Gewässermonitoringdaten entlang eines Flussnetzwerks sind statistisch nicht unabhängig voneinander, da Proben von benachbarten Punkte einander ähnlich sind. Mit Hilfe des R-Pakets 'SSN' (Spatial Statistical Modeling on Stream Networks) lassen sich Regressionsmodelle erstellen, die diese räumliche Autokorrelation der Messdaten einbeziehen. Zur Datenaufbereitung gibt es die Toolbox 'STARS', die aber auf der kommerziellen Software ArcGIS basiert (und für die noch kein Update zu ArcGIS Pro erhältlich ist). Das hier vorgestellt R-Paket 'openSTARS' stellt eine Alternative zu dieser Toolbox zur Verfügung und ist mit R und GRASS GIS komplett auf freier und Open-Source-Software aufgebaut. Außerdem ermöglicht es, den gesamte Workflow der Datenaufbereitung und statistischen Analyse in reproduzierbarer Weise in R, also in einer einzigen Softwareumgebung zusammen zu fassen. Mit 'openSTARS' kann man ein Flussnetzwerk aus einem digitalen Geländemodell ableiten, die Topologie dieses Netzwerks gegebenenfalls korrigieren, Flusseinzugsgebiete erstellen und sie mit potentiellen erklärenden Variablen wie zum Beispiel der Landnutzung verschneiden. Außerdem lassen sich neue Punkte entlang des Netzwerks definieren, für die Vorhersagen erstellt werden sollen. In diesem Vortrag wird die Anwendung von 'openSTARS' am Beispiel von Wasserqualitätsdaten demonstriert.