基础设施(Infrastructure)泛指为社会生产和人民生活提供公共服务的物质工程设施；关联基础设施系统(Interdependent Infrastructure Systems，IIS)是由若干个相互关联、相互影响的基础设施所形成的系统。随着科学技术和社会经济的发展，现实中IIS的规模越来越大，系统内部的关联关系也越来越紧密和复杂。近年来，包括自然灾害在内的各种突发事件对IIS造成了严重的破坏，使国家蒙受了巨大的经济损失，因此深入研究IIS在突发事件扰动下的脆弱性，并探讨相应的决策与控制策略显得非常重要。本文将突发事件对关联基础设施系统的扰动分为需求驱动的扰动和供应驱动的扰动两种类型，通过对非正常投入产出模型(Inoperability input-output Model，IIM)进行扩展，对关联基础设施系统在不同类型扰动下的脆弱性进行深入分析，探讨不同类型突发事件扰动在IIS中的蔓延情况、经济损失情况、恢复情况以及在灾害恢复阶段降低经济损失的举措等问题，主要内容如下：对IIS而言，发生在供应端的扰动较为常见。鉴于现有的IIM模型不能直接用于供应端扰动的动态情况下的分析，本文根据Leung和Haimes等人建立的供应驱动的IIM模型，基于经济学里Ghosh的动态投入产出对偶模型，建立了适用于供应端扰动分析的DIIM模型，并借此分析了供应驱动的突发事件扰动(即初始值扰动)在IIS中的蔓延过程，重新定义了关联弹性指数与关联指数。鉴于供应驱动与需求驱动的突发事件扰动均具有不确定性的特征，本文探讨了供应驱动的突发事件扰动在IIS中的不确定性与灵敏性问题，同时对需求驱动的扰动在IIS中的不确定性也进行了分析，并验证了供应驱动与需求驱动的IIM有效性与适用范围。针对IIS灾后的演化机制不明确、IIS的灾后恢复过程具有不确定性的情形，本文基于需求驱动的DIIM模型，结合这类突发事件扰动的特有特征，对IIS的灾后恢复给出了相应的概率分析方法，并用蒙特卡洛模拟法进行了仿真分析，验证了所提方法的正确性。在突发事件扰动的恢复阶段，确立IIS的关键部门有利于减少由于不同扰动带来的经济损失。为此，本文分别基于供应驱动的IIM与需求驱动的IIM，采用前后关联关系分析方法，确定关联基础设施系统在突发事件扰动下的关键部门，并采用区域影响矩阵方法(field of influence approach)和多乘数矩阵方法(Multiplier ProductMatrix；MPM)，在数值上深入分析了IIS在不同类型突发事件扰动下的脆弱性，为灾后应急管理提供理论指导和方法支持。