采用时空重排扫描统计量的犯罪集聚可视分析

首先,基于时空重排扫描统计量方法,对福州市2014年案事件数据进行日尺度与小时尺度的时空重排扫描统计,得到不同尺度下的犯罪时空集聚区.然后,结合数据可视化技术,对分析结果进行多尺度、多视角的交互式可视化设计.结果表明:用户可以通过选择日期尺度,按月或按月日期段、周日期段查看犯罪热点空间分布;也可以通过选择小时尺度,按时段查看周日期或节假日犯罪热点的空间分布.     

盗窃类犯罪的时空热点分析方法研究

提出一种应用于盗窃类犯罪的时空热点探索方法。该方法首先使用全样本数据进行时间热点和空间热点识别,然后利用时间热点对应的数据集进行空间热点分析,利用空间热点对应的数据集进行时间热点分析,最后综合两方面的分析结果得出面向实际警务工作的决策支持结论。为验证该方法的有效性,基于某市TYG区域的扒窃和入室盗窃犯罪数据,展开案例分析。结果表明:两种不同类型的盗窃犯罪,其时空热点分布差别较大。具体而言,商业区在周一～周三的16～20时以及周末的12～18时为扒窃案件的时空热点,周中的6～9时回迁房聚集度高的住宅区是入室盗窃犯罪的时空热点。研究成果可以为犯罪打击、安全防范、巡逻等工作提供宏观决策支持。     

顾及案件多维特征的犯罪热点语义挖掘—以北京市入室盗窃案件为例

犯罪热点能够表征犯罪活动在空间上的分布特征模式与聚集规律。目前关于犯罪热点已开展有大量研究,但大多关注于犯罪热点的分布模式及特定热点的成因解释,尚缺少从语义结构特征的角度对不同犯罪热点进行挖掘分析。对此,本文设计了一种顾及案件多维特征的犯罪热点语义挖掘方法,通过构建案件多维特征标签体系,实现犯罪热点内案件的标签匹配,并对案件语义特征标签构建共现网络,以获得犯罪热点内案件更为详细的特征。本文以北京市2018年入室盗窃案件为例,进行了相应的实证分析实验。结果表明,该方法能够对犯罪热点进行更为深入的挖掘,得到更为精细化的热点特征,对警务部门开展针对性的犯罪打击和防控有一定的实用价值。     

层次聚类法在空间犯罪热点分析中的应用

当前,基于核密度估计的空间犯罪热点分析方法存在着无法确定热点的分布范围和难以支持警务决策等不足.相比之下,数据挖掘中的层次聚类算法则能够根据犯罪活动的位置信息确定出不同空间尺度下的犯罪热点的分布范围和具体的热点数量,因此具有更好的优势.该文介绍了层次聚类算法的基本原理,并基于实际案例数据对层次聚类算法与核密度估计算法的热点分析结果进行了比较,并对基于层次聚类算法的犯罪热点分析在情报分析和警务决策方面的应用进行了讨论.     

基于Web新闻的案（事）件时空信息解析方法

探讨基于词库与规则相结合的案(事)件新闻文本时空信息解析方法.通过构建时间词库和表达规则、派出所和地名等词库以及"触发词-案事件类型"二元分类器,实现对案(事)件新闻中的案发时间、案发地点、案(事)件类型和出警派出所信息的抽取,并引用设计规范化规则,实现时空信息的规范化输出.实验分别选取本文解析盗窃案件数据和2014年1月至2015年3月福州市四个中心行政城区的公安盗窃案件数据进行比较,利用核密度估计算法研究犯罪集聚区,得到的集聚结果基本一致,发现福州市盗窃犯罪集聚发生于茶亭派出所、东街派出所和瀛洲派出所等辖区.     

犯罪热点路段识别及影响因素分析

基于道路交通网络的热点分析可以获取犯罪热点道路,从而为公安巡控、警务资源优化提供指导性意见。本文以等距路段为最小研究单元,采用等距路段热点研究方法识别分析北京市西城区2016年盗窃犯罪在道路交通网络上的分布情况。对于空间兴趣点（Points of Interest,POI）的10类源数据,采用主成分分析方法实现降维,通过多元线性回归对提取出的两类主成分因子进行犯罪影响因素解释。研究发现：北京市西城区盗窃犯罪在空间分布上呈高度聚集态势,少量路段聚集了大量犯罪;热点路段大都集中在人员流动性大、交通便利等地区;较不等距路段犯罪热点分析方法而言,等距路段犯罪热点分析方法可以更精准的实现热点路段的识别;提取两个主成分分别是与居民日常生活类和与居民精神文化类,与居民日常生活较多的区域对犯罪的发生呈正相关作用,与居民精神文化相关的区域对犯罪的发生呈反相关作用。本文的研究结果可以为一线执法机关的警务资源分布优化、维护社会稳定提供安全防范依据。     

基于特征选择及机器学习的犯罪预测方法综述

基于警务数据和时空数据构建犯罪预测模型,利用机器学习手段进行案事件预测,在国家安全稳定领域具有重要的意义。犯罪预测涉及三个主要方面:特征选择与处理、预测模型和地理信息可视化。分析了犯罪预测理论与方法的基本思想,在探索犯罪的生成机理和演化规律基础上,对经验模型和时空模型研究成果进行了综述。在此基础上,对根据不同预测特征选取最优算法的策略进行了讨论,同时对比简述了各类算法的特点,并对现存问题和未来研究方向进行了探讨。     

杭州市入室盗窃犯罪空间集聚模式及时空相关性分析

利用杭州八区2014年1月至2015年6月入室盗窃案件数据,基于空间集聚模式分析方法与时空相关性分析方法,对其空间聚集-离散的分布特征以及时空的相关性特征进行分析.研究结果表明:杭州八区入室盗窃空间上总体呈"西北—东南分散、西南—东北集聚"分布特征,不同时间段上呈夜晚比白天更集聚、2月份的分布方向相比其他月份更趋向萧山区中部街道、四季集聚程度相似的分布特征;杭州八区2014年1、2、9月入室盗窃案件呈现较强时空相关性,进一步通过分层聚类分析发现其热点位置主要位于西湖区、上城区与拱墅区交界乡镇(街道).     

基于GIS的上海市犯罪空间特征研究

首先分析了地理信息系统(Geographical Information Systems,GIS)用于城市犯罪研究的优点,并回顾了国内外基于GIS的城市犯罪研究现状.然后,以2006年上海市公安局提供的犯罪数据为基础,对抢劫、敲诈勒索、盗窃和诈骗4类案件进行了数据挖掘分析,并运用ArcGIS进行犯罪特征的空间分析.研究结果表明,上海市外环以内,特别是城市核心区是犯罪最高发区域,同时人民广场也是上海市犯罪的"热点"地区.本研究结果有助于相关部门制订更加有效的预防和打击犯罪的策略.     

基于GIS的犯罪分析系统研究与设计

GIS在我国公安领域中的应用大多局限于数据显示和查询等较浅层次。针对该问题,作者设计出一套犯罪分析系统。旨在利用空间分析和空间数据挖掘等技术对犯罪数据进行分析、并提炼成情报,使GIS在情报导向警务的工作模式下得到更好应用。本文结合相关犯罪理论,引入热点分析、犯罪预测等一些经典或新的犯罪分析技术和方法,并提出六个业务模块及系统框架,具有理论性与实用性。     

DEMETER卫星ISL离子密度数据一致性检验

中国地震电磁监测卫星计划的首颗地球物理场探测卫星"张衡1号"于2018年2月2日成功发射,目前正在进行在轨测试,数据验证工作亟待展开.为配合此项工作,本文以法国DEMETER卫星朗缪尔探针(ISL)载荷观测数据为例,对因存在问题而被弃之不用的离子密度数据展开大规模数据的计算、分析和验证工作.通过对离子密度数据自身时空一致性、离子密度与电子密度数据随太阳活动的周期及趋势一致性以及离子密度与电子密度在不同空间、时间的一致性计算检验,认为:离子密度数据具有很好的时空一致性,可以反映在不同时空尺度下随太阳活动的周期和趋势性相对变化规律;以电子密度作为参考,离子密度可能存在系统性偏差,这个偏差随昼夜、时空而变化,但由于离子密度与电子密度在不同时空尺度都保持高度一致的相对变化规律,这种偏差不会影响对数据的相对变化研究.进一步的数据模拟分析表明偏差由常数系统误差以及调制于其上的各种周期成分构成,其中常数系统误差是主要偏差,与数据表现出的随太阳活动变化的统计规律相符.由于这种系统差异的存在,离子密度与电子密度间轻微相对变化会使得它们的比例系数发生明显变化,从而有利于从大量数据中发现一些具有特殊规律的情况.本文的研究结果对于地震电测监测试验卫星的数据验证工作具有参考意义.     

西安市主城区银行业分布及集聚特征

以西安市银行网点为研究对象,运用GIS与地统计学相结合的分析方法,对银行空间分布、集聚特性、集聚区布局及形成机制等进行研究.结果表明,西安市银行空间呈同心圆环状向心分布,并沿城市主干道由城市中心向外围延伸.城市层面,银行空间呈现倒"U"型集聚特征,距离为4.1km处显著集聚且趋势最强;中小尺度层面,形成了多层次的银行集聚区,一阶热点区数量多,集聚程度差异大,二阶热点区数量少,集聚程度相似,集聚方向与交通干线方向大体一致;空间尺度不同,银行集聚区形成机制差异较大,小尺度集聚区形成主要受到交通便利性的影响,较大尺度银行集聚区则更加关注服务对象.     

美国汽车盗窃犯罪与国土安全问题研究

研究美国汽车盗窃问题的现状,分析了犯罪动机,案件多发时间、地点以及主要的销赃渠道,美国执法机构打击车辆盗窃犯罪的重点等问题。目前美国各级警务部门对确保国土安全和预防、阻止恐怖攻击事件肩负起更大的责任,在侦破汽车盗窃案件、交通犯罪时,首要考虑的是此案件是否与恐怖袭击活动相关,以及预防恐怖事件发生的可能性。     

基于槽道流LES数据库的湍流猝发检测

采用大涡模拟方法, 在与两种Reynolds数情形的DNS结果进行充分验证的基础上, 获得了不同Reynolds数情形槽道湍流的可靠LES数据库, 由此可进一步得到任意Reynolds数时速度剖面、湍流强度、剪应力等统计量的时空分布以及猝发结构的时空特征. 基于这些可靠的LES数据库, 利用条件采样方法检测猝发事件的时空尺度, 并提出由喷发事件时间间隔概率分布曲线确定组合参数对传统的条件采样方法进行改进, 以避免检测结果的误差. 检测结果表明, 引入组合参数后, 湍流猝发周期对门限的依赖性得到显著改善. 同时, 对猝发事件的空间分布进行检测, 得到了平均猝发面积比. 通过比较不同Reynolds数的结果发现, Reynolds数对平均猝发周期和平均猝发面积比的影响不大.     

基于空间Markov模型的湖北省区域经济差异时空演变分析(1994年～2012年)

采用人均GDP数据,利用泰尔指数对最优研究尺度进行分析选择;然后综合运用探索性空间分析方法和空间马尔科夫(Markov)模型,对湖北省近20年经济差异时空演变格局进行分析.研究发现：(1)县级尺度能更好地反映研究区域经济差异的变化.(2)研究区域县域经济发展水平具有显著空间自相关,其空间集聚程度研究期间存在变大、变小和持续变大的波动,两极分化趋势明显,区域经济差异扩大;经济发达的热点区主要集中在宜昌市和武汉市市辖区周边,“低-低”区则主要分布在鄂西北、鄂西南以及鄂东的黄冈个别县市等边缘区域,呈现出核心与外围的特征.(3)不同研究单元保持自身经济水平状态的可能性最大,且低水平区域最稳定;邻域背景对县域经济发展具有显著影响,但影响方式有所差异;4种经济发展水平类型的稳定性有差异,中等水平区域较活跃;初始状态对区域经济发展具有重要作用,不存在经济水平的跨越式转移.     

基于地理参考照片的西北五省游客时空格局研究

以全球最大的地理标签照片共享平台Panorimio为数据源,通过其API接口下载了2000—2013年共7355名用户在西北五省拍摄并共享的35 033张照片,利用其地理标签和时间数据分析游客时空规律.研究发现,2000—2013年,游客时间分布呈现出"缓慢增长—快速增长—稳步增长"3个阶段,客流整体呈上升趋势;空间分布上,由初期的围绕中心旅游城市呈点状分布,继而沿丝绸之路北线重要节点城市呈单一线状分布,演进到沿丝绸之路北、中、南3条线呈多轴线分布.最后,采用照片数据建立西北五省丝绸之路廊道区旅游热点城市等级体系,并利用统计数据对其进行验证,发现利用照片数据能够很好地研究旅游热点城市等级其结构.     

宁夏区域经济差异时空格局演化

以宁夏19个县(市)为基本单元,通过空间自相关分析方法,对2004年以来3个时间断面的县域经济发展数据进行分析,揭示2004年以来宁夏县域经济的时空动态,并分析其演化影响因素.结果表明,2004年以来,宁夏经济发展水平时空格局局部区域变动较大,但总体相对稳定,呈现北高南低的态势;银川市是辐射宁夏整体县域经济发展的极点,经济发展空间集聚格局较为明显,热点区呈现单核结构,次热点区围绕热点区分布,呈现核心—边缘模式.经济发展时空格局的变动是自然环境、产业结构、资本投入、人才技术、对外开放程度和区域政策综合作用的结果.     

多空间尺度融合的出行轨迹规律分析

多源时空轨迹数据隐含丰富的城市出行信息,通过对其进行挖掘、处理和分析,可以找到个体与群体之间的交互关系。针对轨迹数据挖掘研究范围单一,缺少多空间尺度研究的问题,提出一种融合多空间尺度特征的出行轨迹数据挖掘分析方法。以广东为例,结合社交媒体腾讯用户密度(Tencent user density, TUD)数据集,通过具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)聚类算法与局部密度峰值计算法提取时空相似性轨迹区域,进而簇类分成一系列热点区域,获得不同时间粒度、不同空间尺度下的出行轨迹规律特征。这能够实现在不同空间尺度融合下展示同一地区的热点区域,进一步探讨出行轨迹的规律变化。可见所提出的方法为利用时空大数据进行城市空间结构研究提供科学参考。     

华东地区电子商务发展水平空间差异及影响因素分析

基于阿里研究院提供的华东地区464个县(区)电子商务发展水平的数据,采用空间分析法、位序-规模法则对华东地区电子商务发展水平空间差异进行分析,并运用逐步回归分析法探究其空间差异的影响因素.结果表明,从总体上看,华东地区电子商务整体发展水平较高,地理分布差异显著,空间格局自东部沿海区域向西部内陆区域呈现明显的阶梯状分层特征.等级规模特征显示,华东地区电子商务等级结构体系位于中间位序城市较多,首位城市的垄断性不强.县(区)电子商务发展状态主要处于"低-低"和"高-高"两种状态,"两极化"空间分布较显著,发展成熟的县(区)分布在东部沿海区域.在县(区)尺度上表现出显著的空间聚集特征,热点聚集区位于长三角地区,冷点聚集区分布于安徽省、江西省部分县(区).     

河南省县域城乡互动水平的时空演变

基于新常态背景,构建县域尺度下城乡互动水平测度的指标体系,运用综合指标法、主成分分析法、空间分析方法等,对河南省县域城乡互动发展水平的时空格局进行研究.结果显示:(1)河南省城乡互动水平的时间格局变化呈现"先下降后不断上升"的变化趋势,近期互动水平提升的幅度较大.(2)河南省城乡互动水平空间格局演变呈现明显的规律特点,高、较高水平区以郑州市辖区为中心向西北方向不断增多的演变特点,显著HH区不断增加且出现集中分布态势;东部、东南部、南部等区域的低、较低城乡互动区的整体格局变动不大并形成大范围连绵分布之态势,显著LL区的分布与低城乡互动区的分布格局并不一致.总结而言,影响空间格局演变的主要因素有经济发展的支撑、城镇化的拉动、城乡体系优化、信息化的融入影响、战略政策的导向影响等.