Stage Amélioration des modèles paramétriques du champ de vent des cyclones tropicaux (F/H)
- Reference : FEM-SAS-2023-491
- Type de poste : Stage
- Durée : 6 mois
- Localisation : Brest (29) - France Energies Marines
- Télécharger l'offre
Description de l'offre
Ce stage sera réalisé dans le cadre du lot de travaux n°4 du projet OROWSHI portant sur l’amélioration des modèles paramétriques de vent dans les cyclones tropicaux. Ces modèles sont utilisés au sein la méthode de Monte-Carlo pour générer des champs de vent synthétiques en 2 dimensions. Ils sont un aspect central de l’estimation du risque lié aux cyclones, car ils permettent d’obtenir pour un faible coût de calcul, les propriétés du vent et des vagues générées par un très grand nombre de cyclones. Cependant, les modèles existants diffèrent par leur performance et leur précision et ont tous d’importantes limites quant à leur représentation de la variabilité de l’aléa cyclonique. Le WP4 se propose de dresser un diagnostic des performances de ces modèles en comparaison à un jeu de données satellite haute-résolution issues de capteurs de vent SAR, et de proposer un modèle paramétrique de vent amélioré, décrivant aussi bien la structure symétrique que l’asymétrie de grande et petite échelles des cyclones. Ce stage en particulier a pour but d’explorer des méthodes d’analyse multivariées et non-linéaires de type classification machine learning afin de caractériser au mieux les interactions entre les paramètres d’entrée des modèles paramétriques. Il visera également à investiguer des métriques différentes et plus efficaces pour exprimer la variabilité du champ de vent que les formulations usuelles, qui se résument à un profil radial symétrique ajouté à une asymétrie de grande échelle.
Missions
À l’aide d’un ensemble de données de profils radiaux paramétriques du vent de surface ajustés sur des observations SAR, le stagiaire étudiera dans un premier temps la variabilité des paramètres des profils à l’aide d’outils de classification et de régression de machine learning afin d’évaluer la valeur ajoutée des dépendances multivariées non linéaires entre ces paramètres. Le travail consistera ensuite à diminuer progressivement le degré de guidage des méthodes machine learning, en apprenant d’abord les propriétés du profil radial directement à partir des profils moyens observés au lieu de ceux paramétrés, enfin directement à partir du champ de vent asymétrique 2D.
Ce travail devrait améliorer les modèles paramétriques de vent existants en exploitant à la fois des outils d’analyse multivariés innovants et le contenu informatif des mesures SAR à haute résolution. La méthodologie proposée permettra également d’évaluer la pertinence des formulations habituelles s’appuyant sur un profil de vent radial paramétré, par rapport à des formulations moins contraintes du champ de vent de surface.
Compétences requises
Formation initiale
• Ecole d’ingénieur, Master universitaire
Connaissances spécifiques
Requises :
• Programmation (python)
Souhaitées :
• Traitement de données statistiques et/ou méthodes de machine learning
• Océanographie physique
Qualités professionnelles
• Autonomie
• Capacités rédactionnelles en anglais et français
• Communication/collaboration
Gratification suivant les conditions prévues par la loi + chèques-déjeuners et remboursement de 50% des frais de transport domicile-travail.
Conformément à la réglementation, à compétences égales, la priorité sera donnée aux personnes en situation de handicap.
Emploi : Stage Amélioration des modèles paramétriques du champ de vent des cyclones tropicaux (F/H)
Reference : FEM-SAS-2023-491
« * » indique les champs nécessaires