白子申 李夢(mèng)媛

（江西理工大學(xué)建筑與測(cè)繪工程學(xué)院，江西 贛州 341000）

在城市規(guī)劃設(shè)計(jì)的歷史中，最早是由C·Ray Jeffery在1971年提出的CPTED理論，其理論意在說(shuō)明通過(guò)空間場(chǎng)所設(shè)計(jì)以及有效使用以減少犯罪行為的產(chǎn)生。社區(qū)居民的領(lǐng)域感促使形成有效的社區(qū)監(jiān)視，進(jìn)而減少犯罪行為的發(fā)生[1]。研究人員對(duì)城市社區(qū)鄰里結(jié)構(gòu)組成關(guān)系、空間性質(zhì)、交通可達(dá)性等因素與犯罪模式之間的關(guān)系做出大量的分析研究[2]。

20世紀(jì)70年代，Bill Hillier提出空間句法理論。該理論被認(rèn)為是在研究犯罪場(chǎng)所與空間關(guān)系中較為有效的一種手段。在空間句法理論中，不同場(chǎng)所空間被理解成為連接圖。其對(duì)社會(huì)人群的分析是通過(guò)對(duì)空間進(jìn)行拓?fù)浞治觯脠D論的基本原理，最終導(dǎo)出一系列的分析變量，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)空間特征的量化評(píng)價(jià)[3]。在研究城市犯罪行為特征中，鄭文升、卓蓉蓉等學(xué)者在研究武漢城區(qū)的犯罪特征時(shí)，曾提出武漢城區(qū)犯罪吸引場(chǎng)具有高聚集度、高連接值的特征等觀點(diǎn)。其認(rèn)為在實(shí)施犯罪行為后，便捷的交通為犯罪人提供逃逸的機(jī)會(huì)。本文將以贛州市老城區(qū)的“兩搶一盜”犯罪數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，結(jié)合空間句法、GIS以及環(huán)境犯罪學(xué)等理論手段，探討犯罪行為分布與空間環(huán)境之間的關(guān)系。

1 理論基礎(chǔ)

空間句法認(rèn)為空間雖為虛體，但卻是人們行為產(chǎn)生的介質(zhì)，是客觀存在的自在物。人們?cè)谌粘Ｐ袨榛顒?dòng)中，會(huì)自發(fā)地對(duì)空間產(chǎn)生理解認(rèn)知。不同的理解程度導(dǎo)致了行為活動(dòng)的多樣化。空間形態(tài)影響著人們行為活動(dòng)，其中也包括了犯罪行為的產(chǎn)生或抑制。

在城市空間中，存在著一定數(shù)量的“犯罪吸引場(chǎng)”。該場(chǎng)所具備一定的社會(huì)經(jīng)濟(jì)職能，但缺乏必要的防護(hù)能力?？臻g特征影響行為個(gè)體活動(dòng)。此類(lèi)場(chǎng)所或空間對(duì)潛在犯罪人具有較高的犯罪吸引力，如在城市人員密集地區(qū)的商業(yè)街、酒吧娛樂(lè)場(chǎng)所，高度的人員流動(dòng)加之個(gè)體自我防護(hù)能力低，從而產(chǎn)生吸引犯罪人員的空間節(jié)點(diǎn)。

相對(duì)于高密度人口場(chǎng)所，人跡罕至場(chǎng)所仍有可能成為犯罪吸引場(chǎng)，如偏僻的林蔭道、深巷胡同等。在缺少“社區(qū)領(lǐng)域感”的場(chǎng)所，社區(qū)居民監(jiān)視較弱。這些“節(jié)點(diǎn)”對(duì)犯罪人員有著很大的吸引力。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 處理方式

根據(jù)已有的理論，犯罪熱點(diǎn)探測(cè)有多種計(jì)算方式，本文采用Arc GIS中的核密度法。在GIS軟件中拾取符合條件的案件POI點(diǎn)位，生成反應(yīng)區(qū)間內(nèi)犯罪行為聚集程度的熱點(diǎn)圖像。核密度算法方式如下：

式中：f （s） ——測(cè)點(diǎn)S的聚集密度（個(gè)/m2），r——核密度搜索半徑（m）；dis——點(diǎn) I 到點(diǎn)S的距離（m）。

在處理犯罪核密度數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，空間句法可以量化評(píng)價(jià)空間特征。利用Autodesk CAD軟件在研究區(qū)域底圖中繪制盡可能長(zhǎng)且少的直線作為軸線。軸線覆蓋研究區(qū)域有效的交通道路，用來(lái)模擬行人可視范圍。將軸線模型導(dǎo)入Depth map進(jìn)行拓?fù)溆?jì)算，得出空間形態(tài)特征的量化數(shù)值。

Depth map的計(jì)算變量為空間特性評(píng)價(jià)提供重要的數(shù)據(jù)支撐。通過(guò)核密度算法與空間特征量化數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，得出犯罪行為分布與空間環(huán)境之間的關(guān)聯(lián)性。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究的數(shù)據(jù)來(lái)源于“中國(guó)裁判文書(shū)網(wǎng)”數(shù)據(jù)庫(kù)。收集近年來(lái)發(fā)生在贛州市章貢區(qū)以非法占有財(cái)務(wù)為目的的案件，采集有效案件數(shù)據(jù)共162組，其中盜竊案件151起搶劫案件11起。分析區(qū)域底圖來(lái)源于贛州市規(guī)劃局公布的贛州城區(qū)CAD詳圖數(shù)據(jù)，以贛州市章貢區(qū)城區(qū)為底圖，案件地點(diǎn)為數(shù)據(jù)源，設(shè)置柵格半徑5 m，搜索半徑1 500 m，在Arc GIS中進(jìn)行核密度計(jì)算。

城區(qū)底圖用于Depth map軸線分析。用完整且少的直線代替行人視線，覆蓋研究區(qū)域。在Depth map的軸線算法中，默認(rèn)軸線截止的點(diǎn)即為城市邊緣。為減少軸線覆蓋范圍過(guò)小產(chǎn)生的“邊界效應(yīng)”從而對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響。繪制軸線覆蓋了“章貢區(qū)”以及“章江新區(qū)”的部分地區(qū)， 共繪制軸線1 254條，導(dǎo)入Depth map進(jìn)行拓?fù)溆?jì)算。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 舊城區(qū)全局

在核密度分析中，大于72 079的密度指數(shù)超過(guò)全局指數(shù)的50%，符合此條件的區(qū)域定義為高密度犯罪區(qū)域。根據(jù)核密度計(jì)算結(jié)果顯示，犯罪熱點(diǎn)區(qū)域分布在“章貢區(qū)”六大區(qū)域（見(jiàn)圖1）。其中，健康路社區(qū)內(nèi)的大公路周邊棚戶區(qū)為案發(fā)密度最高區(qū)域，其余五大區(qū)域?yàn)榧t環(huán)路東苑居住區(qū) （編號(hào)2）、興國(guó)路與長(zhǎng)征大道交匯處商圈 （編號(hào)3）、贛州市民公園與章江北大道周邊區(qū)域 （編號(hào)4）、慈云塔路與寶福院路交匯周邊區(qū)域 （編號(hào)5）、五龍客家風(fēng)情園景區(qū) （編號(hào)6）。

圖1 贛州城區(qū)“兩搶一盜”犯罪發(fā)生密度

在研究區(qū)域內(nèi)，高密度犯罪區(qū)域周邊通常缺少必要的市政道路以及相關(guān)設(shè)施。社區(qū)內(nèi)聚集或離散人員能力較強(qiáng)，但交通可達(dá)性弱。節(jié)點(diǎn)區(qū)域無(wú)法有效組織空間滲透，區(qū)域可達(dá)性較低，難以形成有效的社區(qū)監(jiān)視。高密度的人口與財(cái)富形成了滋生犯罪的“吸引場(chǎng)”。贛州市章貢區(qū)軸線連接度如圖2所示。

圖2 贛州市章貢區(qū)軸線連接度

3.2 典型區(qū)域

大公路周邊的棚戶區(qū)由高集成度的大公路、健康路、海會(huì)路、厚德路圍合而成的區(qū)域。贛州市章貢區(qū)全局集成度如圖3所示。

圖3 贛州市章貢區(qū)全局集成度

該區(qū)域住宅區(qū)密度高，市政規(guī)劃道路較少，多為建筑之間形成的自然道路。該區(qū)域城中村密布，多數(shù)建筑處于無(wú)人狀態(tài)；主要的居住人口白天在市區(qū)工作，區(qū)域內(nèi)人員聚散具有規(guī)律性；城中村內(nèi)交通連接度低，空間滲透效率低下；其與連接度高的城市干道相對(duì)比，棚戶區(qū)域內(nèi)更為偏僻，行人與車(chē)輛出現(xiàn)的頻率都更低。在“連接度”弱的空間環(huán)境中，村內(nèi)人員在規(guī)律的時(shí)間范圍內(nèi)外出，社區(qū)內(nèi)部很難形成有效監(jiān)視。根據(jù)近幾年來(lái)的案件情況整理，該區(qū)域?yàn)槿址缸锩芏茸罡叩膮^(qū)域。

3.3 數(shù)據(jù)特征

為了更好地分析對(duì)比高密度犯罪區(qū)域的空間特征，在提取六大高密度犯罪區(qū)域數(shù)據(jù)的同時(shí)，提取六大低密度社區(qū)（見(jiàn)表1） 作為數(shù)據(jù)對(duì)比。每個(gè)區(qū)域的數(shù)據(jù)采集來(lái)源于四條主要街道形成的閉合的研究區(qū)域。由于案件發(fā)生地點(diǎn)分散在一定區(qū)域內(nèi)，研究對(duì)象不應(yīng)局限于某條街道的空間評(píng)價(jià)，應(yīng)考慮該區(qū)域的整體特征。

表1 高密度犯罪區(qū)域節(jié)點(diǎn)變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

其中，以“高密度”犯罪區(qū)間1號(hào)區(qū)域?yàn)槔?，該區(qū)域連接值為18，分別低于“高密度”區(qū)域的平均連接值22.58、“低密度”區(qū)域的平均連接值30.53。在集成度方面，高集成度反映出良好的集聚人群的能力。1號(hào)區(qū)域內(nèi)集成度為3.79，相較于 “高密度”區(qū)域的4.20、“低密度”區(qū)域的4.67都顯示出較低的水平。平均深度反映出到達(dá)目標(biāo)區(qū)間的最少連接數(shù)，數(shù)值高則表現(xiàn)為較難達(dá)到的區(qū)域。在1號(hào)區(qū)域的平均深度為36.37，高于“高密度”區(qū)域的33.60、“低密度”區(qū)域的30.48。在贛州全局犯罪密度分布中，1號(hào)區(qū)域犯罪密度呈現(xiàn)出最高的水平。低密度犯罪區(qū)域節(jié)點(diǎn)變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 低密度犯罪區(qū)域節(jié)點(diǎn)變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

總結(jié)整體的空間特征，“高密度”的犯罪區(qū)域相對(duì)比“低密度”犯罪區(qū)域普遍表現(xiàn)出低水平的連接度、集成度，高水平的平均深度。空間指標(biāo)離散全局平均水平程度越高，表現(xiàn)出犯罪的密度則越高。

4 結(jié)語(yǔ)

空間的組構(gòu)方式對(duì)主體行為存在著影響，但這種影響的結(jié)果表現(xiàn)出“不唯一性”。犯罪人產(chǎn)生犯罪動(dòng)機(jī)與城市的歷史、經(jīng)濟(jì)、人文等因素存在密切的關(guān)聯(lián)性。在不同的城市或地區(qū)內(nèi)，相同的空間特征可以產(chǎn)生不同的個(gè)體行為。

在贛州市章貢區(qū)的犯罪特征研究中，高密度的犯罪區(qū)域普遍呈現(xiàn)出較低的空間滲透能力以及人流集聚能力，且到達(dá)目標(biāo)區(qū)域的難度較高。這樣的犯罪分布與武漢中心城區(qū)的犯罪分布特征不同，贛州舊城區(qū)高水平的連接度與集成度的區(qū)間體現(xiàn)出的犯罪行為不明顯。相反，在城市中偏僻的社區(qū)周?chē)嬖谳^多的犯罪吸引場(chǎng)。這些區(qū)域的交通覆蓋率低，多為破舊的棚戶區(qū)。在社區(qū)空間中，這些區(qū)域相對(duì)孤立，同時(shí)社區(qū)內(nèi)部無(wú)法形成有效監(jiān)視，凝聚力較弱。這樣的環(huán)境更能刺激犯罪人實(shí)施犯罪的欲望。

在宏觀的城市空間組構(gòu)中，不同的區(qū)域有著多樣化的經(jīng)濟(jì)、政治、文化背景?？臻g特征評(píng)價(jià)的量化指標(biāo)對(duì)犯罪分布規(guī)律存在著多樣化的指導(dǎo)意義，同一地區(qū)內(nèi)，空間特性與犯罪分布存在著規(guī)律性，可以得出該區(qū)域的犯罪特征。

在微觀層面， 社區(qū)空間強(qiáng)調(diào)“領(lǐng)屬性”，強(qiáng)烈的“領(lǐng)屬性”空間對(duì)外來(lái)陌生人起到防御的作用，社區(qū)內(nèi)部表現(xiàn)出高度的凝聚力， “領(lǐng)屬”區(qū)域讓外來(lái)人員感受到已進(jìn)入私人領(lǐng)域。不同于公共場(chǎng)所，在“領(lǐng)屬”區(qū)域內(nèi)，陌生人的闖入會(huì)被認(rèn)定為外來(lái)入侵，內(nèi)部居民會(huì)對(duì)其形成有效的“社區(qū)監(jiān)視”。這樣的區(qū)域能夠有效消除犯罪吸引場(chǎng)，減少犯罪行為發(fā)生的概率。