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HOMOGENEISATON DE L'ESTIMATION DES PRÉCIPITATIONS À L'ÉCHELLE GLOBALE : APPROCHE PAR MODELE HYBRIDE DIFFUSION-DETERMINISTE
France, Guyancourt · Offre publiée 17 février 2026
L'offre d'emploi a expiré
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Description du poste
L'exploitation synergique des missions spatiales internationales constitue l'atout majeur : la couverture géostationnaire continue visible-infrarouge assurée par Meteosat MSG/MTG (Europe), GOES (USA) et Himawari (Asie-Pacifique), combinée aux mesures hyperfréquences de référence de la constellation GPM (orbite basse), offre la précision, la résolution spatio-temporelle nécessaire. Un des objectifs de la thèse est d'assurer dans un contexte multi-satellite la continuité de la précision et du biais d'estimation des précipitations indispensable pour caractériser l'impact du changement climatique sur les régimes de pluie planétaires. La thèse vise à développer et valider une architecture hybride diffusion-déterministe pour l'estimation des précipitations globales avec quantification des incertitudes.
Responsabilités
Développer l'architecture hybride et l'entraîner sur 5 ans de données globales (2019-2023)
Caractériser la variabilité spatio-temporelle des précipitations avec attention particulière aux événements extrêmes
Établir un cadre méthodologique pour la propagation des incertitudes dans les études d'impacts climatiques
Exigences
Intérêt pour les applications de l'IA à la télédétection spatiale, à l'observation de la terre et à la climatologie
Connaissances et Intérêt pour l'apprentissage profond et les modèles génératifs (PyTorch)
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