Разработать индекс справедливости
Сам метод создания индексов не сложен, но зачастую самым сложным компонентом является детальное понимание каждого принимаемого решения на протяжении всего рабочего процесса.
Этап разработки является важным шагом для более четкого определения предполагаемой цели индекса, а также рассмотрения и документирования обоснования выбора и назначения каждого показателя и весов.
Примечание:
Более подробное руководство с рекомендациями по созданию составных индексов в ArcGIS см. в технической документации Создание составных индексов в ArcGIS: Практические рекомендации (PDF).
Определить компоненты разработки индекса
На этапе проектирования при разработке составного индекса вы сформулируете вопрос, на который должен ответить ваш индекс, выберите и назначите веса переменным, составляющим индекс и определите изучаемую область индекса.
Прежде чем определить переменные или показатели, которые вы будете использовать для индекса, важно поработать с широким кругом заинтересованных сторон, включая жителей наиболее подверженных влиянию районов, чтобы определить цель индекса и аналитический вопрос, на который ваш индекс будет стремиться ответить.
- Определите заинтересованные стороны, которые вы вовлечете в процесс принятия решения при разработке индекса.
Поскольку вы будете создавать индекс справедливости, связанный с экологической справедливостью, вы можете рассмотреть следующие заинтересованные стороны:
- Общественные организации, вызывающие доверие в сообществах экологической справедливости
- Объединенная группа сообществ, которые работают над проблемами окружающей среды или здравоохранения
- Поставщики услуг здравоохранения
- Эксперты в предметных областях, например, академики и консультанты
- Департамент транспорта
- Департамент общественного здравоохранения
- Департамент планирования и экологического регулирования
Наиболее важными заинтересованными сторонами, которые следует вовлечь, являются члены затронутого сообщества. Всякий раз, когда вы проводите анализ справедливости с участием уязвимых групп населения, крайне важно включать в процесс принятия решений людей, которые непосредственно сталкиваются с неравенством.
Примечание:
Ознакомьтесь с примерами сообществ, которые используют ГИС для продвижения расового равенства, социальной справедливости и инклюзивного развития, в разделе Равенство и социальная справедливость в блоге Esri.
- Определите цель индекса и аналитический вопрос, на который ваш индекс должен будет дать ответ.
Ниже приведены примеры вопросов, на которые вы можете ответить, чтобы обозначить цель индекса, и аналитический вопрос:
- Как будет использоваться карта индекса? Это поможет вам разобраться в распределении ресурсов? Поможет ли это вам определить области, испытывающие непропорциональную социальную или экологическую нагрузку?
- Для кого предназначена карта индекса? Будет ли она в первую очередь предназначена для членов местного сообщества, чтобы они могли лучше разглядеть и понимать свое сообщество? Или она предназначена для лиц, принимающих решения, чтобы они могли принимать политические решения, основываясь на данных? Или для обеих сторон?
- Важно ли понимать разницу в неравенстве на всех участках территории вашего проекта, или вас больше всего беспокоят районы с более высокой нагрузкой?
Целью данного руководства является создание инструмента проверки экологической справедливости, позволяющего определить, какие районы штата Огайо испытывают наибольшую экологическую и социальную нагрузку по сравнению с другими районами штата. Аналитический вопрос, на который вы хотите ответить: какую совокупную экологическую и социальную нагрузку испытывают сообщества по всему штату?
Теперь, когда вы сформулировали вопрос для анализа, вы будете работать с заинтересованными сторонами, чтобы определить первоочередные задачи и критерии, которые важно включить в индекс.
- Определите первоочередные задачи и критерии, которые важно включить в индекс.
Поскольку ваша цель состоит в том, чтобы определить совокупную экологическую и социальную нагрузку, которую испытывают сообщества, то заинтересованные стороны определили, что важно учитывать подверженность экологическим воздействиям и уязвимость к экологическим воздействиям.
Экологическое воздействие учитывает потенциальное воздействие загрязняющих воздух и токсичных химических веществ, а также смягчающие факторы, такие как расстояние до зеленых насаждений. Критерии уязвимости к экологическим воздействиям учитывают социальные факторы, которые могут ограничивать людей в ресурсах, необходимых для реагирования на экологические опасности; например, очень молодые или пожилые люди, люди с низкими доходами и люди, у которых были ранее заболевания, сделавшие их более чувствительными к загрязнению окружающей среды.
- Выберите переменные.
Рекомендуется обратиться за советом к экспертам в данной области, которые знакомы с факторами, влияющими на ваши критерии. Рассмотрите возможность использования следующих типов ресурсов:
- Литература по конкретной предметной области, такая как статьи и исследования в рецензируемых научных журналах, тематические книги и материалы конференций
- Эксперты в предметных областях, например, специалисты по общественной и правозащитной деятельности, академические исследователи и профессора, а также консультанты
- Члены сообщества и групп, представляющие их интересы, особенно те, кто живет в районах, которые исторически сталкивались с проблемами экологической справедливости
Примечание:
См. раздел Особенности выбора переменных на стр. 12 технического руководства Создание составных индексов в ArcGIS: Практические рекомендации (PDF).
Также см. Руководство по созданию составных индикаторов: методология и руководство пользователя (онлайн PDF) от Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), международной организации, которая занимается сбором данных и исследований передового опыта государственной политики.
Для этого урока вы будете использовать следующие переменные:
- Распространенность астмы
- Процент безработных
- Процент людей с доходом ниже 200-процентного уровня бедности в прошлом году
- Процент людей старше 25 лет с образованием ниже средней школы
- Процент людей с высокой жилищной нагрузкой (более 50 процентов дохода тратится на аренду или ипотеку)
- Риск содержания свинца в крови среди детей (процент детей, живущих за чертой бедности, или в жилье, построенном в 1949 году или раньше)
- Distance to nearest park
- Среднее значение PM 2.5 с 2014 по 2016 год
- Учет трафика на крупных перекрестках
- Количество выбросов токсичных химических веществ в пределах одной мили
Этот список показателей не является обязательным или всеобъемлющим для индекса экологической справедливости. Эти 10 показателей будут использоваться в этом уроке в качестве учебных данных по проектированию и созданию составного индекса. При создании индекса экологической справедливости убедитесь, что ваши шаги соответствуют вашему собственному юрисдикционному опыту, потребностям и приоритетам.
Примечание:
Показатели выбранные для этого урока, представляют собой образцы показателей, полученных из CalEnviroScreen 4.0. Чтобы узнать больше об этих показателях и методах CalEnviroScreen, использовавшихся для их показателей, см. CalEnviroScreen 4.0 (PDF).
- Задайте веса переменным.
Веса переменных отображают относительную важность каждой переменной, влияющей на индекс. Независимо от того, решите ли вы сохранить равные веса или добавить веса, это решение должно быть строго обосновано.
В этом уроке вы не будете добавлять никакие веса. Вас интересует совокупная нагрузка всех этих переменных, поэтому добавление веса в данном случае не потребуется.
Примечание:
Позже в этом уроке вы пересмотрите весовые коэффициенты из-за корреляции между переменными социальной уязвимости. Подробнее об обосновании присвоения весов субиндексам будет рассказано в этом разделе урока.
- Выберите изучаемую область и пространственные единицы.
Пространственная единица соответствует каждому местоположению в индексе, а изучаемая область — это территория, охваченная всеми пространственными единицами в области исследования. Как правило, рекомендуется использовать наименьшую область (или самое высокое разрешение), чтобы иметь гарантию, что каждая географическая единица внутри не имеет больших различий. Это повышает вероятность того, что значения переменных отражают реальную жизненную ситуацию людей в пределах этой единицы.
В этом уроке вас интересует штат Огайо в качестве изучаемой области. Вы будете использовать переписные районы в качестве пространственных единиц.
В этом разделе вы завершили этап проектирования рабочего процесса создания составного индекса. Вы определили список заинтересованных сторон, определили аналитический вопрос для индекса, выбрали переменные без использования весов и определили изучаемую область и пространственные единицы.
Создать составной индекс
В предыдущем разделе вы выполнили шаги по разработке составного индекса. Следующим шагом рабочего процесса является создание и подготовка переменных перед созданием индекса. Для краткости, переменные уже подготовлены для использования и находятся в пакете ArcGIS Pro.
Изучить показатели
Для начала вы загрузите пакет проекта ArcGIS Pro и воспользуетесь инструментами в ArcGIS Pro, чтобы изучить каждый показатель перед созданием составного индекса.
- Загрузите и откройте Пакет ArcGIS Pro для этого урока.
Во-первых, вы изучите показатели, которые были подготовлены в пакете ArcGIS Pro.
- На панели Содержание щелкните правой кнопкой на слое OhioEJIndicators и выберите Таблица атрибутов.
Для слоя OhioEJIndicators откроется таблица атрибутов.
- Прокрутите таблицу атрибутов вправо, пока не увидите показатели.
Хотя вы можете просмотреть более подробную информацию о данных в векторном слое, довольно сложно полностью воспринять диапазон информации для каждого поля. Вы будете использовать вид Data Engineering, чтобы генерировать и исследовать статистику по каждому из полей показателя.
- Закройте таблицу.
- На панели Содержание щелкните правой кнопкой на слое OhioEJIndicators и выберите Data Engineering.
Появляется вид Data Engineering.
- Перетащите поле Current asthma crude prevalence (%) на панель статистики.
Поле Current asthma crude prevalence (%), добавленное на панель статистики. Теперь вы добавите остальные девять показателей на панель статистики.
- Перетащите на панель статистики следующие девять показателей:
- Percent Unemployed
- Percent income in past year below 2x poverty level
- Percent 25+ Education Less Than High School
- PerSevHousingBurden
- ChildLeadRisk - Mean
- Distance to nearest park (miles)
- Avg PM2.5 2014--2016
- Sum Traffic
- Toxic Release Chemicals (lb/km2) within 1 mile
Подсказка:
Чтобы выбрать несколько полей, вы можете щелкнуть на первом поле, которое хотите добавить, нажать Shift и щелкнуть на последнем поле, которое нужно добавить. Все поля, расположенные между ними, будут добавлены.
- В верхней части в виде Data Engineering нажмите Вычислить.
Появится статистика для каждого из полей. Прежде чем исследовать данные, вы закрепите столбец Alias, чтобы он был видимым, пока вы прокручиваете панель статистики.
- Щелкните правой кнопкой Alias и выберите Закрепить/Открепить.
Столбец Alias теперь закреплен к первому столбцу в панели статистика.
Столбец Предварительный просмотр диаграммы показывает гистограмму каждого значения показателя. Это полезный способ отметить распределение данных и решить, какие методы лучше всего использовать для вашего составного индекса.
- Прокрутите до столбца Outliers.
В столбце Outliers вы можете просмотреть количество значений данных, которые являются выбросами. Вы также можете использовать представление Data Engineering, чтобы выделить их на карте и визуализировать их местоположение.
- Для строки Percent income in past year below 2x poverty level щелкните правой кнопкой значение Outlier и нажмите Select Outliers.
Участки переписи с выпадающими значениями для показателя Percent income in past year below 2x poverty level будут подсвечены на карте.
- На вкладке Карта ленты, в группе Выборка щелкните Очистить выборку, чтобы очистить выборку.
Вы также можете использовать представление Data Engineering, чтобы выбрать квартили для каждого показателя.
- В виде Data Engineering на панели статистики прокрутите до столбца Q3.
- Для строки Percent Unemployed щелкните правой кнопкой значение Q3, перейдите к Выбрать и щелкните Выше квартиля.
Значения выше третьего квартиля представляют собой значения, которые входят в верхние 25 процентов всех значений поля. На карте выбраны переписные участки с самым высоким уровнем безработицы (25 процентов).
- На ленте щелкните вкладку Карта и очистите выборку.
Вид Data Engineering также определяет любые нулевые значения.
- В виде Data Engineering на панели статистики прокрутите до столбца Nulls. Для строки Percent 25+ Education Less Than High School щелкните правой кнопкой значение Nulls и нажмите Select Nulls.
На карте выделены участки с значениями null для показателя Percent 25+ Education Less Than High School. Эти участки представляют собой территории, на которых нет населения, поэтому они имеют пустые значения. Инструмент Вычислить составной индекс автоматически проигнорирует эти записи и исключит их из расчета индекса.
- Продолжайте изучение показателей. Когда закончите, очистите выборку и закройте вид Data Engineering.
В этом разделе вы изучили 10 показателей, которые будут использоваться для создания составного индекса экологической справедливости, с помощью Data Engineering. Далее вы используете инструмент Вычислить составной индекс для предварительной подготовки, создания и последующей обработки составного индекса.
Использовать инструмент Вычислить составной индекс
Вы будете использовать инструмент Вычислить составной индекс для создания составного индекса. Вы изучите каждый из параметров инструмента для предварительной обработки, объединения и постобработки показателей.
- Щелкните вкладку Анализ на ленте. В группе Геообработка щелкните Инструменты.
- На панели Геообработка в строке поиска введите вычислить составной индекс.
- В списке результатов поиска нажмите инструмент Вычислить составной индекс.
- На панели инструмента Вычислить составной индекс для Входная таблица выберите OhioEJIndicators. Для Выходные объекты или Таблица введите Ohio_EJIndex.
- Рядом с Входные переменные щелкните кнопку Добавить несколько.
- В меню Добавить несколько отметьте 10 полей показателей и щелкните Добавить.
Далее вы изучите параметры для предварительной обработки и объединения показателей. Вы можете использовать параметр Предустановленный метод масштабирования и объединения переменных, чтобы выбрать распространенные методы масштабирования и объединения показателей. Вы также можете вручную выбрать опцию Метод масштабирования входных переменных и Метод объединения масштабированных переменных.
На данный момент вы сохраните выбор по умолчанию, который заключается в объединении значений посредством масштабированных значений, используя метод масштабирования от минимального до максимального.
- Убедитесь, что параметр Предустановленный метод масштабирования и объединения переменных установлен на Объединить значения (Среднее от масштабированных значений).
Далее вы просмотрите настройки Веса переменных.
- Разверните раздел Веса переменных.
На этом этапе вы хотите присвоить каждому показателю одинаковый вес, поскольку вас беспокоит, как они будут сочетаться и отражать совокупную нагрузку, с которой сталкиваются сообщества. Вы не будете изменять веса.
Наконец, вы зададите Выходные настройки и параметры постобработки.
- Разверните раздел Выходные настройки.
- Для Имя выходного индекса введите Ohio_EJIndex. Для Минимальное укажите 0, а для Максимальное укажите 100.
Установка диапазона параметра Минимальные и максимальные значения выходного индекса между 0 и 100 - это один из способов сделать итоговую оценку индекса быстрой и понятной.
Вы завершили настройку параметров предварительной обработки, объединения и постобработки в инструменте Вычислить составной индекс.
- Щелкните Запустить.
По завершении инструмента Вычислить составной индекс появляется предупреждение. Если какая-либо из переменных имеет значение null, инструмент пропускает эти объекты в анализе. Появится итоговая карта составного индекса.
Участки, которые имели пустое значение для любого из показателей, были исключены из составного индекса.
На панели Содержание составной слой Ohio_EJIndex Layers содержит все выходные данные инструмента Вычислить составной индекс.
Было создано две карты. Ohio_EJIndex - Mean стилизован по необработанным значениям индекса, масштабируемым от 0 до 100. Он также содержит ряд диаграмм для более детального изучения результатов индекса. Ohio_EJIndex - Percentile стилизует средние значения индекса по значениям процентилей.
Перед тем, как продолжить, вы сохраните проект.
- На Панели быстрого доступа щелкните Сохранить.
В следующем разделе вы изучите диаграммы, созданные с помощью инструмента Вычислить составной индекс, и оцените результаты индекса.
Оценка отношений масштабированных переменных
Инструмент Вычисление составного индекса создает итоговые карты составного индекса, а также диаграммы, которые помогут вам оценить результаты вашего индекса. Вы сосредоточитесь на матричной диаграмме отношений.
- На панели Содержание дважды щелкните Отношение масштабированных переменных и переменных индекса.
Появится матричная диаграмма.
Зеленые ячейки обозначают высокие корреляции. Другими словами, по мере увеличения одной переменной увеличивается и другая. Например, показатели Percent Unemployed и Percent income in past year below 2x the poverty level имеют корреляцию 61 процент.
Розовые ячейки обозначают отрицательные корреляции. Другими словами, по мере увеличения одной переменной другая уменьшается. Например, показатель Distance to toxic releases отрицательно коррелирует с показателем Percent severe housing burden. Это может быть связано с тем, что жилищная нагрузка в большей степени коррелирует с городскими районами, а выбросы токсичных веществ могут иметь более высокую корреляцию с сельскими районами.
Наиболее важная строка, на которую следует обратить внимание, — это нижняя строка, в которой показаны любые корреляции между баллом индекса и каждым показателем.
Существуют очень высокие значения — 0,9 для дохода, что означает, что окончательный индекс на 90 процентов коррелирует с этим показателем. Есть также очень низкие значения — 0,03 для расстояния до токсичных выбросов. Хотя вы взвешивали все входные данные одинаково, корреляции отличаются друг от друга. Это может быть связано с диапазонами переменных или корреляцией между входными данными.
Многие показатели, связанные с факторами окружающей среды, имеют гораздо меньшую корреляцию с баллами индекса. Это ожидаемо, поскольку многие показатели социальной уязвимости, вероятно, сильно коррелируют с населенными пунктами и, следовательно, сильно коррелируют друг с другом, увеличивая эффект корреляции.
Один из способов получить больший контроль над показателями и корреляциями между ними — сгруппировать их в субиндексы. Вы решаете, что создадите два субиндекса и снова объедините их на следующей итерации индекса.
- Найдите столбец для показателя Toxic Release Chemicals.
Распределение значений показателя Toxic Release Chemicals особенно интересно, поскольку большинство значений очень низкие и лишь несколько очень большие. Это означает, что метод предварительной обработки минимум-максимум может быть не лучшим выбором, учитывая сильный разброс этого показателя. Вы пришли к выводу, что лучше использовать метод предварительной обработки процентилей на следующей итерации.
- Закройте диаграмму.
Вы использовали вид Data Engineering для изучения показателей индекса. Вы использовали инструмент Вычислить составной индекс для предварительной подготовки, создания и последующей обработки составного индекса. Инструмент создал карту индекса и диаграммы, которые вы изучили, и определили, что вам нужно будет создать субиндексы для разработки более точной карты индекса экологической справедливости.
Создать субиндексы для итогового индекса
Вы создали индекс экологической справедливости, объединив 10 показателей и обработав его с использованием метода предварительной обработки минимум-максимум. Изучив полученный составной индекс, вы пришли к выводу, что лучше использовать метод предварительной обработки процентилей и создать субиндексы для каждого измерения индекса.
Создать субиндексы
Вы подготовите два субиндекса: один для показателей социальной уязвимости и один для показателей окружающей среды. Вы воспользуетесь инструментом Вычислить составной индекс, чтобы создать каждый из субиндексов.
- Если необходимо, на панели Геообработка найдите и откройте панель инструмента Вычислить составной индекс.
- На панели инструмента Вычислить составной индекс введите следующее:
- Для Входной таблицы выберите OhioEJIndicators.
- Поставьте отметку на опции Присоединить поля ко входной таблице.
Поскольку в конечном итоге вы объедините баллы субиндекса вместе, рекомендуется добавить выходные данные инструмента во входную таблицу вместо того, чтобы создавать новый векторный слой и таблицу.
Далее вы добавите индикаторы, связанные с социальной уязвимостью и выходными данными.
- Для Входных переменных щелкните кнопку Добавить несколько. Отметьте следующие поля:
- Current asthma crude prevalence (%)
- Percent Unemployed
- Percent 25+ Education Less Than High School
- PerSevHousingBurden
- Percent income in past year below 2x poverty level
- Щёлкните Добавить.
Пять показателей, связанных с социальной уязвимостью, добавлены на панель инструмента Вычислить составной индекс.
- Для параметра Предустановленный метод масштабирования и объединения переменных выберите Объединить ранги (среднее процентилей).
- Разверните Выходные настройки и введите следующее:
- Для Имя выходного индекса введите SV subindex.
- Под параметром Минимальные и максимальные значения выходного индекса для Минимум введите 0.
- Для Максимум введите 100.
- Щелкните Запустить.
Были созданы поля SV subindex и добавлены в таблицу атрибутов в слое OhioEJIndicators.
- На панели Содержание щелкните правой кнопкой на слое OhioEJIndicators и затем Таблица атрибутов. В таблице прокрутите страницу до тех пор, пока не увидите поля SV subindex.
Добавленные поля включают предварительно обработанные значения пяти показателей социальной уязвимости и средние значения субиндекса.
Далее вы воспользуетесь инструментом Вычислить составной индекс, чтобы создать субиндекс окружающей среды.
- На панели инструмента Вычислить составной индекс в разделе Входные переменные укажите каждое поле и нажмите кнопку Удалить.
- Рядом с разделом Входные переменные щелкните кнопку Добавить несколько и проверьте поля, относящиеся к показателям окружающей среды:
- ChildLeadRisk Score
- Distance to nearest park
- Avg PM2.5 2014-2016
- Sum Traffic
- Toxic Release Chemicals
- Щёлкните Добавить.
- Убедитесь, что параметр Предустановленный метод масштабирования и объединения переменных установлен на Объединить ранги (среднее процентилей).
- Для параметра Выходные настройки для Имя выходного индекса введите ENV subindex.
- Щелкните Запустить.
Поля для субиндекса ENV добавляются в таблицу атрибутов OhioEJIndicators.
- Сохраните проект.
Подсказка:
Вы можете сохранить проект, нажав Ctrl+S.
Вы создали два значения субиндекса и добавили их в таблицу атрибутов OhioEJIndicators.
Объединить субиндексы и проверить результаты
В этом разделе вы будете использовать инструмент Вычислить составной индекс, чтобы объединить два субиндекса, добавив вес в субиндекс окружающей среды.
Вам больше не нужно добавлять выходные данные в таблицу атрибутов OhioEJIndicators, поэтому снимите отметку с опции Присоединить поля ко входной таблице.
- На панели инструмента Вычислить составной индекс введите следующие параметры:
- Под Входной таблицей снимите отметку с опции Присоединить поля ко входной таблице.
- Для Выходные объекты или Таблица введите Ohio_EJIndex_Final.
- Под Входные переменные удалите существующие поля и добавьте SV subindex - Mean и ENV subindex - Mean.
Ранее в руководстве вы заметили, что существует высокий уровень корреляции между показателями социальной уязвимости. Их сильная корреляция повлияла на общий балл индекса и привела к тому, что показатели, связанные с окружающей средой, не внесли большого вклада в итоговый балл индекса.
Вы скорректировали это, создав субиндексы. В дополнение к использованию субиндексов ваша экспертная группа, консультирующая по разработке данного инструмента проверки экологической справедливости, рекомендовала добавить дополнительные 50 процентов веса к факторам окружающей среды.
- Разверните раздел Веса переменных. Для поля ENV subindex - Mean введите 1.5.
- В разделе Выходные настройки для Имя выходного индекса введите Ohio_EJIndex_Final. В разделе Дополнительные классифицированные выходные данные поставьте отметку на Равный интервал, Квантиль и Среднеквадратическое отклонение.
- Щелкните Запустить.
Слой Ohio_EJIndex_Final появится на карте.
Далее вы просмотрите матричную диаграмму, чтобы лучше понять корреляции между двумя субиндексами в итоговом индексе.
- На панели Содержание под слоем Ohio_EJIndex_Final дважды щелкните диаграмму Отношения масштабированных переменных и индекса.
Откроется диаграмма.
Ранее в этом уроке матричная диаграмма для первого созданного вами индекса отображала корреляцию каждой переменной друг с другом и с баллом индекса. В этой диаграмме можно увидеть корреляцию каждого субиндекса.
Субиндекс окружающей среды больше коррелирует с итоговым индексом, чем субиндекс социальной уязвимости. Это ожидаемо, т.к. вы добавили вес к субиндексу окружающей среды.
Синие столбцы представляют собой гистограммы каждого субиндекса и итоговый балл индекса. Распределение по субиндексам образует пологую линию. Это результат использования процентилей, в отличие от предварительной обработки минимум-максимум. Использование метода процентилей не сохраняет исходное распределение.
- Закройте диаграмму.
Далее вы сравните полученный индекс с созданным вами исходным индексом, в котором не использовались субиндексы, а показатели были предварительно обработаны по минимуму-максимуму.
- На панели Содержание разверните составной слой Ohio_EJIndex Layers. Щелкните правой кнопкой Ohio_EJIndex и нажмите Копировать.
Вы также отключите все слои на этой карте, кроме слоя с итоговым индексом.
- На панели Содержание снимите отметку с составного слоя Ohio_EJIndex Layers и слоя OhioEJIndicators, таким образом, они больше не видимы.
- На ленте щелкните вкладку Вставить. В группе Проект щелкните Новая карта.
- Если необходимо, щелкните вкладку вида Карта1. В панели Содержание щелкните правой кнопкой Карта1 и выберите Вставить.
Далее вы обновите базовую карту на новой карте, чтобы она соответствовала исходной карте.
- На ленте щелкните вкладку Карта. В группе Слои щелкните Базовая карта и выберите Светло-серое полотно.
Далее вы закрепите Карта1 сбоку от первой карты, чтобы вы могли просматривать их одновременно рядом.
- Перетащите вкладку Карта1 и прикрепите ее справа от вкладки Карта.
Теперь вы можете просматривать две карты, расположенные рядом друг с другом. Далее вы также свяжете вид двух карт, чтобы их экстент совпадал при навигации по любой из них.
- Щелкните вкладку Вид на ленте. В группе Связь щелкните нижнюю часть кнопки Связать виды и выберите Центрировать и масштабировать.
Теперь экстенты карт будут совпадать друг с другом при перемещении или масштабировании одной из карт.
Затем вы исследуете определенные области в Огайо, чтобы сравнить результаты двух индексов.
- На любой из карт увеличьте изображение города Кливленд, расположенного на северо-восточной окраине штата Огайо.
Просматривая две карты рядом, вы можете увидеть, как результаты первого индекса отличаются от результатов второй итерации, где вы объединили субиндексы.
Кливленд - один из самых крупных городских центров в штате. Результаты первоначального индекса, отображенные справа, подчеркивают социальную уязвимость. Они сильно коррелируют с населенными территориями, но, по-видимому, не учитывают в достаточной степени потенциальные экологические опасности и риски.
Второй индекс, который включал больший контроль над экологическими и социальными аспектами, по-видимому, отражает больше последствий влияния окружающей среды на первой карте. Вдоль границы озера расположено множество объектов инфраструктуры, связанных с выбросом токсичных веществ. Также важно отметить, что пересмотренный индекс не просто подчеркивает экологические опасности; по-прежнему сохраняется приоритет для территорий с высокими значениями показателя социальной уязвимости.
- Приблизьтесь к менее населенному городу Лайма, Огайо.
В городе Лайма находится объект инфраструктуры, связанный с выбросами токсичных веществ, на который приходится наибольшее количество выбросов химических веществ во всем штате. В результатах исходного индекса, показанных справа, индекс в первую очередь обращал внимание на области социальной уязвимости. Использование субиндекса в итоговом индексе слева не только подчеркивает существенное воздействие на окружающую среду, которое может оказать один объект в данном районе; но также по-прежнему сохраняется акцент на областях социальной уязвимости в темно-фиолетовых районах.
- Сохраните проект.
В этом разделе вы использовали инструмент Вычислить составной индекс, чтобы объединить два субиндекса в итоговую карту индекса экологической справедливости. Вы изучили корреляцию между двумя субиндексами в значениях итогового индекса и сравнили результаты вашего индекса без использования субиндексов с итоговым индексом.
Изучить индекс глубже
Последний этап процесса создания индекса включает оценку, консультацию с заинтересованными сторонами и доработку. Хотя вы не будете выполнять следующие шаги в данном руководстве, в свободное время рассмотрите эти шаги для дальнейшего изучения индекса.
- Убедитесь, что те, на кого индекс повлияет, были включены в рассмотрение индекса.
Вы можете поделиться картой в ArcGIS Online и создать приложение, чтобы стимулировать вовлечение заинтересованных сторон, а также для понимания процесса анализа индекса.
Также вы можете создать опрос в ArcGIS Survey123 и включить итоговую карту индекса, чтобы заинтересованные лица могли оставить обратную связь к карте.
Примечание:
Чтобы узнать больше о создании приложения в ArcGIS Instant Apps, посмотрите учебное руководство Составление карты и анализ доступа к продовольствию. Более подробно об использовании ArcGIS Survey123 см. в руководстве ArcGIS Начало работы с ArcGIS Survey123.
- Ожидайте повторения процесса и создания дополнительных версий индекса.
Процесс создания индекса часто представляет собой цикл, в котором вы создаете индекс и изучаете что-то новое, что приводит к необходимости добавлять или удалять переменную, корректировать веса или менять методологию объединения.
- Используйте дополнительные инструменты в ArcGIS Pro для дальнейшего анализа результатов индекса.
Рассмотрите возможность использования следующих инструментов для проведения пространственной кластеризации и регрессионного анализа:
- Анализ горячих точек
- Анализ кластеров и выбросов
- Многофакторная кластеризация
- Обобщенная линейная регрессия
Эти инструменты могут помочь вам выявить регионы со статистически значимой кластеризацией высоких и низких значений индекса, выявить общие закономерности, которые влияют на результаты индекса по всей исследуемой территории, а также помочь обосновать структуру и эффективность созданного вами индекса.
- Открыто сообщайте о своей методологии создания индекса.
Важно включать понятную документацию о методах, использованных при создании индекса, любых допущениях, предполагаемом использовании и ограничениях индекса.
См. следующие примеры документации о методах создания индекса:
- Индекс человеческого развития (Human Development Index) (HDI) от Программы развития ООН
- Индекс социальной уязвимости (Social Vulnerability Index от Центра по контролю и профилактике заболеваний США
- Европейская система оценки инноваций (European innovation scoreboard) от Еврокомиссии
Вы создали итоговый индекс экологической справедливости, используя два субиндекса, чтобы лучше контролировать величину индекса и их корреляцию. Вы изучили результаты и сравнили обновленный индекс с исходным индексом, в котором не использовались субиндексы.
Создание индекса справедливости — это, по сути, попытка дать количественную оценку феномену, который не имеет прямой переменной, определяющей его, такой как экологическая справедливость. Процесс разработки индекса, постановки правильных вопросов и выбора переменных и весов может показаться одновременно искусством и наукой. Рекомендуется убедиться, что вы включаете широкий круг заинтересованных сторон для поддержки процесса, осознанно подходите к каждому решению в проекте и готовы повторять и оценивать результаты вместе с заинтересованными сторонами.
Важно понимать, что процесс создания индекса — это не просто процесс нажатия кнопок, а процесс, требующий целенаправленного принятия решений и сотрудничества. Карты индексов также не предназначены для получения ответа об абстрактном явлении, которое вы пытаетесь понять, но их следует рассматривать как один из многих инструментов, помогающих работать над удовлетворением конкретной потребности в конкретной области исследования.
Инструмент Вычисление составного индекса — это часть всего рабочего процесса проектирования индекса, который оптимизирует этапы анализа в ArcGIS Pro для предварительной обработки, объединения, постобработки и оценки индекса. В этом руководстве вы создали индексы, используя различные методы предварительной обработки, и сравнили результаты создания индекса с использованием субиндексов и без них.
Примечание:
Подробнее об инструменте Вычисление составного индекса см. на странице ресурсов Создание составного индекса в ArcGIS Pro.
Важно отметить, что в этом руководстве рассматривается только этап создания карты и анализа неравенства в рабочем процессе «Расовое равенство и социальная справедливость». Помимо привлечения сообществ на протяжении всего процесса обеспечения равенства, после составления карты и анализа неравенства необходимо выполнить еще два важных шага: внедрение положительных практик, что включает в себя определение и применение мер по устранению неравенства, и управление прогрессом в достижении целей равенства, что включает в себя мониторинг вмешательства в устранение неравенства.
Примечание:
Чтобы узнать больше о практическом применении положительных практик, см. руководство Реализация плана обеспечения экологической справедливости. Чтобы увидеть примеры мониторинга целей обеспечения справедливости, см. статью Карты помогают обеспечить равноправие в Филадельфии на пути борьбы с упадком.
Вы можете найти больше учебных пособий в галерее учебных пособий.