Description du projet de recherche

Travail en parallèle de deux projets de recherche complémentaires contribuant à l'approfondissement des connaissances dans le domaine de la modélisation hydrologique en milieu forestier. Un travail d’analyse approfondie des données météorologiques et hydrique du bassin expérimental du ruisseau des Eaux-Volées (BEREV)  situé à la forêt Montmorency sur les 50 dernières années est réalisé. Un des objectifs est de dessiner un portrait des tendances climatiques depuis 1965 : l'évolution des températures, des quantités de précipitations solides et liquides, le vent, l'épaisseur de neige, l'humidité relative, la durée d'ensoleillement moyenne, la périodicité des évènements climatiques extrêmes ou encore la durée des saisons.

Une autre partie du travail concerne l'étude des processus de sous-captation des précipitations solides sur le site NEIGE  de la forêt de Montmorency : la sous-captation de la neige par les instruments de mesure de précipitations peut être induite par la déformation de l'écoulement d'air autour de l'appareil et être principalement dépendante de la vitesse du vent, mais aussi du type d'appareil. Le site NEIGE compte à lui seul une dizaine d’instruments de mesure des précipitations solides différents. Il est alors nécessaire de développer des équations de débiaisage des données brutes afin d'optimiser l'estimation des précipitations réelles sur le site d'étude. Ceci permet d'augmenter la précision des données utilisables et utilisées dans des outils de modélisation autres tels que des modèles de débits printaniers principalement.

Ensuite, les données homogénéisées du site du BEREV sont intégrées dans une approche de modélisation hydrologique de prédiction des débits printaniers des cours d'eau des bassins versants. Les travaux sur les équations de débiaisage viennent affiner les prédictions des modèles. Enfin, la mesure de l'impact des changements climatiques sur les crues printanières dans les années à venir sera considérée dans le plan de simulation. L'ensemble de ces travaux a pour finalité la valorisation du jeu de données du BEREV qui sera utilisé dans le cadre de prochains travaux concernant la dynamique hydrologique des bassins versants de l'est Canadien.

Formation

• 2010-2012 : Master degree in Modelling Biological Systems, specialization in Modelling Life science and Environment, University of Rennes 1 (France). (programming, algorithmic, applied mathematics, database).
• 2008 : Bachelor degree in Biology specialization in Animal and Plant Biodiversity, University of Rennes 1 (France).
• 2006-2008 : Preparation cycle, for the competitive entrance exams into French engineering school : in Biology, Chemistry, Physics and Geology (High school Chateaubriand, Rennes, France).

Experience

• 2014-2015 : Engineer in modelling, Arvalis Boigneville (South of Paris, France). In charge of improving a warning model of an aerien fungal disease (yellow rust) on wheat (probabilistic models, survival models, climate data, crops).
• 2012-2013 : Engineer in agronomy and modelling, CIRAD Saint-Pierre (Reunion Island). In charge of monitoring farmers’ goat feeding systems (farm data collection and analysis) and of developing of a predictive model for biomass growth in tropical forages from an existing database.
• 2012 : Internship at INRA Center (Rennes, France), modelling the spread of soil-borne diseases: application to sustainable management strategies (plant epidemiology, 2D model, stochastic model).
• 2011 : Internship at the Biological Research Station of Paimpont (Brittany, France), to support the PhD of C. Genton concerning the study of the dynamics of populations of lowland gorillas in western Congo (Social dynamic of gorilla, individual based model, demographic parameters, Deterministic and probabilistic model, Leslie matrix, contribution to a scientific publication writing).

Skills

Biology –Ecology

• Knowledge of Plant Science, phytopathology, animal health and animal behaviour.
• Analysis of experimental data and field data.
• Establishment of experimental protocol and Fieldwork (Working farm).

Computer skills

• Programming : R, Matlab, Scilab, Python, SQL, Perl, introduction to C, E-Surge, Winbugs (Bayesian analysis), Vensim.
• Experienced in using Windows, Linux, Unix and Apple.
• Geographic Information Systems, Q-GIS (introduction).
• Ability to learn new programming languages.

Other skills

• Work with multidisciplinary team.
• Technical communication (writing reports and scientific posters, presentations and oral animations).
• Recruitment of trainees at an engineer level.