目前高速公路长大隧道应急决策的开展主要依靠事先制定的预案,在应急响应过程中有时会出现具有歧义的任务指令表达,导致指令执行有偏差的问题,威胁公众生命以及财产安全。本文针对高速公路长大隧道交通事故,结合人机混合资源从隧道应急领域知识本体构建、应急指令构建模式和应急指令执行安全性评估模型三方面对应急指令体系展开研究。首先,针对高速长大隧道交通事故应急领域知识的“重用”和“共享”的问题,通过分析高速隧道的交通事故及其应急救援现状,结合历史事故、相关法律法规和应急预案等资料,建立以“高速隧道-交通事故-应急指令”为架构的隧道应急领域知识本体,以本体共享概念模型的形式化规范描述提高高速长大隧道应急领域知识表示的准确性,并为了让计算机匹配相应的解决策略或知识,建立基于图数据库理论的人机应急指令图数据库。其次,针对基于人机混合的应急指令构建模式问题。设计由静态数据和动态数据组成的,包含路政、交警、消防、医疗、清障和养护的人员指令模板和包含射流风机、照明、情报板和车道指示器的机器指令模板。再通过应急数据库、资源调度、数学模型和事件上报这四种渠道获取动态数据。后基于JAVA语言设计由指令模板模块、数据检索模块、数学模型模块以及接口模块构成的应急指令程序,高效构建完整的、专业的人机应急指令。最后,针对应急指令在执行过程中的安全性问题,采用层次分析法对生成的应急指令的执行安全性进行评价。通过分析和专家调查法优化得到包含“隧道环境-交通环境-道路状况”的评价指标体系。采用层次分析法确定评价指标权重,并根据相关标准和规定确定各指标的隶属度,实现实时监测指令执行安全性。后基于GRU神经网络构建应急指令安全性预测模型,通过实时监测和预测安全性极大提升了救援人员的安全保障。以终南山隧道碰撞事故为应用实例,基于本文的应急指令体系生成该事故的人机应急指令并对该指令的执行安全性进行评估。结果表明,本文提出的理论模型切实可行,构建的指令标准实用性良好,可有效应对高速长大隧道交通事故。