Soutenance de thèse : Cindy DELAGE

Rôle et avantages de l'intelligence artificielle dans la modélisation du transfert radiatif dans les atmosphères gazeuses et son application à l'analyse des données satellitaires.

Doctorante : Cindy DELAGE

Laboratoire INSA : CETHIL - Centre d'Énergétique et de Thermique de Lyon

École doctorale : ED162 : MEGA de Lyon (Mécanique, Énergétique, Génie civil, Acoustique)

L'étude de l'atmosphère terrestre nécessite le traitement de données massives issues d'instruments de télédétection. Ce traitement permet d'estimer des variables thermophysiques telles que la température et les concentrations de différentes espèces. Pour obtenir ces informations, plusieurs étapes de traitement sont indispensables. L'une de ces étapes concerne le calcul de la transmissivité dans le but de résoudre !'Équation de Transfert Radiatif. En théorie, un calcul exact est possible en utilisant le modèle dit raie par raie (Line-by-Line, LBL). Cependant, ce modèle requiert un temps de calcul extrêmement élevé, ce qui le rend prohibitif pour les applications atmosphériques, où le nombre de raies à prendre en compte peut atteindre des millions. Pour cette raison, la méthodologie LBL est principalement utilisée comme référence pour valider des modèles visant à estimer la transmissivité avec la plus grande précision possible par rapport aux calculs LBL, et dans le moindre temps de calcul (CPU) possible. Ainsi, un nouveau modèle a été proposé ces dernières années, appelé 1-distributions. L'objectif principal de ce manuscrit est de proposer un résumé de l'état de l'art de ce modèle, puis des perspectives de recherche afin d'en améliorer la précision. En complément, de premières validations dans des cas d'application concrets utilisant les instruments Metlmage (EUMETSAT, ESA) et TROPOMI (ESA) seront proposées en annexe du manuscrit. La perspective de recherche consiste principalement à combiner des outils de physique et de statistiques, ou d'apprentissage automatique, pour optimiser les poids impliqués dans le modèle 1-distributions. Dans les cas d'application préliminaires, cette étape d'optimisation conduit à une erreur relative maximale inférieure à 0,5 % par rapport au calcul LBL, avec un temps de calcul de 10 ms pour un calcul atmosphérique complet (1200 valeurs, une tous les 0,5 km). Ces résultats devront être validés et généralisés dans de futures recherches, pour que ces perspectives de recherches deviennent des méthodologies validées.