Compréhension des hot-spots de connectivité hydrologique dans les petits bassins de tête sous climat méditerranéen // Understanding hotspots of hydrological connectivity in small headwater catchments under Mediterranean climate conditions
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ABG-135967
ADUM-70404 |
Thesis topic | |
| 2026-02-24 |
Université Grenoble Alpes
St Martin d'Hères Cédex - Auvergne-Rhône-Alpes - France
Compréhension des hot-spots de connectivité hydrologique dans les petits bassins de tête sous climat méditerranéen // Understanding hotspots of hydrological connectivity in small headwater catchments under Mediterranean climate conditions
- Earth, universe, space sciences
bassin versant, télédétection, modélisation
catchment, remote sensing, modelling
catchment, remote sensing, modelling
Topic description
Une particularité des bassins versants montagneux de tête sous climat méditerranéen est la très forte dynamique temporelle de la réponse hydrologique. Une partie prépondérante des flux d'eau et de matière associée est exportée hors du bassin en quelques heures, lors des plus forts débits de crue. Cependant, de nombreux bassins de tête sont également confrontés à une tension croissante sur la ressource en eau sous l'effet du dérèglement climatique et de la multiplication des usages. Il existe une alternance rapide et prononcée entre périodes humides et sèches dont il convient de comprendre le fonctionnement. Ce projet de thèse propose d'élaborer un cadre méthodologique combinant données in situ, télédétection et recherche participative pour produire de nouvelles générations de données très résolues aux échelles fines alimentant des modélisations hydrologiques et hydrogéologiques contraintes par la dynamique spatio-temporelle du réseau de drainage actif.
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A distinctive feature of mountainous Mediterranean headwater catchments is the highly dynamic nature of the hydrological response over time. A significant portion of the water and associated matter is exported from the catchment within a few hours during the highest flow discharges. However, many headwater catchments are also facing increasing pressure on water resources due to climate change and multiple uses. There is a rapid and pronounced transition between wet and dry periods, the functioning of which needs to be understood. This PhD project proposes to develop a methodological framework combining in situ data, remote sensing, and citizen science to produce new generations of high-resolution data at fine scales to feed into hydrological and hydrogeological models constrained by the spatio-temporal dynamics of the active drainage network.
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Début de la thèse : 01/10/2026
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A distinctive feature of mountainous Mediterranean headwater catchments is the highly dynamic nature of the hydrological response over time. A significant portion of the water and associated matter is exported from the catchment within a few hours during the highest flow discharges. However, many headwater catchments are also facing increasing pressure on water resources due to climate change and multiple uses. There is a rapid and pronounced transition between wet and dry periods, the functioning of which needs to be understood. This PhD project proposes to develop a methodological framework combining in situ data, remote sensing, and citizen science to produce new generations of high-resolution data at fine scales to feed into hydrological and hydrogeological models constrained by the spatio-temporal dynamics of the active drainage network.
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Début de la thèse : 01/10/2026
Funding category
Funding further details
Financement d'un établissement public Français
Presentation of host institution and host laboratory
Université Grenoble Alpes
Institution awarding doctoral degree
Université Grenoble Alpes
Graduate school
105 STEP - Sciences de la Terre de l'Environnement et des Planètes
Candidate's profile
Formations recommandées : Hydrologie, hydrogéologie, géographie, sciences du sol
Connaissances générales requises en physique, hydrologie, systèmes d'information géographique
Goût pour le terrain et l'observation
Maîtrise d'au moins un outil de programmation (R, Python ou MATLAB)
Motivation pour se former à des disciplines comme la télédétection, la modélisation hydrologique, la modélisation hydrogéologique et la recherche collaborative
Recommended training: Hydrology, hydrogeology, geography, soil sciences General knowledge required in physics, hydrology, geographic information systems Interest in fieldwork and observation. Proficiency in at least one programming tool (R, Python, or MATLAB). Motivation to learn about disciplines such as remote sensing, hydrological modeling, hydrogeological modeling, and citizen science
Recommended training: Hydrology, hydrogeology, geography, soil sciences General knowledge required in physics, hydrology, geographic information systems Interest in fieldwork and observation. Proficiency in at least one programming tool (R, Python, or MATLAB). Motivation to learn about disciplines such as remote sensing, hydrological modeling, hydrogeological modeling, and citizen science
2026-05-22
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