Description

Cette thèse de doctorat vise à étudier les impacts du dégel du pergélisol induit par le changement climatique dans l'Arctique, en utilisant des capacités avancées de modélisation thermo-hydro-mécanique développées dans le cadre du projet PERMACHANGE. Le pergélisol est un sol gelé en permanence en profondeur, couvrant un quart des terres de l'hémisphère Nord. En raison du réchauffement climatique, il connaît un dégel rapide et généralisé, ce qui induit des impacts importants en Arctique, à la fois sur l'environnement (e.g.: ressources en eau) et sur les sociétés (e.g.: déstabilisation des infrastructures). Ces impacts du dégel du pergélisol devraient générer des coûts financiers supplémentaires importants pour le maintien des principales activités humaines, jusqu'à des centaines de milliards de dollars d'ici la fin du siècle. De plus, le dégel du pergélisol est également associé à une rétroaction climatique critique, via le dégel d'importante quantité de carbone organique labile. Ainsi, anticiper le dégel du pergélisol par la simulation numérique est primordial pour assurer la résilience des environnements, des sociétés et des activités arctiques tout en maîtrisant les coûts associés. Parallèlement, les simulations numériques de la dynamique du pergélisol sont très complexes et difficiles en raison des fortes non-linéarités et couplages caractérisant les processus physiques impliqués.
Le projet PERMACHANGE s'appuie sur le calcul haute performance (Orgogozo et al., 2023, Xavier et al., 2024) et la modélisation hydride (Chinesta et al., 2020; Champagney et coll., 2022) pour développer un jumeau hybride thermo-hydologique de pergélisol à l'échelle du site (~10 de km2), à coupler avec des modèles de substitution basés sur l'apprentissage automatique de la mécanique des sols de congélation/décongélation de pointe (Richa et al., 2024, Tristani et coll., 2024) en utilisant des approches de régression symbolique (par exemple Guayacán-Carrillo et Sulem, 2024). Ce faisant, PERMACHANGE permettra des simulations numériques sans précédent de haute fidélité et de haute efficacité des transferts souterrains de chaleur et d'eau et de la stabilité du terrain dans le contexte du dégel du pergélisol.
Cette thèse de doctorat vise à appliquer cette chaîne de modélisation avancée à trois sites de surveillance à long terme du pergélisol dans l'Arctique européen: Abisko au nord de la Suède, Ny-Ålesund au Svalbard et Ilulissat au Groenland. De cette façon, des projections des impacts du dégel du pergélisol à différentes échelles de temps seront effectuées, de l'échelle de temps saisonnière à l'échelle de temps du siècle. Cela nous permettra de démontrer les capacités de la méthodologie de modélisation avancée PERMACHANGE et de fournir des informations essentielles aux parties prenantes locales, sur le court terme en tant qu'alerte pour la prise de décision concernant les mesures d'urgence et sur le long terme pour l'aménagement du territoire. Il permettra également d'établir une procédure générale pour l'application opérationnelle de cette méthodologie avancée de modélisation du pergélisol dans tout l'Arctique et contribuera à la collecte des informations pertinentes nécessaires pour améliorer la prise en compte du pergélisol dans les modèles du système Terre utilisés pour les projections climatiques.

Compétences requises

Compétences et connaissances nécessaires: Modélisation numérique des processus physiques (une expérience OpenFOAM et/ou IA serait un plus) Travailler dans un environnement linux (une expérience sur supercalculateur serait un plus) Travail collaboratif au sein d'une équipe internationale nombreuse et diversifiée Intérêt pour la communication scientifique et l'écriture Bien que non obligatoire, une formation en géosciences et / ou sciences cryosphériques et / ou physique des milieux poreux serait appréciée.

Bibliographie

Champaney et al., 2022. Int J Mater Form 15, 31. https://doi.org/10.1007/s12289-022-01678-4
Chinesta et al., 2020. Arch Computat Methods Eng 27, 105–134 https://doi.org/10.1007/s11831-018-9301-4
Guayacán-Carrillo and Sulem, 2024. Computers & Geotechnics, 171, 106355. https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2024.106355
Orgogozo et al., 2023. Computer Physics Communications, 282, 108541, https://doi.org/10.1016/j.cpc.2022.108541
Richa et al., 2024. In: Geotechnical engineering challenge to meet current and emerging needs of society. Proc. XVIII European Conference on Soil Mechanics and Geotechnical Engineering. Lisbonne, August 2024. https://doi.org/10.1201/9781003431749-359
Tristani et al., 2024. International Journal for Numerical & Analytical Methods in Geomechanics. https://doi.org/10.1002/nag.3889
Xavier et al., 2024. The Cryosphere, 18, 5865–5885, https://doi.org/10.5194/tc-18-5865-2024

Mots clés

pergélisol, changement climatique, simulation numérique, modélisation hybride, calcul intensif, couplage THM