融合GIS的犯罪概率模型及应用

北京大学学报（自然科学版）

融合GIS的犯罪概率模型及应用

肖汉¹,杜永慧²,徐金泽³,陈秀万¹

1. 北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京 100871; 2. 中国地质大学北京能源学院, 北京 100083; 3. Schulich School of Engineering, University of Calgary, Calgary;

收稿日期:2012-03-15 出版日期:2013-11-20 发布日期:2013-11-20

Integration of the GIS with Criminal Probability Model and Its Application

XIAO Han¹, DU Yonghui², XU Jinze³, CHEN Xiuwan¹

1. Institute of Remote Sensing and Geographical Information System, Peking University, Beijing 100871; 2. School of Energy Resources, China University of Geosciences, Beijing 100083; 3. Schulich School of Engineering, University of Calgary, Calgary;

Received:2012-03-15 Online:2013-11-20 Published:2013-11-20

摘要/Abstract

摘要： 考虑时间距离因素、犯罪率因素、人口数量因素、警察因素、地理环境因素和被害人职业因素等影响因子, 采用数学建模方法, 建立研究区域的犯罪概率评价函数。采用这种评价函数计算研究区域的犯罪概率, 然后融合GIS相关技术, 得到犯罪分子下一步最有可能犯罪的预测区域, 即犯罪的地理画像, 并通过实例对方法进行验证和分析。这种新的犯罪概率模型的应用, 可以为连环犯罪的侦破提供空间地理数据, 缩小警方布控范围, 是一种精确性较高、适宜各种地理区域的新型侦查手段, 能够对连环犯罪案件的侦破起到很大的作用。

关键词: 犯罪概率模型, 连环犯罪, GIS, 犯罪地理学, 地理画像

Abstract: By considering the influencing factors such as time and distance, crime rate, population, police, geography and environment, victims’ occupation, etc, the authors use mathematical modeling to establish the evaluation function of crime probability in the research area, calculate the probability of crime, and then combine it with GIS-related technology to get the most likely crime areas, namely, the geographic portrait of crime. The authors conduct method validation and analysis through examples. This new probabilistic crime model could provide geospatial data for detecting serial criminal cases and narrow down the scope of police surveillance. This new investigative technique with high precision is suitable for various geographic regions and helpful for detecting serial criminal cases.

Key words: criminal probability model, serials crime, GIS, geography of crime, geographical profile

中图分类号:

P208
D918

肖汉,杜永慧,徐金泽,陈秀万. 融合GIS的犯罪概率模型及应用[J]. 北京大学学报（自然科学版）.

XIAO Han,DU Yonghui,XU Jinze,CHEN Xiuwan. Integration of the GIS with Criminal Probability Model and Its Application[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis.

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文: https://xbna.pku.edu.cn/CN/

https://xbna.pku.edu.cn/CN/Y2013/V49/I6/1025

[1]	张志, 李瑞利. 基于WebGIS的红树林生态管理在线系统[J]. 北京大学学报自然科学版, 2023, 59(4): 602-608.
[2]	陈彦光. 交通网络β指数增长曲线的Boltzmann模型[J]. 北京大学学报自然科学版, 2023, 59(2): 326-330.
[3]	梁书民, 刘岚, 崔奇峰, 朱立志. 基于GIS的全球农业开发潜力和人口承载力分析[J]. 北京大学学报自然科学版, 2021, 57(2): 261-274.
[4]	蒋丹凝, 王志芳, 陈宇枫, 张子骄, 杨少栋. 岭南乡村“海绵”措施的宏观归纳分析[J]. 北京大学学报自然科学版, 2018, 54(4): 873-882.
[5]	李晓, 冯长春, 李天娇, 张文晖. 基于Logistic模型的土地利用格局影响因素分析—— 以重庆市义和镇为例[J]. 北京大学学报自然科学版, 2017, 53(4): 741-748.
[6]	张瑞洁, 田原, 刘思叶, 王雯夫. 即时通信文本中地理信息提取——以微信为例[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2016, 52(6): 985-989.
[7]	王祺, 蒙吉军. 黑河中游水资源空间分布对绿洲核心景观类型变化的驱动分析[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2016, 52(5): 919-930.
[8]	许月卿;田媛;孙丕苓. 基于Logistic 回归模型的张家口市土地利用变化驱动力及建设用地增加空间模拟研究[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2015, 51(5): 955-964.
[9]	刘岳峰;康葳. 一种基于对象快照模型的时空查询原子模型[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2015, 51(4): 755-762.
[10]	张诗逸;冯长春;刘雪萍;王福良;谢旦杏. 基于生态敏感性分析的建设用地适宜性评价[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2015, 51(4): 631-638.
[11]	张成扬,赵智杰. 近10年黄河三角洲土地利用/覆盖时空变化特征与驱动因素定量分析[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2015, 51(1): 151-158.
[12]	程伟,吴秀芹,蔡玉梅. 基于GIS的村级土地生态评价研究??以重庆市江津区燕坝村为例[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2012, 48(6): 982-988.
[13]	刘岳峰,陆?,杨忠智. 时态GIS中动态网络建模及实现方法[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2012, 48(3): 451-458.
[14]	乔金海,潘懋,金毅,赵增玉. 基于Kriging方法的天然地基承载力三维模拟及分析[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2011, 47(5): 812-818.
[15]	赵增玉,潘懋,梁河. 二值证据权(Wofe)模型岩溶塌陷区划研究[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2010, 46(4): 594-600.