部署解决方案并添加数据
ArcGIS Solutions 为 ArcGIS 提供行业特定的配置，旨在满足关键要求并支持组织中的常见工作流。 每个解决方案都包含一个或多个应用程序、调查、地图、要素图层和 ArcGIS Pro 工程，可以根据您的需要进行配置。
您将首先在 ArcGIS Online 中部署 Social Equity Analysis 解决方案，并从该解决方案中打开 ArcGIS Pro 工程。
下载 Social Equity Analysis 解决方案
首先，您将登录到您的 ArcGIS 账户并搜索 Social Equity Analysis 解决方案。
- 登录到您的 ArcGIS 组织帐户。
注：
如果您没有组织帐户，请参阅软件访问权限选项。
- 在屏幕顶部，单击应用程序按钮并在应用程序启动器中选择解决方案。
随即出现 ArcGIS Solutions 页面。
- 在搜索栏中键入 social equity。
- 单击 Social Equity Analysis 解决方案卡片。
随即出现 Social Equity Analysis 窗口。
- 在 Social Equity Analysis 窗口中，查看概述该解决方案工作流的幻灯片。
Social Equity Analysis 解决方案具有四个关键组成部分：
- 评估社区条件和行动 - 该部分涉及绘制社区条件、创建复合指数、识别人口统计模式，并根据公平目标进行选址。
- 衡量一段时间内的进展 - 该组件包括一个交互式图例应用程序，用于与公众分享社区特征指数。
- 提高透明度和公众信任 - 该组件包括一个 ArcGIS Hub 站点模板，用于与公众和利益相关者分享种族平等倡议或计划的进展情况。 它还包括一项为公众提供一般反馈的 Survey123 调查。
本教程将重点关注第一个组件：评估社区条件和行动。
- 完成查看幻灯片后，单击立即部署按钮。
随即出现我的解决方案页面，并部署 Social Equity Analysis 解决方案。
接下来，您将下载解决方案的桌面应用程序模板以在 ArcGIS Pro 中打开。
- 指向 Social Equity Analysis 解决方案并单击打开。
- 向下滚动至解决方案内容部分，然后单击 SocialEquityAnalysis。
随即显示 SocialEquityAnalysis 项目页面。 即 Social Equity Analysis 解决方案 ArcGIS Pro 包的项目页面。
- 单击下载。
- 解压缩 SocialEquityAnalysis.zip 并打开其内容。 双击 SocialEquityAnalysis 工程文件以在 ArcGIS Pro 中打开该工程。
ArcGIS Pro 工程将打开一个空白地图。
添加人口普查区块组数据
接下来，您将添加创建社会公平指数地图所需的图层，例如人口普查区域、学校位置、人口统计数据和健康结果数据。
- 在 ArcGIS Pro 工程的目录窗格中，展开任务并双击 Social Equity Analysis。
提示：
如果目录窗格不可见，请单击功能区上的视图选项卡，然后在窗口组中，单击目录窗格。
随即显示任务窗格。
任务窗格包含在 ArcGIS Pro 中使用工具的指导过程，其中包括识别感兴趣的焦点区域，评估受到不成比例的影响或负担的社区，以及进行干预以解决不成比例的影响或结果的位置。 您将从准备有关资产和结果的数据开始。
- 在任务窗格中，展开识别研究区域、创建和准备变量，然后双击识别研究区域并丰富人口统计变量。
随即显示添加数据窗口。
- 在添加数据窗口中的门户下，单击 Living Atlas。 在搜索栏中，键入 usa census block group boundaries，然后按 Enter 键。
- 单击 esri_dm 拥有的 USA Census Block Group Boundaries。
- 单击确定。
随即将 USA Census BlockGroups 图层添加至地图。
- 在任务窗格中，单击下一步。
任务窗格中的下一步将指示您放大报告区域。 您将放大到俄亥俄州托莱多附近。
- 在功能区上地图选项卡的查询组中，单击定位。
定位窗格随即显示。
- 在定位窗格的搜索栏中，键入 Toledo, OH，然后按 Enter 键。
地图随即缩放到俄亥俄州托莱多。
- 关闭定位窗格。 缩小地图，直到您能够看到俄亥俄州的大部分地区为止。
您注意到 USA Census BlockGroups 图层包含整个美国的数据，但您只对包含托莱多市的卢卡斯县的数据感兴趣。 您将创建一个定义查询以将可见的人口普查区块组限制为仅卢卡斯县内的人口普查区块组。 在为图层创建定义查询表达式之前，您需要确定该县的唯一标识号。
- 在功能区地图选项卡的选择组中，单击选择。
- 在地图上放大到托莱多市，然后单击托莱多市的标注附近的人口普查区域。
所选人口普查区域将以蓝色突出显示，表示处于选中状态。
- 关闭定位窗格。
- 在任务窗格的底部，单击内容选项卡。
- 在内容窗格中，右键单击 USA Census BlockGroups 图层，然后单击属性表。
- 在属性表中，单击显示所选记录。
该表仅显示所选区域的行。
- 定位 STCOFIPS 属性并记下该值。
FIPS 代表联邦信息处理系统。 STCOFIPS 中的 STCO 代表州和县。 FIPS 代码是唯一标识地理区域的数字。 STCOFIPS 代码中的前两位数字代表该县所在的州代码，其余三位数字代表特定的县代码。
俄亥俄州卢卡斯县的 STCOFIPS 为 39095。 您将使用此信息为该图层创建一个定义查询，以使其仅显示卢卡斯县的数据。
- 在内容窗格中，双击 USA Census BlockGroups 图层。
随即出现图层属性窗口。
- 在图层属性窗口中，单击定义查询，然后单击新建定义查询。
- 构建表达式 Where STCOFIPS is equal to 39095。
- 单击应用，然后单击确定。
- 在功能区地图选项卡的选择组中，单击清除。
该图层现在仅显示俄亥俄州卢卡斯县的人口普查区块组。
利用人口统计数据丰富区块组
您的地图上存在人口普查区块组划分后，您需要为每个区块组添加人口统计信息。
- 返回到任务窗格，然后单击下一步两次。
- 在丰富人口统计数据工具窗格中，对于输入要素，选择 USA Census BlockGroups，对于输出要素，输入 LucasCounty_Enrich。
接下来，您将在丰富人口统计数据窗格中选择通过您与社区的推广和协作工作确定的变量。
在任何给定的公平分析工作流中，为创建公平指数而选择的变量或指标将根据您要解决的特定社区和特定干预而有所不同。 如前所述，种族平等工作流中最关键的步骤是让受不平等影响的社区参与进来，这些社区将获得干预支持。 在创建指数之前，这些社区成员必须参与确定这些指标的过程。
- 在变量下，单击以下预配置指标的删除按钮。
注：
如果意外移除变量，可以通过单击任务窗格底部的返回上一步按钮来重置变量列表。 然后，单击跳过以返回到丰富人口统计数据以报告区域步骤。 丰富人口统计数据窗格随即出现，其中包含预配置的变量列表。
- 2023 Total Population
- 2020 年年龄大于 65 的人口数（ACS 5 年）
- 2023 年年龄大于 16 的失业人口数
- 2023 年人均收入
- 2023 年家庭收入中值
- 2021 Pop Ratio Inc/Poverty: 2.00+ (ACS 5-Yr)
- 2021 年年龄在 19-34 之间的人口数：无健康保险（ACS 5 年）
- 2021 年年龄在 35-64 之间的人口数：无健康保险（ACS 5 年）
- 2021 年有食品券/SNAP 的家庭（ACS 5 年）
- 2021 年没有车辆的业主家庭（ACS 5 年）
- 2021 年没有车辆的租户家庭（ACS 5 年）
- 2023 年业主占用的住宅
选定百分比后仍保留五个变量：
- 2023 年儿童人口
- 2021 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr)
- 2021 Pop <19: No Health Insurance (ACS 5-Yr)
- 2023 Pop Age 25+: High School/ No Diploma
- 2021 HHs w No Internet Access (ACS 5-Yr)
注：
运行此工具需要 23.95 个配额。
如果您没有足够的配额来完成此步骤，则可以使用提供的 the LucasCounty_Enrich_Learn_2024 图层继续本教程。 要添加此图层，需要在功能区地图选项卡的图层组中，单击添加数据。 搜索 LucasCounty_Enrich_Learn owner: Learn_ArcGIS，然后在结果列表中选择 LucasCounty_Enrich_Learn 2024 图层。 请跳过此步骤以继续教程。
- 在丰富人口统计数据窗格中，单击运行。
- 在内容窗格中，右键单击 LucasCounty_Enrich，然后单击属性表。
所选指标已添加到区块组图层。
- 关闭表。
添加并过滤健康结果数据
接下来，您希望添加健康结果数据，以便更好地了解该县当前的哮喘发病率。 您将添加一个由疾病控制和预防中心拥有的图层，其中包含人口普查区域级别的哮喘患病率数据。
- 在功能区地图选项卡的图层组中，单击添加数据。
- 确保您正在搜索 Living Atlas，然后在搜索栏中键入 places cdc 并按 Enter 键。
- 双击 data_cdc 的图层组 PLACES: Local Data for Better Health。
随即出现图层组内容。 您只需要 Tracts 图层。
- 单击 Tracts 图层，然后单击确定。
Tracts 图层将添加到您的地图中。 默认符号系统将按缺乏健康保险的人口百分比显示人口普查区域。 您对此图层中有关哮喘患病率的数据感兴趣，但您目前无需更改符号系统。
Tracts 图层还显示了整个国家/地区的数据。 您只需要卢卡斯县的数据。 在为图层创建定义查询表达式之前，就像您在教程前面部分中所做的那样，您需要确定该县的唯一标识号。
- 在功能区地图选项卡的选择组中，单击选择，然后单击托莱多市标注附近的人口普查区域。
所选人口普查区域将以蓝色突出显示，表示处于选中状态。
- 在内容窗格中，右键单击 Tracts 图层，然后单击属性表。
- 在属性表中，单击显示所选记录。
该表仅显示所选区域的行。
- 滚动以查看 County FIPS 属性并记下该值。
卢卡斯县的 County FIPS 值为 39095。 您将使用此信息为该图层创建一个定义查询，以使其仅显示卢卡斯县的数据。
- 关闭表。
- 在内容窗格中，双击 Tracts 图层。 在图层属性窗格中，单击定义查询。
- 单击新建定义查询并构建表达式 Where County FIPS is equal to 39095。 单击应用，然后单击确定。
- 在功能区地图选项卡的选择组中，单击清除。
Tracts 图层现在显示卢卡斯县。
任务窗格中的其余步骤与汇总和计算资产、条件或结果数据和比率有关。 由于已提供您感兴趣的结果数据作为 CDC 图层中的比率，因此您无需使用其余步骤。 但是，由于将在区域级别提供 CDC 数据，因此您将使用空间连接工具将区域级别数据中的哮喘患病率值应用到较小的块组级别数据。
- 在任务窗格的顶部，单击返回箭头。 在随即出现的任务窗口中，单击是。
- 在快速访问工具栏上，单击保存以保存您的工程。
使用空间连接
现在，您已向工程添加并过滤了健康结果数据，您将使用空间连接工具将哮喘患病率字段从 Tracts 图层添加到 LucasCounty_Enrich 图层。
- 单击内容选项卡以查看内容窗格。
- 右键单击 Tracts 图层，指向数据设计，然后选择字段。
随即出现 Tracts 图层的字段视图。
该图层包含 CDC 报告的各种健康结果的多个字段，但您只对哮喘相关的数据感兴趣。 通过指定要显示的字段，当您需要为工作流的其余部分设置工具参数时，可以更加轻松地找到感兴趣字段。
- 在“字段”视图的顶部，取消选中 可见 的框。
将取消选中所有字段。
接下来，您将定位与哮喘患病率相关的数据，并使其成为图层中唯一可见的字段。
- 定位字段 Current asthma crude prevalence (%) 并选中该字段的可见框。
- 在功能区字段选项卡的更改组中，单击保存并关闭“字段”视图。
接下来，您将运行空间连接工具以创建一个新图层，其中包括哮喘患病率数据和 LucasCounty_Enrich 人口统计数据。
- 在地理处理窗格中，单击后退箭头。
- 在搜索栏中键入 spatial join，然后在结果列表中选择空间连接。
- 在空间连接工具窗格中，提供以下参数：
- 对于目标要素，选择 LucasCounty_Enrich。
- 对于连接要素，选择 Tracts。
- 对于输出要素类，键入 LucasCounty_Enrich_AsthmaP。
- 对于连接操作，选择一对多连接。
- 对于匹配选项，选择中心在要素范围内。
您正在将 Tracts 图层（人口普查区域级别的数据）连接到 LucasCounty_Enrich 图层，该图层包含人口普查区块组级别的数据。 块组小于区域级别。 通过对于连接操作，选择一对多连接，对于匹配选项，选择中心在要素范围内，您将在区域级别分配值以应用于区域内的所有块组。
- 单击运行。
随即将 LucasCounty_Enrich_AsthmaP 图层添加到您的地图和内容窗格。
- 在内容窗格中，右键单击 LucasCounty_Enrich_AsthmaP 图层，然后选择属性表。 探索该图层中的字段。
社会和人口统计指标以及哮喘患病率数据现在与区块组位于同一图层中。
- 关闭表并保存工程。
您已经部署了 Social Equity Analysis 解决方案并使用了指导步骤来评估社区条件和感兴趣操作。 您添加了社会特征数据，以及哮喘患病率的健康结果数据。 接下来，您将继续使用 Social Equity Analysis 解决方案来创建分析和指数地图。
创建复合公平指数
准备好所有数据后，即可创建地图，以了解数据能够揭示的关于社区社会经济和健康结果在社区中分布情况的信息。
注：
在本教程中，创建索引时不会包含种族和民族变量，因为在本教程后面，我们将按种族和民族对索引结果进行分类，以更好地了解每个群体的体验和需求差异。 每个索引都应特定于索引的管辖范围和预期用例，因此在某些情况下，在索引创建过程的此步骤中包含种族和民族类别可能很重要。
种族平等工作流最重要的组成部分是让社区参与进来。 至关重要的是，任何社会公平 GIS 分析都应该有意义地参与并包含分析所寻求服务的社区成员。 在本教程场景开始时，您的组织已经开始参与社区的工作，以确定用于丰富区块组图层的社会经济和健康结果指标。
接下来，您将可视化社区特征，然后与社区共享生成的地图并寻求反馈。 与目标社区协作并收集反馈后，可能需要进行修订，以确保所使用的数据与当地经验相关，并且最精确地反映社区的需求。
识别社区特征
您将创建一个包含要素图层和图表输出的地图，以显示您在本教程前面指定的六个指标的分布情况。 Social Equity Analysis 解决方案使用计算复合指数工具来运行此计算。
指数是衡量感兴趣主题的数字，通常是一些难以直接衡量或定义的内容，如社会脆弱性或商业创新。 通过将多个变量组合成一个变量，计算复合指数工具将创建一个指数。 该工具按照预处理变量、组合变量和后处理指数的三个步骤进行操作。
注：
请参阅计算复合指数工具以了解有关计算复合指数工具的更多信息。 请参阅使用 ArcGIS Pro 创建复合指数教程系列，了解使用该工具的更多文章、指导文档、视频和教程。
- 在任务窗格中，单击返回箭头。 在任务窗口中，单击是。
- 在任务窗格中，展开创建复合指数，双击创建社区特征数据。
随即显示计算复合指数工具窗格。
- 在计算复合指数工具窗格中，对于输入表，选择 LucasCounty_Enrich_AsthmaP。 对于输出要素或表，键入 ChildAsthmaIndex。
- 在输入变量旁边，单击添加多个按钮。
- 选中以下属性，然后单击添加。
- 2023 Child Population: Percent
- 2021 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr): Percent
- 2021 Pop <19: No Health Insurance (ACS 5-Yr): Percent
- 2023 Pop Age 25+: High School/No Diploma: Percent
- 2021 HHs w/No Internet Access (ACS 5-Yr): Percent
- Current asthma crude prevalence (%)
计算复合指数工具窗格中显示六个变量。
接下来，您将选择预处理和合并指标的参数。 您可以使用缩放和组合变量的预设方法参数，选择常用的缩放和合并指标的方法。 您也可以手动选择缩放输入变量的方法选项和合并缩放后变量的方法选项。
注：
要了解有关缩放和组合变量的方法的更多信息，请参阅计算复合指数的工作原理。
现在，您将保留默认选择，即使用最小值到最大值的缩放方法，通过缩放后的值的平均值来合并值。
- 展开输出设置。 对于输出指数名称，键入 ChildAsthmaIndex。
- 在输出指数的最小值和最大值下，对于最小值，键入 0。 对于最大值，键入 100。
- 在附加已分类输出下，选中等间隔、分位数和标准差。 对于输出指数类数，键入 10。
将输出指数的最小和最大值设置为 0 到 100 之间的值可以使生成的指数得分更快速地被理解。
您已完成在计算复合指数工具中设置预处理、合并和后处理参数。
- 单击运行。
随即显示生成的复合指数地图。
- 在任务窗格中，单击下一步。
随即显示解释结果页面。
探索生成的地图和图表以查看指数的分布、确定预处理步骤是否达到预期结果以及检查输入变量和指数之间的任何相关性非常重要。 要考虑的其他问题包括：
- 生成的指数是否解决了指数问题和维度？
- 输入变量如何影响输出指数？
- 是否所有输入变量都属于或可以删除一些？
- 输出指数是否无意中对某一特定维度或变量进行了加权？
- 根据输入变量，空间单位是否合适？
注：
查看使用 ArcGIS 创建复合指数：最佳做法 (PDF) 技术论文，了解更多指南、提示和最佳做法。
- 在任务窗格的底部，单击内容。
在内容窗格中，ChildAsthmaIndex Layers 图层组包含 ChildAsthmaIndex 图层以及您在计算复合指数工具中选择的其他附加输出。 ChildAsthmaIndex 图层还包括由该工具自动创建的图表。
- 对于 ChildAsthmaIndex 图层，双击比例变量和指数关系图表。
随即显示该图表。
要调查的最重要的行是最后一行。 这显示了 ChildAsthmaIndex 值与每个变量之间的相关性。 结果表明，它们的相关性都不是太高（0.90 或更高）。 它们都不会太低（0.10 或更低）或是负值。 这意味着指数中不可能出现意外加权或不均匀的变量分布。
您还可以使用此图表来评估用于创建复合指数的变量之间的相关性。 为了评估变量之间的相关性，您主要希望确保它们都不具有高相关性值。 在此示例中，变量不高于 0.53，这意味着它们彼此之间的相关性不是太高。
- 将图表关闭。
- 在内容窗格中，取消选中 ChildAsthmaIndex 图层并选中 ChildAsthmaIndex - Quantile Classes 图层。
ChildAsthmaIndex - Quantile Classes 图层现在在地图上可见。
该地图显示了区块组按其复合指数得分值分为 10 个相等的组。 类 10 中的区块组是指数得分最高的区块组中前 10% 的区块组，这意味着它们应该最优先考虑干预计划。
- 在内容窗格中，关闭 ChildAsthmaIndex - Quantile Classes 图层并选打开 ChildAsthmaIndex - Standard Deviation Classes。
ChildAsthmaIndex - Standard Deviation Classes 图层现在在地图上可见。
该图层计算指数分数高于或低于区块组平均值的标准差有多少。 该地图可以帮助您解释哪些区域受复合指数变量的影响更大。 分位数和标准差图层显示了不同的优先级划分方法。
- 自行探索其他指数输出图层。
- 完成后，返回到任务窗格，然后单击下一步。
将显示将输出指数加载到托管要素图层页面。 此时不需要执行此步骤，因此您将单击完成关闭任务。
- 单击完成。
- 按 Ctrl+S 以保存工程。
共享社区指数地图
必须与社区利益相关者共享生成的社区特征数据，以验证并确保其精确代表社区并确定任何需要的调整，以便地图能够更好地反映社区。 您将地图共享为 web 地图。
- 单击功能区上的共享选项卡。 在共享为组中，单击 Web 地图。
随即显示共享为 web 图层窗格。
- 在共享为 Web 图层窗格中，针对摘要键入一个描述性句子，对于标签，键入多个相关的单词，在每个单词后按 Enter 键。
- 在共享给下，选中所有人的框。
- 单击分析。
随即显示一个错误，要求图层允许唯一数字 ID，然后才能将其共享为 web 图层。
- 双击错误。
随即出现地图属性窗口。
- 在地图属性窗口中，选中允许向共享 web 图层分配唯一数字 ID 的框，然后单击确定。
- 在共享为 Web 图层窗格中，单击分析。
不再显示任何错误。
- 单击发布。
该图层将发布为 web 图层。
- 单击管理 Web 图层。
社区特征指数图层的项目页面随即显示在您的浏览器中。
- 单击在 Map Viewer 中打开。
图层随即在 Map Viewer 中打开。 在 Map Viewer 中，可以配置要在地图上显示的指标并将地图共享为链接，以便社区成员查看数据。
除了共享显示 ChildAsthmaIndex 结果的地图之外，您还可以考虑创建显示关键指标（例如按种族和民族、互联网接入或贫困水平划分的人口百分比）的地图。
您可以考虑向社区提出以下一些问题：
- 该指标的分布是否与您在社区或者您所在城市区域的经验一致？
- 根据您对城市的经验和知识，是否存在您感到意外的 ChildAsthmaIndex 结果未优先考虑的区域？
- 是否需要添加其他指标以更好地反映应优先考虑的区域？
社区参与的过程是一个对话。 可能需要多次迭代才能进行这些讨论并开发解决方案。 但此过程非常有价值，因为它可以确保分析反映了数据可能无法捕获的生活经验。 借助更加精确的结果，才能确定更加精确的解决方案。
注：
有关如何使用 Map Viewer 的详细信息，请考虑探索 ArcGIS 教程制作中国地图和创建政策地图以解决健康问题。
将在展示了分析方法和地图的社区市政厅共享该地图。 利益相关者（例如当地学校的家长、当地诊所的医生、社区团体和社区指定的公共卫生委员会）审查了地图并提供了反馈。 接下来，您将整合您从反馈中学到的知识，并调整您的地图以更加精确地代表社区。
调整社区特征数据
与社区共享您的地图后，居民们共享了社区特征地图中可能遗漏的其他体验。 人们发现，家庭面临的另一个累积负担是缺乏拥有住房的机会和交通便利，这在很大程度上是由于经济和住房政策等系统性障碍造成的。 居民们表示，对于目前正在租房且无法使用私家车的人来说，增加对这些人员的考虑和优先权非常有价值。 由于步行和乘坐公共交通工具上学的时间延长，这些邻居特别容易受到污染和交通的影响。 对于居住在城市中心附近的人来说，这一点尤为重要，因为此处无私家车的租房者比例更高。
您将使用所学的知识以包含一个附加指标并创建一个已更新的社区特征指数地图。
- 在功能区上，单击分析选项卡。 在地理处理组中，单击历史记录。
历史记录窗格显示了您已运行的所有地理处理工具。
- 在历史记录窗格中，双击丰富人口统计数据。
随即出现丰富人口统计数据工具窗格，其中填充了您在本教程前面部分中输入的参数。
LucasCounty_Enrich_AsthmaP 图层已包含您在本教程前面部分中添加的其他人口统计指标以及健康结果数据。 您将使用丰富人口统计数据工具向此图层再添加一个指标。
- 在丰富人口统计数据工具窗格中，对于输入要素，选择 LucasCounty_Enrich_AsthmaP。 对于输出要素，键入 LucasCounty_Enrich2。
- 在变量列表下，单击全部移除。
- 单击变量旁边的加号按钮。
数据浏览器窗口随即显示。
- 在搜索栏中，键入 renter vehicles，然后按 Enter 键。
随即出现相关变量的列表。
- 对于变量 2021 Renter HHs by Vehicles Avail: 0 (ACS 5-Yr)，单击编号按钮以取消选择该按钮，再单击百分比以选择该按钮，然后选中该变量的框。
- 单击确定。
- 在添加人口统计数据工具窗格中，单击运行。
注：
由于您再次使用丰富工具，因此该过程将需要配额。 添加此单一指标需要 4.79 个配额。 如果您没有足够的配额来完成此步骤，则可以使用提供的丰富图层继续本教程。
要添加此图层，需要在功能区地图选项卡的图层组中，单击添加数据。 在门户下，单击 ArcGIS Online，然后在搜索栏中键入 LucasCounty_Enrich2 owner: Learn_ArcGIS 并按 Enter 键。 添加图层 LucasCounty_Enrich2_Learn_2024。 请跳过此步骤以继续教程。
随即将 LucasCounty_Enrich2 图层添加到您的地图和内容窗格。 该图层现在包含按社区识别的所有指标，以包含在社区特征地图中。
- 在历史记录窗格中，双击计算复合指数。
- 在计算复合指数工具窗格中更新以下内容：
- 对于输入表，选择 LucasCounty_Enrich2。
- 对于输出要素或表，键入 ChildAsthmaIndex。
- 在输入变量列表的底部，添加 2021 Renter HHs by Vehicles Avail: 0 (ACS 5-Yr): Percent。
- 在输出设置中，对于输出指数名称，键入 ChildAsthmaIndex2。
- 单击运行。
随即将 ChildAsthmaIndex2 图层添加到您的地图和内容窗格。
在内容窗格中，您将看到 ChildAsthmaIndex 和 ChildAsthmaIndex2 图层的图例相同。 区别在于，ChildAsthmaIndex2 图层包括一个附加指标的计算，即没有车辆的租房者的百分比。
接下来，您将比较原始 ChildAsthmaIndex 图层和刚刚创建的已更新图层。
- 在 ChildAsthmaIndex2 Layers 图层组下，按 Ctrl 并折叠 ChildAsthmaIndex2 图层。
折叠图层组中的所有图层。
- 在 ChildAsthmaIndex Layers 图层组下，按 Ctrl 键并折叠 ChildAsthmaIndex 图层以及图层组中的所有其他图层。 确保仅选中的两个图层是 ChildAsthmaIndex 图层和 ChildAsthmaIndex2 图层。 单击 ChildAsthmaIndex2 图层以将其选中。
现在，两个图层组中的图层均已折叠，这样可以更轻松地使用卷帘工具来比较两个结果。
- 在功能区上，单击要素图层选项卡。 在比较组中，单击卷帘。
- 在地图上，单击并拖动地图以比较 ChildAsthmaIndex2 图层和 ChildAsthmaIndex 图层。
已更新的 ChildAsthmaIndex2 图层为多个区块组带来了更多焦点。 很可能这些区域的居民比例较高，因为这些区域存在更多没有车辆的租房者，其在户外的时间增加，暴露于空气污染物的风险增加。
- 单击功能区上的地图选项卡。 在导航群组中，单击浏览以禁用卷帘工具。
- 使用您所学的知识将图层共享为 web 地图，并与社区成员和利益相关者共享生成的地图。
- 保存工程。
由于您在第一轮复合指数地图中采取了让社区参与的重要步骤，因此可以将重要并且与本地相关的指标整合到您的分析中。 您向分析添加了指标，并创建了更加符合社区生活体验和需求的地图。
接下来，您将按种族和民族细分指数结果并来确定县内在位置上最适合举办公共健康教育计划的学校。
评估公平指数并提议计划位置
创建复合指数时，按顺序评估指数非常重要，以便更好地了解该指数如何影响目标工程区域的不同子群体。 在本部分中，您还将使用网络分析来确定哪五所公立学校位于到达优先级指数得分最高的区块组的最佳位置。
细分人口统计数据
细分数据是按种族和族裔群体、性别、语言等子类别细分的数据。 细分数据可以揭示每个子类别所经历的优势和负担，而这些优势和负担在汇总数据中可能并不明显。 在本教程中，您创建了一个考虑了多个社会经济和健康结果数据的公平指数。 在本节中，您将按种族和民族对平均指数分数值进行分类，以确定哪些群体正在经历不成比例的高儿童哮喘指标负担。
- 在任务窗格中，单击返回箭头。 单击是继续。
- 展开可选：细分和可视化人口统计数据文件夹，然后双击细分和可视化人口统计数据。
- 单击下一步。
- 在丰富细分的人口统计数据窗格中，对于输入要素，选择 ChildAsthmaIndex2 - Quantile Classes。 对于输出要素，键入 ChildAsthmaIndex_Disaggregated。
- 在变量下，对于除 2023 Hispanic Pop 之外的所有预加载变量，单击删除按钮。
丰富细分的人口统计数据工具窗格中保留的唯一变量是 2023 Hispanic Population。
- 单击变量旁边的加号按钮。
数据浏览器窗口随即显示。
- 在数据浏览器窗口中，双击种族。
- 双击非西班牙裔。
- 展开 2023 Race and Hispanic Origin (Esri)。
- 对于以下变量，单击百分比按钮将其选中，取消选择数字按钮，然后选中变量：
- 2023 Non-Hispanic White Pop
- 2023 Non-Hispanic Black Pop
- 2023 Non-Hispanic American Indian Pop
- 2023 Non-Hispanic Asian Pop
- 2023 Non-Hispanic Pacific Islander Pop
- 2023 Non-Hispanic Other Race Pop
- 2023 Non-Hispanic Multiple Race Pop
七个百分比变量将添加到选定变量列表中，使选定变量总数达到八个。
注：
在美国，人口普查局将采集多个种族类别的人口统计数据，并进一步按西班牙裔种族区分这些类别。 尽管这些类别在捕捉不同和复杂的人群、经历和文化方面受到限制，但其仍然是一个可靠的数据源，可以帮助我们更好地了解种族和民族与美国其他公平经历的相关性。
- 单击确定。
- 在丰富细分的人口统计数据工具窗格中，单击运行。
注：
运行此工具需要 38.32 个配额。 如果您没有足够的配额，则可以使用提供的丰富图层继续本教程。
要添加此图层，需要在功能区地图选项卡的图层组中，单击添加数据。 在门户下，单击 ArcGIS Online，然后在搜索栏中键入 ChildAsthmaIndex_Disaggregated_Learn owner: Learn_ArcGIS 并按 Enter 键。 添加图层 ChildAsthmaIndex_Disaggregated_Learn。 请跳过此步骤以继续教程。
ChildAsthmaIndex_Disaggregated 图层将添加到工程中。
它由 10 个类组成，其中最高类为第 10 类，代表复合指数得分最高的人口普查区块组或儿童哮喘支持计划的优先领域。
接下来，您将创建一个图表，以可视化哪些种族和族裔群体的指数得分在人口普查区块组中最具代表性。
- 在任务窗格中，单击下一步两次。
- 单击运行。
- 在图表属性窗格中，对于类别或日期，选择 ChildAsthmaIndex2 - Mean (Quartile Classes)。 对于聚合，选择平均值。
- 在数值字段下，单击选择按钮。
- 选中八个种族和民族变量，然后单击应用。
- 单击常规选项卡，并输入以下内容：
- 对于图表标题，键入 Mean child asthma index scores disaggregated by race and ethnicity。
- 对于 X 轴标题，输入 Child asthma index scores by deciles。
- 对于 Y 轴标题，输入 Percent of race/ethnicity group。
该图表随即完成配置。
图表显示，平均指数得分最高的区块组（类 8 至 10）的西班牙裔和非西班牙裔黑人人口比例较高。 平均指数得分最低的区块组（类 1 至 4）的非西班牙裔白人人口比例较大。 该图表可帮助您更好地了解卢卡斯县哪些种族和族裔群体可能承受更多的儿童哮喘负担。
使用公平选址任务
虽然历史性的政策决定是社区中某些区域缺乏资源和机会的主要原因，但每个社区也拥有可以用来加强其居民实力的资产。 在这种情况下，公立学校作为家长和学生可以学习有关保护和管理呼吸系统健康的会议场所，是一项重要的资产。
- 在目录窗格中，展开任务，然后双击公平选址。
- 在任务窗格中，展开识别研究区域、创建和准备变量，然后双击识别研究区域并丰富人口统计变量。
随即显示将研究区域添加到地图。 您已经定义了研究区域，并且地图已经放大到该区域，因此您将跳过此步骤和下一步。
- 关闭显示的添加数据窗口。 在任务窗格中，单击跳过两次。
丰富人口统计数据工具窗格随即出现。
要稍后运行教程中的使用指数求解位置分配工具，您将需要添加 2023 年总人口变量。
- 在丰富人口统计数据工具窗格中，输入以下内容：
- 对于输入要素，选择 ChildAsthmaIndex2 - Quantile Classes。
- 对于输出要素，键入 Priority_Schools_Selection。
- 在变量下，删除除 2023 年总人口以外的所有变量。
- 单击运行。
注：
运行此工具需要 4.79 个配额。
Priority_Schools_Selection 图层将添加至内容窗格和地图。
- 在任务窗格中单击完成。
接下来，您将使用任务窗格中的后续步骤来创建资产图层，其中显示了卢卡斯县公立学校的位置。
- 在任务窗格中，展开识别研究区域、创建和准备变量，然后双击创建并准备附加变量。
地理编码地址窗格随即出现。
下一步是导入资产、条件或结果数据。 您将导入资产数据，即举办健康教育研讨会的公立学校。
- 下载文件 LucasCounty _Schools_List_data.csv 并将其保存到可轻松访问的文件夹。
该 .csv 文件包含有关卢卡斯县两个学区内公立学校的信息。
注：
这些数据是从俄亥俄州教育部网站上的俄亥俄州教育目录系统在线工具获取的，该工具用于学校和地区目录信息。
- 在地理编码地址窗格中，对于输入表，单击浏览按钮。
- 在随即出现的输入表窗口中，浏览到已保存 .csv 文件的文件夹，单击 LucasCounty_Schools_List_data.csv，然后单击确定。
- 对于输入地址定位器，单击箭头并选择 ArcGIS World Geocoding Service。
注：
地理编码将消耗配额。 此步骤将需要 4.28 个配额。
- 设置以下参数：
- 对于输出要素类，键入 LucasCounty_Schools。
- 对于国家/地区，选中 United States。
- 对于类别，选中 Address。
- 单击运行。
注：
如果您没有足够的配额来完成此步骤，则可以使用提供的地理编码图层继续本教程。
要添加此图层，需要在功能区地图选项卡的图层组中，单击添加数据。 在门户下，单击 ArcGIS Online，然后在搜索栏中键入 LucasCounty_Schools owner: Learn_ArcGIS 并按 Enter 键。 添加图层 LucasCounty_Schools。 请跳过此步骤以继续教程。
随即将 LucasCounty_Schools 图层添加到您的地图。
使用公平优先权提议计划位置
卢卡斯县内的学校超过 100 所。 您的组织无法在每所学校都运行计划，因此您需要优先考虑对举办该计划最具战略意义的学校位置，并且还需要满足您组织的公平和包容目标。 您将使用 Social Equity Analysis 解决方案来评估学校位置并使用空间分析来定位最适合组织需求的学校。
- 在任务窗格中，单击返回箭头。
- 展开评估覆盖范围并执行选址，然后双击识别候选站点。
由于您已添加了学校数据，因此您将跳过此步骤。
- 单击下一步。
随即出现添加候选站点窗格。 您将使用此工具来添加学校位置作为候选资产位置。 由此可将该县中的所有学校设置为举办该计划的潜在地点。
- 在添加候选站点窗格中，对于候选站点，选择 LucasCounty_Schools。
- 单击运行。
- 如有必要，在内容窗格中将 SiteSelection 组拖动到内容窗格的顶部。
地图上的橙色旗帜符号表示候选资产位置设置为学校位置。
对于本教程，您将仅考虑学校的位置。 但是，必须要考虑社区中的其他潜在资产，例如公园、社区中心、图书馆以及其他可能作为您进行干预的合适位置的空间。 考虑征求社区对潜在资产的意见。
- 在任务窗格中，单击下一步和完成。
- 在任务窗格中，双击执行选址。
随即出现将公平分析指数转换为请求点工具窗格。
请求点通常是指对设施点提供的货物和服务有需求的人或物品的位置。 在本例中，请求点将是其居住的人口普查区块组。 您将使用此工具将区块组图层从面要素图层转换为点要素图层。 由此分析能够计算学校位置或资产位置与每个区块组中心的距离。 区块组中心点将代表需要访问资产位置的请求点。
在创建请求点之前，您将使用按属性选择工具仅为指数得分前 3 个分位数类中的区块组创建请求点。
- 在内容窗格中，关闭 ChildAsthmaIndex2 Layers 图层组。
- 在功能区地图选项卡的选择组中，单击按属性选择。
- 在按属性选择窗口中，对于输入行，选择 Priority_Schools_Selection。
- 在表达式下，构建表达式 Where ChildAsthmaIndex2 - Mean (Quantile Classes) is greater than or equal to 8。
- 单击确定。
- 在将公平分析指数转换为请求点工具窗格中，对于输入公平分析指数，选择 Priority_Schools_Selection。 对于输出图层，键入 Demand_points。
该工具提供了一条注释，指出将处理 143 条记录。 根据您在按属性选择工具中使用的查询，这与您期望的记录数一致。
- 单击运行。
- 在功能区地图选项卡的选择组中，单击清除以取消选择区块组。
Demand_points 图层随即显示在地图上，区块组的中心点位于指数得分前三类中。
- 在任务窗格中，单击下一步。
- 在使用指数求解位置分配工具窗格中，对于输入选址图层，选择 SiteSelection。 对于输入请求点图层，选择 Demand_points。
您将设置出行时间参数以选择优先区块组步行时间在 30 分钟内的学校位置。
- 对于要查找的站点数，键入 5。 对于出行模式中断值（时间或距离），键入 30。 对于出行模式，选择步行时间。
- 对于输出分配线图层，键入 Allocation_lines。 对于输出选址图层，键入 Priority_schools。
- 单击运行。
注：
运行此工具需要 8.7 个配额。
如果您没有足够的配额来完成此步骤，则可以使用以下提供的图层继续本教程。 要添加提供的图层，请搜索并添加 Learn_ArcGIS 拥有的 Priority_Schools_Learn 和 Allocation_Lines_Learn 图层。 请跳过此步骤以继续教程。
分析表明，在优先区块组 5 英里行驶距离范围内存在 4 所学校。 这些位置非常适合举办健康教育计划，因为公平指数地图分析前 25 个百分位的区块组最容易访问这些位置。
在实际场景中，您可能需要使用不同的距离多次运行此工具。 请考虑创建多个显示选项的地图以与社区共享。 拥有具有不同选项的地图可以作为一种对话工具，以帮助社区更好地理解权衡，并确定可用且应该优先考虑的选项。
- 保存工程。
您可以使用所学的知识与社区共享此地图，并讨论是否应调整任何参数，以便在您的分析中更好地反映社区经验。
在进行种族和社会公平分析时，理解先于行动至关重要。 在本教程场景中，您体验了一个与社区进行协作的价值示例，以确定解决儿童哮喘的关键指标。 通过在整个分析里程碑中征求其反馈，使地图和解决方案更加精确，更加符合当地需求。
“当与强大的社区参与相结合时，地图和数据可帮助决策者和社区形成对社区利益和负担分配的共同理解，并解决对公平的障碍。 ... 社会公平本质上是空间的。 当社会身份（种族、民族、性别、残疾等）不再决定一个人的生活结果时，即可实现这一目标；当每个人都拥有成功所需的一切内容时，其居住位置将不再重要。 地理信息对于理解、规划和采取行动，同时让最重要的人（社区成员）参与其中以实现社会公平至关重要。”
- 合作的力量：Social Equity Analysis 解决方案背后的故事
在本教程中，您部署了 Social Equity Analysis 解决方案，添加了人口统计和健康结果数据以评估和了解社区特征。 您根据社区反馈验证并修改了社区特征地图并创建了公平指数。 您可以使用公平指数的结果，通过分析位于最中心的学校位置，以服务于居民中儿童哮喘风险最高的人口普查区组，从而优化在当地学校启动健康计划的干预措施。
考虑如何将此公平指数工作流应用于健康和公共政策的各种其他场景，例如在哪里拟建一个新的公园，夏季在哪里开放避暑中心，或者在哪里改善由于交通事故导致高伤害区域的基础设施。 此外，考虑开发指数地图的其他方法，例如基于标准差或分位数计算来计算优先级。 有关详细信息，请参阅针对社会公平创建指数地图的方法。
尽管本教程不会涉及，但种族平等工作流的下一步是通过监控和分析您为实现社区内的平等而实施的计划的绩效来管理绩效。 此步骤可用于评估有效（以及可能无效）的内容并在必要时调整您的策略。 有关种族平等工作流的详细信息，请参阅使用 ArcGIS 应用种族平等工作流。
您可以在教程库中找到更多教程。
