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犯罪率升高与城市人口增加有着必然的联系，这是我们改革与创造财富不得不付出的高昂代价——
城市是以人为主体的政治、经济、科技、社会、文化地域实体，是周围区域发展的中心。在现代社会，城市的存在价值已远远超出了其自身固有的居住、工作、休憩、交通等四种基本功能。联合国公布的一份报告显示，2008年将成为人类历史上的一个分水岭，在这一年，城市人口将首次超过农村人口。在20世纪，世界城市人口增长飞速，从2.2亿增长到28亿。随着城市人口的增多，人们的密集程度也随之增加，犯罪的便利性大大提高，城市犯罪问题也随之凸显出来。怎样去预防城市里潜在的犯罪？依靠犯罪心理学吗？依靠装备越来越先进的警察吗？都正确。然而，一些犯罪预防学家却引入了数学、计算机科学甚至传染病学等学科的一些理论，希望能给预防城市犯罪找到一些更好的“药方”。
用数学理论来解释犯罪模式
为什么在某些地方经常会发生犯罪？你可能认为，要想得到正确的答案，就得深入了解罪犯的心理。而英国伦敦大学犯罪学院的凯特·鲍娃斯对犯罪心理学毫不感兴趣，她更醉心于研究犯罪数学。她坚信这门科学能够清楚明白地显示出犯罪的典型模式来。就拿入室行窃来说吧。尽管邻里之间发生的入室行窃的模式可能是随意而漫无目标的，鲍娃斯及其同事却发现，通过计算机进行模拟试验，实际上入室行窃的传播是可以预见的，与传染病的传播方式相似。
只去研究犯罪案例而不去注视犯罪者，这种方式看起来似乎很是奇特，但是鲍娃斯相信城市犯罪虽然与不正常的心理有一定的关系，但是关系更为密切的倒是平民百姓的日常习俗与物质环境，在这样的条件下会诱发潜在的犯罪。按照她的观点，尽管犯罪者十分令人讨厌，犯罪却是一种正常的现象，是很平常的社会相互作用的结果。
这一理念，作为常规行为理论的一部分为人所知已经约有30年了。参与构思的美国新泽西州拉格斯大学的马卡斯·菲尔逊说：“这一理念刚一提出时，大家都认为这简直就是发疯了。”尽管还有一些争议，作为解释犯罪产生的理论，它的影响已经日益扩大，尤其在警方影响更为巨大。如今鲍娃斯及其同事将此理论提到了一个新的高度，表明计算机分析已能用来展现犯罪活动的模式，甚至能用来预测下一次犯罪可能会发生在何处。
这一理念在许多地方更像是一种生化反应，两个适当的分子在催化剂存在的情况下相遇就会发生反应，犯罪也一样，潜在的罪犯在遇到适当的犯罪目标的情况下就会导致犯罪。1994年有一个典型的研究事例，加拿大感化部门的犯罪学家丹尼尔·比尔万与西蒙弗拉色大学的波尔和帕特里西亚·布兰亭翰一起，将城市里不同街道的针对财产的犯罪率与这些地方的交通情况以及进入这些地方的容易程度进行比较，他们发现了常规行为理论模式能够预测犯罪的引人注目的证据。例如，有两栋相似的房子，一栋位于主要街道，而另一栋在一个偏僻的小街上，交通不便。一般说来前者更容易遭到入室行窃。研究人员说这很合乎情理，因为行窃者不会花费大量时间在非犯罪活动的路上，他们要犯罪的话也喜欢找那些他们所熟悉的地方。
从此，犯罪学家找到了数不清的案例，表明犯罪模式是可以用相似的方式来解释的。例如，任何城市的不同程度的入室行窃与暴力袭击往往都发生在少数几个酒吧或者快餐店附近，潜在的罪犯事先会在这些地方密谋，然后就近实行犯罪。既然知道了这些模式的普遍性，于是警方就想方设法利用它来阻止犯罪。警方已日益清楚，只要对那些可能增加犯罪发生的简单的因素多加注意，实际上比起对犯罪者的大肆逮捕要获得更多的好处。防患于未然。
用计算机模拟预防犯罪
一旦确认犯罪的动向，找到解决犯罪的办法就容易得多了。有数学头脑的犯罪学家都认为，现在基于常规行为理论的计算机模式有潜力搞清楚那些影响到犯罪的更为复杂的社会与自然的因素。
利用这一方法最早进行研究的人之一要算是伦敦大学的迈克尔·巴蒂了，他从1964年就开始这一研究。位于伦敦诺丁山的嘉年华每年吸引了上百万个游客。巨大的人流拥挤在狭窄的街道上，犯罪就成为不可避免的了。从掏兜、商店行窃直到暴力袭击，犯罪愈演愈烈。2002年甚至有三个人被杀。此后，伦敦当局认识到问题的严重性，决定反省公共安全，于是请巴蒂做一套有关人们行动的计算机模式，意图确定更佳的人群管理策略。巴蒂说：“我们对游行和展览中的人群移动进行模拟，利用计算机模式来测试用以改变游行路线或者关闭个别街道的‘应急’方案”。他们发现改变游行路线能够显著的减少人群的拥挤。圆形的游行路线让人们不容易通过。问题正在于此，因为所有的犯罪事件都发生在游行路线中。计算机分析建议嘉年华的组织者采取更直些的路线。改变游行路线后，嘉年华人群的拥挤程度与发生的犯罪率都有了很大的下降。
鲍娃斯关于入室行窃就像传染病一样传播的发现是计算机模式威力的另一个有力证据。这一发现最早出于她与同事珊尼·詹森的研究，完成于四年之前。她们研究了英国默西塞德郡地区的数据资料，包括当地约26平方公里内14个月里所发生的入室行窃次数及其位置的大量信息。研究表明，在一次入室行窃之后半个月，在200米的半径内就有可能发生第二次。尽管在时间和距离上也可能有所不同，但是可能性的概率较大。这一犯罪传染性的模式与流行病专家发现的传染病在人群中从一个人向另一个人传播的模式极为雷同。她俩认为，这种犯罪传染性的产生是因为入室行窃也有一定的规律，一旦得手，这些窃贼常常喜欢在他们所熟悉的邻近区域内继续作案，熟门熟路好办事嘛。
为了证明这不是英国独有的现象，鲍娃斯和一个由犯罪学家组成的国际团队扩大了这一研究。他们发现在澳大利亚、新西兰、荷兰及其英美的10个不同城市里，犯罪模式与此大致相同。现在英国警方已经开始利用这一发现，在近期发生过盗窃案的房屋附近加强巡逻，或者在邻近的房屋内安装临时报警器，特别对那些相似的房屋侵入地点加强警戒。
尽管警方多年以来对那些经常发生犯罪的热点地区绘制了地图，他们对犯罪的预报还是基于牢记前车之鉴。“前事不忘，后事之师”，他们开发了一种叫做“犯罪热点预测图”的模式。他们的计算机模式认为，每一个近期发生的入室行窃都是未来犯罪的传染源。于是他们将每一个先前发生过的入室行窃与某个特定位置发生犯罪的危险性相联系，用以估计随后发生同样犯罪的可能性。利用这些最新的犯罪来得到最大的利益。
这一方法似乎是大有裨益的。最近的研究中，她俩将其热点预测图与传统方法预言的准确性加以比较。在英格兰中部的一个典型地区，在一周前利用传统技术确认的入室行窃位置的准确性仅有50%，而利用他们的预测技术成功的准确性达到了80%。犯罪位置预测的也更为准确，查明的热点区域范围大小比标准方法缩小了一半。曼彻斯特警方的巡官加雷斯·休斯自从2006年起就开始利用这一新的方法，他现在已经对此痴迷到深信不疑了。
用空间排列法预防犯罪
英国伦敦大学的比尔·西里亚则另辟蹊径，他绘制了犯罪频发地区的自然环境图，开发了一种观察城市的方法，他称之为“空间排列法”。其基本理念为归根结底城市是按照空间环境来建设的——道路、楼房建筑、公园等等。将这些要素加到一起，对于人们行动、做买卖以及一般生活的位置和方式均产生了巨大的影响。在研究中西里亚的团队表明，密切关注空间及其对人的影响，就能很好地解释人们是怎样相互影响的，也包括能解释犯罪。
例如，在上世纪90年代初，英国伦敦卡姆登区梅登巷的住宅开发曾获得建筑创新奖，谁料到没过几年这里竟成了社会问题层出不穷的“鼠巢”，这一迅速改变让研究人员感到极为困惑。在审视了此小区的开发布局规划图并将其特点与附近住宅区相比较，西里亚及其同事发现，楼房高度低、密度大的美登巷设计显著将其与周围的街区相隔离。西里亚说：“结果造成住在小区中心的人们很少遇到其他人的活动。”这种人身上的隔离使居民感到与世隔绝，孤立无援，尤其是在天黑之后容易受到攻击。
经过进一步的计算机模拟试验，西里亚认识到利用这同一方法会有助于解释其他不可预见类型的犯罪。他和同事用了三年时间来探索伦敦入室行窃案和街头抢劫案与其他因素的联系，例如道路网络的地理特征以及建筑物在建筑学上的特征等。他们开始分析某大区的每一条道路的每一段，看其作为从甲地到乙地有何引人之处。每一段路都找出个“中间地带”，重在估量其在人们穿越城市时的用处。他们将研究结果用鲜艳的线画在地图上，表明在那些道路上人流较多，无论是坐车还是步行。
这就表明街头抢劫多发生在那些天然的小路上，因为罪犯常在那里寻找作案目标，而住宅区的入室行窃情况就混乱得多。例如，西里亚的团队发现入室盗窃案位置图常常表明邻近地区的作案率高低不同，也没对收入水平的因素作出明显的说明。然而对这一地区10万个住宅的进一步的数字研究表明，犯罪率与房产的自然特性有关，似乎与住宅的类型关系最大。特别是分隔开的房子比起公寓楼来受到入室盗窃的危险更大。确实，这反映了一个更为普遍的模式，即房屋的方位增加了它遭到入侵的危险，不和邻居建筑相连的方面越多，危险就越大。这也表明低密度住宅区住宅的危险就大些。简单的自然和空间的因素是至关重要的，但是西里亚说，它们相互影响的方式是相当复杂的。
西里亚的尚未公布的发现能够为鲍娃斯正在研究之中的犯罪热点预测图增添更多的层面。同时，其他的研究人员正在利用大量的城市里人类活动的数据资料来开发根据数百万人的活动与习惯而定的犯罪可能的仿真模式，希冀以此了解更多的出自于普通人之间交往的有关犯罪和其他社会活动结果的信息。例如美国新墨西哥州罗萨拉马斯国家实验室的加百列·伊斯垂特及其同事认为，这可能是了解以错综复杂的方式集聚在一起的形形色色人员活动是怎样产生犯罪的最好的方法，还可以通过虚拟试验知道怎样才能用各种方法来成功的减少犯罪。
没人指望通过这一工作就能完全消灭犯罪，但是这样做可以有助于我们对犯罪是在哪里，是怎样发生的有更多的了解，一些达到实用水平的客观模拟技术真的能够提供反对犯罪的策略了。其实我们没有必要将所有的罪犯都给抓起来，只要广泛应用这一技术，罪犯将无处遁形，世界将变得更加和谐，没准还会使一些原来误入歧途者改恶从善痛改前非呢。■
编辑：孙薇薇
城市规模大小问题
人们往往将大城市与犯罪联系起来，但是这仅仅是因为大小的因素吗？美国新墨西哥州罗萨拉马斯国家实验室的物理学家路易斯·拜廷考特将不同大小城市的各种自然与社会的参数加以比较，几乎包罗万象，从电缆的总长度到投资者人数，以及犯罪率。人们会天真地认为在这些具有很大差异的政治、经济制度、文化等参数里难以找到什么规律性的东西。然而拜廷考特及其同事们发现，在美国、欧洲及中国的各个不同城市里都显示出极好的规律性。
媒体对城市的高犯罪率的控诉，我们已经习以为常了。他们常将“不利于健康”的城市与“有益于健康”小乡镇加以比较。这种比较恐怕是误导。因为犯罪率升高与城市人口增加有着必然的联系，这是我们改革与创造财富不得不付出的高昂代价。人们只会抱怨自己所在城市里的犯罪率高，其实要是和同样大小的城市相比，你所在的城市也许还不错呢。
当然，不是所有的犯罪都随着人口同步增长的，起码这几年来美国联邦调查局的报告所说明的就各有不同。随着城市规模的增加，抢劫、谋杀、和盗车案数量都有剧烈增长，而其他犯罪的发生率，包括强奸与盗窃，则相差不多，在某些大城市里甚至有所下降。
城市是以人为主体的政治、经济、科技、社会、文化地域实体，是周围区域发展的中心。在现代社会，城市的存在价值已远远超出了其自身固有的居住、工作、休憩、交通等四种基本功能。联合国公布的一份报告显示，2008年将成为人类历史上的一个分水岭，在这一年，城市人口将首次超过农村人口。在20世纪，世界城市人口增长飞速，从2.2亿增长到28亿。随着城市人口的增多，人们的密集程度也随之增加，犯罪的便利性大大提高，城市犯罪问题也随之凸显出来。怎样去预防城市里潜在的犯罪？依靠犯罪心理学吗？依靠装备越来越先进的警察吗？都正确。然而，一些犯罪预防学家却引入了数学、计算机科学甚至传染病学等学科的一些理论，希望能给预防城市犯罪找到一些更好的“药方”。
用数学理论来解释犯罪模式
为什么在某些地方经常会发生犯罪？你可能认为，要想得到正确的答案，就得深入了解罪犯的心理。而英国伦敦大学犯罪学院的凯特·鲍娃斯对犯罪心理学毫不感兴趣，她更醉心于研究犯罪数学。她坚信这门科学能够清楚明白地显示出犯罪的典型模式来。就拿入室行窃来说吧。尽管邻里之间发生的入室行窃的模式可能是随意而漫无目标的，鲍娃斯及其同事却发现，通过计算机进行模拟试验，实际上入室行窃的传播是可以预见的，与传染病的传播方式相似。
只去研究犯罪案例而不去注视犯罪者，这种方式看起来似乎很是奇特，但是鲍娃斯相信城市犯罪虽然与不正常的心理有一定的关系，但是关系更为密切的倒是平民百姓的日常习俗与物质环境，在这样的条件下会诱发潜在的犯罪。按照她的观点，尽管犯罪者十分令人讨厌，犯罪却是一种正常的现象，是很平常的社会相互作用的结果。
这一理念，作为常规行为理论的一部分为人所知已经约有30年了。参与构思的美国新泽西州拉格斯大学的马卡斯·菲尔逊说：“这一理念刚一提出时，大家都认为这简直就是发疯了。”尽管还有一些争议，作为解释犯罪产生的理论，它的影响已经日益扩大，尤其在警方影响更为巨大。如今鲍娃斯及其同事将此理论提到了一个新的高度，表明计算机分析已能用来展现犯罪活动的模式，甚至能用来预测下一次犯罪可能会发生在何处。
这一理念在许多地方更像是一种生化反应，两个适当的分子在催化剂存在的情况下相遇就会发生反应，犯罪也一样，潜在的罪犯在遇到适当的犯罪目标的情况下就会导致犯罪。1994年有一个典型的研究事例，加拿大感化部门的犯罪学家丹尼尔·比尔万与西蒙弗拉色大学的波尔和帕特里西亚·布兰亭翰一起，将城市里不同街道的针对财产的犯罪率与这些地方的交通情况以及进入这些地方的容易程度进行比较，他们发现了常规行为理论模式能够预测犯罪的引人注目的证据。例如，有两栋相似的房子，一栋位于主要街道，而另一栋在一个偏僻的小街上，交通不便。一般说来前者更容易遭到入室行窃。研究人员说这很合乎情理，因为行窃者不会花费大量时间在非犯罪活动的路上，他们要犯罪的话也喜欢找那些他们所熟悉的地方。
从此，犯罪学家找到了数不清的案例，表明犯罪模式是可以用相似的方式来解释的。例如，任何城市的不同程度的入室行窃与暴力袭击往往都发生在少数几个酒吧或者快餐店附近，潜在的罪犯事先会在这些地方密谋，然后就近实行犯罪。既然知道了这些模式的普遍性，于是警方就想方设法利用它来阻止犯罪。警方已日益清楚，只要对那些可能增加犯罪发生的简单的因素多加注意，实际上比起对犯罪者的大肆逮捕要获得更多的好处。防患于未然。
用计算机模拟预防犯罪
一旦确认犯罪的动向，找到解决犯罪的办法就容易得多了。有数学头脑的犯罪学家都认为，现在基于常规行为理论的计算机模式有潜力搞清楚那些影响到犯罪的更为复杂的社会与自然的因素。
利用这一方法最早进行研究的人之一要算是伦敦大学的迈克尔·巴蒂了，他从1964年就开始这一研究。位于伦敦诺丁山的嘉年华每年吸引了上百万个游客。巨大的人流拥挤在狭窄的街道上，犯罪就成为不可避免的了。从掏兜、商店行窃直到暴力袭击，犯罪愈演愈烈。2002年甚至有三个人被杀。此后，伦敦当局认识到问题的严重性，决定反省公共安全，于是请巴蒂做一套有关人们行动的计算机模式，意图确定更佳的人群管理策略。巴蒂说：“我们对游行和展览中的人群移动进行模拟，利用计算机模式来测试用以改变游行路线或者关闭个别街道的‘应急’方案”。他们发现改变游行路线能够显著的减少人群的拥挤。圆形的游行路线让人们不容易通过。问题正在于此，因为所有的犯罪事件都发生在游行路线中。计算机分析建议嘉年华的组织者采取更直些的路线。改变游行路线后，嘉年华人群的拥挤程度与发生的犯罪率都有了很大的下降。
鲍娃斯关于入室行窃就像传染病一样传播的发现是计算机模式威力的另一个有力证据。这一发现最早出于她与同事珊尼·詹森的研究，完成于四年之前。她们研究了英国默西塞德郡地区的数据资料，包括当地约26平方公里内14个月里所发生的入室行窃次数及其位置的大量信息。研究表明，在一次入室行窃之后半个月，在200米的半径内就有可能发生第二次。尽管在时间和距离上也可能有所不同，但是可能性的概率较大。这一犯罪传染性的模式与流行病专家发现的传染病在人群中从一个人向另一个人传播的模式极为雷同。她俩认为，这种犯罪传染性的产生是因为入室行窃也有一定的规律，一旦得手，这些窃贼常常喜欢在他们所熟悉的邻近区域内继续作案，熟门熟路好办事嘛。
为了证明这不是英国独有的现象，鲍娃斯和一个由犯罪学家组成的国际团队扩大了这一研究。他们发现在澳大利亚、新西兰、荷兰及其英美的10个不同城市里，犯罪模式与此大致相同。现在英国警方已经开始利用这一发现，在近期发生过盗窃案的房屋附近加强巡逻，或者在邻近的房屋内安装临时报警器，特别对那些相似的房屋侵入地点加强警戒。
尽管警方多年以来对那些经常发生犯罪的热点地区绘制了地图，他们对犯罪的预报还是基于牢记前车之鉴。“前事不忘，后事之师”，他们开发了一种叫做“犯罪热点预测图”的模式。他们的计算机模式认为，每一个近期发生的入室行窃都是未来犯罪的传染源。于是他们将每一个先前发生过的入室行窃与某个特定位置发生犯罪的危险性相联系，用以估计随后发生同样犯罪的可能性。利用这些最新的犯罪来得到最大的利益。
这一方法似乎是大有裨益的。最近的研究中，她俩将其热点预测图与传统方法预言的准确性加以比较。在英格兰中部的一个典型地区，在一周前利用传统技术确认的入室行窃位置的准确性仅有50%，而利用他们的预测技术成功的准确性达到了80%。犯罪位置预测的也更为准确，查明的热点区域范围大小比标准方法缩小了一半。曼彻斯特警方的巡官加雷斯·休斯自从2006年起就开始利用这一新的方法，他现在已经对此痴迷到深信不疑了。
用空间排列法预防犯罪
英国伦敦大学的比尔·西里亚则另辟蹊径，他绘制了犯罪频发地区的自然环境图，开发了一种观察城市的方法，他称之为“空间排列法”。其基本理念为归根结底城市是按照空间环境来建设的——道路、楼房建筑、公园等等。将这些要素加到一起，对于人们行动、做买卖以及一般生活的位置和方式均产生了巨大的影响。在研究中西里亚的团队表明，密切关注空间及其对人的影响，就能很好地解释人们是怎样相互影响的，也包括能解释犯罪。
例如，在上世纪90年代初，英国伦敦卡姆登区梅登巷的住宅开发曾获得建筑创新奖，谁料到没过几年这里竟成了社会问题层出不穷的“鼠巢”，这一迅速改变让研究人员感到极为困惑。在审视了此小区的开发布局规划图并将其特点与附近住宅区相比较，西里亚及其同事发现，楼房高度低、密度大的美登巷设计显著将其与周围的街区相隔离。西里亚说：“结果造成住在小区中心的人们很少遇到其他人的活动。”这种人身上的隔离使居民感到与世隔绝，孤立无援，尤其是在天黑之后容易受到攻击。
经过进一步的计算机模拟试验，西里亚认识到利用这同一方法会有助于解释其他不可预见类型的犯罪。他和同事用了三年时间来探索伦敦入室行窃案和街头抢劫案与其他因素的联系，例如道路网络的地理特征以及建筑物在建筑学上的特征等。他们开始分析某大区的每一条道路的每一段，看其作为从甲地到乙地有何引人之处。每一段路都找出个“中间地带”，重在估量其在人们穿越城市时的用处。他们将研究结果用鲜艳的线画在地图上，表明在那些道路上人流较多，无论是坐车还是步行。
这就表明街头抢劫多发生在那些天然的小路上，因为罪犯常在那里寻找作案目标，而住宅区的入室行窃情况就混乱得多。例如，西里亚的团队发现入室盗窃案位置图常常表明邻近地区的作案率高低不同，也没对收入水平的因素作出明显的说明。然而对这一地区10万个住宅的进一步的数字研究表明，犯罪率与房产的自然特性有关，似乎与住宅的类型关系最大。特别是分隔开的房子比起公寓楼来受到入室盗窃的危险更大。确实，这反映了一个更为普遍的模式，即房屋的方位增加了它遭到入侵的危险，不和邻居建筑相连的方面越多，危险就越大。这也表明低密度住宅区住宅的危险就大些。简单的自然和空间的因素是至关重要的，但是西里亚说，它们相互影响的方式是相当复杂的。
西里亚的尚未公布的发现能够为鲍娃斯正在研究之中的犯罪热点预测图增添更多的层面。同时，其他的研究人员正在利用大量的城市里人类活动的数据资料来开发根据数百万人的活动与习惯而定的犯罪可能的仿真模式，希冀以此了解更多的出自于普通人之间交往的有关犯罪和其他社会活动结果的信息。例如美国新墨西哥州罗萨拉马斯国家实验室的加百列·伊斯垂特及其同事认为，这可能是了解以错综复杂的方式集聚在一起的形形色色人员活动是怎样产生犯罪的最好的方法，还可以通过虚拟试验知道怎样才能用各种方法来成功的减少犯罪。
没人指望通过这一工作就能完全消灭犯罪，但是这样做可以有助于我们对犯罪是在哪里，是怎样发生的有更多的了解，一些达到实用水平的客观模拟技术真的能够提供反对犯罪的策略了。其实我们没有必要将所有的罪犯都给抓起来，只要广泛应用这一技术，罪犯将无处遁形，世界将变得更加和谐，没准还会使一些原来误入歧途者改恶从善痛改前非呢。■
编辑：孙薇薇
城市规模大小问题
人们往往将大城市与犯罪联系起来，但是这仅仅是因为大小的因素吗？美国新墨西哥州罗萨拉马斯国家实验室的物理学家路易斯·拜廷考特将不同大小城市的各种自然与社会的参数加以比较，几乎包罗万象，从电缆的总长度到投资者人数，以及犯罪率。人们会天真地认为在这些具有很大差异的政治、经济制度、文化等参数里难以找到什么规律性的东西。然而拜廷考特及其同事们发现，在美国、欧洲及中国的各个不同城市里都显示出极好的规律性。
媒体对城市的高犯罪率的控诉，我们已经习以为常了。他们常将“不利于健康”的城市与“有益于健康”小乡镇加以比较。这种比较恐怕是误导。因为犯罪率升高与城市人口增加有着必然的联系，这是我们改革与创造财富不得不付出的高昂代价。人们只会抱怨自己所在城市里的犯罪率高，其实要是和同样大小的城市相比，你所在的城市也许还不错呢。
当然，不是所有的犯罪都随着人口同步增长的，起码这几年来美国联邦调查局的报告所说明的就各有不同。随着城市规模的增加，抢劫、谋杀、和盗车案数量都有剧烈增长，而其他犯罪的发生率，包括强奸与盗窃，则相差不多，在某些大城市里甚至有所下降。