Understanding the interactions of predators and their prey and their responses to environmental changes is one of the striking features of ecological research. In this thesis, spring dynamics of phytoplankton and its consumers, zooplankton, were considered in dependence on the environmental conditions in a deep lake (Lake Constance) and a shallow marine water (mesocosms from Kiel Bight), using descriptive statistics, multiple regression models, and process-oriented dynamic simulation models. The development of the spring phytoplankton bloom, representing a dominant feature in the plankton dynamics in temperate and cold oceans and lakes, may depend on temperature, light, and mixing intensity, and the success of over-wintering phyto- and zooplankton. These factors are often correlated in the field. Unexpectedly, irradiance often dominated algal net growth rather than vertical mixing even in deep Lake Constance. Algal net losses from the euphotic layer to larger depth were induced by vertical mixing, but were compensated by the input from larger depth when algae were uniformly distributed over the water column. Dynamics of small, fast-growing algae were well predicted by abiotic variables, such as surface irradiance, vertical mixing intensity, and temperature. A simulation model additionally revealed that even in late winter, grazing may represent an important loss factor of phytoplankton during calm periods when losses due to mixing are small. The importance of losses by mixing and grazing changed rapidly as it depended on the variable mixing intensity. Higher temperature, lower global irradiance and enhanced mixing generated lower algal biomass and primary production in the dynamic simulation model. This suggests that potential consequences of climate change may partly counteract each other. The negative effect of higher temperatures on phytoplankton biomass was due to enhanced temperature-sensitive grazing losses. Comparing the results from deep Lake Constance to those of the shallow mesocosm experiments and simulations, confirmed the strong direct effect of light in contrast to temperature, and the importance of grazing already in early spring as soon as moderate algal biomasses developed. In Lake Constance, ciliates dominated the herbivorous zooplankton in spring. The start of ciliate net growth in spring was closely linked to that of edible algae, chlorophyll a and the vertical mixing intensity but independent of water temperature. The duration of ciliate dominance in spring was largely controlled by the highly variable onset of the phytoplankton bloom, and little by the less variable termination of the ciliate bloom by grazing of meta-zooplankton. During years with an extended spring bloom of algae and ciliates, they coexisted at relatively high biomasses over 15-30 generations, and internally forced species shifts were observed in both communities. Interception feeders alternated with filter feeders, and cryptomonads with non-cryptomonads in their relative importance. These dynamics were not captured by classical 1-predator-1-prey models which consistently predict pronounced predator-prey cycles or equilibria with either the predator or the prey dominating or suppressed. A multi-species predator-prey model with predator species differing in their food selectivity, and prey species in their edibility reproduced the observed patterns. Food-selectivity and edibility were related to the feeding and growth characteristics of the species, which represented ecological trade-offs. For example, the prey species with the highest edibility also had the highest maximum growth rate. Data and model revealed endogenous driven ongoing species alternations, which yielded a higher variability in species-specific biomasses than in total predator and prey biomass. This holds for a broad parameter space as long as the species differ functionally. A more sophisticated model approach enabled the simulation of a continuum of different functional types and adaptability of predator and prey communities to altered environmental conditions, and the maintenance of a rather low model complexity, i.e., low number of equations and free parameters. The community compositions were described by mean functional traits --- prey edibility and predator food-selectivity --- and their variances. The latter represent the functional diversity of the communities and thus, the potential for adaptation. Oscillations in the mean community trait values indicated species shifts. The community traits were related to growth and grazing characteristics representing similar trade-offs as in the multi-species model. The model reproduced the observed patterns, when nonlinear relationships between edibility and capacity, and edibility and food availability for the predator were chosen. A constant minimum amount of variance represented ongoing species invasions and thus, preserved a diversity which allows adaptation on a realistic time-span. / Eine der großen Herausforderungen der heutigen ökologischen Forschung ist es, Veränderungen von Ökosys­temen vorher­zusagen, die mit dem Klimawandel einhergehen. Dafür sind ein umfassendes Verständnis der ver­schiedenen Steuerungsfaktoren des entsprechenden Systems und Kenntnisse zur Anpassungs­fähigkeit des Systems nötig. Auf der Grundlage dieses Wissens, können mit mathemati­schen Modellen Klima­szenarien gerechnet und Vorhersagen erstellt werden. Die vorliegende Arbeit untersuchte die Regulation des Phytoplanktons (kleine freischwebende einzellige Algen) und seiner Konsumenten (Zooplankton, tierische Kleinstlebewesen) sowie deren Wechselspiel während des Frühjahrs mit Bezug auf den Klimawandel. Als Basis dienten langjährige Daten von einem großen tiefen See (Bodensee) sowie Daten von Versuchen mit Organis­men aus einem flachen marinen Ge­wässer (Kieler Förde, Ostsee). Diese Daten wurden mit statistischen Verfahren und mathematischen Modellen ausge­wertet. In Gewässern sind Algen als Primärproduzenten die Nahrungsgrundlage für tieri­sche Organismen bis hin zu Fischen und Meeresfrüchten, und bestimmen die Wasserqualität der Ge­wässer. Daher ist es wichtig zu verstehen, welche Mechanismen die Dynamik der Algen steuern. Der Grundstein für die saisonale Entwicklung von Phyto- und Zooplankton in Gewässern un­serer Breiten wird mit dem Be­ginn des Wachstums im Frühjahr gelegt. Diese Arbeit zeigt, dass es bereits im zeitigen, noch kalten Frühjahr ein Wechselspiel physikalischer und biologischer Steuerungsmechanismen für die Algenent­wicklung gibt. Physikalische Faktoren sind die Wassertemperatur, die Globalstrahlung und die Durchmischung des Gewässers, die durch die Stärke des Windes beeinflusst wird. All diese Steue­rungsmechanismen sind eng miteinander verwoben und werden unterschiedlich stark vom Klimawan­del beeinflusst. Mit mathematischen Modellen gelang es den Einfluss einzelner Faktoren voneinander zu trennen und zu zeigen, dass Effekte durch den Klimawandel sich gegenseitig aufheben oder aber auch verstärken können. Schon geringe Änderungen an der Basis der Nahrungsnetze können weitrei­chende Auswirkungen auf höhere Ebenen habe. Wie stark diese Auswirkungen im Einzelnen sind, hängt entscheidend von der Anpassungsfähigkeit gesamter Ökosysteme und ihrer Artengemeinschaf­ten sowie einzelner Individuen ab. Beispielsweise reagiert die Algengemeinschaft auf einen starken Fraßdruck ihrer Räuber mit einer Verschiebung zu weniger gut fressbaren Algenarten. Diese weniger gut fressbaren Arten unterscheiden sich jedoch auch in anderen Eigenschaften, wie zum Beispiel der Ressourcenausnutzung, von besser fressbaren Algen. In dieser Arbeit wurden Modellansätze entwi­ckelt, die diese Fähigkeit zur Anpassung berücksichtigen. Auf dieser Grundlage und mit Einbeziehung der physikalischen Steuerungsfaktoren können Klimaszenarien gerechnet werden und Vorhersagen für den Einfluss des Klimawandels auf unsere Gewässer gemacht werden, die letztlich auch Perspektiven für Handlungsmöglichkeiten aufzeigen.