随着经济社会的快速发展,世界各国各领域突发事件频繁发生,不仅造成了难以估计的经济损失,而且夺去了数以亿计的生命,对全球的影响和危害日益增大。突发事件发生时,决策者必须做出高效、合理的应急决策,最大限度的降低突发事件的危害。因此,突发事件应急决策是应急管理的核心。应急决策是突发事件发生时选择满意方案,组织实施并及时纠正决策过程中的失误的动态过程。其实很多情况下,应急决策需要从多个备选方案中选择一个最优的进行执行,贝叶斯决策法恰恰可以解决方案选优的问题,并在多个领域已有广泛应用。贝叶斯决策法是方案选优的一种常用方法。利用这种方法进行方案选优的基本原则是在不完全信息下,利用贝叶斯公式对先验概率进行修正,然后利用修正概率计算各方案效用的期望值,效用期望值高者方案为优。传统的贝叶斯方法在效用函数和状态变量确定方面存在一些不足之处,例如没有考虑到多目标的效用决策、决策背景中次生事件的缺失以及带有模糊效用的决策方案难以选优等。针对这些问题可以将次生突发事件、区间数以及概率权重引入到贝叶斯决策法中去,次生突发事件是指在原生事件发展过程中陆续引发的其他相关事件,实际应急决策中应该同时考虑原生事件和次生事件的处置问题;传统贝叶斯方法中的效用因子通常使用精确数值进行描述,而同一个方案的执行效果有可能随事件环境的不同而不同,因此用区间数进行描述更加合理;决策中还需要对各决策目标的重要程度加以区分,这可以用概率权重来描述。在以上改进的基础上构建了基于贝叶斯方法的突发事件应急决策模型,改进后的方法更加适合应急领域的决策情境,丰富了原有的应用背景。最后,将基于改进的贝叶斯决策方法的突发事件应急决策模型运用于地震灾害应急决策问题中,以具体案例来验证新的决策模型的有效性和合理性。