Analyse de l'impact du milieu urbain parisien sur les systèmes précipitants à partir d'un trio [...]

Overview L’étude de l’impact du milieu urbain sur les précipitations est un axe de recherche majeur de l’équipe Météorologie & Climat du LATMOS. Le projet de thèse consiste à déployer 3 radars météorologiques (SIRTA, QUALAIR et un site à déterminer) afin de collecter des spectrogrammes Doppler et d’analyser l’influence de la ville de Paris sur les cellules de pluie.

Project Description Le projet repose sur la collecte de données radar ROXI, la construction d’une base de données de spectrogrammes, et l’utilisation de techniques de machine learning pour classer et suivre les cellules de pluie tout au long de leur trajet survolant Paris.

Responsibilities

Développer un pré‑traitement pour sélectionner les cellules de pluie intéressantes observées par le radar ROXI.

Construire et maintenir une base de données de spectrogrammes Doppler.

Utiliser le machine learning pour représenter ces séries temporelles dans un espace latent réduit.

Implémenter un clustering des cellules et les étiqueter en fonction des mesures du SIRTA ou d’autres instruments.

Corriger l’évolution des classes de cellules lorsqu’elles passent au-dessus de Paris et analyser les corrélations avec les paramètres météorologiques.

Collaborer avec les plateformes météorologiques et les produits Météo‑France pour assurer le suivi des cellules entre les radars.

Qualifications

Diplôme en sciences de l’environnement ou en sciences des données, ou équivalent.

Expertise en machine learning ou volonté de se former en science de l’environnement.

Bonne maîtrise de la modélisation statistique et des outils informatiques en Python.

Connaissance de l’environnement PyTorch apprécie.

Intérêt pour les campagnes de mesure.

Start Date Début de la thèse : 01/10/2026

WEB : https://latmos.ipsl.fr/

Funding Contrats ED : Programme blanc GS‑GCE

Location Université Paris‑Saclay GS Géosciences, climat, environnement et planètes – Guyancourt, France

#J-18808-Ljbffr