[ES_JOBS_NET] PhD Thesis on eddy covariance with wavelets in Nancy, France

[Matthias Cuntz]

Dear colleagues,

thanks for forwarding this advertisement in your networks and to suitable candidats. Sorry for cross-postings.


Version française ci-dessous.

PhD Thesis: Measuring photosynthesis and respiration in high time-resolution with eddy covariance and wavelet analysis

Land vegetation is currently under unprecedented pressure due to climate change. A better understanding of how plants respond to environmental stresses, such as heat waves and droughts, is essential for designing effective mitigation strategies.

The eddy covariance method is now the leading method for measuring greenhouse gas exchanges between ecosystems and the atmosphere. It provides continuous, direct data that is widely used for studies on droughts, atmospheric inversions, satellite validation, etc. The method makes it possible to estimate the carbon sink of soils and plants, resulting from the balance between carbon absorbed by photosynthesis (gross primary productivity, GPP) and carbon emitted by ecosystem respiration (RE).

The future of terrestrial carbon sinks will depend on the evolution of these carbon fluxes. Understanding how photosynthesis and respiration respond to extreme events (heat, drought) is therefore essential to guide the transition to a low-carbon economy and help ecosystems adapt.

We have recently developed a method based on wavelet analysis to estimate ecosystem fluxes even under non-stationary conditions (Destouet et al. 2024). In addition, another study used wavelet analysis to estimate photosynthesis and respiration from the eddy covariance raw data (Coimbra et al. 2023).

Objective: The aim of this thesis is to combine and improve these approaches in order to offer a comprehensive alternative to conventional data processing, including the partitioning of CO2 fluxes into photosynthesis and respiration. The method will be tested on data from the European research infrastructure ICOS (www.icos-cp.eu <http://www.icos-cp.eu/>), which brings together more than one hundred sites equipped with instruments for monitoring carbon fluxes in ecosystems and covering a wide variety of ecosystems and climatic conditions. This thesis will contribute to a better understanding of how agricultural and forest ecosystems function by providing more reliable observations of the impact of climate on soils and plants. These results will be useful for research on water resources, extreme events, climate modelling and long-term monitoring of greenhouse gas emissions by terrestrial and ocean ecosystems, and by cities.

Profile: We are seeking a motivated candidate who is eager to work in an interdisciplinary setting at the intersection of signal processing, fluid mechanics, and ecophysiology. They should have strong computer skills, an aptitude for mathematics, have interest in research related to climate change, and an affinity to work with international partners.
Time and Place: The thesis will take place for three years at the UMR Silva on the campus of INRAE near Nancy (54280 Champenoux) from autumn 2025 onwards, with frequent visits to UMR Ecosys in Paris-Saclay.

Applications: send a cover letter, a CV, the transcript of grades of the master (or of the 3 years of engineering school), a contact information of an academic reference, as well as a résumé (300 words) of the master topic (or of the end-of-study internship).

Interviews will take place between the beginning of August and mid-September.

Contact the supervisors: matthias.cuntz at inrae.fr <mailto:matthias.cuntz at inrae.fr> and pedro-henrique.herig-coimbra at inrae.fr <mailto:pedro-henrique.herig-coimbra at inrae.fr>

Detailed information: https://www.macu.de/extra/PhD_Wavelet_long_en.pdf


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Thèse de Doctorat : Mesure de la photosynthèse et de la respiration à haute résolution temporelle par eddy covariance et analyse d’ondelettes

La végétation terrestre subit aujourd’hui une pression sans précédent liée au changement climatique. Mieux comprendre comment les plantes réagissent aux contraintes environnementales, telles que les vagues de chaleur et les sécheresses, est essentiel pour concevoir des stratégies d’atténuation efficaces.

La méthode d’eddy covariance est aujourd’hui la technique de référence pour mesurer les échanges de gaz à effet de serre entre les écosystèmes et l’atmosphère. Elle fournit des données continues et directes, largement utilisées pour les études sur les sécheresses, les inversions atmosphériques, la validation des satellites, etc. Cette méthode permet notamment d’estimer le puits de carbone des sols et des plantes, résultant de l’équilibre entre le carbone absorbé par la photosynthèse (productivité primaire brute, GPP) et celui émis par la respiration des écosystèmes (RE).

L’avenir des puits de carbone terrestres dépendra de l’évolution de ces flux de carbone. Comprendre comment la photosynthèse et la respiration réagissent aux événements extrêmes (chaleur, sécheresse) est donc essentiel pour guider une transition vers une économie bas carbone et aider à l’adaptation des écosystèmes.

Nous avons récemment développé une méthode basée sur l’analyse en ondelettes pour estimer les flux même en conditions non stationnaires (Destouet et al. 2024). Par ailleurs, une autre étude a permis d’estimer avec une analyse d’ondelettes la photosynthèse et la respiration à partir des données butes d’eddy covariance (Coimbra et al. 2023).

Objectif : Cette thèse a pour objectif de combiner et améliorer ces approches pour proposer une alternative complète au traitement classique des données, y compris le partitionnement des flux de CO2 en photosynthèse et respiration. La méthode sera testée sur les données des sites de l’infrastructure de recherche européenne ICOS (www.icos-cp.eu), rassemblant plus d’une centaine de sites instrumentés pour le suivi des flux de carbone des écosystèmes et couvrant une large diversité d’écosystèmes et de conditions climatiques. Cette thèse contribuera à une meilleure compréhension du fonctionnement des écosystèmes agricoles et forestiers en fournissant des observations plus fiables de l’impact du climat sur les sols et les plantes. Ces résultats seront utiles pour les recherches sur les ressources en eau, les événements extrêmes, la modélisation du climat ou encore la surveillance à long terme des émissions de gaz à effet de serre par les écosystèmes terrestres et océaniques, et par les villes.

Profil : Nous recherchons un⋅e candidat⋅e motivé⋅e, prêt·e à s’investir dans un travail interdisciplinaire à la croisée du traitement du signal, de la mécanique des fluides et de l’écophysiologie. Une bonne maîtrise des outils informatiques, des compétences en mathématiques appliquées et un intérêt marqué pour la recherche sur le climat ou l’environnement sont requis. La capacité à collaborer dans un environnement international est un plus.

Durée et Lieu : La thèse se déroulera pendant trois ans à l'UMR Silva sur le campus d‘INRAE près de Nancy (54280 Champenoux) à partir de l'automne 2025, avec déplacements fréquents à l'UMR Ecosys à Paris-Saclay.

Candidater : envoyer lettre de motivation, CV, relevé de notes du master (ou des 3 années d’école d’ingénieurs), contact d’un⋅e référent⋅e académique⋅e, résumé (300 mots) du sujet de mémoire ou de stage de fin d’études.

Les entretiens auront lieu entre début août et mi-septembre.

Contacter les encadrants : matthias.cuntz at inrae.fr <mailto:matthias.cuntz at inrae.fr> et pedro-henrique.herig-coimbra at inrae.fr <mailto:pedro-henrique.herig-coimbra at inrae.fr>

Informations détaillées : https://www.macu.de/extra/PhD_Wavelet_long_fr.pdf


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