随着经济的发展与人口增长,我国的轨道交通迎来了飞速的发展,而由于盾构隧道特殊构造特点与复杂的赋存环境,在隧道的运营期内,病害多发。渗漏水病害作为最常见的病害之一,不仅能直接导致地铁电路破坏、列车停运,也是加剧其他类型隧道病害的致险因子,严重威胁隧道的安全运营。因此对运营期内的盾构隧道渗漏水进行风险评价与管理,对保证地铁隧道的安全运营具有重要意义。基于隧道渗漏水的致险机理分析,构建渗漏水风险评价三级指标体系,其中包括4个二级指标、11个三级指标。针对渗漏水风险体系复杂、非线性关系的特点,提出基于贝叶斯、Copula理论的运营隧道渗漏水风险空间相依性评价Pair-Copula贝叶斯网络(PCBN)模型,并将其应用于武汉地铁三号线王宗区间隧道;获取隧道不同空间分布的多个监测点三级指标实测值,确定表征三级指标实测值空间分布规律的最优边缘分布和相关系数,构建并验证PCBN模型,通过计算确定隧道的渗漏水风险状态为基本安全;对三级指标进行空间相关性分析,确定封垫破损及老化率、螺栓失效率是对本隧道渗漏水影响较大的指标,将其作为关键指标,据此可针对性提出降低渗漏水风险的决策建议。王宗区间中渗漏水风险高发的空推段,具有小样本数据和多源信息的特点,提出基于支持向量机(SVM)、DS理论的渗漏水风险评价方法,基于监测数据集利用SVM获取测试集二级风险指标的基本概率分配(BPA),并进行DS融合确定测试集各个监测点的渗漏水风险状态;针对评价结果中渗漏水风险较高的监测点,制定降低渗漏水风险的措施;并将其作为目标监测点加强监测,获取三级指标时间序列监测值,探究风险控制措施的有效性,提出基于SVM、云模型与DS理论的渗漏水风险时间相依性预测方法;同样基于小样本数据,利用SVM进行时间相关性分析,获得三级指标实测值时间演化规律,从而进行时间序列预测得到三级指标预测值,并采用云模型解决预测值模糊不确定性,获取三级指标BPA后进行DS融合,预测目标监测点渗漏水风险等级和趋势,确定在控制措施作用下,目标监测点的渗漏水风险随着时间演化不断降低,验证控制措施的有效性,为隧道渗漏水风险管理提供经验。