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案事件時空格局演變分析*

2015-09-21 01:29:20,陳

葉 玲 ,陳 楠

(1.福州大學(xué) 福建省空間信息工程研究中心,福建 福州 350002;2.福州大學(xué) 空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點實驗室,福建 福州 350002)

0 引言

自古以來,不論是在經(jīng)濟(jì)方面還是在人身安全方面,犯罪問題都直接影響著人民群眾的生活質(zhì)量,同時對國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會和諧也有極大的影響。尤其是財產(chǎn)犯罪。21世紀(jì),犯罪研究趨于多樣化,如犯罪時空格局[1-2]、犯罪相關(guān)因素[3-4]、犯罪預(yù)測[5]及防控[6-7]。國內(nèi)關(guān)于犯罪的研究主要集中在犯罪時空布局研究,但更多地是停留在理論層面,少有結(jié)合具體相關(guān)數(shù)據(jù)對某一地區(qū)進(jìn)行實證研究。綜合上述背景,本文以福州市為例,結(jié)合公安廳2008年~2010年數(shù)據(jù),研究財產(chǎn)犯罪空間分布模式,引入Gini指數(shù)分析時間上的聚集程度,從不同時間尺度開展研究,較為完整地獲得福州市財產(chǎn)犯罪的時空分布規(guī)律,為犯罪防控提供一定依據(jù)。

1 研究方法

1.1 財產(chǎn)犯罪人口重心

重心一詞最初被引入社會經(jīng)濟(jì)學(xué),用來評價事物或現(xiàn)象在地理空間上的均衡性狀態(tài),隨后被應(yīng)用于各個方面。本文利用犯罪人口重心模型分析2008~2010年的財產(chǎn)犯罪人口空間分布均衡性與演變特征。財產(chǎn)犯罪人口重心模型與人口重心模型一樣:

式中,xb,yb分別為財產(chǎn)犯罪人口重心的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo),n為研究區(qū)域內(nèi)空間單元數(shù)量,pi為i單元財產(chǎn)犯罪人口總數(shù),xi,yi分別為i單元的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)。若將pi換為該位置的區(qū)域面積大小,可算出整個區(qū)域的幾何重心。當(dāng)財產(chǎn)犯罪重心與區(qū)域幾何重心有明顯差異時,該空間呈現(xiàn)不均衡分布,偏離方向表示其密集區(qū)位,偏離距離顯示其不均衡程度[8]。

1.2 Gini指數(shù)

Gini指數(shù)主要是反映數(shù)據(jù)的集中程度,Brown利用Gini指數(shù)描述分析犯罪事件在空間上的聚集情況[9]。而本文通過Gini指數(shù)研究案事件在時間上的聚集狀況。假設(shè)一個時間序列為 x1,x2,…,xn,則定義兩序列間的 Gini指數(shù)為:

Gini集中指數(shù) Ig取值區(qū)間為[0,1],Ig值越接近 0說明數(shù)據(jù)分布越均勻,反之Ig值越靠近1則數(shù)據(jù)分布越集中。

2 案事件時空演變特征

2.1 空間特征

2.1.1 財產(chǎn)犯罪人口重心演變特征

利用重心模型與ArcGIS軟件計算福州市2008~2010年的財產(chǎn)犯罪人口重心與總?cè)丝谥匦模ū?),并將其移動軌跡可視化,如圖1所示。

圖1 福州市財產(chǎn)犯罪人口重心與總?cè)丝谥匦难葑儓D

表1 福州市財產(chǎn)犯罪人口與總?cè)丝谥匦淖鴺?biāo)

結(jié)果顯示,2008~2010年的財產(chǎn)犯罪人口重心與總?cè)丝谥匦碾m然都處在倉山區(qū),但均偏離福州市幾何重心(119°11′29″,26°2′20″)一定距離。 2008 年財產(chǎn)犯罪人口重心偏離幾何重心1.57 km,2009年偏離距離減少為1.54 km,2010年繼續(xù)減少至1.51 km,因此財產(chǎn)犯罪人口的分布處于不平衡狀態(tài),區(qū)域之間存在一定差異,但在這三年內(nèi),這種差異逐漸減少。整體上而言,總?cè)丝谥匦呐c財產(chǎn)犯罪人口重心都向北方偏移,不同的是財產(chǎn)犯罪人口重心的移動幅度更大,是總?cè)丝谝苿臃鹊?倍左右,說明財產(chǎn)犯罪人口的空間結(jié)構(gòu)更不穩(wěn)定。另外兩者的重心距離不斷擴(kuò)大,空間協(xié)調(diào)性持續(xù)弱化,表明影響財產(chǎn)犯罪的其他因素不斷增強(qiáng)。

2.1.2 空間聚類分析

(1)熱點識別

最鄰近距離統(tǒng)計通過比較統(tǒng)計點間最近距離均值與隨機(jī)分布模式最鄰近點對的平均距離,判斷統(tǒng)計點是否聚集。利用CrimesTat判斷2010年四類財產(chǎn)犯罪是否聚集。結(jié)果如表2所示。

表2 福州市2010年四類財產(chǎn)犯罪鄰近統(tǒng)計

福州市2010年盜竊等四類財產(chǎn)犯罪的最鄰近R值都明顯小于1,說明四類犯罪均呈現(xiàn)聚集情況。由統(tǒng)計檢驗值可以看出α=0.05時,案件 Z值均小于-1.96,此時P值為0.000 1,均小于0.05,表明其聚集呈高度顯著。

(2)熱點可視化

證明福州市四類犯罪熱點的存在后,需將犯罪熱點可視化。分級聚類能夠直觀反映犯罪熱點區(qū)域,使各級相關(guān)部門明確相應(yīng)級別的熱點。本文使用CrimeStat與ArcGIS生成分級聚類圖,如圖2所示。

圖2 福州市2010年四類財產(chǎn)犯罪層次聚類圖

通過層次聚類分析得到熱點區(qū)域的特點,如表3所示。一級聚類分布在較大的空間內(nèi),主要覆蓋福州市區(qū),熱點集中在倉山區(qū)、鼓樓區(qū)與臺江區(qū),個數(shù)較多,面積較小,適用于民警、街道相關(guān)人員以及區(qū)級派出所管理;二級聚類熱點主要集中在福州市區(qū),個數(shù)較少,面積較大,主要為市級派出所提供參考;一級聚類盜竊最大熱點面積偏小,聚類個數(shù)較多,說明盜竊在小范圍內(nèi)作案更集中,形成多個據(jù)點;詐騙最大熱點面積最大,說明在市級范圍內(nèi)詐騙據(jù)點分布比較分散。

表3 福州市2010年四類財產(chǎn)犯罪層次聚類

2.2 時間特征

一般而言,一年中的每個月甚至是每一個小時,溫度、濕度等因素都不相同。研究發(fā)現(xiàn)即使是一天內(nèi)每小時的犯罪數(shù)量也都有很大的變化,不同時間段的犯罪活動次數(shù)并不相同[10]。

2.2.1 案事件月演變特征

分析福州市2008~2010年36個月的財產(chǎn)犯罪數(shù)據(jù),了解其在時間上的演變特征,如圖3所示。雖然犯罪數(shù)量存在波動,但整體上在不斷上升。由于在春節(jié)期間,罪犯也進(jìn)入“休假期”,2月份波動幅度最大,因此可以認(rèn)為2月份是一年犯罪活動的最佳起始時間。

圖3 福州市2008~2010年財產(chǎn)犯罪演變圖

盜竊等四類案件在一年內(nèi)存在不同的分布特征,計算3年內(nèi)1~12月各類犯罪活動的平均發(fā)生率,結(jié)合Gini指數(shù)考察不同犯罪類型在時間上的聚集情況 (表4、圖4)。結(jié)果表明盜竊案在12月至次年2月份呈低谷狀態(tài),隨后在平穩(wěn)中逐漸上升,秋季達(dá)到最高點,聚集程度偏高;搶劫案與搶奪案在4月份與5月份的犯罪率最高,搶奪案比搶劫案更為聚集。由此可見季節(jié)對不同類型財產(chǎn)犯罪存在一定的影響,并且影響程度并不相同。

表4 一年內(nèi)盜竊等4類犯罪活動Gini指數(shù)

圖4 各類財產(chǎn)犯罪活動各月犯罪率分布圖

2.2.2 案事件日演變特征

整理福州市2010年全年6萬余條財產(chǎn)犯罪數(shù)據(jù),分析從 00∶00點~23∶59點的犯罪數(shù)量分布情況,繪制 24小時財產(chǎn)犯罪數(shù)量分布圖(圖5)。

財產(chǎn)犯罪數(shù)量在凌晨5點處于最低值,下午6點處于最高值,因此可以認(rèn)為凌晨5點是一天犯罪活動的最佳起始時間;財產(chǎn)犯罪主要在 08∶00~20∶00點間活躍。

圖5 福州市2010年財產(chǎn)犯罪一天分布圖

由于作案方法、手段等性質(zhì)不同,不同類型的財產(chǎn)犯罪即使在一天內(nèi)也具有不同的時間分布。從05∶00開始至第二天 04∶59的 24小時分布情況(圖6),了解到凌晨5點是犯罪事件低發(fā)期,因為該時段出行量最低;不同的是盜竊、搶奪在傍晚7點左右犯罪率比較高,搶劫在夜晚10點較多;相反地,詐騙則在上午10點左右比較常見。從Gini指數(shù)了解到四類犯罪聚集程度都比較高(表5),相對而言盜竊則顯得分布比較均勻,詐騙從8∶00~15∶00 7個小時犯案率占據(jù)全天總數(shù) 70%,同樣地?fù)尳購?0∶00~02∶00點 6個小時犯案率達(dá) 53%。總體而言,詐騙活動以白天為作案時間,搶奪與搶劫以夜晚為主,盜竊則大部分時段都會較頻繁發(fā)生。

圖6 福州市2010年四類犯罪一天各時段犯罪率

表5 福州市2010年四類犯罪一天各時段Gini指數(shù)

3 案事件時空格局形成因素

3.1 空間影響因素

財產(chǎn)犯罪要素主要包括吸引物與犯罪機(jī)會,罪犯通常會選擇吸引物價值高,犯罪機(jī)會大而被捕風(fēng)險小的地方下手。福州市這三年中人均GDP上升一萬多元,各種商業(yè)區(qū)、娛樂區(qū)不斷發(fā)展,人口成分復(fù)雜;同時流動人口增多,至 2010年達(dá)到 2 500人/km2,但是人與人之間的監(jiān)護(hù)能力下降,導(dǎo)致福州市各類犯罪事件呈上升趨勢。其中福州市區(qū)GDP就占到全市50%,具有高度犯罪誘惑力;人口密度達(dá)到2 800人/km2,人流、物流、信息流流動強(qiáng)烈;城市高層建筑集中,容易形成“空間死角”;再者公共場所多是陌生人,彼此之間關(guān)系度不高,根據(jù)社會解組理論[11],人與人之間的隔離會使更多人產(chǎn)生犯罪的動機(jī)。可見經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口密集及監(jiān)護(hù)能力是案事件發(fā)生的幾個重要原因。

3.2 時間影響因素

Cohen提出的日常活動理論最初用于財產(chǎn)犯罪[12],現(xiàn)在主要用于解釋犯罪在時間上的分布差異。日常活動理論犯罪的發(fā)生主要有三個因素:合適的目標(biāo)、有動機(jī)的罪犯以及監(jiān)護(hù)能力的缺失。

不同季節(jié),氣溫、降雨量等不同,通過人的神經(jīng)感受器、下腦與內(nèi)分泌腺等對人體產(chǎn)生一定的影響,使人出現(xiàn)相應(yīng)的生理變化,從而影響某一類犯罪的漲跌[13]。福州市冬季受極地大陸氣團(tuán)影響,氣溫偏低,居民出行率降低,盜竊案減少;秋季暮夜深暗,隱蔽度高,刺激行為人犯罪動機(jī),盜竊作案容易得手。另外福州為河口盆地地形,在夏季易出現(xiàn)熱島效應(yīng),人的感知度升高,“兩搶”事件呈下降趨勢。春秋季節(jié)氣溫舒適,城市出行率增高,良好的作案環(huán)境與機(jī)會使犯罪增多,詐騙案件數(shù)量上升。可見季節(jié)對犯罪的類型影響主要是通過影響人的生理狀況來影響人的情緒,從而影響人的行為,所以各類型犯罪基本上都會在一年中形成不同程度的聚集狀態(tài)。同樣的,一天24小時之內(nèi)也存在溫度、感知度、可見度以及出行量等因素的差異,故而聚集成不同的熱點時段。

4 結(jié)論

本文選取福州市為研究區(qū)域,研究不同類型犯罪事件的空間分布特征,并從不同時間尺度分析盜竊等四類犯罪事件在時間上的演變規(guī)律,研究結(jié)果表明:(1)基于區(qū)域中心模型發(fā)現(xiàn),犯罪人口重心與人口重心都偏向區(qū)域幾何重心的東南方向,但是犯罪人口逐年趨向于均衡分布。(2)盜竊等四類財產(chǎn)犯罪均呈聚集分布模式,并且熱點都處在福州市區(qū)。(3)近年來財產(chǎn)犯罪呈不斷上升趨勢,由于受到氣候、警力部署、出行量等因素以及犯罪類型自身性質(zhì)的影響,不同類型財產(chǎn)犯罪在不同的時間尺度上存在不同的聚集狀態(tài)與分布規(guī)律。

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