Projets connexes

Un outil puissant pour prévoir le climat

Le modèle ORCHIDEE

• Représente l’état de l’art dans modélisation de la surface terrestre mondiale. L’équipe de développement a l’intention de rester à l’avant-garde de ce domaine passionnant.
• Peut être exécuté dans le cadre du modèle du système terrestre (ESM) de l’IPSL, mais peut également être déployé comme modèle autonome de la biosphère terrestre. La dernière version, qui peut être exécutée dans une configuration couplée, peut être obtenue en soumettant une demande via notre contact page. Lorsqu’elles sont utilisées en tant que modèle autonome, des versions thématiques (ou branches) avec des fonctionnalités accrues dans des domaines spécifiques sont également disponibles.
• Est largement utilisé par les chercheurs en France, en Chine, en Belgique, en Allemagne et aux États-Unis. Il a résulté en un certain nombre de publications dans des revues à fort impact telles que Nature, Science, PNAS et Nature Geoscience.
• Est bien établi dans la communauté internationale de la recherche. Ses simulations ont contribué aux efforts du GIEC, qui a décerné le prix Nobel, ainsi qu’à de nombreux projets phares tels que le Global Carbon Project, LUCID et iLambs, CMIP3 et CMIP4.

Développement stratégique des réseaux électriques du futur

L’objectif principal de POWDEV est d’évaluer et d’optimiser la résilience des systèmes électriques dans le cadre d’une insertion massive d’énergies renouvelables, en considérant les événements extrêmes dans les climats actuels et futurs, ainsi que la complexité des réseaux et des scénarios socio-économiques. Les scénarios de changement climatique doivent être pris en compte dans l’analyse de la résilience car les événements extrêmes (sécheresse, tempêtes, orages) peuvent avoir de sérieux impacts.  Les défaillances en cascade doivent être analysées avec une intégration appropriée des sources d’énergies renouvelables et du changement climatique. La chaîne de valeur sociétale et économique doit aussi être prise en compte. La résilience sera optimisée par des décisions appropriées en matière d’exploitation et de conception du système électrique.

Géostatistique, événements extrêmes et Machine Learning pour la transition climatique

L’objectif de la chaire Geolearning est de développer des méthodes en géostatistique, en théorie des événements extrêmes et en apprentissage automatique pour l’analyse des données au service de la transition climatique.

Cette chaire réunit deux équipes de recherche de premier plan ayant établi une collaboration de longue date, notamment à travers la direction de thèses de doctorat, des projets scientifiques communs, la coordination d’un réseau scientifique et l’enseignement.

Projet de collaboration sur le secteur ferroviaire français

Le projet MINERVE vise à atteindre l’objectif de neutralité carbone dans le secteur des infrastructures ferroviaires tout en adaptant ces infrastructures au changement climatique. La collaboration et la continuité numérique sont développées à l’échelle de la filière ferroviaire française. Le projet MINERVE conçoit et développe des méthodes et outils numériques de modélisation de l’infrastructure ferroviaire française tout au long de son cycle de vie. Elle mène la transition en cours vers la conception, la construction, l’exploitation, l’entretien et le démantèlement des infrastructures ferroviaires d’une manière plus efficace, plus fiable et avec un impact sur l’environnement réduit. MINERVE améliore la performance globale de l’infrastructure ferroviaire nationale en l’adaptant aux effets du changement climatique et en réduisant ses impacts négatifs sur la planète tout en augmentant sa compétitivité.