毒品及毒品犯罪问题作为非传统安全领域的典型问题已成为国际社会共同面临的严峻挑战,毒品问题治理事关人类前途命运。构建以数据为关键要素的毒品犯罪治理支撑体系,是提升国家毒品治理能力的新特征、新趋势、新途径。国内外禁毒机构利用以遥感和地理信息系统等为代表的空间信息技术,在毒品原植物罂粟非法种植违法犯罪发现与治理过程中发挥了重要作用。然而,由于毒品种植犯罪的复杂性,禁毒部门对区域罂粟潜在非法种植风险的预警预测能力仍然不足,学术界对罂粟潜在非法种植区的风险评价所进行的研究也严重滞后,而目前靠有限的经验与零散的研究成果,还不足以为毒品种植犯罪防控策略的制定提供可靠的决策支撑。因而,亟待加强该方面的研究。本论文研究以提高罂粟潜在非法种植风险预测分析能力,助力非法种植毒品原植物罂粟问题治理过程的科学化、精准化、高效化为目标。建立罂粟潜在种植区的非法种植风险评价指标体系,开展中国罂粟植物的生境适宜性评价研究、以及罂粟适种区内潜在非法种植风险的评价方法研究,从而在理论与实践上推进中国毒品罂粟非法种植犯罪防控体系建设。具体研究内容与主要研究成果如下:1、建立地理犯罪视角的罂粟潜在非法种植风险评价指标体系潜在非法种植风险的有效评价须以合理的评价指标体系设计为基础。本研究以地理犯罪为视角,通过对影响罂粟非法种植犯罪风险的个体因素、环境因素、社会因素进行评估分析,建立基于人员风险、地理环境、社会风险等要素指标的罂粟种植生境适宜性评价与潜在非法种植风险性评价的指标体系。2、基于现实生态位的罂粟植物生境适宜性评价研究通过生态学的物种分布模型,利用全国1,072条罂粟植物分布样本数据和19个环境变量因子,筛选适宜罂粟植物种植的环境变量,来估算罂粟植物在中国的生境适宜性。通过应用最大熵（Max Ent）模型,获得受试者工作曲线下面积（AUC）平均值为0.825±0.002,表明Max Ent模型对罂粟植物的生境适宜性预测结果良好。本研究将全国罂粟生境适宜性划分为5类,基于公里格网尺度的模型预测结果表明,在中国范围内罂粟适生区面积约为571.88万平方公里,占全国陆地面积比59.64%。影响罂粟植物地理分布的主导环境因子为年降水、年均温、高程、土地利用/覆盖、平均月温差。在中国,年均温2.7至20℃之间,年降水量300至1755mm/年之间,海拔3000米以内,平均月温差小于11.5℃,以及耕地、林地、草地、农村居民地等土地利用/覆盖类型较为适宜罂粟植物的生长,中高等级适生区主要分布在著名的地理分界线“胡焕庸线”以东。3、基于随机森林的罂粟潜在非法种植风险评价研究以公开获取的2000-2018年非法种植毒品原植物罂粟案件,结合环境风险与社会性风险等维度的23个特征指标,建立基于随机森林的罂粟非法种植风险预测模型,并开展全国公里格网尺度的罂粟潜在非法种植风险预测分析。基于袋外误差（OOB）、可解释方差、系数R2、P值、标准差共5个指标,对模型的性能与精度进行评价,结果表明应用随机森林对非法种植风险评价可以获得较高的精度与泛化性能。将全国罂粟潜在种植区非法种植风险等级划分为6类,根据模型的评价结果表明:中等风险（含）以上面积48.45万平方公里,约占全国面积的5.1%。较高风险（含）以上面积22.41万平方公里,约占全国面积的2.3%。高风险等级面积占7.52万平方公里,约占全国面积的0.78%。在空间分布上,罂粟潜在非法种植风险呈现东高西低的态势,沿省级或县级交界区是罂粟潜在非法种植的高风险区域。其中,景点密度、多维贫困度、贫困风险度、人口密度、道路密度、地形粗糙度、距离铁路距离、罂粟生境适宜性是影响罂粟潜在非法种植风险的主要因素。本论文的创新点包括三个方面:一是系统性建立地理犯罪视角的毒品原植物罂粟种植犯罪风险评价指标体系;二是首次基于空间数据建立了中国1km空间分辨率的罂粟植物生态适宜性分布图;三是首次基于环境与社会风险维度,建立中国1km空间分辨率的罂粟潜在非法种植风险分布图。