Motivations and research objectives: During the passage of rain water through a forest canopy two main processes take place. First, water is redistributed; and second, its chemical properties change substantially. The rain water redistribution and the brief contact with plant surfaces results in a large variability of both throughfall and its chemical composition. Since throughfall and its chemistry influence a range of physical, chemical and biological processes at or below the forest floor the understanding of throughfall variability and the prediction of throughfall patterns potentially improves the understanding of near-surface processes in forest ecosystems. This thesis comprises three main research objectives. The first objective is to determine the variability of throughfall and its chemistry, and to investigate some of the controlling factors. Second, I explored throughfall spatial patterns. Finally, I attempted to assess the temporal persistence of throughfall and its chemical composition. Research sites and methods: The thesis is based on investigations in a tropical montane rain forest in Ecuador, and lowland rain forest ecosystems in Brazil and Panama. The first two studies investigate both throughfall and throughfall chemistry following a deterministic approach. The third study investigates throughfall patterns with geostatistical methods, and hence, relies on a stochastic approach. Results and Conclusions: Throughfall is highly variable. The variability of throughfall in tropical forests seems to exceed that of many temperate forests. These differences, however, do not solely reflect ecosystem-inherent characteristics, more likely they also mirror management practices. Apart from biotic factors that influence throughfall variability, rainfall magnitude is an important control. Throughfall solute concentrations and solute deposition are even more variable than throughfall. In contrast to throughfall volumes, the variability of solute deposition shows no clear differences between tropical and temperate forests, hence, biodiversity is not a strong predictor of solute deposition heterogeneity. Many other factors control solute deposition patterns, for instance, solute concentration in rainfall and antecedent dry period. The temporal variability of the latter factors partly accounts for the low temporal persistence of solute deposition. In contrast, measurements of throughfall volume are quite stable over time. Results from the Panamanian research site indicate that wet and dry areas outlast consecutive wet seasons. At this research site, throughfall exhibited only weak or pure nugget autocorrelation structures over the studies lag distances. A close look at the geostatistical tools at hand provided evidence that throughfall datasets, in particular those of large events, require robust variogram estimation if one wants to avoid outlier removal. This finding is important because all geostatistical throughfall studies that have been published so far analyzed their data using the classical, non-robust variogram estimator. / Motivation und Zielsetzung: Wenn Regen durch ein Kronendach fällt lassen sich zwei Prozesse beobachten: das Regenwasser wird umverteilt und die chemische Qualität des Wassers verändert sich erheblich. Die Prozesse im Kronenraum resultieren in einer hohen Variabilität des Bestandsniederschlags und dessen chemischer Zusammensetzung. Bestandsniederschlag beeinflusst eine Reihe von physikalischen, chemischen und biologischen Prozessen am Waldboden. Daher können Untersuchungen zur Variabilität und zu Mustern im Bestandsniederschlag helfen, bodennahe Prozesse besser zu verstehen. Diese Dissertation behandelt hauptsächlich drei Aspekte. Erstens, die Arbeit beschäftigt sich mit der Erfassung der Variabilität im Bestandsniederschlag und dessen chemischer Zusammensetzung, zudem werden Einflussfaktoren dieser Variabilität untersucht. Des Weiteren beschäftigt sich die Arbeit mit räumlichen Mustern des Bestandsniederschlagswassers, und drittens wird die zeitliche Stabilität des Bestandsniederschlags und dessen chemischer Zusammensetzung betrachtet. Untersuchungsgebiete und Methoden: Diese Dissertation basiert auf Untersuchungen in einem tropischen Bergregenwald in Ecuador, sowie Studien in tropischen Tieflandregenwäldern in Brasilien und Panama. Die ersten zwei Studien untersuchen Bestandsniederschlag und dessen chemische Zusammensetzung mit Hilfe deterministischer Methoden. Die Arbeit in Panama nutzt geostatistische Methoden zur Beschreibung von Bestandsniederschlagsmustern und verfolgt somit einen stochastischen Ansatz. Ergebnisse und Schlussfolgerungen: Die Variabilität des Bestandsniederschlages ist hoch; das heißt, die Menge des auf den Waldboden tropfenden Wassers kann sich je nach Standort stark unterscheiden. Diese räumliche Variabilität des Bestandsniederschlags ist in tropischen Wäldern höher als in vielen gemäßigten Waldökosystemen, was nicht allein auf verschiedenen Eigenschaften der Ökosysteme zurückzuführen ist. Vielmehr erklären sich die Unterschiede auch aus verschiedenen Waldnutzungen. Abgesehen von biologischen Faktoren beeinflusst die Regenmenge die Variabilität des Bestandsniederschlags erheblich. Die chemische Zusammensetzung des Bestandsniederschlags weist eine noch höhere Variabilität als der Bestandsniederschlag selbst auf. Unterschiede zwischen tropischen und gemäßigten Wäldern lassen sich hier allerdings nicht erkennen, weshalb die hohe Diversität tropischer Ökosysteme die Heterogenität der chemischen Zusammensetzung des Bestandsniederschlags nicht ausreichend erklärt. Eine Vielzahl anderer Faktoren kontrolliert deshalb die Variabilität der Bestandsniederschlagschemie, beispielsweise die Konzentration gelöster Stoffe im Regenwasser oder die Dauer von Trockenperioden. Deren hohe temporale Variabilität ist verantwortlich für die geringe zeitliche Stabilität von Depositionsmessungen. Im Gegensatz dazu ist die temporale Persistenz von Messungen der Bestandsniederschlagsmenge hoch. Insbesondere die Ergebnisse aus Panama zeigen, dass feuchte und trockene Messpunkte über einen Zeitraum von zwei Regenzeiten fortbestehen. Die räumlichen Bestandsniederschlagsmuster im letztgenannten Untersuchungsgebiet sind schwach bzw. weisen die Struktur eines reinen Nugget-Models auf. Die geostatistische Analyse zeigt, dass vor allem die Daten großer Regenereignisse eine robuste Modellierung des Variogramms erfordern, wenn die willkürliche Entfernung von Fernpunkten in den Daten vermieden werden soll. Dieses Resultat ist insbesondere deshalb von Bedeutung, da alle bisherigen Bestandsniederschlagsstudien den klassischen, nicht-robusten Schätzer benutzen, obwohl das Auftreten von Extremwerten in Bestandsniederschlagsdaten für viele Ökosysteme zu erwarten ist.