Une étude récente a démontré les avantages d’une technique de correction des biais appliquée en temps réel lors de la réalisation d’un modèle global. Cette approche permet de générer une simulation globale dans laquelle les biais climatologiques sont corrigés non pas de manière diagnostique, mais prognostique. Cela signifie que la simulation obtenue est à la fois physiquement cohérente et dépourvue des biais majeurs généralement observés dans les modèles climatiques globaux.

Dans une première étude, le modèle couplé global canadien de cinquième génération (CanESM5) a été utilisé pour piloter le MRCC5 et évaluer l’impact d’une correction prognostique des biais sur le climat régional. Pour poursuivre l’analyse, ce projet vise à étudier l'effet de cette correction sur les biais des quantiles d’indices d’événements extrêmes, tels que les vagues de chaleur, simulés par le MRCC5.  Pour ce faire, nous utiliserons deux ensembles de simulations du MRCC5 issus de la première étude (10 membres chacun, résolution de 0,44°) pilotée par deux configurations du pilote : 1) CanESM5 originale, et 2) CanESM5 avec la correction prognostique des biais.

L’équipe Simulations et analyses climatiques d’Ouranos désire ainsi se doter d’un.e stagiaire pour analyser des extrêmes simulés entre les deux configurations afin de mieux comprendre l’impact de la correction prognostique des biais sur les percentiles situés près de la queue de la distribution. Ces deux approches seront ensuite confrontées à une correction des biais de type quantile-quantile, dans le but de mettre en évidence les limites des méthodes de correction des biais qui ne respectent pas les principes physiques.

Les défis qui t'attendent :

• Se familiariser avec la cinquième version du modèle régionale du climat canadien (MRCC5) et de ses sorties.

• Approfondir les connaissances sur le biais inhérent au MRCC5 ainsi que du concept de biais provenant des conditions aux frontières. 

• En apprendre davantage sur les modèles du climat et sur les différentes sources de variabilité et d’incertitude.

• Améliorer ses capacités à travailler avec de grands volumes de données climatiques avec Python.

• Rédiger un rapport et présenter les résultats à la communauté d’Ouranos dans le cadre d’un séminaire à la fin du stage.

Profil et compétences recherchés :

• Formation de 1er ou 2e cycle universitaire (ou équivalent) en sciences de l’environnement (hydrologie, atmosphère, génie) ou domaine connexe.

• Capacité à travailler de manière autonome et en collaboration avec une équipe.

• Familiarité avec Python.

• Familiarité avec les librairies pythons telles que NumPy, SciPy, Pandas, xarray un atout.

• Connaissances pertinentes en modélisation du climat un atout.

• Connaissances des méthodes de post-traitement en hydrologie/sciences de l’atmosphère un atout.

• Familiarité avec des environnements Linux un atout.

Ce que nous offrons : 

• La participation à un projet d’une grande importance au Québec.

• La possibilité de faire partie d’une équipe dévouée et de contribuer à son importante mission.

• Bureaux situés en plein cœur du centre-ville.

Pour postuler, merci de remplir le formulaire et d'envoyer ton relevés de notes ci-dessous d'ici le 26 janvier 2025.