【摘要】新冠肺炎在我国爆发后，分区分级管控措施已经取得了良好的效果，但研判的准确度有待商榷。提出基于不精确概率的贝叶斯网络决策模型，评估疫情区域风险等级划分的准确度。采用贝叶斯网络结构表征风险等级划分过程，并进行了数学描述。通过分析疫情防控中收集的证据，提炼出网络节点状态的不精确概率数值，并将其转化成真、假、不确定三个状态的基本概率分配函数；运用扩展的证据合成技术传递节点的不确定性，评估风险等级划分的准确性。结果表明：区域风险等级划分为中风险的判断准确性较高，而低、高风险的判断准确性较低；疫情防控进入常态化后，精准防控还应结合风险等级的准确度重点考虑低、高风险区域经济社会的秩序安排，以适应应急管理科学化、专业化、智能化、精细化的需要。