Matthieu Charbonnel

Projet : Évaluation des changements projetés dans les précipitations extrêmes dans un ensemble de AGCM et de leur dépendance par rapport aux périodes de retour 1, 10 et 100 ans

• Objectif : évaluer les changements précipitation projetés dans les précipitations extrêmes dans un ensemble d'AGCM et de leur dépendance par rapport aux périodes de retour 1, 10 et 100 ans
• Compétences clés : Développement de packages Python (lecture de fichier binaire ou grib comme xarray.Dataset, anaylse de données cliamtique, dessin de carte), Résolution de problèmes (la conversion de fichier binaire ou grib en netcdf m'a initialement posé de nombreux problèmes), Communication scientifique (à venir, rédaction d'un rapport de 30 pages et d'un article de 4 pages)
• Outils et technologies utilisé : invite de commande Linux, script shell, python (xarray, numpy, matplotlib, os,...)

Projet : Détection de canicules dans les projections climatiques en Australie à l'aide de l'Excess Heat Factor (EHF)

• Objectif : Évaluer la pertinence de l'Excess Heat Factor (EHF) pour détecter des canicules dans les projections climatiques en Australie.
• Compétences clés : programmation Python avancée (développement d'outils et d'algorithmes pour analyser de larges bases de données climatiques), analyse de données (traitement et analyse statistique de données climatiques pour évaluer la performance de l'EHF dans la détection de canicules), communication scientifique (conception d'un poster scientifique et présentation orale pour présenter les résultats du projet.)
• Résultats & Productions clés : Développement d'un algorithme de détection de canicules basé sur l'EHF, Développement d'autre versions de cet algorithme qui modifie les seuils utilisé (fixe ou mobiles), ou la métrique utilisée pour détecter les canicules
• Outils et technologies utilisés : Python, bibliothèques NumPy et xarray, base de données climatiques australienne, outils de visualisation de données (Matplotlib).

Projet : Dynamique atmosphérique Nord Atlantique dans les modèles de climat : évaluations et projections futures

• Objectif : évaluer la représentation de la dynamique atmosphérique Nord Atlantique par les modèles de climat.
• Compétences clés : Analyse de données climatiques (utilisation de données de réanalyse (ERA5) et de projections climatiques (CMIP6) pour évaluer la représentation de la dynamique atmosphérique Nord Atlantique par les modèles de climat), Développement de package Python (création d'un package Python pour effectuer des traitements statistiques sur les données climatiques, notamment des tests de Student, des analyses en composantes principales (ACP), et d'autres méthodes statistiques avancées.), Communication scientifique (création d'un poster scientifique et présentation devant un jury de spécialistes du domaine.)
• Outils et technologies utilisés : réanalyse ERA5, projection climatique CMIP6, python (notamment avec les bibliotheque xarray, matplotlib, eofs, sklearn, scipy...)