近年来,由自然灾害引发的工业安全事故（Natural hazard triggered technological accident,简称Natech）的数量正逐渐增加。Natech灾害经常在演化过程中通过各种载体叠加,引起更严重的次生灾害,形成灾害链。为了避免Natech灾害的发生并减少其为周边环境带来的多米诺效应的影响,需对影响社会脆弱性的因素进行分析。首先,本文在明确了社会脆弱性内涵的基础上,结合社会系统与Natech事件环境,从暴露性、敏感性和应对能力3个影响因素出发,构建基于Natech灾害链的社会脆弱性测度指标体系。其次,本文利用贝叶斯网络描述以自然灾害为触发事件所引起的工业安全事故的连锁反应,识别影响社会脆弱性的关键节点;基于T-S模糊门和变异系数法,获取贝叶斯网络中节点之间的逻辑关系,构建社会脆弱性测度模型,既反映出风险在传播过程中的“连发性”,也解决了传统贝叶斯网络需要精确概率的问题;利用测度结果,采用回归分析、对比分析和时空差异分析等综合分析方法,对城市抗灾减灾能力进行综合评价。最后,基于2008年-2018年长江三角洲区域的数据,测算该区域的社会脆弱性,并分析了抗灾减灾能力。主要结论如下:（1）通过长江三角洲区域的实证分析发现,暴露性对Natech灾害下的社会脆弱性影响最大,其次是应对能力,且暴露性的影响程度远大于敏感性和应对能力。其中,台风的发生频率和地区的房屋竣工率是影响暴露性的重要因素。丰富的应急资源和较强的工业废气处理设施处理能力可大大提高地区的应对能力。人口密度对地区敏感性的影响也会改变地区的社会脆弱性。（2）从时间上看,长三角整体在Natech灾害下的社会脆弱性、暴露性和敏感性指数均波动较大,应对能力指数波动相对较小。其中,暴露性和社会脆弱性的波动大体一致。长三角的4个省市在Natech灾害下的社会脆弱性指数在2010年之前一致保持最低值,并在2012年均达到最高值。（3）从空间上看,浙江省是台风高发区,江苏省和上海市易受台风影响的概率略小,但也远高于安徽省。4个省市在Natech灾害下的社会脆弱性几乎与台风影响程度一致。但从2013年开始,各省市的社会脆弱性有所好转。