摘要：再生水回用对于增加水资源供给、缓解水环境污染具有重要意义,然而公众对于再生水回用的排斥却制约着再生水回用的推广。针对这一问题,本研究将再生水回用行为引导政策作为研究对象。选取衡量个体与群体之间相互影响关系的关联型自我构建指标,作为不同个体交互规则的设计依据。在此基础上,通过构建Agent-based Model(ABM)模型对不同政策的作用效果进行仿真模拟。首先,在西北干旱地区开展问卷调查,并基于获取的一手数据,训练个体决策的人工神经网络模型。通过将该神经网络模型嵌入ABM模型,来实现仿真模拟过程中的个体自主决策。研究发现:①示范引导型政策对各类再生水回用行为均具有良好的作用效果。②环保动机激发型政策和知识普及型政策的作用效果,会分别随着再生水回用行为人体接触程度的提高而增强和减弱。对接触程度高的再生水回用行为,环保动机激发型政策能起到较强的影响效果。③知识普及型政策对于人体接触程度低的再生水回用行为影响效果较好,但对于接触程度高的再生水回用行为甚至出现负向影响。根据研究结论提出以下政策建议:在制定再生水回用推广政策时,应当注意区分不同再生水回用行为的类型,选择适当的引导政策。由于示范引导政策对于各类型再生水回用行为均有较好的引导效果,应加强再生水回用示范工程建设。对于高人体接触程度的再生水回用类别,应当注重对其环保属性的宣传,激发公众的环保动机。对于低人体接触程度的再生水回用类别,则应当注重通过加强相关知识的普及,来打消公众的疑虑。