城市治安研究

弗洛伊德

今晚奥运就开幕啦，写点东西留下作为纪念也算献礼，嘎嘎
言归正传。城市治安似乎是个解不开的顽疾，咨询室、研究所有不少提问和讨论的帖子，甚至有人认为机场、学校犯罪就是个Bug。如此棘手的犯罪问题是如何产生的，我们又应该如何应对呢？这就是本文将详细研究的主题。本人文章均为原创，若转载请注明作者为弗洛伊德（弗老大）

目录

第一部分 犯罪的产生和安保效能-----------------------1#

第二部分 犯罪对RCI Desirability的影响-----2#

第三部分  安全部门--------------------------------------------3#

第四部分  犯罪性质与犯罪控制--------------------------4#

第五部分 犯罪相关问题汇总------------------------------7#

总结-------------------------------------------------------------------7#

第一部分 犯罪的产生和安保效能

一，犯罪模拟器
SC4中的犯罪由犯罪模拟器控制

如图所示，犯罪模拟器有如下几个组成部分：

1，Crime Prop Request Curve——犯罪道具曲线
即犯罪等级与道具分配的关系。犯罪等级在这里表述为0~1级，等级越高分配到的道具越多，最多为10。这项数值与我们在城市中看到的犯罪现象有关，例如涂鸦，抢劫等。

2，Crime, R$: EQ → Base Criminality Curve——R$教育/犯罪行为曲线
3，Crime, R$$: EQ → Base Criminality Curve——R$$教育/犯罪行为曲线
4，Crime, R$$$: EQ → Base Criminality Curve——R$$$教育/犯罪行为曲线
这三项指标与R的教育水平有关，教育越高犯行为比越小，EQ200比例为0。

犯罪行为曲线/教育	EQ 0	EQ 100	EQ 200
R$	0.4	0.3	0
R$$	0.15	0.11	0
R$$$	0.1	0.07	0

计算法例子：假设某城人口6w，其中R$2w（EQ0）,R$$（EQ0）3w,R$$$（EQ0）1w， 即0.4×2w+0.15×3w+0.1×1w=13500。这个数字还要经过Crime, Criminality → Crimes Curve——犯罪行为与犯罪查询函数换算才会成为犯罪图表中的犯罪数。

5，Crime, R$: Jobless ratio → Criminality Curve——R$失业率/犯罪行为曲线
6，Crime, R$$: Jobless ratio → Criminality Curve——R$$失业率/犯罪行为曲线
7，Crime, R$$$: Jobless ratio → Criminality Curve——R$$$失业率/犯罪行为曲线
这三项指标与R的失业率有关，失业率越低犯罪行为比越小，完全就业的时候该比值为负。

犯罪行为曲线/失业率	-1	-0.7	0	0.7	1
R$	0.1	0.07	0	-0.07	-0.1
R$$	0.07	0.05	0	-0.05	-0.07
R$$$	0.05	0.03	0	-0.03	-0.05

该组数据性质和算法与教育/犯罪曲线一致。

8，Crime, Criminality → Crimes Curve——犯罪行为与犯罪查询曲线
犯罪行为越多犯罪曲线越大

犯罪行为	0	200	5000	10000	20000	200000	400000	600000	900000
犯罪查询曲线	0	1	5	10	25	40	55	60	65

继续上面教育/犯罪行为曲线例子，该城犯罪数据曲线查询为13500大约在20左右。这算是个治安较差的城市了，安全顾问会经常冒出来提醒市长加强警力。

9，Crime, Police Protection → Crime Attenuation——警力与犯罪减少
有警力覆盖的地块警力强度与覆盖范围内犯罪数衰减的函数

警力强度	0	100	200	255
犯罪数衰减	0	0.05	0.2	0.5

10，Crime, Crime Grid Decay Factor——单格犯罪衰减因数
单格每月犯罪行为衰减的百分比：0.8。所以我们经常会在犯罪地区查询时发现每个月黄/红色的犯罪地区都有所不同，会消失而发生移动。

11，Crime, Criminal Grid Decay Factor——单格罪犯衰减因数
单格未监禁罪犯下个月作案的几率：0.66。保证监狱有空房可以避免一部分犯罪发生。

从上可知，真正决定了一座城市是夜不闭户还是罪恶都市的是2~7项，即教育水平和就业率。其中影响最强的是教育水平，若是教育跟不上，犯罪率就会大大上升。特别是R$的基础地位本身占城市人口数就不少，如此庞大的人口基数要减少犯罪只好是大力发展教育了。
另外，在游戏数据查询表中的犯罪曲线犯罪数是和犯罪地区分布图上的犯罪地点数基本一致的。

二，安保模拟器
安保模拟器控制安全系统的工作效能


1， Police:Funding To Efficiency Response Curve——基金与警局工作效率曲线

基金百分比	0	100	120
警局工作效率	0	100	110

警察局经费无论如何不能低于100%，否则它不仅没作用还会孽生犯罪。

2， Police:Max Allowed Funding Percentage——警局基金的最大百分比120%
增加的基金转化成扩大的警局覆盖半径。

3， Police:Monthly Criminal Rehabilitation Percent——警局每月降低犯罪影响百分比10%

4， Police:Strike Efficiency——警察治理暴动时的效率20

5， Police:Max Strike Duration——暴动最长持续时间548天（游戏时间）
暴动是一个可长可短的过程，咨询室曾经有帖子描述长达半个小时（现实时间）的骚乱……他最后只能选择放弃储存退出，但先前的建设成果全没了……

6， Police:Min Funding To End Strikes——警察局平息暴动所需最小基金90%

7， Police:Strike Response Curve——警力/暴动响应曲线

警力强度	0	25	50	70
暴动几率	100	25	10	0

有效的警力覆盖可以降低暴动的发生几率。

8， Police:Arrest Threshold——逮捕犯人所需的最低警力强度20
当犯罪发生在警力值高于20的地块时罪犯将被抓获，也就是说只要你的城市里有一辆警车就可以逮捕所有罪犯了……（真得这么夸张？怀疑……）

9， Jail, Funding To Efficiency Response Curve——监狱基金与效率曲线

监狱基金（%）	0	10	100	120
监狱容量（%）	0	50	100	110

监狱资金的多少决定了监狱容量的大小。基金可在预算菜单“法政部门”中调整，该动作对全城监狱均有效，奖励建筑监狱除外。

10，Jail:Jailbreak Response Curve——越狱响应曲线

监狱饱和度（%）	0	80	90	100
越狱风险（%）	0	0	10	100

监狱容量饱和度与越狱发生几率曲线。市政监狱饱和度一旦超过80%就有发生越狱行为的风险，因此在达到这个值之前要经常检查监狱运转状况，及时增设监狱或调高经费以防不测。

11，Jail:Jailbreak Escapee Percentage——越狱逃亡者比例最小10%/最大50%
越狱进行期间逃出犯人占监狱当时容量最小/大百分比。

12，Jail:End Jailbreak Capacity——越狱停止的监狱极限容量
监狱容量低于80%时一切正在进行中的越狱行为都将停止。

弗洛伊德

第二部分   犯罪对RCI Desirability的影响

犯罪作为城市的一项环境指标直接影响着地价、RCI Desirability和安全度民调的水平，而这三个项目又影响着RCI入驻率&需求刺激与市长支持度。因此某种程度上犯罪数就成了城市提升档次的一个瓶颈，甚至比需求瓶颈还要棘手。

1. 犯罪抑制了RCI Desirability的提升

原帖由 rszxh 于 2006-10-24 19:32 发表
這樣吧，偶貼一段數據，這樣有個量化的概念
(Develop)Exemplar File
Desirability Threshold Decline和Desirability Threshold Growth都是0x00000032
CO$$
Crime Effect　0.000000,50.000000,255.000000,-50.000000
Baseline Desirability　0xFFFFFFE5
Subjective Factor Threshold (Min value)　0x0000001D
Subjective Factor Threshold (Max value)　0x00000029
CO$$$
Crime Effect　0.000000,50.000000,15.000000,39.000000,30.000000,28.000000,45.000000,18.000000,60.000000,8.000000,75.000000,0.000000,90.000000,-8.000000,105.000000,-15.000000,120.000000,-22.000000,135.000000,-28.000000,150.000000,-33.000000,165.000000,-38.000000,180.000000,-41.000000,195.000000,-44.000000,210.000000,-47.000000,225.000000,-49.000000,240.000000,-50.000000,255.000000,-50.000000
Baseline Desirability　0xFFFFFFBF
Subjective Factor Threshold (Min value)　0x0000001D
Subjective Factor Threshold (Max value)　0x00000029
CS$
Crime Effect　0.000000,25.000000,15.000000,24.000000,30.000000,22.000000,45.000000,20.000000,60.000000,19.000000,75.000000,17.000000,90.000000,15.000000,105.000000,13.000000,120.000000,11.000000,135.000000,9.000000,150.000000,7.000000,165.000000,5.000000,180.000000,2.000000,195.000000,-1.000000,210.000000,-4.000000,225.000000,-8.000000,240.000000,-13.000000,255.000000,-25.000000
Baseline Desirability　0x00000044
Subjective Factor Threshold (Min value)　0x0000000E
Subjective Factor Threshold (Max value)　0x00000015
CS$$
Crime Effect　0.000000,50.000000,255.000000,-50.000000
Baseline Desirability　0xFFFFFFFD
Subjective Factor Threshold (Min value)　0x0000001D
Subjective Factor Threshold (Max value)　0x00000029
CS$$$
Crime Effect　0.000000,50.000000,15.000000,39.000000,30.000000,28.000000,45.000000,18.000000,60.000000,8.000000,75.000000,0.000000,90.000000,-8.000000,105.000000,-15.000000,120.000000,-22.000000,135.000000,-28.000000,150.000000,-33.000000,165.000000,-38.000000,180.000000,-41.000000,195.000000,-44.000000,210.000000,-47.000000,225.000000,-49.000000,240.000000,-50.000000,255.000000,-50.000000
Baseline Desirability　0x00000001
Subjective Factor Threshold (Min value)　0x0000001D
Subjective Factor Threshold (Max value)　0x00000029
R$
Crime Effect　0.000000,25.000000,15.000000,24.000000,30.000000,22.000000,45.000000,20.000000,60.000000,19.000000,75.000000,17.000000,90.000000,15.000000,105.000000,13.000000,120.000000,11.000000,135.000000,9.000000,150.000000,7.000000,165.000000,5.000000,180.000000,2.000000,195.000000,-1.000000,210.000000,-4.000000,225.000000,-8.000000,240.000000,-13.000000,255.000000,-25.000000
Baseline Desirability　0x00000019
Subjective Factor Threshold (Min value)　0x0000000E
Subjective Factor Threshold (Max value)　0x00000015
R$$
Crime Effect　0.000000,50.000000,255.000000,-50.000000
Baseline Desirability　0xFFFFFFA7
Subjective Factor Threshold (Min value)　0x0000001D
Subjective Factor Threshold (Max value)　0x00000029
R$$$
Crime Effect　0.000000,50.000000,15.000000,39.000000,30.000000,28.000000,45.000000,18.000000,60.000000,8.000000,75.000000,0.000000,90.000000,-8.000000,105.000000,-15.000000,120.000000,-22.000000,135.000000,-28.000000,150.000000,-33.000000,165.000000,-38.000000,180.000000,-41.000000,195.000000,-44.000000,210.000000,-47.000000,225.000000,-49.000000,240.000000,-50.000000,255.000000,-50.000000
Baseline Desirability　0xFFFFFF98
Subjective Factor Threshold (Min value)　0x0000001D
Subjective Factor Threshold (Max value)　0x00000029
IR
Crime Effect　0.000000,10.000000,15.000000,9.000000,30.000000,9.000000,45.000000,8.000000,60.000000,7.000000,75.000000,7.000000,90.000000,6.000000,105.000000,5.000000,120.000000,5.000000,135.000000,4.000000,150.000000,3.000000,165.000000,2.000000,180.000000,1.000000,195.000000,0.000000,210.000000,-2.000000,225.000000,-3.000000,240.000000,-5.000000,255.000000,-10.000000
Baseline Desirability　0xFFFFFFAF
Subjective Factor Threshold (Min value)　0x00000005
Subjective Factor Threshold (Max value)　0x00000009
ID
Crime Effect　0.000000,10.000000,15.000000,9.000000,30.000000,9.000000,45.000000,8.000000,60.000000,7.000000,75.000000,7.000000,90.000000,6.000000,105.000000,5.000000,120.000000,5.000000,135.000000,4.000000,150.000000,3.000000,165.000000,2.000000,180.000000,1.000000,195.000000,0.000000,210.000000,-2.000000,225.000000,-3.000000,240.000000,-5.000000,255.000000,-10.000000
Baseline Desirability　0x00000045
Subjective Factor Threshold (Min value)　0x00000005
Subjective Factor Threshold (Max value)　0x00000009
IM
Crime Effect　0.000000,25.000000,255.000000,-25.000000
Baseline Desirability　0x0000002F
Subjective Factor Threshold (Min value)　0x0000000E
Subjective Factor Threshold (Max value)　0x00000015
IH
Crime Effect　0.000000,50.000000,15.000000,39.000000,30.000000,28.000000,45.000000,18.000000,60.000000,8.000000,75.000000,0.000000,90.000000,-8.000000,105.000000,-15.000000,120.000000,-22.000000,135.000000,-28.000000,150.000000,-33.000000,165.000000,-38.000000,180.000000,-41.000000,195.000000,-44.000000,210.000000,-47.000000,225.000000,-49.000000,240.000000,-50.000000,255.000000,-50.000000
Baseline Desirability　0xFFFFFFA2
Subjective Factor Threshold (Min value)　0x0000001D
Subjective Factor Threshold (Max value)　0x00000029

以上是rszxh贴的数据，和藏经阁《环境因素对RCI各建筑物的Desirability的影响》一文的关于犯罪的图表数据来源相同，图表大家可以去那一帖看我就不贴了。我想Desirability的重要性毋庸置疑，对其不熟悉的朋友仍可参考藏经阁那帖。Desirability降低将直接影响楼房入住率，低Desirability也是引发黑/灰楼的重要诱因。数据显示最严重的犯罪程度会导致某些种类的RCI Desirability下降50，这样就很可能引发弃楼或者入驻率严重下降。

2. 犯罪会降低地价
地价是和犯罪平行的RCI Desirability影响因素之一，它会因高犯罪率而降低。地价水平虽然没有对应的数据曲线图体现，但在资料总览地图上犯罪高发的地块一定和地价低的地块重合，这种现象直接说明了犯罪会降低地价。因犯罪造成的地价降低同样会造成各种RCI分区的Desirability下降，这意味着犯罪的危害加倍了。关于地价影响RCI Desirability的具体数据参见《环境因素对RCI各建筑物的Desirability的影响》。本人文章均为原创，若转载请注明作者为弗洛伊德（弗老大）。对地价控制还不太熟悉的朋友可以参阅拙作《揭开地价的秘密》，该篇#22亦涉及了犯罪对地价的负面影响及简单处置方案。



3. 犯罪可间接抑制需求积累、阻碍城市成长
犯罪与看似不相关的需求通过一个反应链条关联起来：犯罪一旦产生就会给当格地块的RCI Desirability做减法进而降低楼房的入住率，入驻率的降低又会带来相应的需求损失。如标题所说，犯罪不但会抑制需求积累，还会阻碍城市成长，它们成因相同但表现不同。下面我就举个例子来算算这笔账。
假设2人口可刺激出1工作需求，那么一栋8000人R$住满后可以刺激4000个ID需求。如果这栋楼遇到高犯罪困扰Desirability降低造成入住率下降，实际居民人数为6000R$，那么就只能刺激出3000个ID需求、损失掉1000ID需求。如果一座城有同样的楼20座，那么损失的ID需求将高达2w。这是需求损失的一方面。
另一方面，8000人的楼实际入住6000人，意味着该楼2000人的住房空间无形中被浪费掉了。但这2000人的住房需求并没有消失，你仍然必须为这2000R$规划新的宅基地来安置，这么一来就增加了土地资源的消耗。假设你需要满足24wR$的住宅需求，那么只需满员的8000R$大楼30座，若因高犯罪导致实际入住人口降为6000，那么就需要40座8000R$大楼来满足（若出8000人以下的大楼就会消耗更多土地资源），这全是因为犯罪使大楼无法达到实际容量的结果。8000R$大楼占地4×4格，那么多出来的10座大楼将白白占去你160格土地，不过这还不是最可怕的。大家都知道住宅区需要各种配套的交通、医疗、安全、教育、休闲和奖励建筑来维持运转，由于大部分必要配套设施覆盖范围是有限的，因此住宅区往往必须和这类设施捆绑组合而成为一个占地较大的生活区。受到配套建筑覆盖范围的限制，面积上铺得越开的住宅区将会消耗掉更多土地建设配套建筑，占用更多土地。这么一算，多出来的10座大楼就不仅仅占用160格土地了，还要算上覆盖住宅所需的配套设施的建筑用地，而这部分土地因为40座楼占地更广而比维持30座大楼时用得更多。所以不论是从哪个方面来讲，因犯罪造成的大楼入住率降低一定会消耗更多的土地资源，从而加剧人口增长需要与用地供给不足之间的矛盾。这种土地与人口间的矛盾在小城市会体现得非常突出，即便是在大中城市出现这样的土地浪费也是十分可惜的。
以上只是举一个简单的例子，数字计算都只在理论层面进行，实际情况可能要复杂得多。但犯罪肯定是会间接的抑制RCI需求提升、阻碍城市成长的。


以上的结论估计多数老玩家都已烂熟于胸，真正棘手的情况是提升教育、就业率的情况下仍然有严重治安问题，下面就研究安全部门对降低犯罪的作用。

弗洛伊德

第三部分   安全部门

安全部门包括各类警察局和监狱，这里只介绍能降低犯罪率的警察局系统。
1，岗亭

2，派出所

3，警察局

4，高等警察局

名称	管辖范围内警力强度	管辖半径（格）	警车数量	牢房数量
岗亭	100	12	0	0
派出所	200	24	2	25
警察局	300	36.5625	4	50
高等警察局	350	42.8125	6	60

四种警局一致的数据：
1，警察局管辖范围外警力强度——0
2，警车警力覆盖半径——3格
3，警车覆盖半径内的警力强度——200
4，警车覆盖半径外（全城有效）的警力强度——20
四种警局中只有岗亭没有关押犯人的能力，它只能起到辅助降低犯罪率的作用。其余三种警局都配置了警车，不但加强了局里的警力将罪犯及时抓捕归案，而且能够机动灵活地在城市的各个角落打击犯罪。但是警车在管辖范围内外有警力强度的区别，而且其警力覆盖半径只有3格而已，对高犯罪的机场、奖励建筑大学等占地庞大的建筑物似乎覆盖范围小了点，似乎是力不从心。本人文章均为原创，若转载请注明作者为弗洛伊德（弗老大）

有时候安全顾问跳出来指出已经有大量警局覆盖的地区（如机场）仍有高犯罪率、质疑你的安全策略并要求增设警力。这时你可能会误认为警察局没有履行它的职责，至少是打了折扣的。但事实并非如此。

这是28w万金油城取消警局经费后犯罪率直线上升的截图，该城原有4座高等警局，经费调整之前月均20多的犯罪数，可见安全部门已经是尽职尽责了，经费不足后的警力真空凸现了警局在安保上的巨大作用。
既然警局有作用那为什么治安环境仍不好呢？这还要归根到人口上。第一部分已经说了，人口教育和就业决定了犯罪率的有无和高低。人口数十至数百w的城市要实现0犯罪谈何容易，只要教育低于200就有犯罪产生，而这不是警察局所能改变的，警察局只能负责把已经犯了罪的罪犯抓捕归案，它没有预防犯罪的功能。所以人口基数乘以教育/失业犯罪曲线函数得到的犯罪数，可以由警察局一定程度削弱，把每件案子的罪犯抓捕归案，保证没有犯人逍遥法外继续作案。但这属于事后的补救措施，若想从根本上抑制犯罪就必须提高教育水平、降低失业率。

弗洛伊德

第四部分   犯罪性质与犯罪控制

一，犯罪性质与分类

SC4中的犯罪分成3个级别共13种 。从一般性犯罪到最严重的银行抢劫，每种级别的犯罪因程度不同，给附近地区造成的负面影响也不同。

1.   罪恶
一般罪恶 Generic Crime
这一阶段的罪恶没有具体的实施犯罪者，暂时认为是以下三个等级14种罪恶的初始形态或共有的基本设定，其发生地块的犯罪值会上升40。

2.   一级，轻度犯罪

恶作剧 TPing Crime

涂鸦 Graffiti Crime

丢派 Pie Throwing Crime

游 行示威  Flashing Crime

从该犯罪等级开始每起案件都有犯罪实施人，而且会体现在犯罪图表查询的犯罪数和逮捕数上。

名称	发生犯罪的分区	犯罪地区的财富级	犯罪分区的类型	当格犯罪值	发生犯罪的lot	相对频率
恶作剧	R	$$ / $$$	R	40	所有	4
涂鸦	N/A	所有	除I-R	40	所有	4
丢派	N/A	所有	除I-R	40	所有	4
游 行示威	N/A	所有	除I-R	40	所有	4

3.   二级，中度犯罪

暴露狂 Solicitation Crime

抢皮包 Money Snatcher Crime

打斗 Fighting Crime

偷车贼 Car Theft Crime

名称	发生犯罪的分区	犯罪地区的财富级	犯罪分区的类型	当格犯罪值	发生犯罪的lot	相对频率
暴露狂	N/A	所有	开放区 / Cs / Co	60	所有	3
抢皮包	N/A	所有	开放区 / Cs	60	所有	3
打斗	N/A	所有	所有	60	所有	3
偷车贼	N/A	所有	除I-R	60	所有	3

4.   三级，严重犯罪

毒品 Narcotic Deals Crime

抢劫 Stickup Crime  

施暴 Mugging Crime

银行抢案 Bank Robbery Crime

纵火 Arson Crime

名称	发生犯罪的分区	犯罪地区的财富级	犯罪分区的类型	当格犯罪值	发生犯罪的lot	相对频率
毒品	N/A	所有	Cs / Co / 开放区	80	所有	2
抢劫	N/A	所有	Co / Cs	80	所有	2
施暴	N/A	所有	除I-R	80	所有	2
银行抢案	N/A	所有	Co / Cs	80	所有	2
纵火	N/A	$ / $$	除I-R	100	黑楼	0.5（引发火灾）

注：
1. 除了通勤线（道路、地铁等）以外的所有人工建筑以及RCI分区都可成为犯罪发生地，不同犯罪的具体区别已列于表格内。
2. 犯罪分区类型中的“开放区”是指如滑板公园、公墓等具备公园效果（Park Effect）的建筑物。
3. 犯罪相对频率是各犯罪类型之间的一个参照比较数值，并不是具体数值。例如抢劫频率2打斗频率3，意味着打斗相对于抢劫发生频率高。
4. 发生犯罪的lot实际上指lot的状态，包括正常、灰楼和黑楼三种。只有纵火在黑楼条件下发生，其余犯罪可在任何状态下发生。
5. 犯罪的蔓延或控制一方面与就业率和教育水平有关，另一方面要依靠公共安全部门维持治安。犯罪地点当格警力必须高于其犯罪值才能保证抑制犯罪，其实就是一个正负叠加的过程。一般来说高等警局覆盖下的警力强度效果是最好的，足以应付各种形式的犯罪。


二，犯罪的控制
控制犯罪的手段，包括了犯罪发生前的预防和犯罪发生后的打击。

A. 犯罪的预防——降低犯罪率的根本途径。
犯罪前预防主要有三种途径：
1，提升市民教育水平
该手段是最有效的降低犯罪率的途径，它取得实效的前提是城市人口相对稳定，没有黑、灰楼。如果人口流动性大，教育水平就不能稳定提高而呈波浪性发展，直接导致教育水平无法达到最高，通过提升EQ降低犯罪率的计划也会落空。
2，提升市民就业率
先了解一组关于就业率的数据：                                                                                             

                             年龄结构与就业比例   

预期平均寿命	就业比例因数
50岁	0.4
100岁	0.6

平均寿命50岁40%居民需要就业机会，平均寿命100岁60%居民需要就业机会，这就意味着老龄化的城市将面临更严峻的就业压力。一般城市稳步发展到后期都会面临老龄化，所以要提升就业率就决不能放松对工、商业的规划发展。特别需要注意的是不能让高等级挤占低等级的发展空间，否则会陷入RCI恶性循环当中。有些新手不懂得平衡发展的重要性，一味追求高收入商住而忽视其他产业平衡的发展权利，结果就是大片高住因缺乏就业而黑、灰楼。所以如果想得到一座没有犯罪的城市，一定不能仅凭自己的好恶让低住、低服、高污无立锥之地（被挤占后也不补偿它们损失的发展空间），或者在主城产业结构调整后不作必要补偿。本人文章均为原创，若转载请注明作者为弗洛伊德（弗老大）
3，颁布实行具有犯罪预防效果的城市法案
a.青少年运动法案
立案前提：城市必须至少有一座公园、球场或遊乐场的休闲设施
花费：每月基费用100，每个市民再增加0.005
影响：降低整个城市5%的犯罪率
——比宵禁法更人道，还不影响市长评价。
b.青少年宵禁法案
花费：每月基费用40，每个市民再增加0.002
影响：降低整个城市5%犯罪率、降低10点市长评比
——市长评比已经很低时慎用。
c.鼓励阅读计划
花费：每月基费用50，每个市立图书館预算增加0.5%
影响：增加所有市民10%教育程度
——提升教育水平可间接的帮助降低犯罪率，故此列出。
附：合法赌博
收入：每月$100
影响：增加20%犯罪率、降低市长评比
——以提升犯罪率为代价的法案，根据经济情况决定是否采用。


B.犯罪的打击——遏制犯罪进一步蔓延
本文第三部分已经列出了安全部门的相关数据，这些数据可以叠加。例如3座岗亭重叠的覆盖区域内的警力强度为300（100×3）。单格安全部门的警力强度（正）与犯罪值（负）叠加，警力强度高于犯罪值才能有效遏制犯罪，并将罪犯抓捕归案（岗亭无法关押罪犯）。派出所及以上级别的警察局都配备警车，增强了覆盖范围内的警力强度。但我们平时在游戏中看到跑在街上的各种警用车辆实际上只是plop，并不能具备维持治安的功能，只有在我们点击突发事件按钮派出警车时的警车才有前面列表所列的警力效果。一般来说警察局或高等警察局的警力足够应付辖区内任何形式的犯罪，不需要进行警力增加。那何时需要增加警力呢？既不是顾问提示发现犯罪窝点的时候，也不是机场犯罪资料查询成红色的时候；而是出现警力无法覆盖的RCI分区和建筑的时候，犯罪数据曲线逮捕数低于犯罪数的时候（当然这也可能是因为监狱爆满）。其他时段增加警力并无助于降低犯罪率，而只是徒增市政开销而已。且警察局因其自身的建筑属性也会成为犯罪的温床，多余的警察局等于送给罪犯们更多、更大的“舞台”。警察局可进行经费调整，100%时正常运作，超过100%时警察局的辖区会扩大一些，但警力强度仍与100%时相同。不要尝试降低经费，如果这样做警察们就罢工了……


如果说打击犯罪是治标，那么预防犯罪就应当是治本。预防犯罪应该作为一项基本的策略贯穿规划始终，通过建设最好的人居环境在一个较长的周期摆平犯罪问题。而打击犯罪相对简单，只要建各级警察局，保证经费充足且所有建筑处于警力覆盖范围内即可。

线上城市

确实，教育高犯罪会归零，个人经验

asd314157

教育上180以后基本不用担心犯罪，30W人口犯罪基本在3上下波动（在jingcha局全覆盖的情况下），拆掉jingcha局的话没有试过

其实后期影响最多的还是空气污染

期待LZ研究下空气污染

[ 本帖最后由 asd314157 于 2008-8-17 18:37 编辑 ]

弗洛伊德

第五部分 犯罪相关问题汇总

下面是对长久以来咨询室常见的关于犯罪问题的汇总，并在其后附上我的点评和参考解决方案

一，关于犯罪的产生和特点

1，犯罪是否像需求一样与邻城“共享”？

答：不会的。犯罪是伴随人口（R分区）增长而产生的，一座没有人口（R分区）的城市是不可能发生犯罪的。

因为犯罪不能邻城“共享”，所以对于一些“娇嫩”的产业如高商可以考虑与住宅区剥离，到邻城发展以避免犯罪带来的严重负面影响。当然这是一种较极端的做法有利也有弊，其坏处就是通勤时间相对拉长，且一定程度上会影响纯商市中心商业区的客流量。

2，为什么我的警察局也成了“犯罪窝点”？

答：犯罪可以发生在任何RCI分区（具体犯罪有所不同，这里说的是总体）和任意非通勤线的人工建筑物中。因为警察局属于非通勤线的人工建筑物，所以犯罪可以发生在那里。有时情况甚至会很严重，例如犯罪资料查询警察局地块有犯罪发生且颜色深红。

3，越大的建筑越容易产生犯罪？

答：不一定。由于每月犯罪地点的变化是电脑随机控制的，所以没有直接证据可以证明占地大的建筑或分区更容易招致罪犯，但越大的建筑越难以消除犯罪的影响却是事实。有犯罪行为的建筑物的整个基地都是犯罪发生地，犯罪资料查询地块时是红或黄色。虽然此类建筑可能已完全处于警力覆盖范围内，但由于建筑面积过大致使整体犯罪值消退效果不理想，导致犯罪现象难以消除。可能头月在奖励建筑大学里作案的丢派犯已经被捕，但在接下来的几个月中地块犯罪一直非红即黄，甚至顾问会一再跳出发现“犯罪窝点”的提示。解决此类问题的最佳方案还是提升教育水平、降低失业率。

二，犯罪控制类问题

1，机场/大学/体育场犯罪怎么解决？

答：此类建筑由于面积大犯罪影响难消除（见越大的建筑越容易产生犯罪？），所以只能从犯罪成因上找解决的突破口。这里我提供两种釜底抽薪式的方案供大家参考。

       a.提高教育水平和就业率。

这是有住宅区的城市消除犯罪的根本途径。如果全城都没有犯罪，大型建筑治安问题自然就解决了。但该方案实施周期较长，期间应避免出现警力真空区、防止监狱满员，并辅以降低犯罪率的各种法案以保证犯罪率不会进一步上升。提高教育水平和就业率的方法可以在研究所和咨询室搜索，只是要做到完美并不容易。

       b.大面积建筑不要规划在有住宅区的城市。

最简单有效的消除犯罪的方法。纯商业城的机场再也不会受到犯罪困扰了，因为没有住宅区就没有犯罪，就像“没有电就什么也没有”一样，呵呵。不过该法并不适用于大学和体育场等专门为模拟市民服务的大型建筑，这些建筑若出现在无人区只能变成消耗大笔市政经费的摆设，所以对付此类大型建筑的高犯罪还是参照a.方案执行吧。

2，警察局已经很多了为什么顾问还总是提示要增强警力？

答：警察局的作用仅限于限制犯罪和抓捕罪犯，并不能从根本上消除犯罪。某地点犯罪严重，折射的是你全城的治安状况和教育、就业水平。如果你已经有很多警察局了，那么就可以排除警力不足的可能，这时候“增强警力”就成了一个借口、一个幌子。该提示意在暗示你应该提高教育水平和就业率，因为这才是解决治安问题的根本途径。

3，不管怎么增加警察局都无法消灭犯罪吗？
答：是的。警察局的作用仅限于限制犯罪和抓捕罪犯，并不能从根本上消除犯罪。
本人文章均为原创，若转载请注明作者为弗洛伊德（弗老大）

总结

犯罪问题归根结底就是教育和就业率的问题。你想问我如何消除犯罪困扰？我的建议就是好好对待你的市民，让他们死心塌地的留在你的城市。你为他们创造最好的学习环境和就业机会，他们就会用一座没有犯罪的城市来回报你的。

犯罪问题的研究到这里已经全部完成了，大家如有什么疑惑、想提问题或是发现了文章的错误，请跟帖留言发表你的看法，我会在文章中作进一步修改，谢谢大家。

lrdcq

LZ天才了

九命猫妖

又是弗老大的加精帖～～

大浣熊

佩服佛老大的研究精神！！！

jin136

写的好!!!!!!!!!!

rocytin

这个，到底是怎么研究出来的呢？佩服佩服！

rszxh

1，警察局管轄範圍外警力強度——0
2，警車警力覆蓋半徑——3格
3，警車在本警局管轄範圍内活動時的警力強度——200
4，警車在本警局管轄範圍外活動時的警力強度——20

这几条数据的解释似乎有问题

Hakkk

我的理解：


以派出所为例：
派出所为中心，24格内，警力200；24格外，警力0

警车：
警车为中心，3格内，警力200；3格外，警力20

[ 本帖最后由 Hakkk 于 2008-9-2 13:34 编辑 ]

弗洛伊德

谢谢各位的讨论发言，对于Hakkk兄的意见不知图章兄有何高见？
还有一个问题就是“3格外”的界定。难道真的是全城有效吗？似乎不好理解了……
或者只是对于本辖区内的“3格外”呢？？
又或者当格200，覆盖半径内除当格外为20呢？
希望大家继续踊跃讨论，对建设性意见我会酌情加分。谢谢

蒜香骨

弗兄新作，一出手就是不一样！！！

rxsjmy

警车的3格外,就是全城,把这个数值改为100的话,效果等同全城警察局覆盖.
警察局的经费调到超过100%时,市民会不满,导致市长评价下降5.
弗老大可以顺便研究下暴动的问题么,暴动的发生率也与警力覆盖有关，市长评价低于-40而无警力覆盖时暴动就会发生，而市长评价低于-70时只有高级警察局的覆盖范围可以阻止暴动发生。

Hakkk

原帖由 弗洛伊德 于 2008-9-2 14:04 发表
谢谢各位的讨论发言，对于Hakkk兄的意见不知图章兄有何高见？
还有一个问题就是“3格外”的界定。难道真的是全城有效吗？似乎不好理解了……
或者只是对于本辖区内的“3格外”呢？？
又或者当格200，覆盖半径内除当格外为20呢？
希 ...

我个人是觉得，警车对全城都有微弱警力覆盖，还是可以理解的，毕竟是能开来开去的车，不象警察局是个死桩子……

弗洛伊德

原帖由 rxsjmy 于 2008-9-3 09:51 发表
警车的3格外,就是全城,把这个数值改为100的话,效果等同全城警察局覆盖.
警察局的经费调到超过100%时,市民会不满,导致市长评价下降5.
大可以顺便研究下暴动的问题么,暴动的发生率也与警力覆盖有关，市长评价低于-40而无警力覆盖时暴动就会发生，而市长评价低于-70时只有高级警察局的覆盖范围可以阻止暴动发生。

可以请阁下附上这些结论的根据吗？可能是我比较迟钝，在数据库找了许久ms没有见到这方面的相关信息……

rxsjmy

这些是在游戏里试验出来的经验数据...修改下警察局的相关数据就可以了...
至于制造暴动,可以在一个污染很重的城市中发展一小块住宅...

zhch777

学习了学习了。一直以为警察局是万能的。哈哈

alecding

人才!绝对的人才..!!


分析的这么透彻.!

楼主真的是太牛B了!!向楼主学习/!!!

maiqiandou

太厉害了，绝对的支持楼主的精神啊！

pushingg

如果SC有学位制的话。。。LZ估计都已经博士后了。。。。
I 服了 YOU、、、

Dr.Jones

LZ是干什么职业的啊？SC能玩到这个地步不容易啊~

Dr.Jones

不会真的是船长吧~俺这会还没开始玩呢，正在解压。慢~

hotaruzl

弗老大应该拿去研究一下……嗯 嗯

===========================
啥意思哦，把我当研究对象？！:  )

By Freud

brotherll

对犯罪还没有太多的了解....

三百里

这么复杂的语言你也研究懂了。高！！！

wwhb5848

感觉很过瘾，先下了再看。

kevinlee1995

我的顾问还常跳出来抱怨什么警察采购糖浆制作甜甜圈。

kevinlee1995

不过，上海的学生冬季长跑计划让我很不高兴，所以我比较少开青少年运动计划。（高兴了大人苦了孩子哇）

koplo

受益匪浅！

asboy

31楼   -----  感觉可能是经费调节过100%了   或者是重复覆盖过高  造成空闲时间过多（从现实考虑）
   
       第一次发贴竟然不可以引用  

messi.tevez

弗老大太棒啦～～～

东莞人

精贴，顶好！

地平线

现在终于明白了，警察局的作用了，我建高级警察局是为了赚钱用的，当资金不够了就会做一次任务，

中学不建会不会影响中收入人群的教育？那中收入人群的教育应该对应哪一个行列里，从小学到大学的一步跨越对教育的提升有没有影响，市民的教育是依赖教育的数值，还是从小学到中学到大学阶梯的递进，还是只要数值达到了就OK乐。

lcp

好东西

Arerl

=顶=LZ！
不过还是遗漏了一点——法院。法院的功能是提高审判效率，写得很模糊，但是实际上是加速犯人入狱，解放部分警力，从而间接提升警察效率。个人见解而已，如果LZ有办法具体研究的话请尽快分享成果。

lvjinnan

佩服佛老大的研究精神！！！

弗洛伊德

原帖由 Arerl 于 2009-11-23 15:54 发表
=顶=LZ！
不过还是遗漏了一点——法院。法院的功能是提高审判效率，写得很模糊，但是实际上是加速犯人入狱，解放部分警力，从而间接提升警察效率。个人见解而已，如果LZ有办法具体研究的话请尽快分享成果。 ...

法院作为奖励建筑出现，除美化环境、提供就业岗位和提升地价/愿望外没有提升安全度的效果，只要查数据库就知道了^_^游戏规则是不能直接套用生活规则来理解的。

UR85935807

讲得很有道理啊

xiyoyo

就是想膜拜下楼主，您太牛了！

1984928

內地人也太瘋狂了吧 這個也可以有番言論

twtyccsve

原来还有这些在里面，受教了。呵呵

闭关彬彬

好帖，必须顶！

eiet

哈哈，高级的城市工程师教授！谢谢，辛苦了

wwssadadba

我还曾经试过不停地派警车，结果。。。没结果

你额是的

厉害啊

Angelヾpine

又点看不懂，不过以后可能我就懂了，我是新手，刚刚接触