当今世界,恐怖袭击的频繁发生造成了大量的人员伤亡和经济损失,同时还深刻影响着世界各国的社会稳定。体育场馆作为举办大型文体活动的重要场所,人群高度密集,因此体育场馆也是恐怖袭击的重要目标之一,研究体育场馆的恐怖袭击风险评估与应对具有重要的理论和现实意义。本文研究了多目标/多类型恐怖袭击风险评估模型、感知和理解风险态势;深入分析体育场馆恐怖袭击风险要素,建立了恐怖袭击风险评估要素体系,给出了风险评估结果;研究了体育场馆恐怖袭击人群疏散仿真模拟,并提出了反恐应对措施,期望能为体育场馆的恐怖袭击风险评估及应对管理提供一定参考,主要研究内容包括:(1)基于K-means++聚类分析算法和Python语言编程建立多目标/多类型恐怖袭击风险函数模型,利用模型对GDT 2002~2016年的数据进行聚类分析,将多目标/多类型恐怖袭击风险划分为5个等级,并得到针对公民自身和私有财产采用轰炸/爆炸袭击方式的恐怖袭击风险最高。以2017年的数据测试该模型的泛化能力,测试结果准确率达到了94.44%,并与K-means、BP神经网络和决策树等机器学习模型进行了对比分析。结果可为恐怖袭击风险态势感知、理解及防范策略提供一定的参考。(2)通过文献调研和专家咨询法,采用定性和定量的方式分析了体育场馆恐怖袭击的威胁、脆弱性和后果等风险要素,构建了体育场馆恐怖袭击风险评估的指标体系,计算了风险评估结果,给出风险等级并简要分析风险原因。从结果可以看出,采用汽车炸弹袭击对体育场馆建筑及周边人员风险等级较高,有必要扩大汽车炸弹阻挡装置的安装范围;人体炸弹对体育场馆周边人员、待安检和通道人员以及看台人员风险等级均较高,可采取安全检查关口前移以减少人员密度等措施;刀斧砍杀对场馆看台人员风险等级较高,可采取措施加强危险品的管控和探测。(3)运用AnyLogic仿真软件对体育场馆恐怖袭击人群疏散进行仿真,同时结合体育场馆恐怖袭击风险分析和仿真的结果对体育场馆恐怖袭击提出相应的建议,风险管理方面,提出加强恐怖威胁情报信息获取和研判能力,提升危险物品管控能力,扩大宣传教育,增强反恐实战能力等提出建议;体育场馆安防系统方面,从人防、物防和技防等方面提出相关建议。