Ce faisant, PERMACHANGE permettra des simulations numériques sans précédent de haute fidélité et de haute efficacité des transferts souterrains de chaleur et d'eau et de la stabilité du terrain sous le dégel du pergélisol.
Cette thèse de doctorat vise à appliquer cette chaîne de modélisation avancée à trois sites de surveillance à long terme du pergélisol dans l'Arctique européen: Abisko au nord de la Suède, Ny-Ålesund au Svalbard et Ilulissat au Groenland. De cette façon, des projections des impacts du dégel du pergélisol à différentes échelles de temps seront effectuées, de l'échelle de temps saisonnière à l'échelle de temps du siècle. Cela nous permettra de démontrer les capacités du flux de travail de modélisation avancée PERMACHANGE et de fournir des informations essentielles aux parties prenantes locales en tant qu'alerte pour la prise d
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