Thèse Vers une Représentation Réaliste des Aérosols dans Arome Impact sur le Rayonnement et la Microphysique des Nuages H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Institut National Polytechnique de Toulouse École doctorale : SDU2E - Sciences de l'Univers, de l'Environnement et de l'Espace Laboratoire de recherche : CNRM - Centre National de Recherches Météorologiques Direction de la thèse : Benoit VIE ORCID 0000000260210603 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-06-01T23:59:59 Les aérosols atmosphériques jouent un rôle central dans le système atmosphérique en interagissant étroitement avec le rayonnement et les nuages. En absorbant et en rétrodiffusant le rayonnement solaire, ils modulent l'énergie reçue à la surface ainsi que les profils de chauffage dans l'atmosphère. En tant que noyaux de condensation et de nucléation, ils influencent également le cycle de vie des nuages, depuis leur formation jusqu'à leur dissipation. Certains phénomènes illustrent particulièrement l'ampleur de ces interactions. Les panaches de poussières désertiques sahariennes, par exemple, perturbent fortement le bilan radiatif de surface tout en favorisant la formation de cirrus (Froyd et al., 2022). Les aérosols peuvent également intensifier la convection atmosphérique (Abbott et al., 2021) et moduler le cycle de vie des brouillards radiatifs ainsi que l'évolution des stratus (Boutle et al., 2018 ; Bhowmik, 2024). À travers leurs effets directs, indirects et semi-directs sur le rayonnement et les nuages, les aérosols constituent aujourd'hui l'une des principales sources d'incertitude des projections climatiques (Fiedler et al., 2023). Leur prise en compte réaliste représente donc un enjeu majeur, tant pour la compréhension du climat que pour l'amélioration de la prévision numérique du temps. Dans ce contexte, on s'intéresse au modèle opérationnel de Météo-France, AROME (Seity et al., 2011), qui permet une la prévision du temps à l'échelle kilométrique, dans lequel on introduira une représentation en ligne des aérosols et de leurs impacts. Les aérosols constituent une composante atmosphérique hautement variable, tant spatialement que temporellement, en fonction de leurs sources d'émission et des processus de transport. Ils incluent notamment les sels marins et les poussières désertiques mobilisés par le vent à la surface des océans et des régions arides, ainsi que les sulfates, le carbone suie (black carbon) et d'autres particules issues des activités anthropiques ou des feux de végétation. Dans sa configuration opérationnelle actuelle, le modèle AROME utilise une climatologie mensuelle des aérosols. Cette approche moyenne ne permet pas de représenter les variations rapides associées aux conditions météorologiques (vents forts, flux de sud favorisant les intrusions sahariennes) ni aux émissions ponctuelles telles que les feux de forêt. À l'inverse, des modèles de chimie-transport comme IFS-COMPO, MOCAGE ou ARPEGE-COMPO dès que cette configuration aura été finalisée et validée, simulent de manière réaliste l'évolution des aérosols, bien que leur développement soit historiquement orienté vers les problématiques de qualité de l'air.\ L'objectif de cette thèse est de tirer parti de ces modèles pour fournir à AROME une description spatio-temporelle réaliste des aérosols. Ceux-ci pourront alors être pris en compte dans les calculs radiatifs ainsi que dans la représentation de la microphysique nuageuse. Ces deux effets ne ciblent par les mêmes types d'aérosols : par exemple les particules très fines et fortement absorbantes peuvent dominer l'effet radiatif, tandis que des particules plus grosses, solubles ou cristallines peuvent être cruciales pour la formation des gouttelettes ou de cristaux. La représentation choisiedes aérosols doit donc convenir aux deux usages et refléter de manière réaliste la diversité des tailles, compositions et concentrations. Le couplage d 'AROME avec IFS-COMPO existe déjà sous une forme avancée, notamment grâce aux travaux de Martin-Perez et al. (2024) sur le schéma microphysique à un moment ICE3 (Pinty et al., 1998) et de Vié et al. (2018) pour le schéma microphysique à deux moments LIMA (Vié et al., 2016, Taufour et al., 2024). Toutefois, la description des aérosols dans IFS-COMPO ou MOCAGE fait des hypothèses fortes sur les distributions dimensionnelles et la densité des aérosols, qui sont actuellement sous-contraintes par les observations dans ces systèmes, alors qu'une description précise de ces quantités est nécessaire pour leur utilisation comme noyaux de condensation et congélation. De plus, pour LIMA qui représente la consommation des aérosols par nucléation et lessivage, il est indispensable de représenter les sources d'aérosols en cours de prévision (Hoarau et al., 2018). Les observations du réseau ACTRIS () réparties sur plusieurs sites en France, offrent un cadre d'évaluation unique, fournissant des mesures de concentrations massiques (ACSM) et en nombre (SMPS), ainsi que des informations sur la composition chimique des aérosols. L'origine des masses d'air peut être déterminée grâce au modèle de rétro-trajectoires FLEXPART (Bakels et al., 2024), utilisable en ligne dans AROME. Dans un premier temps, la représentativité des espèces d'aérosols issues des modèles de chimie-transport sera évaluée au regard des observations. Une description simplifiée, adaptée aux besoins de la microphysique nuageuse et du rayonnement, sera alors construite.\ Des simulations AROME seront ensuite réalisées sur un ensemble de cas d'étude pour lesquels des observations abondantes seront disponibles (radar, observations in-situ), incluant différentes situations météorologiques sensibles aux aérosols. La configuration simplifiée sera comparée à une approche plus détaillée, telle que celle de Martin-Perez et al. (2024).\ L'analyse des interactions entre processus reposera sur des outils diagnostiques avancés, tels que les diagnostics DDH, permettant d'accéder aux contributions individuelles des différents processus physiques.\ Une évaluation plus robuste sera ensuite menée sur une large base de cas ou sur des périodes prolongées, afin de quantifier l'impact des modifications proposées sur la qualité globale des prévisions.\ L'évaluation s'appuiera sur de nombreuses sources d'observations : mesures in situ aérosols et microphysique via le réseau ACTRIS, observations radar polarimétriques (via l'opérateur operadar de Augros et al, 2016), données satellitaires pour la couverture nuageuse, ainsi que les réseaux de pyranomètres pour le rayonnement via le logiciel PYRANO développée par Magnaldo et al., 2024

Connaissances en physique de l'atmosphère, bases en algorithmie et codage. Capacité à manipuler différents jeux de données, à utiliser des outils existants et à développer ses propres outils de traitement, d'analyse et de visualisation, essentiellement en python.