Die Behandlung von Wolken (Bedeckungsgrad, Eis- und Flüssigwassergehalt, optische Dicke, Emissivität) ist von großer Bedeutung bei der Modellierung unterschiedlicher atmosphärischer Prozesse. Es gibt immer noch Lücken in flächendeckenden in-situ Beobachtungen, vor allem in Bezug auf Wolkenparameter. Fernerkundungsdaten von Wettersatelliten sind daher nützlich bei der Verifikation von Bewölkungsvorhersagen.Auf der Basis von simulierten meteorologischen Feldern können synthetische Strahlungstemperaturen berechnet werden, die den gemessenen des Meteosat-Satelliten im Infrarot (IR) und Wasserdampf (WV) Kanal äquivalent sind. In dieser Arbeit wurden mit dem Lokal-Modell Simulationen mit drei verschiedenen Wolkenschemen durchgeführt. Das Kessler Schema beinhaltet nur warme Regenwolken. Das Ein-Kategorie-Eisschema lässt Mehrphasenwolken und Wolkenschnee zu. Im Zwei-Kategorien-Eisschema existieren Mehrphasen- und stratiforme Eiswolken, die Wolkeneis und Schnee beinhalten.Die synthetischen Satellitenbilder wurden mit beobachteten Meteosat-Bildern im IR- und WV-Kanal verglichen. Dabei wurde der Korrelationskoeffizient und die zentrierte Musterdifferenz benutzt. Es konnte exemplarisch an zwei Fallbeispielen gezeigt werden, dass anhand dieser Maße eine Aussage über die Gesamtqualität der Simulationen getroffen werden kann.Die vorhergesagten synoptischen Strukturen und deren räumliche Verteilung stimmen in beiden Kanälen mit den Beobachtungen relativ gut überein. Allerdings wurde der Bedeckungsgrad und der Flüssigwasser- bzw. Eisgehalt in den Simulationen stark unterschätzt. Die Korrelation zwischen beobachteten und vorhergesagten Strahlungstemperaturen ist sehr gering. Der Korrelationskoeffizient ist jedoch im WV-Kanal größer als im IR Kanal. Die zentrierte Musterdifferenz verhält sich umgekehrt proportional zum Korrelationskoeffizienten. Mit welchem Wolkenschema die Bewölkung am besten Simuliert wird, ist von der Wetterlage abhängig. Die Prognose wird aber auf jeden Fall durch die Berücksichtigung der Eisphase verbessert.Die Ergebnisse zeigen die Notwendigkeit, die Parametrisierung von Wolkendynamik, Mikrophysik und Austauschprozessen in numerischen Wettervorhersagemodellen zu verbessern. Mit Hilfe der in dieser Arbeit angewandten Verifikationsmethoden ist es möglich, z.B. Langzeitsimulationen von Luftverunreinigungen durchzuführen und wichtige Erkenntnisse über die Wolkenentwicklung, Photolyse und Auswaschprozesse zu erlangen.