Chercheur Modélisation Climat Urbain H/F - Météo France

Rejoindre Météo France, c'est intégrer une organisation multi-sites, situés en hexagone, en Outre-mer, etc. L'organisation de Météo-France s'appuie sur des directions centrales et des directions interrégionales. Ci-dessous, la présentation de la direction que vous pourriez rejoindre:

La Direction de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche rassemble les entités de recherche de Météo-France (principalement CNRM, SAFIRE, LACy), l'Ecole Nationale de la Météorologie, et les services partagés de soutien administratif et informatique (PGA).

Le CNRM est une Unité Mixte de Recherche (UMR 3589) avec la double tutelle Météo-France et CNRS. Le CNRM conduit des recherches dans le domaine de la météorologie et du climat, de l'observation, la compréhension et la modélisation des processus jusqu'à la mise au point de systèmes de prévision météorologique et de projection climatique pouvant être transférés aux services opérationnels de Météo-France.

Le GMME (Groupe de Météorologie de Moyenne Échelle), basé à Toulouse, est l'un des 6 groupes ou centres de recherche du CNRM. Son activité porte principalement sur la compréhension, la modélisation et la prévision des phénomènes de méso-échelle dans les domaines de l'atmosphère et des surfaces.La thématique générale de recherche de l'équipe VILLE est l'étude du climat urbain à différentes échelles spatiales et temporelles, en s'appuyant sur les observations et la modélisation. Les objectifs sont d'affiner la compréhension des processus et interactions de processus complexes qui s'établissent en milieu urbain et d'améliorer leurs représentations dans les modèles à base physique et basés sur l'IA pour la recherche en météorologie et climat, et pour la prévision numérique du temps. Un autre enjeu fort est l'élaboration de services climatiques urbains et le transfert des résultats de la recherche vers les acteurs de la Ville pour guider les mesures de prévention et politiques d'adaptation. L'équipe développe le modèle urbain de référence TEB et les bases de données associées, et contribue aux améliorations des modèles MesoNH, AROME et CNRM-AROME. L'effectif de l'équipe VILLE est de 5 permanents, et de l'ordre de 14 non-permanents.

Vous aurez en charge les missions suivantes:
- évaluer et améliorer les échelles courtes de la prévision en ville, à partir des modèles AROME et Méso-NH en collaboration avec les autres équipes du CNRM ;

- exploiter les systèmes d'observation (conventionnels et d'opportunité) pour le climat urbain et préparer une future assimilation de données urbaines de surface dans le schéma TEB pour AROME afin de renforcer la prévisibilité en ville ;

- mener des études d'impacts, d'adaptation et d'atténuation de la surchauffe urbaine et des effets du changement climatique, en particulier sur le volet végétalisation, à partir de la modélisation et de la compréhension de la variabilité de fine échelle du microclimat urbain ;

- collaborer avec la DSM au développement de services climatiques urbains pour les collectivités ;

- valoriser les travaux via des publications scientifiques, porter et collaborer à des projets de recherche, et assurer l'encadrement de personnel scientifique et technique.

Une formation de niveau Bac +5 (master ou diplôme d'ingénieur) ou un doctorat est souhaitée ainsi qu'une expérience confirmée sur un poste similaire.

Le poste requiert :

- d'être titulaire d'un doctorat et d'avoir publié dans des revues scientifiques de rang A ;

- d'avoir déjà mené des travaux en climat urbain ;

- d'avoir une expertise sur les processus de couche limite et les interactions surface-atmosphère en milieux hétérogènes ;

- de disposer de compétences en prévision numérique et en modélisation climatique, et d'une bonne connaissance des paramétrisations physiques utilisées en modélisation urbaine.

Il est souhaitable d'avoir une expertise :

- sur les modèles AROME, MesoNH, et les schémas de surface (en particulier TEB), tant sur la mise en oeuvre de simulations que le développement de paramétrisations;

- sur les méthodes d'exploitation des données d'observation en ville pour les études de processus et l'évaluation des

modèles.