近年来,全球气候变暖问题日益严重,山火灾害愈发突出,伴随着人类科技进步与社会思潮的变迁,如何科学的、批判的认识山火对人类与自然的影响成为亟待解决的科学问题。全面的认识山火事件所产生的积极意义与消极影响,选择恰当的山火应对策略与方案至关重要。在山火应对行动的研究中,除了应急预案涵盖的应对行动顶层设计,与基于火灾情景、孕灾环境与承灾体三要素生成的具体行动方案之外,还应包括衔接战略决策与执行决策之间的策略决策。因此,需要对山火事件的应对策略进行深度研究,利用海量真实山火案例数据,建立山火应对策略模式识别模型,从数据科学的角度解析山火应对策略的选择。在确认应对策略模式的情况下进行应对方案生成,可以发挥“策略+方案”组合路径的优势,提高案例检索的精确性与效率性。本文基于知识元模型对山火案例进行形式化描述,结合山火领域知识分析,划分出包括应灭尽灭、控制燃烧、放任燃烧、计划火灾的四种应对策略类型,在经过数据预处理后,通过共线性分析、显著性分析以及随机森林特征重要度选取适当的数据特征,运用SMOTE算法处理不均衡数据,综合运用RF、LGBM、LSTM、CNN算法,生成了四个特征、五层交叉验证的山火应对策略Stacking集成学习模型,经过调参优化,大大提升了模型准确率,该部分工作可快速、精准做出新山火事件应对策略模式的选择,为接下来的应急方案生成方法精简案例数据,指明决策道路。此外,针对海量数据环境下应急方案生成过程中高度相似案例不唯一的需求,设计出基于成本效益分析的方案有效性评价以生成应急方案。运用信息熵计算案例情景、应对行动、事件结果相似度,再通过数据包络分析手段来计算融合权重并最终生成应急方案,在一对多相似案例匹配情况下通过案例融合实现具体应急方案生成,弥补了原有案例推理方面的不足。最后,以美国NFIRS火灾系统中的山火数据为例,阐述山火应对策略与决策方案生成的实际过程,验证模型的适用性与可行性。