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PhD - Offre de thèse au CNRM (Météo-France, CNRS)

Du 1 novembre 2022 au 1 novembre 2025

Météopole, Toulouse, France, didier.ricard@meteo.fr, christine.lac@meteo.fr

Turbulence et circulations à résolution décamétrique dans les nuages convectifs Dans le cadre de cette thèse, nous souhaitons étudier les processus physiques à l’interface nuageuse à l'aide de simulations à très fine résolution (LES décamétrique) avec le modèle Méso-NH (Lac et al, 2018). L'objectif est de caractériser les circulations au sein des nuages convectifs (du cumulus au cumulonimbus), ainsi que les structures turbulentes associées.

Les nuages convectifs sont associés à de fortes vitesses verticales et d’intenses circulations turbulentes. Des études récentes (Verrelle et al, 2015, 2017 ; Strauss et al, 2019) ont montré que les modèles atmosphériques de type CRM (Cloud Resolving Model) avec une résolution kilométrique tendent à sous-estimer la turbulence au sein des nuages et surestimer les vitesses verticales. Une simulation de type LES (Large Eddy Simulation) avec une résolution de 5 mètres a permis d’étudier plus en détail les structures typiques associées à un cumulus congestus (Strauss et al, 2021) : cœur ascendant à flottabilité positive, larges tourbillons au sommet formant une circulation toroïdale et enveloppe subsidente entourant le nuage. Cette LES a aussi servi à caractériser la turbulence au sein de ce nuage, celle-ci est de plus fine échelle sur les bords qu’à l’intérieur du nuage. A cette fine résolution, la production dynamique de la turbulence sous-maille, due au cisaillement de vent domine sur la production thermique, liée à la flottabilité. Les bords sont caractérisés par une présence accrue de subsidences et portent la marque d’une inversion de flottabilité due en partie aux effets de refroidissement liés à l’évaporation des gouttelettes nuageuses.

Dans le cadre de cette thèse, nous souhaitons poursuivre l’étude des processus physiques à l’interface nuageuse et généraliser les résultats précédents obtenus pour un nuage particulier avec différents tests de sensibilité : sur la maturité des nuages convectifs considérés ; sur le cisaillement de vent, afin notamment de mesurer son impact sur la dissymétrie entre les parties amont et aval du nuage ou sur les instabilités ; sur l’humidité de l’environnement et sur la présence d’hydrométéores mixtes. Nous proposons pour cela de réaliser des simulations à très fine résolution (décamétrique) avec le modèle Méso-NH (Lac et al, 2018) pour caractériser les circulations au sein des nuages convectifs (du cumulus au cumulonimbus), ainsi que les structures turbulentes associées. 
Nous chercherons également à déterminer si l’introduction d’un refroidissement radiatif, par activation du schéma de rayonnement, renforce l’entraînement sommital. La prise en compte d’un schéma microphysique dit à 2 moments, qui décrit de manière pronostique la concentration des hydrométéores en plus de leur masse, permettra d’analyser la notion de mélange homogène/hétérogène aux bords des nuages, et d’introduire une interaction directe entre turbulence et microphysique, à travers le processus d’activation des gouttelettes notamment. Le modèle Méso-NH utilisera ainsi des paramétrisations sophistiquées comme la turbulence 3D du schéma CBR (Cuxart et al, 2000), le schéma microphysique LIMA (Vié et al. , 2016) ou le schéma radiatif ecRad (Hogan et Bozzo, 2016).
Nous souhaitons également extraire et identifier au mieux les structures cohérentes au sein des nuages simulés (nombre, taille, forme...) En effet, il peut exister au sein des écoulements turbulents des tourbillons cohérents qui ont une durée de vie grande devant leur temps de retournement, comme ceux de la circulation toroïdale. Ces structures cohérentes indiquent une turbulence non locale. Les caractéristiques sur les structures turbulentes obtenues à l’aide d’analyses multi-résolution basées sur des ondelettes fourniront des indications utiles pour la paramétrisation de la turbulence non locale dans les nuages. En particulier, la taille caractéristique de ces structures sera à comparer à la longueur de mélange utilisée dans le schéma de turbulence CBR, ce qui pourra donner des pistes d’amélioration dans la formulation de cette longueur. Les circulations à fine échelle et les structures cohérentes au sein des nuages simulés pourront être visualisées à l’aide d’outil de visualisation 3D adapté aux grands volumes de données (de type Paraview).
Une partie de ces simulations sera réalisée dans un cadre idéalisé (initialisation à partir de profils verticaux de température, vent et humidité), mais on envisage également de simuler des cas réels observés lors de campagnes de mesure pour lesquelles on dispose de données radar aéroportées de vent, de réflectivités et de dissipation turbulente (comme la récente campagne DACCIWA dans la région des îles du Cap Vert) afin de comparer les structures turbulentes observées et simulées. 
Une meilleure connaissance des caractéristiques turbulentes des nuages convectifs, en lien avec les schémas radiatif et microphysique, doit permettre in-fine d’améliorer les paramétrisations des modèles de prévision numérique du temps.
Nature du travail attendu et compétences souhaitées
Ce travail nécessitera la réalisation de LES sur de grandes grilles avec le modèle Méso-NH. Des diagnostics existants ou à coder en Python seront utilisés sur ces grands volumes de données numériques afin de caractériser les tourbillons et analyser les processus physiques qui les pilotent.  

Profil des candidats: 
- Master 2 ou une qualification équivalente en physique de l’atmosphère, en océanographie, physique de l’environnement, en turbulence ou en climat avant de débuter la thèse 
- une bonne pratique de l’anglais à l’écrit et à l’oral pour présenter des résultats scientifiques
- bonnes capacités en programmation et traitement de données (Fortran, Shell, Python ou similaire) 
- expérience en modélisation numérique

A propos du CNRM
Le Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM, www.cnrm-game-meteo.fr), est une unité de recherche mixte (UMR 3589) affiliée à Météo-France et au CNRS. Il regroupe 80 chercheurs et 150 ingénieurs, techniciens et personnels admnistratifs. Chaque année, le CNRM accueille entre 15 et 20 nouveaux doctorants. 

Candidatures :
Les candidats devront envoyer une lettre de motivation, avec un CV, une copie de leurs diplômes avec le relevé de notes correspondantes, le résumé du sujet de leur Master, ainsi que le nom de deux personnes de référence incluant leur adresse email et leur numéro de téléphone avant la date limite. Vu le calendrier très serré les candidats sont encouragés à manifester le plus tôt possible leur intention de postuler. 

Date limite de candidature : le plus tôt possible, les candidatures étant traitées au fil de l’eau. 

Références bibliographiques
Cuxart, J., P. Bougeault, and J.-L. Redelsperger, 2000. A turbulence scheme allowing for mesoscale and large-eddy simulations, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 126, 1-30.
Hogan, Robin J., and Alessio Bozzo, 2016. ECRAD: A new radiation scheme for the IFS. European Centre for Medium-Range Weather Forecasts.
Lac, C., J.-P. Chaboureau, et al. , 2018. Overview of the Meso-NH model version 5.4 and its applications, Geosci. Model Dev., 11, 1929-1969.
Strauss, C, Ricard, D, Lac, C, and, A. Verrelle, 2019. Evaluation of turbulence parametrizations in convective clouds and their environment based on a large‐eddy simulation. Q J R Meteorol Soc., 1– 23.
Strauss, C, Ricard, D, Lac, C, 2021. Dynamics of the cloud-environment interface and turbuelnces effects ina LES of a growing cumulus congestus. Submitted to JAS.  
Verrelle, A., D. Ricard, and C. Lac, 2017. Evaluation and improvement of turbulence parameterization inside deep convective clouds at kilometer-scale resolution, Mon. Weather Rev., 145, 3947-3967.
Verrelle, A., D. Ricard, and C. Lac, 2015. Sensitivity of high-resolution idealized simulations of thunderstorms to horizontal resolution and turbulence parameterization, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 141, 433-448.
Vié, B., J.-P. Pinty, S. Berthet, and M. Leriche, 2016. LIMA (v1.0): a quasi two-moment microphysical scheme driven by a multimodal population of cloud condensation and ice freezing nuclei, Geosci. Model Dev., 9, 567-586.