Offre de stage M2/PFE Modélisation de scénarios de désimperméabilisation à l’échelle de Nantes Métropole

Objectif du stage L’objectif de ce stage est donc de traduire les scénarios de désimperméabilisation produits dans le cadre du projet ANR Permépolis en paramètres pour le modèle, puis d’analyser les variables simulées par TEB pour comprendre l’impact de la désimperméabilisation sur la gestion des eaux pluviales et le confort thermique, à l’échelle de la métropole de Nantes. Déroulé du stage Dans le cadre du projet ANR Permépolis, le·a stagiaire s’appuiera sur 3 scénarios de désimperméabilisation à l’échelle de la métropole de Nantes et un scénario de référence (état actuel). Dans un premier temps, il·elle aura pour objectif de comprendre et prendre en main les simulations produites lors de la thèse de Betou (2024) ainsi que les scénarios de désimperméabilisation. Un travail bibliographique sur la base de documents académiques tels que des articles scientifiques et des thèses sera également nécessaire pour comprendre les conséquences diverses d’une désimperméabilisation et le modèle TEB utilisé. Une fois les scénarios et les concepts liés à la modélisation pris en main, le·a stagiaire devra traduire les scénarios en paramètres pour le modèle TEB. Cette étape nécessitera d’émettre des hypothèses pour simplifier la représentation de la réalité. Des scénarios alternatifs (« bis ») pourront être proposés selon les hypothèses formulées. Enfin, les scénarios ainsi traduits pour le modèle pourront ensuite être simulés, avant d’être analysés et comparés au scénario de référence (ou entre eux) à l’aide d’indicateurs déterminés en lien avec le projet ANR Permépolis. Ces indicateurs d’analyse seront cartographiés pour permettre de mieux comprendre les impacts de la désimperméabilisation. Lieu du stage Le stage se déroulera à l’Université Gustave Eiffel, au sein du laboratoire Eau Environnement5 sur le site de Bouguenais, près de Nantes. Prérequis Le·a candidat·e doit être en Master 2 ou en dernière année d’école d’ingénieur. Des connaissances en hydrologie urbaine et/ou en microclimatologie urbaine seront appréciées. Une maîtrise des outils SIG serait un plus. L’expérience d’outils d’analyse de données tels que R, Python ou MatLab/SciLab sera nécessaire. Une appétence pour les outils de modélisation numérique est recommandée.