数网恢恢，密而不漏——犯罪地理与警务GIS集锦

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犯罪行为具有一定的时空分布规律，呈现出某种时间或空间的聚集性，这些规律与自然、人文、地理环境密不可分。GIS为犯罪制图、犯罪热点探测、犯罪时间序列分析、犯罪空间分布分析、犯罪路径分析、犯罪建模、犯罪预测、犯罪预防等研究提供了新的工具和方法。（摘自本刊2020年第5期《空间综合人文学与社会科学研究综述》）。

 近些年，GIS和大数据学者在预防和打击犯罪行为方面，在提升警务水平方面，以及在让信息更透明、让我们的生活更公平美好方面做出了许多努力，他们的成果既有学术价值，更有现实意义。 本次推文收录了学报2013年至今刊发的9篇相关论文，希望大家看到研究者们的优秀科研成果，感谢他们让我们的生活更美好！也希望更多学者关注和致力于这一领域的研究。

《地球信息科学学报》

01

基于潜在受害者动态时空分布的街面接触型犯罪研究

柳林*，梁斯毅，宋广文  

2020, 22 (4): 887-897.  

doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190709

摘要：街面接触型犯罪是指犯罪者在街面通过采取与受害者身体接触的方式而实施的违反法律的行为,已有文献研究利用了不同类型的大数据代表的周遭人口表征街面接触型犯罪中“潜在受害者”因素,但由于数据的局限性,无法应用在微观的空间尺度上的街面接触型犯罪研究。微信热力图是具有高时空分辨率和高人口覆盖度,能动态地反映人流量热度的程序。因此,本文以经济发达的ZG市的XT街道为例,结合日常活动理论,并基于微信热力图数据代表的周遭人口表征的“潜在受害者”因素,首先定性地描述和识别街面接触型犯罪的时空分布特征,然后划分不同时段分析街道街面接触型犯罪的影响因素。研究发现：① 街面接触型犯罪案件存在时空的集聚性,街道街面接触型犯罪在晚上（18:00—23:59）是高发期,在白天（07:00—17:59）是低发期,在22:00—22:59数量达到最大值,主要聚集在城中村区域,且不同时期的影响因素存在一定的差异;② 微信人口数量在所有时期均对街面接触型犯罪存在显著的正向影响,其代表的周遭人口能很好地表征日常活动理论中的“潜在受害者”因素,且在凌晨—清晨（00:00—06:59）对街面接触型犯罪的影响最大;③ 不同场所对街面接触型犯罪的影响存在时间上的差异,餐饮点在晚上对街面接触型犯罪存在显著的正向影响,KTV、健身房和公交站点分别对应在凌晨—清晨、白天与晚上对街面接触型犯罪有显著的正向影响,而休闲会所在凌晨、清晨、晚上均有显著的影响,与最近巡逻驻点的距离仅在晚上时期显著影响街面接触型犯罪。本文的研究结论可为警方采用微信热力图来分析街面接触型犯罪和经济发达地区警方部署提供参考依据。

基于日常活动理论的街面接触型犯罪研究的概念框架

02

基于犯罪空间分异和建成环境的公共场所侵财犯罪热点预测

柳林*， 纪佳楷，宋广文，廖薇薇，余洪杰，刘文娟

2019, 21 (11): 1655-1668.   

doi: 10.12082/dqxxkx.2019.190358

摘要：机器学习是当前犯罪热点预测的主流方法,随机森林算法因需要的数据量较小、有较好的预测能力和预测精确度、且有较高的可理解度,更是被广泛应用,代表地理环境和建成环境的多源数据也被广泛用于模型改进的尝试实践中,但这些实践都只考虑研究区整体的预测精度变化情况,并未区分不同区域犯罪热点预测结果的差异及其原因。因此,本文以公共场所侵财犯罪为例,根据历史犯罪分布情况及过往犯罪热点分布规律,将研究区分为稳定高发热点网格、较高发热点网格、偶发热点网格及非热点网格这4类,并依据社会失序理论、日常活动理论和犯罪模式理论,选取城中村范围、路网密度及POI（餐饮、娱乐、商场3类设施）密度这3个具有代表性的协变量加入到随机森林预测模型中,探讨预测结果精度的变化情况。根据2017年26个双周的犯罪热点预测实验的预测结果,得到以下结论：加入协变量后,研究区整体、稳定高发热点网格及较高发热点网格的预测精度都有不同程度的提高,分区模型的精度显著高于整体模型的精度,说明考虑空间分异对提高模型精度起重要作用。

2017年4月23日-2017年5月6日稳定高发热点网格预测结果对比

03

城市派出所空间位置优化及警力分配

孙立， 王中辉*，孙立坚，徐智邦， 朱钰，王镕

2019, 21 (3): 346-358.  

doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180529

摘要：提高公安派出所的治安防控能力是解决我国城市治安问题的有效途径之一。本文从公安派出所空间位置优化和警力分配两个角度出发,针对当前公安派出所空间位置布局较为随意及警力资源紧缺的现状,以及多目标优化的需求,结合新兴空间大数据和犯罪数据,进行派出所多目标空间优化研究,包括派出所空间布局的数学期望、量化指标以及多目标空间优化模型,并在相关理论模型的基础上利用犯罪热点和房屋建筑分布的空间异质性开展派出所警力（治安和户籍分类）的空间分配研究。以兰州市中心城区为分析区域开展公安派出所空间位置优化和警力分配实验,结果表明：① 在不增加派出所数量、最大维持原有空间布局的前提下,本文提出的方法能有效降低派出所服务区重叠度（17.2%）和平均响应时间（6.67 s）,提高面积覆盖度（12.01%）和需求点覆盖度（7.25%）,并有效提高研究区内各区域应急响应时间的公平性（基尼系数由0.382降低到0.268）;② 数据分析发现,城市犯罪热点以及房屋建筑空间分布均存在空间分异现象。理解并量化分析空间分异特征,有助于优化派出所治安和户籍警力的配置。

派出所空间位置优化前后结果对比

04

融合历史犯罪数据的疑犯社会活动位置预测

段炼， 党兰学*，胡涛， 朱欣焰，叶信岳

2018, 20 (7): 929-938.   

doi: 10.12082/dqxxkx.2018.180036

摘要：由于重点跟踪人员（疑犯）的社会活动监控数据可获取性差,难以直接反映疑犯的社会活动时空模式,降低了案情分析和犯罪风险预测的有效性。为此,本文提出了融合犯罪记录的位置预测（Crime Records enhanced Location Prediction,CReLP）模型,将疑犯犯罪记录信息融入协同过滤算法,预测疑犯在未来对任意位置的访问频度。该方法利用张量（Tensor）表达疑犯在不同时段和位置上的访问频度,基于疑犯的犯罪事件数据构建疑犯时空关联度矩阵,利用该矩阵约束正则化的张量分解（Tensor Decomposition）过程,以解算出张量中的缺失值,进而获得各疑犯的潜在时空分布模式。实验采用包含了241个疑犯、1.9万个位置记录的真实疑犯位置数据集进行了模型测试,结果表明本文方法在均方根误差和 top-k 最小搜寻距离2个指标上都超过其他Baseline方法32%~63%和14%~26%,大幅提高了位置时空预测的有效性和健壮性。

系统流程图

05

点模式条件下的犯罪嫌疑人时空同现模式挖掘与分析

李智*，李卫红

2018, 20 (6): 827-836.   

doi: 10.12082/dqxxkx.2018.180009

摘要：现有时空同现模式挖掘方法因其在空间和时间频繁阈值等参数值的设定上存在困难且缺乏客观依据的问题而难以被应用到犯罪地理研究中。为此,本文通过引入时空状态同现模式和最小时空参与率等概念对现有挖掘方法进行了重新建模,并结合广义Grubbs异常值检验提出了一种点模式分布下的犯罪嫌疑人时空同现模式挖掘框架。基于该框架对中国某省部分犯罪嫌疑人的真实移动轨迹数据的实验分析结果表明,本文所提出的方法能够有效地挖掘出嫌疑人间显著的时空同现模式,且这些模式的时空分布特征不仅与犯罪活动易发生在非农业生产区这一共识基本相符,还与日常活动理论的基本观点相适应。本文拓展了时空同现模式挖掘在犯罪地理研究中的应用,研究成果对公安机关等执法部门在重点监控某些犯罪嫌疑人以及合理分配和部署警力资源方面具有重要意义。

邻近距离E的计算

06

多时间尺度密度聚类算法的案事件分析应用

吴文浩，吴升*

2015, 17 (7): 837-845.   

doi: 10.3724/SP.J.1047.2015.00837

摘要：时空聚类是数据挖掘研究的主要内容之一,在环境保护、疾病预防与控制、犯罪预防与打击等领域具有重要的应用价值。已有的时空聚类方法中,时间“距离”都认为是真实的间隔,而对于具有社会属性的案事件而言,其在不同时间尺度下具有明显的周期性特征,忽略这些特征将很难反映出案事件真实的时空规律。本文综合考虑多时间尺度下的时间属性,构建等效时空邻近域,并借鉴经典的密度聚类算法,提出了多时间尺度等效时空邻近域密度聚类算法（MTS-ESTN DBSCAN）。通过对福州市区2013年案事件数据的聚类分析表明,该方法在案事件时空聚类方面具有可行性,对于进一步深入研究城市犯罪地理具有一定的理论意义和实际价值。

多个簇的时空偏移特征

07

面向不同主题的犯罪大数据可视分析

李代超， 吴升*

2014, 16 (5): 735-745.   

doi: 10.3724/SP.J.1047.2014.00735

摘要：大数据时代,传统犯罪分析将向探索式可视分析的方向转变。本文基于公安犯罪数据的特点和犯罪分析理论,结合可视化技术（Wordle图、故事线图、平行坐标图、散点图矩阵等）,从表示内容、表示方法、交互设计等提出面向不同主题的犯罪大数据可视分析方法,其中,包括系列犯罪时空轨迹数据的可视分析、犯罪实时态势数据的可视分析、犯罪时空过程数据的可视分析、时间序列犯罪统计数据的可视分析、犯罪案情文本数据的可视分析、犯罪多维属性数据的可视分析,以及犯罪相关统计数据的可视分析等。相关可视分析方法为案件侦查、犯罪趋势预测、犯罪热点分析等方面提供了支持,也为今后面向其他领域的可视化表达研究提供了借鉴和参考。

嵌入直方图后的平行坐标图

08

基于加权时空关联规则的公交扒窃犯罪模式识别

叶文菁，吴升*

2014, 16 (4): 537-544.   

doi: 10.3724/SP.J.1047.2014.00537

摘要：近年来,公交扒窃案呈上升趋势,为了预防和打击此类犯罪,需要有效识别其犯罪模式。传统的犯罪分析方法,往往将时间和空间分割开来研究,本文则引入加权时空关联规则进行挖掘分析,试图找出公交扒窃的案发时空规律。首先,对公交扒窃数据进行时间粒度和空间粒度的划分,将公交主要运营时间以2 h为单位划分成等间隔的公交时段并对其进行编码,将公交线路按公交站点划分成公交路段;其次,对数据进行空间分析和时间归并,提取出每个案件发生的公交路段和案发时段,并将案发时段归并到公交时段中;再次,由于每个公交路段的案发率不同,其对结果的贡献率也不同,因此,给每个路段赋予一个权重;最后,用Apriori算法进行加权关联规则挖掘,得到公交扒窃的时空犯罪模式。研究表明,这种挖掘方法具有以下特点：(1)按公交站点进行公交路段的划分具有创新性;(2)通过对案发路段的加权,能将空间位置重要程度的差异区分开来,更符合实际情况;(3)挖掘过程中同时考虑了时间与空间属性。

案件加权时空关联规则挖掘技术路线图

09

中国犯罪地理与警务GIS研究进展

姜超，柳林*

2013, 15 (6): 801-808.   

doi: 10.3724/SP.J.1047.2013.00801

摘要：近30年来，随着公安部门犯罪防控需求的增加，中国犯罪地理学正处于新的发展机遇期。为了能较客观、全面地把握我国犯罪地理学的研究现状与动态，本文从中国知网、万方和维普3大电子资源数据库中筛选出与犯罪地理研究主题相关的期刊论文，以此为样本，对研究内容与研究实力等情况进行统计分析。结果表明，自1980s中期以来，中国犯罪地理学在论文数量、研究方法、实证区域、研究机构与核心作者等方面都日益增多，已经在城市犯罪地理、警用地理信息系统、规划设计预防犯罪、情境犯罪预防等4个主要研究方向出现了导向作用明显的核心作者，呈现出良好的发展态势。进入21世纪后，新的发展机遇在促进犯罪地理学论文数量与研究实力快速增加的同时，也导致了案例研究、量化研究的所占比重显著减少，研究区域的空间范围也大幅收敛，集中在长三角、京津、珠三角地区。新的研究阵营不断涌现，核心作者比重不断下降，犯罪地理学进入了研究阵营争鸣角力的重构期。未来我国犯罪地理学的发展任重而道远，不仅亟需完善相关的理论体系、加强国内的案例实证，而且还需注意研究规范的统一、核心作者群的代际更替等诸多问题。

《地球信息科学学报》是由中国科学院地理科学与资源研究所和中国地理学会联合主办，由中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室、虚拟地理环境教育部重点实验室（南京师范大学）、三维信息获取与应用教育部重点实验室（首都师范大学）共同协办的学术期刊。学报为月刊，是中国科学引文数据库（CSCD）核心期刊、中国科技核心期刊、全国中文核心期刊、北大《中文核心期刊要目总览》来源期刊。《2018年版中国科技期刊引证报告（核心版）》显示，《地球信息科学学报》影响因子位列测绘科学技术期刊第3名，综合评价总分位列第4名。

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