针对传统环境风险预测与评估模型在参数适配、因子耦合、动态响应及受体刻画方面的局限，本文系统解析环境风险 “可能性 - 损失度” 双重属性与 “时空差异 - 协同叠加 - 动态演化” 多维内涵，构建四维优化体系。通过多源数据融合（遥感、物联网、舆情数据）与贝叶斯动态校准优化参数体系，引入 Copula 函数与链式风险传导模型完善多因子非线性耦合机制，结合 Attention-LSTM 与流处理技术提升模型实时响应能力，依托细分人群参数库与食物网模型精准刻画受体响应。研究突破传统模型 “线性叠加 - 静态模拟 - 均质受体” 的固有缺陷，实现从 “单一风险评估” 向 “多维度协同管控” 的转型，为区域环境风险预警、突发应急决策及中长期规划提供技术支撑，推动环境风险科学向精细化、动态化方向发展。