铁路外部环境安全风险管控是现阶段外部环境治理的主要任务。外部环境隐患数量多、种类杂,呈带状分布。如何有效识别和评估铁路外部环境隐患风险,找到导致风险事件发生的关键因素,确定高风险区域,定位高风险源,是提高环境治理效率和风险管控水平亟需解决的重要课题。论文从风险识别和评价角度出发,立足于外部环境实际情况,基于国铁集团近年来隐患排查数据及风险事件数据,分析外部环境风险概况。然后,分别从风险事件、风险区域、风险描述三个角度入手,充分利用数据认识和挖掘环境风险,帮助外部环境管理者找到环境治理的关键,把握治理工作的重心,并实现高风险线路区段识别与区段画像的构建,提出有针对性的风险管控对策,可有效提高风险管控水平,从而预防风险事件的发生。具体内容为:（1）运用数理统计法,从宏观角度认识环境风险。分析隐患、风险事件的数量和类型,追溯风险事件点附近4km范围内的隐患分布情况。得出飘浮物是主要隐患,行人上道、轻飘浮物侵限是主要风险事件。飘浮物风险事件的追溯率较低,且该类风险事件的发生具有较大的不确定性。（2）通过复杂网络理论分析风险事件的发生规律,识别、评估外部环境关键风险。融合53件风险事件因素连锁效应构建事件致因网络,分析网络拓扑结构,得出异物侵限、大风等是网络中的重要风险节点,可通过增加防护网高度、增大栅栏封闭率等手段截断该类风险的影响。分析网络特性,发现该网络平均距离较短,风险易扩散,蓄意事件（如台风、龙卷风）发生时网络的脆弱性较强。（3）通过构建风险评价体系,结合线路区段划分方法,识别、评估外部环境风险区域。分别构建针对单一隐患和针对线路区段的双层风险评价体系,利用动态步长推进法、累计频率法确定风险临界标准,结合双变量区间过滤法实现A路局管内京沪线高风险区段的识别。对比不同参数下高风险区段的划分效果,得出最佳识别结果为总长19km的3个高风险区段。（4）通过标记风险描述文字,训练实体识别模型,识别风险实体并构建区段画像。标记风险源、风险场地设施2类风险实体,采用3种特征模板训练条件随机场识别模型,得出兼顾词和词性、窗口长度为3的特征模板训练效果最佳,2种不同实体的识别评估F值分别达到98.6%、95.31%。模型在京沪线高风险区段上的识别效果较好,有效帮助构建线路区段环境画像,直观展现区段环境风险状况。图27幅,表38个,参考文献96篇。