应急管理是公共事件突发时,在有限的时间、资源和人力的约束条件下,快速制定对事件的处理方式。传统的应急管理系统以非结构化或半结构化的电子文本存储海量数据,并且各数据之间条块分割。海量网络信息实时更新,应急事件的复杂性和不确定性更加突出,随着应急管理系统预案库的数据量逐年增大,应急系统提供给决策者的建议不再是几种。因此,建立对多输出决策分析的协作模型,增强应急系统应对各类突发事件的能力变的更加重要。本文以火灾应急救援为背景,系统介绍基于本体的协作模型的研究及取得的一些成果。本体准确地描述了概念含义和概念之间的内在关联,并可以通过逻辑推理获取概念之间蕴含的关系,具有很强的表达概念语义和获取知识的能力。因此,将本体应用在应急决策系统中,可以解决对自然语言理解的难题,提高决策系统的智能性。论文分析了应急管理和人工智能近几年的研究结果,结合本体论的相关技术和应急管理知识,建立基于本体的应急管理系统,满足应急系统既有传统应急管理的结构,又有语义的特点。论文结合管理学科和计算机学科,对管理学科数据包络分析方法的各种模型进行了研究,设计用全局数据包络分析模型作为应急管理的协作模型。详细分析了模型的优点,利用该模型研究具有相同类型的确定的或不确定的多输出,分析多个决策结果的相对有效性,进行效率评价,从成本收益方面给决策者提供建议,协助决策者在较短的时间里做出合理的决策。论文构建了火灾救援本体库,用MATLAB设计了协作模型,以J2EE、Protégé3.2和Jena作为开发工具,设计实现了基于本体的应急决策支持实验系统。文中叙述了系统的软件体系结构和模块功能,描述了火灾救援相关数据的处理、本体知识的表示技术、协作算法等关键技术。最后,通过实验运行结果表明,利用协作模型对应急系统的决策结果进行分析是可行的、有价值的,不仅可以提高系统的决策分析性能,增强决策者解决问题的能力,还能使系统具有更好的灵活性。并且分析了有待继续深入研究的问题和进一步拓展的方向。