当前我国通过粗放型经济增长模式获得经济超常规的发展及巨大物质财富的同时,愈演愈烈的环境污染问题也变得越来越严峻,已危及到公众的正常生活生产和经济的健康持续发展。更为严峻的是,随着工业化进程的持续推进,环境污染正由传统的以二氧化硫和颗粒物为主的环境污染逐步转变为PM2.5、臭氧以及二氧化硫等多种污染物同时存在且相互影响的新型和复合型环境污染相互交织的复杂局面。在此形势下,党和政府很早就开始重视环境保护问题,先后制定和实施一系列重大环境保护政策,但我国的环境保护政策主要由中央政府统一制定并由地方政府负责具体执行,因而,地方政府对环境保护政策的执行状况在很大程度上决定了环境污染问题能否得到有效解决,其环境保护行为直接影响到整个国家的环境治理效果。然而,由于环境污染往往具有区域性和跨界性的特征,单个地方政府无法有效解决环境治理问题,继而各地方政府间如何开展合作治污、提高治污水平等都是亟待解决的现实问题,这关系到人与自然的和谐共生,更关系到生态文明建设的平稳推进。鉴于此,本论文试图以多种污染物（非累积性和累积性污染物）造成差异化损害背景下跨界环境污染治理问题为现实出发点,以外部性理论、跨界治理理论等理论为理论基础,以工业企业与地方政府的环境治理策略的影响因素为逻辑起点,运用最优控制理论与方法研究多种污染物损害背景下跨界污染治理问题,深入探讨工业企业与地方政府间及地方政府间环境治理策略的互动机制以及其影响因素等问题,并通过数值算例验证方法的合理性与有效性。具体而言,本论文的主要研究内容及结论总结如下:（1）基于多种污染物对环境造成不同损害背景,运用最优控制理论构建两个相邻地区关于跨界污染控制博弈模型,分析地区间在非合作和合作治污两种情况下最优的环境治理策略,包括最优的污染物排放量、环境污染治理投资,同时考察非累积性和累积性污染物损害程度对均衡结果及初始污染物存量对污染物存量动态变化的影响,并对两种治污模式下的最优解进行比较分析。研究结果表明:合作治污下每个地区的最优污染物排放量低于非合作治污;合作治污下每个地区的最优环境污染治理投资高于非合作治污;无论是非合作还是合作治污,每个地区的最优环境污染治理投资均与非累积性污染物的损害程度无关,与污染物存量的损害程度正相关;地区间在合作治污下的总收益高于非合作治污;无论是非合作还是合作治污,污染物存量的最优轨迹均受到初始污染物存量的重要影响。（2）基于多种污染物对环境造成差异化损害和生态补偿机制的视角,运用最优控制理论构造一个由受偿地区和补偿地区组成的两个相邻地区间关于跨界污染最优控制的博弈模型,分析地区在Stackelberg非合作和合作治理下最优的环境治理策略,包括最优的污染物排放量、污染治理投资以及生态补偿系数,探讨非累积性和累积性污染物损害程度对均衡结果的影响,考察初始存量等因素对污染物存量与污染治理投资存量的最优路径带来的变化,并对两种治理模式下的最优解进行比较分析。研究结果表明:合作治理下每个地区的最优污染物排放量低于Stackelberg非合作治理;合作治理下每个地区的最优污染治理投资高于Stackelberg非合作治理;无论是Stackelberg非合作还是合作治理,地区的最优污染治理投资均与非累积性与累积性污染物的损害程度无关,与环境治理的收益系数呈正相关,与污染治理投资成本系数呈负相关;Stackelberg非合作治理下的最优生态补偿系数仅取决于两个相邻地区环境治理的收益情况,而与其他因素无关;地区间在Stackelberg非合作与合作治理下的总收益之差（合作剩余）与非累积性污染物对相邻地区损害程度、累积性污染物占瞬时污染物排放量的比例以及污染物存量损害程度均相关,而与非累积性污染物对本地区损害程度无关;无论是Stackelberg非合作还是合作治理,污染物存量及污染治理投资存量的最优路径均受到治理方式、初始存量等因素的影响而呈现多样化趋势。（3）基于多种污染物对环境造成不同损害背景,将地方政府与工业企业纳入同一分析框架,首先基于Stackelberg博弈分析作为领导者的地方政府以及作为追随者的工业企业各自的动态决策过程,确定工业企业的最优污染物排放量。随后构建两个相邻地区在非合作和合作治理下的关于跨界污染最优控制的博弈模型,运用最优控制理论及仿真分析每个地区最优的环境治理策略,包括最优的环境保护税、污染治理投资等,同时考察非累积性和累积性污染物损害程度对均衡结果的影响以及初始污染物存量对污染物存量动态变化的影响,并对两种治理模式下的最优解进行比较分析。研究结果表明:每个地区在合作治理下的最优环境保护税高于非合作治理;每个地区在合作治理下的最优污染治理投资高于非合作治理下;地区间在合作治理下的总收益高于非合作治理;无论地区间是非合作还是合作治理,每个地区的最优环境保护税与工业企业污染物减排比例呈正相关,而工业企业的最优污染物排放量与污染物减排比例的相关性受到其大小的影响而不确定。