<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8">
  </head>
  <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    <p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">Post-Doctorate
        Position – Atmospheric Data Assimilation<o:p></o:p></span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"> </span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">The Atmospheric
        Sciences and Global Change Division (<a
          href="http://www.pnnl.gov/atmospheric">http://www.pnnl.gov/atmospheric</a>)
        at Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) is seeking a
        postdoctoral scientist to work on data assimilation for
        cloud-resolving (grid spacing ~1 km) and Large-Eddy Simulation
        (LES, grid spacing ~10’s of m) spatial scales. The post-doctoral
        fellow will work with a project team (Drs. Jerome Fast, Robert
        Houze, Samson Hagos, Zhe Feng, Larry Berg, William Gustfson, and
        Heng Xiao) to create more realistic initial and boundary
        conditions for simulations of shallow clouds and the transition
        from shallow to deep convection. This will involve merging
        extensive in situ (surface monitoring, radiosondes, aircraft)
        and remote sensing (lidar, radar, satellite) measurements with
        model predictions to create high spatial and temporal resolution
        analyses.<span style="mso-spacerun:yes"> 
        </span>Development will be based on existing data assimilation
        packages developed for the Weather Research and Forecasting
        (WRF) model. In addition, the fellow will be expected to
        contribute to challenging modeling studies designed to 1) better
        understand the processes contributing to the initiation,
        evolution, and organization of convective clouds, 2) improve
        physics parameterizations, and 3) optimize meteorological
        sampling locations.<span style="mso-spacerun:yes"> 
        </span><o:p></o:p></span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><o:p> </o:p></span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">The candidate
        should have demonstrated expertise in data assimilation.<span
          style="mso-spacerun:yes"> 
        </span>An understanding of the processes represented by cloud
        microphysics and convective parameterizations used by
        atmospheric models is desirable. Proficiency with FORTRAN and
        coding experience in atmospheric modeling are required, and the
        ability to modify, compile and run WRF is essential. Familiarity
        with U.S. Department of Energy Atmospheric Radiation Measurement
        (ARM) data products is useful, but not required. Teamwork and
        strong communication skills for engaging with project teams at
        PNNL and the broader climate research community are also
        important. <o:p></o:p></span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><o:p> </o:p></span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">The successful
        candidate will join the team of PNNL researchers that are
        expanding the knowledge of fundamental atmospheric processes,
        developing state-of-the-art modeling capabilities, and improving
        understanding of how human and natural systems interact. <span
          style="mso-spacerun:yes"> </span>Working across disciplines,
        we integrate theory, measurements, and modeling at molecular to
        global scales.<o:p></o:p></span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><o:p> </o:p></span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">Use the
        following link, <a
href="https://pnnl.jibeapply.com/jobs/305637/Post+Doctorate+RA+-+Climate+Science?lang=en-US">https://pnnl.jibeapply.com/jobs/305637/Post+Doctorate+RA+-+Climate+Science?lang=en-US</a>
        for the full position description with specific requirements and
        details on how to submit your application. Or visit
        <a href="http://jobs.pnnl.gov">http://jobs.pnnl.gov</a> and
        search for Job ID 305637 under the current job openings.<o:p></o:p></span></p>
    <br>
    <br>
  </body>
</html>