文献类型：期刊文章

作　　者：柳林[1,5] 杜方叶[2] 宋广文[3,4] 龙冬平[3,4] 姜超[3,4] 肖露子[3,4]

Liu Lin;Du Fangye;Song Guangwen;Long Dongping;Jiang Chao;Xiao Luzi(Center of Geographic Information Analysis for Public Security,School of Geographic Sciences,Guangzhou University,Guangzhou 510006,Guangdong,China;Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modelling,Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China;Center of Integrated Geographic Information Analysis,School of Geography and Planning,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275,Guangdong,China;Guangdong Key Laboratory for Urbanization and Geo-simulation,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275,Guangdong,China;Department of Geography,University of Cincinnati,Cincinnati 0H45221-0131,Ohio,USA)

机构地区：[1]广州大学地理科学学院公共安全地理信息分析中心,广东广州510006 [2]中国科学院地理科学与资源研究所区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京100101 [3]中山大学地理科学与规划学院综合地理信息研究中心,广东广州510275 [4]广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室,广东广州510275 [5]辛辛那提大学地理系,美国辛辛那提OH45221-0131

出　　处：《地理科学》

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFB0505500,2018YFB0505503);国家自然科学基金重点项目(41531178);广州市科学研究计划重点项目(201804020016);广东省自然科学基金研究团队项目(2014A030312010)资助~~

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：8

起止页码：1199-1209

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、CSSCI、CSSCI2017_2018、JST、PROQUEST、RCCSE、RWSKHX、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以ZG市公共空间盗窃、入室盗窃、寻衅滋事、接触诈骗、抢劫抢夺犯罪为研究对象,采用K均值聚类法识别不同类型的犯罪共生空间;并通过决策树模型分析了不同犯罪共生空间的特征。结果表明,ZG市犯罪共生空间可划分为4种类型：（1）无犯罪类型共生区;（2）公共空间盗窃和接触诈骗犯罪共生区;（3）所有类型犯罪共生区;（4）入室盗窃、寻衅滋事和抢劫抢夺犯罪共生区。城市中各异的社会环境和建成环境产生了不同类型的犯罪机会,而且各类社会环境和建成环境之间存在着条件交互性作用。研究结果为制定犯罪的联合防控策略和实现有限警力的合理布控并且提高执法效率提供了理论基础。

关 键 词：犯罪共生空间  犯罪类型识别  犯罪空间特征分析  K均值聚类 决策树

分 类 号：F129.9]