Thèse Dévoiler le Cycle du Méthane de Titan par l'Analyse Combinée de Spectro-Images Infrarouges Spatiale et Sol et la Modélisation Climatique H/F

Observatoire de Paris

Établissement : Observatoire de Paris
École doctorale : Astronomie et Astrophysique d'Ile de France
Laboratoire de recherche : Laboratoire d'Instrumentation et de Recherche en Astrophysique
Direction de la thèse : Sandrine VINATIER ORCID 0000000155412502
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-04-17T23:59:59

Le cycle du méthane (CH4) de Titan est lié à la présence de vastes mers de liquide, des nuages et des épisodes de précipitation de CH4. Cette molécule joue ainsi un rôle clé dans le climat de Titan. La source du CH4, encore à identifier, serait liée à un dégazage en surface. La mission NASA/Dragonfly tentera de répondre à cette grande question au cours de son exploration de Titan à partir de 2034, mission dans laquelle S. Vinatier et A. Chatain sont impliquées.

La préparation de Dragonfly s'appuie sur les prédictions des modèles de climat global (GCM) de Titan. Actuellement, deux équipes (à l'IPSL à Paris et à l'Université de Yale aux Etats-Unis) s'efforcent d'incorporer le cycle du CH4 dans leurs GCM les plus avancés. Pour valider les modélisations, ces équipes s'appuient actuellement sur des contraintes observationnelles limitées (une douzaine de mesures d'abondance de CH4 stratosphérique et la localisation des nuages troposphériques de CH4 déduites des données de Cassini). Afin de mieux contraindre le cycle du CH4 de Titan, nous proposons dans cette thèse de répondre aux questions suivantes : 1) les abondances troposphériques et stratosphériques de CH4 sont-elles corrélées ? 2) comment ces abondances varient-elles avec les saisons ? 3) est-ce que l'injection du CH4 stratosphérique provient des ascendances des nuages troposphériques convectifs ?

Pour y répondre, le/la doctorant.e utilisera notre nouveau code de transfert radiatif 3D HTRDR-planet, seul code actuellement disponible pour simuler le transfert de rayonnement sur l'entièreté d'une atmosphère planétaire. Nous explorerons deux méthodes pour extraire les propriétés physiques des nuages de CH4 troposphérique à partir de l'exploitation des données de Cassini/VIMS : les méthodes d'inversion bayésiennes classiques (couramment utilisées mais assez couteuses en temps de calcul) et les méthodes de machine learning supervisé beaucoup plus rapide mais dont l'interprétabilité et l'explicabilité doivent être questionnées et validées. En parallèle, nous déterminerons l'abondance de CH4 et la température dans la stratosphère à partir de l'analyse de toutes les données de Cassini/CIRS disponibles au-dessus des nuages convectifs de CH4. Nous rechercherons une potentielle corrélation entre la présence de ces nuages et les enrichissements stratosphériques en CH4. Ce travail permettra de mettre en évidence d'éventuelles variations saisonnières. Nous aurons alors obtenu la première étude globale et exhaustive de l'abondance du CH4 stratosphérique sur deux saisons (hiver et printemps nord). Pour explorer le cycle du CH4 à la saison suivante (été nord, après la fin de la mission Cassini), notre équipe a obtenu des spectres proche infrarouge de Titan acquis par les spectromètres VLT/CRIRES+ (sondant la basse stratosphère) et JWST/NIRSpec (sondant la troposphère).

En parallèle des analyses de données, le/la doctorant.e utilisera le modèle de climat de Titan développé par les laboratoires de l'IPSL pour investiguer les processus physiques à l'oeuvre. Les résultats actuels du modèle seront comparés aux observations faites dans la partie précédente. Les différences nous indiqueront les points du modèle sur lesquels travailler en priorité. En particulier, la description des processus microphysiques des nuages de CH4 sera améliorée (changement de phase, co-condensation...). Un autre axe visera les processus de petite échelle (dits sous-maille') qui pourraient impacter le cycle du méthane (tels que les orages convectifs) et dont il faudra ajouter une paramétrisation dans le GCM. La nouvelle version du modèle ainsi obtenue nous permettra de quantifier les étapes du cycle du méthane sur Titan (évaporation, transport, condensation, précipitation) et suivre en particulier le transport du méthane vers la stratosphère et les variations saisonnières sur une année complète.

S. Vinatier supervisera la partie sur l'analyse de données et A. Chatain supervisera celle sur la modélisation du climat.

Malgré la quantité de données récoltées sur les 13 années d'observations de la sonde Cassini entre 2004 et 2017, le cycle du méthane a été très peu caractérisé et la majorité des études publiées (modélisation du climat, observations par divers instruments, ...) utilisent l'unique profil vertical d'abondance de CH4 mesuré par la sonde Huygens lors de sa descente dans l'atmosphère de Titan en 2004 à la latitude de 10°S. Or, les travaux de Lellouch et al. (2014), Maltagliati et al. (2015) ou Rannou et al. (2022) ont montré, à partir de l'analyse de quelques jeux de données des instruments CIRS et VIMS, que l'abondance du méthane varie en fonction de la latitude dans la basse stratosphère de Titan. Ces variations pourraient être liées à l'injection de CH4 troposphériques par des cellules de circulation convectives nuageuses observées dans la troposphère, mais cela reste à démontrer. C'est l'hypothèse que nous explorerons au cours de la thèse grâce à l'analyse des données de Cassini/CIRS, Cassini/VIMS, VLT/CRIRES+ et JWST/NIRSpec.

Le modèle de climat de Titan développé par les laboratoires de l'IPSL est l'un des plus avancé au monde concernant cette lune. Il est formé d'un coeur dynamique qui peut simuler soit le globe entier (GCM avec LMDz, de Batz de Trenquelléon et al 2025) soit une région spécifique à plus fine résolution (méso-échelle avec WRF, Moisan et al 2025), ainsi que d'un ensemble de modules décrivant la physique du climat de Titan. La microphysique des nuages de méthane est un de ces modules, mais elle est très simplifiée. Beaucoup de processus ne sont pas encore pris en compte (changement de phase, chaleur latente, co-condensation...). Un autre point à améliorer est la prise en compte d'évènements dits « sous maille », trop petits pour une maille de GCM de plus de 100 km de côté. En particulier, l'ajout d'une paramétrisation des effets des cellules convectives orageuses dans le GCM à partir des résultats du modèle méso-échelle permettra de quantifier leur capacité à transporter le méthane gazeux jusqu'à la stratosphère.

La thèse s'inscrit dans le contexte du développement de la mission Dragonfly.

Le/la doctorant.e disposera des jeux de données complet des instruments VIMS et CIRS acquises de 2004 à 2017 par la sonde Cassini. Cassini a effectué 127 survols rapprochés de Titan, avec des observations environ une fois par mois au début de la mission de 2004 à 2008, puis un peu plus espacées sur la fin de la mission, tous les 2 à 4 mois. Il/elle aura également accès aux jeux de données acquises par CRIRES+ et JWST obtenus par notre équipe. Compte tenu de la quantité de données disponible et des codes de transfert radiatif déjà à disposition, le/la doctorant(e) pourra mener à bien le projet de recherche proposé dans les meilleures conditions.

Le/la doctorant.e aura accès au code du modèle de climat de Titan (aux coeurs dynamiques GCM et méso-échelle ainsi qu'aux modules physiques), ainsi qu'à la documentation en ligne du modèle.

Dans la première partie de la thèse, le/la candidat.e déterminera la distribution spatiale et temporelle de l'abondance du méthane dans la basse stratosphère en analysant les données spectroscopiques acquises en infrarouge thermique par le spectromètre Cassini/CIRS (Composite Infrared Spectrometer). En plus des méthodes d'inversion que nous utilisons actuellement, il/elle explorera des méthodes d'inversion innovantes basées sur du machine learning supervisé ou non dans le but de réaliser une étude globale et exhaustive à la fois spatiale et temporelle de l'abondance du méthane gazeux et des conditions de température dans les régions étudiées. Une fois ce travail réalisé, nous aurons ainsi établi une bonne connaissance des conditions atmosphériques et de la distribution du méthane dans la stratosphère, ce qui nous servira de base pour les travaux suivant.

Le/la candidat.e prendra ensuite en main un code de transfert radiatif nouvelle génération, HTRDR-planets (https://www.meso-star.com/projects/htrdr/htrdr.html), pour développer une stratégie d'analyse efficace des données acquises par le spectro-imageur VIMS (Visible and Infrared Mapping Spectrometer) de Cassini observant le rayonnement solaire réfléchi dans le proche infrarouge. Il/elle étudiera :
- les nuages troposphériques de méthane observés à toutes les latitudes pour en caractériser les propriétés physiques (comme la densité, l'altitude du sommet des nuages, ...).
- les nuages troposphériques de méthane à une saison différente de celles couvertes par la mission Cassini à partir de données VLT/CRIRES+ acquises en 2022 et des données JWST/NIRSpec de Titan acquises en 2022 et 2023 . De nouvelles demandes de temps pourront être déposées au cours de la thèse pour poursuivre l'étude des changements saisonniers, l'équinoxe d'automne nord ayant eu lieu en mai 2025.

En parallèle de ces travaux d'analyse de données, le/la doctorant.e participera au développement du modèle de climat de Titan développé par les laboratoires de l'IPSL (LMS, LATMOS, GSMA). Le but sera d'affiner la description du cycle du méthane dans le modèle et d'améliorer ses prédictions du transport du méthane, des nuages et des pluies. Plusieurs pistes seront notamment explorées pour tenter de résoudre le fait que la quantité de méthane dans la stratosphère se stabilise actuellement à une valeur trop basse par rapport aux observations. La résolution de ce problème permettra une meilleure prédiction du profil de méthane, des formations de nuages et de précipitations qu'on comparera aux données Cassini obtenues à différentes saisons dans la partie analyses de données de cette thèse. Ces résultats seront fondamentaux pour comprendre et quantifier les évolutions du cycle du méthane avec les saisons et aider à la préparation des opérations de la future mission Dragonfly.

Dans la première partie de la thèse, le/la doctorant.e analysera le jeux de données Cassini/CIRS avec des codes de transfert radiatif en infrarouge thermique couplés à des méthodes d'inversion déjà utilisés dans nos précédents travaux et explorera également des méthodes d'inversion innovantes basées sur du machine learning. L'objectif sera de réaliser une étude globale et exhaustive à la fois spatiale et temporelle de l'abondance du CH4 gazeux ainsi que de la température dans la basse stratosphère.

Dans une seconde partie , afin de contraindre les propriétés physiques des nuages, nous développerons une méthode d'inversion basée sur l'utilisation du tout nouveau code de transfert radiatif 3D à couches sphériques et hétérogène, HTRDR-planets (https://www.meso-star.com/projects/htrdr/htrdr.html), que nous avons développé dans notre équipe. Ce code reproduisant les transfert radiatif en solaire réfléchi basé sur la méthode Monte Carlo est actuellement le seul permettant de reproduire les observations de Cassini des régions polaires qui ont été observées avec des grands angles d'incidence et d'émergence, empêchant l'utilisation des codes actuellement disponibles pour la communauté. Des méthodes d'inversion seront explorées, dont en particulier celles orientées sur l'émulation de ce code par un réseau de neurones afin de rendre l'inversion de jeux de données complets réalisable en quelques minutes. L'objectif sera de contraindre les propriétés physiques des nuages de méthane observés sur les spectro-images Cassini/VIMS, JWST/NIRSpec et les spectres VLT/CRIRES+.

En parallèle de ces travaux, le/la doctorant.e utilisera le modèle de climat de Titan de l'IPSL pour comprendre les processus physiques à l'oeuvre et étendre les résultats des observations à toutes les saisons et latitudes sur Titan. La première étape sera d'utiliser la simulation de référence actuelle du modèle (de Batz de Trenquelléon et al 2025) et comparer ses sorties aux observations faites dans les parties d'analyse de données, et ceci dès le début de la thèse. Les comparaisons avec les observations nous donneront des indications sur les processus manquants dans le modèle. Nous ajouterons ensuite au modèles les équations physiques des processus manquants qui nous semblent les plus impactants (amélioration de la microphysique, ajout des orages convectifs sous-maille...). Si nécessaire, il sera envisageable d'utiliser la version « méso-échelle » du modèle pour caractériser les phénomènes locaux (tels que les orages convectifs) et réaliser une paramétrisation sous-maille dans la version « GCM ».

Le/la doctorant.e acquerra des compétences poussées en transfert du rayonnement, en méthodes d'inversion. Ces compétences acquises en particulier sur l'analyse des jeux de données acquis avec des géométries d'observations extrêmes (angles d'émergence et d'incidence élevées pour les données à géométrie au nadir et données acquises au limbe) pourront être appliquées, lors de ses futurs travaux de recherche, aux nombreux jeux de données planétaires actuellement sous-exploitées en raison du manque de code de transfert radiatif disponible. Le/la doctorant.e acquerra également des compétences poussées en modélisation climatique. Les coeurs dynamiques utilisés sont développés pour l'étude de la Terre et sont communs à toutes les planètes. Ces méthodologies pourront ainsi être appliquées à l'étude des atmosphères de toutes les planètes (du système solaire dont la Terre, ainsi que des exoplanètes).