随着经济的发展,人类对能源需求的需求不断上升,在经济增长过程中实现减排目标是低碳经济下国家和企业的最佳发展途径。2020年,中国政府宣布二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和。在“双碳”目标下,越来越多的全渠道零售企业开始采取措施参与到低碳减排中,以增强自身核心竞争力。另一方面,全球市场竞争加剧和需求多样化等因素导致全渠道零售企业很难获得市场需求的全部信息。在此背景下,线上购买线下取货（Buy Online and Pick Up in Store,BOPS）作为一种重要的全渠道零售模式,其运营决策面临着重大机遇和挑战。为此,本文综合应用分布式鲁棒优化和均值-方差等方法,探讨已知部分需求信息的全渠道零售企业如何在低碳背景下获利并减少碳排放,为政府和企业提供管理启示以促进经济的可持续发展。文章的主要内容如下:首先,研究碳排放补偿配额政策下零售商采用线上购买线下取货（BOPS）模式实现渠道融合的全渠道鲁棒订购策略。当市场需求信息不完全时,分别建立自营网店和他营网店模式下的分布式鲁棒优化模型,以碳排放补偿配额政策下零售商的期望总利润最大为目标,求解并比较两种运营模式下的最优鲁棒决策。研究发现,有效的碳排放补偿配额政策能削弱需求信息有限性对订购量的影响。存在一个阈值可帮助零售商比较两种运营模式下任意订购量对应的期望利润,进而选择最佳运营模式。算例分析进一步表明,两种运营模式下零售商的订购量对碳配额和单位碳补偿成本的变动均具有较强的鲁棒性。其次,研究全渠道零售商在碳税和碳排放补偿配额政策下的联合鲁棒定价与订购策略。在已知部分需求信息时,建立碳税政策下的分布式鲁棒报童模型,然后利用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件,进一步建立并求解碳排放补偿配额政策下的分布式鲁棒报童模型,最后运用Matlab软件对模型的理论结果进行补充分析。结果表明,线下和线上渠道之间的价格竞争增加了零售商的利润。与碳税政策相比,全渠道零售商在碳排放补偿配额政策下获得的利润更高。在每种碳政策下,分布式鲁棒报童模型方法的性能接近于正态分布。最后,考虑到市场需求受消费者低碳偏好和渠道偏好的影响,研究碳限额与交易政策下风险厌恶型零售商的联合定价与减排策略。首先,在碳限额与交易政策下依次构建全渠道BOPS零售模式以及双渠道零售模式的决策模型,利用均值-方差方法求解全渠道零售商的最优决策。其次将两个模型进行比较分析,探讨BOPS策略的实施、零售商风险厌恶程度及碳限额与交易政策对零售商运营决策的影响。最后通过数值实验分析验证和补充理论结果。研究发现,零售商的风险厌恶程度和政府规定的碳交易价格越高时,零售商实施BOPS策略获得的经济效益和环境收益越好。