过程如下： Ｓｔｅｐ１：准备好盗窃犯罪数据（．ｓｈｐ格式）； Ｓｔｅｐ２：启动ＣｒｉｍｅＳｔａｔ３．３，在其“Ｄａｔａ Ｓｅｔｕｐ”页 标签中载入犯罪地理位置信息图形文件作为其Ｐｒｉｍａｒｙ Ｆｉｌｅ并做相应的变量设置； Ｓｔｅｐ３：在Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ选择地域覆盖范 围 为 Ａｒｅａ： １００ Ｓｑｕａｒｅ ｍｉｌｅｓ；ｌｅｎｇｔｈ ｏｆ ｓｔｒｅｅｔ为 １２００ Ｍｉｌｅｓ；Ｔｙｐｅ ｏｆ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ选为：Ｉｎｄｉｒｅｃｔ。 Ｓｔｅｐ４： 选 择 “ Ｓｐａｔｉａｌ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ” 页 标 签 中 的 “＇Ｈｏｔ ｓｐｏｔ＇Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｉ”页标签，选择“Ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ”选项并作设置，同时将其结果分 别以“．ｄｂｆ”和“．ｓｈｐ”格式进行保存。ＣｒｉｍｅＳｔａｔ统计分 析结果如图３所示，ＡｒｃＶｉｅｗ ＧＩＳ中形成的一阶、二阶犯 罪热点区域分布如图４，５。
犯罪热点区域分析主要是指通过ＧＩＳ（Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）等技术帮助警务人员确定高犯罪密 度区域，犯罪类型以及合理分配警力，确定最佳达到现场 路径和装备等［２］。
在国外，以美国的ＮＩＪ＇ｓ Ｍａｐｐｉｎｇ ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ Ｐｕｂｌｉｃ Ｓａｆｅｔｙ （ＭＡＰＳ） ｐｒｏｇｒａｍ项目的警用ＧＩＳ及犯罪制图 研究为代表，其犯罪热点分析研究和应用主要包括如何确 定犯罪热点区域、如何获得犯罪热点数据、如何利用多种 方法分析实际的案件数据以及哪种方法适用于何种类型的 案件，具体的分析技术和软件等。
关键字：犯罪热点 犯罪情报 ＧＩＳ ＣｒｉｍｅＳｔａｔ 应用案例
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一、引言
犯罪制图（ｃｒｉｍｅ ｍａｐｐｉｎｇ）是以空间地理信息为参 照，操作与处理犯罪数据并以可视化形式输出对用户有用 信息的过程，是一种有效地犯罪情报分析和辅助侦查工 具。犯罪热点（ｃｒｉｍｅ ｈｏｔ ｓｐｏｔ）区域分析和确定就是犯 罪制图的典型应用之一［１］。
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否取决于情境的便利程度。如果犯罪经常发生在一个灯光 昏暗的小巷，就可以改善照明，增加该地区警力配备等。
（二）犯罪地理学 研究犯罪活动的数量、类型同地理位置和自然环境间 的相互关系，犯罪现象的空间分布规律、区域差异，以及 各地区犯罪活动的空间组合与分布形式。在全面研究地区 内各类犯罪活动分布的基础上，寻找和标定犯罪的高发区 或高发点，并提出预防和控制犯罪的主要方向、途径、具 体发展指标及相应配套措施［５］。
［６］ Ｑｕｉｃｋｇｕｉｄｅ ｔｏ ＣｒｉｍｅＳｔａｔ［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｃｐｓｒ．ｕｍｉｃｈ．ｅｄｕ／ ＣｒｉｍｅＳｔａｔ／
［７］ 汪兰香，陈友飞，李民强等．犯罪热点研究的空间分析方法 ［Ｊ］．福建警察学院学报，２０１２，（１）．
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二、犯罪热点区域分析的理论依据
犯罪热点区域分析的主要依据是犯罪环境学和犯罪地 理学。［４］
（一）犯罪环境学 １． 日常行为理论：罪犯的日常生活模式对如何选择 犯罪地点产生影响。按照该理论，犯罪地点是罪犯和被害 人生活交叉的区域。 ２． 犯罪机会理论：阐明了当犯罪分子想实施犯罪 时，会选择机会和容易得手的目标。 ３． 情境犯罪预防理论：主要通过环境管理来遏制潜 在犯罪人的犯罪可能性。因为大多数犯罪人犯罪和成功与
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四、ＣｒｉｍｅＳｔａｔ犯罪热点区域分析应用案例
ＣｒｉｍｅＳｔａｔ可以通过读取多种格式的犯罪信息并做相 关的统计分析，其统计分析结果也可以以多种方式进行输 出、显示，并为警务工作起到辅助指导的作用。
以一个盗窃犯罪热点区域的分析确定为例，运用 ＣｒｉｍｅＳｔａｔ 的 Ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ方 法 对 该 类 型 犯 罪 热 点 区 域 进 行 统 计 分 析 并 用 ＡｒｃＶｉｅｗ ＧＩＳ显示结果（案例的实验数据来源于ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｃｐｓｒ． ｕｍｉｃｈ．ｅｄｕ／ＣｒｉｍｅＳｔａｔ／ｗｏｒｋｂｏｏｋ．ｈｔｍｌ）。
三、ＣｒｉｍｅＳｔａｔ的 犯罪热点区域统计分析方法
ＣｒｉｍｅＳｔａｔ是受美国Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｊｕｓｔｉｃｅ资助并 由Ｎｅｄ Ｌｅｖｉｎｅ ＆ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ 开发的一款用于犯罪地理空 间统计分析的软件，被广泛应用于犯罪情报分析领域中。
（一）ＣｒｉｍｅＳｔａｔ犯罪热点区域确定的主要流程 如图１所示，运用ＣｒｉｍｅＳｔａｔ分析和确定犯罪热点区 域时，应首先收集好犯罪地理信息数据（犯罪地图，犯 罪类型，犯罪具体地点等）；其次，运用ＣｒｉｍｅＳｔａｔ自带 的犯罪热点区域分析和确定方法对数据进行统计分析； 进而在ＣｒｉｍｅＳｔａｔ中形成训练分析结果和具体的地理图形 文件；最后运用相关的可视化图形工具将预测信息直观 地显示出来。
参考文献
［１］ 陈亮．犯罪制图的理论与实践进展研究．中国人民公安大学 学报：自然科学版，２００８，５６（２）， ６５－６９．
［２］ Ｊｏｈｎ Ｅ．Ｅｃｋ，ＳｐｅｎｃｅｒＣｈａｉｎｅｙ，Ｊａｍｅｓ Ｇ． Ｃａｍｅｒｏｎ， ｅｔｃ．Ｍａｐｐｉｎｇ Ｃｒｉｍｅ：Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ Ｈｏｔ Ｓｐｏｔｓ［ＥＢ／ＯＬ］．（２００５－ ８）．ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｊｒｓ．ｇｏｖ／ｐｄｆｆｉｌｅｓ１／ｎｉｊ／２０９３９３．ｐｄｆ．
在我国，自公安部从１９９８年开始实施“金盾工程”
建设以来，ＧＩＳ技术在公安领域应用十分广泛，主要涉及 社区治安、巡逻布防、安全警卫、消防指挥、应急指挥、 交通指挥、重大灾难管理和响应等方面 。 ［３］ 但就总体而 言，我国目前警用地理信息系统和犯罪制图等犯罪情报系 统的应用水平还不够普及和深入，针对犯罪热点区域情报 的研究及应用还较少。
犯罪情报收集和分析，很大程度上依赖于犯罪信息数 据库的建设、维护和允许范围的共享。某一特定地区历年 发生各类案件的具体地理位置、类型（抢劫、盗窃、杀人 等）、案发时间、罪犯具体特征信息等都应收集到犯罪信 息数据库中并做及时更新，才能够保障犯罪情报统计和分 析的准确性。
对于广大警务人员来说，并不能做到人人都熟悉 ＧＩＳ系统和复杂的犯罪情报应用系统的操作，为了普及使 用，还需进一步开发易学易用的犯罪情报应用系统并做好 系统使用培训工作，以更好地服务于警务工作。
（二）ＣｒｉｍｅＳｔａｔ对犯罪热点区域的确定方法 ＣｒｉｍｅＳｔａｔ 犯罪热点区域分析与确定的主要方法有以 下７种［６］。 １． Ｔｈｅ Ｍｏｄｅ 该方法可根据输入文件进行简单的统计分析，并按照 案件发生频率由高到低的次序输出这些地理位置发生案件
的数量以及相应的坐标位置。 ２． Ｔｈｅ Ｆｕｚｚｙ Ｍｏｄｅ 与Ｔｈｅ Ｍｏｄｅ不同的是，该方法要求用户指定要搜索
的地理位置半径及度量单位（米，千米等），并计算发生 在用户指定搜索半径内的案发数量。
３． Ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ（Ｎｎｈ） 该方法是一种定距离聚类算法，它按照相似性原则将 一组地理位置聚集在一起。需要用户定义一个门限距离 值，组成每个聚簇的最小点数等参数。该算法定义了一阶 聚簇代表以用户所定义的距离门限值和每个聚簇包含的地 点数量所确定的聚簇，而按一阶聚簇为基本单位形成二阶 聚簇等（如图２）。
五、结论
依托我国现有的互联网基础设施、移动通信３Ｇ技术基 础设施、ＧＰＳ导航基础设施、“金盾工程”公安基础通信 设施和网络专用平台等，可以满足构建犯罪情报收集、警 用ＧＩＳ应用（包括犯罪热点区域分析确定）的硬件基础。
在软件应用系统建设方面，充分利用国内外地理信息 系统和犯罪情报的研究成果，如地理信息系统（ＧＩＳ）、 全球定位系统（ＧＰＳ）和遥感（ ＲＳ）这三种技术（简称 “３Ｓ”）的最新研发成果［７］以及用于犯罪情报分析统计的 工具软件，如ＣｒｉｍｅＳｔａｔ，ＧｅｏＤａ，Ｃａｄｃｏｒｐ ＳＩＳ（Ｓｐａｔｉａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ） 与 Ｃａｄｃｏｒｐ＇ｓ Ｃｒｉｍｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ＴｏｏｌＫｉｔ配合使用，ＡｒｃＧＩＳ的Ｓｐａｔｉａｌ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｔｏｏｌｂｏｘＧｅｔｉｓ－ Ｏｒｄ Ｇｉ＊ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ等，进行二次开发，形成符合我国实际情 况和实际应用需求，能够在各级各类公安机关进行普及应 用的犯罪信息应用系统和犯罪热点情报分析子系统。
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基于ＣｒｉｍｅＳｔａｔ的 犯罪热点区域分析方法研究
李瑞生 王秋云 王云峰 甘肃政法学院
摘 要：犯罪热点（ｃｒｉｍｅ ｈｏｔ ｓｐｏｔ）区域的确定是犯罪情报应用的主要分支，犯罪热点统计和分析可以有效地协助警务人 员确定犯罪热点区域和预防犯罪发生。论述了犯罪热点分析的涵义、理论依据和ＣｒｉｍｅＳｔａｔ确定犯罪热点区域的主 要方法，通过应用案例为ＣｒｉｍｅＳｔａｔ和ＡｒｃＶｉｅｗ ＧＩＳ 对犯罪热点区域的分析及显示做了剖析。
［３］ 郝加全．基于ＡｒｃＧＩＳ的警用地理系统的研究［Ｄ］．北京邮电大 学硕士研究生学位论文，２０１０．
［４］ 王超，赵文吉，周大良．基于ＧＩＳ的犯罪分析系统研究与设 计．首都师范大学：自然科学版，２０１０，ｐ：／／ｂａｉｋｅ．ｂａｉｄｕ．ｃｏｍ／ｖｉｅｗ ／１３５３５５０．ｈｔｍ．
４． Ｒｉｓｋ－ａｄｊｕｓｔｅｄ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ （Ｒｎｎｈ）
与Ｎｎｈ不同的是，聚簇的形成依赖于一个基线变量的 调整。而且要求输入文件既有主文件（Ｐｒｉｍａｒｙ Ｆｉｌｅ），同 时需要参考文件（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ Ｆｉｌｅ）等。
５． Ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｃｒｉｍｅ （ＳＴＡＣ） 与Ｎｎｈ不同的是，该方法是一种变距离聚类算法，它 首先基于一个恒定的搜索半径将一组具有相似性的地理位 置点聚集在一起，然后对这些聚簇中的重叠部分再进行聚 集。 ６． Ｋ－ｍｅａｎｓ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ （ＫＭｅａｎｓ） 该方法将所有的点分到由用户指定的Ｋ个聚簇当中， 每个聚簇内部的点具有高相似性，默认的Ｋ值是５，Ｋ越 小，则形成的聚簇覆盖的地理范围越大。 ７． Ａｎｓｅｌｉｎ ＇ｓ Ｌｏｃａｌ Ｍｏｒａｎ （Ｌ－Ｍｏｒａｎ） 该方法是运用Ｍｏｒａｎ＇ｓ ＂Ｉ＂统计方法分析单个的地域 点、地带与其相邻的地域点或地带的空间相似性。 在以上几种方法中，其统计分析结果或可以以 “．ｄｂｆ”等格式保存或以ＡｒｃＶｉｅｗ的“．ｓｈｐ”等图形（椭 圆或凸壳）格式输出。