近年来各类突发事件频繁发生,造成了严重的灾害后果。突发事件是随时间不断向前演变的复杂系统,这种演变使得应急决策主体所面对的突发事件状态不断变化,因此,在信息不全、时间紧迫的情况下,如果能事先知道突发事件随时间发生发展的趋势,也就是对突发事件进行推演,并根据推演结果制定应急行动,以达到提高效率,降低损失,避免灾害扩大化的目的。现有对突发事件推演的研究多针对突发事件情景,但是对情景的定义却很少和决策者的需求联系起来,也没有建立关于突发事件与推演的关联。从应急需求考虑,应急处置的对象是灾害后果,决策者需要对灾害后果的严重程度及其发展趋势有所了解。因此,推演的内涵是灾害后果及其走向趋势。由于突发事件的发生是不可预测的,而且在不同的区域会产生不同的灾害后果。因此,本文将从灾害后果的角度出发,根据灾害后果的共性特征,构建突发事件灾害后果的推演模型。突发事件的灾害后果不仅包括单个突发事件的灾害后果,还包括该事件引发的连锁反应,由于两者发生机理的不同,应分别对其构建推演模型。对于单个突发事件灾害后果推演模型,本文依据灾害系统论,认为灾害后果是由承灾体体现的,单个突发事件灾害后果的推演也就是区域内大量的承灾体之间通过简单的规则构成的复杂动态系统的演化,该特性与元胞自动机模型相符。因此,提出基于元胞自动机模型的单个突发事件灾害后果推演模型。该模型用元胞表示承灾体,根据承灾体是否具有恢复能力以及恢复后是否还会受损提出三种不同类型承灾体的推演规则,并分别对这三种类型的承灾体进行仿真实验。对于突发事件连锁反应推演模型,本文在突发事件关联网络模型的基础上,针对从该网络中很难找出突发事件连锁反应路径的问题,提出了基于Hopfield (?)申经网络的突发事件连锁反应路径推演模型,该模型用神经元代表突发事件,通过建模将突发事件连锁反应路径推演过程映射为Hopfield (?)神经网络的演化过程,通过运行Hopfield网络,推演出初始事件引发的连锁反应事件。最后,推演了地震引发的连锁反应事件,验证了该模型的合理性。本文提出的突发事件灾害后果推演模型,便于决策主体提前了解突发事件各时刻的灾害后果情况,评估灾害损失,预测突发事件可能引发的次生突发事件,并制定行之有效的应急行动。