Uncertainties are pervasive in the Earth System modelling. This is not just due to a lack of knowledge about physical processes but has its seeds in intrinsic, i.e. inevitable and irreducible, uncertainties concerning the process of modelling as well. Therefore, it is indispensable to quantify uncertainty in order to determine, which are robust results under this inherent uncertainty. The central goal of this thesis is to explore how uncertainties map on the properties of interest such as phase space topology and qualitative dynamics of the system. We will address several types of uncertainty and apply methods of dynamical systems theory on a trendsetting field of climate research, i.e. the Indian monsoon.<br><br> For the systematic analysis concerning the different facets of uncertainty, a box model of the Indian monsoon is investigated, which shows a saddle node bifurcation against those parameters that influence the heat budget of the system and that goes along with a regime shift from a wet to a dry summer monsoon. As some of these parameters are crucially influenced by anthropogenic perturbations, the question is whether the occurrence of this bifurcation is robust against uncertainties in parameters and in the number of considered processes and secondly, whether the bifurcation can be reached under climate change. Results indicate, for example, the robustness of the bifurcation point against all considered parameter uncertainties. The possibility of reaching the critical point under climate change seems rather improbable. <br><br> A novel method is applied for the analysis of the occurrence and the position of the bifurcation point in the monsoon model against parameter uncertainties. This method combines two standard approaches: a bifurcation analysis with multi-parameter ensemble simulations. As a model-independent and therefore universal procedure, this method allows investigating the uncertainty referring to a bifurcation in a high dimensional parameter space in many other models. <br><br> With the monsoon model the uncertainty about the external influence of El Niño / Southern Oscillation (ENSO) is determined. There is evidence that ENSO influences the variability of the Indian monsoon, but the underlying physical mechanism is discussed controversially. As a contribution to the debate three different hypotheses are tested of how ENSO and the Indian summer monsoon are linked. In this thesis the coupling through the trade winds is identified as key in linking these two key climate constituents. On the basis of this physical mechanism the observed monsoon rainfall data can be reproduced to a great extent. Moreover, this mechanism can be identified in two general circulation models (GCMs) for the present day situation and for future projections under climate change. <br><br> Furthermore, uncertainties in the process of coupling models are investigated, where the focus is on a comparison of forced dynamics as opposed to fully coupled dynamics. The former describes a particular type of coupling, where the dynamics from one sub-module is substituted by data. Intrinsic uncertainties and constraints are identified that prevent the consistency of a forced model with its fully coupled counterpart. Qualitative discrepancies between the two modelling approaches are highlighted, which lead to an overestimation of predictability and produce artificial predictability in the forced system. The results suggest that bistability and intermittent predictability, when found in a forced model set-up, should always be cross-validated with alternative coupling designs before being taken for granted. <br><br> All in this, this thesis contributes to the fundamental issue of dealing with uncertainties the climate modelling community is confronted with. Although some uncertainties allow for including them in the interpretation of the model results, intrinsic uncertainties could be identified, which are inevitable within a certain modelling paradigm and are provoked by the specific modelling approach. / Die vorliegende Arbeit untersucht, auf welche Weise Unsicherheiten, wie sie in der integrierten Klima(folgen)forschung allgegenwärtig sind, die Stabilität und die Struktur dynamischer Systeme beeinflussen. <br> Im Rahmen der Erdsystemmodellierung wird der Unsicherheitsanalyse zunehmend eine zentrale Bedeutung beigemessen. Einerseits können mit ihrer Hilfe disziplinäre Qualitäts-standards verbessert werden, andererseits ergibt sich die Chance, im Zuge von "Integrated Assessment" robuste entscheidungsrelevante Aussagen abzuleiten. <br><br> Zur systematischen Untersuchung verschiedener Arten von Unsicherheit wird ein konzeptionelles Modell des Indischen Monsuns eingesetzt, das einen übergang von einem feuchten in ein trockenes Regime aufgrund einer Sattel-Knoten-Bifurkation in Abhängigkeit derjenigen Parameter zeigt, die die Wärmebilanz des Systems beeinflussen. Da einige dieser Parameter anthropogenen Einflüssen und Veränderungen unterworfen sind, werden zwei zentrale Punkte untersucht: zum einen, ob der Bifurkationspunkt robust gegenüber Unsicherheiten in Parametern und in Bezug auf die Anzahl und die Art der im Modell implementierten Prozesse ist und zum anderen, ob durch anthropogenen Einfluss der Bifurkationspunkt erreicht werden kann. Es zeigt sich unter anderem, dass das Auftreten der Bifurkation überaus robust, die Lage des Bifurkationspunktes im Phasenraum ist hingegen sehr sensitiv gegenüber Parameterunsicherheiten ist. <br><br> Für diese Untersuchung wird eine neuartige Methode zur Untersuchung des Auftretens und der Lage einer Bifurkation gegenüber Unsicherheiten im hochdimensionalen Parameterraum entwickelt, die auf der Kombination einer Bifurkationsanalyse mit einer multi parametrischen Ensemble Simulation basiert. <br><br> Mit dem Monsunmodell wird des weiteren die Unsicherheit bezüglich des externen Einflusses von El Niño / Southern Oscillation (ENSO) untersucht. Es ist bekannt, dass durch ENSO die Variabilität des Indischen Monsun beeinflußt wird, wohingegen der zu Grunde liegende Mechanismus kontrovers diskutiert wird. In dieser Arbeit werden drei verschiedene Hypothesen zur Kopplung zwischen diesen beiden Phänomenen untersucht. Es kann gezeigt werden, dass die Passat Winde einen Schlüsselmechanismus für den Einfluß von ENSO auf den Indischen Monsun darstellen.<br> Mit Hilfe dieses Mechanismus können die beobachteten Niederschlagsdaten des Monsuns zu einem großen Anteil reproduziert werden. Zudem kann dieser Mechanismus kann auch in zwei globalen Zirkulationsmodellen (GCMs) für den heutigen Zustand und für ein Emissionsszenario unter Klimawandel identifiziert werden. <br><br> Im weiteren Teil der Arbeit werden intrinsische Unsicherheiten identifiziert, die den Unterschied zwischen der Kopplung von Teilmodulen und dem Vorschreiben von einzelnen dieser Module durch Daten betreffen. Untersucht werden dazu ein getriebenes GCM-Ensemble und ein konzeptionelles Ozean-Atmosphären-Modell, das eine strukturierte Analyse anhand von Methoden der Theorie dynamischer Systeme ermöglicht.<br> In den meisten Fällen kann die getriebene Version, in der ein Teil der Dynamik als externer Antrieb vorschrieben wird, das voll gekoppelte Pendant nachbilden. Es wird gezeigt, dass es jedoch auch Regionen im Phasen- und Parameterraum gibt, in dem sich die zwei Modellierungsansätze signifikant unterscheiden und unter anderem zu einer überschätzung der Vorhersagbarkeit und zu künstlichen Zuständen im getriebenen System führen. Die Ergebnisse legen den Schluss nahe, dass immer auch alternative Kopplungsmechanismen getestet werden müssen bevor das getriebene System als adäquate Beschreibung des gekoppelten Gesamtsystems betrachtet werden kann. <br><br> Anhand der verschiedenen Anwendungen der Unsicherheitsanalyse macht die Arbeit deutlich, dass zum einen Unsicherheiten intrinsisch durch bestimmte Arten der Modellierung entstehen und somit unvermeidbar innerhalb eines Modellierungsansatzes sind, dass es zum anderen aber auch geeignete Methoden gibt, Unsicherheiten in die Modellierung und in die Bewertung von Modellergebnissen einzubeziehen.

Lors de la dernière décennie, le nombre d'appareils possédant des capacités sans fil a très fortement augmenté, attirant ainsi le grand public vers les réseaux mobiles sans fil. Nous considérons le cas des réseaux mobiles ad hoc aussi connu sous le nom de MANET (Mobile Ad hoc NETworks). La caractéristique principale des MANETs est la grande dynamicité des noeuds (induite pas le mouvement des utilisateurs), la propriété volatile des transmissions sans fil, le comportement des utilisateurs, les services et leurs utilisations. Cette thèse propose une solution complète pour la découverte de service dans les réseaux ad hoc, de la couche réseau sous-jacente à la découverte de service à proprement dite. La première contribution est le protocole Stable Linked Structure Flooding (SLSF) qui établi une structure basée sur des clusters stable et permet d'obtenir une dissémination efficace qui passe à l'échelle. La seconde contribution est SLSR (Stable Linked Structure Routing) qui utilise la structure de dissémination de SLSF et permet de faire du routage à travers le réseau. En utilisant ces protocoles comme base, nous proposons d'améliorer la découverte de service en prenant en compte le contexte. De plus, nous avons contribué à la simulation réseau en couplant des modèles et des simulateurs de domaines différents qui une fois couplés permettent d'élaborer et la simuler des scénarios riches et variés adaptés aux MANETs. Cette thèse à été réalisé au sein du projet ANR SARAH qui avait pour but le déploiement de service multimédia dans une architecture ad hoc hybride / In the last decade, the number of wireless capable devices increased drastically along with their popularity. Devices also became more powerful and affordable, attracting more users to mobile networks. In this thesis we consider service discovery in Mobile Ad hoc NETworks, also called MANETs, that are a collection of devices that communicate with each other spontaneously whenever they are in wireless transmission range without any preexisting infrastructure. The main characteristic of MANETs is the high dynamic of nodes (induced by the users moving around), the volatile wireless transmissions, the user behavior, the services and their usage. This thesis proposes a complete solution for service discovery in ad hoc networks, from the underlying network up to the service discovery itself. A first contribution is the Stable Linked Structure Flooding (SLSF) protocol that creates stable based cluster structure and thereby provides scalable and efficient message dissemination. The second contribution is the Stable Linked Structure Routing (SLSR) protocol that uses the SLSF dissemination structure to enable routing capabilities. Using those protocols as basis, we propose to improve service discovery by additionally considering context awareness and adaptation. Moreover, we also contributed on improving simulations by coupling simulators and models that, together, can model and simulate the variety and richness of ad hoc related usage scenarios and their human characteristic

Les travaux de thèse présentés dans ce manuscrit portent sur l’étude d’électrodes de silicium, matériau prometteur pour remplacer le graphite en tant que matériau actif d’électrode négative pour accumulateur Li-ion. Les mécanismes de (dé)lithiation du silicium sont d’abord étudiés, par Spectroscopie des Electrons Auger (AES). En utilisant cette technique de caractérisation de surface, qui permet d’analyser les particules individuellement dans leur environnement d’électrode, nos résultats montrent que la première lithiation du silicium s’effectue selon un mécanisme biphasé cr-Si / a-Li3,1Si tandis que les processus de (dé)lithiation suivants apparaissent complètement différents et sont du type solution solide. Ces mécanismes d’insertion / désinsertion du lithium conduisent à des variations volumiques importantes des particules de matériau actif lors du cyclage, à l’origine d’une détérioration rapide des performances électrochimiques. En combinant plusieurs techniques de caractérisation, les mécanismes de dégradation d’une électrode de silicium sont étudiés au cours du vieillissement. En utilisant en particulier la spectroscopie d’impédance électrochimique et des analyses par porosimétrie mercure, une véritable dynamique de la porosité de l’électrode est mise en évidence lors du cyclage. Un modèle de dégradation, mettant en cause principalement l’instabilité de la Solid Electrolyte Interphase (SEI) à la surface des particules de silicium, est proposé. Pour tenter de stabiliser cette couche de passivation et ainsi améliorer les performances électrochimiques des électrodes de silicium, l’influence de deux paramètres est étudiée : l’électrolyte et le « domaine de lithiation » du silicium, ce dernier paramètre étant associé à l’évolution de la composition du matériau actif lors du cyclage. A l’issue de ces travaux, des performances prometteuses sont obtenues pour des accumulateurs Li-ion comprenant une électrode de silicium. / The work presented here focuses on electrodes made of silicon, a promising material to replace graphite as an anode active material for Li-ion Batteries (LIBs). The first part of the manuscript is dedicated to the study of silicon (de)lithiation mechanisms by Auger Electron Spectroscopy (AES). By using this technique of surface characterization, which allows investigating individual particles in their electrode environment, our results show that the first silicon lithiation occurs through a two-phase region mechanism cr-Si / a-Li3,1Si, whereas the following (de)lithiation steps are solid solution type process. Upon (de)alloying with lithium, silicon particles undergo huge volume variations leading to a quick capacity fading. By combining several techniques of characterization, the failure mechanisms of a silicon electrode are studied during aging. In particular, by using electrochemical impedance spectroscopy and mercury porosimetry analyses, an impressive dynamic upon cycling of the electrode porosity is shown. A model, which mainly attributes the capacity fading to the Solid Electrolyte Interphase instability at the silicon particles surface, is proposed. To try to stabilize this passivation layer and thus improve silicon electrodes electrochemical performances, the influence of two parameters is studied: the electrolyte and the “lithiation domain” of silicon; the latter is associated with the evolution of the active material composition upon cycling. Finally, by using these last results, promising performances are obtained for silicon electrode containing LIBs.

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.

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.