Phénoménologie et impacts de l'aérosol organique atmosphérique // Phenomenology and impacts of atmospheric organic aerosols

Les aérosols atmosphériques ont un impact significatif sur la santé et le climat. Leurs propriétés physiques et chimiques peuvent être très différentes suivant la typologie de leurs sources et de leur processus de formation. La part organique de l'aérosol peut représenter de 20 à 90 % de leur composition suivant les régions. La compréhension des liens entre les diverses sources de précurseurs à la fois d'origines anthropique et biogénique, et l'évolution de l'aérosol organique restent encore parcellaires. Les objectifs de ces travaux de thèse sont donc d'étudier les variabilités spatiale et temporelle de la composition de l'aérosol atmosphérique, d'identifier les facteurs associés au devenir de la matière organique atmosphérique et d'évaluer leur évolution dans des environnements contrastés.
Les travaux s'appuieront sur l'exploitation d'un ensemble de bases de données existantes sur la composition chimique de l'aérosol atmosphérique, multi-variables et mutli-sites à l'échelle européenne. Après une synthèse des résultats déjà obtenus sur chacune des bases de données, une analyse d'ensemble sera conduite à partir d'une méthodologie optimisée pour documenter la variabilité spatiale et temporelle des sources, étude qui sera étendue avec des variables auxiliaires et des méthodes par apprentissage pour discerner les déterminants majeurs (processus) de l'aérosol organique. Une approche comparative sera menée sur des variables représentatives avec le modèle chimie transport GEOS-Chem pour évaluer/améliorer la prise en compte de processus clés.
Ces travaux conduiront à une meilleure compréhension des évolutions spatiale et temporelle de la composition chimique de l'aérosol atmosphérique. Il s'agira d'une valorisation de données d'observation acquises au niveau européen dans des environnements contrastés. L'étude fournira une représentation de l'origine de la matière organique entre les sources primaires et la formation secondaire. Elle améliorera la compréhension des processus pour une meilleure prise en compte dans les modèles de chimie atmosphérique et contribuera à une meilleure compréhension des impacts des aérosols organiques sur la qualité de l'air et le climat.
Ces travaux s'inscrivent dans les perspectives de recherche de l'équipe CHIANTI de l'IGE. Ils bénéficieront d'une forte expertise de l'équipe d'encadrement, reconnue au niveau international à la fois pour l'observation hautement résolue de la chimie de l'aérosol et de ses précurseurs et pour la modélisation déterministe des polluants atmosphériques. Des échanges avec l'ensemble des fournisseurs de données au niveau européen et la participation à des conférences confèrent un caractère international à ce sujet.
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Atmospheric aerosols have a significant impact on health and climate. Their physical and chemical properties can be very different, depending on their sources and formation processes. The organic component of aerosols may represent from 20% to 90% of their composition, depending on the region. Our understanding of the links between the various sources of precursors of both anthropogenic and biogenic origin, and of the evolution of organic aerosols, is still incomplete. The aims of this thesis work are therefore to study the spatial and temporal variability of atmospheric aerosol composition, to identify the factors associated with the fate of atmospheric organic matter and to assess their evolution in contrasted environments.
The work will be based on the exploitation of a set of existing datasets on the chemical composition of atmospheric aerosol, multi-variable and multi-site at an European scale. Following a synthesis of the results already obtained on each dataset, an overall analysis will be carried out using an optimized methodology to identify the spatial and temporal variability of sources. The study will be extended with auxiliary variables and learning methods to discern the major drivers (processes) of organic aerosol. A comparative approach will be carried out on representative variables with the chemical-transport model GEOS-Chem to assess/improve the consideration of key processes.
This work will lead to a better understanding of the spatial and temporal evolution of the chemical composition of atmospheric aerosols. It will valorise observational data acquired at European level in contrasting environments. The study will provide a better representation of the particulate organic matter origin between primary sources and secondary formation processes. It will improve our understanding of these processes to be taken into account in atmospheric chemical transport models and contribute to better predict the impact of organic aerosols on air quality and climate.
This work is in line with the research prospects of the IGE's CHIANTI team. It will benefit from the strong expertise of the supervisors, internationally recognized for both highly resolved observation of the chemistry of aerosols and their precursors, and deterministic modeling of atmospheric pollutants. Exchanges with all European data providers and participation in conferences give this project an international dimension.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Contrat doctoral

Concours pour un contrat doctoral

Université Grenoble Alpes

105 STEP - Sciences de la Terre de l'Environnement et des Planètes

Le candidat doit être titulaire d'un diplôme d'ingénieur ou d'un master en sciences de l'Atmosphère, physique, sciences de l'environnement, science des données ou similaire avec : - une expérience en chimie atmosphérique et en science des aérosols - Compréhension des processus de transport et de transformation de l'atmosphère - Des compétences en programmation (Python, R ou MATLAB) pour l'analyse et la modélisation des données - Expérience de l'analyse statistique avancée des données - Capacité à traiter de grands ensembles de données et au contrôle qualité des données - Compétences en matière de présentation lors de conférences et de réunions
The candidate should have an engineer or Master degree in atmospheric science, physics, environmental science, data science or similar with : · background in atmospheric chemistry and aerosol science · Understanding of atmospheric transport and transformation processes · Programming abilities (Python, R, or MATLAB) for data analysis and modeling · Experience with advanced statistical analysis · Ability to handle large datasets and perform data quality control · Presentation skill in conferences and meetings