概率犹豫模糊集(Probabilistic hesitant fuzzy sets,PHFSs)作为一种新型模糊集的拓展形式,包含两部分信息:隶属度及其概率。本文基于PHFSs,从系统论的视角考察突发事件的成因、发生以及演化趋势,提出决策方法,以期为应急管理部门提供参考,文章主要工作如下:1)提出基于概率犹豫模糊信息的突发事件成因分析方法。由于专家认知上的犹豫不确定性,模糊认知图(Fuzzy Cognitive Maps,FCMs)模型难以模拟此种情形。因此,本文基于FCMs和PHFSs,提出一种新的模糊认知图模型-概率犹豫模糊认知图(Probabilistic hesitant fuzzy cognitive maps,PHFCM)。并将该模型应用于突发事件成因分析中。2)研究属性之间存在关联性的概率犹豫模糊信息集结问题。基于Bonferroni平均算子和PHFSs,提出几类算子并讨论其性质。另外,提出概率犹豫模糊符号距离用于比较概率犹豫模糊元(Probabilistic hesitant fuzzy element,PHFE)的大小,并应用到应急决策方案选择中。3)研究基于概率犹豫模糊信息的多属性决策问题。由于突发事件应急方案的选择具有较高的紧迫性,所能获得的信息比较少,专家很难在当前时刻对应急方案做出准确的判断。本文依据当前各阶段决策信息,基于GM(1,1)模型预测下一时刻的决策信息。其次,提出一个基于犹豫度的概率犹豫模糊距离测度,并建立概率犹豫模糊信息的灰色关联度模型。最后,通过计算各方案与理想方案的灰色关联度,确定最优的应急方案。4)研究基于概率犹豫模糊信息的动态多属性决策问题。在复杂的决策情形下,仅依据单个阶段的决策信息进行决策,可能出现决策信息未充分利用的情形或决策结果不合理,本文提出一种动态应急决策方法。首先,基于GM(1,1)模型对下一阶段的决策信息进行预测。其次,建立一个基于新平均偏差函数和贴近度的数学规划模型,确定阶段权重信息。最后,基于概率犹豫模糊TOPSIS方法对应急方案进行择优排序。5)研究带有不完全概率信息的概率犹豫模糊多属性群决策问题。首先,基于PHFSs和累积剩余熵(Cumulative residual entropy,CRE),建立了概率犹豫模糊累积剩余熵(Probabilistic hesitant fuzzy cumulative residual entropy,PHFCRE);然后,基于PHFCRE和最大熵理论,建立一个数学模型用于求解不完全概率信息。另外,基于PHFCRE和传统熵权法,建立新的属性权重确定方法。最后,基于方案的概率犹豫模糊满意度对应急方案进行择优排序。上述研究成果在理论层面、方法层面和应用层面丰富了基于概率犹豫模糊信息的应急决策方法的内容。对于推进应急管理体系建设、保障人民生命和财产安全具有重要的意义。