地理学报 ›› 2017, Vol. 72 ›› Issue (2): 329-340.doi: 10.11821/dlxb201702012
收稿日期:
2016-12-05
修回日期:
2016-12-29
出版日期:
2017-02-15
发布日期:
2017-02-15
作者简介:
作者简介:王增利(1984-), 男, 山东济南人, 博士, 主要从事犯罪空间模拟和GIS应用研究。E-mail:
基金资助:
Zengli WANG1,2,3(), Xuejun LIU2,3,4, Juan LU5
Received:
2016-12-05
Revised:
2016-12-29
Published:
2017-02-15
Online:
2017-02-15
Supported by:
摘要:
选取N市作为研究区域,以该市2013年全年的入室盗窃案件作为研究对象。将研究区域内入室盗窃与地理因子在不同空间尺度上进行关联性对比分析。首先,从环境犯罪学理论和现有犯罪地理特征研究两方面出发,分析现有研究中的尺度依赖性。每一套环境犯罪学理论均有其适用的空间尺度,在犯罪地理特征研究中会有相应的地理因子与之关联;其次,引入似不相关回归模型获取入室盗窃与地理因子在小区、街区、社区、街道以及区等多个空间尺度上的关联性。并用瓦尔德检验来测试各个关联系数之间差异的显著性。实验结果表明,随着尺度的变化,有些地理因子与入室盗窃的关联性并未变化,有些则发生了显著变化。这些变化可用不同尺度的犯罪地理学理论进行解释;最后,将多个尺度地理因子反演入室盗窃空间分布的结果进行综合,并将之与单一尺度的反演结果进行比较。结果证明,与单一尺度的地理因子反演犯罪空间分布的精度相比,利用多个尺度地理因子解释犯罪空间分布的精度更高。研究表明:在犯罪地理学研究中,环境犯罪学理论、地理因子分析以及犯罪空间分布反演均存在尺度依赖性。综合多个尺度的结果进行分析,不仅有利于准确认识犯罪的地理因子及其对应理论,对于犯罪反演精度也有所提高。
王增利, 刘学军, 陆娟. 入室盗窃多尺度地理因子分析[J]. 地理学报, 2017, 72(2): 329-340.
Zengli WANG, Xuejun LIU, Juan LU. Multiscale geographic analysis of burglary[J]. Acta Geographica Sinica, 2017, 72(2): 329-340.
表1
地理因子的含义以及在不同尺度上的平滑方法
因子名称 | 意义 | 平滑后意义 | 平滑方法 |
---|---|---|---|
火车站 | 到火车站的路网距离 | 到火车站的路网距离 | 平均 |
医院 | 到医院的路网距离 | 到医院的路网距离 | 平均 |
大学 | 到大学的路网距离 | 到大学的路网距离 | 平均 |
城中村 | 到城中村的路网距离 | 到城中村的路网距离 | 平均 |
主干道 | 到主干道的距离 | 到主干道的距离 | 平均 |
餐饮 | 餐饮店的数量 | 餐饮店的密度 | 求和/窗口面积 |
超市 | 超市的数量 | 超市的密度 | 求和/窗口面积 |
商场 | 商场的数量 | 商场的密度 | 求和/窗口面积 |
娱乐 | 酒吧、KTV等娱乐场所的数量 | 娱乐场所的密度 | 求和/窗口面积 |
学校 | 中小学等学校的数量 | 中小学等学校的密度 | 求和/窗口面积 |
工厂 | 工厂的数量 | 工厂的密度 | 求和/窗口面积 |
宾馆 | 宾馆数量 | 宾馆密度 | 求和/窗口面积 |
出租房 | 出租房的数量 | 出租房的密度 | 求和/窗口面积 |
人口数量 | 常住人口的数量 | 常住人口密度 | 求和/窗口面积 |
流动人口 | 流动人口数量 | 流动人口密度 | 求和/窗口面积 |
平均价格 | 房屋价格 | 房屋平均价格 | 平均 |
楼层 | 楼层高度 | 楼层平均高度 | 平均 |
安保情况 | 防卫强度 | 平均防卫强度 | 平均 |
建筑年龄 | 建筑年龄 | 建筑平均年龄 | 平均 |
绿化率 | 小区绿化率 | 小区平均绿化率 | 平均 |
入住率 | 小区入住率 | 小区平均入住率 | 平均 |
规整度 | 小区内房屋规整度 | 房屋规整度 | 平均 |
表2
不同尺度间回归系数差异性检验
因子名称 | 小区vs 街区 | 街区vs 社区 | 社区vs 街道 | 街道vs 区 |
---|---|---|---|---|
火车站 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
超市 | 1.04 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
商场 | 1.25 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
学校 | 0.01 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
宾馆 | 0.03 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
房价 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
安保 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
建筑年龄 | 0.00 | 0.03 | 0.18 | 0.01 |
绿化率 | 166.68 | 0.02 | 1.96 | 3.74 |
出租房 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
楼层 | 0.12 | 0.01 | 0.19 | 0.56 |
工厂 | 7.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
小区人口 | 0.00 | 0.68 | 229.54 | 16.40 |
入住率 | - | - | 36.44 | 0.00 |
规整度 | 10.69 | 0.01 | 0.10 | 0.00 |
表3
回归计算结果(P<0.01)
因子名称 | 小区 | 街区 | 社区 | 街道 | 区 | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
β | P | β | P | β | P | β | P | β | P | |||||
火车站 | - | - | 0.051 | 0.00 | 0.052 | 0.00 | 0.050 | 0.00 | 0.047 | 0.00 | ||||
医院 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ||||
大学 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ||||
城中村 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ||||
主干道 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ||||
餐饮 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ||||
娱乐 | ||||||||||||||
超市 | 1.077 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ||||
商场 | -0.488 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ||||
学校 | - | - | 0.008 | 0.00 | 0.005 | 0.00 | 0.002 | 0.00 | 0.001 | 0.00 | ||||
宾馆 | 0.252 | 0.00 | -0.023 | 0.00 | -0.009 | 0.00 | -0.004 | 0.00 | -0.001 | 0.00 | ||||
房价 | - | - | 0.093 | 0.00 | 0.124 | 0.00 | 0.239 | 0.00 | 0.260 | 0.00 | ||||
安保 | - | - | 0.093 | 0.00 | 0.076 | 0.00 | 0.070 | 0.00 | 0.120 | 0.00 | ||||
建筑年龄 | - | - | 0.126 | 0.00 | -0.009 | 0.01 | -0.276 | 0.00 | -0.229 | 0.00 | ||||
绿化率 | - | - | - | - | - | - | -0.865 | 0.00 | -1.844 | 0.00 | ||||
出租房 | - | - | -0.016 | 0.00 | -0.004 | 0.00 | 0.002 | 0.00 | 0.003 | 0.00 | ||||
楼层 | - | - | 0.255 | 0.00 | 0.330 | 0.00 | 0.082 | 0.01 | 0.431 | 0.00 | ||||
工厂 | 0.953 | 0.00 | -0.019 | 0.00 | 0.000 | 0.01 | -0.002 | 0.00 | 0.001 | 0.00 | ||||
小区人口 | 0.000 | 0.00 | 1.262 | 0.00 | 1.412 | 0.00 | 3.169 | 0.00 | 2.897 | 0.00 | ||||
流动人口 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ||||
入住率 | - | - | -0.513 | 0.00 | 0.909 | 0.00 | 1.726 | 0.00 | ||||||
规整度 | 0.902 | 0.00 | -0.429 | 0.00 | -0.508 | 0.00 | -0.314 | 0.00 | -0.304 | 0.00 | ||||
R2 Moran's I/Z | 0.221 0.083/9.327 | 0.708 0.478/53.055 | 0.868 0.758/ 83.937 | 0.955 0.807/ 89.318 | 0.981 0.810/88.170 |
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