随着我国经济社会的迅速发展,经济效益与湖泊环境之间的矛盾日益激化。政府针对湖泊水环境治理问题投入了大量资源,但是治理效果和治理效率并没有达到预期,因此寻找一套切实有效的湖泊水环境治理决策方案迫在眉睫。湖泊流域中的各用水主体相互关联、彼此制约,这就要求流域内的经济社会发展必须以流域的整体利益作为目标来实现。湖泊污染的输入来源于工业、农业和城市发展等活动,营养投入是这些活动的副产品,这些活动的收益与投入量相关。因此,决策者需要对污染活动带来的利益与由于污染后果而放弃的生态价值之间做出权衡。在此背景下,本文以太湖流域为例,根据太湖流域复合系统构建了经济与环境相互制约的多目标优化模型,以寻求在避免造成湖泊不可逆的营养状态前提下的最优治理策略。首先,本文对研究涉及到的水环境治理、多目标优化等相关理论研究进行梳理,明确了研究的技术路线以及算法模型。太湖流域的主要污染问题是富营养化,并且作为一个复合系统,流域中存在深度不确定性。本文从太湖的实际情况出发,通过多目标多情景的优化方法来实现太湖流域水环境治理策略的有效性和鲁棒性。接着,本文借鉴经典湖泊问题的模型,构建了太湖流域水环境治理的多目标优化模型,包括相互制约、形成闭环的经济、环境模型以及目标函数。经济模型主要考虑磷输入带来的效用和磷浓度造成的损失两方面,将效用和损失相结合组成太湖流域的经济效益。环境模型则在经典湖泊模型基础上改进了磷的自然流入,构建出磷浓度的动态迭代模型。再从经济和环境角度选取了预期经济效益、磷浓度、最大减少污染控制和水质可靠性四个目标,从而对多个维度的目标进行权衡。模型中涉及确定性和不确定性两类参数,采用拟合历史数据的方法对确定性参数进行估计,并参考已有研究,假设不确定性参数服从对数正态分布。模型的约束条件由两部分组成,除了环境模型本身对于水质可靠性的设定,本文还从太湖流域水环境治理规划政策出发,总结出不控制策略、经济策略、治污策略、强减排策略以及弱减排策略共五个治理策略,以约束条件的形式加入到多目标优化模型中。最后,本文分别采用单情景和多情景两种优化分发进行决策分析,并通过多维可视化的方法对策略的目标绩效表现进行直观展示。根据蒙特卡洛模拟构建出10000个情景,从中随机抽取100个作为2015-2040年太湖流域的未来情景进行研究。单情景优化中,通过对各个策略绩效表现的对比和分析,总结出研究目标之间的权衡关系以及各策略的绩效特点。决策者需要对流域的经济发展和水环境保护做出权衡,想要获得更好的经济收益,需要付出磷浓度提升、水质可靠性下降的代价,同时为了保证太湖流域水质不受到过量的污染,每年减污的幅度和力度也要有所提升。多情景决策分析时,本文对所有的100个情景通过NSGA-II算法进行计算实验,引入相对效率的概念,采用数据包络分析的方法对解集进行择优,基于此对多情景下各个策略进行对比分析。综合考虑经济和环境因素,选择弱减排策略在未来不确定情景下有着更高效、稳定、均衡的表现,其在经济效益、磷浓度、水质可靠性方面都表现良好。而当决策者有目标偏好时,由于每个策略的绩效分布各有特点,决策者可以根据实际情况选择最合适的策略。