Stage : Prévision Saisonnière Des Vagues de

Mise en ligne le 17/11/2023

Principales caractéristiques de l'offre d'emploi
- Type de contrat:

- Stage
- Niveau de formation:

- BAC +4 / BAC +5
- Spécialité(s):

- Expertise / Recherche
- Pays / Région:

- France / Ile-de-France
- Département:

- Essonne (91)
- Ville:

- Palaiseau
- EDF est labellisé Happy Trainees**Description de l'offre**:
La consommation d'électricité en France est très thermosensible. En été, une augmentation d'un degré Celsius de la température en France entraîne une augmentation de 400 à 500 MW de la consommation. De plus, des températures extrêmes pendant une période prolongée affectent l'efficacité opérationnelle des centrales électriques. Il est donc important de prévoir les températures estivales extrêmes le plus tôt possible. Les principaux facteurs à l'origine des vagues de chaleur sont le déficit d'humidité du sol, les températures extrêmes à la surface de la mer et les phénomènes de blocage atmosphérique. Les centres météorologiques opérationnels du monde entier produisent des prévisions saisonnières (c'est-à-dire des prévisions pour la saison à venir) depuis plus d'une décennie, bien que leur fiabilité soit questionnable. Plusieurs études évaluant la qualité des prévisions saisonnières ont montré que certaines des vagues de chaleur qui se sont produites en Europe avaient été prévues au moins un mois à l'avance. A cet égard, ce stage a les objectifs suivants:
1. Quantifier la qualité des prévisions saisonnières de température estivale sur la France à l'aide de scores probabilistes tels que le Continuous Ranked Probability Score.

2. Améliorer la qualité des prévisions de température sur la France en utilisant des variables climatiques mieux prévues (telles que l'humidité du sol, la température de surface de la mer, etc.) comme prédicteurs en employant une technique statistique multivariée développée dans Goutham et al. 2023 (4).

Références:
1. Mecking, J. V., Drijfhout, S. S., Hirschi, J. J.M. & Blaker, A. T. Ocean and atmosphere influence on the 2015 European heatwave. Environ. Res. Lett. 14, 114035 (2019).

2. Seo, E. et al. Impact of soil moisture initialization on boreal summer subseasonal forecasts: mid-latitude surface air temperature and heat wave events. Clim Dyn 52, 1695-1709 (2019).

**Profil souhaité**:
**Niveau d’étude** : Stage de fin d’études (Bac +5), écoles d’ingénieur ou Master 2 en climat, environnement, énergie.

**Domaines de compétences** : Météorologie, Climat, notions en statistique et manipulation des données (Big Data) liées aux sorties des modèles numérique de prévision du temps.

**Informatique** : Environnement de travail LINUX et/ou Windows, Maîtrise du langage python, manipulation des données (format netcdf, csv, cdo, nco).

**Savoir-être** : Curiosité intellectuelle, esprit critique, autonomie, bonnes capacités d’analyse et de synthèse, sens de l’initiative.