犯罪一直是社会发展过程中不容忽视的问题。犯罪行为的发生,损害了国家和公民的利益,给社会带来负面影响。犯罪学家和地理学家都发现,从时间和空间的角度而言,犯罪事件的发生具有一定的规律。采用地理学视角观察犯罪问题,可以揭示犯罪数据的时空分布特征,有助于研究人员和警务工作者对研究区域的犯罪地理分布情况有更深入的了解,进而可以总结特征规律、甚至预测发展趋势,从而使犯罪的控制预防成为可能。在总结了当前犯罪时空分布研究进展的基础上,本研究采用空间分析、时空分析与三维可视化技术,讨论了识别犯罪空间分布、时空分布特征的理论依据和技术流程,主要使用了基于空间自相关的方法和基于核密度估计的方法。空间自相关性指的是一个统计区的犯罪率会受到相邻区域的影响,检验指标包括全局和局部两种,前者用于检验整个研究区域的犯罪率是否存在空间聚集,后者用于检验每一个空间单元与邻近单元就犯罪率的相关程度。核密度估计法是一种非参数估计方法,适用于生成一个描述观测数据的聚集程度的平滑的估计面。二维空间核密度估计法可以将点集转化成一个表现出连续密度变化的表面,强化了空间分布模式的显示。三维时空核密度估计法可以处理具有地理坐标和时间坐标的犯罪数据,得到一个可以在三维可视化软件中展示的密度体,从而表达时空分布特征。通过应用这些方法,本研究对真实的2010年上海市入室盗窃案件数据进行案例分析,获得了其空间与时空的分布特征。这对认识以及防控上海市入室盗窃案有着积极的意义。目前,国内使用此类真实且高精度犯罪数据的研究案例不多,而从时空角度进行的犯罪分布特征分析也比较少见,因此本研究对我国的犯罪地理研究有着一定的参考意义。