不同街景影像微环境提取方法对街面财产犯罪解释的差异分析

作为城市的骨架，街道网络是人们日常活动的重要载体，其也在很大程度上影响着犯罪事件的分布。因此，街道微环境是研究街面犯罪空间格局及其影响机制的重要切入点。已有研究中基于街景影像的街道微环境度量，多采用语义分割单一技术提取各类环境要素在影像中的像素占比，但该方法不适宜提取行人等离散要素。近期有学者结合使用语义分割和目标检测2种技术来提取影像中复杂的环境要素，但2种方法提取的微环境要素对街面犯罪的解释还未有比较研究。为探究这一问题，本文将百度街景影像作为街道层级建成环境数据，采用上述2种做法分别提取并获得街道微观环境特征变量：第1种做法仅使用语义分割技术将所有要素以像素比例度量；第2种做法用语义分割技术将人行道、建筑、墙面、栅栏、树木和草地以像素比例度量，而用目标检测技术将街面行人和路灯以个数度量。在控制了土地利用混合度、集中劣势、街道长度和密度、犯罪吸引器和发生器后，构建零膨胀负二项回归模型以分析街道微环境特征与街面财产犯罪（如街面盗窃、扒窃）间的关系。模型中分别加入通过两种方式提取的街道微环境特征变量，并比较其对街面财产犯罪影响的差异。研究结果表明：(1)与采用语义分割单一技术提取的街道...     

基于零膨胀贝叶斯时空建模的精细尺度伪基站垃圾短信分析方法

伪基站垃圾短信活动存在显著的时空自相关和异质性现象,采用时空分析方法可以精准把握伪基站的移动规律和行为模式,为相关部门综合施策、探索长效管理机制提供科学的依据。然而,精细尺度下垃圾短信数据集中过多零数据导致的零膨胀问题,使当前的时空分析方法并不适用。为此,本文以2017年2月23日至2017年4月26日北京市色情服务类垃圾短信数据为例,构建零膨胀贝叶斯时空模型,不仅可以解决零膨胀问题,而且可以综合分析伪基站的空间、时间、时空效应以及外部影响因素,以识别伪基站活动的相对风险高值区、探究城市建成环境对其的影响。结果发现：在数据集中零值占比高达83.46%的情况下,基于零膨胀泊松分布的贝叶斯时空模型具有更好的拟合精度;色情服务类垃圾短信空间上的高风险区域主要聚集在北京市主城区的东部,风险值最高的区域属于朝阳区;周四、五、六风险趋势会相对增加,且18:00至次日02:00为高发时期;伪基站一般18:00从主城区的西南部开始向东北方向移动,凌晨01:00聚集在朝阳区西北部区域;商务住宅与住宿服务类城市环境与垃圾短信呈正相关,餐饮服务与派出所类城市环境呈负相关。研究表明,零膨胀贝叶斯时空模型为精细尺度的伪基站垃圾短信研究,提供了一个可以有效整合多个时间截面的分析数据、充分考虑伪基站的时空关系和外部影响因素并解决数据中存在零过多现象的方法,为发展和验证伪基站的环境犯罪学理论提供了一种重要的分析方法。     

城市建筑物人口时空分布模型与实验分析——以北京东华门街道为例

精细尺度上的城市人口分布是解决城市规划与管理、预警与应急等问题的关键。研究精细尺度上城市人口的时空分布需要还原与模拟城市人口与城市建筑物之间的关系。本文利用高分辨率遥感影像提取城市精细尺度的建筑物信息,建立了适用于城市人口分布研究的城市建筑物功能分类体系,并获取了不同使用功能的建筑物人口容纳系数;在实际调查和前人研究的基础上得到不同使用功能的城市建筑物人口吸引率曲线,建立城市建筑物人口分布模型,实现城市精细尺度上的人口分布情况的模拟。以北京东华门街道为例,对16个时间点(0∶00、6∶00、7∶00、8∶00、9∶00、10∶00、11∶00、12∶00、13∶00、14∶00、15∶00、16∶00、17∶00、18∶00、19∶00、22∶00)的城市建筑物人口分布情况进行了模拟,并根据建筑物功能的聚集及道路空间分割情况划分为4个区域进行了人口数量变化分析和原因探讨。最后,讨论了研究中存在的问题,并提出了增加实际调查数据等可能的改进方法。     

基于多源数据融合的北京市人口时空动态分析

高精度、动态、空间化的人口数据是科学核算城市资源环境压力、促进人口合理调控的重要参考依据。研究首先以2012和2017年北京市常住人口统计信息为基础,融合夜间灯光、土地利用、道路网络等数据,依据用地类型、VANUI指数对街道分割成的区域进行分类和分级,并在此基础上构建人口空间化模型,制备2期100 m格网尺度的人口空间化数据。验证表明,模型误差在10%以内;与已有成果对比分析发现,人口空间化数据整体与局部精度均有提升。最后,基于该数据分析北京市人口分布的时空动态变化特征,揭示其影响因素。结果表明:① 格网单元上的人口平均数量在-2542~190之间变化,以-500~500人为主。② 2期人口空间分布均呈“内密外疏”格局,且减少人口主要聚集于城六区,2012—2017年间减少近21万人;③ 首都功能核心区减少人口最为显著,减少量占城六区减少量的62%;④ 二三环间减少人口最多,共减少近11万人,减少量占城六区减少量的52%;⑤ 与城六区接壤的城郊街道,人口呈现增加趋势,可能形成新的人口聚集区。北京市人口时空变化特征与首都功能定位、产业升级转型、人口疏解政策实施等因素密切相关,该研究可为北京市未来人口空间合理布局与人口疏解政策完善提供定量化的科学依据。     

基于贝叶斯时空模型的城管事件时空变化分析

城市管理事件具有显著的地域特征和周期性特征,挖掘城管事件中隐含的时空规律和潜在影响因子对城市管理具有重要指导意义。然而,目前针对城管事件时空变化及影响因素驱动效应的研究仍较为少见。本文基于贝叶斯时空模型,针对西北某地H市P区的街面秩序类、市容环境类以及宣传广告类城管事件在一周之中的时空演变特征进行建模分析,并探究了影响城管事件案发风险的潜在影响因子。研究发现：① 在空间上,3类城管事件的相对风险分布存在差异,街面秩序类事件集中在城市的居住功能区和商业功能区,而市容环境类集中在城市的居住功能区,宣传广告类主要集中在城市的商业功能区,空间风险后验概率估计表明,以上2个区域是城管事件的热点区域。② 在时间上,每逢周二、周五以及周六,城管事件的相对风险较为突出,但总体上没有明显的单调性。每天的8—10时和14—15时是城管事件高发的时段,其相对风险远高于其他时段。③ 城市建成环境对城管事件的潜在影响存在差异。研究区域内餐饮、交通、生活服务等城市基础设施与城管事件的关联最为紧密,且都表现为正相关。④ 城管事件的案发风险呈现出明显的时空异质性,渐进性的建模过程表明在分析城管事件数据时考虑空间与时间效应的影响是合理且有必要的。研究表明,贝叶斯时空模型的分析结果满足城管部门日常工作中关于城管事件智能分析与重点管控的需求。     

出租车交接班行为识别与时空分布研究

在出租车交接班时间段内经常发生打车难,甚至空车拒载的现象,研究出租车交接班行为的时空分布特征不仅能提高出租车运行效率,同时能缓解出租车供需矛盾,方便公众出行。本文采用武汉市出租车GPS轨迹数据,建立了出租车交接班时空序列模式,提出了交接班时空序列模式挖掘与识别方法,分析了交接班事件的时空分布特征,并以车辆区域覆盖强度、区域覆盖密度为指标对交接班停靠点城市资源配置进行了评估。研究结果表明：武汉市出租车交接班集中发生在凌晨1:00-4:00与下午16:00-17:00,下午交接班高峰与晚交通高峰时段有部分重叠,交接班地点比较均匀地遍布中心城区（青山区除外,此区域开发程度较低）,武昌区交接班强度最大,江汉区交接班密度最大。此外,结合武汉市2012年出台禁止出租车司机在晚高峰交通时段交接班的规定,探测发现6.5%左右的司机仍存在严重违规交接班行为。     

山东省绿色发展效率时空演化及影响因素分析

运用基于非期望产出的SBM模型,对2007—2017年山东省17地市绿色发展效率进行测度,分析其时空演化特征,进一步构建Tobit模型探究其影响因素。研究表明:2007—2017年山东省各地市间绿色发展效率变化趋势呈现地域差异,东部地区效率提升快于中西部地区,且存在个别地市绿色发展效率下降与个别地市绿色发展效率上升并存的趋势特征。山东省绿色发展效率存在明显的空间分异性,且存在高效率区向东发展,低效率区转向中西部的演化特征。山东省绿色发展效率与经济发展水平之间存在U型曲线关系,且现阶段经济发展水平及城镇化水平对绿色发展具有显著的负向影响,产业结构、对外开放程度及科技创新对绿色发展效率具有显著的正向驱动作用。推动产业结构优化升级,以创新驱动发展,推动更高层次的对外开放是山东省绿色发展提升的重要途径。     

涉毒人员日常活动对盗窃警情空间格局影响的时间差异

根据日常活动理论,犯罪时空格局与受害者、犯罪者日常活动规律均存在较强关系。但受限于数据获取难度,较缺乏有关犯罪者日常活动与实际警情时空格局的研究。已有文献表明涉毒人员与盗窃等财产犯罪存在较大相关性。基于此,本研究通过分析涉毒人员日常活动对盗窃警情时空格局的影响,验证犯罪者日常活动在塑造盗窃警情时空格局中的作用。本文以中国南部大城市ZG市XT派出所为例,以150 m×150 m的格网为分析单元,采用盗窃警情数据、涉毒人员日常活动数据、POI数据以及巡逻盘查数据,划分不同时间段分别建立泊松回归模型。研究发现：① 相对于传统静态的抓获或警情数据,动态的潜在犯罪者、受害者日常活动数据可更有效地提高盗窃模型的拟合优度;② 相对于全天汇总的总人数,动态近实时的涉毒人员活动与居民活动能更好地解释盗窃的空间分布;③ 静态的土地利用混合度在不同时段对盗窃具有不同的影响作用。以上结果验证了涉毒人员日常活动与盗窃警情的时空格局的关系,研究结论验证和丰富了日常活动理论,可为实际犯罪预测与警力布置提供一定的参考。     

矿田构造与岩浆-热力构造的类型划分及青海实例分析

多个造山带和盆地矿田地质调研发现,热力作用和热力构造有其广泛性和特殊性。岩浆-热力构造是指受岩浆-热力作用影响或控制,与岩浆侵入或火山喷发活动有一定联系,形成于岩浆岩体中或围岩地层中或远程热力作用影响区的一系列热力(含部分应力作用)形成的构造类型。在矿田、矿田地质和矿田构造的概念及类型划分研究基础上,提出了矿田构造和岩浆-热力构造的类型划分方案。按成矿期构造形成的主控作用方式,将矿田构造划分为:应力、热力、重力和复合转化4种构造类型。按照矿田岩浆活动-热力作用对成矿作用的控制影响深度、构造环境和成矿类型,将矿田岩浆-热力构造分为五大类24个亚类:1近地表热水喷流沉积-地热异常群集型;2热液型;3岩浆侵入-斑岩-矽卡岩-韧性剪切流变-热穹窿型;4岩浆通道-小岩体矿床-壳幔混合成矿型;5地幔热柱型。这些不同深度的岩浆-热力构造形成了不同类型的矿床,在壳幔岩浆-热力构造作用下,经常形成重要矿床类型组合和超大型矿床。对盐丘、岩浆热穹窿、地热异常、壳幔热柱等几种特殊类型的岩浆-热力构造进行了简要的特征分析。以青海祁漫塔格矿带景忍—虎头崖多金属矿田为实例,在矿田地质学指导下,以矿田建造和构造-岩相填图为基础,剖析矿区岩浆-热力构造特征,归纳其岩浆-热力构造类型为斑岩型+矽卡岩型+断控热液型,认为晚三叠世岩浆侵入作用是该区多金属大规模成矿的主要内因,岩浆侵入作用与各时代碳酸盐岩接触带形成了矽卡岩矿床,并且显示出印支期岩浆侵入体、斑岩、矽卡岩带、多组断裂破碎带和热液蚀变带的发育与找矿富集中心紧密套合,不同方向断裂控矿作用不同,近EW向和NWW向断裂控矿显著,矿田中深部成矿潜力较大。     

基于多源数据融合的山地型旅游区游客时空行为研究

随着旅游者对休闲娱乐类旅游需求的不断增加,山地型旅游区已成为最受欢迎的旅游目的地之一,利用新兴且高效的轨迹记录方式挖掘山地型旅游区游客在小尺度范围内动态的时空行为特征和制约因素,对旅游区线路设计和旅游产品优化尤为重要,也将为山地型旅游区的深化发展和科学管理提供建议。本文以湖北省恩施州恩施大峡谷为案例地,基于“六只脚”平台的GNSS轨迹及位置照片数据,结合GIS在线地图绘制的景区路网和从BigMap平台获取的POI数据,选择GNSS轨迹栅格化的概念模式解析出恩施大峡谷游客轨迹的时空行为特征,尝试探讨与其他类别旅游区时空行为特征的差异,从而总结出山地型旅游区的行为特征,并通过网络点评数据和游记文本等网络文本挖掘行为特征形成的影响因素。研究表明：① 月份和季相层面,游客行为5月游客量处于峰值,节日效应明显,短假期效应较强;淡旺季游客行为轨迹呈非集聚性,旺季游客量主要受气候条件影响呈不稳定态势;② 游客行为轨迹于11:00-14:00游客量达到顶峰,日内结束时间相对较早,且兴趣点选择偏向知名度高的七星寨景区;③ 空间分布特征层面,受时空因素控制,单一路径景区轨迹集中度较强;④ 不同性别的游客拍照行为均偏向于高质量景区,但分布状态存在差异,男性拍照行为多呈片状和线状分布,女性多呈点状分布。本研究尝试以新数据和新方法探讨山地型旅游区游客的时空行为特征,旨在促进山地型旅游地的持续和高质量发展。     

基于贝叶斯逻辑回归模型研究百度街景图像微观建成环境因素对街面犯罪的影响

街面犯罪对公众的生活安全构成一定的威胁。以往对于公共盗窃和寻衅滋事等街面犯罪的研究往往停留在社区甚至更宏观的层面,难以向微观尺度深入,它们忽略了通过环境设计预防犯罪（Crime Prevention Through Environmental Design, CPTED）理论中所主张的地址级的建成环境的精确特征。地址级的微观建成环境被广泛认为对各类犯罪的发生有着直接或间接的影响,然而对微观建成环境的度量一直是一个挑战。先前的大多数研究都是通过调查样本来表征建成环境,会受到两方面的限制：① 建成环境特征描述不完整的限制;② 数据在空间覆盖方面具有稀疏性的限制。百度街景图像作为一个新的数据来源,可以被用来提取地址级的微型环境的建成特征,从而使犯罪研究可以聚焦在更微观的尺度中。本研究使用深度学习全卷积图像分割算法从百度街景图像中提取地理位置的环境变量,共选取树木、通车道路、人行道等8种变量来表现研究区微观建成环境的差异。在控制了与街面犯罪有关的其他因素后,采用贝叶斯逻辑回归模型来评估微观建成环境影响因素对公共盗窃和寻衅滋事案件的影响。结果表明加入了微观建成环境物理特征之后的模型表现更好。对比寻衅滋事案件,树木多的隐蔽地方更容易发生公共盗窃案件,通车道路、人行道多的地方更不易发公共盗窃案件,这也说明了更隐秘的地方公共盗窃案多发。总的来说,全卷积深度学习图像分割算法可以有效地提取街景衍生变量,这些变量为微观空间尺度的犯罪分析增加了新的维度。本研究不仅对于犯罪地理文献具有贡献,而且为基于CPTED原则的犯罪预防提供了新的视角。     

基于长时序MODIS数据的中国城市昼夜热岛强度时空特征

随着我国城市化进程的加快,城市热岛难显缓解之势,有关土地利用/覆盖类型、城市规模、城市形态对城市热岛的影响已有较多研究,尚缺少气候背景对我国城市昼夜地表热岛强度的影响研究。本文通过长时序的MODIS地表温度数据,从年均、季节和昼夜3个时间尺度,从全国、气候带、城市3个空间尺度探讨了我国347个城市昼夜地表热岛强度的空间分布特征以及时间变化规律。结果表明：① 昼夜差异：我国城市年均地表热岛强度白天（1.25±0.81 ℃）高于夜晚（0.79±0.43 ℃）;② 季节差异：昼夜地表热岛强度在不同季节表现不同,白天表现为夏季高,冬季弱,夜晚四个季节差异不大;③ 气候带差异：昼夜地表热岛强度分布呈现明显的空间分异。白天地表热岛强度表现为热带及亚热带地区高于温带及高原地区,其中南亚热带表现为最强,高原气候区最弱;夜晚则表现为温带高于亚热带、热带及高原地区,其中中温带最强,北亚热带最弱;④ 时空变化：白天地表热岛强度年际呈非显著下降趋势（|Z|<1.96）,而夜晚呈显著上升趋势（|Z|>1.96）;昼夜地表热岛强度年际变化存在季节差异,白天地表热岛强度夏季上升趋势显著高于其他季节,夜晚四个季节都呈显著上升趋势,其中冬季地表热岛强度上升趋势最大;白天呈显著上升趋势的城市主要分布在热带及南亚热带地区,夜晚呈显著上升趋势的城市广泛分布在中温带和暖温带。     

基于街景图像的城市环境评价研究综述

城市环境评价研究传统上采用基于现场调研的方法,难以在大范围、精细化的尺度上进行评估。街景图像具有覆盖面广、能提供街道层级景观信息,且数据采集成本低的优势,为城市环境评价研究提供了大样本数据源和新的研究思路。人工智能技术的不断突破和其在各领域的应用,使得在大范围空间尺度上,基于街景图像进行城市环境评价研究成为可能。本文首先对城市环境评价常用的3种数据源（街景图像、遥感影像和地理标记社交媒体数据）进行对比分析,归纳街景图像在城市环境评价中的优势;然后,从方法学的角度把基于街景图像进行城市环境评价过程中使用的方法分为4大类别（基于图像分析的方法、基于统计分析的方法、基于人工智能的方法和基于空间分析的方法）;接着,从城市物理环境、社会环境、经济环境、美学环境,综述了街景图像在城市环境评价中的应用研究进展;最后,对现有研究成果进行了总结并对未来研究方向提出展望。     

面向不同主题的犯罪大数据可视分析

大数据时代,传统犯罪分析将向探索式可视分析的方向转变。本文基于公安犯罪数据的特点和犯罪分析理论,结合可视化技术（Wordle图、故事线图、平行坐标图、散点图矩阵等）,从表示内容、表示方法、交互设计等提出面向不同主题的犯罪大数据可视分析方法,其中,包括系列犯罪时空轨迹数据的可视分析、犯罪实时态势数据的可视分析、犯罪时空过程数据的可视分析、时间序列犯罪统计数据的可视分析、犯罪案情文本数据的可视分析、犯罪多维属性数据的可视分析,以及犯罪相关统计数据的可视分析等。相关可视分析方法为案件侦查、犯罪趋势预测、犯罪热点分析等方面提供了支持,也为今后面向其他领域的可视化表达研究提供了借鉴和参考。     

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犯罪防控警务策略及其时空效益评估研究进展

犯罪防控警务策略是犯罪地理研究的重要话题之一,西方国家在此方面展开了大量研究,而我国的相关研究仍较缺乏。本文从不同类型犯罪防控警务策略特点、犯罪防控实验及其防控效益评估3个方面出发,综述国内外研究进展。研究结论包括以下4个方面：① 社区警务、问题导向警务、热点警务和智能警务为4大主要犯罪防控警务策略。社区警务以社区为单位,通过警民合作以减少犯罪;问题导向警务通过SARA（Scanning, Analysis, Response, Assessment）找出并解决社会中存在的问题;热点警务基于犯罪热点制定警务方案,对犯罪热点地区加以干预以降低犯罪率;智能警务利用大数据,人工智能等先进技术开展警务防控;② 国外的犯罪防控实验大多是通过划分实验组和对照组的方式,对比警务策略干预前后的犯罪变化。大部分警务实验以热点警务为主,且在试验区能有效降低犯罪,但同时存在犯罪转移或效益扩散现象;国内犯罪防控实验的研究仍有待开展;③ 传统的警务防控评估主要从破案率、公众安全感和社会经济效益评估3方面出发。鉴于犯罪转移或效益扩散的存在,国内外学者提出了加权位移商（WDQ）、时空加权位移商（STWDQ）、双重差分（DID）、倾向评分匹配（PSM）、双重差分倾向评分匹配（PSM-DID）和基于双重差分（DID）的象限法评估警务时空效益,丰富了警务防控评估体系。整体而言,国外对犯罪防控警务策略与时空效益评估研究得较充分但仍存在不足,而国内尚处于起步阶段。本文在最后探讨了中国警务策略可深入研究的方向。     

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居住区典型地物热环境的日变化及其相互影响分析

居住区热环境状况是影响局地微气候变化的重要因素,研究居住区地物的热环境特征,对于了解和改善微气候具有重要意义。为了更好地揭示居住区热环境特征,本研究使用热红外成像仪对北京市某校园居住区进行观测,获取了夏季不同天气状况下（晴天、阴天、多云）的24 h热红外影像数据。依据各天气数据和地物属性,系统分析了各地物日变化规律,并通过垂线法判定邻近地物的温度边界范围,进而揭示出地物间温度交互特征。结果如下：① 太阳辐射是影响地物白天温度变化的主要因素,与地物温度呈正相关性;在多云天气下,地物的最高温度滞后至16:00出现,且地物温度曲线呈现连续的“锯齿状”升降趋势,云层的大量运动是导致多云天气下的地物温度波动变化的关键因素;沥青道路在夜间的温度均高于其他地物,并且夜间持续放热,提生周围环境温度;阴影能够有效减少地物吸收的太阳辐射量,降低地物表面温度;植被的冠层厚度与地物温度呈负相关性,因此增加居住区内绿植的冠层厚度,增大区域阴影面积有助于改善局地微气候;② 树木和裸土在06:00和14:00的温度交互作用强烈,表明在地物交界处,全天持续发生显著的热量交换;而夜间至凌晨,草坪与人行道持续进行热量交换,帮助降低路面温度,缓解周围高温状况。     

犯罪时空预测方法研究综述与展望

犯罪时空预测作为预测警务的核心支撑技术,自2000年左右至今得到了快速的发展.本文介绍了犯罪时空预测的实践背景和理论基础,将犯罪时空预测解构为利用历史案件的时空位置、时空环境和个体行为等要素,结合相应的算法模型预测未来案件时空分布的过程.然后,从输入要素的视角对当前的犯罪时空预测方法进行了总结和归纳,将其划分为基于案件...