Выявление потенциальных местоположений для убежищ

Во время урагана Харви в убежищах было недостаточно места для всех спасшихся от масштабного наводнения. ArcGIS Business Analyst Web App можно использовать для определения как потенциальных мест укрытия, так и населения, которому они нужны. Вы создадите проект в Business Analyst и добавите в него данные, в том числе места существующих убежищ и районы города, которые с высокой вероятностью могут быть затоплены. Затем вы добавите местоположения школ в городе, так как это объекты, которые легко превратить в убежища. Наконец, вы начнете сужать школы. Убежища не должны быть слишком маленькими, и они должны быть относительно недосягаемыми для воды; обычно они находятся за пределами как зон эвакуации, так и составленных в FEMA затапливаемых территорий.

Создание проекта

Проекты – это способ организации и группировки релевантных ресурсов в Business Analyst. Для данного проекта вы будете использовать данные точек и местоположений, а также слои ArcGIS Online. Их можно добавить несколькими способами, и хранятся они на панели проекта.

  1. Выполните вход в Business Analyst.

    Откроется главная страница Business Analyst. На этой странице вы увидите последние обновления и видео по началу работы, а также свои ресурсы. Если вы использовали Business Analyst ранее, недавние ресурсы будут отображаться в нижней части экрана.

    Примечание:

    Business Analyst требуется лицензированная учетная запись организации ArcGIS. Если вы администратор в своей организации, можете назначить лицензию сами себе. В противном случае, вам надо обратиться за правами доступа к администратору.

  2. Щелкните Get Started Now.

    Кнопка Get Started Now

    Откроется закладка Maps. Если вы пользовались приложением ранее, ваши проекты будут показаны в My projects.

  3. Нажмите Создать проект.

    Кнопка Create Project

    Откроется окно Создать проект.

  4. Назовите проект Emergency Shelter Locations и щёлкните Создать.

    Сохраните проект Emergency Shelter Locations

    Откроется окно с пояснением, что проект сейчас создаётся. Процесс может занять несколько минут.

    После того, как проект был создан, откроется еще одно окно с подтверждением.

  5. В окне подтверждения щелкните OK.

    Окно подтверждения

    Вкладка Maps обновится, в ней появится новый проект.

  6. Если Emergency Shelter Locations iавтоматически не выбран, задержите курсор на карточке и щёлкните Open.
  7. Закройте панель проекта.

    Окно нового проекта

    Ваш новый проект откроется.

  8. Если надо, закройте всплывающее окно Step-by-Step Guided Tours.

Добавление данных

Далее, вы добавите данные в свой новый проект. Добавить данные можно несколькими способами. Сначала добавьте таблицу актуальных местоположений убежищ в Хьюстоне. Адреса сохранены в таблице, которую вы загрузите в Business Analyst. Далее вы добавите веб-карты зон эвакуации и затоплений.

  1. Скачайте файл CSV houston-shelters.
  2. На ленте щелкните Add Data и выберите Import File.

    Импорт файла с данными

    Вместо панели проекта откроется панель Import File.

  3. Щелкните кнопку Обзор и укажите файл CSV houston-shelters.
  4. Нажмите Импорт.

    Импорт таблицы

    Поля местоположения автоматически заполнятся значениями из соответствующих столбцов листа.

  5. Подтвердите, что поля адреса и почтового индекса верны. Нажмите Следующая.

    Сопоставление полей местоположений

    На втором шаге вы можете выбрать как отображать данные. Так как таблица содержит лишь точки с адресами, стиль отображения по умолчанию Location (Single Symbol).

  6. Нажмите Следующая.

    Наконец вы сохраните точки в проекте.

  7. Подтвердите выбор опции Save only points и щёлкните Apply (Применить).

    Сохранить точки убежищ

  8. Щёлкните I'm Done.

    Существующие в Хьюстоне убежища

    Во время урагана Харви было доступно 38 убежищ. В зависимости от используемого масштаба карты, убежища можно отображать с использованием кластеризации. Расположенные близко друг к другу убежища можно представить одной точкой, с количеством точек у рамочке левее и выше этой точки. Это масштабно-зависимая функциональность, она исчезает при увеличении карты.

  9. На ленте щёлкните вкладку Emergency Shelter Locations.

    Откроется панель проекта. Houston Shelters сохранено под Other Layers (другие слои). Окошки для отметки рядом с каждым слоем показывают, отображается ли сейчас этот слой на карте.

    Другие слои

  10. Снимите отметку с слоя houston-shelters.

    Слой будет доступен для анализа, но не виден на карте. Теперь вы добавите две веб-карты с другими нужными для анализа данными. В одном показаны предоставленные FEMA области затопления. В другом – городские зоны эвакуации. Поскольку эти районы подвержены наводнениям, в них не должно быть убежищ.

  11. На ленте щелкните Add Data и выберите Web Maps and Layers.

    Откроется окно Web Maps and Layers.

  12. Щелкните вкладку ArcGIS.
  13. В строке поиска введите USA flood risk и нажмите Enter.

    Результаты поиска

    Результаты поиска содержат в названии USA Flood Risk.

  14. Наведите курсор на результаты и выберите картографический сервис USA Flood Risk (Mature Support), опубликованный Esri.

    Добавить карту угроз затопления

    Другой результат, слой сервиса изображений – растровая версия данных USA flood risk. Разрешение этого растрового слоя – 30 метров, то есть данные хранятся в ячейках размером 30х30 метров. Это достаточно для работы в масштабе всей страны, но для относительно небольшой области, например, для города Хьюстон, разница в 30 метров может включать целое здание.

  15. Нажмите Добавить.
  16. Если необходимо, приблизьтесь к Хьюстону.

    Слой угроз затопления в США

    Поскольку данные очень подробные, они будут использоваться только в крупных масштабах. Этот слой представляет собой Карты тарифов на страхование от паводков Федерального агентства по чрезвычайным ситуациям и показывает области, где ежегодная вероятность наводнения составляет 1 или более процентов.

    Далее вы добавите слой с зонами эвакуации.

  17. На панели проекта снимите отметку со слоя USA Flood Risk (Mature Support), чтобы отключить его.
  18. Щелкните Add Data еще раз и выберите Web Maps and Layers.
  19. В строке поиска вставьте URL веб-карты зон эвакуации в Хьюстоне – (https://services2.arcgis.com/j80Jz20at6Bi0thr/arcgis/rest/services/Harris_County_Hurricane_Evacuation_Zones/MapServer) и нажмите Enter.

    Зоны эвакуации

    Веб-карта будет добавлена в проект. Если вы знаете URL или ID веб-карты, можно использовать окно Web Maps and Layers для поиска и добавления.

    На слое зон эвакуации показаны данные об эвакуации для всего округа Хэррис, где расположен город Хьюстон.

  20. Нажмите стрелку на панели поиска и выберите Add a boundary (Добавить границу).
    Примечание:

    Если вы не видите панель поиска, измените размер окна.

    Добавить границу

  21. Введите в поисковом окне Houston, TX и нажмите Enter.

    Город Хьюстон, штат Техас (США)

    Откроется список результатов поиска. Так как вы собираетесь анализировать данные в пределах города Хьюстон, лучше всего подходит Houston City, Texas.

  22. Щелкните Houston City, TX.

    Границы города Хьюстон

    Гарта приблизится к Хьюстону и покажет границы города.

  23. Закройте окно Place.

    Теперь, когда у вас есть городские границы, вы определите части города, которые находятся в зонах эвакуации и зонах затопления. Общественные здания в местах, подверженных наводнениям, могут быть немедленно удалены из вашего списка кандидатов на убежище.

    Примечание:

    Business Analyst автоматически сохраняет ваш проект. Если вам нужно вернуться к нему, откройте вкладку Карты на главной странице и выберите карточку проекта Emergency Shelter Locations. Однако проекты не сохраняют карты. Чтобы перерисовать карту, перейдите на вкладку Emergency Shelter Locations на ленте и включите слои.

Карта местоположений школ

Последний нужный вам набор данных – это местоположения всех начальных и средних школ в городе Хьюстон. Из этого списка вы начнете выявлять потенциальные убежища, используя визуальный анализ школ, которые находятся в районах вероятного затопления. Местоположения не должны рассматриваться в качестве убежищ, если они пересекаются с зонами эвакуации ураганов или обозначенными FEMA зонами затоплений.

  1. На ленте нажмите Create Maps from Data.

    Создание карт из данных

  2. Выберите Business and Facilities Search.

    В левой части окна откроется панель Business and Facilities Search.

  3. Щелкните More options.

    Дополнительные опции

    Теперь, помимо возможности поиска по имени, вы можете выполнять поиск по другим параметрам. Одним из вариантов является код на основе NAICS (North American Industry Classification System); это система, которую Бюро переписи населения США использует для классификации отраслей. Использование этого кода позволяет более точно определить поиск, поскольку он сужает результаты с гораздо большей точностью, чем поиск по ключевым словам.

  4. Щелкните NAICS code directory.

    Веб-сайт переписи Соединенных Штатов открывается на каталоге в другой вкладке. В списке NAICS directory будут перечислены коды для каждой отрасли. Это самые широкие классификации отраслей. Индивидуальные роды деятельности можно найти, щелкнув соответствующий отраслевой код.

  5. На странице 2017 NAICS года нажмите номер 61 для Educational Services (учебные учреждения).

    Коды отраслей NAICS

    Другое окно открывается со всеми родами деятельности и бизнеса в категории образовательных услуг. В эту категорию входят колледжи, школы торговли, летные школы и многое другое. Исходя из ваших критериев, идеальными объектами являются начальные и средние школы. Код NAICS для этих типов школ – 6111.

  6. Вернитесь в приложение Business Analyst. На панели Business and Facilities Search для NAICS-based code введите 6111.
  7. В качестве Search extent (экстента поиска) выберите границы города Houston City, TX.
  8. В качестве Ограничения поиска выберите максимум 5000 результатов.

    Параметры поиска для отраслей деятельности и бизнеса

  9. Щелкните Go.

    Результаты поиска школ

    Результаты добавляются на карту и отображаются в области поиска в левой части окна. В Хьюстоне насчитывается около 900 начальных и средних школ. На панели вы можете дополнительно уточнить результаты, чтобы выбрать лучших кандидатов.

    Примечание:

    Демографические данные периодически обновляются. Ваши результаты на протяжении всего урока могут отличаться.

  10. Прокрутите вниз до поля Number of Employees (количество сотрудников). Для минимума введите 125. Нажмите Enter.

    Фильтр количества сотрудников

    Обновление результатов поиска показывает около 60 объектов, соответствующих этому требованию по сотрудникам. Количество сотрудников на объекте, является достаточно хорошим показателем того размера школы. Подходят только более крупные школы, потому что в убежищах должно помещаться большое количество людей.

    Теперь, когда вы сузили результаты, их больше не нужно кластеризовать. Чтобы было проще выполнить следующие несколько шагов, вы отключите кластеризацию, чтобы каждая школа была показана отдельной точкой на карте.

  11. Нажмите Следующая.
  12. На шаге Присвоение стиля и сохранение результатов поиска отключите опцию Кластеризация точек.

    Отключить кластеризацию

    Каждая из школ будет показана на карте. Однако эти результаты по-прежнему включают точки как в зоне эвакуации, так и в зоне затопления (цветные буферные зоны). Далее вы отключите границу города Хьюстон. Прежде чем сохранять слой, вы удалите эти объекты, создав вокруг них ограничивающий прямоугольник.

  13. На панели инструментов нажмите кнопку Clear map.

    Очистить карту

  14. В окне Clear Map отметьте окошко возле Houston City, TX и щёлкните Clear.

    Желтая линия границы удаляется с карты. Теперь он не будет выбираться вместе с местоположениями школ, когда вы нарисуете ограничивающий прямоугольник.

  15. Удерживая клавишу Shift, нарисуйте прямоугольник на карте вокруг зоны эвакуации. (Возможно вам придется приблизиться к зоне эвакуации, чтобы вы могли получить более точную рамку.)

    Ограничивающий прямоугольник зон эвакуации

    Точки добавляются к выборке.

  16. В окне Selection щелкните Remove these points.

    Скрыть выбранные точки

    Выбранные школы удаляются с карты. В зависимости от того, как вы нарисовали свой ограничивающий прямоугольник, вам все равно придется удалять точки. Повторите процесс выборки до тех пор, пока все точки в зонаъ эвакуации не исчезнут. Теперь вы переключите слои и используете аналогичный процесс для удаления школ, которые лежат в зонах затопления.

    Подсказка:

    Чтобы выбрать одну точку, вы можете щелкнуть по ней, а не рисовать ограничивающий прямоугольник.

  17. На панели проекта отключите слой USA Flood Risk (Mature Support) (зоны затопления) и слой зон эвакуации. Щелкните Закрыть.

    Чтобы открыть панель проекта, перейдите на вкладку Emergency Shelter Locations.

  18. Приблизьтесь к Хьюстону.
  19. Используя тот же процесс, удалите все школы в пределах зон затопления.

    Удаление школ из зон затопления

    Поскольку эти полигоны намного меньше зон эвакуации, может потребоваться приблизиться к отдельным точкам, чтобы определить нужно ли их удалять. Если откроются какие-либо дополнительные информационные окна, закройте их.

    Все школы, оставшиеся на карте, удовлетворяют следующим критериям:

    • Должно быть не меньше 125 сотрудников
    • Должны быть вне зон эвакуации Hurricane Evacuation Zones
    • Не должны перекрываться с USA Flood Risk

    Ваша карта отображает приблизительно 40 точек, которые вы будете использовать в процессе выбора места. Прежде чем сохранить этот результат, вы превратите точки школ в местоположения, построив вокруг них 2-мильные буферы. Поскольку выбор места использует для принятия решений демографические данные, вы обогатите эти точки. Каждое местоположение получит значения демографических переменных в буферной зоне.

  20. Щелкните кнопку Очистить карту и отключите слой USA Flood Risk (Mature Support).
  21. Нарисуйте ограничивающий прямоугольник вокруг остальных точек на карте. В окне Selection щелкните Create sites for all selected locations.

    Выбранные школы

  22. На вкладке Rings для Radius измените первое значение на 2. Оставьте остальное пустым.

    Двухмильный буфер

  23. Щелкните Apply to 47 sites. (Ваше число может отличаться из-за числа школ, вынесенных из зоны затопления и из-за периодического обновления данных для этого урока.)

    Откроется окно Save Created Sites.

  24. Для Create a new layer назовите новый слой Schools Outside Flood Zones.

    Сохранение слоя

  25. Нажмите Сохранить.

    Новый слой добавляется в панель вашего проекта ниже Point Locations (Sites).

    Буферные кольца

  26. Закройте всплывающее окно.

Вы создадите проект в Business Analyst. Вы добавили данные на карту, используя разные методы, включая связывание ресурсов ArcGIS Online, импорт файла .csv и поиск по коду NAICS. Используя эти данные, вы начали сужать выборку до некоторых школ в городе Хьюстон, которые можно потенциально использовать в качестве убежищ, и сохранили их как местоположения. Выполненный анализ основывался на характеристиках местоположений школ. Далее вы проведете анализ пригодности, чтобы ранжировать школы, основанные на демографии населения, которое они должны обслуживать.


Выполнение анализа пригодности

Ранее вы создали проект в Business Analyst. Затем вы добавили подходящие данные, чтобы определить, какие школы в городе Хьюстон потенциально можно использовать в качестве убежищ в случае урагана. Далее вы будете использовать места школ, созданные на предыдущем уроке, для проведения анализа пригодности. Анализ пригодности применяет выбранные демографические данные к каждому месту, используя население внутри буферных колец. Во-первых, вы нарисуете слой существующих убежищ и добавите данные о бедности, плотности населения, доходах и возрасте. Затем вы создадите веса для каждой из этих переменных, чтобы определить, насколько они повлияют на местоположение вашего нового убежища.

Добавить демографические переменные

Используя места школ, созданные на последнем уроке, вы добавите данные, которые помогут определить пригодность каждой потенциальной школы. Сначала вы нанесёте на карту существующие убежища, чтобы убедиться, что ни одно из новых мест не находится слишком близко. Затем, используя браузер демографических данных, вы обогатите места школ данными о плотности населения, бедности, доходах и возрасте.

  1. При необходимости войдите в Business Analyst и откройте проект Emergency Shelter Locations.
  2. На ленте нажмите Create Maps from Data и выберите Suitability Analysis.

    Инструмент анализа пригодности

    Откроется панель Suitability Analysis.

  3. Щелкните Начало работы.

    Есть две опции: добавить сайты из проекта или начать с пространственных объектов на карте. Здесь места, сохраненные в слое Point Locations, могут использоваться в для дальнейшего анализа. Пока что точки находятся на карте.

  4. Щелкните Start with features on the map.

    Щелкните Start with features on the map

    Отобразятся все выбранные места.

  5. Нажмите Следующая.
  6. В окне Select criteria for your analysis щёлкните Add criteria и выберите Add point layer.

    Добавить точечный слой

    Откроется окно Add Point Layer.

  7. Отметьте окошко Houston Shelters. Закройте окно Add Point Layer.

    В анализ добавляется houston-shelters.csv. Расположение существующих убежищ автоматически взвешивается как положительное или отрицательное. Чем ближе потенциальное новое место убежища к существующим, тем менее значимым оно будет считаться. Предварительно ранжированные результаты критериев местоположения показаны в нижней части экрана. Теперь вы добавите демографические критерии.

  8. Нажмите Add Criteria и выберите Add variables from data browser.

    Добавить переменные из браузера данных

    Откроется окно Поиск данных. Щёлкая категорию переменных, вы можете добавить данные Esri Demographics в анализ. Вы хотите найти уязвимые группы населения, которые будут наиболее сложными для эвакуации. Возраст – хороший индикатор; люди старше 65 лет обычно не являются мобильными из-за проблем со здоровьем, отсутствия водительских прав и т. д. Из-за этого более эффективными могут оказаться объекты убежищ вблизи районов проживания людей пожилого возраста.

  9. В окне Data Browser щёлкните Age.

    Переменные браузера данных

    Откроется категория Age, в которой показаны три наиболее популярные переменные, связанные с возрастом. Эти переменные показывают средний и медианный возраст, а также общее количества населения старше 18 лет.

  10. Щелкните Show all ‘Age' Variables.

    Есть более 2400 возможных переменных на выбор. Хотя это все полезные переменные, вам не нужно знать возраст всего населения, лишь количество людей старше 65 лет.

  11. Щёлкните Создать пользовательскую переменную.

    Кнопка пользовательской переменной

    Откроется окно Создать пользовательскую переменную.

  12. В окне Создать пользовательскую переменную на вкладке Age переместите ползунок по возрасту слева на 65.

    Создать пользовательскую переменную, настройка

    Оставьте другие настройки по умолчанию. Год будет автоматически самым актуальным для данных, а пол будет включать как мужчин, так и женщин.

  13. Щелкните Сохранить. В окне Сохранить пользовательскую переменную щелкните Сохранить.

    Сохранить пользовательскую переменную

    Новая переменная сохраняется в вашем браузере данных. Она также добавляется к выбранным переменным.

  14. В верхней части окна щёлкните Categories.

    Кнопка категорий

    Вы вернетесь к полному списку категорий. Следующая переменная, которую вы хотите рассмотреть в своем анализе – это бедность. Если семья не может позволить себе эвакуироваться, им, возможно, придется пойти в убежище.

  15. Щёлкните на стрелке справа. На второй странице найдите и нажмите Poverty.

    Переменная бедности

  16. Для Popular Variables установите отметку возле 2012-2016 ACS Households Below the Poverty Level. Убедитесь, что выбрана кнопка процента.

    Переменная бедности домохозяйства

    Процент больше указывает на необходимость соседства. В процентах показаны бедные домохозяйства района по отношению к общей численности населения. Как и возрастная переменная, Households Below the Poverty Level добавляется к выбранным переменным.

  17. Щелкните Категории. Добавьте еще две переменные, убедившись, что знак (#) выбран для обеих:
    • Общая численность населения на 2018 (Esri)
    • 2018 Median Household Income (Esri)
  18. Нажмите Выбранные переменные. Убедитесь, что все четыре переменные находятся в меню.

    Выбранные переменные

  19. Щелкните Применить.

    Присвоение весов переменным

    Переменные открываются в панели Suitability Analysis. Поскольку там пять переменных, каждой автоматически присваивается равный вес 20 процентов. Затем вы измените вес, чтобы он отражал относительную значимость ваших критериев.

Вес переменных и местоположение

Создание весов позволяет выбирать определенные переменные, которые вы хотите выделить или скрыть при принятии решений. Поскольку вы пытаетесь разместить убежище, которое будет обслуживать тех, кто не может сам эвакуироваться, вы дадите возрасту и бедности более высокие веса. Существует также возможность указывать для переменных обратные веса, как вы делали для мест существующих убежищ. Эта опция позволяет вычитать их из анализа пригодности.

  1. На панели Анализ пригодности для переменной 2018 Both Ages 65+ перетащите ползунок веса на 25 процентов. Щелкните на значке с замочком.

    Настройка веса переменной возраста

    Все веса других переменных автоматически корректируются. Веса должны всегда составлять в сумме 100.

  2. Измените вес для ACS HHs: Inc Below Poverty Level на 30 процентов. Щелкните на значке с замочком.
  3. Для 2018 Median Household Income (вам может потребоваться прокрутить окно вниз, чтобы увидеть его), щелкните Дополнительные опции.
  4. Возле Influence выберите Inverse. Затем измените вес на 10 процентов.

    Обратный вес

    В отличие от других переменных, более высокий медианный доход указывает на меньшую потребность в расположенном неподалёку убежище. Люди с более высокими доходами, как правило, могут позволить себе уехать подальше во время эвакуации. Хотя вы по-прежнему будете включать эти группы в свой анализ, вы будете учитывать, что в других местах оно нужнее.

  5. Щёлкните Filter.

    Фильтрация результатов

  6. Измените ограничение слева на 0.6, перетащив маркер или введя это число в поле. (Ограничение справа можете изменить самостоятельно.)

    Верзние результаты фильтрации

    Примечание:

    Демографические данные периодически обновляются. Ваши результаты могут отличаться.

  7. Нажмите OK.

    Результаты вашего анализа пригодности будут иметь результат 0,6 или выше, где 1 полностью соответствует всем критериям. Баллы вычисляются с использованием процентной разницы значения для данного сайта по сравнению с выбранным целевым значением.

  8. Щелкните Экспорт и выберите Экспорт в новый слой пригодности.
  9. Назовите новый слой Suitable Shelter Locations.

    Экспортировать подходящие места для укрытия

  10. Щелкните Экспорт и новый слой будет сохранен в проекте.
  11. На ленте нажмите Emergency Shelter Locations.

    Откроется панель проекта.

  12. Отключите слой Houston Shelters.

    Карта пригодных местоположений

    Наведите курсор на круги и прочтите всплывающую информацию. Пустые круги представляют школы, которые не соответствуют вашему минимальному порогу 0.6; цветные круги - школы, соответствующие порогу. Результаты вашего анализа могут немного отличаться в зависимости от того, сколько школ вы конвертировали в места в последнем уроке.

    Примечание:

    Чтобы открыть или отредактировать анализ пригодности позже, щелкните три точки рядом со слоем и выберите Open analysis. Там вы сможете настроить критерии, веса и другие параметры, чтобы изменить анализ. Если вы ранее отфильтровали результаты, вы сможете увидеть только результаты этой выборки.

На этом уроке вы провели анализ пригодности мест, который определил наиллучшие местоположения для убежищ там где они больше всего нужны. Эти места соответствуют большинству гуманитарных потребностей в убежищах от ураганов. Структурное соответствие по-прежнему необходимо уточнять, но гораздо более целесообразно рассматривать для этого выбранные места, а не все 900, с которых вы начали.

Выбор сайта, с возможностью взвешивания как положительных, так и отрицательных переменных, является мощным инструментом, который может использоваться как для сообществ, так и для бизнеса. В зависимости от того, какие переменные вы хотите включить, вы можете оценить все: от страхования собственности до привычек посещать рестораны быстрого питания.

Еще больше уроков вы найдете в Галерее уроков Learn ArcGIS.