社会宏观系统是一个复杂的巨系统,近年来社会的高度发展和全球环境的变化给突发事件应急管理带来了难度。一方面,突发事件的复杂性和环境的多变性,给人类造成了巨大的损失；另一方面信息量的膨胀使人们难以从现有的信息中有效提取关键信息进行决策,增加了信息的处理成本。对突发事件应急管理体系的建设尚需进一步完善。基于现有的信息和知识,在突发事件发生时科学迅速的进行应急决策,作为应急管理的核心内容,具有重要的现实意义。现有的研究对突发事件应急决策已经取得了诸多成果,但对于跨领域巨量知识的管理、信息的获取、多部门协同决策的科学性等方面,仍存在很多问题有待深化。针对现有研究中尚未解决的问题,结合突发事件应急决策在信息处理、知识管理方面复杂性、跨领域、多维度等特点,从认知科学的角度,提出了基于距离熵的决策层信息融合方法,并进行了以下相关研究。第一,利用决策层信息融合在信息处理方面容错性、灵活性等优势,与应急决策的一般模式相结合,提出基于知识的应急决策层信息融合框架；同时在信息预处理阶段,摒弃传统的从物质到信息再认知的信息获取模式,从认知出发,以知识引导信息。第二,结合应急决策层信息融合的特点和层次性,对共性知识元模型进行改进,提出应急决策层信息融合的知识元模型；通过知识元集合将认知映射为先验知识集,并进一步实例化形成信息单元集合,构成决策层信息融合集。第三,结合距离在群体一致性处理方面的优势和信息熵在信息量度量上的特性,提出基于距离熵的应急决策层信息融合方法,分别通过局部距离熵和全局距离熵计算各层融合权重,最终获取局部和全局融合结果；算例分析和实例应用对方法的特性进行了验证。本文的研究对突发事件应急决策具有一定的探索意义。首先,应急决策层信息融合框架的提出,是决策层信息融合在应急决策中很好的应用,单一的信息难以科学有效的决策,基于融合集成结果进行决策能有效利用信息融合容错性、多源决策等优势,解决应急决策信息不完备、不可靠等问题；且基于认知的信息获取机制,以知识为指引有目的地获取和管理信息,能有效减少信息冗余、降低信息预处理成本、提高信息处理效率。其次,基于知识元的信息融合集的获取,有效利用了知识元模型对关联关系隐性描述的特性,解决了应急决策层信息融合巨量知识和信息的层次性管理问题。再者,基于距离熵的决策层信息融合方法,利用更客观、科学的权重确定方法对决策信息进行融合,同距离法相比体现了系统的信息量,同信息熵法相比,吸收了距离对于群体一致性测量的优势,能有效祛除不可靠信息带来的误差。在融合信息的基础上进行应急决策的优化选择,能更有效、客观得取得较优的决策结果,为应急决策提供有效支持。