陳 曼，吳曙雯，閆嘉琪，徐俊鋒,3，謝 斌,3

（1.杭州師范大學(xué)理學(xué)院，浙江 杭州 311121；2.浙江警察學(xué)院，浙江 杭州310053；3.浙江省城市濕地與區(qū)域變化研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,浙江 杭州 311121）

2014～2015年杭州市入室盜竊犯罪時(shí)空分布分析

陳 曼1，吳曙雯2，閆嘉琪1，徐俊鋒1,3，謝 斌1,3

（1.杭州師范大學(xué)理學(xué)院，浙江 杭州 311121；2.浙江警察學(xué)院，浙江 杭州310053；3.浙江省城市濕地與區(qū)域變化研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,浙江 杭州 311121）

基于2014年1月至2015年6月的入室盜竊案件資料，分析了杭州市八區(qū)入室盜竊犯罪的犯罪率、犯罪密度以及時(shí)間、空間分布規(guī)律。結(jié)果表明，若以時(shí)間為依據(jù)，以周內(nèi)變化分析，周一至周五犯罪案件數(shù)趨于平穩(wěn)，周六周日則有所下降；以月份變化分析，2月份犯罪案件數(shù)最低，5月份犯罪案件數(shù)最高。以空間為依據(jù)，則全區(qū)核密度熱點(diǎn)主要分布在下城區(qū)石橋街道、拱墅區(qū)大關(guān)街道、西湖區(qū)翠苑街道以及蕭山區(qū)城廂街道；局部熱點(diǎn)區(qū)域通過(guò)實(shí)地驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)入室盜竊主要受人流量、房屋類型和門禁防盜系統(tǒng)等因素影響較大。

GIS；入室盜竊；時(shí)空分布；核密度估計(jì)

盜竊案件多年以來(lái)一直位列刑事案件發(fā)案數(shù)之首，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局近5年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，平均占刑事案件立案數(shù)的70%左右[1]。隨著地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)的發(fā)展，犯罪地理學(xué)在理論、方法和應(yīng)用研究等方面均取得了較大進(jìn)展[2-4]。GIS空間分析功能在犯罪熱點(diǎn)[5-9]、犯罪時(shí)空分布[10-12]、犯罪時(shí)空演變[13-15]、犯罪時(shí)空預(yù)測(cè)[16-18]等方面發(fā)揮重要作用，為警務(wù)科學(xué)決策提供有效技術(shù)支撐。本文主要針對(duì)2014年1月至2015年6月發(fā)生的入室盜竊案件，基于GIS技術(shù)分析杭州市八區(qū)入室盜竊犯罪案件的時(shí)空分布格局特征，旨在為警方進(jìn)行轄區(qū)整治、最佳警力部署，打擊和預(yù)防入室盜竊犯罪提供決策依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

研究區(qū)為杭州市八區(qū)（西湖、拱墅、江干、下城、上城、濱江、蕭山和余杭，見圖1），常住人口數(shù)為624.2萬(wàn)人，占全市人口的71.74%（據(jù)2010年第6次人口普查數(shù)據(jù)[19]）。

2014年1月至2015年6月發(fā)生的入室盜竊案件數(shù)據(jù)由浙江省公安廳提供，共計(jì)5 704條記錄。剔除八區(qū)以外及部分地址信息錯(cuò)誤或缺失的無(wú)效數(shù)據(jù)，共計(jì)5 203條記錄，其內(nèi)容包括案件錄入時(shí)間、案件編號(hào)、發(fā)案地點(diǎn)、報(bào)警內(nèi)容、案件類別等。其中，報(bào)警內(nèi)容記錄了報(bào)案時(shí)間、犯罪地點(diǎn)、報(bào)案人部分信息、丟失物品及其損失等。

圖1 研究區(qū)范圍（審圖號(hào)：浙S（2015）239號(hào)）

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了能對(duì)案件進(jìn)行空間分析，首先將報(bào)警內(nèi)容中的犯罪地點(diǎn)進(jìn)行提取。其次，采用百度Geocoding API進(jìn)行地理編碼[20]，獲取該犯罪地點(diǎn)的經(jīng)緯度。因百度地圖數(shù)據(jù)加偏處理過(guò)，進(jìn)一步利用百度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換API進(jìn)行糾偏處理[21]，將百度坐標(biāo)轉(zhuǎn)為WGS84無(wú)偏移坐標(biāo)。最后，利用ArcGIS將處理過(guò)的WGS84無(wú)偏移坐標(biāo)以及案件錄入時(shí)間、案件編號(hào)、發(fā)案地點(diǎn)、報(bào)警內(nèi)容、案件類別等屬性字段導(dǎo)入到杭州八區(qū)地圖中，得到入室盜竊案件空間分布圖。

1.3 犯罪熱點(diǎn)核密度估計(jì)法

核密度估計(jì)（Kernel density estimation）是一種用于估計(jì)概率密度函數(shù)的非參數(shù)方法，對(duì)于空間上分布的犯罪活動(dòng)x1，x2，…，xn中的任意一點(diǎn)xk，鄰域內(nèi)的其他點(diǎn)xi對(duì)它的貢獻(xiàn)率由xk到xi的距離所決定。設(shè)核函數(shù)為K，則xk點(diǎn)處的概率密度可以表示為[22]：

式（1）中，K通常用高斯正態(tài)分布函數(shù)表示，h為核函數(shù)的帶寬。核密度圖能清晰地展示出犯罪的聚集分布態(tài)勢(shì)，因此基于該方法獲取杭州市八區(qū)入室盜竊犯罪熱點(diǎn)核密度圖。

2 結(jié)果和討論

2.1 犯罪率與犯罪密度分析

犯罪率為入室盜竊案的犯罪案件數(shù)與常住人口之比，犯罪密度為犯罪案件數(shù)與面積之比。從表1（據(jù)2014年杭州市人均GDP[23]、土地面積和人口密度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[24]）可以看出，西湖區(qū)犯罪率最高，余杭區(qū)犯罪率最低。西湖區(qū)是杭州乃至全國(guó)的著名旅游之地，人口流動(dòng)較大，易發(fā)生入室盜竊犯罪。余杭區(qū)位于杭州市區(qū)的北部和西部，人口密度小，且多為林地、耕地和水域，因此犯罪率較低。上城區(qū)和下城區(qū)地理位置和人口密度相近，但是犯罪密度和犯罪率相差兩倍左右，考慮兩地的人均GDP和外來(lái)人口數(shù)量的差異，下城區(qū)犯罪高發(fā)可能與流動(dòng)人口的數(shù)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān)。就犯罪密度而言，下城區(qū)犯罪密度最高，蕭山區(qū)和余杭區(qū)相對(duì)較低，犯罪密度和人口密度大體上呈正相關(guān)。此外，老城區(qū)的犯罪密度明顯比新城區(qū)高，推測(cè)與房屋的老化、人口的流動(dòng)、安保措施不足有一定關(guān)系。

表1 入室盜竊犯罪統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（2014-01～2015-06）

2.2 入室盜竊案件時(shí)間分布分析

圖2 入室盜竊犯罪時(shí)間分布（2014-01～2015-06）

從圖2可以看出，根據(jù)每周的入室盜竊案件數(shù)統(tǒng)計(jì)，周一至周五趨于平穩(wěn)；周五出現(xiàn)一個(gè)小高峰，而在周六和周日則有所下降,下降幅度約20%。根據(jù)變化趨勢(shì)，可見入室盜竊多發(fā)于戶主不在家的工作日。根據(jù)每月的入室盜竊案件數(shù)統(tǒng)計(jì)，發(fā)案數(shù)在2月為全年最低，5月為全年最高。3～5月遞增，6～12月相對(duì)平緩，但是10月出現(xiàn)低谷。造成這一現(xiàn)象的原因推測(cè)是因?yàn)?月份受春節(jié)這一傳統(tǒng)節(jié)日的影響，大部分流動(dòng)人口返家過(guò)年，導(dǎo)致犯罪率的下降。3～5月逐月增高現(xiàn)象與流動(dòng)人口逐步返杭有關(guān)，10月呈現(xiàn)出低谷的原因需要更多數(shù)據(jù)進(jìn)一步研究。

2.3 入室盜竊案件空間分布分析

2.3.1 全區(qū)空間分布分析

基于核密度估計(jì)法，利用ArcGIS空間分析工具Kernel Density生成入室盜竊犯罪熱點(diǎn)圖，分析杭州市八區(qū)的犯罪聚集程度。如圖3所示，顏色較紅較深的區(qū)域入室盜竊犯罪聚集較高。杭州市八區(qū)4個(gè)入室盜竊犯罪高發(fā)區(qū)域分別為下城區(qū)的石橋街道、拱墅區(qū)的大關(guān)街道、西湖區(qū)的翠苑街道以及蕭山區(qū)的城廂街道。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，熱點(diǎn)區(qū)域都為密集居住區(qū)，交通路網(wǎng)發(fā)達(dá)，人口流動(dòng)較大，入室盜竊作案條件較為充分。

進(jìn)一步從春、夏、秋、冬四季犯罪熱點(diǎn)圖分析可知（圖4），春夏季入室盜竊犯罪多發(fā)且相對(duì)集中，秋冬季次之。犯罪高發(fā)熱點(diǎn)區(qū)域的分布隨季節(jié)變化有所遷移，其中春季最為頻發(fā)的是蕭山區(qū)城廂街道，夏季為拱墅區(qū)大關(guān)街道，秋季相對(duì)均衡，冬季則主要分布在西湖區(qū)翠苑街道?？紤]到犯罪人員的流動(dòng)性、地域性和團(tuán)伙性，可結(jié)合熱點(diǎn)區(qū)域的轉(zhuǎn)移分析入室盜竊犯罪的流竄問(wèn)題。

圖3 入室盜竊犯罪核密度熱點(diǎn)圖（2014-01～2015-06）

2.3.2 局部熱點(diǎn)區(qū)域分析

入室盜竊犯罪受多種因素的影響，除與氣象條件相關(guān)，還與房屋類型和年份、人流量、道路、門禁防盜系統(tǒng)、安保、周邊生活?yuàn)蕵?lè)設(shè)施等相關(guān)。掌握入室盜竊犯罪熱點(diǎn)區(qū)域的地理環(huán)境特征，有助于警務(wù)人員進(jìn)行針對(duì)性的巡防管理。因此，從杭州市八區(qū)4個(gè)入室盜竊犯罪高發(fā)區(qū)域之一的西湖區(qū)翠苑街道中選擇翠苑三區(qū)進(jìn)行實(shí)地驗(yàn)證，分析入室盜竊犯罪高發(fā)的主要影響因素。

圖4 四季核密度熱點(diǎn)圖

從圖5可以看出，翠苑三區(qū)入室盜竊犯罪高發(fā)主要受人流量、房屋類型、門禁等因素影響較大。小區(qū)南門是物美大型超市和翠苑電影大世界，物美超市東側(cè)是大量的美食餐廳和露天停車場(chǎng)，人流量大。小區(qū)內(nèi)房屋類型復(fù)雜，除住宅之外還有賓館、銀行、餐館等分布。門禁防盜是該小區(qū)入室盜竊的重要影響因素，發(fā)案地點(diǎn)主要分布在西北角和東南角，兩處皆存在常年無(wú)人看守且不鎖閉的側(cè)門。西北角小門連通宋江苑，東南角小門直接連通物美超市東側(cè)的露天停車場(chǎng)，便于作案后快速逃離現(xiàn)場(chǎng)。因此，為了降低入室盜竊犯罪的可能性，加強(qiáng)門禁防盜系統(tǒng)和出入人員的監(jiān)管是類似老小區(qū)的首選措施。

圖5 翠苑三區(qū)實(shí)地驗(yàn)證

3 結(jié) 語(yǔ)

本文基于核密度估計(jì)方法，利用ArcGIS工具對(duì)杭州市八區(qū)2014年1月至2015年6月的入室盜竊案件進(jìn)行了時(shí)空分析。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，杭州市八區(qū)入室盜竊案件分布具有一定的時(shí)空規(guī)律。通過(guò)實(shí)地驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)入室盜竊犯罪受人流量、房屋類型和門禁防盜系統(tǒng)等因素影響較大。研究結(jié)果可為杭州市八區(qū)入室盜竊犯罪的預(yù)防和警務(wù)干預(yù)工作提供一定的決策依據(jù)。

致謝

感謝浙江省公安廳提供2014年1月至2015年6月杭州市入室盜竊犯罪案例資料。感謝王舒涵、陳趙娣參與入室盜竊案例時(shí)間分布分析，感謝胡越凱參與部分論文修改。

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P208

B

1672-4623（2017）12-0063-04

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2016-10-26。

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（41401517）；浙江省公益技術(shù)研究社會(huì)發(fā)展項(xiàng)目（2015C33223）。

陳曼，主要從事入室盜竊犯罪GIS時(shí)空分析工作。