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 帐户并搜索 Social Equity Analysis 解决方案。

  1. 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

  2. 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

    应用程序启动器中的解决方案

    随即出现 ArcGIS Solutions 页面。

  3. 在搜索栏中键入 social equity

    ArcGIS Solutions 页面的搜索栏中的 social equity

  4. 单击 Social Equity Analysis 解决方案卡片。

    Social Equity Analysis 解决方案卡片

    随即出现 Social Equity Analysis 窗口。

  5. 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:

    • 分析社区条件和操作 - 此步骤涉及绘制社区资产、条件和结果。
    • 了解社区特征 - 此步骤涉及创建社区特征排名,以了解需求在整个工程区域中的分布情况。
    • 在社区级别评估公平 - 此步骤涉及根据社区特征排名和目标社区成果创建公平指数。
    • 随时间推移测量进度 - 此步骤是贯穿整个工作流的持续步骤,您可以在其中与内部和外部利益相关者共享您创建的地图,以了解 GIS 分析过程的真实情况。
  6. 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。

  7. 指向 Social Equity Analysis 解决方案并单击打开

    打开 Social Equity Analysis 解决方案

  8. 向下滚动至解决方案内容部分,然后单击 SocialEquityAnalysis

    解决方案内容下的 SocialEquityAnalysis ArcGIS Pro 包

    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。

  9. 单击下载
  10. 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。

    SocialEquityAnalysis ArcGIS 工程文件

    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。

  1. 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

    在“目录”窗格中展开的 Tasks 文件夹

    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。

  2. 任务窗格中,展开评估条件和操作,然后双击准备社区资产、条件和结果数据

    “任务”窗格的“评估条件和操作”文件夹中的“准备社区资产、条件或结果数据”任务

    随即显示添加数据窗口。

  3. 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 groups,然后按 Enter 键。
  4. 单击 esri_dm 拥有的 USA Census Block Group Boundaries

    “添加数据”窗口中 esri_dm 拥有的 USA Census Block Groups 图层

  5. 单击确定

    随即将 blkgrp 图层添加到地图中。

  6. 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。

  7. 在功能区上地图选项卡的查询组中,单击定位

    “地图”选项卡的“查询”组中的“定位”

    定位窗格随即显示。

  8. 定位窗格的搜索栏中,键入 Toledo, OH,然后按 Enter 键。

    “定位”窗格的搜索栏中的 Toledo, OH

    地图随即缩放到俄亥俄州托莱多。

    地图随即缩放到俄亥俄州托莱多并以其为中心。

  9. 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 blkgrp 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。

  10. 在功能区地图选项卡的选择组中,单击选择

    “地图”选项卡的“选择”组中的“选择”

  11. 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。

    在地图上托莱多标注附近的所选区块组

  12. 任务窗格的底部,单击内容选项卡。

    “任务”窗格底部的“内容”选项卡

  13. 内容窗格中,右键单击 blkgrp 图层,然后单击属性表
  14. 在属性表中,单击显示所选记录

    blkgrp 图层属性表底部的“显示所选记录”按钮

    该表仅显示所选区域的行。

  15. 定位 State and County FIPS 属性并记下该值。

    所选区块组的 State and County FIPS 值

    俄亥俄州卢卡斯县的 State and County FIPS39095。 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。

  16. 内容窗格中,双击 blkgrp 图层。

    随即出现图层属性窗口。

  17. 图层属性窗口中,单击定义查询,然后单击新建定义查询

    “图层属性”窗口的“定义查询”选项卡上的“新建定义查询”

  18. 构建表达式 Where State and County FIPS is equal to 39095

    查询 1 设置为 State and County FIPS is equal to 39095

  19. 单击应用,然后单击确定
  20. 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。

    针对俄亥俄州卢卡斯县过滤的图层

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。

  1. 返回到任务窗格,然后单击下一步

    “任务”选项卡和“任务”窗格底部的“下一步”按钮

    随即显示添加人口统计数据窗格。

    下一个任务将使用丰富工具添加关键焦点人口统计数据。 此工具会消耗配额。

    注:

    地理编码将消耗配额。 配额是 ArcGIS 中通用的货币,可通过特定的事务及存储类型(如存储要素、执行分析和使用高级内容)进行消耗。 当使用 ArcGIS World Geocoding Service 将电子表格发布为托管要素图层时,匹配地址会消耗配额。 了解有关配额的详细信息。

  2. 添加人口统计数据工具窗格中,对于输入要素,选择 blkgrp,对于输出已丰富边界,选择 LucasCounty_Enrich

    在“添加人口统计数据”窗格中输入的参数

    接下来,您将在添加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。

  3. 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,单击跳过以返回到将人口统计数据添加到报告区域步骤。 添加人口统计数据窗格随即出现,其中包含预配置的变量列表。

    • 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 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
    • 2021 年住宅单元总数(ACS 5 年)
    • 2021 年家庭总数(ACS 5 年)

    接下来,您将再添加一个预配置列表未包含的指标。

  4. 单击变量旁边的添加按钮。

    变量旁边的“添加”按钮

    数据浏览器窗口随即显示。

  5. 在搜索栏中,键入 hispanic population,然后按 Enter 键。

    随即出现相关变量的列表。

  6. 对于变量 2023 年西班牙裔人口,单击数字按钮将其取消选中,再单击百分比将其选中,然后选中该变量对应的框。

    选中 2022 Hispanic Population 变量并切换打开百分比

  7. 单击显示/隐藏详细信息面板按钮。

    “数据浏览器”窗口中的“显示/隐藏详细信息面板”按钮

    随即出现所选变量窗格,其中显示了已选择的 14 个指标:

    • 2021 Total Population (ACS 5-Yr)
    • 2023 年儿童人口
    • 2023 年黑人人口
    • 2023 年美洲印第安人口
    • 2023 年太平洋岛民人口
    • 2023 年亚洲人口
    • 2023 年白人人口
    • 2023 年其他种族人口
    • 2023 年年龄大于 2 的种族人口
    • 2023 年西班牙裔人口
    • 2021 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr)
    • 2021 Pop <19: No Health Insurance (ACS 5-Yr)
    • 2022 Pop Age 25+: High School/No Diploma (ACS 5-Yr)
    • 2021 HHs w/No Internet Access (ACS 5-Yr)
  8. 对于每个变量,单击百分比按钮,然后单击编号按钮以取消选择该按钮。

    已选择百分比的 14 个所选指标已准备好丰富人口普查区块组图层。

    “添加人口统计数据”窗格中的 14 个所选指标设置为百分比

  9. 单击确定
  10. 添加人口统计数据窗格中,单击运行
    注:

    此步骤将需要大约 68 个配额。

    要了解您的 ArcGIS Online 帐户中剩余的配额ovj数量,请在页面顶部单击您的用户名,然后单击我的设置。 在我的设置页面上,单击配额以查看您的帐户中剩余的配额数量。

    如果您没有足够的配额来完成此步骤,则可以使用 LucasCounty_Enrich 提供的已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。 搜索 LucasCounty_Enrich owner: Learn_ArcGIS,然后在结果列表中选择 LucasCounty_Enrich 图层。 请跳过此步骤以继续教程。

  11. 内容窗格中,右键单击 LucasCounty_Enrich,然后单击属性表

    LucasCounty_Enrich 图层的“属性表”选项

    所选指标已添加到区块组图层。

    LucasCounty_Enrich 图层的属性表,其中包含来自“添加人口统计数据”工具的指定指标

  12. 关闭表。

添加社区资产

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。 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。

  1. 返回到任务窗格,然后单击下一步

    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。

  2. 下载文件 LucasCounty _Schools_List_data.csv 并将其保存到可轻松访问的文件夹。

    .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。

  3. 地理编码地址窗格中,对于输入表,单击浏览按钮。
  4. 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
  5. 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。

    在“地理编码地址”工具窗格中输入的参数

  6. 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

    在“地理编码地址”工具窗格中输入的其余参数

  7. 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。

    已添加到地图的卢卡斯县的学校位置

添加健康结果数据

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。

  1. 在功能区地图选项卡的图层组中,单击添加数据
  2. 确保您正在搜索 Living Atlas,然后在搜索栏中键入 places cdc 并按 Enter 键。
  3. 双击 data_cdc 的图层组 PLACES: Local Data for Better Health

    “添加数据”窗口中 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。

  4. 单击 Tracts 图层,然后单击确定

    PLACES: Local Data for Better Health 图层组的 Tracts 图层

    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。

  5. 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。

    在托莱多市中心选择的区域

  6. 内容窗格中,右键单击 Tracts 图层,然后单击属性表
  7. 在属性表中,单击显示所选记录

    属性表底部的“显示所选记录”按钮

    该表仅显示所选区域的行。

  8. 滚动以查看 County FIPS 属性并记下该值。

    属性表中所选区域的 County FIPS 值

    卢卡斯县的 County FIPS39095。 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。

  9. 内容窗格中,双击 Tracts 图层。 在图层属性窗格中,单击定义查询
  10. 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
  11. 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。

    对 Tracts 图层进行过滤以仅显示俄亥俄州卢卡斯县

    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。

  12. 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
  13. 单击内容选项卡以查看内容窗格。
  14. 右键单击 Tracts 图层,指向数据设计,然后选择字段

    Tracts 图层的“数据设计”选项中的“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。

  15. 在“字段”视图的顶部,取消选中 可见 的框。

    在 Tracts 图层的“字段”视图中取消选中可见

    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。

  16. 定位字段 Current asthma crude prevalence (%) 并选中该字段的可见框。

    选中 Current asthma crude prevalence (%) 字段的可见框

  17. 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。

  18. 地理处理窗格中,单击后退箭头。
  19. 在搜索栏中键入 spatial join,然后在结果列表中选择空间连接

    “地理处理”窗格上结果列表中的“空间连接”工具

  20. 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。

    为“空间连接”工具输入的参数

  21. 单击运行

    随即将 LucasCounty_Enrich_AsthmaP 图层添加到您的地图和内容窗格。

  22. 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。

  23. 快速访问工具栏上,单击保存以保存您的工程。

    快速访问工具栏上的“保存”

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。 您添加了人口统计和社会特征数据,添加了学校位置作为资产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。


创建公平指数以选择计划位置

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特征、人口统计以及感兴趣人群在社区中分布情况的信息。

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和人口统计指标。

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

您将创建一个地图,该地图将根据您在本教程前面部分中指定的 12 个人口统计指标,按优先级顺序对每个人口普查区块组进行排名。 Social Equity Analysis 解决方案中的识别社区特征工具将使用相似性搜索工具来运行此计算。

相似性搜索工具用于识别哪些候选要素要匹配的一个或多个输入要素最相似(或最相异)。 相似性将基于您要使用的每个变量的平均值。 输出要素类将包含一个新字段 Rank,该字段将按相似性对每个区块组进行排名。

注:

有关“相似性搜索”工具的详细信息,请参阅相似性搜索(空间统计)。 您还可以了解有关该解决方案中所使用方法的详细信息,在任务窗格中,展开开始了解 Social Equity Analysis,然后双击了解 Social Equity Analysis

您还可以使用其他方法来开发指数地图,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

  1. 如有必要,请打开任务窗格。 在任务窗格中,展开识别社区特征,双击准备社区特征数据
  2. 识别社区特征工具窗格中,对于已丰富的边界,选择 LucasCounty_Enrich_AsthmaP
  3. 对于焦点系数从高到低焦点变量),单击添加多个按钮。

    “识别社区特征”窗格中,“焦点系数”(从高到低焦点变量)的“添加多个”按钮

  4. 选中以下属性,然后单击添加
    • 2022 American Indian Population: Percent
    • 2022 Asian Population: Percent
    • 2022 Black Population: Percent
    • 2022 Child Population: Percent
    • 2022 Other Race Population: Percent
    • 2022 Pacific Islander Population: Percent
    • 2022 Pop Age 25+: High School/No Diploma: Percent
    • 2022 Population of 2+ Races: Percent
    • 2022 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr): Percent
    • 2021 HHs w/No Internet Access (ACS 5-Yr): Percent
    • 2021 Pop <19: No Health Insurance (ACS 5-Yr): Percent
    • 2022 Hispanic Population: Percent
  5. 对于输出图层,键入 CommunityChar_Rank

    在“识别社区特征”窗格中输入的“输出图层”参数

  6. 单击运行

    随即将 CommunityChar_Rank 图层添加到地图和内容窗格。

    CommunityChar_Rank 图层

  7. 任务窗格的底部,单击内容

    内容窗格中,CommunityChar_Rank 图层的图例可见。 深蓝色的人口普查区块组表示较高的焦点排名得分(1 为最高排名),而浅蓝色区域表示较低的得分。 较高的焦点排名得分表明应给予这些区域更高的优先级以提供干预。

    例如,较高的焦点排名得分值表明这些区域的儿童、收入低于贫困线的家庭以及有色人种社区的比例较高。 分析将建议应在这些区域给予更高的优先级以提供干预。

    重要的是要认识到,焦点排名得分值完全取决于您在工具中选择的指标,由此增强了与社区进行协作以及实践最合适指标的重要性。

  8. 返回到任务窗格,然后单击下一步

    下一步是查看生成的指数。 随即出现 CommunityChar_Rank 图层的数据工程视图。

    借助数据工程,您可以探索、可视化以及更好地理解您的数据。

  9. 在数据工程视图的字段列表中,将 2023 年黑人人口:百分比字段拖动到统计数据面板。

    字段列表中已拖动到统计数据面板的 2023 年黑人人口:百分比

  10. 单击计算按钮。

    “数据工程”视图上的“计算”按钮

  11. 持续滚动,直到您看到 Third Quartile 列为止。 右键单击 Third Quartile 的值,指向选择,然后选择上四分位数

    “2023 年黑人人口:百分比”的“第三四分位数”值的“选择”选项中的“上四分位数”

    将在地图上选择 2023 年黑人人口:百分比的最高四分位数的人口普查区块组。 所选区块组表示黑人人口百分比前 25 个百分位的区域。

    将在地图上选择“2023 年黑人人口:百分比”字段的最高四分位数人口普查区块组

    虽然许多所选区块组与按焦点排名得分值确定为高优先级的区块组重叠,但是存在一些未被识别为高优先级的城市中心、河流以西的一些区域。 虽然这些区域的黑人居民比例较高,但其他指标(如贫困率、互联网接入和教育程度)的累积值导致河流以东区域的焦点排名得分值更高。

  12. 在数据工程视图中,将 2021 年家庭:收入低于贫困水平(ACS 5 年):百分比拖动到统计数据面板中。
  13. 单击计算并右键单击 Third Quartile 的值。 指向选择,然后选择上四分位数

    关于生活在贫困线以下人口比例较高的区域和焦点排名得分结果,您了解到什么内容?

  14. 或者,继续自行探索其他字段。
  15. 完成查看 Data Engineering 视图后,关闭该视图。
  16. 在功能区地图选项卡的选择组中,单击清除

共享社区指数地图

该任务的最后一步是共享为 web 图层。 随即显示共享为 web 图层窗格。

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。

  1. 任务窗格中,单击下一步

    随即显示共享为 web 图层窗格。

  2. 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。
  3. 共享给下,选中所有人的框。
  4. 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。

  5. 双击错误。

    随即出现地图属性窗口。

  6. 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

    已在“地图属性”窗口中选中“允许向共享 web 图层分配唯一数字 ID”

  7. 共享为 Web 图层窗格中,单击分析

    不再显示任何错误。

  8. 单击发布

    该图层将发布为 web 图层。

  9. 单击管理 Web 图层

    “共享为 Web 图层”窗格底部的“管理 Web 图层”链接

    社区特征指数图层的项目页面随即显示在您的浏览器中。

  10. 单击在 Map Viewer 中打开

    项目页面的“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。

    除了共享显示焦点排名得分结果的地图之外,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焦点排名得分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和一个过程。 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。

  1. 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

    “分析”选项卡上“地理处理”组中的“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。

  2. 历史记录窗格中,双击添加人口统计数据

    随即出现添加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。 您将使用添加人口统计数据工具向此图层再添加一个指标。

  3. 添加人口统计数据工具窗格中,对于输入要素,选择 LucasCounty_Enrich_AsthmaP。 对于输出已丰富边界,键入 LucasCounty_Enrich2

    在“添加人口统计数据”窗格中输入的参数

  4. 在变量列表下,单击全部移除

    “添加人口统计数据”窗格中变量列表下方的“全部移除”

  5. 单击变量旁边的加号按钮。

    变量旁边的“添加”按钮

    数据浏览器窗口随即显示。

  6. 在搜索栏中,键入 renter vehicles,然后按 Enter 键。

    “数据浏览器”窗口的搜索栏中的文本 renter vehicles

    随即出现相关变量的列表。

  7. 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。

    百分比符号选中,数字取消选中,“2021 年无车辆租户家庭(ACS 5 年)”变量选中

  8. 单击确定
  9. 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_Enrich2 owner: Learn_ArcGIS 并按 Enter 键。 添加图层 LucasCounty_Enrich2。 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。

  10. 历史记录窗格中,双击识别社区特征
  11. 识别社区特征工具窗格中,更新以下内容:
    • 对于已丰富边界,选择 LucasCounty_Enrich2
    • 焦点系数(从高到低焦点变量)列表的底部,选择 2021 Renter HHs by Vehicles Avail: 0 (ACS 5-Yr): Percent
    • 对于输出图层,键入 CommunityChar_Rank2

    在“识别社区特征”窗格中调整的参数

  12. 单击运行

    随即将 CommunityChar_Rank2 图层添加到您的地图和内容窗格。 在内容窗格中,您将看到 CommunityChar_RankCommunityChar_Rank2 图层的图例相同。 这是因为识别社区特征工具正在对该县的相同 479 个区块组进行排名,该工具将在后台运行“相似性搜索”。 区别在于,CommunityChar_Rank2 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 CommunityChar_Rank 图层和刚刚创建的已更新图层。

  13. 内容窗格中,取消选中除 Human GeographyCommunityChar_Rank 图层之外的所有图层。 单击 CommunityChar_Rank2 图层以将其选中。
  14. 如有必要,请确保两个 CommunityChar_Rank 图层的图例均可见。
  15. 在功能区上,单击要素图层选项卡。 在比较组中,单击卷帘

    “要素图层”选项卡上“比较”组中的“卷帘”

  16. 在地图上,单击并拖动地图以比较 CommunityChar_Rank2 图层和 CommunityChar_Rank 图层。

    已更新的 CommunityChar_Rank2 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。

    与 CommunityChar_Rank 相比,CommunityChar_Rank2 图层优先考虑了不同的区块组。

  17. 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。
  18. 保存工程。

由于您在第一轮社区排名地图中采取了让社区参与的重要步骤,因此您能够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。

创建公平分析指数地图

当使用社区验证了社区特征地图后,即可创建公平分析指数地图。 公平分析指数地图是感兴趣的条件比率(哮喘患病率)和社区特征焦点等级值的组合。 该解决方案将使用相似性搜索工具来计算这两种测量中优势最高的位置,以确定将从干预中受益最大的区域。

  1. 任务窗格的顶部,单击返回箭头。 在随即出现的窗口中,单击
  2. 任务窗格中,双击创建公平分析指数,然后双击创建公平分析指数地图
  3. 创建公平分析指数工具窗格中,更新以下内容:
    • 对于输入要素,选择 CommunityChar_Rank2
    • 对于焦点系数(从高到低焦点系数),选择 Current asthma crude prevalence (%)
    • 对于焦点系数(从低到高系数),选择 Rank
    • 对于输出图层,键入 LucasCounty_AsthmaEquityIndex

    在“创建公平分析指数”工具窗格中输入的参数

  4. 单击运行

    随即将 LucasCounty_AsthmaEquityIndex 图层添加到您的地图和内容窗格。

    生成的公平指数地图

  5. 任务窗格中,单击下一步

    下一步是查看生成的指数。 随即出现 CommunityChar_Rank 图层的数据工程视图。

  6. 在数据工程视图中,将 Current asthma crude prevalence (%) 拖动到统计数据面板中。
  7. 单击计算并右键单击 Third Quartile 的值。 指向选择,然后选择上四分位数

    关于哮喘高发的区域和焦点排名得分结果,您了解到什么内容?

  8. 或者,继续自行探索其他字段。 完成后,请清除选择。
  9. 任务窗格中,单击下一步
  10. 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。
  11. 保存工程。

您已使用社区最初识别的关键指标创建了社区特征地图。 您与社区共享了生成的地图,并获得了向分析添加附加指标的见解。 您更新了社区特征地图,然后使用了该地图以创建公平指数地图并再次与社区共享该地图。

接下来,您将使用公平指数地图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。

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位置。

  1. 任务窗格中,展开评估资产位置并双击识别候选资产位置

    由于您已添加了学校数据,因此您将跳过此步骤。

  2. 单击下一步

    随即出现添加候选资产位置窗格。 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。

  3. 添加候选资产位置窗格中,对于候选位置,选择 LucasCounty_Schools

    在“添加候选资产位置”工具窗格中输入的参数

  4. 单击运行
  5. 如有必要,请在内容窗格中打开 AssetLocations 图层组。

    AssetLocations 图层在地图的“内容”窗格中可见。

    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。

  6. 任务窗格中,单击下一步完成
  7. 任务窗格中,双击选择新资产位置

    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等级值前 25 个百分位的区块组创建请求点。 运行创建公平分析指数工具后,此图层中的等级字段对应于生成的公平等级得分。 与所有其他区块组相比,等级越低,则需求越高。 卢卡斯县存在 479 个区块组,因此前 25 个百分位将为等级值等于或小于 120 的区块组。

  8. 在功能区地图选项卡的选择组中,单击按属性选择

    “地图”选项卡的“选择”组中的“按属性选择”

  9. 按属性选择窗口中,对于输入行,选择 LucasCounty_AsthmaEquityIndex
  10. 表达式下,构建表达式 Where Rank is less than or equal to 120

    “按属性选择”窗口中的表达式 Rank is less than 120

  11. 单击确定

    将在地图上选择等级值等于或小于 120 的区块组。

    将在地图上选择“等级”值前 25 个百分位的区块组。

  12. 将公平分析指数转换为请求点工具中,对于输入公平分析指数,选择 LucasCounty_AsthmaEquityIndex。 对于输出要素类,接受默认名称 Demand_points

    “将公平分析指数转换为请求点”工具的参数

    该工具提供了一条注释,指出将处理 120 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。

  13. 单击运行
  14. 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,其中点位于等级值前 25 个百分位的区块组中心。

    Demand_points 图层已添加到地图

  15. 任务窗格中,单击下一步
  16. 使用指数求解位置分配工具窗格中,对于资产位置,选择 AssetLocations。 对于请求点,选择 Demand_points

    您将设置出行时间参数以选择优先区块组 5 英里范围内的学校位置。

  17. 对于出行模式中断值(分钟或英里),键入 5。 对于出行模式,选择行驶距离

    在“使用指数求解位置分配”工具窗格中输入的参数

  18. 单击运行
    注:

    运行此工具需要 60 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 SEAS_Output_FacilitiesSEAS_Output_Allocation_Lines 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。

    生成的分配地图

    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不同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。

  19. 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,并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。