Le cycle de l’eau atmosphérique est fortement influencé par les interactions entre l’atmosphère et la surface. En particulier, l’urbanisation modifie localement les échanges thermiques et hydriques, la circulation de l’air ainsi que les concentrations en aérosols.

Le LATMOS développe des radars verticaux Doppler ROXI permettant d’observer les hydrométéores présents dans une colonne atmosphérique d’environ 13 km, avec une résolution verticale de l’ordre de 100 m. Ces radars mesurent l’énergie rétrodiffusée en fonction de la vitesse des hydrométéores. Les spectres Doppler fournissent ainsi des informations sur la distribution des vitesses de chute et sur la quantité d’hydrométéores présents à différentes altitudes. Leur analyse peut permettre d’accéder indirectement aux propriétés microphysiques des précipitations.

Le stage s’inscrit dans un projet visant à exploiter ces observations pour mieux caractériser l’évolution des précipitations en environnement urbain et semi-rural. Il constitue une première étape vers le développement d’une méthode permettant, à terme, d’estimer certaines propriétés atmosphériques à partir des observations radar.

Le stage comportera deux étapes principales.

1. Étude de sensibilité des observations radar : Une base de profils atmosphériques représentatifs de différentes situations précipitantes sera constituée. Ces profils seront utilisés pour simuler les observations radar à l’aide d’un modèle de transfert radiatif. L’analyse des relations entre les propriétés atmosphériques et les spectres Doppler simulés permettra d’identifier les variables physiques auxquelles les observations ROXI sont les plus sensibles.

2. Développement d’un modèle neuronal : À partir de cette base de simulations, un modèle d’apprentissage profond sera développé avec PyTorch afin d’apprendre la relation entre les propriétés physiques de l’atmosphère et les spectres Doppler associés. L’objectif sera de construire un modèle direct rapide, capable de reproduire les observations simulées sans avoir à exécuter systématiquement le modèle physique. Ce modèle constituera une première brique pour le développement ultérieur d’une méthode d’inversion des observations radar, permettant d’estimer certaines propriétés atmosphériques directement à partir des spectres Doppler.