提高城市交通安全水平是推动城市可持续发展、改善人居环境的重要途径。非机动车使用者作为交通弱势群体,在各类交通事故中更易受伤。然而,既有的交通安全分析的分析对象集中于机动车,对于非机动车使用者则相对缺少关注。另一方面,直接采用交通事故数据进行研究,往往面临着数据量过小、收集周期过长、事故环境不可控等问题。因此,采用交通冲突数据,作为交通事故数据的替代性研究,得到了发展。然而,基于交通冲突的既有研究,不可避免地存在冲突判定主观性、冲突数据与事故数据间的转换比例不确定等问题。为改善上述问题并进一步深化非机动车交通安全分析,本文引入极值理论对城市交叉口范围内的非机动车-机动车交通冲突进行建模研究。首先,围绕非机动车-机动车事故研究、交通冲突研究及极值理论在交通安全领域的应用三个方面,对国内外研究现状进行了综述,总结了既有非机动车-机动车事故分类方法、交通冲突研究的主要方法及问题、极值理论在事故分析中的重点思路,为构建本文所研究的模型奠定了理论基础。其次,总结了既有的交叉口环境下的非机动车-机动车交通冲突的识别、界定方法,并将冲突划分为潜在冲突、刮擦冲突及事故三个方面,提出了更为详细的针对性冲突判定及量化方法,完善了非机动车-机动车交通冲突的定量化研究。进而,引入极值理论,基于交叉口数据的既有特征,分别基于广义区间分布及广义帕累托分布假设,构建了两类城市交叉口非机动车-机动车冲突预测模型,即区间冲突模型及超阈值冲突模型,以实现对交叉口冲突极值的定量化预测。在引入极值理论进行非机动车-机动车冲突预测时,存在两大关键问题,本文也提出了相应的调整方法:其一,交叉口冲突数据可能存在数据相关性,即非独立性问题。本文分别针对区间冲突模型及超阈值冲突模型特性,制定了区间调整+检验、交通串除串法进行处理;其二,超阈值冲突模型的阈值定量化选择问题,则采用了定性图解法+定量参数法结合,从而通过阈值的两端逼近进行定量化选择。以南京市20个城市交叉口的视频采集冲突数据为例,分别构建了相应的区域极值模型及超阈值极值模型,并通过模型拟合检验,在一定程度上保障了预测模型的可行性。结合极值模型对不同重现期的各交叉口交通冲突极值进行预测,从而实现了对不同交叉口的安全性水平的定量评估与横向比较。再次,为进一步提高预测模型的适用性,本文在区间冲突模型的基础上,通过协变量的引入构建了综合交通冲突模型,从而实现对多个交叉口冲突极值的综合预测。备选协变量从交通维度、环境维度、结构维度及土地利用维度出发,针对区间交通冲突模型的尺度参数、位置参数及形状参数,获取交叉口的特征变量,并分别通过逐步回归法、Lasso回归及随机森林-Boruta算法进行相应的特征变量识别。基于上述三类方法构建相应的协变量模型,并通过RMSE、MAE及AIC三个指标进行协变量建模方法的筛选。基于最优协变量建模方法,构建相应的综合预测模型。从数据利用效率、预测可靠性、预测精度三个方面,对区间极值模型、超阈值极值模型及综合模型进行比较。结果表明,区间极值模型的预测效果最优,但预测可靠性相对偏低;相比于区间极值模型,综合模型的预测能力损失较小,具有较好的预测效果。最后,在实现交叉口冲突极值的定量化预测的基础上,以空间句法为基础,提出了城市交叉口视域分析的基本思路及空间建模方法,并应用随机森林方法构建了相应的预测模型,实现对交叉口冲突位置及其形状的预测。从位置准确性与形状相似性出发,提出了对预测冲突区域与实际冲突区域的定量化对比方法。以交叉口I2为例进行了相应的冲突区域分析与预测,结果表明:预测模型对于左转机动车与转入道口内过街非机动车（闯行人信号灯）冲突、机动车道右转常绿情况下右转机动车与左侧道口直行非机动车冲突两类冲突的位置预测效果较好;预测区域与实际区域相比,其位置误差相对较小;而形状相似度则可进一步优化。采用微观视域-随机森林方法进行交叉口冲突区域的预测,具有一定的借鉴意义。