Identification du système climatique terrestre

Ce sujet s'inscrit dans la thématique "Systèmes à Dérivées Non Entières" du Groupe Automatique de l'IMS et concerne la problématique de l’identification de système dynamique.

Le GIEC (groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat) « a pour mission d’évaluer, sans parti pris et de façon méthodique, claire et objective, les informations d’ordre scientifique, technique et socio-économique sont nécessaires pour mieux comprendre les risques liés au réchauffement climatique d’origine humaine, cerner plus précisément les conséquences possibles de ce changement et envisager d’éventuelles stratégies d’adaptation et d’atténuation ». Le GIEC attribue à l’activité humaine la plus grande partie du réchauffement observé depuis le milieu du 20e siècle, ceci sur la base de ses modèles numériques et de l’observation du climat au cours des siècles passés. Dans ce contexte, la théorie de l’identification de systèmes aurait due s’imposer, cependant, les climatologues ne semblent lui porter que peu d’intérêt [1-2]. L’objectif de ce stage est donc de proposer une tentative objective pour l’identification du système climatique terrestre.

Ce sujet concerne la problématique de la modélisation du système climatique terrestre à partir de l’identification de systèmes. Et le plan de travail s’oriente selon :

- une étude bibliographique pour bien comprendre le processus climatique, à savoir le circuit climatique, les transferts radiatifs ainsi que le mécanisme des modulations de l’effet de serre ;

- la modélisation et la caractérisation des données à partir des facteurs de forçage (entrées du type l’activité solaire, l’activité volcanique et l’activité humaine) et de températures mesurées (Loehle, Mann&Jones, Ljunqvist, Moberg) ; les données étant très disparates, il faudra comprendre leur origine et les prétraitements avant de les utiliser ; 

- compte tenu de la compacité paramétrique et du caractère à mémoire longue de la dérivation non entière, des modèles non entiers seront candidats pour l’identification multivariable du système climatique. 

- une proposition d’algorithme d’identification de fonctions de transfert sous forme implicite, dans des contextes de bruit blanc et de bruit coloré 

Ce sujet est susceptible de se poursuivre en thèse de doctorat. 

Compétences requises

Vous êtes actuellement en Master 2 recherche ou en troisième année d’école d’ingénieur en automatique et vous avez suivi des cours d’identification de systèmes et d’optimisation. 

Des compétences en filtrage de Kalman et en climatologie serait un plus.

Références

[1] – Ph. De Larminat, Changement climatique : identification et projections, ISTE, 2014.

[2] – J.H. van Hateren, A fractal climate response function can simulate global average temperature trends of the modern era and the past millennium, Climate Dynamics, 40(11), pp. 2651-2670, 2013.

[3] – S. Victor, A. Mayoufi, and R. Malti. Global terrestrial temperature modeling by using fractional models. In 22nd IFAC World Congress, volume 56, pages 3302–3307, Yokohama, Japan, 07 2023.

[4] – A. Mayoufi. Identification du système climatique terrestre. PhD thesis, Université de Bordeaux et

ENIG Gabès, Bordeaux, France, 2022.