检察机关在办理非法采矿类案件时，存在难以锁定犯罪嫌疑人、盗采数量无法评估、销赃地点无法确定等情形，线索发现难、调查取证难、查处打击难已成为困扰行政执法、刑事司法的“老大难”问题，国有矿产资源持续遭受严重流失。

　　浙江省嵊州市检察院深入贯彻检察大数据战略，从办理个案中总结规律特征、提炼规则要素，跳出传统办理非法采矿类案件以口供、资金流水为主的调查方式，尝试从物流运输环节切入，利用12吨以上重型货车轨迹数据打造非法采矿监督模型。该模型作为破解非法采矿领域社会治理深层次问题的利器，通过结合矿产加工点信息，从海量车辆轨迹数据中筛选出批量类案监督线索，从类案监督中归纳分析执法司法、制度机制、管理衔接等方面存在的系统性问题和漏洞，助推社会治理体系和治理能力现代化。

　　数据汇集：该模型主要采集交通运输部重型货车轨迹数据，为了快速辨别涉案区域是否经合法审批，模型还归集了自然资源和规划部门依法审批的矿山企业定位信息以及需要重点排查的矿产加工厂定位信息等。

　　数据清洗：检监督模型的数据需区分情况完成清洗，其中，矿产加工厂facebook怎么翻墙使用教程、合法矿山企业等具体定位信息需人工精准确定实现数据清洗，重型货车轨迹数据则由系统自动完成清洗。

　　数据模型：该模型通过检索特定区域内的重型货车数据，锁定矿产品运输车辆，再通过还原涉案车辆运行轨迹，倒查矿产加工厂矿产资源来源，从而挖掘出矿产资源非法来源地存在非法采矿的违法犯罪线索，统计非法开采数量，打造“以点寻车、以车找点”的监督路径，并通过可视化方式展示运算结果。具体而言，一是通过人工输入矿产加工厂位置信息，自动生成以确定定位为中心方圆300米（可手动调节距离）的检索范围，从海量车辆轨迹数据库中筛查出曾经在检索范围内停留过的重型货车，进而确定为可疑车辆，实现以点找车。二是通过对海量轨迹数据的分析，主动倒查并锁定涉案车辆在到达矿产加工厂之前的停留点，分析研判矿产品的所有来源地，实现以车找点。三是通过碰撞比对合法审批矿山企业信息，将未经过合法审批的点位，但又属于山林、耕地或者河流附近等矿产资源丰富区域的，确定为非法采矿点位。四是通过统计在非法采矿和矿产加工场出现的同一辆车的频率和规律，精准计算非法运输车的出入次数，结合涉案车辆运单等信息，综合评估运输总量。

　　该模型立足检察机关公益诉讼检察职能，以矿产资源保护为切入口，充分贯彻数字检察“业务主导、数据整合、技术支撑、重在运用”的工作机制，有效整合车辆轨迹数据，在实战中发挥重要实效。

　　严惩违法犯罪行为，保护矿产资源安全。该院应用模型先后办理6件非法采矿公益诉讼案件，移送非法采矿线件，挽回国家矿产资源损失1650余万元。在办案过程中，该院充分发挥检察一体化优势，将公益诉讼案件中发现的违法犯罪线索移送刑事检察部门处理，监督公安机关严惩非法采矿违法犯罪人员12人，获有罪判决7人。深挖案件背后渎职行为，向纪委监委移送查处违规违纪8人次。

　　大力推进建章立制，助力社会管理创新。该院依托该模型有效惩治非法采矿类违法犯罪，推进嵊州市人民政府推进砂石资源专项整治活动，积极探索盗采砂石行为造成生态损害的量化评估机制，推进生态环境和资源保护领域惩罚性赔偿金制度适用。同时，该院联合市公安局、市交通运输局、市自然资源和规划局联合出台《关于非法采矿数字“智治”的意见》，进一步明晰部门职责，实现数据协同、模型共享，助力破解非法采矿领域行政执法、刑事司法难题，形成长效监管机制，提升社会治理水平。

　　延伸拓宽应用场景，彰显数字检察实效。由交通运输部、公安部、应急管理部出台的《道路运输车辆动态监督管理办法》规定，对运输车辆要强制采集并规范统一车辆轨迹数据，该院依据该规定创设的非法采矿监督模型，为浙江、河北、江西等地检察机关提供技术服务支持，有效协助多地检察机关排查非法采矿违法线索，为公益诉讼案件办理提供方法指引。同时，该院还积极拓宽重型货车轨迹数据应用场景，经完善后已成功应用于追查盗窃案赃物去向、普通货车违规运输危化品等检察办案领域，全方位服务涉重型货车案件办理，以数字创新驱动检察工作高质量发展。

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