水资源是人类社会赖以生存和发展的核心自然资源,在人口增长、城市化的共同推动下,世界水需求急剧增长,全球水危机日益严峻。近年来,中国城市化进程加快导致城市需水大幅增加,加上水资源时空分布不均及水资源管理落后使得水资源供需矛盾及水资源安全风险加剧。因此,以城市绿色可持续发展为原则对水资源进行优化配置以提高水资源利用效率及促进水资源供需平衡显得尤为重要,也对促进城市社会、经济、生态环境的协调可持续发展具有深远意义。以往研究没有全面考虑城市水资源系统存在诸多不确定性和动态复杂性,使得传统模型在实际应用中具有局限性,本研究考虑了水资源管理中的多重不确定性,构建新的适用于动态且持续的水资源长期规划数学模型,以便为管理者在不同规划时期提供实时合理的优化配水方案。首先,在传统区间两阶段随机规划(Inexact two-stage stochastic programming,ITSP)模型的基础上,将城市降雨-径流中存在的信息不确定性考虑其中,引入线性部分信息(Linear partial information,LPI)理论分析流量概率分布,建立区间两阶段-部分信息模型(Interval Twostage Partial Information Programming Model,ITPM);其次,考虑到水资源长期规划问题中管理过程的时间动态性,将ITPM与多阶段随机规划(Multistage stochastic programming,MSP)方法耦合建立了区间多阶段-部分信息模型(An inexact multi-stage interval-parameter partial information programming model,IMIPM);最后,将新建立的模型应用在哈尔滨市水资源管理系统中,在不同规划时期把多水源(地表水和地下水)供给到多需水部门(生活用水、工业用水、农业用水和生态用水),最终达到社会、经济、生态环境的协调可持续发展的目标。结果表明:(1)与传统水资源管理模型相比,ITPM模型能有效处理不确定条件下的随机问题和区间问题,通过该模型分析哈尔滨市水资源配置得到4种流量水平分布情景,克服了降雨-径流等不确定性因素对配水系统收益的影响,能有效平衡经济效益和缺水惩罚风险。(2)在ITPM模型的基础上加入MSP方法得到的IMIPM可以同时处理降雨-径流信息的不确定性、水资源长期规划中时间序列的动态性以及以联合概率和区间值表示的其它不确定性。根据哈尔滨市水资源和气候特点将规划时段分为夏半年和冬半年,通过模型得到每个时段的最优解,从而取得全规划期的最优配置策略。(3)在两种模型下哈尔滨市的配水趋势是相同的,都应保证先决用水需求,在满足用户基本用水后,根据配水利益及最大用水量约束将剩余水量依次分配给生活、工业、生态和农业用户。此外,根据两种模型结果显示管理者能根据发生不同来水量水平的概率来预测选择积极或保守的配水方案,增加了决策的灵活性。总之,将区间两阶段随机规划、多阶段随机规划以及线性部分信息理论耦合用于城市水资源优化配置是对传统模型的改进和发展,得到的优化配置方案以区间形式给出,更真实地反映实际城市水资源管理情况,并为管理者提供决策空间和技术支持,促进社会、经济、资源及生态环境的绿色可持续化共同发展。