In dieser Arbeit werden P2P-Algorithmen in ressourcen-limitierten und irregulären Wireless-ad-hoc-Netzwerken (WAHN) betrachtet, die effizient, skalierbar und fehlertolerant in Situationen arbeiten sollen, in denen eine räumlich benachbarte Gruppe von Netzwerkknoten simultan ausfällt. Es wird ein fehlertolerantes Replikationsschema zur datenzentrischen Speicherung betrachtet, und eine selbstorganisierende, skalierbare Berechnung von Datenaggregaten zur Lösung des Konsensproblems. Existierende P2P-Algorithmen die Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Selbstorganisation in drahtgebundenen Netzen betrachten sind für die Klasse des WAHNs nicht geeignet weil sie Engpässe in WAHNs verursachen können und in Katastrophenmanagement-szenarien die Zuverlässigkeit der Daten nicht sicherstellen können. Die Verwendung von Informationen der geographischen Position von Knoten ist ein möglicher Weg, um die Effizienz und Skalierbarkeit von P2P-Anwendungen in drahtlosen Netzwerken zu verbessern. In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz vorgestellt, wie auf effiziente Weise 1) Gebiet des Netzwerks, das die geographische Ausbreitung seiner Knoten umfasst, und 2) Gruppenzugehörigkeit, wobei jeder Knoten zu genau einer Gruppe innerhalb eines einstellbaren Gebietes gehört, erzeugt werden kann. Dadurch können: existierenden, skalierbare P2P Datenspeicheralgorithmen für WAHNs genutzt werden, effiziente, fehlertolerante Replikation erstellt werden, die Effizienz von geographischen Routing und der Suche nach Replikaten verbessert werden sowie, Anwendungen auf einen bestimmten geographischen Bereich innerhalb des WAHN beschränkt werden (z.B. im Aggregationsprotokoll). Die entwickelten Protokolle sind tolerant gegenüber Nachrichtenverlust und verwenden ausschließlich lokale Broadcast-Nachrichten. Das Protokoll wurde mit Simulationen untersucht, die auf realistischen Netzwerktopologien mit Anteilen an sehr spärlichen und sehr dichten Knotenansammlungen basieren. / This dissertation addresses the challenge of reaching efficiency, scalability and fault-tolerance by P2P algorithms for resource-limited and irregular wireless ad-hoc networks (WAHNs) in disaster management (DM) scenarios where a spatially correlated group of nodes may crash simultaneously. In particular, we consider a fault-tolerant replication scheme for data-centric storage and a self-organized, scalable calculation of localized data aggregates for solving the consensus problem. Existing Peer-to-Peer algorithms that address issues of scalability, fault tolerance and self-organization in wired networks are inadequate for the addressed systems, they may cause bottlenecks in WAHNs and use replication that abstracts from geographical location of replicas and cannot therefore supply data survivability in DM scenarios in WAHNs. Incorporating information on geographical location of nodes is a recognized way to increase the efficiency and scalability of P2P applications in wireless networks. This dissertation proposes to efficiently construct new position information in a location-aware WAHN, where each node knows its own location and location of its direct neighbors. The new information are: network area, which expresses the geographical area covered by the network, and group membership, where each node belongs to exactly one group that is placed over the area of a maximum defined size. Together, they enable the use of the existing, scalable P2P data store in WAHNs (Geographical Hash Table), allow design of efficient fault-tolerant replication for the assumed fault model, increase efficiency of geographic routing and replica search, and allow to limit the geographical extent of activity of any distributed application, as we show using an example of data aggregation protocol. Proposed protocols tolerate message loss and use local broadcast only. They are evaluated by simulation over irregular topologies following the node placement of the existing, large WAHNs.