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微觀尺度下毒品犯罪時(shí)空分布及成因分析——以SZ市NH、DM街道為例

發(fā)布時(shí)間:2021-10-09 05:08
  毒品犯罪是全球共同關(guān)注的犯罪問題,許多學(xué)者從不同的專業(yè)領(lǐng)域開展了大量研究。已有文獻(xiàn)對(duì)毒品犯罪的成因進(jìn)行分析,由于數(shù)據(jù)的局限性,較少?gòu)奈⒂^尺度對(duì)毒品犯罪熱點(diǎn)的時(shí)空分布進(jìn)行研究。論文以SZ市NH、DM街道內(nèi)社區(qū)為例,基于毒品犯罪案件數(shù)據(jù),利用探索性數(shù)據(jù)分析和時(shí)空掃描識(shí)別毒品犯罪時(shí)空熱點(diǎn)分布,結(jié)合用地類型、動(dòng)態(tài)人流量等數(shù)據(jù)定量分析毒品犯罪案件的時(shí)空分布影響因素。研究結(jié)果如下:①毒品犯罪主要分布在商業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)和城中村地區(qū),且城中村的毒品犯罪時(shí)空熱點(diǎn)分布的起始時(shí)間較商業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)更早,影響范圍也更大;②毒品犯罪在不同用地類型分布是不均勻的,其中"住宿旅游娛樂""商業(yè)百貨批發(fā)零售""餐飲經(jīng)營(yíng)服務(wù)品牌"3類用地類型與毒品犯罪具有高度相關(guān)性;③人流量高熱區(qū)的面積占比與毒品犯罪的發(fā)生有一定的相關(guān)性,高熱區(qū)面積占比大于5%或?yàn)?時(shí),能夠抑制毒品犯罪的發(fā)生;高熱區(qū)面積占比在0~5%之間,能夠促進(jìn)毒品犯罪的發(fā)生。 

【文章來源】:地理科學(xué)進(jìn)展. 2020,39(05)北大核心CSSCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:12 頁(yè)

【部分圖文】:

微觀尺度下毒品犯罪時(shí)空分布及成因分析——以SZ市NH、DM街道為例


研究區(qū)域

流程圖,流程,毒品犯罪,區(qū)位


區(qū)位熵是由哈蓋特所提出的概念,用來反映某一區(qū)域在高層次區(qū)域的地位和作用。此后程連生等[30]在探究城市犯罪的地域分布時(shí),使用區(qū)位熵的概念來揭示犯罪的地域分布具有明顯的不平衡性。劉大千等[31]提出犯罪率區(qū)位熵來反映犯罪的空間分布情況。柳林等[32]對(duì)其進(jìn)行修正,提出更為精確的時(shí)位熵即標(biāo)準(zhǔn)化犯罪強(qiáng)度指數(shù)(Standardized Crime Intensity Index,SCII)來反映犯罪案件時(shí)間分布的不均衡性。本文借用區(qū)位熵概念來計(jì)算毒品犯罪率區(qū)位熵,計(jì)算公式如下:式中:Ti表示第i個(gè)泰森多邊形內(nèi)毒品犯罪案件數(shù)量;Si表示第i個(gè)泰森多邊形的面積;n為劃分泰森多邊形的數(shù)量。Qi>1、Qi=1和Qi<1,分別代表該時(shí)段的犯罪案發(fā)數(shù)量大于、等于和小于研究期內(nèi)的平均水平。本文采用毒品犯罪率區(qū)位熵指數(shù)Qi,探究毒品犯罪與用地類型的相關(guān)性。

區(qū)域分布,毒品犯罪,案件,社區(qū)


利用SaTScan軟件對(duì)NH、DM街道2009—2018年毒品犯罪案件進(jìn)行時(shí)空掃描(圖4)。發(fā)現(xiàn)NH、DM街道毒品犯罪的熱點(diǎn)時(shí)段多為夜間24:00,毒品犯罪的時(shí)空熱點(diǎn)區(qū)域呈現(xiàn)多區(qū)域分布現(xiàn)象,其中時(shí)空熱點(diǎn)分布范圍較大的區(qū)域主要有HB社區(qū)、HR社區(qū)和XX社區(qū)。此外,還有一些毒品犯罪時(shí)空熱點(diǎn)分布在商業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū),如YY社區(qū)、JN社區(qū)、JB社區(qū)和DM社區(qū),熱點(diǎn)分布范圍、時(shí)段都相對(duì)較小。值得注意的是,在XX社區(qū)內(nèi)不僅出現(xiàn)多個(gè)毒品犯罪時(shí)空熱點(diǎn)區(qū)域,而且熱點(diǎn)時(shí)段也是所有熱點(diǎn)區(qū)域中時(shí)段最長(zhǎng)的,即從19:00持續(xù)到24:00。2.4 毒品犯罪時(shí)空分布成因分析

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于風(fēng)險(xiǎn)地形建模的毒品犯罪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和警務(wù)預(yù)測(cè)[J]. 張寧,王大為.  地理科學(xué)進(jìn)展. 2018(08)
[2]ZG市工作日地鐵站點(diǎn)扒竊案件的時(shí)空分布及其影響因素[J]. 肖露子,柳林,周素紅,宋廣文,張春霞,陳建國(guó).  地理科學(xué). 2018(08)
[3]基于環(huán)境犯罪學(xué)理論的入室盜竊時(shí)空分布研究——以北京市主城區(qū)案件的分析為例[J]. 徐嘉祥,陳鵬,陳建國(guó).  人文地理. 2018(01)
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[5]微觀空間因素對(duì)街頭搶劫影響的空間異質(zhì)性——以DP半島為例[J]. 徐沖,柳林,周素紅,姜超.  地理研究. 2017(12)
[6]不同類型道路密度對(duì)公共空間盜竊犯罪率的影響——基于ZG市的實(shí)證研究[J]. 柳林,杜方葉,肖露子,宋廣文,劉凱,姜超.  人文地理. 2017(06)
[7]針對(duì)非平衡警情數(shù)據(jù)改進(jìn)的K-Means-Boosting-BP模型[J]. 李衛(wèi)紅,童昊昕.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2017(09)
[8]ZG市詐騙犯罪的時(shí)空分布與影響因素[J]. 柳林,張春霞,馮嘉欣,肖露子,賀智,周淑麗.  地理學(xué)報(bào). 2017(02)
[9]改進(jìn)的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在財(cái)產(chǎn)犯罪預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 李衛(wèi)紅,聞磊,陳業(yè)濱.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2017(08)
[10]北京市長(zhǎng)安街沿線的扒竊案件高發(fā)區(qū)分析及防控對(duì)策[J]. 陳鵬,李欣,胡嘯峰,曾昭龍,趙鵬凱.  地理科學(xué)進(jìn)展. 2015(10)

碩士論文
[1]盜三車類案件時(shí)空分布特征及預(yù)測(cè)[D]. 趙丹丹.河南大學(xué) 2017



本文編號(hào):3425696

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