GLADAPT
Modélisation glacio-hydrologique et adaptation avec programmation différentiable
Aperçu
Modélisation glacio-hydrologique et adaptation avec programmation différentiable.
Responsable :
Jordi BOLIBAR (CNRS – IGE)
GLADAPT vise à développer un modèle glacio-hydrologique hybride, distribué et entièrement couplé, pour simuler avec précision la dynamique des glaciers et des ressources en eau dans les bassins de haute montagne des Alpes et des Andes.
Grâce à la programmation différentiable, ce projet développe des modèles hybrides combinant processus physiques (sous forme d’équations différentielles) et apprentissage automatique afin d’explorer de nouvelles lois empiriques et paramétrisations pour mieux représenter des processus mal modélisés.
L’objectif est d’améliorer les prévisions glacio-hydrologiques dans un contexte de retrait glaciaire et changement climatique, afin de mieux anticiper les changements dans les ressources en eau pour les populations et écosystèmes locaux.
Mots-clefs : programmation différentiable, modèles hybrides, apprentissage automatique, glaciers, ressources en eau, climat, sécheresses
Objectifs
Recherches
Développer un modèle glacio-hydrologique différentiable nouvelle génération pour une meilleure assimilation des observations et représentation des processus physiques.
Développement d’un modèle glacio-hydrologique différentiable (ODINN.jl + LSTM hydrologique) pour intégrer des données hétérogènes et découvrir des lois empiriques.
Découvrir de nouvelles lois empiriques pour les processus glaciaires à partir de données d’observation à grande échelle.
Utilisation des Équations Différentielles Universelles (UDEs) pour modéliser les processus glaciaires (glissement basal, déformation de la glace) avec une meilleure précision.
Améliorer les projections régionales de l’évolution des glaciers et des ressources en eau dans les Alpes et les Andes.
Application du modèle couplé à des bassins versants des Alpes et des Andes pour évaluer l’impact du changement climatique sur les ressources en eau.
Le projet GLADAPT produira des modèles hybrides innovants combinant approche mécanique et apprentissage automatique, permettant une assimilation de données online et la découverte de nouvelles lois empiriques. Les résultats incluront :
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- des projections améliorées de l’évolution des glaciers et des ressources en eau dans les régions vulnérables (Alpes, Andes) ;
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- des outils open-source (ODINN.jl, modèle hydro basé sur un LSTM) pour la communauté scientifique, avec une documentation complète ;
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- des publications dans des revues à fort impact et des présentations lors de conférences internationales (EGU, AGU).
GLADAPT fournira des outils concrets pour la modélisation des ressources en eau dans les régions dépendantes des glaciers, en collaboration avec des chercheurs locaux. Les impacts incluront :
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- Un renforcement des collaborations internationales pour une gestion durable de l’eau dans les Andes et les Alpes ;
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- Une sensibilisation accrue du public aux enjeux du changement climatique via des visualisations artistiques et des séminaires.
Présentation du projet
Le consortium
Le projet GLADAPT est piloté par le CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique) via l’IGE (Institut des Géosciences de l’Environnement), et réunit plusieurs partenaires :, Stanford University, MIT, Deltares, Vrije Universiteit Brussel, IANIGLA CONICET, Yachay Tech University.
Publications
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