近年来,随着对生态环境保护的重视程度日益增高,生态环境的变化以及人类活动对生态环境造成的负面影响日益受到人们的广泛关注。与此同时,资源环境保护与生态文明建设已成为我国新时代发展建设的重要组成部分,生态风险评价与预测是其中重要的一环。通过构建定量化的评价指标体系,对生态环境以及生态保护取得的进展和成效进行科学客观的评估,为环境保护与生态修复、风险源的规避减缓与适应、生态风险防控,以及生态风险管理机制研究提供决策与数据支持。本文以Spark大数据集群下的生态风险预测为核心研究目标,在梳理分析了生态风险评估领域研究成果的基础上,构建了基于生态功能重要性和生态环境敏感性的生态风险评价指标体系,搭建了基于熵值法的压力-状态-响应生态风险评估模型,实现了基于深度学习神经网络的生态风险预测算法,探索了基于Spark框架的生态风险预测算法并行处理的研究,设计完成了模型算法的实验与分析,针对大数据集深度学习任务所存在的训练时间长的问题提供了一种可行的解决方案。本文主要的研究工作和成果如下:（1）通过对生态风险评估理论及评估模型的学习和梳理,结合研究区域生态环境的实际情况,分析建立了基于生态功能重要性和生态环境敏感性的评价指标体系,以及基于熵值法和压力-状态-响应的生态风险评估模型。该模型不仅考虑了多风险源对生态环境的影响,而且弥补了传统评估模型在多风险源间相互作用方面的不足,同时评价指标权重的确定由数据本身计算,减少了人为确定权重的工作量及主观性,从而拓展了模型的适用范围、提高了评估工作的效率。（2）通过对深度学习在生态风险预测方面的应用研究,总结了循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）以及注意力机制（AM）的特点,在LSTM模型的基础上引入注意力机制。Att LSTM在时间序列预测上表现出巨大的潜力,论文基于Python编程语言设计实现了Att LSTM的生态风险预测算法,并对单一LSTM模型及Att LSTM模型进行对比分析,验证了Att LSTM模型的可行性与有效性。（3）通过实验验证该生态风险预测模型的效果以及Spark集群环境并行处理模式下的执行效率,并对实验结果进行了分析和讨论。实验结果表明,基于Spark集群的深度学习平台对预测模型的并行化处理具有良好的加速比,能有效提高大数据集的并行处理能力。（4）在本文研究成果的基础上设计开发了“青海城市云大数据生态保护决策支持系统”,将生态风险评估及预测的算法模型进行了集成和封装,对于生态风险评估及预测具有一定的适用性、拓展性和可移植性,同时对于其他领域的分布式深度学习任务具有一定的参考价值。