近年来我国重大环境污染事故频繁发生,针对此现状,本文对目前国内外的重大环境事故应急响应策略研究进展进行分析,分析表明,现阶段环境应急的一个重要的不足之处在于应急策略的产生过于依赖专家的作用,而目前的专家决策往往存在诸多不足。基于此,通过归纳总结已发生的重大环境污染事故在处理过程中的经验教训,提取各类背景应急响应专家知识,建立重大环境事故应急策略筛选专家系统就显得十分必要与紧迫。　　 基于案例推理(CBR)技术作为新兴的人工智能推理技术,近年来在理论和应用方面都有了长足的发展,出现了很多成熟的CBR系统和CBR开发工具。本文归纳了CBR理论研究和应用研究现状,将CBR技术引入重大环境事故应急响应领域,系统研究了基于案例推理的重大环境事故应急响应策略筛选的方法,对基于案例推理的重大环境事故应急响应专家系统作了详细的分析与设计,同时,运用C＃语言,编程开发了基于案例推理的重大环境事故应急响应专家系统原型。　　 已建立的专家系统主要包括人机界面、检索引擎、案例库、案例管理器等部分。在策略筛选中,案例的表示选取事故因为、污染物质、污染物泄漏量、泄漏时间、周围有无水体等特征属性,在新案例发生时,按照每个特征属性预定义的相似度计算公式,采用最近相邻法在案例库中计算筛选最相似案例,最相似案例的处理措施可以用于指导新案例的应急响应。同时经过修正的案例,可以通过自学习,作为一个新的案例自动添加在案例库中。经过一定阶段的案例扩容后,专家系统将能够快速准确地筛选出重大环境事故的应急响应策略,实现辅助决策的功能。