近年来,高速公路发展迅速,交通量快速增长,随之而来的交通事故安全隐患也不容忽视。在高速公路交通事故致因与严重程度分析的相关研究中,既有研究在空间角度主要围绕某一行政区域或某一地形特征展开,如对某省高速公路的笼统研究、对山区高速公路的单一研究,缺少对不同地形的综合分析,忽略了不同地形下的高速公路道路特征不同,同一事故形态或原因导致的事故严重程度不尽相同等规律;在时间角度通常将工作日与休息日作为一个影响因素,较少看作研究对象进行事故分析。因此,本文将研究区域划分为平原、山区与丘陵三类,并进一步细化时间为工作日和休息日,分别进行了不同时空条件下高速公路交通事故致因及严重程度的研究,以河北省高速公路交通事故为研究对象,主要研究内容如下:（1）不同时空条件下的高速公路交通事故致因分析根据交通事故数据特征,搭建包含时间、道路、环境与事故4个维度,小时、道路线形、天气、事故形态等11个属性的多维多层属性结构。采用添加事故属性定向约束的改进Apriori算法,分别对平原、山区、丘陵的工作日和休息日共计6种不同时空条件的高速公路事故进行全部致因角度、事故属性自相关角度、特定属性与事故属性的定向挖掘角度进行关联规则挖掘,重点关注高支持度与高置信度并存的关联规则。结果显示,时间角度、空间角度挖掘得到不同关联规则,不同时空条件下的高速公路交通事故具有不同的影响因素与耦合机理。研究表明,在不同时空条件下,改进Apriori算法的准确率提升了86.8-88.4%,适用于高速公路交通事故风险因素的识别,能够揭示不同时空条件下高速公路事故致因的差异。（2）不同时间条件下的高速公路交通事故严重程度分析从车辆、道路、环境3个维度选取涉事机动车数量、路侧防护设施类型、照明条件等共计13个变量,对于平原地区的工作日和休息日事故,分别应用有序Logit模型和多项Logit模型构建高速公路交通事故严重程度模型,使用极大似然估计法标定模型,采用似然比检验、Pearson统计量、偏差统计量和信息准则统计量检验模型的拟合效果,并比对两类模型的预测准确性。结果显示,不同时间条件下的高速公路交通事故具有不同的风险因素,不同模型对不同时间条件和不同严重程度的事故分析效果各有优劣。研究表明,有序Logit模型更适用于平原高速公路交通事故严重程度的分析,能够揭示不同时间条件下高速公路的事故致因与严重程度的差异。