Vers une amélioration des prévisions infra-saisonnières des rivières atmosphériques en Europe et au sud de l'Amérique du Sud.

Contexte : Les rivières atmosphériques (RA) sont des corridors étroits de vapeur d'eau responsables d'événements extrêmes (inondations, précipitations intenses) tout en jouant un rôle clé dans le renouvellement des ressources en eau. En Europe et en Amérique du Sud, elles influencent fortement les régimes de précipitations, mais leur prévisibilité à l'échelle infra-saisonnière (2 à 6 semaines) reste limitée. Pourtant, une meilleure anticipation de ces phénomènes serait cruciale pour la gestion des risques et des ressources hydriques. Objectifs : Cette thèse vise à développer un cadre de prévision infra-saisonnière à saisonnière (S2S) pour les RA en Europe et en Amérique du Sud, deux régions où leur impact est majeur mais peu étudié à cette échéance, par rapport à d'autres régions comme l'Amérique du Nord. L'enjeu est d'améliorer la fiabilité des prévisions probabilistes en exploitant : -L'agrégation temporelle des données (fenêtres de 48 h à hebdomadaires) pour mieux capturer la variabilité des RA. - Les téléconnexions climatiques (comme l'Oscillation de Madden-Julian, le Mode Annulaire Austral ou l'Oscillation Nord-Atlantique) et les anomalies infra-saisonnières de circulation atmosphérique des moyennes latitudes pour identifier des périodes propices à une prévisibilité accrue. -L'intelligence artificielle (réseaux de neurones) pour affiner les prévisions en intégrant ces signaux climatiques à large échelle. Impact attendu : Ce travail fournira les premières climatologies et benchmarks de prévisibilité S2S pour ces régions, ainsi que des outils innovants pour anticiper les événements extrêmes liés aux RA. Les résultats contribueront à des collaborations scientifiques internationales (ECMWF, WCRP) et établiront les bases d'applications opérationnelles pour la gestion des risques hydrométéorologiques. École doctorale : SDU2E - Sciences de l'Univers, de l'Environnement et de l'Espace Direction : Constantin ARDILOUZE Financement : MSCA COFUND BEST