LSCE Laboratoire de recherche
Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement
Lieu de stage
Orme des merisiers Gif-sur-Yvette, France
Futurizing Random Forests for Non-Stationary Empirical Statistical Downscaling Sujet (PDF)
Ce stage propose d’explorer une méthode de futurisation des forêts aléatoires pour le downscaling statistique empirique (ESD) non stationnaire, afin d’améliorer les projections climatiques locales. L’approche repose sur la combinaison de trois algorithmes de forêts aléatoires (entraînées respectivement sur des observations historiques, des simulations RCM historiques, et des simulations RCM futures) pour extraire un signal de correction (futurization), permettant ainsi de s’affranchir partiellement de l’hypothèse de stationnarité et de mieux capturer les changements climatiques futurs, avec une application sur les températures quotidiennes.
- Niveaux d’étude
- Stage Bac+5
Thématiques
- Science des données
- Algorithmique
- Mathématiques et sciences numériques appliquées
- Changements climatiques (impacts, atténuations, adaptation)
- Climats planétaires actuels et passés
Contacts du stage
Contact du stage : Vrac Mathieu