Chercheur/chercheuse scientifique postdoctoral(e)

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Toulouse, Occitanie, France CNRS Temps plein

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Vos missions en quelques mots

Missions :
Contexte:
Les effets du changement climatique sont particulièrement visibles dans l'Arctique et l'Antarctique, régions qui se réchauffent plus rapidement que le reste du monde. Le recul des glaciers et des calottes glaciaires, la fonte du pergélisol et la diminution du manteau neigeux menacent les écosystèmes et les communautés tributaires de l'eau, de la pêche et d'autres ressources naturelles, tout en accroissant les risques d'avalanches et d'inondations liées à la neige fondue. Ces changements ont également des conséquences à l'échelle mondiale : la fonte des glaces terrestres entraîne une élévation du niveau de la mer, tandis que le dégel du pergélisol libère du méthane et du dioxyde de carbone. Malgré ces impacts régionaux et mondiaux, l'adaptation aux évolutions futures de la cryosphère polaire reste complexe en raison des incertitudes importantes qui entourent les projections climatiques. Une partie de cette incertitude découle d'une compréhension insuffisante et d'une représentation inadéquate, dans les modèles, de la cryosphère terrestre et de ses interactions avec l'atmosphère et l'océan. La neige influence fortement ces interactions et joue un rôle clé dans la modulation de la réponse de la cryosphère au changement climatique ainsi qu'à d'autres facteurs naturels et socio-économiques. Pourtant, dans les régions polaires, les caractéristiques et les processus du manteau neigeux restent mal compris, peu observés et imparfaitement modélisés, en particulier ceux qui sous-tendent les interactions entre l'atmosphère et la cryosphère terrestre. Combler ces lacunes en matière de connaissances et de modélisation est donc crucial pour améliorer les projections et favoriser une adaptation efficace au changement climatique.
Malgré ces impacts régionaux et mondiaux, l’adaptation aux changements futurs de la cryosphère polaire reste difficile en raison des fortes incertitudes associées aux projections climatiques. Une partie de ces incertitudes provient d’une compréhension encore insuffisante de la cryosphère continentale et d’une représentation inadéquate de celle-ci dans les modèles, ainsi que de ses interactions avec l’atmosphère et l’océan. La neige influence fortement ces interactions et joue un rôle majeur dans la modulation de la réponse de la cryosphère au changement climatique et à d’autres facteurs naturels et socio-économiques.
Cependant, dans les régions polaires, les caractéristiques et les processus associés au manteau neigeux restent encore mal compris, insuffisamment observés et imparfaitement représentés dans les modèles, en particulier ceux qui régissent les interactions entre l’atmosphère et la cryosphère continentale. Combler ces lacunes en matière de connaissances et de modélisation est donc essentiel pour améliorer les projections climatiques et contribuer à la mise en place de stratégies efficaces d’adaptation au changement climatique.
Le projet SnowPI (Polar Snow,
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Profil recherché

Competences :
Être titulaire d’un doctorat au moment de la prise de fonction, en météorologie, hydrométéorologie ou dans un domaine connexe, avec une préférence pour les candidats ayant une expérience en modélisation des processus de surface en saison froide.
-Le candidat ou la candidate devra disposer de bonnes compétences en programmation pour le traitement de grands volumes de données et être capable d’évaluer les performances des modèles à l’aide de différents jeux de données issus d’observations in situ et de la télédétection.
-Les langages de programmation privilégiés sont Python et FORTRAN.
-Une bonne maîtrise de l’environnement Linux en ligne de commande est requise.
-Le candidat ou la candidate devra posséder un niveau d’anglais suffisant pour rédiger des rapports et des publications scientifiques évaluées par les pairs, ainsi que pour participer à des téléconférences, conférences et ateliers dans le cadre du projet.
-Nous recherchons une personne créative, motivée, relativement autonome et désireuse de travailler en collaboration avec d’autres chercheurs et laboratoires.
-La langue de travail est l’anglais et/ou français.
Contraintes et risques :
Pas de contraintes ou risques particuliers

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