为降低客运站高峰期旅客集聚引起的安全隐患,利用公路客运全样本购票数据,首先,从集聚概率、集聚时长、集聚强度3个维度构建旅客集聚行为量化模型,获取工作日、节假日及春运不同等级客运站客流集聚特征;然后,考虑旅客个体属性与出行特征属性,分析不同旅客群体的集聚行为特征;最后,通过差异性检验解析集聚行为的影响因素,并提出降低安全风险的应对策略。结果表明:公路客运站旅客集聚概率服从6项多项式分布,累积集聚概率服从二次函数分布,发车前[10,20]min集聚概率最高;不论出行距离长短,多数旅客候车时间较短,但不同时期,不同等级客运站的客流集聚强度、速度差异显著;一级客运站旅客时空集聚特征显著,二级客运站集聚随机性更强。