工业园区作为产业高度聚集区,在贡献了50%以上的全国工业总产值的同时,成为最大的能源消耗部门和第二大淡水消耗部门。资源短缺问题日益突出,已成为制约工业园区可持续发展的主要瓶颈。此外,工业园区资源优化配置因自然条件变化和决策主体差异呈现多重不确定性特征,加剧了资源短缺风险,导致系统经济效益降低。在过去的研究中,考虑多重不确定条件下的工业园区资源优化配置的工作很少,往往只解决了单一不确定性对系统资源优化配置的影响,这将导致信息的缺失,从而得到偏离实际情况的决策方案。在全球气候变暖、人口增加和资源短缺的大背景下,如何科学合理地优化配置有限的水和能源资源,成为提高工业园区资源利用效率和保障园区绿色可持续发展的研究热点。本文基于工业园区的自然属性和社会属性,分别构建多重不确定条件下水、能源资源管理模型,量化分析工业园区系统中资源要素不确定性造成的风险损失,为工业园区资源的高效分配提供决策支持。实现工业园区系统基础资源的高效利用,促进工业园区绿色低碳转型和长远发展。本文主要研究内容及结论如下:（1）在工业园区水资源管理中,提出了区间两阶段随机部分分式规划模型（ITSPF）,该模型耦合了区间线性规划、部分信息理论、两阶段随机规划与分式规划,能在权衡用水量与系统效益关系的同时,考虑区间概率的双重不确定性对工业园区水资源分配的影响。结果表明,通过处理用水量与系统效益之间的平衡关系,可以在不同的水流量水平概率情景下生成不同的配水方案。在水资源短缺风险较高的情况下,再生水的使用量也会增加。此外,将ITSPF的结果与最低成本模型和具有确定性水流量概率的模型进行比较,发现所得到的ITSPF模型不仅可以提高资源利用效率,也能规避决策失误和避免方案遗漏,增加决策者的决策空间。（2）在工业园区能源资源管理中,电力系统是工业园区最主要的能源消耗形式。以往工业园区电力系统优化调度的研究,忽略了电力需求双重不确定性、可再生能源预测误差的模糊性等不确定性因素的影响,调度结果与实际情况相差较大,模型实用价值低。因此,本文耦合区间两阶段随机规划、部分信息理论与模糊置信约束规划,建立了区间两阶段部分模糊规划模型,用于处理电力需求区间概率、可再生能源模糊负荷等多重不确定信息。为实现园区低碳发展,引入阶梯碳交易机制,构建了基于阶梯碳交易机制的园区电力系统区间两阶段部分模糊规划模型（LCT-ITPFP）。LCT-ITPFP能在减少系统碳排放量的同时解决电力需求多重不确定性和风能、太阳能预测功率不确定性,提供多种能源耦合互补的工业园区电力调度计划。通过对比不同优化模型发现,LCT-ITPFP模型输出能降低8.2%至21.4%的碳排放量,且可规避不确定性带来的决策失效风险,充分体现出LCT-ITPFP模型的合理性与优势。