The objective of this study was to assess if new cloud datasets, namely horizontal fields of integrated cloud parameters and transects of cloud profiles becoming available from current and future satellites like MODIS and CloudSAT as well as EarthCARE will allow for the reconstruction of three-dimensional cloud fields. Because three-dimensional measured cloud fields do not exist, surrogate cloud fields were used to develop and test reconstruction techniques. In order to answer the question if surrogate cloud fields may represent real cloud fields and to evaluate potential constraints for cloud field reconstruction, statistics of surrogate cloud fields have been compared to statistics of various remote sensing retrievals. It has turned out that except for cloud droplet effective radius, which is too low, other cloud parameters are in line with parameters derived from measurements. The reconstruction approach is divided into two parts. The first one deals with the reconstruction of the cloud fields. Three techniques with varying complexity are presented constraining the reconstruction by measurements to various degrees. Whereas the first one applies only information of a satellite radiometer, the other two constrain the retrieval also by profile information measured within the domain. Comparing the reconstruction quality of the approaches, there is no superior algorithm performing better for all cloud fields. This might be ascribed to liquid water content profiles of the surrogate cloud fields close to their adiabatic reference. Consequently, the assumption of adiabatic liquid water content profiles of the first scheme yields adequate estimates and additional information from profiles does not improve the reconstruction. The second part of the reconstruction approach addresses the reconstruction quality by comparing parameters of radiative transfer describing photon path statistics as well as reflectances. Therefore three-dimensional radiative transfer simulations with a Monte Carlo code were carried out for the surrogate cloud fields as well as for the reconstructed cloud fields. It was assumed that deviations of the parameter simulated for the reconstructed cloud and the surrogate cloud field are smaller when reconstruction is more accurate. For parameter describing photon pathes it has been found that only deviations of geometrical pathlength statistics reflect the reconstruction quality to a certain degree. Deviations of other parameters like photon penetration depth do not allow for either assessing local differences in reconstruction quality by an individual reconstruction scheme or to infer the most appropriate reconstruction scheme. The differences in reflectances do also not enable to evaluate reconstruction quality. They prevent from gaining insight in local accuracy of reconstruction due to effects like horizontal photon transport weakening the relations between microphysical as well as optical properties and reflectances of the column. In order to address these effects, grids of various complexity, derived by applying photon path properties, were used to weight deviations of cloud properties when analyzing the relationships. Unfortunately, there is no increase of explained variance due to the application of the weighting grids. Additionally, the sensitivity of the results to the model set-up, namely the spatial resolution of the cloud fields as well as the simplification and neglection of ancillary parameters, were analyzed. Though one would assume a strengthening of relationships between deviations of cloud parameters and deviations of reflectances due to more reliable sampling and reduced inter-column transport of photons when column size increases, there is no indication for resolutions where an assessment of the reconstruction quality by means of reflectance deviations becomes feasible. It also has been shown that inappropriate treatment of aerosols in the radiative transfer simulation impose an error comparable in magnitude to differences in reflectances due to inaccurate cloud field reconstruction. This is especially the case when clouds are located in the boundary layer of the aerosol model. Consequently, appropriate aerosol models should be applied in the analysis. May be due to the low surface reflection and the high cloud optical depths, the representation of the surface reflection function seems to be of minor importance. Summarizing the results, differences in radiative transfer do not allow for the assessment of cloud field reconstruction quality. In order to accomplish the task of cloud field reconstruction, the reconstruction part could be constrained employing information from additional measurements. Observational geometries enabling to use tomographic methods and the application of additional wavelengths for validation might help, too. / Ziel der Arbeit war die Evaluierung inwieweit Datensätze von Wolkenparametern, horizontale Felder integraler Wolkenparameter und Schnitte vertikal aufgelöster Parameter, zur Rekonstruktion dreidimensionaler Wolkenfelder genutzt werden können. Entsprechende Datensätze sind durch MODIS und CloudSAT erstmals vorhanden und werden zusätzlich mit dem Start von EarthCARE zur Verfügung stehen. Da dreidimensionale Wolkenfelder aus Messungen nicht existieren, wurden zur Entwicklung der Rekonstruktionsmethoden surrogate Wolkenfelder genutzt. Um die Qualität der surrogaten Wolkenfelder abzuschätzen und um mögliche Randbedingungen zur Rekonstruktion aufzuzeigen, wurden Statistiken der surrogaten Wolkenfelder mit denen unterschiedlicher Fernerkundungsprodukte verglichen. Dabei zeigte sich, dass, abgesehen von den gegenüber Messungen zu geringen Effektivradien der Wolkentropfen in den surrogaten Wolkenfeldern, die übrigen Wolkenparameter gut übereinstimmen. Der Rekonstruktionsansatz gliedert sich in zwei Teile. Der erste Teil beinhaltet die Rekonstruktion der Wolkenfelder. Dazu werden drei Techniken unterschiedlicher Komplexität genutzt, wobei die Komplexität durch den Grad der eingebundenen Messungen bestimmt wird. Während die einfachste Technik lediglich Informationen, wie sie aus Messungen mit einem Satellitenradiometer gewonnen werden können, nutzt, binden die anderen Techniken zusätzlich Profilinformationen aus dem beobachteten Gebiet ein. Analysen zeigten, dass keine der Methoden für alle untersuchten Wolkenfelder den anderen Methoden überlegen ist. Dies mag daran liegen, dass die Flüssigwasserprofile der surrogaten Wolkenfelder nur geringfügig von den in der ersten Rekonstruktionsmethode angenommenen adiabatischen Flüssigwasserprofilen abweichen, so dass die Nutzung der Profile kaum zusätzliche Information für die Rekonstruktion liefert. Im zweiten Teil des Rekonstruktionsansatzes wird die Qualität der rekonstruierten Wolkenfelder durch den Vergleich von Parametern des Strahlungstransfers, wie Photonenpfad-Statistiken und Strahlungsgrößen, evaluiert. Dazu wurden sowohl für die surrogaten Wolkenfelder als auch für die rekonstruierten Wolkenfelder dreidimensionale Strahlungstransfersimulationen mit einem Monte-Carlo-Modell durchgeführt. Angenommen wurde hierbei, dass eine bessere Rekonstruktionsqualität durch geringere Abweichungen der betrachteten Strahlungsparameter aus Simulationen mit rekonstruierten und surrogaten Wolkenfeldern gekennzeichnet ist. Bei den Parametern, die die Photonenwege beschreiben, unterstützen lediglich die Abweichungen der geometrischen Photonenweglängen diese These. Weder erlauben die Abweichungen der übrigen Parameter, zum Beispiel der Eindringtiefen, Rückschlüsse auf die lokale Rekonstruktionsqualität der einzelnen Methoden zu ziehen, noch ermöglichen sie die beste Rekonstruktionsmethode zu identifizieren. Auch die Unterschiede der simulierten Reflektanzen können nicht zur Bestimmung der Rekonstruktionsqualität herangezogen werden. Durch Effekte wie horizontale Photonentransporte werden die Zusammenhänge zwischen mikrophysikalischen und optischen Eigenschaften und Reflektanzen der jeweiligen Gittersäule aufgeweicht, und folglich sind keine Rückschlüsse auf die lokale Rekonstruktionsqualität möglich. Um auf entsprechende Effekte einzugehen, wurden für die Analyse Wichtungsfelder unterschiedlicher Komplexität aus Photonenwegeigenschaften generiert, um diese zur Wichtung der Abweichungen der Wolkeneigenschaften zu nutzen. Der Anteil der erklärten Varianz konnte jedoch durch die Nutzung der entsprechenden Wichtungsfelder nicht erhöht werden. Zusätzlich wurden Sensitivitätsstudien hinsichtlich einzelner Vorgaben der Untersuchung durchgeführt. Dazu wurden sowohl der Einfluss der räumlichen Auflösung der Wolkenfelder als auch die Vereinfachung oder Nichtbetrachtung einzelner Modellparameter analysiert. Eine Reduzierung der Auflösung einhergehend mit einem zuverlässigeren Sampling und reduzierten Photonentransport zwischen den Gittersäulen führte zu keinem direkteren Zusammenhang zwischen den Abweichungen der Reflektanzen und den Abweichungen der mikrophysikalischen Eigenschaften. Folglich existiert keine Auflösung, die die Anwendung des Verfahrens ermöglichen würde. Ebenso wurde gezeigt, dass die unzureichende Einbeziehung von Aerosolen bei den Strahlungstransfersimulationen einen Fehler verursachen kann, der in der Größe dem Unterschied der Reflektanzen unzureichender Wolkenfeldrekonstruktionen gleichkommt. Dies ist insbesondere der Fall, wenn die Wolken sich innerhalb der Grenzschicht des Aerosolmodells befinden. Entspechend sollte in solchen Situationen dem verwendeten Aerosolmodell besondere Beachtung geschenkt werden. Hingegen ist der Einfluss des Ansatzes, wie die Bodenreflektion beschrieben wird, eher gering. Dies mag an dem verwendeten Modell mit einer geringen Albedo in Kombination mit optisch dicken Wolken liegen. Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass die Unterschiede im Strahlungstransfer nicht zur Abschätzung der Rekonstruktionsqualität der Wolkenfelder herangezogen werden können. Um dem Ziel einer dreidimensionalen Wolkenfeldrekonstruktion näher zu kommen, könnten beim Rekonstruktionsteil Informationen aus zusätzlichen Messungen als Vorgaben genutzt werden. Ebenso könnten Beobachtungsgeometrien, welche die Anwendung tomographischer Methoden erlauben, sowie zusätzliche Wellenlängen zur Validierung der Rekonstruktionsergebnisse verwendet werden.

In this cumulative dissertation, different features and methods are presented to assess and process multi-sensor derived radar data for climatological analysis. The overall objectives were to appraise the limitations of an hourly radar-based quantitative precipitation estimate (QPE) product and to develop and apply reasonable approaches to process these data. Hence the spatial and temporal limitations of radar-derived precipitation rates are discussed in the context of climatological applications, and two types of climatologies are obtained, first a climatology of daily precipitation fields and second a long term precipitation climatology. These relate to questions concerning the methodologies rather than climatological significance or assessment of precipitation and its role in the water balance. Current radar data availability limits such a hydro-climatic analysis. The thesis consists of three peer-reviewed publications. All investigations in this thesis are based on the RADOLAN rw-product of the German Weather Service (DWD) for an extended study region including the Free State of Saxony, Germany, for the period from April 2004 to November 2011. The first publication is dedicated to the classification of daily precipitation fields by unsupervised neural networks. In the presented work, the quality of the radar-derived precipitation rates is analysed by a temporal comparison between recording and non-recording gauges and the corresponding pixels of the RADOLAN rw-product on hourly and daily bases. The analysis shows that a temporal aggregation of the original product should be limited to a temporal scale up to 24 h because of the processing algorithms and the reappearance of previously suppressed errors. Nevertheless, an unsupervised neural network was successfully used for the classification of daily patterns. The derived daily precipitation classes and corresponding precipitation patterns could be assigned to properties of the associated weather patterns and seasonal dependencies. Hence, it could be shown that the classified patterns not only occurred by chance but by statistically proven properties of the atmosphere and of the season. The second publication is primarily concerned with two tasks: first, the pixel-wise fitting of mixture distributions on the bases of the obtained patterns from the first publication, and second, the analysis of spatial consistency of the radar-derived precipitation data set. The fitted parametric distribution functions were analysed in terms of Akaike\'s information criterion and the Kolmogorov-Smirnov test. These benchmarks showed, that the performances are best for mixture distributions derived by an initial classification by an unsupervised neural network and cluster analysis, and by gamma distributions. These results underline the significance of the derived precipitation classes obtained in the first publication. Furthermore, the Kolmogorov-Smirnov test indicates that independent of the distribution function, the radar-derived daily precipitation rates under the assumption of the deployed parametric distribution function has the best or most natural order of precipitation rates at spatial scales from 2 to 4 km for daily precipitation fields. Thus, it is recommended to use the original radar product at these scales rather than at 1 km resolution for daily precipitation sums. In the last publication, the focus shifts from daily to long-term precipitation climatology. The work introduces a rapid and simple approach for processing radar-derived precipitation rates for long-term climatologies. The method could successfully be applied to the radar-derived precipitation rates by excluding or correcting the errors that reappear due to temporal aggregation. Despite the fact that the approach is empirical, the introduced parameters could almost be objectively derived by means of simulation and optimisation. This could be achieved by utilising the reasonable relationship between elevation and precipitation rates for longer periods. Finally, the obtained results are compared to two independently derived precipitation data sets. The comparison shows good agreement of the precipitation fields and illustrates a reasonable application of the introduced procedure. The presented results support the application of the approach for precipitation aggregates of, at least, annual or longer periods. However the derivation of climatologies led to satisfactory results at the respective temporal scales, though the influence of radar-specific errors can only be minimized to a certain degree. Further studies have to prove if an application independent processing of radar-derived precipitation rates leads to higher qualities and validities of the derived data in time and space.