犯罪熱區網格的時空特征分析及防控建議＊

胡欣雨，楊越，蔡棟

犯罪熱區網格的時空特征分析及防控建議＊

胡欣雨，楊越，蔡棟

（江蘇警官學院，江蘇 南京 210031）

針對C市主城區兩搶一盜等街頭犯罪案件頻發現象，利用軟件、犯罪熱點時空矩陣法對犯罪熱區網格進行時空特征分析。尋找相同時空矩陣類型區域的共同影響因素，為基層公安部門進行警力資源優化配置提供輔助決策。

犯罪熱點；時空矩陣；街頭犯罪；防控措施

1 引言

近年來，國外的專家學者對犯罪地理學有較深的研究，已經取得了豐碩的成果，而國內對犯罪地理學的研究起步較晚，改革開放后，也逐漸有學者投入對犯罪地理學的研究中，現仍處于理論研究階段，實踐與應用部分內容較為匱乏，結合數據利用地理信息技術進行深入分析仍存在很大的必要性。本文從兩搶一盜案件切入，對研究區域內的犯罪點進行網格化處理，基于時空矩陣對犯罪熱區網格進行時空特征分析，嘗試為基層公安部門的犯罪防控工作提供輔助意見。

2 研究方法

本文先對研究區域內的犯罪熱點進行網格化處理，然后利用PAI（prediction accuracy index）[1]指數對每個網格熱點穩定性進行評估，確定穩定存在的犯罪網格，最后利用犯罪熱點時空矩陣（hotspot space-time matrix）[2]對犯罪熱區的兩搶一盜案件進行時間和空間上的分類劃分。

2.1 網格化

網格化治理起源于北京，2004-10，北京東城區在全國首次推行“網格化城市管理新模式”[3]，提出“萬米網格”，以100 m作為網格邊長，一萬平方米為網格單位，將整個城區劃分為1 539個互相聯結的網[4]。后來網格化治理逐漸在全國推廣，無準確劃分規則。

2.2 PAI指數

PAI指數（Predictive Accuracy Index）是用來確定熱點區的一個指數，用以衡量所選區域能否被認定為熱點區域的一個標準[5]，公式如下：

（1）

式（1）中：為發生在需要被判斷是否是穩定犯罪熱區的區域案件數；為整個研究地區犯罪案件數量的總和；為需要被判斷是否是穩定犯罪熱區的區域面積；為整個研究地區的總面積。

2.3 犯罪熱點時空矩陣

犯罪熱點時空矩陣方法是基于類型學的思想建立的對犯罪熱點區域時空特征更加系統、細致分析的矩陣框架[2]。基于對犯罪熱點區域的空間分布狀態、時間分布狀態分類進行時空類型組合。

3 研究過程

研究微觀尺度下犯罪發生的時空特征可以更加精確地分析犯罪案件的分布特點、趨勢。本研究團隊探究同種時空類型的網格內影響犯罪案件時空分布的相似相關因素，最后針對兩搶一盜案件在不同的時空類型區域進行針對性的案件防控提供參考。

3.1 數據預處理

研究數據為C市中心城區20XX年兩搶一盜案件，共38 898起。由于重復報警、重復錄入等問題，對數據數據進行了清洗，共生成研究數據36 884條。

3.2 實驗主體步驟

第一，進行格網化。研究團隊根據C市中心城區整體面積和犯罪案件規模制作合適的網格圖。本文研究區域面積608.04 km2，為避免概化效果和分割過碎，最終研究團隊選取了以500 m作為網格大小的邊長參數，對研究區域進行劃分，得到網格圖，且從1～4 697標上了數字序號。

第二，識別熱區網格。指數能夠衡量所選定區域是否為熱點區域。所以計算每個網格第一、二、三、四季度時的值都大于1時，則該網格為熱區網格，具有穩定性和研究價值。經過計算，4 697個網格中有97個網格，被人們認定為熱區網格。

第三，基于熱區網格分析犯罪時空特征及對策分析。分析熱區網格的時空組合特征，選取典型的時空類型網格作為范例，進行犯罪防控研究。

4 兩搶一盜案件時空分析

4.1 典型熱區網格

接下來研究團隊將用典型區域時空類型進行示例，在研究的97個熱區網格里選擇了滿足6種時空分布模式的6個典型熱區網格（包含647、832、892、1 059、1 066、1 192），分別分析6種時空矩陣模式的特征。這6個網格第一、二、三、四季度時的值都大于1，為熱區網格，具有穩定性和研究價值[6]。

4.2 典型犯罪熱區網格的時空分析與防控建議

4.2.1 熱區網格647

20XX年，編號647熱區網格內犯罪案件共404起，報案時間分布除23：00至次日05：00這個時間段案件數量較少，其余各時間段案件發生量相對平均。研究區域主要是住宅區，周圍分布著許多商鋪，案件分布相對均勻分散。

針對類似編號647熱區網格的區域，需要投入相對較多的警力資源。首先，推進實現住宅區等公共的、人口密集的場所視頻監控全方位覆蓋，增加攝像頭的人臉比對功能；其次應將大區化為小巡區，設置巡邏更點，進行巡邏活動，對可疑人員進行盤查，增加見警率對犯罪分子產生威懾；最后，依托網格員、輔警和分社區力量，針對典型的街頭犯罪案例開展定期安全防范宣傳。

4.2.2 熱區網格1066

20XX年，編號1066熱區網格內犯罪案件共383起，報案時間分布除23：00至次日05：00、13：00左右這幾個時間段案件數量較少，其余各時間段案件發生量相對平均。研究區域主要是住宅區和商業區，中間有兩條公路穿過，案件分別聚集在小區和超市，其他區域只有極少量案件發生，案件分布相對聚集在特定區域。

針對類似編號1066熱區網格的區域，人們應該將警力資源集中部署在幾個聚集點及周邊地區，且落實小區物業和商貿綜合體責任。小區要進行門禁系統改造升級，增加電子圍欄、刷卡進出、人臉比對、抓拍車輛等功能。社區內部要增加犯罪防范宣傳欄和警民聯系點。商貿區旁邊要增設聯勤聯防點，商場各大通道出入口均應張貼醒目標記提醒群眾管理好隨身物品。

4.2.3 熱區網格1192

20XX年，編號1192熱區網格內犯罪案件共234起，報案時間分布除02：00、04：00、05：00、23：00這四個時間點左右案件數量較少，其余各時間段案件發生量相對平均。研究區域除居民小區外，還有兩個綜合市場和一些小型店鋪，案件主要聚集在綜合市場附近的十字路口，少量盜竊案件分布在其他區域，案件分布相對集中在部分區域。

針對類似編號1192熱區網格的區域，人們應該仔細分析案件聚集的中心區域特征。綜合市場進出人員復雜，犯罪分子聚集可能性較高。周圍居民住宅小區房屋普遍老舊，監控質量和物業管理能力較差，犯罪分子極易溜入作案。應該聯合網格員做好社區警務室建設，保證24 h有人在崗，做好監控、巡邏工作。注重監控人臉比對工作，守住人流密集處，進行定點排查。

4.2.4 熱區網格1059

20XX年，編號1059熱區網格內犯罪案件共112起，報案時間分布在07：00、08：00這兩個時間點左右案件數量明顯增加。研究區域被主干道路穿過，北側是住宅區，南側是汽車城，盜竊案件較為均勻。

針對類似編號1059熱區網格的區域，在峰值時段應當增加警力。一部分盜竊案件均勻分布在小區內，應當適當增加巡邏強度，尤其是峰值時段，更要廣播提醒小區住戶提高警惕，保管好自身財物。另一部分案件則平均分布在汽車城內，汽車城內來往人員復雜，應當通過安裝監控設施來提高監管力度。針對這種大概率的區域內部作案，要注重以防管人，做好人口排查工作，尤其防范前科人員，重點關注人員，且定期進行治安清查工作。

4.2.5 熱區網格892

20XX年，編號892熱區網格內犯罪案件共116起，在23：00至次日06：00期間幾乎沒有盜竊案件發生，時間上的明顯峰值為15：00、17：00、18：00這三個時間點。研究區域主要為旅游景點，公園占據了主要面積，區域內還有一座寺廟，除旅游景點以外，研究區域內其他地區主要為公交中心與一些商鋪，盜竊案件主要集中在公交中心，其他地區的盜竊案件數量為極少數，案件分布相對聚集在特定區域。針對類似編號892熱區網格的區域，人們應該在峰值時段對犯罪熱點區域進行打擊。在交通路口增加交警數量和特勤站崗，進行交通管控和治安治理。升級犯罪集中點的監控功能，增加犯罪證據抓取率，導入記錄的犯罪人員面部信息，以便于人臉識別。

4.2.6 熱區網格832

20XX年，編號832熱區網格內犯罪案件共121起，時間上的峰值為8：00—12：00時段。研究區域被主要干道穿過，兒童醫院和康復醫院分別位于主干道的北側和南側，案件以兒童醫院為中心，其他區域少量分布，案件分布相對集中在部分區域。

針對類似編號832熱區網格的區域，在峰值時間段應該配備更多的警力資源給案件聚集中心。兒童醫院是一個人群密集的場所，需要增設監控設備，減少監控盲區死角。犯罪峰值時增加巡邏管理人員，為保安配備更好的防范工具，在人流量大的地方，增加緊急報警按鈕，以便使街頭犯罪能得到迅速的解決。

5 結論

犯罪熱點時空分布研究可以更好地幫助警方對犯罪熱點進行準確預測、精準打擊，有助于在警力有限的情況下精確投放、部署警力[7]。本文從微觀層面分析影響兩搶一盜犯罪時空分布的影響因素，用指數找到穩定的犯罪網格，

深入探究犯罪時空分布相同的微觀區域的共同影響因素，從而對不同種類區域執行更有針對性的防控措施，為基層公安部門進行警力資源優化配置提供輔助決策，提高犯罪防控的效率。

［1］CHAINEY S，TOMPSON L，UHLIG S.The utility of hotspot mapping for predicting patterns of crime［J］.Security Journal，2008（21）：4-28.

［2］JERRY H R.The hotspot matrix：a framework for the spatio-temporal targeting of crime reduction［J］. Police Practice and Research，2004，5（1）：5-23.

［3］陳海松，應敏.城市綜合管理的實踐：“網格化”與“大聯動”——以上海為例［J］.上海城市管理，2014，23（4）：64-69.

［4］竺乾威.公共服務的流程再造：從“無縫隙政府”到“網格化管理”［J］.公共行政評論，2012，5（2）：1-21，178.

［5］徐沖，柳林，周素紅，等.DP半島街頭搶劫犯罪案件熱點時空模式［J］.地理學報，2013，68（12）：1714-1723.

［6］林文敏，羅曉宏，劉超.“創新潮”背景下武漢市創業創新平臺空間布局及寫字樓租金對其影響研究［J］.攀枝花學院學報，2018，35（3）：48-52.

［7］鮑世方，王占宏.犯罪時空掃描統計分析研究與實踐［J］.微型電腦應用，2017，33（10）：63-66，77.

胡欣雨（1999—），女，江蘇揚州人，本科在讀，研究方向為公安視聽技術。

指導老師：蔡棟（1985—），男，江蘇泰興人，博士研究生，江蘇警官學院治安管理系副主任，副教授，研究方向為犯罪地理學。

江蘇省教育廳高等學校大學生實踐創新創業訓練計劃省級重點項目“基于時空矩陣的犯罪熱點模式研究”（編號：201810329008Z）

2095－6835（2020）10－0025－02

D631.2

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.10.009

〔編輯：王霞〕