伴随着我国高速公路的飞速发展和汽车保有量的剧增,高速公路逐渐成为我国交通运输的重要通道。高速公路突发事件的频繁发生,会导致人员和财产面临损失,尤其是重大突发事件,往往还伴随着一系列衍生事件的发生,这就需要从情景的角度探究事件发生演化的规律,从而在最短时间内根据突发事件演化的情景做出最高效的应急决策。因此,基于情景演化对高速公路重大突发事件进行科学、高效、动态的应急决策是决定事件发展方向和降低事件损失及影响的关键。本文以高速公路重大突发事件为研究对象,从情景演化的角度入手,探讨基于情景的高速公路重大突发事件动态应急决策过程。首先,进行应急决策情景要素的分析,利用中文分词技术提取历史案例中各情景要素,确定其关系并从时间轴角度研究事件情景演化的规律,然后从“乐观”和“悲观”两个方向探讨情景演化的路径。在此基础上,引入贝叶斯网络,构建情景演化动态应急决策模型,建立情景演化贝叶斯网络图,确定网络的节点及概率,应用Ge Nle软件计算情景概率并完成情景演化的推理;接着,利用融合语义相似度的情景相似度计算方法,为推演出的关键情景匹配相似情景,并对相似情景进行学习和修正,从而找寻其“情景-应对”型应急决策思路和方案。最后,本文选定“晋济高速隧道3.1特别重大道路交通危化品燃爆事故”进行模型验证,构建高速公路重大危化品突发事件情景库,研究目标案例基于情景的动态应急决策过程,并通过目标案例实际应急决策方案与本文模型生成的应急决策思路进行对比,证明本文建立模型的有效性。本文提出的高速公路重大突发事件情景演化动态应急决策模型,不仅能够实现对历史案例信息的重用,丰富应急决策依据,为高速公路应急领域制定“情景-应对”型应急预案和模拟场景奠定基础,而且还有效的弥补了应急管理中定量研究的欠缺,融合语义相似度优化了情景相似度计算的方法。