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Irrigated agriculture for cotton and wheat production forms the backbone of the rural economy in the Khorezm region. Ecological deterioration and inefficient resource use have resulted in and now present a significant threat to the livelihoods of those most dependent on this sector. Inefficient water use has led to rising ground water tables and widespread water and soil salinization has resulted. The high water demand in the region for crop production renders farmers vulnerable to the recurrently predicted decrease in water supply. Farmers in the Khorezm region are vulnerable to uncertain water supplies due to current policies which restrict their decision making in terms of what type of crops to grow, when and where. Similarly, there are ever increasing risks in terms of yields and price fluctuations due to natural conditions and fluctuations in the market. This study contributes to understanding key obstacles and potential solutions to promoting sustainable development in the region. Moving beyond previous disciplinary approaches in this area, this work includes different crop allocation and water use options in a systems context, where linkages between the environment and socio-economic impacts are considered simultaneously in the analysis of economic and ecological benefits from different agricultural activities. To this end, a static, stochastic model for Khorezm was developed to explore potential risk reducing strategies for farmers, while accounting for the ecological consequences potential policies. Worldwide, mathematical modelling has proven to be an effective instrument for increasing the overall understanding of the complexity of water demand and supply processes, while analysing resource-saving alternatives that are both economically and ecologically sustainable. In order to maximize the utility and applicability of such an approach, each model must incorporate local agro-ecological, social and economic conditions. A stochastic programming model was developed to combine the Expected Value-Variance (EV) approach with chance-constrained programming. Analysis was carried out using data from one Water Users' Associations (WUA), Shamahulum, located in the Khiva district of the Khorezm region. The developed model considered the optimization of water and land allocation of 300 fields, belonging to 99 farmers in one Water User Association (WUA). The availability of Geographical Information System (GIS) based data allowed the integration of spatial aspects into the model. The model was calibrated using various Constant Relative Risk Aversion levels (CRRA). The CRRA is adjusted as the core parameter in the base run of the model and is set to match the observed activity level in the case study WUA. Following the calibration, various simulations were conducted to account for the impact of different policy scenarios. The combined outcomes of the simulations provided a basis for assessing potential effects of different policy measures given the dynamics of the on-going reform strategies in Uzbekistan. The model findings suggest that allocating the area to less water demanding crops and usage of alternative irrigation methods will help to secure farmer income. However, farmers remain unable to fully utilize these risk coping strategies due to occupation of more than 70% of the area with state order, low income crops, including cotton and winter wheat. Key findings from the study indicate the possibility of improving water use efficiency (WUE) and thus the environmental situation in the region through the introduction of water pricing. Results also showed that economic and ecological development could be achieved simultaneously only under the presence of more flexible decision making at the farm level. ; Modellierung der Verteilung von Ackerkulturen und Frischwasser in der Beregnungslandwirtschaft unter Unsicherheit : Eine Fallstudie aus der Khorezm Region in Uzbekistan Bewässerungslandwirtschaft für Baumwoll- und Weizenproduktion ist das Rückgrat der ländlichen Wirtschaft in der Khorezm Region Usbekistans. Ökologische Zerstörung und ineffiziente Ressourcennutzung haben zu einer signifikanten Bedrohung der Existenzgrundlage derjenigen Menschen geführt, die am meisten von diesem Sektor abhängen. Ineffiziente Wassernutzung hat steigende Grundwasserspiegel verursacht, mit der Folge verbreiteter Wasser- und Bodenversalzung. Die hohe Wassernachfrage für den Pflanzenbau in der Region Landwirte verwundbar für den wiederholt vorhergesagten Rückgang der Wasserversorgung. Landwirte in der Khorezm Region sind gefährdet durch unsichere Wasserversorgung gefährdet, da aktuelle Politiken ihre Entscheidungsfindung darüber, welche Pflanzenarten wann und wo anzubauen sind, einschränken. Ebenso bestehen steigende Risiken in Bezug auf Erträge und Preisfluktuationen aufgrund von natürlichen Bedingungen und Schwankungen am Markt. Diese Studie trägt zum Verständnis der Haupthindernisse und potentiellen Lösungen für die Förderung von nachhaltiger Entwicklung in der Region bei. Als Weiterentwicklung von früheren disziplinären Ansätzen in diesem Bereich, bringt diese Arbeit verschiedene Allokationen von Anbaupflanzen und Optionen der Wassernutzung in einen Systemkontext, wobei Verbindungen zwischen der Umwelt und den sozioökonomischen Auswirkungen in der Analyse der wirtschaftlichen und ökologischen Vorteile verschiedener landwirtschaftlicher Aktivitäten gleichzeitig berücksichtigt werden. Zu diesem Zweck wurde ein statisches stochastisches Model für Khorezm entwickelt, um, unter Berücksichtigung der ökologischen Konsequenzen möglicher Politiken, die potentiellen risikovermindernden Strategien für Landwirte zu untersuchen. Weltweit hat sich die mathematische Modellierung als ein effektives Instrument erwiesen, um das Gesamtverständnis der komplexen Prozesse von Wassernachfrage und -angebot zu verbessern und gleichzeitig ressourcenschonende Alternativen, die sowohl ökonomisch als auch ökologisch nachhaltig sind, zu analysieren. Um den Nutzen und die Anwendbarkeit eines solchen Ansatzes zu maximieren, muss jedes Modell lokale agro-ökologische, soziale und ökonomische Bedingungen einbeziehen. Es wurde ein stochastisches Programmierungsmodell entwickelt, um den Erwartungswert Varianz Ansatz (Expected Value Variance, EV) mit Chance-Constrained Programmierung zu kombinie-ren. Die Analyse wurde mit Rückgriff auf Daten einer Wassernutzervereinigung, Shamahulum, aus dem Khiva Distrikt der Khorezm Region durchgeführt. Das entwickelte Modell betrachtete die Optimierung von Wasser- und Landallokation von 300 Feldern, die im Besitz von 99 Landwirten einer Wassernutzervereinigung sind. Die Verfügbarkeit von Daten auf Basis des Geographical Information System (GIS) erlaubte die Integration von räumlichen Aspekten in das Modell. Das Modell wurde mit Hilfe verschiedener Konstanter Relativer Risikoaversionsstufen (Constant Relative Risk Aversion, CRRA) kalibriert. Die CRRA wurden im Grunddurchlauf des Modells als Hauptparameter eingerichtet und so eingestellt, dass sie dem beobachteten Aktivitätsniveau der Wassernutzervereinigung der Fallstudie entsprachen. Nach der Kalibrierung wurden verschiedene Simulationen durchgeführt, um den Einfluss verschiedener Politikszenarien aufzuzeigen. In Anbetracht der Dynamiken der fortlaufenden Reformstrategien in Usbekistan lieferten die kombinierten Ergebnisse der Simulationen eine Grundlage für die Bewertung der potentiellen Effekte verschiedener Politikmaßnahmen. Die Modellergebnisse lassen darauf schließen, dass die Bebauung des Gebietes mit weniger wasserverbrauchenden Pflanzen und die Nutzung von alternativen Bewässerungsmethoden dazu beitragen werden, das Einkommen der Landwirte zu sichern. Allerdings ist es für die Landwirte weiterhin nicht möglich, diese risikovermindernden Strategien vollständig zu nutzen, da unter staatlicher Kontrolle auf mehr als 70% des Gebietes ertragsschwache Pflanzen, wie Baumwolle und Winterweizen, angebaut werden. Schlüsselergebnisse der Studie deuten auf die Möglichkeit, die Effizienz der Wassernutzung – und damit die Umweltsituation in der Region – durch die Einführung von Wasserbepreisung zu verbessern. Die Resultate haben auch gezeigt, dass wirtschaftliche und ökologische Entwicklung nur dann gleichzeitig erreicht werden kann, wenn auf Farmebene die Möglichkeit einer flexibleren Entscheidungsfindung besteht.