融媒体时代下,微博、抖音等网络媒体凭借其操作便捷、互动性强等优势,成为了公众了解信息、沟通交流的重要工具,然而网媒的便利也加速了突发事件网络舆情的传播,而监管信息滞后等问题极易加剧舆论失控与群体情绪极化等恶劣现象,严重威胁网络生态,影响社会安定。预警机制能够研判舆情危机等级,及时启动舆情危机应急响应,化解危机带来的消极影响,因此研究突发事件网络舆情危机预警机制迫在眉睫。基于此,本文立足于国内外网络舆情预警研判、网络舆情应急治理和随机Petri网应用三方面文献,首先界定突发事件网络舆情危机预警机制的相关概念,并从主体、信息、环境和技术四个维度概述危机预警要素,利用系统动力学对危机预警内外动力进行剖析,从而分析突发事件网络舆情危机预警机理。其次从舆情信息的追踪监测、加工整理和分级报警三个部分阐述预警研判的运行,在此基础上提取事件、风险、衍生和官方信息四维研判指标,建立危机预警研判ANP（Analytic Network Process）结构模型,确定风险指标级别,并制定“阶梯并联式”危机预警研判结构图,从而利用随机Petri网构建预警研判SPN（Stochastic Petri Net）模型,结合马尔科夫链确定研判系统状态概率间关系,为危机预警研判提供科学支撑。再将危机应急响应划分为警情上报、应急处置和善后处理三个流程,基于对流程内部的运行剖析,结合应急响应SPN建模的原则和步骤,构建突发事件网络舆情危机应急响应SPN模型,并对危机应急响应SPN模型进行等价化简,从而规避Petri网状态空间爆炸,提高模型性能分析能力。最后以“北京新发地疫情”为例,采用ABC分类法和ANP对指标赋权定级,基于预警研判SPN模型剖析各级风险指标及彼此间的影响关系,从而设计预警研判启动规则,实验表明在6月15日,本次舆情危机应拉响红色警报,与实际相符,证明了研判模型的有效性;同时结合简化模型构建符合“北京新发地疫情”实际的危机应急响应SPN模型,利用关联矩阵和马尔科夫链验证其有效性,并从库所繁忙率、变迁利用率和平均延迟时间三个指标分析模型性能,提出完善应急响应流程的建议。