随着社会经济的进步,我国交通运输业更加发达。交通隧道作为铁路、公路系统的重要组成部分,对于缓解城市拥堵和改善山区交通条件具有重要作用。鉴于隧道与一般建筑的结构具有较大区别,在应对其火灾安全问题时也需要采用不同的手段。尽管隧道内安装的通风换气系统可在一定程度上控制高温有害气体的扩散,但从火灾发生到消防救援系统完全启动往往耗时较长甚至可能出现故障,期间有可能造成人员伤亡和财产损失。因此,如果可以在高温火灾烟气到达之前,提前对隧道内烟气参数进行超实时预报,将对于后续救援决策具有十分重要的工程意义。本文在前人研究的基础上,首先确定了实现隧道火灾预报的路径,即通过简单模型与同化方法相结合的方法对隧道火灾烟气发展过程进行预报。为了实现高效且相对准确的预报,不仅需要高效的同化算法,而且需要与实际火灾发展规律比较接近的简单模型。通过文献调研发现,集合卡尔曼滤波（EnKF）和粒子滤波（PF）是两种能适应复杂动态非线性系统的同化方法。在此基础上,本文将两种算法分别与单室二区模型连接起来,形成了两种单室火灾预报模型。利用火灾动态模拟软件（FDS）模拟数据对两种模型对应预报结果进行验证。结果显示:EnKF是更适合火灾预报的同化算法。接着,本文以顶棚射流头部蔓延速度的数学模型为基础,并结合了羽流模型和沿程热损失计算方法,提出了顶棚射流传播模型,并通过实验数据对其模拟效果进行了验证。结果显示:较之区域模型,该模型对隧道火灾顶棚射流瞬态蔓延阶段烟气发展的模拟效果更优。然后,本文将EnKF与顶棚射流传播模型连接,形成了隧道火灾预报模型。利用预报模型对热释放速率达到稳定状态之后的烟气参数进行预报,在预报过程中,EnKF通过同化实验数据实现了对顶棚射流传播模型中的不确定性参数——热损失修正系数的估计,进而实现了对预报模型的校正。另外,对影响模型预报的因素进行了敏感性分析,结果表明同化数据类型的差异会影响预报模型的预报性能。最后,本文通过隧道火灾实验数据对隧道火灾预报方法进行了验证。结果显示,EnKF能通过吸收实验数据很好地估计火源的热释放速率变化趋势,从而能在火源热释放速率处于变化阶段时,实现对隧道不同位置烟气参数的实时预测,在热释放速率稳定阶段实现对隧道不同位置烟气参数的超时预报。因此,这个模型能够为火灾消防的应急决策提供参考。