Auswirkung des Klimawandels auf die Hydrologie im Oberen Zambezi : ein prozessbasierter räumlich distributiver Modellierungsansatz zur Quantifizierung der hydrologischen Veränderungen unter Berücksichtigung der jährlichen Überflutung Projektionen der klimatischen sowie sozio ökonomischen Entwicklungen zeigen dass beide einen erheblichen Einfluss auf die Verfügbarkeit von Wasserressourcen im südl. Afrika haben werden. Eine geeignete raum zeitl. Verteilung der Wasserressourcen stellt wiederum eine wesentliche Voraussetzung für die sozio ökonomische und ökologische Funktionsfähigkeit der Region dar. Daher ist eine Identifizierung der Entwicklung und Quantifizierung der Wasserressourcen erforderlich um mittels integriertem Land und Wasserressourcen Management nachhaltige Anpassungsstrategien entwickeln zu können. Dazu wird der obere Zambezi thematisiert da er als charakteristisch für viele andere Einzugsgebiete im südl. Afrika anzusehen ist. Ausgedehnte Überflutungs flächen tiefe Kalaharisande und eine starke hydrologische Saisonalität prägen die Region. Um die zukünftige Entwicklung der Wasserverfügbarkeit und somit die Auswirkungen des Klimawandels auf die Hydrologie im Oberen Zambezi zu beschreiben wird ein übertragbarer prozessbasierter sowie räumlich distributiver Modellierungsansatz angewendet. Bedingt durch das tropische Wechselklima entstehen in der Region große saisonale Gegensätze zwischen langanhaltender Trockenheit und Überflutungen während der Regenzeit. Dies hebt die wichtige Rolle der Feuchtgebiete vor Ort aufgrund ihres großen Wasserspeichervermögens und der damit verbundenen ausgeprägten Grundwasserneubildung hervor. Da jährliche Überflutungsprozesse diese Gebiete hydrologisch prägen werden sie im Rahmen dieser Arbeit im Modell repräsentiert. Dazu wurde eine räumlich distributive Überflutungskomponente für das hydrologische Modell J2000( Flood) entwickelt angewendet und mit Hilfe von Fernerkundungsmethoden validiert. Dies geschah aus dem Bedarf heraus ein Werkzeug zu schaffen welches Überflutungen realitätsnah für Einzugsgebiete von mehreren 10000 km² abbilden kann um damit schließlich die Auswirkungen verschiedener Klimaszenarien räumlich distributiv zu quantifizieren.