Die Niederschlagsverteilung in Mitteleuropa wird wesentlich von den Alpen bestimmt. Komplexe Niederschlagsprozesse führen zu einem vielfältigen Niederschlagsklima mit hoher Variabilität auf kleinstem Raum. Bereits bei geringer räumlicher Distanz sind Unterschiede in der mittleren Niederschlagsmenge von 1000mm/a oder mehr möglich. Da die Analyse des Niederschlags sowohl für meteorologische Anwendungen als auch für viele weitere Bereiche eine wichtige Grundlage darstellt, ist es notwendig, die Einflüsse des Gebirges auf die Niederschlagsverteilung zur berücksichtigen. In der vorliegenden Arbeit werden zum einen die Höhenabhängigkeit und zum anderen Staueffekte des Niederschlags untersucht und unter Anwendung einfacher Methoden in objektiven Analysen von Stationsdaten berücksichtigt. Zur Einbindung der Höhenabhängigkeit (Höhenmethode) werden aus drei verschiedenen Klimadatensätzen Regressionsgleichungen ermittelt, die die Verteilung des Niederschlags mit der Höhe beschreiben. Aus der Anwendung dieser Regressionsgleichungen auf Topographiedaten der betrachteten Domäne resultiert ein Simulationsmuster, welches mit der Stationsinterpolation kombiniert wird. Dadurch entstehen Stationsinterpolationen in denen topographische Strukturen sichtbar werden. Für die Berücksichtigung der Staueffekte des Niederschlags (Staumethode) kommt ein lineares Modell zum Einsatz. Mit diesem Modell wird für acht verschiedene Anströmungsrichtungen ein Stauniederschlagsmuster simuliert. Die Simulationen werden durch Vergleiche mit klimatologischen Niederschlagsfeldern optimiert. Je nach vorherrschender Anströmungsrichtung wird das jeweils passende Simulationsmuster mit der Stationsinterpolation kombiniert. Zur Verifikation der beiden Methoden wird eine Kreuzvalidierung durchgeführt. In beiden Fällen zeigt sich, dass sich die Methoden neutral hinsichtlich der gewählten Fehlerscores verhalten. Im Gegensatz zu den geringen quantitativen Unterschieden in den Verifikationsergebnissen führt die Anwendung des Regressionsmusters zu einer sichtbaren Aufprägung topographischer Strukturen in den Stationsinterpolationen. Zur Beurteilung der Simulationsmuster des Stauniederschlags werden zusätzlich zur Kreuzvalidierung Verifikationsscores zwischen den Simulationsmustern und klimatologischen Feldern berechnet. Bei der Analyse dieser Scores zeigt sich, dass es trotz vereinfachender Annahmenmöglich ist, Stauniederschläge mit dem linearen Modell zu simulieren.

The distribution of precipitation in Central Europe is largely determined by the Alps. Complex precipitation processes lead to a diverse precipitation climate with high variability at small scales. Differences in the mean rainfall of 1000 mm/a or more are possible within small spatial distance. Since the analysis of precipitation is fundamental for meteorological applications as well as for many other fields, it is necessary to consider the influence of the mountains on precipitation. In the present work, the elevation dependence of precipitation and effects on the precipitation distribution due to orographic lifting are investigated. These effects are taken into account in interpolations of station data using simplemethods. In order to consider elevation dependence of precipitation (Höhenmethode), three different climate datasets are used to calculate regression equations, which describe the distribution of precipitation with altitude. The application of these regression equations to topographical data results in a simulation pattern, which is combined with interpolations of station data. This creates a precipitation field in which topographical structures become visible. A linear model is used to account for the effects of orographic lifting on precipitation (Staumethode). This model simulates a precipitation pattern for eight different flow directions. The simulations are optimized by comparing them to climatological precipitation fields. Depending on the prevailing flow direction, the best matching simulation pattern is combined with the interpolation of station data. To verify both methods, a cross-validation is carried out. The results in both cases are indifferent with respect to the application of the selected methods. In contrast to the small quantitative differences in the verification results, the application of the regression pattern results in clear optical effects in the final precipitation field where topographical structures become visible. In addition to the crossvalidation, verification scores between the simulation patterns and climatological fields are calculated. Analysis of these scores shows that it is possible to simulate orographic precipitation using the linear model, despite some necessary assumptions.