Die komplexen Interaktionen von Aerosolen, Wolken und Niederschlag werden in aktuellen Vorhersagemodellen nur ungenügend dargestellt. Simulationen mit spektraler Beschreibung von Wolkenprozessen können zu verbesserten Vorhersagen beitragen, sind jedoch weitaus rechenintensiver. Die Beschleunigung dieser Simulationen erfordert eine hochparallele Ausführung. In dieser Arbeit wird ein Konzept zur Kopplung spektraler Wolkenmikrophysikmodelle mit atmosphärischen Modellen entwickelt, das eine effiziente Nutzung der heute verfügbaren Parallelität der Größenordnung von 100.000 Prozessorkernen ermöglicht. Aufgrund des stark variierenden Rechenaufwands ist dafür eine hochskalierbare dynamische Lastbalancierung des Wolkenmikrophysikmodells unumgänglich. Dies wird durch ein hierarchisches Partitionierungsverfahren erreicht, das auf raumfüllenden Kurven basiert. Darüber hinaus wird eine hochskalierbare Verknüpfung von dynamischer Lastbalancierung und Modellkopplung durch ein effizientes Verfahren für die regelmäßige Bestimmung der Überschneidungen zwischen unterschiedlichen Partitionierungen ermöglicht. Durch die effiziente Nutzung von Hochleistungsrechnern ermöglichen die Ergebnisse der Arbeit die Anwendung spektraler Wolkenmikrophysikmodelle zur Simulation realistischer Szenarien auf hochaufgelösten Gittern. / Current forecast models insufficiently represent the complex interactions of aerosols, clouds and precipitation. Simulations with spectral description of cloud processes allow more detailed forecasts. However, they are much more computationally expensive. Reducing the runtime of such simulations requires a highly parallel execution. This thesis presents a concept for coupling spectral cloud microphysics models with atmospheric models that allows for efficient utilization of today\'s available parallelism in the order of 100.000 processor cores. Due to the strong workload variations, highly scalable dynamic load balancing of the cloud microphysics model is essential in order to reach this goal. This is achieved through a hierarchical partitioning method based on space-filling curves. Furthermore, a highly scalable connection of dynamic load balancing and model coupling is facilitated by an efficient method to regularly determine the intersections between different partitionings. The results of this thesis enable the application of spectral cloud microphysics models for the simulation of realistic scenarios with high resolution grids by efficient use of high performance computers.

L’un des enjeux principaux dans l’appréhension de l’évolution du climat planétaire réside dans la compréhension du rôle des processus de formation de la glace ainsi que leur rôle dans la formation et l’évolution des nuages troposphériques. Un cold stage nouvellement construit permet l’observation simultanée de jusqu’à 200 gouttes monodispersées de suspensions contenant des particules de K–feldspath, connues comme étant des particules glaçogènes très actives. Les propriétés glaçogènes des particules résiduelles de chaque goutte sont ensuite comparées pour les différents modes de glaciation et le lien entre noyau glaçogène en immersion et en déposition est étudié. Les premiers résultats ont montré que les mêmes sites actifs étaient impliqué dans la glaciation par immersion et par déposition. Les implications atmosphériques des résultats expérimentaux sont discutés à l’aide de Descam (Flossmann et al., 1985), un modèle 1.5–d à microphysique détaillée dans une étude de cas visant à rendre compte du rôle des différents mécanismes de glaciation dans l’évolution dynamique du nuage convective CCOPE (Dye et al., 1986). Quatre types d’aérosol minéraux (K–feldspath, kaolinite, illite et quartz) sont utilisés pour la glaciation en immersion, par contact et par déposition, à l’aide de paramétrisations sur la densité de sites glaçogènes actifs. Des études de sensibilité, où les différents types d’aérosols et modes de glaciation sont considérés séparément et en compétition, permettent de rendre compte de leurs importances relatives. La glaciation en immersion sur les particules de K–feldspath s’est révélée comme ayant le plus d’impact sur l’évolution dynamique et sur les précipications pour un nuage convectif. / One of the main challenges in understanding the evolution of Earth's climate resides in the understanding the ice formation processes and their role in the formation of tropospheric clouds as well as their evolution. A newly built humidity-controlled cold stage allows the simultaneous observation of up to 200 monodispersed droplets of suspensions containing K-feldspar particles, known to be very active ice nucleating particles. The ice nucleation efficiencies of the individual residual particles were compared for the different freezing modes and the relationship between immersion ice nuclei and deposition ice nuclei were investigated. The results showed that the same ice active sites are responsible for nucleation of ice in immersion and deposition modes.The atmospheric implications of the experimental results are discussed, using Descam (Flossmann et al., 1985), a 1.5-d bin-resolved microphysics model in a case study aiming to assess the role of the different ice nucleation pathways in the dynamical evolution of the CCOPE convective cloud (Dye et al., 1986). Four mineral aerosol types (K-feldspar, kaolinite, illite and quartz) were considered for immersion and contact freezing and deposition nucleation, with explicit Ice Nucleation Active Site density parameterizations.In sensitivity studies, the different aerosol types and nucleation modes were treated seperately and in competition to assess their relative importance. Immersion freezing on K-feldspar was found to have the most pronounced impact on the dynamical evolution and precipitation for a convective cloud.