Faktoren städtischer Wärmeinseln kartografieren
Um zu untersuchen, wer von städtischen Wärmeinseln betroffen ist, müssen Sie zunächst feststellen, wo die Bedingungen, die zu extremer Hitze beitragen, vorhanden sind. Unter Zuhilfenahme von Daten zur abendlichen Lufttemperatur, zur Baumkronenabdeckung und zur versiegelten Oberfläche verwenden Sie Analysewerkzeuge, um zu visualisieren, wo sich die städtischen Wärmeinselfaktoren innerhalb der Gebäudeblockgruppen überschneiden.
Es gibt zwar mehrere andere Faktoren, die bei der Untersuchung des städtischen Wärmeinseleffekts berücksichtigt werden können, wie z. B. Fahrzeugemissionen und die Nutzung von Klimaanlagen, aber diese Analyse konzentriert sich darauf, inwiefern versiegelte Oberflächen und die Baumkronenabdeckung zur abendlichen Lufttemperatur beitragen. Diese Informationen können dann verwendet werden, um Orte innerhalb der Gemeinde zu identifizieren, die unverhältnismäßig stark von den Bedingungen betroffen sind, die mit städtischen Wärmeinseln einhergehen.
Eine Kopie der Karte erkunden und speichern
Zuerst öffnen Sie eine vorhandene Webkarte, speichern eine Kopie und erkunden die Layer in der Karte.
- Öffnen Sie die Webkarte Richmond Urban Heat Islands web map.
- Melden Sie sich bei Ihrem ArcGIS-Organisationskonto an.
Hinweis:
Wenn Sie über kein Organisationskonto verfügen, informieren Sie sich über die Optionen für den Zugriff auf die Software.
- Klicken Sie ggf. auf der Werkzeugleiste Inhalt auf den Bereich Layer, um die in der Webkarte enthaltenen Layer anzuzeigen.
Die Layer City Boundary und Census Block Groups umreißen das Untersuchungsgebiet und die Blockgruppen, aus denen die Stadt Richmond besteht. Die Layer Impervious Surfaces, Evening Temperature und Percent Tree Canopy werden verwendet, um die Auswirkungen des städtischen Wärmeinseleffekts auf Blockgruppen zu bewerten. Sie untersuchen die einzelnen Faktoren, müssen aber eine Kopie der Karte speichern, bevor Sie fortfahren.
- Klicken Sie auf der (dunklen) Werkzeugleiste Inhalt auf Speichern und öffnen, und wählen Sie Speichern unter aus.
- Geben Sie im Fenster Karte speichern Folgendes ein:
- Geben Sie als Titel Urban heat islands, gefolgt von Ihrem Namen oder Ihren Initialen ein.
- Geben Sie als Tags heat islands, raster analysis und Richmond VA ein.
- Geben Sie als Zusammenfassung den Text Map of heat islands in Richmond, VA, for monitoring conditions across city block groups and city districts. ein.
- Klicken Sie auf Speichern.
Sie haben eine Kopie der Karte Richmond Urban Heat Islands in Ihrem ArcGIS-Konto gespeichert.
Als Nächstes untersuchen Sie den ersten Faktor für die Bewertung städtischer Wärmeinseln: die Baumkronenabdeckung. Bäume absorbieren nicht nur Kohlendioxid und verbessern die Luftqualität, sondern sorgen auch für eine natürliche Kühlung der Umgebung, indem sie wie ein Regenschirm wirken. Wenn die Sonne auf ihre Blätter trifft, nutzen sie einen Teil dieser Sonnenenergie und geben durch einen Prozess, der als Transpiration bezeichnet wird, Feuchtigkeit an die Luft ab. Diese Feuchtigkeit kühlt die Luft in der Umgebung der Bäume ab.
Wenn viele Bäume in einer städtischen Umgebung vorhanden sind, bilden ihre Blätter ein Baumkronendach über Straßen und Gebäuden, das dafür sorgt, dass ein Teil der Sonnenwärme den Boden nicht erreicht. Dies trägt dazu bei, die Lufttemperatur in der Umgebung zu senken, was die Städte zu angenehmeren Orten macht, insbesondere während der heißeren Monate des Jahres.
Der Layer Percent Tree Canopy zeigt die prozentuale Baumkronenabdeckung für jede Blockgruppe. In der Stadt Richmond habe einige Flächen ein viel höheres Vorkommen an Bäumen als andere.
Hinweis:
Dieser Layer stammt aus dem GeoHub der Stadt Richmond und ermöglicht eine Schätzung der von Bäumen beschatteten Fläche innerhalb der einzelnen Blockgruppen.
Mithilfe der Optionen für die Sichtbarkeit können Sie den Layer Percent Tree Canopy selbst anzeigen.
- Klicken Sie im Bereich Layer für den Layer Percent Tree Canopy auf Sichtbarkeit.
Der Layer Percent Tree Canopy wird zusammen mit den Layern City Boundary und Census Block Groups angezeigt.
Um besser zu verstehen, was mit dem Farbverlauf des Layers Percent Tree Canopy dargestellt wird, öffnen Sie den Bereich Legende.
- Klicken Sie auf der Werkzeugleiste Inhalt auf Legende.
Der Bereich Legende wird mit dem Abschnitt des Layers Percent Tree Canopy angezeigt.
Die helleren Flächen auf der Karte zeigen einen geringeren Prozentsatz an Baumkronenabdeckung an, während die dunkleren Flächen einen höheren Prozentsatz an Baumkronenabdeckung darstellen.
Hinweis:
Weitere Informationen dazu, wie dieser Layer erstellt wurde, finden Sie unter Build a Heat Risk Index for Local Climate Planning: Part 2 of 3.
- Kehren Sie zum Bereich Layer zurück, und klicken Sie für den Layer Percent Tree Canopy auf Sichtbarkeit, um den Layer auszublenden.
Als Nächstes untersuchen Sie einen weiteren Faktor für den städtischen Wärmeinseleffekt: versiegelte Oberflächen. Versiegelte Oberflächen absorbieren und speichern Wärme, wodurch die Lufttemperatur der Umgebung über längere Zeit auf einem hohen Niveau bleibt.
- Klicken Sie im Bereich Layer auf die Schaltfläche für die Sichtbarkeit des Layers Impervious Surfaces.
Der Layer Impervious Surfaces ist sichtbar.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt auf Legende, um die Legende anzuzeigen.
Die Raster-Pixel mit einer helleren Farbe stellen einen geringeren Prozentsatz an versiegelter Oberfläche dar, und die Raster-Pixel mit einer dunkleren Farbe weisen auf einen höheren Prozentsatz an versiegelter Oberfläche hin.
Verwenden Sie zum Schluss das Gelernte, um den letzten Faktor des städtischen Wärmeinseleffekts für dieses Lernprogramm zu betrachten: die abendliche Lufttemperatur. Die Lufttemperatur wird von der Baumkrone und der versiegelten Oberfläche beeinflusst und bietet eine Möglichkeit, die Auswirkungen dieser Faktoren zu messen, da sie zum städtischen Wärmeinseleffekt beitragen.
- Klicken Sie im Bereich Layer auf die Schaltfläche Sichtbarkeit für den Layer Impervious Surfaces, um ihn zu deaktivieren. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche Sichtbarkeit für den Layer Evening Temperature.
Der Layer Evening Temperature wird auf der Karte angezeigt.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt auf Legende, um die Legende anzuzeigen.
Die Analyse der abendlichen Lufttemperatur im Gegensatz zur Tagestemperatur liefert wertvolle Erkenntnisse über die anhaltend hohen Temperaturen, die mit städtischen Wärmeinseln verbunden sind. Wenn die Temperatur während des Tages und bis in die Nacht hinein hoch ist, wird es schwierig, der Hitze zu entkommen.
In diesem Lernprogramm handelt es sich hierbei um die drei Faktoren des städtischen Wärmeinseleffekts, die Sie untersuchen. In einem realen Szenario können je nach Untersuchungsgebiet und Zielsetzung der räumlichen Analyse viele weitere Faktoren einbezogen werden.
Hinweis:
Weitere Informationen zu den Faktoren städtischer Wärmeinseln finden Sie auf der Seite Urban Heat Islands des Center for Science Education der University Corporation for Atmospheric Research (UCAR).
Der Layer Percent Tree Canopy wurde bereits mit zusammengefassten Daten des Blockgruppen-Layers vorbereitet. Die Layer Impervious Surfaces und Evening Temperature liegen derzeit im Raster-Format vor. Um die Daten aus jedem dieser Layer zusammenzufassen, verwenden Sie Analysewerkzeuge, um die Daten nach Blockgruppen zusammenzufassen und zu visualisieren. Auf diese Weise können Sie Blockgruppen miteinander vergleichen und Muster der städtischen Wärme in der Stadt Richmond erkennen.
Speichern Sie die Karte, bevor Sie fortfahren.
- Klicken Sie auf der Werkzeugleiste Inhalt auf Speichern und öffnen und anschließend auf Speichern.
Die Raster-Daten der Lufttemperatur analysieren
In diesem Abschnitt berechnen Sie die maximale abendliche Lufttemperatur für die einzelnen Blockgruppen. Mit dem Werkzeug Zonale Statistiken als Tabelle können Sie die Werte aus dem Lufttemperatur-Layer extrahieren, der Raster-Daten enthält, und diese Informationen für jede Blockgruppe zusammenfassen, um zu ermitteln, wie sich die Lufttemperatur in den einzelnen Stadtteilen verändert.
- Klicken Sie auf der (hellen) Werkzeugleiste Einstellungen auf Analyse. Klicken Sie im Bereich Analyse auf Werkzeuge.
- Geben Sie in der Suchleiste zonal ein. Wählen Sie in der Ergebnisliste das Werkzeug Zonale Statistiken als Tabelle aus.
Hinweis:
Wenn Sie keine Lizenz für ArcGIS Image for ArcGIS Online besitzen, können Sie der Karte stattdessen die Tabellen EveningTemp_CBG (Tutorials) und EveningTemp_Mean (Tutorials) hinzufügen und mit dem nächsten Abschnitt des Lernprogramms fortfahren.
Um die Tabellen hinzuzufügen, klicken Sie im Bereich Inhalt auf Tabellen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Hinzufügen. Suchen Sie in ArcGIS Online nach EveningTemp owner:Esri_Tutorials, und klicken Sie auf die Schaltfläche Hinzufügen der beiden Tabellen.
- Geben Sie im Werkzeug Zonale Statistiken als Tabelle die folgenden Parameter ein:
- Wählen Sie unter Eingabe-Zonen-Raster oder -Features den Parameter Blockgruppen aus.
- Wählen Sie unter Zonenfeld das Feld GEOID aus.
- Wählen Sie für Eingabe-Werte-Raster den Parameter Evening Temperature aus.
- Wählen Sie unter Einstellungen für statistische Analyse für Statistiktyp die Option Maximum aus.
- Geben Sie als Ausgabe-Tabellenname den Namen EveningTemp_CBG ein, und fügen Sie Ihren Namen oder Ihre Initialen hinzu.
Hinweis:
CBG steht für Census Block Groups (Blockgruppen).
- Klicken Sie oberhalb der Schaltfläche Ausführen auf Credit-Anzahl schätzen.
Für die Ausführung dieses Werkzeugs ist ca. 1 Credit erforderlich.
Hinweis:
Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Informationen zu Credits.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Dieser Vorgang kann einige Minuten dauern.
- Klicken Sie im Bereich Analyse auf die Registerkarte Verlauf.
Während der Ausführung des Werkzeugs können Sie auf der Registerkarte Verlauf den Fortschritt überwachen.
Wenn die Ausführung des Werkzeugs beendet ist, wird die Tabelle der Karte im Bereich Tabellen hinzugefügt.
- Klicken Sie auf der Werkzeugleiste Inhalt auf die Schaltfläche Tabellen.
Der Bereich Tabellen wird angezeigt, in dem die Tabelle EveningTemp_CBG – ZonalStatisticsTable aufgeführt ist. Diese Tabelle zeigt die maximale abendliche Lufttemperatur für die einzelnen Blockgruppen in Grad Fahrenheit an. Klicken Sie auf die Tabelle, um sie zu öffnen und zu untersuchen, und notieren Sie sich den Temperaturbereich, den Sie in den einzelnen Blockgruppen beobachten. Später in diesem Lernprogramm verwenden Sie das Werkzeug Features verbinden, um diese Tabelle mit dem Layer Census Block Groups zu verbinden.
Als Nächstes ermitteln Sie einen Basislinienwert für die abendliche Lufttemperatur, indem Sie den Mittelwert für die gesamte Stadt berechnen.
- Aktualisieren Sie im Werkzeug Zonale Statistiken als Tabelle die folgenden Werte:
- Wählen Sie unter Eingabe-Zonen-Raster oder -Features die Option Stadtgrenze aus.
- Vergewissern Sie sich, dass Eingabe-Werte-Raster auf Evening Temperature festgelegt ist.
- Wählen Sie unter Einstellungen für statistische Analyse unter Statistiktyp die Option Mittelwert aus.
- Geben Sie als Ausgabe-Tabellenname den Namen EveningTemp_Mean ein, und fügen Sie Ihren Namen oder Ihre Initialen hinzu. Klicken Sie auf Ausführen.
Hinweis:
Für die Ausführung dieses Werkzeugs ist 1 Credit erforderlich.
Die Tabelle EveningTemp_Mean – ZonalStatisticsTable wird erstellt und dem Bereich Tabellen hinzugefügt.
- Öffnen Sie den Bereich Tabellen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Optionen für die Tabelle EveningTemp_Mean – ZonalStatisticsTable, und wählen Sie Tabelle anzeigen aus.
Die Tabelle EveningTemp_Mean – ZonalStatisticsTable enthält die mittlere abendliche Lufttemperatur für einen einzelnen Erfassungstag in der gesamten Stadt, die 87,63 Grad Fahrenheit betrug.
Sie können nun diesen Mittelwert mit den Höchsttemperaturen innerhalb der einzelnen Blockgruppen vergleichen und feststellen, ob eine bestimmte Blockgruppe eine bestimmte Anzahl von Grad wärmer oder kälter ist als der Rest der Stadt.
- Speichern Sie die Karte.
Versiegelte Oberflächen kartografieren
Versiegelte Oberflächen, wie z. B. Gehwege, Dächer, Gebäude und Parkplätze, die in bebauten Gebieten vorhanden sind, absorbieren und speichern Wärme und tragen so zum städtischen Wärmeinseleffekt bei. Mit dem Werkzeug Zonale Statistiken als Tabelle berechnen Sie den mittleren Prozentsatz der versiegelten Flächen innerhalb der einzelnen Blockgruppen. Später können Sie den Prozentsatz der versiegelten Flächen in jeder Blockgruppe berechnen.
Hinweis:
Wenn Sie keine Lizenz für ArcGIS Image for ArcGIS Online besitzen, können Sie der Karte stattdessen die Tabelle ImperviousSurface_CBG (Tutorials) hinzufügen und mit dem nächsten Abschnitt des Lernprogramms fortfahren.
Um die Tabellen hinzuzufügen, klicken Sie im Bereich Inhalt auf Tabellen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Hinzufügen. Suchen Sie in ArcGIS Online nach ImperviousSurface owner:Esri_Tutorials, und klicken Sie auf die Schaltfläche Hinzufügen der beiden Tabellen.
- Geben Sie im Werkzeug Zonale Statistiken als Tabelle die folgenden Werte ein:
- Wählen Sie unter Eingabe-Zonen-Raster oder -Features den Parameter Blockgruppen aus.
- Wählen Sie unter Zonenfeld das Feld GEOID aus.
- Wählen Sie unter Eingabe-Werte-Raster das Raster Impervious Surfaces aus.
- Wählen Sie im Abschnitt Einstellungen für statistische Analyse unter Statistiktyp die Option Mittelwert aus.
- Geben Sie als Ausgabe-Tabellenname den Namen ImperviousSurfaces_CBG ein, und fügen Sie Ihren Namen oder Ihre Initialen hinzu.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Hinweis:
Für die Ausführung dieses Werkzeugs ist 1 Credit erforderlich.
Die Tabelle wird dem Bereich Tabellen hinzugefügt und angezeigt.
- Scrollen Sie in der Tabelle, bis Sie die Felder unter MEAN sehen.
Das Feld MEAN gibt den mittleren Prozentsatz der versiegelten Oberflächen in der Blockgruppe an.
- Speichern Sie die Karte.
Die Analyse zusammenfassen
Nachdem Sie nun die Lufttemperatur und die versiegelten Oberflächen nach Blockgruppen zusammengefasst haben, führen Sie die Analyseergebnisse zu einem einzelnen Layer zusammen, der anzeigt, wo sich potenzielle Wärmeinseln innerhalb der Stadt befinden.
- Klicken Sie im Bereich des Werkzeugs Zonale Statistiken als Tabelle auf die Schaltfläche "Zurück", um zum Bereich Werkzeuge zurückzukehren.
- Navigieren Sie zum Werkzeug Features verbinden, und öffnen Sie es.
- Wählen Sie im Werkzeugbereich Features verbinden unter Ziel-Layer den Layer Census Block Groups aus. Wählen Sie unter Join-Layer den Layer Evening Temp CBG aus.
- Wählen Sie im Abschnitt Join-Einstellungen unter Zielfeld und unter Join-Feld das Feld GEOID aus.
- Geben Sie im Abschnitt Ergebnis-Layer für Ausgabename den Namen CBG_Temp gefolgt von Ihrem Namen oder Ihren Initialen ein.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Hinweis:
Für die Ausführung dieses Werkzeugs sind 0,38 Credits erforderlich.
Als Nächstes verbinden Sie die Daten aus der Tabelle der versiegelten Oberflächen mit dem Layer CBG_Temp.
- Geben Sie im Werkzeugbereich Features verbinden Folgendes ein:
- Wählen Sie als Ziel-Layer den Layer CBG_Temp aus.
- Wählen Sie als Join-Layer den Layer ImperviousSurface CBG aus.
- Wählen Sie im Abschnitt Join-Einstellungen unter Zielfeld und unter Join-Feld das Feld GEOID aus.
- Geben Sie als Ausgabename den Namen CBG_Temp_Surfaces ein, und fügen Sie Ihren Namen oder Ihre Initialen hinzu.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Hinweis:
Für die Ausführung dieses Werkzeugs sind 0,38 Credits erforderlich.
Der Layer CBG_Temp_Surface wird dem Bereich Layer hinzugefügt. Der Layer CBG_Temp_Surface enthält jetzt Daten für die maximale Abendtemperatur und den Mittelwert der versiegelten Oberfläche für jede Blockgruppe.
Zum Schluss verbinden Sie die Baumkronendaten mit dem Layer CBG_Temp_Surface.
- Wählen Sie im Werkzeugbereich Features verbinden unter Ziel-Layer den Layer CBG_Temp_Surface aus. Wählen Sie unter Join-Layer den Layer Percent Tree Canopy aus.
Da dies das letzte Mal ist, dass Sie das Werkzeug Features verbinden ausführen, geben Sie dem letzten Layer einen Namen, der alle mit der Wärmeinsel verbundenen Faktoren widerspiegelt.
- Geben Sie unter Ausgabename den Text Urban heat islands factors ein, und fügen Sie Ihren Namen oder Ihre Initialen hinzu.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Hinweis:
Für die Ausführung dieses Werkzeugs sind 0,406 Credits erforderlich.
Der Layer Urban heat island factors wird der Karte und dem Bereich Layer hinzugefügt.
Sie verfügen nun über einen Layer, mit dem die Faktoren des städtischen Wärmeinseleffekts nach Blockgruppen visualisiert werden können. Im nächsten Abschnitt stylen Sie Duplikate dieses Layers, um die einzelnen Faktoren nach Blockgruppen anzuzeigen und in einem Gruppen-Layer zu gruppieren.
Einen Gruppen-Layer erstellen
Als Nächstes ordnen Sie die Layer mit Daten, die sich auf den städtischen Wärmeinseleffekt beziehen, in einem Gruppen-Layer an.
Gruppen-Layer sind Sammlungen von Layern und Tabellen, die als Gruppe organisiert sind und denselben Feldtyp oder verschiedene Feldtypen enthalten können. So können beispielsweise ein Raster-Layer und ein Feature-Layer gemeinsam in einem Gruppen-Layer vorhanden sein. Das Anlegen von Gruppen-Layern erleichtert die Verwaltung der Layer, aus denen eine Karte besteht, insbesondere bei der Arbeit mit zahlreichen einzelnen Layern.
Bevor Sie fortfahren, entfernen Sie Layer, die Sie nicht mehr benötigen.
- Klicken Sie im Bereich Layer für den Layer CBG_Temp_Surfaces auf die Schaltfläche Optionen und dann auf Entfernen.
Der Layer CBG_Temp_Surfaces wird aus dem Bereich Layer entfernt.
- Wenden Sie das Gelernte an, um die folgenden Layer zu entfernen:
- CBG_Temp
- Impervious Surfaces
- Evening Temperature
- Census Block Groups
Die einzigen Layer, die im Bereich Layer verbleiben, sollten die Layer City Boundary, Urban heat island factors und Percent Tree Canopy sein.
Als Nächstes beginnen Sie unter Verwendung des Layers Percent Tree Canopy mit der Erstellung eines Gruppen-Layers.
- Klicken Sie für den Layer Percent Tree Canopy auf die Schaltfläche Optionen und dann auf Gruppieren.
Es wird ein Gruppen-Layer erstellt.
Als Nächstes benennen Sie den Gruppen-Layer, den Sie soeben erstellt haben, um.
- Klicken Sie für den Gruppen-Layer auf Optionen und dann auf Umbenennen.
- Geben Sie als Titel den Text Urban heat island indicators ein, und klicken Sie auf OK.
Der Gruppen-Layer wurde umbenannt. Als Nächstes duplizieren Sie den Layer Urban heat island factors und stylen ihn anhand der Werte für versiegelte Oberflächen.
- Klicken Sie für den Layer Urban heat island factors auf die Schaltfläche Optionen und dann auf Duplizieren.
- Benennen Sie den kopierten Layer um in Impervious Surfaces.
- Blenden Sie den Gruppen-Layer Urban heat island indicators ein.
- Ziehen Sie Impervious Surfaces in den Gruppen-Layer Urban heat island indicators.
- Wenden Sie das Gelernte an, um den Layer Urban heat island factors zu duplizieren und den kopierten Layer in Evening Temperature umzubenennen.
- Ziehen Sie den Layer Evening Temperature in den Gruppen-Layer Urban heat island indicators.
Als Nächstes stylen Sie die Layer Impervious Surfaces und Evening Temperature.
Die Layer im Gruppen-Layer stylen
Als Nächstes stylen Sie die Layer Impervious Surfaces und Evening Temperature.
- Klicken Sie im Bereich Layer auf den Layer Impervious Surfaces. Klicken Sie auf der Werkzeugleiste Einstellungen auf Styles.
- Klicken Sie im Bereich Styles unter Attribute auswählen auf Feld. Wählen Sie aus der Liste der verfügbaren Felder das Feld MEAN aus, und klicken Sie auf Hinzufügen.
Der Layer Impervious Surfaces wird gestylt.
- Klicken Sie im Bereich Layer auf den Layer Evening Temperature. Sorgen Sie ggf. dafür, dass der Layer sichtbar ist.
- Klicken Sie im Bereich Styles für Attribute auswählen auf Feld, dann auf MAX_ und anschließend auf Hinzufügen.
Der Standard-Farbverlauf ist ein blauer Farbverlauf. Da es sich um Temperaturen handelt, wählen Sie einen anderen Farbverlauf mit Rottönen aus.
- Klicken Sie unter Style auswählen für Anzahl und Mengen (Farbe) auf Style-Optionen. Klicken Sie im Bereich Style-Optionen auf den Farbverlauf unter Symbol-Style, um den Bereich Symbol-Style zu öffnen.
- Klicken Sie im Fenster Symbol-Style auf Farben.
- Wählen Sie im Fenster Verlauf für Kategorie die Option Rot- und Gelbtöne aus. Klicken Sie auf den Farbverlauf Orange 4 und dann auf Fertig.
Tipp:
Zeigen Sie auf einen Farbverlauf, um dessen Namen einzublenden.
Der Style des Layers Evening Temperature wird aktualisiert.
Als Nächstes konfigurieren Sie die Sichtbarkeitseinstellungen des Gruppen-Layers Urban heat island indicators.
- Klicken Sie im Bereich Layer auf den Gruppen-Layer Urban heat island indicators, um diesen auszuwählen.
Ein Layer oder Gruppen-Layer ist ausgewählt, wenn neben dem Layer-Namen ein blauer Indikator angezeigt wird.
- Aktivieren Sie im Bereich Eigenschaften unter Sichtbarkeit die Option Exklusive Sichtbarkeit.
Die Umschaltfläche Sichtbarkeit aktivieren aktualisiert den Gruppen-Layer im Bereich Layer, sodass jeweils ein Layer innerhalb des Gruppen-Layers angezeigt wird.
Indem Sie die Option Sichtbarkeit aktivieren aktivieren, können Sie die einzelnen Layer im Gruppen-Layer anzeigen. Auf diese Weise können Sie die Trends der einzelnen Layer visuell untersuchen, z. B. welche Gebiete weniger Bäume, mehr versiegelte Oberflächen und höhere Temperaturen aufweisen.
- Speichern Sie die Karte.
In diesem Abschnitt haben Sie eine vorhandene Webkarte geöffnet und eine Kopie erstellt, um sie zu erkunden und zu analysieren. Sie haben auch mithilfe der Analysewerkzeuge in Map Viewer die höchste abendliche Lufttemperatur und die gesamte versiegelte Oberfläche für die einzelnen Blockgruppen in Richmond berechnet.
Nachdem Sie nun sämtliche Wärmeinselfaktoren in der Stadt visualisiert haben, ziehen Sie kontextbezogene Daten hinzu, um zu ermitteln, wer von diesen gefährlichen Umweltbedingungen betroffen ist.
Auswirkungen auf die Gemeinde bewerten
Sie haben bereits die Verteilung der Faktoren für den Wärmeinseleffekt im gesamten Stadtgebiet auf der Karte dargestellt. In diesem Abschnitt untersuchen Sie, wer von diesen Bedingungen betroffen ist. Sie fügen demografische Daten hinzu, um mehr über die Gemeiden zu erfahren, in denen diese Bedingungen vorliegen, und um herauszufinden, welche Rolle die seit Langem bestehenden Muster systembedingter Desinvestitionen dabei spielen.
Blockgruppen mit demografischen Daten ergänzen
Mit dem Werkzeug Layer anreichern fügen Sie dem Layer mit den potenziellen Wärmeinseln demografische Daten hinzu, um besser zu verstehen, wer in den Gemeinden lebt und wie diese Eigenschaften die Anfälligkeit für extreme Temperaturen verstärken können.
- Öffnen Sie ggf. die Webkarte Richmond Urban Heat Islands.
- Klicken Sie auf der (hellen) Werkzeugleiste Einstellungen auf Analyse. Klicken Sie im Bereich Analyse auf Werkzeuge. Suchen Sie das Werkzeug Layer anreichern, und wählen Sie es aus.
- Wählen Sie im Bereich des Werkzeugs Layer anreichern für Eingabe-Features die Option Urban heat island factors aus.
- Klicken Sie unter Anreicherungsdaten auf Variable.
Das Fenster Daten-Browser wird angezeigt.
- Klicken Sie auf Race.
- Klicken Sie auf Non Hispanic Origin. Erweitern Sie in der Ergebnisliste 2024 Race and Hispanic Origin (Esri).
Hinweis:
Die demografischen Daten im Fenster Daten-Browser werden regelmäßig aktualisiert. Verwenden Sie die aktuellsten verfügbaren Daten.
- Aktivieren Sie die folgenden Variablen:
- 2024 White Non-Hispanic Population (Esri)
- 2024 Black/African American Non-Hispanic Population (Esri)
- 2024 American Indian/Alaska Native Non-Hispanic Population (Esri)
- 2024 Asian Non-Hispanic Population (Esri)
- 2024 Pacific Islander Non-Hispanic Population (Esri)
- 2024 Other Race Non-Hispanic Population (Esri)
- 2024 Multiple Races Non-Hispanic Population (Esri)
Unter Ausgewählte Variablen können Sie sehen, dass bislang sieben Variablen hinzugefügt wurden.
- Klicken Sie einmal auf die Schaltfläche Zurück.
- Geben Sie unter Race Variables den Text Hispanic ein, und drücken Sie die Eingabetaste.
- Blenden Sie ggf. den Bereich 2024 Race and Hispanic Origin (Esri) ein, und aktivieren Sie das Kontrollkästchen für 2024 Hispanic Population (Esri).
- Klicken Sie zweimal auf die Schaltfläche Zurück.
- Klicken Sie auf Population, und aktivieren Sie das Kontrollkästchen für 2024 Total Population (Esri).
Durch die Aufnahme dieser Variablen können Sie die Angaben für Hautfarbe und ethnische Herkunft für jede Blockgruppe in Prozentsätze der Bevölkerung umrechnen.
Als Nächstes fügen Sie Variablen in Bezug auf gefährdete Bevölkerungsgruppen hinzu. Personen, die keinen Zugang zu einem Fahrzeug haben oder deren Einkommen unterhalb der Armutsgrenze liegt, verfügen über weniger Ressourcen, um mit möglichen extremen Hitzeereignissen umzugehen.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Zurück. Geben Sie in der Suchleiste den Text no vehicle ein, und drücken Sie die Eingabetaste.
- Blenden Sie 2018-2022 Vehicles Available (ACS) ein, und aktivieren Sie das Kontrollkästchen für 2022 Renter Households with No Vehicles (ACS 5-Yr).
Für Menschen, die keinen Zugang zu einem Fahrzeug haben, kann es schwieriger sein, zu Orten wie beispielsweise Kühlzentren zu gelangen, um Schutz vor extremen Temperaturen zu suchen.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Zurück. Klicken Sie auf Poverty, und aktivieren Sie das Kontrollkästchen für 2022 Households Below the Poverty Level (ACS 5-Yr).
Es sollten nun 11 Variablen ausgewählt sein.
Hinweis:
Sie verwenden diese Variablen in diesem Lernprogramm, um Kontext für die Bevölkerungsgruppen bereitzustellen, die von Faktoren für den städtischen Wärmeinseleffekt betroffen sind. In der Praxis gibt es noch eine Vielzahl weiterer relevanter Variablen, die Sie in Ihre Analyse einbeziehen könnten. Die Variablen für Workflows zum Gleichbehandlungsgrundsatz sollten gemeinsam mit der betroffenen Community und wichtigen Projektbeteiligten festgelegt werden und spezifisch für das Untersuchungsgebiet und die Intervention zur Erreichung der jeweiligen Ziele sein.
- Klicken Sie auf Auswählen, um das Fenster Daten-Browser zu schließen und Ihre Auswahl zu speichern.
Die Variablen werden dem Bereich des Werkzeugs Layer anreichern hinzugefügt.
- Geben Sie im Bereich des Werkzeugs Layer anreichen für Ausgabename den Text Urban heat island factors enriched ein.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Hinweis:
Für die Ausführung dieses Werkzeugs sind 20,9 Credits erforderlich.
Wenn Sie nicht über genügend Credits verfügen, können Sie einen vorbereiteten Layer mit den angereicherten Daten hinzufügen. Klicken Sie zum Hinzufügen des Layers Urban heat islands enriched (Tutorials) im Bereich Layer auf die Schaltfläche Hinzufügen. Suchen Sie in ArcGIS Online nach urban heat island enriched owner:Esri_Tutorials.
Der Layer Urban heat island factors enriched wird der Karte und dem Bereich Layer hinzugefügt.
Durch das Anreichern der geografischen Grenzen mit demografischen Daten können wir besser verstehen, welche gefährdeten Gemeinden möglicherweise von städtischen Wärmeinseln betroffen sind.
Da Sie jetzt über eine angereicherte Version des Layers mit den Faktoren für den städtischen Wärmeinseleffekt verfügen, benötigen Sie den Layer Urban heat island factor nicht mehr.
- Entfernen Sie den Layer Urban heat island factor aus dem Bereich Layer.
- Speichern Sie die Karte.
Historischen Kontext hinzufügen
Als Nächstes fügen Sie einen Layer hinzu, der die historische Redlining-Einstufung der Home Owners' Loan Corporation für die Stadtteile von Richmond zeigt. Mithilfe dieses Layers können Sie visualisieren, wie sich diese Muster mit den Gebieten überschneiden, die unverhältnismäßig stark von extremen Temperaturen betroffen sind.
Zwischen 1935 und 1940 erstellte die Home Owners' Loan Corporation (HOLC), eine 1933 im Rahmen des New Deal gegründete US-Bundesbehörde, Karten, die das in den verschiedenen Stadtteilen großer US-Städte bestehende Risiko für Hypothekenbanken aufzeigten. Diese Karten werden auch als Redlining-Karten bezeichnet, da die bei diesem Prozess als risikoreich eingestuften Gebiete rot hervorgehoben wurden.
Bei vielen dieser vom Redlining betroffenen Gebiete handelt es sich heute um Gemeinden mit niedrigem bis mittlerem Einkommen, in denen vorwiegend Minderheiten leben. Dadurch wird deutlich, wie sich über Jahrzehnte hinweg Muster einer systembedingten Ungleichbehandlung verfestigt haben, weil der Zugang zu wirtschaftlichen Chancen aufgrund der ethnischen Herkunft eingeschränkt wurde.
Sie fügen Daten der Home Owners' Loan Corporation (HOLC) aus ArcGIS Living Atlas of the World hinzu.
- Klicken Sie im Bereich Layer auf die Schaltfläche Hinzufügen.
- Klicken Sie auf Eigene Inhalte, und wählen Sie Living Atlas aus.
- Geben Sie in der Suchleiste redlining ein. Klicken Sie in der Ergebnisliste für den Layer Mapping Inequality Redlining Areas auf Hinzufügen.
- Klicken Sie oben im Bereich Layer hinzufügen auf den Zurück-Pfeil.
- Ziehen Sie im Bereich Layer den Layer Mapping Inequality Redlining Areas in den Gruppen-Layer.
- Wählen Sie den Layer Mapping Inequality Redlining Areas aus, damit er sichtbar ist.
Der Layer Mapping Inequality Redlining Areas befindet sich nun über der Stadt Richmond.
Der Layer zeigt momentan Gebiete ohne Einstufung in grauer Farbe an. Hierbei handelt es sich um Industrie- oder Gewerbeflächen. Sie deaktivieren die Sichtbarkeit dieser Gebiete, damit nur Wohngebiete mit Einstufungen sichtbar sind.
- Klicken Sie auf der Werkzeugleiste Einstellungen auf Styles. Klicken Sie für Typen (eindeutige Symbole) auf die Schaltfläche Style-Optionen.
- Deaktivieren Sie im Bereich Style-Optionen das Kontrollkästchen Andere.
Jetzt werden nur noch Wohngebiete angezeigt.
- Wählen Sie im Bereich Layer die verschiedenen Layer mit den Faktoren für den städtischen Wärmeinseleffekt aus, und prüfen Sie, ob eventuell ein Zusammenhang mit den Redlining-Daten besteht.
Historisch als risikoreich eingestufte Gebiete haben wahrscheinlich mehr versiegelte Flächen, höhere Abendtemperaturen und weniger Baumkronen als Gebiete, die historisch die beste Bewertung (A) erhalten haben.
Durch die Berücksichtigung der Entscheidungen und Maßnahmen, die im Rahmen der historischen Flächennutzungsplanung getroffen wurden, gehen Sie der Ursache der kumulativen Belastungen auf den Grund, denen einige Gemeinden ausgesetzt sind. Diese Informationen fließen wiederum in Ihre Entscheidung für mehr Gleichbehandlung ein.
- Speichern Sie die Karte.
Außerdem müssen Sie Freigabeinstellungen für die Karte und die Layer festlegen, die Sie erstellt haben, mit sie angezeigt werden, wenn Sie das Dashboard freigeben.
- Klicken Sie auf der Werkzeugleiste Inhalt auf Karte freigeben.
- Klicken Sie im Fenster Freigeben auf Alle (öffentlich), und klicken Sie auf Speichern.
- Klicken Sie im Fenster Element-Freigabe erfolgreich aktualisiert auf Freigabe überprüfen. Klicken Sie im angezeigten Fenster Freigabe überprüfen auf Freigabe aktualisieren.
Webkarte zum Erstellen eines Dashboards vorbereiten
In diesem Abschnitt werden Sie die Webkarte zum Erstellen einer ArcGIS Dashboards-Web-App konfigurieren und vorbereiten. Sie benennen Layer um, stellen sicher, dass die Layer, die sichtbar sein müssen, aktiviert sind, und passen die Anzeigenamen für wichtige Felder an, die Sie als Indikatoren im Dashboard verwenden.
- Benennen Sie im Bereich Layer den Layer Urban heat island factors enriched in Urban heat island factors and enriched data um.
Dieser Layer enthält die zusammengefassten Daten der Faktoren für den städtischen Wärmeinseleffekt sowie die demografischen Daten. Sie möchten, dass der Layer ausgewählt werden kann und die darunterliegenden Layer sichtbar sind. Deshalb konfigurieren Sie den Style so, dass die Füllfarbe transparent ist und es nur eine Umrissfarbe gibt.
- Vergewissern Sie sich, dass im Bereich Layer der Layer Urban heat island factors and enriched data sichtbar und ausgewählt ist.
- Klicken Sie auf der Werkzeugleiste Einstellungen auf Styles. Klicken Sie im Bereich Styles unter Style auswählen für Position (Einzelsymbol) auf Style-Optionen.
- Klicken Sie im Bereich Style-Optionen auf das Symbol unter Symbol-Style.
- Klicken Sie im Fenster Symbol-Style unter Füllfarbe auf Keine Farbe. Wählen Sie für Umrissfarbe einen Grauton aus, und legen Sie den Wert für Umrissstärke auf 1 fest.
Jetzt zeigt der Layer Urban heat island factors and enriched data nur einen Umriss an, und die unter ihm liegenden Layer sind sichtbar.
Als Nächstes stellen Sie sicher, dass der Gruppen-Layer Urban heat island factors aktiviert und auf den Layer festgelegt ist, der beim Öffnen des Dashboards als Erstes angezeigt werden soll.
- Vergewissern Sie sich, dass der Gruppen-Layer Urban heat island factors und der Layer Mapping Inequality Redlining Areas ausgewählt sind.
Als Nächstes überprüfen Sie den Feldnamen. Dies ist hilfreich, wenn Sie Indikatoren im Dashboard einrichten und berechnen.
- Klicken Sie im Bereich Layer für den Layer Urban heat islands factors auf Optionen und dann auf Tabelle anzeigen.
- Suchen Sie in der Tabelle für Urban heat island factors die verbundenen Felder: MAX, MEAN und Tree Canopy.
- Das Feld MAX enthält die Werte, die die maximalen Werte für Evening Temperature in jeder Blockgruppe darstellen.
- Das Feld MEAN gibt den durchschnittlichen Prozentsatz der versiegelten Flächen in jeder Blockgruppe an.
- Das Feld TreeCanopy gibt die prozentuale Baumkronenabdeckung in jeder Blockgruppe an.
Als Nächstes deaktivieren Sie Pop-ups für alle Layer. Sie verwenden die Dashboard-Indikatoren, um Details zu jeder Blockgruppe anzuzeigen. Daher ist die Anzeige von Pop-ups nicht erforderlich.
- Klicken Sie im Bereich Layer auf den Layer Percent Tree Canopy, um ihn auszuwählen. Klicken Sie auf der Werkzeugleiste Einstellungen auf Pop-ups.
- Deaktivieren Sie im Bereich Pop-ups die Option Pop-ups aktivieren.
Für den Layer Percent Tree Canopy werden keine Pop-ups angezeigt.
- Wenden Sie das Erlernte an, um Pop-ups für die übrigen Layer in der Karte zu deaktivieren.
Zum Schluss passen Sie die Kartenausdehnung an. Dabei handelt es sich um die Ausdehnung der Karte beim Öffnen des Dashboards.
- Zoomen und schwenken Sie die Karte so, dass die Stadt Richmond mittig angeordnet ist und die Karte ausfüllt.
- Speichern Sie die Karte.
In diesem Abschnitt haben Sie Blockgruppen mit demografischen Daten angereichert, um besser zu verstehen, welche Gemeinden möglicherweise vom städtischen Wärmeinseleffekt betroffen sind. Sie haben ein Bewusstsein dafür geschaffen, wo hohe Temperaturen und Unterschiede bei der Landbedeckungsart bestehen und wer diesen Bedingungen ausgesetzt ist. Nachdem Sie der Karte historische Redlining-Informationen hinzugefügt haben, konnten Sie ein besseres Verständnis für den historischen Kontext entwickeln, der mit dem Wärmeinseleffekt verbunden ist.
Nun haben Sie alle notwendigen Vorbereitungen getroffen, um ein ansprechendes Dashboard mit diesen Informationen zu erstellen und die Ergebnisse für die Community freizugeben.
Die Ergebnisse in einem Dashboard freigeben
Nachdem Sie nun Blockgruppen identifiziert haben, die vom Wärmeinseleffekt betroffen sind, und Kontextdaten hinzugefügt haben, erstellen Sie ein Dashboard, um die Ergebnisse zusammenzufassen und die Gebiete zu überwachen. Sie wechseln von Map Viewer zu ArcGIS Dashboards und erstellen ein Dashboard, um den Wärmeinseleffekt im Gebiet von Richmond zusammenzufassen.
Das erste Element erstellen und konfigurieren
Zunächst erstellen Sie aus der Webkarte ein Dashboard, und fügen dann das erste Element hinzu: ein Reihen-Diagramm.
- Öffnen Sie ggf. die Webkarte Urban heat islands.
- Klicken Sie auf der (dunklen) Werkzeugleiste Inhalt auf App erstellen, und wählen Sie Dashboards aus.
- Hängen Sie im Fenster Neues Dashboard erstellen unter Titel den Text Dashboard sowie Ihren Namen oder Ihre Initialen an den vorhandenen Titel an. Optional können Sie Tags und eine Zusammenfassung eingeben.
- Klicken Sie auf Dashboard erstellen.
Die Karte wird als Kartenindikator im Dashboard angezeigt. Als Erstes legen Sie ein Design für das Dashboard fest.
- Klicken Sie in der Werkzeugleiste des Dashboards auf Design. Wählen Sie im Bereich Design unter Layout für Design, die Option Dunkel aus.
Tipp:
Um die Beschriftungen auf der Werkzeugleiste sichtbar zu machen, klicken Sie unten auf der Werkzeugleiste auf Erweitern.
Daraufhin wird das Dashboard-Design aktualisiert.
- Schließen Sie den Bereich Design.
Nun erstellen Sie ein Indikatorelement, um die Höchsttemperaturen innerhalb jeder Blockgruppe besser zu verstehen.
- Klicken Sie auf der Werkzeugleiste des Dashboards auf Element hinzufügen.
- Zeigen Sie auf die rechte Seite der Karte, und klicken Sie dort auf die Schaltfläche "Verankern".
- Klicken Sie in der Indikatorliste auf Reihen-Diagramm.
- Wählen Sie im Fenster Layer auswählen den Layer Urban heat island factors and enriched data aus.
- Wählen Sie im Fenster Reihen-Diagramm für Kategorien aus die Option Felder aus.
- Klicken Sie auf Felder hinzufügen, und wählen Sie 2024 White Non-Hispanic Pop aus.
- Fügen Sie nun die folgenden Felder hinzu:
- 2024 Non-Hispanic Black Pop
- 2024 Hispanic Population
- 2024 Non-Hispanic Asian Pop
- 2024 Non-Hispanic Pacific Islander Pop
- 2024 Non-Hispanic American Indian Pop
- 2024 Non-Hispanic Other Race Pop
- 2024 Non-Hispanic Multiple Races Pop
Die Felder werden zum Bereich Datenoptionen hinzugefügt.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Reihe. Wählen Sie für Balkenfarben die Option Nach Kategorie aus.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Kategorieachse, und blenden Sie den Abschnitt Beschriftungen ein. Wählen Sie für Platzierung die Option Umbrochen aus.
Der Indikator für das Reihen-Diagramm ist konfiguriert.
- Klicken Sie auf Fertig.
Speichern Sie das Dashboard, bevor Sie fortfahren.
- Klicken Sie auf der Werkzeugleiste "Dashboard" auf Speichern und anschließend auf Speichern.
Sie haben das erste Dashboard-Element konfiguriert und hinzugefügt: ein Reihen-Diagramm mit Daten zu Hautfarbe und ethnischer Herkunft.
Ein Indikatorelement hinzufügen
Als Nächstes fügen Sie ein Indikatorelement für die Variable Evening Temperature hinzu.
- Klicken Sie auf der Werkzeugleiste des Dashboards auf Element hinzufügen. Klicken Sie im Reihen-Diagramm auf die obere Verankerung, um den Indikator oberhalb des Diagramms hinzuzufügen. Klicken Sie dann auf Indikator.
- Wählen Sie im Fenster Layer auswählen den Layer Urban heat island factors and enriched data aus.
- Wählen Sie im Fenster Indikator für Wertetyp die Einstellung Feature aus. Wählen Sie für Wertefeld, die Einstellung MAX_ aus.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Indikator. Geben Sie im Bereich Indikatoroptionen für Text unten den Text Maximum Temperature (F) ein.
- Legen Sie für Text Mitte die Schriftfarbe auf "Rot" fest. Klicken Sie im Bereich "Farbpalette" für Gespeichert auf die Schaltfläche "Hinzufügen".
Wenn Sie die rote Farbe speichern, können Sie später exakt dieselbe Farbe verwenden.
- Klicken Sie auf Symbol hinzufügen. Blenden Sie im Bereich Symbol auswählen den Abschnitt Lösungen ein, und wählen Sie das Feuersymbol aus.
- Klicken Sie auf OK.
- Wählen Sie für Füllung die gespeicherte rote Farbe aus.
Der Indikator ist konfiguriert.
- Klicken Sie auf Fertig.
- Speichern Sie das Dashboard.
Als Nächstes duplizieren Sie das Indikatorelement und konfigurieren es so, dass der Prozentsatz der versiegelten Flächen in jeder Blockgruppe angezeigt wird.
Weitere Indikatorelemente konfigurieren
Um das Erstellen eines zweiten Indikators zum Anzeigen des Prozentsatzes der versiegelten Flächen zu vereinfachen, duplizieren Sie den soeben konfigurierten Indikator.
- Zeigen Sie auf die Ecke des Indikatorelements, und klicken Sie auf Duplizieren.
- Zeigen Sie auf die Ecke des duplizierten Indikatorelements, und klicken Sie auf Konfigurieren.
Um den Prozentsatz der versiegelten Flächen zu konfigurieren, legen Sie für Wertefeld die Einstellung MEAN fest, sodass der mittlere Prozentsatz der versiegelten Flächen in jeder Blockgruppe dargestellt wird.
- Wählen Sie im Fenster Indikator im Bereich Datenoptionen für Wertefeld die Einstellung MEAN aus.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Indikator. Fügen Sie für Text Mitte am Ende des vorhandenen Textes % hinzu. Wählen Sie einen orange-braunen Farbton aus, und speichern Sie die Farbe.
- Löschen Sie den vorhandenen Text für Text unten, und geben Sie folgenden Text ein: Impervious surface coverage.
- Klicken Sie für Symbol auf Ändern. Blenden Sie den Abschnitt Lösungen ein, und wählen Sie das Symbol für eine Straße mit Brücke aus. Klicken Sie auf OK.
- Wählen Sie für Füllung die gespeicherte orange-braune Farbe aus.
Der Indikator ist konfiguriert.
- Klicken Sie auf Fertig.
- Wenden Sie das Erlernte an, um das Indikatorelement zum Anzeigen des Prozentsatzes der Baumkronenabdeckung zu duplizieren.
- Duplizieren Sie das Indikatorelement für die Temperatur.
- Klicken Sie für das duplizierte Indikatorelement auf "Konfigurieren".
- Wählen Sie im Bereich Datenoptionen für Wertefeld die Einstellung TreeCanopy aus.
- Ändern Sie auf der Registerkarte Indikator für Text unten den Text in Tree canopy coverage.
- Ändern Sie das Symbol in einen Baum.
- Ändern Sie optional die Schriftfarbe für Text Mitte und die Füllfarbe des Symbols in einen Grünton.
- Klicken Sie auf Fertig.
Der Indikator für die Baumkronenabdeckung ist konfiguriert.
- Wenden Sie das Erlernte an, um das Indikatorelement zum Anzeigen der Differenz zwischen der Höchsttemperatur der einzelnen Blockgruppen und der mittleren Temperatur an der Stadtgrenze zu duplizieren.
- Duplizieren Sie das Indikatorelement für die Temperatur.
- Klicken Sie für das duplizierte Indikatorelement auf "Konfigurieren".
- Aktivieren Sie im Bereich Datenoptionen das Kontrollkästchen Wertkonvertierung, und geben Sie für Versatz den Wert -87.63 ein.
- Geben Sie auf der Registerkarte Indikator für Text oben den Text Evening Temperature Difference (F) und für Text unten den Text from the city average ein.
- Ändern Sie das Symbol in das Thermometer.
- Aktualisieren Sie die Schriftfarbe für Text Mitte und die Füllfarbe des Symbols in einen Gelbton.
- Klicken Sie auf Fertig.
Der Indikator für die Abendtemperatur ist konfiguriert.
Nun befinden sich vier Indikatoren auf dem Dashboard. Diese ordnen Sie jetzt so an, dass sie alle sichtbar und gleich groß sind.
- Zeigen Sie auf den zweiten Indikator, und klicken Sie auf die Schaltfläche Element ziehen.
- Ziehen Sie den Indikator für die Temperaturdifferenz am Abend rechts neben den oberen Indikator.
Nun sind zwei Indikatoren nebeneinander angeordnet.
- Ziehen Sie den unteren Indikator auf die rechte Seite der zweiten Indikatorreihe.
- Ziehen Sie die Trennlinien so, dass die Indikatoren sichtbar und relativ gleichmäßig angeordnet sind.
Sie haben nun die vier Indikatoren gitterförmig oberhalb des Balkendiagramms angeordnet.
- Speichern Sie das Dashboard.
Indikatoren für demografische Daten hinzufügen (optional)
Optional können Sie zwei weitere Indikatoren hinzufügen, um zusätzliche Variablen für die soziale Vulnerabilität anzuzeigen.
- Duplizieren Sie den Indikator für die versiegelten Flächen.
- Klicken Sie für den duplizierten Indikator auf die Schaltfläche Konfigurieren.
- Wählen Sie im Fenster Indikator, das nun angezeigt wird, auf der Registerkarte Daten die folgenden Parameter aus:
- Wählen Sie für Wertefeld die Einstellung 2022 HHS: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr) aus.
- Blenden Sie den Abschnitt Referenz ein, und wählen Sie für Referenztyp die Einstellung Feature aus.
- Wählen Sie für Referenzfeld die Einstellung 2024 Total Population aus.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Indikator. Löschen Sie den vorhandenen Text für Text Mitte, und klicken Sie auf die Schaltfläche Feld hinzufügen. Wählen Sie 100 * Wert / Referenz aus.
- Fahren Sie mit der Konfiguration der Registerkarte Indikator fort, indem Sie die folgenden Parameter festlegen:
- Legen Sie die Textfarbe für Text Mitte auf einen Blauton fest.
- Löschen Sie den vorhandenen Text für Text unten, und geben Sie den folgenden Text ein: Income below poverty leve
- Wählen Sie für Symbol ein Symbol aus, das für Zuwendung steht, wie beispielsweise die Hände, die ein Herz formen.
- Wählen Sie für Füllung denselben Blauton aus.
Der Indikator für Armut ist konfiguriert.
- Klicken Sie auf Fertig.
- Wenden Sie das Erlernte an, um einen Indikator zum Anzeigen des Prozentsatzes der Mieter zu erstellen, die keinen Zugang zu Fahrzeugen haben:
- Duplizieren Sie den Indikator für die Armutsgrenze.
- Klicken Sie für den duplizierten Indikator auf die Schaltfläche Konfigurieren.
- Wählen Sie auf der Registerkarte Daten für Feldwert die Einstellung 2022 Renter HHs with 0 Vehicles (ACS 5-Yr) aus.
- Wählen Sie auf der Registerkarte Indikator für Text Mitte einen violetten Farbton aus.
- Ändern Sie für Text unten den Text in Renters with no vehicles.
- Wählen Sie für Symbol das Autosymbol aus.
- Wählen Sie für Füllung denselben violetten Farbton aus.
Der Indikator für Mieter ohne Fahrzeuge ist konfiguriert.
- Ziehen Sie die zwei Indikatoren für soziale Vulnerabilität auf die rechte Seite des Reihen-Diagramms, und passen Sie ihre Größe an.
- Speichern Sie das Dashboard.
Kartenaktionen konfigurieren
Damit das Dashboard interaktiv wird, müssen Sie Layer-Aktionen für den Kartenindikator konfigurieren. Wenn Layer-Aktionen konfiguriert sind, können Dashboard-Benutzer Features aus einem Layer auswählen, indem sie auf der Karte auf die Features klicken. Mit den Optionen für Wenn auf die Karte geklickt wird können Sie festlegen, ob bei der Auswahl von Features auf der Karte die Indikatorwerte für die ausgewählten Features aktualisiert werden sollen.
- Zeigen Sie auf die Ecke des Kartenelements, und klicken Sie auf Konfigurieren.
- Aktivieren Sie im Bereich Einstellungen die Optionen Legende und Layer-Sicherbarkeit.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Allgemein. Klicken Sie für Titel auf Bearbeiten.
- Geben Sie im Text-Editor den folgenden Text ein, oder kopieren Sie den Text, und fügen Sie ihn ein:
Urban heat island effect factors - Richmond, VA
Klicken Sie auf eine Blockgruppe, um den Wärmeinselfaktor und die demografischen Daten anzuzeigen.
- Markieren Sie die erste Textzeile. Klicken Sie auf Absatz, und wählen Sie Überschrift 2 aus.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Layer-Aktionen. Blenden Sie den Layer Urban heat island factors and enriched data und die Option Filter ein.
- Aktivieren Sie alle Schaltflächen mit der Bezeichnung Indikator und die Elemente mit der Bezeichnung Reihen-Diagramm.
- Aktivieren Sie für jede Option das Kontrollkästchen Erst nach Filterung rendern.
- Deaktivieren Sie unter dem Abschnitt Wenn auf die Karte geklickt wird die Option Pop-up anzeigen, und aktivieren Sie die Option Feature auswählen.
- Klicken Sie auf Fertig.
- Klicken Sie auf der Dashboard-Werkzeugleiste auf die Schaltfläche Speichern.
- Aktualisieren Sie ggf. die Browserseite.
- Testen Sie das Dashboard, indem Sie auf die Karte klicken, um eine Blockgruppe auszuwählen. Wählen Sie eine Blockgruppe aus, die historisch als risikoreich (D) eingestuft wurde.
Was fällt Ihnen in Bezug auf den Wärmeinselfaktor und die demografischen Daten für dieses Gebiet auf?
- Wählen Sie eine Blockgruppe aus, die historisch als hervorragend (A) eingestuft wurde.
Was fällt Ihnen in Bezug auf den Wärmeinselfaktor und die demografischen Daten für dieses Gebiet auf?
Als Nächstes erkunden Sie die Kartenwerkzeuge, um andere Layer in der Karte anzuzeigen.
- Klicken Sie auf dem Kartenindkator auf das Werkzeug "Layer-Liste". Blenden Sie den Gruppen-Layer Urban heat island factors ein, und wählen Sie Evening Temperature aus.
Der Layer Evening Temperature wird nun auf der Karte angezeigt.
- Speichern Sie das Dashboard.
Als Nächstes geben Sie das Dashboard für andere frei.
- Klicken Sie auf das Dashboard-Menü und dann auf Details zu Dashboard-Elementen.
Die Elementseite für das Dashboard wird angezeigt.
- Klicken Sie auf der Elementseite auf Freigeben.
- Wählen Sie im Fenster Freigeben die Option Alle (öffentlich) aus, und klicken Sie auf Speichern.
Sie haben erfolgreich ein Dashboard erstellt, um den Wärmeinseleffekt in diesem Untersuchungsgebiet zusammenzufassen. Sie können dieses Dashboard jetzt für Projektbeteiligte wie Community-Mitglieder und gewählte Vertreter vor Ort freigeben, damit sie die Temperaturunterschiede zwischen den einzelnen Stadtteilen, die Landbedeckung innerhalb der einzelnen Stadteile und die Demografien der Gemeiden, die unverhältnismäßig stark von Wärmeinseln betroffen sind, besser verstehen können.
In diesem Lernprogramm haben Sie den Wärmeinseleffekt in Richmond im US-Bundesstaat Virginia analysiert. Sie haben Temperaturdaten im gesamten Stadtgebiet untersucht, um die maximale Temperatur in den einzelnen Wohngebieten zu bewerten. Sie haben den Anteil der Baumkronenabdeckung und der versiegelten Flächen ermittelt, um sich ein Bild davon zu machen, wie verschiedene Landbedeckungsarten zum Wärmeinseleffekt beitragen.
Nachdem Sie gesehen haben, in welchen Wohngebieten höhere Temperaturen herrschen und in welchem Verhältnis diese Temperaturen zu den stadtweiten Temperaturen stehen, haben Sie das Untersuchungsgebiet mit demografischen Daten angereichert, um zu verstehen, wer in den Gemeiden lebt, die möglicherweise von diesen extremen Hitzeereignissen betroffen sind, und aufgrund welcher Eigenschaften einige Personen gefährdeter sind als andere. Außerdem haben Sie die historischen Entscheidungen und Maßnahmen erkundet, die dazu beitragen haben, dass einige Gemeinden unverhältnismäßig stark von extremer Hitze betroffen sind.
Abschließend haben Sie ein Dashboard erstellt, um die Ergebnisse Ihrer Analyse zusammenzufassen und die Ergebnisse für Projektbeteiligte freizugeben, damit diese anhand der Informationen Lösungen erarbeiten können, die zu einer besseren Lebensqualität in den betroffenen Gemeinden führen, indem beispielsweise mehr Grünflächen angelegt werden und der Zugang zu öffentlichen Verkehrsmitteln verbessert wird. In diesem Lernprogramm werden der räumliche Aspekt und der Gleichbehandlungsaspekt erfolgreich miteinander kombiniert, um mit dem Wärmeinseleffekt ein Thema der Umweltgerechtigkeit zu untersuchen.
Weitere Lernprogramme finden Sie in der Lernprogrammgalerie.