空間機率評估分析工具_應用與公安行業

空間機率評估分析工具

1、空間機率評估分析說明
        此處所謂的空間機率，是指某件事情，發生在某處的一個機率，如有這樣一個命題：
        全市5月份共發生了200起案例，其中發生在A小區的事件總共有16起，問是否有異常？
        這裡說明的異常，就是假設全市發生的案例，如果沒有特殊的條件，應該是平均的分布在全市的各個角落（當然實際上不可能，這個與治安情況、流動人口、受教育階層、經濟條件等很多情況有關係。我們這裡討論純粹的自然空間計量關係，暫時不考慮各種人文社會因素），那麼A小區理論上會發生多少起案例，在全市案例的佔百分百數量是多少？對照實際的案例發生資料，來計算是否出現案發異常。
         如所示：

 
        其中，黃色的大地區表示全市範圍，藍色的NO.1和NO.2表示其中的兩個小區，黑色圈狀點表示案例發生的情況。
        如果不去進行空間機率評估分析的話，NO.1地區發生了怎麼多起案例，是否是正常，如果不正常，那麼超出了正常值多少？
        以下通過我們這個空間機率分析工具，來對種情況進行分析
2 、工具說明
        空間機率評估分析工具是採用python指令碼編寫的一個功能，通過ArcGIS封裝成了tools，主要介面如下：
  
 

        一共是七個參數，其中有兩個參數是用於存放臨時資料的設定，最少需要輸入兩個圖層資訊（其中，空間約束範圍圖層和分析地區圖層可能是同一個圖層。）
       七個參數的說明如下：
         空間約束範圍圖層：最大分析地區，用於計算總的地區量級，必須是要包含所有的分析地區的全集。
         分析地區圖層：需要分析空間機率的地區，必須是空間約束範圍的子集。
         事件數目據點圖層：實際用於分析的事件點的圖層。
         地區分析結果輸出圖層：輸出圖層，用於輸出最後的分析結果，結構與分析地區圖層一致。
         分析欄位：分析地區圖層中的一個不可變唯一標識（注意，不可以是OBJECTID這種可變的標識）。
         臨時輸出結果存放空間：在分析的過程中臨時產生的資料的存放空間。
         臨時統計結果表：在分析的過程中產生的臨時結果表，注意結果表是不可以放在要素資料集中的，所以這裡要獨立設定一個參數。
         空間隨機率總量：用於參照機率的樣本總量，預設是10000，根據統計原理，樣本總量越多，越接近理論機率。但是樣本總量越多，計算量就越大，消耗時間就越長。

 

3、工具用法
 
        運行內容：
 
        啟動並執行過程中會計算出兩組結果，一組是在樣本總量的基礎上，得出理論空間機率，一組是利用實際的樣本資料，得出實際機率。
        以上資料也會寫入到輸出結果中。
 
         從結果中可以看出，NO.1地區，在樣本總量為10000的情況下，理論上發生在該地區中的數量只有149件，空間機率只有1.49%，而實際上在102起案例中有12件發生在這個地區中，空間機率高達11.76%，超出了理論機率的接近10倍。這樣就可以認為，此地區發生嚴重的案發異常。
 NO.2地區理論上是13%，實際上是17%，略高與理論資料，我們認為是比較正常的情況。

4、執行個體示範
 
        如下執行個體，兩個圖層的基本情況如下：
        Jurisdiction是某個城市的某個地區的街區區劃圖。
        CrimePoint_All是發生在這個地區內的所有案例的空間分布情況。
        現在要分析，在這些街區中，那些街區的案發率高於理論案發率。
        分析過程如下：
 
        運行過程如下：
 
        運行結果如下：
 
        通過製圖渲染，把低於理論值的地區設為藍色，高於理論值的地區設為紅色，得出如下空間分布情況：
 
可以看出，我們理論機率和實際機率的差，從-0.078——0.071之間，分布情況如下：
 

          處於最極端的兩個區分別是92區和39區。，如下：
 

       根據計算出來的結果，就可以繼續採取相應的分析，為什麼這個地區的機率如此之高，是否有什麼特殊的情況發生，如果通過全年度的分時段分析，會得出更多的一些資訊。
5、後續說明
        此工具直接利用的是空間隨機分布來計算理論機率，沒有考慮人文社會的因素，所以空間模型非常之簡單，以後如果能夠在工具中加入各種相關因素，分析的結果就會更加的準確。
        這裡只是提出一種空間機率評估的思路，還非常不完善，希望有興趣的同仁能夠提出各種寶貴的思路，完成該模型。
                                                                                                                                      by:esri_大蝦盧

 

PS:對以上工具有興趣的同學，可以關注新浪微博並@Esri_大蝦盧，私信留下郵箱索取。(附：該工具的指令碼採用的是ArcGIS 10.1的python環境編寫的，如果需要運行，請安裝ArcGIS 10.1)