Résilience des forêts tropicales et contraintes potentielles sur les ' nature climate solutions' // Tropical forest resilience and potential constraints on nature climate solutions

Le Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement (LSCE) et le Conseil Espagnol de la Recherche (CSIC) recherchent un(e) candidat(e) pour une thèse de doctorat sur les perturbations dues aux incendies et la dynamique de rétablissement dans les forêts tropicales. Le/la candidat(e) retenu(e) utilisera des modèles de surface terrestre en combinaison avec l'intelligence artificielle, des observations satellitaires et de terrain pour évaluer les risques climatiques sur la stabilité et le potentiel de rétablissement des forêts tropicales amazoniennes.
Contexte:
Ces dernières années, les sécheresses en Amérique du Sud ont déclenché de graves incendies, principalement intentionnels, qui ont brûlé des millions d'hectares de forêts primaires en Amazonie et libéré d'importantes quantités de CO2 dans l'atmosphère. L'impact de ces perturbations extrêmes sur le fonctionnement des forêts tropicales reste largement méconnu, tout comme les modifications futures de la dynamique de rétablissement et de récurrence des incendies après incendie. Pour combler cette lacune, ce projet analysera les interactions entre le changement climatique, la déforestation et les incendies de forêt.
Le projet s'articule autour de trois objectifs principaux:
- Améliorer la capacité à simuler les impacts des incendies dans les forêts amazoniennes grâce à l'évaluation des effets observés des changements d'affectation des terres.
- Développer des types fonctionnels de plantes pour contraindre la dynamique de rétablissement de la succession après des perturbations naturelles et des changements d'utilisation des terres.
- Évaluer les bénéfices potentiels de stratégies alternatives de gestion de l'utilisation des terres pour la mise en œuvre de systèmes de gestion des terres en Amazonie.
Profil du candidat:
- Master en sciences des systèmes terrestres, informatique ou disciplines connexes
- Compétences en programmation: scripting (par exemple, Bash, Python), programmation bas niveau (Fortran, C++)
- Intérêt marqué pour la modélisation de l'utilisation des terres et de la végétation, ainsi que pour les solutions climatiques fondées sur la nature
Encadrement académique: Daniel Goll (LSCE, France) et Isabel Martinez-Cano (CSIC, Espagne), avec le soutien de jeunes et de seniors des deux sites. Le/la doctorant(e) sera inscrit(e) à l'école doctorale Sciences de l'environnement d'Île-de-France (SEIF) de l'université Paris-Saclay. L'institut virtuel CLAND offrira des opportunités supplémentaires de formation, de réseautage et d'échanges scientifiques.
Lieu de travail: La thèse sera co-organisée par le LSCE et le CSIC. Un minimum d'un an doit être passé sur chaque site.
Durée: trois ans.
Date de début: automne 2025 (possibilité de flexibilité).
Salaire: conforme à la réglementation nationale, incluant l'ensemble des avantages sociaux et de santé.
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The Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement (LSCE) and the Spanish Research Council
(CSIC) are looking for a candidate for a PhD thesis on fire disturbance and recovery dynamics in tropical
forests. The successful candidate will use land surface models in combination with artificial intelligence,
satellite and field observations to assess climate risks on the stability and recovery potential of tropical
forests in the Amazon.
Background:
In recent years, droughts in South America sparked severe, primarily intentional fires that burned
millions of hectares of primary forests in the Amazon and released vast amounts of CO2 to the
atmosphere. The impact of such extreme disturbances on the functioning of tropical forests remains
largely unknown, as well as future alterations of postfire recovery and fire recurrence dynamics. To fill
this gap, this project will analyze the intersect among climate change, deforestation and forest fires.
The project is articulated in three primary objectives:
- Improve the ability to simulate fire impacts in Amazon forests through the assessment of the
observed effects of land use changes.
- Develop plant functional types to constrain successional recovery dynamics after natural
disturbances and changes in land use.
- Assess the potential benefits of alternative land use management strategies for implementing FNCSs in the Amazon.
Candidate Profile:
- Master's degree in Earth System or Computer Sciences or related disciplines
- Programming skills: scripting (e.g. Bash, Python), low level programming (Fortran, C++)
- Strong interest in land use and vegetation modeling and nature-based climate solutions
Academic supervision: Daniel Goll (LSCE, France) & Isabel Martinez-Cano (CSIC, Spain), with additional
support from young & senior staff at both locations. The student will be enrolled at the doctoral school
Sciences de l'environnement d'Ile-de-France (SEIF) of the university Paris-Saclay. The virtual institute
CLAND will provides additional opportunities for training, networking & scientific exchanges.
Work location: The PhD will be jointly hosted by LSCE and CSIC. A minimum of one year has to be spent
at each location.
Duration: three years.
Starting date: Autumn 2025 (flexible to some extent).
Salary: in accordance with national regulations including full social and health benefits.
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Début de la thèse : 01/10/2025
WEB : https://www.lsce.ipsl.fr/en/cycles-transferts/biogeo/join-us-biogeo/

Autre type de financement - Autre type de financement,

Université Paris-Saclay GS Géosciences, climat, environnement et planètes

129 Sciences de l'Environnement d'Ile-de-France

Master en systèmes terrestres, sciences de l'environnement, informatique ou disciplines connexes Compétences en programmation: scripts (p. ex., Bash, Python), programmation bas niveau (Fortran, C++) Intérêt marqué pour la modélisation de l'utilisation des terres et de la végétation, ainsi que pour les solutions climatiques fondées sur la nature Maîtrise de l'anglais
Master's degree in Earth System, Environmental Science, Computer Sciences or related disciplines Programming skills: scripting (e.g. Bash, Python), low level programming (Fortran, C++) Strong interest in land use and vegetation modeling and nature-based climate solutions proficient in English