DIRECTION DES OPÉRATIONS POUR LA PRÉVISION

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DIRECTION DES OPÉRATIONS POUR LA PRÉVISION OFFRE D’EMPLOI, FONCTIONS TEMPORAIRES D’INGENIEUR (F/H)

Offre de CDD sur le sujet : «Prévision immédiate probabiliste des forts cumuls de pluie»

Informations générales

Date limite d’envoi des candidature s : 31/12/2021 Début du contrat : date cible : 1^er mars 2022 Durée du contrat : 30 mois

Lieu de travail : Direction des Opérations pour la Prévision (DirOP), puis au Centre National de Recherches Météorologiques (DESR/CNRM), Météo France, 42 avenue Coriolis,

Toulouse, France.

Profil : Ingénieur ou chercheur débutants/confirmés

Rémunération : Le salaire brut indicatif, déterminé en fonction des qualifications et de l’expérience du candidat, se situe entre 2552 et 3280 k€ bruts mensuels. Ce contrat est financé par la DGPR (Direction Générale de la Prévention des Risques) du ministère de la Transition écologique, dans le cadre de la nouvelle convention Météo France – DGPR 2022 – 2026.

Contexte

La prévision à très courtes échéances de forts cumuls de pluie est un des enjeux majeurs de la météorologie opérationnelle. Progresser sur cette thématique permet d’envisager des améliorations des systèmes d’alerte existants et une meilleure anticipation des phénomènes dangereux aux échéances de la Prévision Immédiate (PI). La prévision de ces cumuls à l’échelle du bassin versant permet également d’envisager des progrès dans les simulations des crues soudaines opérées par les services hydrologiques.

A ces échéances, DirOP/PI a développé l'algorithme PIAF-RR (Prévision Immédiate Agrégée Fusionnée pour les cumuls de précipitation) qui combine par pondération adaptative, pixel par pixel, des extrapolations d'observations (actuellement, lame d'eau radar SERVAL) avec des prévisions numériques (actuellement, modèle AROME-PI).

L’utilisation déterministe à résolution kilométrique de PIAF n'est pas totalement satisfaisante à cause de manques de prévisibilité à fine échelle, notamment pour les avertissements de pluies intenses ou l'anticipation de crues soudaines sur de petits bassins versants. Les

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cumuls de précipitations plus faibles peuvent aussi bénéficier d’une gestion adaptée de la résolution. L’objectif du travail est d'exploiter les différentes sources de données existantes de manière probabiliste afin d'améliorer les prévisions à très courte échéance des fortes précipitations aux échéances de la PI. Les données utilisées seront issues des différentes versions déterministes et ensemblistes du modèle AROME, ainsi que de l’exploitation multi-réseaux ou multi-configurations de PIAF-RR.

Ce travail contribuera à plusieurs objectifs prioritaires de Météo France.

Missions

La personne retenue s’intégrera à l’équipe « Prévision immédiate » de la DirOP qui lui apportera son soutien sur les méthodes de fusion de données. Il se fera en étroite collaboration avec l’équipe PRECIP du CNRM qui a développé certains algorithmes de génération d’ensembles et de scores de mesure de performance qui seront exploités dans le cadre du contrat proposé. Deux applications sont visées dans un premier temps :

• Les probabilités à l'échelle du pixel de dépassement des seuils utilisés dans le produit "Pluie dans l'heure" (PDH), qui incluent des intensités faibles: l'essentiel de cet algorithme aura été développé début 2022, il s'agira d'en finaliser l'évaluation, les réglages et la production temps réel.

• Les probabilités, dans les 3h à l’échelle de la commune, de l’ aggravation d’un APIC et de fin de l’épisode pluvieux ayant généré l’APIC. Le but est d’enrichir l’information donnée par le produit APIC (Avertissement de Pluies Intenses à l’échelle des Communes), qui est actuellement calculé toutes les 15 min et diffusé aux utilisateurs abonnés (préfectures, communes, intercommunalités) lorsqu'un cumul de pluie observé dépasse localement certaines valeurs climatologiques. L'aggravation d’un avertissement de « pluie intense » observée à « pluie très intense » devra prendre en compte les cumuls déjà observés et ceux prévus par l’ensemble. Cet objectif nécessite des recherches en modélisation de l'impact des probabilités de pluies intenses.

En fonction de l’avancement des travaux, une troisième application pourra être envisagée.

Celle-ci concernera la production de prévisions d'ensemble des pluies pour la modélisation des crues soudaines. Il s'agit d'élaborer des prévisions de pluie aux échéances 0-6h, adaptées aux besoins des instituts de modélisation hydrologique, en particulier le SCHAPI. Cet objectif nécessitera une recherche innovante sur la cohérence des champs de pluie prévus, afin qu'ils modélisent les risques de cumuls catastrophiques à différentes échelles de temps et d'espace.

Méthode:

Les données, outils et encadrants seront dans la continuité des travaux effectués en 2021 sur ce thème.

Les données utilisées seront des sorties PIAF-RR (incluant ses évolutions futures), AROME- PI, AROME déterministe et ensembliste, avec une exploitation multi-réseau (lagging). Les outils algorithmiques seront des post-traitements de ces sorties, fruits d'une évolution des algorithmes PROBGEN et PICS de l'équipe PRECIP. La modélisation des impacts inclura

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des données climatologiques de type SHYREG sur les durées de retour, ainsi que des agrégations spatiales à l'échelle des communes voire bassins versants. Les traitements feront intervenir des observations et analyses sur des périodes historiques (incluant des épisodes de pluies méditerranéennes intenses) ainsi qu'en temps réel pour l'apprentissage automatique (machine learning) des algorithmes.

Les algorithmes PROBGEN et PICS permettent de produire une information probabiliste spatialisée, en améliorant par post-traitement des prévisions déterministes ou ensemblistes.

Ils sont actuellement tournés vers la prévision probabiliste de phénomènes intenses et localisés et traitant surtout les erreurs de positionnement. Le travail proposé vise à améliorer les perturbations appliquées tout en limitant la taille des ensembles produits, et en introduisant une modélisation avancée de l'impact des erreurs de prévisions. Certains de ces développements ont été testés en mode recherche en 2021.

Les prototypes de produits seront soumis à d'autres équipes pour évaluation indépendante de leurs performances. Les logiciels seront développés sous contrainte de compatibilité avec les plateformes de production opérationnelle de Météo-France (langage de programmation, parallélisation en CPU et entrées-sorties, robustesse). Les études seront menées à un niveau de rigueur méthodologique approprié pour une publication scientifique internationale.

Profil recherché

Diplôme d’Ingénieur ou équivalent BAC+5 , avec :

• des compétences en programmation avec au moins la maîtrise d'un des langages suivants : C, C++, python, fortran, shell Unix

• des notions en évaluation statistique

• des aptitudes à la communication écrite et orale

• une maîtrise du français et de l’anglais écrit et parlé

• des qualités humaines et relationnelles nécessaires au travail en équipe

Des notions en physique de l'atmosphère ou en hydrométéorologie, une expérience en analyse de sorties de modèles numériques et en méthodes statistiques seraient appréciées.

Organisation:

Il s'agit d'un travail de recherche appliquée. Le volet PDH et les premières étapes du volet

"probabilités de pluies intenses" seront hébergés dans l'équipe DIROP/PI durant environ 9 mois, afin d'ancrer les travaux dans l'environnement de production. Ensuite, les activités de recherche liées aux probabilités et à la prévision d'ensemble des pluies intenses seront traitées dans l'équipe CNRM/GMME/PRECIP en lien étroit avec les projets ALPHA, ANR (PICS et PRELACS) et la thèse en cours dans cette équipe sur des sujets voisins.

Des points de collaboration seront effectués avec SCHAPI, INRAE et UGE qui sont actifs sur ces problématiques de recherche, et utilisateurs potentiels des futurs produits.

Modalité de candidature

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Les personnes intéressées devront faire parvenir à Thibaut Montmerle

(thibaut.montmerle @meteo.fr , responsable de l’équipe DirOP/PI qui accueillera dans un premier temps la personne recrutée) et à François Bouttier (francois.bouttier@meteo.f r , responsable de l’équipe PRECIP au CNRM) un dossier comportant :

• un curriculum vitæ

• une lettre de motivation

• les coordonnées d’un ou deux référents Une réponse sera donnée avant le 15/01/2022.

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