近年来大规模突发事件的频繁发生，引起了政府和学术界的广泛关注。大规模突发事件自身表现出难预测性、不确定性、复杂性等特征同时又具有潜在的次生、衍生危害。所以，它的破坏性极其严重，往往造成巨大的经济损失和人员伤亡。应对大规模突发事件是一项非常复杂的系统工程，而应急救援物资的预测和配送不仅是应急救援的前提基础和关键环节而且关系着生命的安全、经济的稳定及社会的安定。因此，在大规模突发事件爆发后如何制定合理有效的应急救援方案，如何及时有效的进行应急物资需求预测及应急物资调度，是提高应急救援系统可靠性，高效性的关键问题。　　 本文在国内外研究文献的基础上，以解决应急物资需求预测以及大规模突发事件应急物资调度问题为研究对象，主要进行了以下两个方面的研究：一方面，在有关多信息源融合技术及应急物资需求预测现有研究的基础上，考虑应急点应急物资需求主要来自幸存人员的情况，运用改进的D-S证据理论对应急点的不同时刻各种有关累计死亡人数的信息源进行有效融合，从而得到应急点有关累计死亡人数的可靠数据，进而得到相应的幸存人数。根据幸存人数的数量预测应急点实际所需的应急物资的数量。同时，在疾病型的大规模突发事件下，考虑应急物资的需求者主要为疾病的感染者。运用疾病的传播规律模型得到不同时刻的感染人数，进而得到应急物资需求数量。　　 另一方面，考虑大规模突发事件不同阶段的应急物资调度模型。救援初期应急物资供给小于应急物资需求时，主要依据不同应急点的应急权重系数，考虑总体应急点总的满意度最大，并以最大满意度作为优化目标函数，有效进行应急物资的配送；其次考虑当应急物资供给满足应急物资需求时，将不再存在应急点所需应急物资得不到满足的情况。　　 所以，以整体应急点的最短运输时间和最小运输成本为考虑对象，并以此作为目标函数，进行应急物资的调度。