Thèse Explorer les Transitions Paléoclimatiques à l'Échelle Géologique Apport de la Modélisation Statistique et des Modèles 'Système Terre' H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Paris-Saclay GS Géosciences, climat, environnement et planètes École doctorale : Sciences de l'Environnement d'Ile-de-France Laboratoire de recherche : Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement - DRF Direction de la thèse : Pierre SEPULCHRE ORCID 0000000242674025 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-11T23:59:59 La modélisation numérique des paléoclimats « deeptime » (à l'échelle des temps géologiques) à l'aide de modèles de circulation générale (GCMs) s'est largement développée depuis les années 1980. Cette approche est particulièrement précieuse pour comprendre les interactions au sein du système climatique, que ce soit dans des états très différents de l'actuel (par exemple, le dernier maximum glaciaire) ou similaires à ceux attendus avec le changement climatique actuel induit par l'homme (comme le maximum thermique de l'Éocène, il y a 55 millions d'années, caractérisé par des concentrations atmosphériques en CO très élevées).
Cependant, la modélisation paléoclimatique reste limitée par le coût computationnel des longues intégrations avec les GCMs, et plus récemment avec les modèles du système Terre (ESMs). Cela empêche la réalisation de simulations climatiques transitoires sur plusieurs millions d'années, qui seraient pourtant utiles pour comprendre les mécanismes du changement climatique. La stratégie courante consiste donc à simuler des états climatiques dits « à l'équilibre », en réponse à des conditions aux limites prédéfinies (paléogéographie, concentrations en gaz à effet de serre, paramètres orbitaux).
Ces dernières années, des approches statistiques utilisant des émulateurs à processus gaussiens ont été développées et appliquées à des périodes spécifiques (Van Breedam et al., 2021 ; Sablon et al., 2025). D'autres ont combiné des simulations de modèles climatiques à l'équilibre avec du krigeage sur des proxies isotopiques de température pour interpoler le climat dans le temps (Tardif et al., 2025).
L'objectif de la thèse est de concevoir une nouvelle stratégie mathématique pour interpoler temporellement des simulations climatiques à l'équilibre issues de différentes périodes géologiques, en s'appuyant sur la connaissance des variations à plus fine échelle de la température, de l'insolation et des gaz à effet de serre, issues de proxies paléoclimatiques.
Les modèles ESM ne permettent pas de faire d'intégration temporelle supérieures à quelques milliers d'années, et le calcul HPC est extrêmement coûteux et gourmand énergétiquement. Avec cette thèse nous souhaitons explorer des méthodes mathématiques contraintes par les observations pour émuler les transitions climatiques dans le passé lointain (géologique). Proposer de nouvelles méthodes d'exploration des transitions climatiques passées.
Fournir des scénarios paléoclimatiques 'continus' aux communautés de biogéosciences Utilisation ponctuelle de simulations numériques avec IPSL-CM5A2 et développement de méthode d'interpolations temporelles (ex. Gaussian Process Emulator)

Maîtrise du langage Python, incluant une expérience avec les bibliothèques NumPy, Pandas, Matplotlib, et idéalement xarray et dask.

Solides connaissances en statistiques/apprentissage automatique et en analyse de données, appliquées de préférence à des données climatiques ou environnementales.

(Optionnel) Connaissance des données climatiques ou météorologiques (ex : ERA5, CMIP6).
Excellentes capacités de résolution de problèmes et aptitude à travailler à la fois de manière autonome et en équipe de recherche.

Une expérience avec des proxies paléoclimatiques (ex : ¹O, pCO) serait un atout.