🌊 Check out this topical review in #ERW discussing the use of large language model (LLM) technology in hydrology research 💧🤖

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#Environment #Water #hydrology #LLMs #AI #watermodeling #knowledgemanagement #datamanagement #hydrologicalmodeling

Aquifères sédimentaires profonds ou karstiques. Office international de l’eau, CC BY-NC-SA

[8/8] Ces recherches (OneWater, Water4all, KARST…) aident à voir l’invisible, mieux gérer la ressource en eau et agir face à sa surexploitation. Elles offrent des outils précieux pour scientifiques, élus et citoyens. #geography #hydrologicalmodeling

Modèle distribué (4), obtenu à partir des données : de terrain (1), d’interprétations géologiques (2) et sismiques (3). Adapté de Jardin et al. 2010 et Arbués _et al._ 2007

[7/8] Les modèles globaux (boîtes noires) sont utiles mais limités face aux défis du changement climatique. En les combinant avec les modèles distribués, on obtient des outils robustes, adaptés à la décision et à l’anticipation. #geography #hydrologicalmodeling

[6/8] Ces modèles servent aussi à anticiper les épisodes extrêmes et à installer des capteurs d’alerte (projet SENSE). Ils permettent de visualiser les mouvements d’eau comme une carte météo, et s’appuient sur l’IA et le big data. #geography #hydrologicalmodeling

[5/8] Les aquifères karstiques (Vaucluse, Lez…) sont complexes : l’eau circule à différentes vitesses dans la roche, les fractures et les conduits. La modélisation nécessite plusieurs maillages pour simuler les échanges entre milieux. #geography #hydrologicalmodeling

[4/8] Les modèles numériques dits "distribués" attribuent à chaque volume de roche ses propriétés (porosité, perméabilité…). Exemple : l’aquifère miocène de Carpentras forme un millefeuille géologique avec plusieurs niveaux aquifères. #geography #hydrologicalmodeling

[3/8] Pour mieux connaître ces milieux, on combine cartes géologiques, forages, mesures géophysiques et analyses d’eau (ions, isotopes…). Ces données servent à modéliser en 3D la géométrie du sous-sol et la dynamique des écoulements. #geography #hydrologicalmodeling

[2/8] Les aquifères sont difficiles à connaître car profonds et hétérogènes. Leur gestion est menacée par les pollutions, le changement climatique, la pression humaine. Comprendre leur structure est crucial pour anticiper sécheresses ou crues. #geography #hydrologicalmodeling

Comment la modélisation peut aider à mieux gérer la ressource en eau Alors que les arrêtés de restriction d’usage de l’eau liés à la sécheresse se multiplient depuis le début du mois de juin 2025, peut-on mieux modéliser l’évolution de ces ressources ?

[1/8] André Fourno, Benoit Noetinger et Youri Hamon (IFP Énergies nouvelles) montrent comment la modélisation numérique peut aider à mieux gérer les eaux souterraines. Ces réserves, qui représentent 99% de l’eau douce liquide, sont invisibles mais essentielles. #geography #hydrologicalmodeling

An AI-generated illustration depicting climate research. A scientist analyzes a digital map with data on rivers, biodiversity hotspots, and agricultural zones, set against a diverse landscape with mountains and lowlands. The scene emphasizes sustainability, with clear skies, flowing water, and thriving ecosystems.

🌍Job post:
1-year research position at LAZBW in #Germany! Focus: #climatechange impacts on #biodiversity, water, & land use. Tasks: downscaling #climate data, #HydrologicalModeling, & adaptation strategies. Ends:31.12.2025, extension possible.
More info: shorturl.at/6HTz0
#ClimateJobs #Hydrology