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区域工业发展规模盲目扩张、结构重化同构、布局分散无序等问题日益突出，加剧了区域性资源环境压力，这一矛盾在环渤海等涉及多个跨省行政区的大区域尺度上表现更为突出。区域工业经济发展布局演变趋势的不确定性问题极为突出，这对系统预测、模拟和评估其区域性环境影响提出了研究上的重要挑战。本论文综合考虑工业发展规模、结构和布局不确定性因素，构建区域工业布局模拟及环境影响评估模型（RESEA），实现大区域尺度区域工业布局动态变化及环境影响模拟与评估的系统化过程。论文构建了基于离散选择模型的区域工业布局模拟模块（RIDM），实现了大区域尺度工业发展布局的自下而上的动态模拟；针对模型输入不确定性、参数不确定性的系统辨识，提出了基于随机过程统计法的全局灵敏性分析方法；耦合工业布局模拟与污染排放，建立了区域性环境影响评估模块（EIAM）。通过调整RESEA模型的关键外生变量，模拟和比较规模控制、结构优化、行业准入、效率提升等方面调控策略的环境影响，可为区域经济发展宏观决策、推进战略性环境保护提供技术支撑。本论文以环渤海沿海地区为案例研究地区。应用经济普查数据以及工业2002-2008年工业统计数据完成区域工业布局模型的参数识别和灵敏性分析。对于九个重点行业，模型32个参数中均有超过20个参数是灵敏参数，模型参数的可识别性较好。结果表明，本论文提出的基于随机过程统计法的全局灵敏性分析方法，能够完成数据稀缺条件下的参数识别。构建2015年区域工业布局基线情景，识别超过污染物排放限值的地市并测算控制减排量。基于95%的可靠性水平，环渤海沿海地区化学需氧量（COD）控制减排量为24.6万吨，氨氮（NH3-N）控制减排量为1.4万吨，二氧化硫（SO2）控制减排量为39.6万吨，氮氧化物（NOx）控制减排量为66.9万吨。规模控制、结构优化、行业准入、效率提升等调控方案均有效降低了区域污染排放量，其中规模控制调控方案对于降低环境影响作用最显著，四种污染物排放量均值较基线情景分别降低15.0%、14.7%、13.6%和13.6%，控制减排总量降低约30%。降低环渤海沿海地区工业发展的环境影响，需要结合规模控制等不同调控手段，并大力控制现有工业污染。