多源数据是交通安全全要素分析和建模的前提,影响着机理挖掘的深度.智能手机与导航软件的广泛使用使得引入驾驶行为大数据,建立包括人、车、路、环境等多维要素的交通安全分析数据库成为可能.基于导航软件公司与高速公路运营管理等多部门提供的数据,提出多源异构数据汇聚方法,解决了多源数据标签不统一、粒度不一致等异构问题,实现了道路几何条件、交通运行状况、天气环境以及海量风险驾驶行为数据的互联汇聚,建立了更加全面的多维交通安全分析数据库.以沈海高速部分路段为例,通过Spearman检验和ANOVA分析等方法识别了包括驾驶行为在内的多维因素对于交通事故影响关系.结果表明,急加速、急减速以及急右转的相关系数均大于0.600,是导致交通事故的关键变量;此外,速度变异系数、天气状况对于交通事故的影响也不可忽视.研究结果对于揭示多源异构数据的匹配汇聚以及应用的可行性具有重要价值,为实现面向交通安全的综合分析奠定了基础.