ScholarGate
Ассистент
Process / pipelineGeospatial analysis

Risk Terrain Modeling for Crime Prediction and Prevention

Основная идея заключается в том, что определенные характеристики окружающей среды — такие как близость к автомагистралям, плотность баров или магазинов алкогольных напитков, наличие пустующих зданий или близость к общественному транспорту — систематически увеличивают вероятность совершения преступлений в прилегающих районах. Отображая эти факторы риска и анализируя их наложение на географическую область, RTM создает составную поверхность риска, которая выявляет местность, подверженную преступности. Места, получившие высокие оценки по нескольким факторам риска, должны быть приоритетными для превентивных ресурсов, тогда как районы с небольшим количеством факторов риска являются естественными зонами с низким уровнем преступности.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  1. Caplan, J. M., Kennedy, L. W., & Miller, J. (2011). Risk terrain modeling: Brokering criminological theory and GIS methods for crime forecasting. Journal of Research and Practice in Criminal Justice, 17(1), 56-69. link
  2. Kennedy, L. W. (2008). Crime and Environment. Routledge. link
  3. Brantingham, P. J., & Brantingham, P. L. (1991). Environmental criminology. Sage Publications. link

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Risk Terrain Modeling for Crime Prediction and Prevention. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/forensics/risk-terrain-modeling

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateRisk Terrain Modeling (Risk Terrain Modeling for Crime Prediction and Prevention). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/forensics/risk-terrain-modeling · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026