危化品道路运输是一个典型的动态过程。在地点、天气、周边环境等不确定性因素的耦合作用下,运输风险时刻动态变化。针对这种特性,建立危化品道路运输动态风险评价模型,实时、量化分析运输风险,找到事故易发的薄弱环节,对危化品的道路运输安全具有重要的现实意义和价值。本文以危化品道路运输系统为研究对象,基于贝叶斯网络对其进行动态风险评估。首先,界定系统构成及运输特点,辨识系统风险,并明确危化品道路运输的动态风险定义和演化机理。然后,基于贝叶斯网络方法,结合危化品道路运输现实状况,采用两种建模方式——混合建模和专家经验建模,分别构建危化品道路运输风险评估模型,并择优带入实例进行推理分析。结果表明:（1）贝叶斯网络模型能与GPS等实时观测到的数据信息相结合,通过贝叶斯推理更新计算,实时输出相应的风险值,这可以很好地解决危化品道路运输动态风险分析中的复杂和不确定性问题,对危化品道路运输风险的动态、定量化建模研究具有重大的意义;（2）基于有限的事故数据来构建贝叶斯网络,专家经验建模法优于混合建模法;（3）贝叶斯网络混合建模法,凸显了日常数据积累在危化品道路运输风险评估上的重要性,可为数据充足情况下基于贝叶斯网络学习构建危化品道路运输风险评估模型提供借鉴;（4）贝叶斯网络专家经验建模法,可以解决贝叶斯网络结构学习的NP难题和参数学习不精确的问题,为数据难以获得或数据有限情况下的贝叶斯网络建模提供了解决办法;（5）疲劳驾驶、超速、人口密集区等因素,是影响危化品道路运输系统风险大小的重要因素,在危险化学品运输风险管理中应格外重视。