在人-车-路环境组成的交通系统中,驾驶员是系统主体,是保证道路交通安全的核心。近年来针对主动交通安全管理系统的研究逐渐成为主流,尤其对于重型货车等大型营运性驾驶员驾驶行为特征的研究倍受研究者的关注。因此,本文以重型货车驾驶员驾驶行为及其安全风险为研究对象,设计出适用于我国重型货车驾驶员驾驶行为体系量表,分析重型货车驾驶员驾驶行为特征及其主要影响因素,研究重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价方法,构建重型货车驾驶员交通事故风险预测模型。把对重型货车驾驶员发生交通事故的概率控制转换为对其主要影响因素的控制,以提高和改善重型货车驾驶员驾驶行为。丰富了驾驶员驾驶行为相关理论,为重型货车驾驶员安全驾驶行为分析与安全风险研究提供思路和实验方法。首先,在总结分析重型货车运行安全、驾驶行为特征、驾驶行为安全评价方法及交通事故风险预测模型的研究进展的基础上,明确研究目的、方法及创新思路。修正拓展了驾驶行为定义,对驾驶行为进行分类,梳理了各类相关概念之间定义关系;基于交通心理学及海因里希“多米诺骨牌”因果连锁理论等,结合重型货车交通事故统计数据,对重型货车驾驶员驾驶行为特征及其交通事故成因进行深层次的分析,构建了重型货车驾驶员驾驶行为表征框架。其次,基于统计学与心理学理论,运用文献分析、问卷调查、交流访谈、观察法及探索性因子分析等方法,设计出了适合我国重型货车驾驶员特征的重型货车驾驶员驾驶行为体系量表,分析了重型货车驾驶员驾驶行为的表现特征,并对验证了量表的合理与有效性。然后,将相关性分析、多重对应分析及单因素方差分析相结合,分析不同属性的重型货车驾驶员的各种驾驶行为特征。基于计划行为理论,运用结构方程模型（SEM）路径预测方法,构建了重型货车驾驶员驾驶行为影响因素路径整合模型,全面分析影响重型货车驾驶行为发生动机因素,找出影响重型货车驾驶员驾驶行为的关键因子及其影响度。再者,基于驾驶行为量表,从重型货车驾驶员的积极行为、一般违规行为、错误驾驶行为、疏忽大意驾驶行为及风险/攻击性驾驶行为5个方面构建了重型货车驾驶员驾驶行为安全指标体系。提出了将主成分分析与熵值法相融合的方法对驾驶行为安全评价指标融合赋权,将灰色关联度与TOPSIS综合评价法相融合的方法构建重型货车驾驶员驾驶行为安全水平评价模型,实现对不同群体的重型货车驾驶员驾驶行为安全水平综合评价。最后,基于重型货车驾驶行为量表及其数据统计学特征,以重型货车驾驶员属性及其驾驶行为为自变量,以重型货车是否发生交通事故为因变量。应用相关性分析、多重线性回归分析及单因素Logistic回归分析筛选用于重型货车驾驶员交通事故风险建模的自变量。并提出基于二项logistic回归模型的重型货车驾驶员交通事故风险预测方法,构建二项logistic回归模型来说明驾驶员及其驾驶行为特征参数之间的关联特征对重型货车驾驶员交通事故风险预测结果的影响。并对影响重型货车驾驶员发生交通事故的因素进行分析,提出了改善重型货车驾驶员驾驶行为及其预防事故的措施与建议。研究成果丰富重型货车驾驶员驾驶行为相关理论,有助于提高对重型货车驾驶员驾驶行为研究的重视程度,为重型货车驾驶员不当驾驶行为的矫正与积极驾驶行为的培养等提供理论依据,也为制定相关安全措施政策或规章、开发重型货车碰撞预警系统等提供指导。可改善重型货车驾驶员的驾驶行为,提高驾驶安全性,预防或减少重型货车交通事故发生。