Institut international de recherche sur le riz (IRRI) recrute un(e) Stagiaire postdoctoral – Modélisation des cultures Propriétés du sol, changement climatique, télédétection aux Philippines.

Objectif du poste

Le Département de l’impact durable grâce aux systèmes basés sur le riz répond aux principales priorités du plan stratégique de l’IRRI dans les domaines du sol, du climat et de l’eau, de l’agronomie adaptative et de l’écologie des ravageurs, des outils de connaissance, des moyens de subsistance, du genre et de la nutrition, de la science et de la modélisation géospatiales et de la mécanisation. et post-récolte.

Ce poste sera basé au sein de l’unité de recherche Transformation spatiale des paysages. L’objectif principal du modélisateur de cultures sera d’assimiler les données spatiales et de terrain pertinentes pour la modélisation des cultures – y compris la salinité et d’autres risques climatiques tels que la chaleur, les inondations et la sécheresse – et de contribuer au développement d’un système multi-cultures basé sur la télédétection. plate-forme numérique pour mieux estimer et prévoir les rendements des cultures à plusieurs échelles spatiales et temporelles (c’est-à-dire modéliser les tendances futures) et dans une variété de systèmes de culture (en mettant l’accent sur les systèmes céréaliers). Le candidat retenu contribuera également à la recherche liée à l’analyse des écarts de rendement, aux incertitudes de l’estimation du rendement des cultures et à la compréhension des tendances historiques du rendement pour prédire les tendances futures, la variabilité spatiale et les moteurs. Sous la direction de l’équipe de supervision, ce poste devrait soutenir les initiatives de modélisation des cultures de l’IRRI et renforcer les capacités de l’institution. Le modélisateur de cultures collaborera avec divers partenaires internes (par exemple, d’autres modélisateurs, physiologiste des cultures, agronome, spécialistes de la santé des cultures, équipe scientifique d’experts géospatiaux) et externes (par exemple, secteur national de la recherche agricole dans plusieurs pays, secteur privé). Le modélisateur de cultures jouera un rôle important dans le renforcement des capacités des partenaires internes et externes.

Ce poste sera basé au siège de l’IRRI, Los Baños, Philippines et est ouvert aux candidatures internationales.

Rôles et responsabilités

• Adapter les données spatiales et d’enquête pertinentes pour la modélisation des cultures (par exemple, les propriétés du sol, les conditions météorologiques, les pratiques réelles de gestion des cultures et les rendements réels);
• Modéliser les tendances futures pour différents types de production agricole dans le cadre de plusieurs scénarios de changement climatique (par exemple, CMIP 6) réduits au niveau régional, y compris les impacts de l’intrusion de salinité (à la fois la salinité du sol et de l’eau);
• Étudier des modèles de cultures empiriques / basés sur des processus pour cartographier les prévisions de rendement basées sur la télédétection, les tendances de rendement historiques et leur utilisation dans un système de prévision de rendement multi-cultures;
• Incertitudes des données d’entrée du modèle et propagation des erreurs dans les modèles de rendement des cultures spatialement explicites;
• Développer, appliquer et explorer de nouvelles méthodes de calcul pour l’aide à la décision pour cartographier les pertes de cultures dues à des facteurs abiotiques (inondations, sécheresse) et biotiques (ravageurs et maladies);
• Étendre les solutions existantes d’estimation du rendement des cultures par satellite aux plates-formes de drones pour des solutions d’agriculture de précision;
• Traiter et analyser les séries chronologiques et les tendances historiques des rendements, la variabilité spatiale et les moteurs;
• Développer un système et une plate-forme de prévision de rendement multi-cultures spatialement explicites avec des collaborateurs scientifiques et des utilisateurs/partenaires nationaux;
• Collaborer avec les scientifiques géospatiaux pour améliorer la capacité des modèles à assimiler les données de télédétection;
• Superviser et guider la compilation, l’analyse et l’interprétation des ensembles de données spatiales sur les rendements pour les régions cibles d’Afrique et d’Asie en collaboration avec des partenaires dans le pays, afin de mieux permettre l’aide à la décision pour les politiques nationales de sécurité alimentaire et les agriculteurs;
• Collaborer avec des scientifiques d’instituts de recherche avancés et du secteur privé pour développer de nouveaux produits de recherche;
• Offrir une formation en modélisation des cultures;
• Créer une interface conviviale entre les modèles de cultures existants (par exemple ORYZA, DSSAT), les modèles empiriques et la télédétection et d’autres ensembles de données d’entrée pour le fonctionnement opérationnel du système pour les prévisions de rendement;
• Produire des recherches innovantes liées à l’analyse des écarts de rendement, aux incertitudes des estimations de rendement des cultures et à l’analyse des tendances historiques des rendements pour modéliser les tendances futures, la variabilité spatiale et les moteurs;
• Publier les résultats dans des revues à comité de lecture et présenter le travail de l’IRRI lors de réunions de projet, de conférences, de forums politiques et universitaires pertinents.

Qualifications

• Doctorat en sciences agricoles, biologiques, environnementales ou similaire.

Compétences requises

Obligatoire

• Expérience en modélisation empirique et processuelle des cultures (et/ou modélisation écologique, modélisation des agroécosystèmes), bonne connaissance en physiologie des cultures;
• Compétences analytiques dans le développement de modèles, les tests, l’étalonnage et la validation
• Excellente expérience en programmation (par exemple en C, FORTRAN, R, JAVA, Python ou MATLAB);
• Excellente expérience en recherche et en gestion de données;
• Bon dossier de publication et capacité à diriger le développement des résultats de la recherche;
• Capacité démontrée à travailler au sein d’une équipe multiculturelle et multidisciplinaire;
• Compétences exceptionnelles en leadership et en organisation;
• Capacité à entreprendre le renforcement des capacités à tous les niveaux.
  

Préféré

• Bonne expérience dans le couplage de données spatiales/télédétection (satellite/drone) avec des modèles de cultures, des statistiques spatiales, bonne compréhension des technologies de télédétection;
• Expérience dans la modélisation des incertitudes des modèles et de la propagation des erreurs;
• Connaissance des systèmes et pratiques de culture à base de céréales;
• Connaissance d’une variété de modèles de culture.