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贩卖毒品是实现毒品犯罪经济利益的重要环节,是危害最为严重的毒品犯罪类型之一。现有研究主要关注毒品犯罪与建成环境之间的关系,没有顾及打击后贩卖毒品犯罪空间转移现象以及影响因素的变化。本文基于日常活动理论、犯罪模式理论和社会解组理论,以中国ZG市主城区为例,融合多源时空数据,分别对2013年8月开始的“雷霆扫毒”前后的贩卖毒品犯罪构建负二项回归模型,分析微观尺度下半公共空间、室外公共空间和室内私人空间对贩卖毒品犯罪影响的变化。研究发现“雷霆扫毒”行动后：① 贩卖毒品犯罪案件数量显著下降;② 半公共空间对贩卖毒品犯罪的影响作用减弱;③ 室外公共空间对贩卖毒品犯罪影响作用增强,室内私人空间对贩卖毒品犯罪的影响上升。结果表明：“雷霆扫毒”专项行动开展后一年,贩卖毒品犯罪的“主阵地”发生变化,由城市半公共空间逐渐向室外公共空间和室内私人空间转移。特别的是,“雷霆扫毒”对大毒枭及贩毒团伙的打击成效突出,促使2014年贩毒案件大幅度下降,实现了专项行动开展的目的。后续一系列专项行动进一步提升了对贩卖毒品犯罪的发现和查处能力,显示出专项行动对打击隐性犯罪的明显效果。研究表明公安执法部门必须对毒品贩卖犯罪进行持续的、有针对性的打击,对发生地的变动进行定期的监控,不能一蹴而就。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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