而在5220m至5560m的距离下,抢劫事件的空间网络K函数值开始减少并逐渐小于蒙特卡洛模拟下限曲线值,说明在5220m及以上的距离上,抢劫事件逐渐表现出空间均匀分布的特征。图6.4抢劫事件时空网络K函数对于盗窃事件,用2017年纽约市发生盗窃事件共计147489起进行分析,图6.5为对应的分析结果,图中各项含义与图6.3相同。......
2025-09-29
图6.21 纽约市每日犯罪折线图
图6.22 纽约市每月犯罪箱线图
用离散点的形式描述抗议事件不能充分体现其空间分布趋势,可采用核密度估计方法。核密度估计是一种基于非参数估计的空间数据描述方法,它将研究区域格网化,通过定义核函数,计算样本点落入每个格网的概率来计算目标数据的空间分布;表现形式方面,它将点状空间要素转化为面状要素,用不同颜色区分不同格网中数据的分布概率。用核密度估计方法处理抗议事件空间位置数据,得到如图6.24所示结果,图6.24中蓝色的面状要素为核密度估计的结果,红色的点状要素是以频次作为权重的抗议事件的严重程度。
图6.23 纽约市不同类型犯罪折线图
(https://www.chuimin.cn)
图6.24 美国本土抗议事件空间分布
从分布趋势可以看出,群体性抗议事件呈现出明显的空间聚集效应:它们更多地出现在美国本土东部;而在西部,它们则主要集中于西海岸地区。核密度估计目视判读的结果表明,美国的大都市区一般是抗议活动程度较高的区域,从中能够提取出7个有代表性的抗议事件聚集中心,如图6.24所示,它们分别是:以西雅图和俄勒冈为中心的区域①;以旧金山为中心的区域②;以洛杉矶为中心的区域③;以丹佛为中心的区域④;以明尼阿波利斯为中心的区域⑤;以芝加哥、密尔沃基、底特律为中心的区域⑥;以及以纽约都市圈为中心的区域⑦。
为研究“弗洛伊德事件”发生后纽约市犯罪事件的空间分布变化,对犯罪事件进行核密度分析以及平均最近邻分析。由于在各个犯罪类型中只有入室盗窃犯罪数据在“弗洛伊德事件”爆发后产生了极大的波动性,因此在此研究中只分析入室盗窃犯罪的空间变化。
利用自然间断点分类法对研究区入室盗窃犯罪事件进行分类标注,如图6.25所示,入室盗窃犯罪事件数量在各区分布十分不均,从集中在布鲁克林区(5月28日)演变至集中于曼哈顿区,在6月1日时曼哈顿区数量超过200次,而其他地区均在10次以下,在6月2日时集中分布于曼哈顿区和布朗克斯区(均为100次以上)。
采用平均最近邻分析(ANN)模型研究抗议期间犯罪事件的空间集中度和犯罪分布,ANN比率计算公式为:
如果ANN值小于1,则表示数据呈现聚集模式;如果ANN值大于1,则表示数据呈现分散模式。在利用平均最近邻分析时,会得到数据统计显著性的量度p值、z得分,用来判断是否拒绝零假设。对纽约市5月20日至6月10日的入室盗窃犯罪数据进行平均最近邻分析,得到每日犯罪数据的ANN比率以及p值,如图6.26所示,红色条带为ANN值,蓝色条带为p值。从图中分析可知在5月29日之前,空间分布状态为波动状态;从5月30日开始ANN值均小于1,且p值和z值得分值均为0,入室盗窃犯罪呈现明显的聚集状态;到6月5日恢复到离散模式,后又回到波动状态。
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