14 Auswerterahmen des Themenfeldes 1; BMVI Expertennetzwerk (201632019) Für die Aktualisierung der Rasterdatensätze des Niederschlags (PR) wurde als Basis das REGNIE-Ver- fahren (Rauthe et al. 2013) mit klimatologischen Hintergrundfeldern (Abbildung 3-2a) verwendet, das in der Methodik stellenweise modifiziert wurde. Hierbei wird eine multiple lineare Regression, die orographische Gegebenheiten berücksichtigt, mit einer inversen Distanzgewichtung kombiniert. Die Temperatur (TAS, TMIN, TMAX) und die relative Luftfeuchte (HURS) beruhen auf einer Kombination nichtlinearer Tem- peraturprofile (Abbildung 3-2b) mit nichteuklidischer Residueninterpolation (Krähenmann et al. 2018). Der Rasterdatensatz der Globalstrahlung (RSDS) wird aus der Kombination von Stationsmessdaten und Satel- litendaten erstellt. Dabei werden Hintergrundfelder der Globalstrahlung berechnet, die bei einer multiplen linearen Regression die Muster der Hauptkomponentenanalyse des CM -SAF-Datensatzes (Pfeifroth et al. 2017) (Abbildung 3-2c) sowie Höhe, Länge und Breite benutzen. Bei den Stationsmessdaten werden die Sonnenscheindauermessungen mit Hilfe des Angström-Ansatzes in Globalstrahlung umgerechnet und bei- des per inverser Distanzgewichtung interpoliert. Detailliertere Informationen zu den Verfahren können dem Fachbericht zu den HYRAS-Daten entnommen werden (Razafimaharo et al. 2019). Im Gegensatz zu allen anderen Variablen gibt es bezüglich des Niederschlags eine Besonderheit, die sich bis in die hydrologische Modellierung auswirkt. Beim Niederschlag gibt es einen grundsätzlichen, nicht ver- nachlässigbaren systematischen Messfehler. Dieser setzt sich aus den folgenden Teilen zusammen: ? Überwehungsfehler als Folge der Windexposition des Messgerätes ? Benetzungsverlust (Befeuchtung der Auffangfläche) ? Verlust durch Spritzwasser und Schneeverfrachtung ? Verdunstungsverlust der Sammelkanne Diese Messfehler sind gerätespezifisch und hängen zudem von der Messgeräteaufstellung (z. B. Windfeld), der Jahreszeit (Regen oder Schnee) und den aktuellen meteorologischen Bedingungen (Niederschlagsinten- sität, Windstärke, Temperatur) ab. Generell ist im Mittel von einer Unterschätzung von ca. 10% auszugehen, die insbesondere bei Schnee oder hohen Windgeschwindigkeiten aber auch wesentlich höher ausfallen kann. Um diese Messfehler weitgehend realistisch korrigieren zu können, werden entsprechend diverse Umge- bungs- und Geräteparameter benötigt. In einer aufwendigen Studie wurde für den früher in Deutschland üblichen Hellmann-Niederschlagsmesser eine passende Korrektur entwickelt (Richter 1995). Diese ist aber nicht ohne weiteres auf andere Geräte übertragbar. Zudem sind wichtige Informationen zur Umgebung sowie zu den aktuellen Temperatur- und Windbedingungen nicht an jeder Station vorhanden. Insbesondere bei den ausländischen Stationen ist dem Deutschen Wetterdienst (DWD) in der Regel über den Gerätetyp und die Aufstellungsbedingungen nichts bekannt. Aufgrund dieser fehlenden Randinformationen ist es nicht möglich die dem HYRAS-Datensatz zugrundeliegenden Daten sinnvoll zu korrigieren. Trotz der Implikationen für die Bias-Korrektur als auch für die hydrologische Modellierung, wird deshalb auf eine Niederschlagskorrektur verzichtet, da diese, wenn überhaupt, nur sehr pauschal und damit fehlerbehaftet möglich wäre. 3.2.2 TRY-Basisdatensatz Der TRY (Test Reference Years)-Basisdatensatz (Krähenmann et al. 2018), ein Rasterdatensatz für Deutsch- land in 1 km? Auflösung, umfasst stündliche, tägliche und monatliche Karten. Er beinhaltet zwölf Klimava- riablen (u. a. Lufttemperatur und Windgeschwindigkeit) und überspannt den Zeitraum 199532012. Der Da- tensatz wurde in erster Linie zur Aktualisierung der deutschen Testreferenzjahre, einem Datensatz der tech- nischen Klimatologie, erstellt. Dank seiner hohen räumlichen und zeitlichen Auflösung besitzt er jedoch ein breites Anwendungsspektrum. Die Methode zur Erstellung der Rasterdaten ist der jeweiligen Variablen angepasst. Die Rasterkarten der Lufttemperatur basieren beispielsweise zur Gänze auf Stationsdaten. Um Inversionslagen möglichst gut