地震等突发事件发生后，需要血液等应急医疗资源对伤员进行救治，合理的血液配置是开展医疗救治工作的前提和保障。在血液供应网络配置中，不仅要提高日常供血效率，避免过量采血，还需要考虑灾后突发事件的影响，减少人员因供血不足而导致的伤亡。为了保障灾前运营成本最小化和灾后安全救援能够顺利进行，本文在考虑灾前和灾后具有两种不同血液需求特性的情况下，建立基于数据驱动的应急血液供应网络与配置的多周期分布式鲁棒优化模型。寻找过去灾害发生时需求的历史数据，将突发事件中的血液需求表示成模糊集形式，并利用python中基于数据驱动的Rsome鲁棒优化第三方库求解模型。最终通过实际案例分析，验证了该决策模式的适用性，表明所建立的模型能够为决策者在考虑突发事件的应急血液供应网络与配置过程中提供决策支持。