Thèse de doctorat

il y a 1 mois

GifsurYvette, France CNRS Temps plein

Informations générales

Intitulé de l'offre : Thèse de doctorat (H/F): Modélisation écologique - simulation de la croissance et de la transpiration des forêts à long terme dans un modèle global de surface terrestre informé par des observations de cernes d'arbres
Référence : UMR8212-JONBAR-004
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : GIF SUR YVETTE
Date de publication : lundi 22 avril 2024
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 2 septembre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : Salaire brut mensuel de 2 135€
Section(s) CN : Surface continentale et interfaces

Description du sujet de thèse

• Contexte scientifique:
Le réchauffement anthropique progressif et les changements dans les principaux cycles biogéochimiques mondiaux poussent lentement les écosystèmes forestiers vers des conditions de croissance nouvelles, avec des conséquences incertaines pour la dynamique des écosystèmes et le climat. Les réponses à court terme des forêts au réchauffement, à la sécheresse et à l'augmentation du CO2 atmosphérique et de la déposition d'azote sont relativement bien comprises et simulées avec succès par les modèles de processus. Cependant, la compréhension basée sur les processus et la confiance dans les projections des modèles des cycles du carbone et de l'eau s'affaiblissent à mesure que l'on s'éloigne dans le temps et vers le futur, principalement parce que les observations à long terme des processus clés par lesquels les arbres longtemps vivants meurent ou s'adaptent aux nouvelles conditions de croissance font défaut. En particulier, les réponses souterraines à long terme des forêts restent mystérieuses. Même les tendances de croissance des forêts observables plus facilement au-dessus du sol, telles que la divergence des cernes d'arbres face au réchauffement aux latitudes nordiques fraîches ou l'absence apparente de fertilisation soutenue au CO2 de la croissance largement prédite par les modèles d'écosystèmes, sont difficiles à expliquer avec les observations sur le terrain.

L'utilisation de la largeur des cernes des arbres, combinée à leur composition isotopique en carbone (δ13C) et en oxygène (δ18O), est de plus en plus reconnue comme une méthode pour pallier le manque d'observations directes sur les altérations de la physiologie et de la croissance des plantes avec le changement global à l'échelle des siècles. Cette approche peut être combinée avec des observations satellites et d'eddy covariance disponibles à court terme sur la croissance des forêts et les flux de carbone et d'eau au cours des dernières décennies pour fournir un repère à long terme cohérent pour les modèles de surface terrestre, une ressource qui commence tout juste à être exploitée. Le projet CATES, financé par le Conseil Européen de la Recherche (ERC), est à l'avant-garde du développement d'un nouveau cadre interdisciplinaire pour contraindre les projections climatiques en améliorant conjointement la simulation de la croissance et de l'efficacité d'utilisation de l'eau des forêts à long terme (décennies à siècles) en utilisant de nouvelles normes observationnelles pour la croissance historique et la physiologie dérivées des données des cernes des arbres.

• Objectif de la thèse:
La thèse fait partie du projet CATES et vise à combiner plusieurs données des cernes des arbres (largeur des cernes et isotopes stables du carbone et de l'oxygène) et des observations d'eddy covariance provenant d'un réseau de super-sites pour améliorer la simulation des flux de carbone et d'eau dans le modèle de surface terrestre ORCHIDEE à l'échelle locale. Ce travail contribuera à l'objectif scientifique global de CATES de réduire les incertitudes dans la simulation des rétroactions de la croissance et de la physiologie des arbres modifiées sur le système terrestre.

• Exigences:
•Master (M2 en France).
•Intérêt démontré pour les biogéosciences et la modélisation numérique.
•Pensée analytique et scientifique.
•Compétences en informatique, programmation et en écriture anglaise

• Approche:
Le processus par lequel les observations d'un système sont intégrées dans un modèle numérique de ce système est appelé assimilation de données. Dans ce projet, un schéma formel d'assimilation de données bayésienne sera utilisé pour combiner de manière optimale les informations basées sur les processus du modèle de surface terrestre ORCHIDEE avec des observations sur les cernes des arbres et des flux de carbone et d'eau au niveau du site. Ce cadre d'assimilation de données a régulièrement été appliqué aux observations d'eddy covariance. Le défi scientifique est de l'appliquer à plusieurs types de données des cernes des arbres (largeur des cernes et isotopes stables) en combinaison avec des flux de données à court terme traditionnels pour valider, et le cas échéant améliorer, la capacité d'ORCHIDEE à simuler les effets du changement global sur la transpiration et la production de biomasse de l'interannuel à l'échelle des siècles. La plupart des données des cernes des arbres sont déjà disponibles, mais le candidat aidera à la collecte et à la mesure sur les sites clés.

• Résultats attendus:
Le processus d'assimilation de données devrait aboutir à un modèle calibré capable de simuler de manière réaliste les réponses à court terme des forêts aux extrêmes climatiques (par exemple, la sécheresse, le réchauffement) et les changements à long terme de l'efficacité d'utilisation de l'eau au cours du XXe siècle pour différents types de forêts.

Contexte de travail

Le lieu de travail sera le LSCE (, un institut de recherche de premier plan sur le changement climatique et la modélisation du système terrestre situé sur le plateau de Saclay, près de Paris. Il emploie plus de 320 chercheurs de plus de 30 nationalités différentes et de disciplines scientifiques diverses. L'étudiant fera partie de l'équipe MOSAIC (Modélisation des Surfaces Continentales et des Interfaces) au LSCE et sera inscrit à l'École doctorale des sciences de l'environnement d'Île-de-France (SEIF) à l'Université Paris-Saclay. Il s'agit d'un programme de doctorat par la recherche bénéficiant d'un environnement de recherche très dynamique et d'une infrastructure de modélisation de classe mondiale.

Contraintes et risques

Les candidatures doivent être soumises via le portail emploi du CNRS (veuillez suivre ce lien: https:///), comprenant (1) un curriculum vitae, (2) une brève déclaration de motivation (½ page) et (3) les noms, adresses, numéros de téléphone et adresses électroniques d'au moins deux références.

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