城市犯罪GIS分析.ppt

第五节 应用实例：城市犯罪研究 一、基本观点 1、城市范围问题具有地域特征 犯罪问题具有地域特点。国际上，有的国家犯罪率高、有的低；一个 国家内，有的城市发生的案件多，有的少；在一个城市内部，不同区域案 件发生的数量、类型也不尽相同。 2、了解地域特征，对社会治安具有积极意义 每一个案件都有发生地，通过对案件发生的地理空间分析，研究犯罪 的地域空间特点和规律，对于预防和打击犯罪，维护社会治安，维护经济 秩序，保护人民群众安全和保持社会稳定具有重要意义。 二、研究目标 城市犯罪从个案上具有时空偶发性，但从空间统计上，却表现为一定 的时空规律。通过空间分析，研究分布规律和特征。 1、城市犯罪空间特征先验分析 从直观感觉上，城市犯罪具有地域特征，这些特征与人口密度、人口流动性、区域经济收入水平等因素有关。在一个城市中，这类因素有地域差别，因此城市犯罪可能具有地域性。 城市犯罪具有多种类型，不同类型的相关因素不同。偷窃多发生在人口密集地如车站、码头，抢劫对象一般是金融机构、商业点，富人居住区等。 在时间上，案件发生具有较强的时间特征，如节假日、一日之内的某些特定时间。 对于地域而言，同类案件发生的几率较大，这由地域的社会经济特点决定。 由此城市犯罪表现为一定的时空特点和规律性，这种特点和规律性具有地域统计特征，因此可以通过空间统计分析研究。发现和了解城市犯罪的地域特征和规律，有助于制定治安防范措施，打击犯罪。 2．研究方法和目的 从空间角度，研究城市犯罪的地域分布特征和规律，确定重点防范区域，作为城市治安防范对策制定和治安管理措施实施的参考或依据，如重点区域加强巡护和增加防范力量。同时根据地域相关因素对比，分析犯罪易发区的相关诱发因素或根源。 二、研究方法设计 研究采用空间聚类方法。这是一种以点分布特征为基础的空间区划或分类方法，把事物按空间分布密度（聚集度）划分成几个类型，作为该事物的空间分布特征。对于城市犯罪，根据案件发生集中程度进行区域分类。 1．空间数据 研究范围分为五个区域，每个区域又分为街区。此外还有区域范围街道图形数据。属性数据为各街区1997年和1998年发生的各类案件数以及某些典型案件的发生数。一些典型类型发生数量极少，分析意义不强，不予使用。 街区编号 面积 97年度 （各类） 98年度 （各类） 97年度 （典型） 98年度 （典型） ? 8589988 3 9 60 4 ? 57 1 6 1 ? 8332569 9 0 0 5 ? 64 0 73 0 ? 3110423. 74 4 5 7 ? 5330301 8 11 69 8 2．聚类方法 街区是行政单位，以街区为单位的统计数据，不足以反映城市犯罪的地 域特征，需要在此数据基础上，按案件发生数量进行街区分类。类别按实际 情况和研究需要确定。如可分为无案件发生的安全区，案件发生数量小的轻 微区，中等、严重区等。这种划分以一定的指标为依据。 聚类分析的思想是：以基本数据为基础，针对某一或某些特征，把相同 或相似的归为一类。聚类的结果形成不同等级与不同类别，对于空间问题， 聚类分析结果形成空间分划。 3．研究内容和数据处理策略 以属性表数据为出发点，通过属性分类，进行空间区域划分。根据数据 情况，可以作如下研究 （1）所有类型案件的空间分布 把1997年和1998年各类案件合计，进行空间聚集度分析，研究城市犯罪 的空间分布总体特征。 （2）分年度总体类型空间分布 按两个年度总体案件情况分别聚类，研究各年度的案件空间分布特征， 并进行不同年度特征比较，研究城市犯罪的时空变化。 （3）典型案件的总的分布与分年度分布 通过某典型类型的历年总的空间分布以及分年度分布分析典性案件的时 空分布和变化以及与总体案件的对比，研究典型案件的时空结构。 4、GIS数据处理方法 1）属性重分类 按照等级指标，进行属性重分类，操作过程： 按建新字段，如两年总合计，两年典型类合计，以及总合密度，各类 密度等 字段值计算 分级计算 2）分类作图 三、数据处理和空间聚类 为了便于空间比较，采用案件发生密度概念，案件发生数除以小区面积为案件密度，为了使数值便于观察，使用相对面积，即以最小街区面积为1个单位，计算案件密度。从空间分析角度，没有本质影响。 1．确定指标体系 本例中，根据属性数据字段，可以建立不同的指标划分体系，从不同方面和不同角度研究问题。按发