山区公路由于其复杂的地形、地质条件,成为交通事故发生的重点区域,且频发群死群伤的重特大交通事故。目前对于山区公路交通安全的研究多集中于事故发生后对于事故黑点的判定,具有明显的滞后性。论文以文献研究成果及交通事故实际统计资料为基础,揭示了山区公路本身道路条件和道路环境的不同状态组合情况与交通事故发生及其后果的相关关系,取得了能够用于山区公路交通安全风险评估的整套流程及方法,从而将针对山区公路交通事故的事后评价机制转变为事前预测机制。对于有针对性地改善现有山区公路的交通安全状况以及为指导新的山区公路的修建具有重要的现实意义。首先,论文从风险评估的相关理论入手,明确风险评估属于风险管理前期的重要组成部分,其目的是为风险控制提供有效依据,其核心是判定可能的损害后果及其发生概率,其一般流程包括风险识别、风险估计和风险评价。其次,在山区公路交通安全风险识别环节,论文通过总结相关文献的理论研究成果,并充分考虑数据采集的可行性及一般交通事故统计资料的现状,确定与事故发生相关的道路条件及道路环境因素。再次,在山区公路交通安全风险估计环节,论文利用层次分析法,结合对理论与事故统计资料的分析,将事故统计资料中有关道路条件及道路环境的文字信息进行数字化处理。从而利用BP神经网络模型实现针对各种道路条件及道路环境的不同状态组合情况下,不同等级交通事故发生概率的有效预测。最后,在山区公路交通安全风险评价环节,论文比较了不同风险等级划分方法的优劣,并利用MAPINFO地理信息系统软件,实现了对于山区公路交通安全风险等级的动态、直观划分,并绘制出针对山区公路交通安全的风险地图。