Contexte de l'offre

L'oscillation australe El Niño (ENSO) est l'un des phénomènes de variabilité atmosphérique les plus importants et les plus étudiés, car elle influence les variations de température à l'échelle mondiale. Il est essentiel de mieux comprendre l'ENSO pour pouvoir mieux modéliser la réponse du climat aux émissions anthropiques continues. Dans ce projet, nous proposons d'utiliser des techniques d'analyse topologique des données pour mieux comprendre les modèles existants d'ENSO. Le projet sera supervisé par Hannah Christensen, professeur associé au département de physique de l'Université d'Oxford, et Nina Otter, Inria Starting Faculty, DataShape, Inria-Saclay.

Objectifs du stage

• Utilisation de méthodes basées sur le PH pour analyser les tracés de bifurcation des modèles ENSO, à la fois dans le cadre déterministe et stochastique ;

• Calcul et comparaison du PH en ce qui concerne les filtrations d'ensembles de sous-niveaux des séries temporelles ENSO provenant des données d'observation et des séries temporelles provenant des modèles ENSO ;

• Participation et bref rapport d'avancement au séminaire annuel DataShape, mai 2025, Porquerolles ;

• Rédaction d'un article de recherche, à soumettre à un journal de recherche en sciences du climat.

Compétences requises

• Maîtrise de Python ;

• Maîtrise de MATLAB souhaitée, mais non requise ;

• Solides connaissances en topologie algébrique ou en modélisation climatique.