
تعداد نشریات | 31 |
تعداد شمارهها | 797 |
تعداد مقالات | 7,618 |
تعداد مشاهده مقاله | 29,079,933 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,671,742 |
تأثیر عناصر آبوهوایی در ایجاد فرصتهای مجرمانه جرم سرقت - مطالعه موردی: شهرستان بندر انزلی | ||
مطالعات جغرافیایی نواحی ساحلی | ||
دوره 6، شماره 1 - شماره پیاپی 20، فروردین 1404، صفحه 41-61 | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22124/gscaj.2025.25383.1265 | ||
نویسندگان | ||
محمدرضا پورغلامی سروندانی* 1؛ بهمن فصیحی2 | ||
1دانشیار ، گروه جغرافیا، دانشگاه جامع علوم انتظامی امین، تهران، ایران. | ||
2استادیار، گروه علوم پایه، دانشگاه جامع علوم انتظامی امین، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
این تحقیق در زمینه تأثیر آبوهوا بر جرم سرقت و توزیع فضایی جرم تأکید دارد. جرم زمانی اتفاق میافتد که مجرمان و اهداف بالقوه با هم تلاقی کنند. این پژوهش به بررسی تأثیر عناصر آبوهوایی در ایجاد فرصتهای مجرمانه جرم سرقت در شهر ساحلی بندر انزلی بین سالهای 1395 تا1399 تأکیدتأکید دارد. این تحقیق با ماهیت توصیفی تحلیلی و با رویکرد تحلیل زمانی و مکانی انجام گرفته است. واحد تحلیل تمام دادههای جرم سرقت منزل ازپایگاه داده پلیس110 و دادههای آبوهوایی از سایت هواشناسی معتبرجمعآوری شده است. برای تجزیهوتحلیل آماری دادهها از نرمافزار ArcMap استفاده گردیده است. جهت بررسی تعیین توزیع دادههای جرم سرقت از شاخص میانگین نزدیکترین فاصله همسایگی(ANN) استفاده شده است. برای پهنهبندی نقشههای جرم ازروش درونیابی (IDW) بهکار گرفته شده است. جهت تخمین و برآورد تراکم جرایم سرقت از تابع کرنل استفاده شده است. در این تحقیق از روش حداقل مربع معمولی (OLS) استفاده گردید. بیشترین رخداد سرقت درمنطقه7انزلی، وکمترین وقوع سرقت در منطقه1 غازیان است. یافتههای خلاصه نتایج مدل رگرسیون OLSدرموردمیزان تأثیرگذاری متغیر های عناصر آبوهوایی را در متغیر جرم سرقت را نشان داد که برخی ضرایب مثبت یا منفی است . به عنوان نمونه درفصل بهار با مثبت شدن ضرایب کمینه دما افزایش سرقت و با منفی شدن ضرایب بیشینه دما کاهش سرقت همراه هست. باتوجهبه اینکه ارزش (VIF) ضریب تغییرات واریانس کمتر از 7/5 است و مقادیر بهدست آمده برای برخی از عنصر نشان داد که میتواند پیشبینی مناسبی را از این رگرسیون انجام داد. برای تعیین رابطه سازگاری عناصر آبوهوا و جرم سرقت در فضای جغرافیایی نتایج آزمون کوئنکر (BP) نشان داد که در همة فصول سال مقدار p بیشتر از0/05 بوده که نشان از سازگاری این مدل با متغیرها است.این تحقیق بهوضوح نشان داد که مجرمان رفتارهای مجرمانه خود را با شرایط وابسته آبوهوایی که با آن روبرو هستند، تطبیق میدهند. | ||
کلیدواژهها | ||
آبوهوا؛ فرصت مجرمانه؛ سرقت منزل؛ بندر انزلی | ||
مراجع | ||
اصغری، آزاد؛ ویسیان، محمد؛ اکبری، مهناز. (2015). تأثیر آبوهوا بر میزان ارتکاب جرائم سرقت: مطالعه موردی شهر قروه. هفتمین کنفرانس ملی برنامهریزی و مدیریت شهری با تأکید بر راهبردهای توسعه شهری، مشهد.
برنا، رضا؛ بختیارپور، علی؛ پروازی، مهناز؛ قاسمنیا، نبیاله. (2015). بررسی تأثیر عناصر اقلیمی بر میزان جرایم در استان خوزستان. پژوهشنامه جغرافیای انتظامی، 3 (11)، ص. 99-132.
عبادینژاد، سیدعلی؛ باهوش، محمد. (2013). بررسی عوامل محیطی مؤثر بر پیشگیری از سرقت منزل. فصلنامه انتظام اجتماعی، 4 (3)، ص. 105-125.
عصاره، عبدالرحمن؛ شامبیاتی، هوشنگ. (2013). کنشهای متأثر از محیط و راهبردهای مهار پدیده مجرمانه. تحقیقات حقوقی آزاد، 6 (19)، ص. 1-30.
خسروینیا، بابک؛ موغلی، مرضیه. (2011). تأثیر آبوهوا بر ارتکاب جرم: مطالعه موردی لارستان. جغرافیای طبیعی، 4 (11)، ص. 63-74.
زیاری، کرامتاله؛ رخساری، حمید. (2019). بررسی عوامل مؤثر بر مکانگزینی هتلها و بازتابهای فضایی آن در منطقهی شهری: موردشناسی شهر بندرانزلی. جغرافیا و آمایش شهری - منطقهای، 9 (32)، ص. 145-170.
اسکندرینوده، محمد؛ خوشدلان، مژگان. (2012). تحلیل فضایی پراکندگی جمعیت و توزیع خدمات در شهر بندرانزلی بر اساس مدل تاپسیس. جغرافیا و پایداری محیط، 2 (2)، ص. 25-44.
زینلی، سایه؛ حسینعلی، فرهاد؛ صادقینیارکی، ابوالقاسم؛ کاظمیبیدختی، محمد؛ عفتی، میثم. (2015). تحلیل مکانی تصادفات در تقاطعهای برونشهری با بهکارگیری روشهای خودهمبستگی مکانی و برآورد تراکم کرنل. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی، 3 (2)، ص. 21-42.
درگاه مرکز آمار ایران.
Abraham, J., & Ceccato, V. (2022). Crime and safety in rural areas: A systematic review of the English-language literature 1980–2020.Journal of Rural studies, 94, 250_273.
. https://doi.org/10.1016/j.jrurstud.2022.05.010
Andresen, M. A., & Malleson, N. (2013). Crime seasonality and its variations across space. Applied Geography, 43, 25–35. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2013.06.007
Anselin, L., & Arribas-Bel, D. (2013). Spatial fixed effects and spatial dependence in a single cross-section. Papers in Regional Science, 92(1), 3–17. https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2012.00480.x
Blakeslee, D., Chaurey, R., Fishman, R., Malghan, D., & Malik, S. (2021). In the heat of the moment: Economic and non-economic drivers of the weather-crime relationship. Journal of Economic Behavior & Organization, 192. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2021.11.003
Breetzke, G. D., Polaschek, D. L. L., & Curtis-Ham, S. (2019). Does crime count? Investigating the association between neighbourhood-level crime and recidivism in high-risk parolees. Applied Geography, 102, 20–27. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2018.11.002
Burkhardt, J., Bayham, J., Wilson, A., Carter, E., Berman, J. D., O'Dell, K., Ford, B., Fischer, E. V., & Pierce, J. R. (2019). The effect of pollution on crime: Evidence from data on particulate matter and ozone. Journal of Environmental Economics and Management, 98. https://doi.org/10.1016/j.jeem.2019.102267
Chambru, C. (2020). Weather shocks, poverty and crime in 18th-century Savoy. Explorations in Economic History. https://doi.org/10.1016/j.eeh.2020.101353
Cohen, J. G., Gorr, W. W., & Durso, C. M. (2003). Estimation of crime seasonality: A cross-sectional extension to time series classical decomposition. Working paper, H. John Heinz III School of Public Policy and Management, Carnegie Mellon University.
Cohen, L. E., & Felson, M. (1979). Social change and crime rate trends: A routine activity approach. American Sociological Review, 44(4), 588–608. https://doi.org/10.2307/2094589
Crank, J. P., & Jacoby, L. S. (2015). Modeling the relationship between global warming, violence, and crime. In Crime, Violence, and Global Warming. Anderson Publishing Ltd. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-26509-6.00004-8
Fang, C., Liu, H., Li, G., Sun, D., & Miao, Z. (2015). Estimating the impact of urbanization on air quality in China using spatial regression models. Sustainability, 7(11), 15570–15592.
Felson, M., & Boba, R. (2010). Crime and everyday life (4th ed.). Los Angeles, CA: Sage Publications.
Garg, T., McCord, G. C., & Montfort, A. (2018). Losing your cool: Psychological mechanisms in the temperature-crime relationship in Mexico. Working Paper.
Güneyli, H., & Ahmed, S. M. S. (2023). Detecting abnormal seismic activity areas of Anatolian plate and deformation directions using Python Geospatial libraries. Heliyon, 9 (3).
Hart, R., Pedersen, W., & Skardhamar, T. (2022). Blowing in the wind? Testing the effect of weather on the spatial distribution of crime using Generalized Additive Models. Crime Science, 11 (9).
https://doi.org/10.1186/s40163-022-00171-2
Heilmann, K., Kahn, M., & Tang, J. (2021). The urban crime and heat gradient in high and low poverty areas. Journal of Public Economics, 197. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2021.104408
Hofer, I. M. J., Hart, A. J., Martín-Vega, D., & Hall, J. R. (2020). Estimating crime scene temperatures from nearby meteorological station data. Forensic Science International, 306.
https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2019.110028
Hou, K., Zhang, L., Xu, X., Feng, Y., Baozhang, C., Hu, W., & Shu, R. (2023). High ambient temperatures are associated with urban crime risk in Chicago. Science of The Total Environment, 856 (Part 1). https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.158846
Crank, J. P., & Jacoby, L. S. (2015). Crime, violence, and global warming. Anderson Publishing, Ltd. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-26509-6.00004-8
Jones, B. (2022). Dust storms and violent crime. Journal of Environmental Economics and Management, 111. https://doi.org/10.1016/j.jeem.2021.102590
Lewis, L. T., & Alford, J. J. (1975). The influence of season on assault. The Professional Geographer, 27 (2), 214–217.
Li, J., & Zhan, Z. (2022). Impact of COVID-19 travel-restriction policies on road traffic accident patterns with emphasis on cyclists: A case study of New York City. Accident Analysis & Prevention, 167, 1–15. https://doi.org/10.1016/j.aap.2022.106586
Lin, X., Zhang, J., & Jiang, S. (2022). Spatial and temporal correlations of crime in Detroit: Evidence from spatial dynamic panel data models. International Review of Law and Economics, 72
. https://doi.org/10.1016/j.irle.2022.106100
Linning, S. J. (2015). Crime seasonality and the micro-spatial patterns of property crime in Vancouver, BC and Ottawa, ON. Journal of Criminal Justice, 43(6), 544–555. https://doi.org/10.1016/j.jcrimjus.2015.05.007
Maiti, A., Zhang, Q., Sannigrahi, S., Pramanik, S., Chakraborti, S., Cerda, A., & Pilla, F. (2021). Exploring spatiotemporal effects of the driving factors on COVID-19 incidences in the contiguous United States. Sustainable Cities and Society, 68. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.102784
McDowall, D., Loftin, C., & Pate, M. (2012). Seasonal cycles in crime, and their variability. Journal of Quantitative Criminology, 28, 389–410. https://doi.org/10.1007/s10940-011-9145-7
Non-economic factors in violence: Evidence from organized crime, suicides and climate in Mexico. Journal of Economic Behavior & Organization, 168. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2019.10.021
Oshan, T. M., Smith, J. P., & Fotheringham, A. S. (2020). Targeting the spatial context of obesity determinants via multiscale geographically weighted regression. International Journal of Health Geographics, 19, 1–17. https://doi.org/10.1186/s12942-020-00204-6
Quetelet, L. A. J. (1842). A treatise on man and the development of his faculties (pp. 82–96). Trans. Dr. R. Know, FRSE. Edinburgh: W. and R. Chambers. In M. A. Andresen, P. J. Brantingham, & J. B. Kinney (Eds.), Classics in Environmental Criminology (pp. 29–75). Boca Raton, FL: CRC Press.
Ranson, M. (2014). Crime, weather, and climate change. Journal of Environmental Economics and Management, 67(3), 274–302. https://doi.org/10.1016/j.jeem.2013.11.008
Shen, B., Hu, X., & Wu, H. (2020). Impacts of climate variations on crime rates in Beijing, China. Science of The Total Environment, 725, 1–20. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138190
Shiode, N., Shiode, S., & Nishi, H. (2023). Seasonal characteristics of crime: An empirical investigation of the temporal fluctuation of the different types of crime in London. Computational Urban Science, 3, Article 19. https://doi.org/10.1007/s43762-023-00094-x
Sorg, E. T., & Taylor, R. B. (2011). Community-level impacts of temperature on urban street robbery. Journal of Criminal Justice, 39(6), 463–470. https://doi.org/10.1016/j.jcrimjus.2011.08.004
Wang, J., Yu, Z., Lei, Z., Long, S., & Shaogang, Z. (2022). Study on the critical factors and hot spots of crude oil tanker accidents. Ocean & Coastal Management, 217, 1–20.
https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2021.106010
White, J. (2014). Crime rates could rise as climate change bites. New Scientist, 221(2959), Page 12. https://doi.org/10.1016/S0262-4079 (14)60464-4
Xu, R., Xion, X., Abramson, M., Yuming, G., & Jshanshan, L. (2020). Ambient temperature and intentional homicide: A multi-city case-crossover study in the US. Environment International, 143, Article 105992. https://doi.org/10.1016/j.envint.2020.105992 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 25 |