Analiza geoinformacyjna w naukach społecznych

Ćwiczenie 9_10: GIS w zarządzaniu kryzysowym

Author

Anna Dmowska

1 Cel ćwiczenia

Celem ćwiczenia jest wyznaczenie obszarów zagrożonych powodzią oraz o wysokiej podatności społecznej znajdujących się w obszarze metropolitarnym Boston w granicach stanu Massachusetts. Wyniki należy przedstawić w postaci raportu zawierającego:

charakterystykę statystyczna wskaźnika SVI
analizę rozkładu przestrzennego wskaźnika SVI oraz jego składowych
rozkład przestrzenny klas zagrożenia powodziowego oraz podatności społecznej
inne informacje związane z analizowanym tematem.

Raport składa się następujących częśći: Wprowadzenie, Dane, Charakterystyka wskaźnika SVI, Analiza obszarów pod względem zagrożenia powodziowego oraz podatności społecznej, Podsumowanie. Do raportu należy włączyć mapy wynikowe powstałe jako rozwiązania zadań 2-4:

mapę pokazująca rozkład przestrzenny składowych SVI dla 4 zakresów tematycznych (zmienne RPL_THEME1 - RPL_THEME4)
mapę pokazująca przestrzenny rozkład wskaźnika SVI (zmienna RPL_THEMES)
kompozycję mapy składająca się z 5 map identyfikujących obszary spisowe o wysokim stopniu podatności społecznej.
mapę w postaci kartogramu złożonego pokazującego obszary wg poziomu zagróżenia powodziami oraz stopnia podatności społecznej

Do rozwiązania zadania należy także dołączyć geopaczkę flood_boston.gpkg będącą z warstwami powstałymi podczas wykonania zadania 4.

2 Dane

2.1 Strefy zagrożenia powodzią

Strefy zagrożenia powodzią w stanie Massachusetts
- warstwa National Flood Hazard Layer (NFHL) przygotowana przez Federal Emergency Management Agency (FEMA) dostarcza informacji o strefach zagorożenia powodzią
- dane zostały pobrane ze strony https://www.mass.gov/info-details/massgis-data-fema-national-flood-hazard-layer#attributes-

Wyróżnia się następujące strefy zagrożenia powodzią:

A, AE, AH, AO, VE: obszary, dla których roczne ryzyko powodzi wynosi 1%,
AE: szlak wodny
D: obszary, dla których nie oszacowano ryzyka wystąpienia powodzi
X: obszary, dla których roczne ryzyko wystąpienia powodzi wynosi 0.2% oraz obszary o zmniejszonym ryzyku dzięki występowaniu wałów przeciwpowodziowych
AREA NOT INCLUDED: brak danych

3 Dane wykorzystane w ćwiczneniu

flood_risk.gpkg - warstwa wektorowa poligonowa z granicami stref zagrożenia powodziowego dla obszaru ,etropolitarnego Boston położongo w granicach stanu Massachusets
ct_geo.gpkg - warstwa wektorowa poligonowa z granicami obszarów spisowych w analizowanym obszarze. Zawiera podstawowe informacje dotyczące przynależności do Stanu, Hrabstwa oraz kod indetyfikujący każdy obszar spisowy (FIPS)
svi2022.gpkg - warstwa wektorowa poligonowa zawierająca dane na poziomie obszarów spisowych dotyczące wksaźnika SVI dla 2022 roku dla obszaru analizy. Plik svi2022.gpkg składa się z 48 kolumn oznaczonych przedrostkiem:
- EP_ - odsetek osób/gospodarstw wg danej zmiennej
- RPL_ - pozycja wg rankingu percentylowego obliczona dla danego zakresu tematycznego (THEME 1-4) lub jako wskaźnik systentyczny SVI (THEMES). Rangi wahają się od 0 do 1, gdzie 0 oznacza najmniejszą podatność, a 1 oznacza obszary najbardziej podatne.
- F_ - flaga przypisana obszarom spisowym pozwalająca na identyfikacje obszarów najbardziej podatnych. Obszarom spisowym przekraczającym wartość 90 percentyla dla danej zmiennej przypisuje się flagę 1, a pozostałym 0. Flaga 1 oznacza wysoką podatność społeczność danego obszaru. Dla zakresów tematycznych flaga to suma flag zmiennych wchodzących w dany zakres tematyczny. Syntetyczna flaga dla danego obszaru obliczana jest jako suma flag przypisanych do zmiennych.

3.1 Wskaźnik SVI

Zmienne zawarte w pliku svi2022.gpkg:

FIPS - identyfikator obszaru spisowego
RPL_THEME1 - ranking percentylowy dla zakresu tematycznego “Status społeczno-ekonomiczny” (0 - najmniejsza podatność, 1 - największa podatność).
RPL_THEME2 - ranking percentylowy dla zakresu tematycznego “Charakterystyka gospodarstw domowych” (0 - najmniejsza podatność, 1 - największa podatność).
RPL_THEME3 - ranking percentylowy dla zakresu tematycznego “Grupy rasowo-etniczne” (0 - najmniejsza podatność, 1 - największa podatność).
RPL_THEME4 - ranking percentylowy dla zakresu tematycznego “Zabudowa i transport” (0 - najmniejsza podatność, 1 - największa podatność).
RPL_THEMES - wartość wskaźnika SVI (0 - najmniejsza podatność, 1 - największa podatność).
F_THEME1 - flagi pozwalające na identyfikację obszarów o wysokiej podatności społecznej dla zakresu tematycznego “Status społeczno-ekonomiczny” (maksymalna wartość = 5)
F_THEME2 - flagi pozwalające na identyfikację obszarów o wysokiej podatności społecznej dla zakresu tematycznego “Charakterystyka gospodarstw domowych” (maksymalna wartość = 5)
F_THEME3 - flagi pozwalające na identyfikację obszarów o wysokiej podatności społecznej dla zakresu tematycznego “Grupy rasowo-etniczne” (maksymalna wartość = 1)
F_THEME4 - flagi pozwalające na identyfikację obszarów o wysokiej podatności społecznej dla zakresu tematycznego “Zabudowa i transport” (maksymalna wartość = 5)
F_TOTAL - flagi pozwalające na identyfikację obszarów o wysokiej podatności społecznej dla całego zakresu zmiennych (maksymalna wartość = 16)
EP_AFAM - odsetek czarnych
EP_HISP - odsetek Latynosów
EP_ASIAN - odsetek Azjatów
EP_AIAN - odsetek Rdzennych Amerykanów

3.1.1 Zmienne społeczno-ekonomiczne {. unnumbered}

Nazwy zmiennych występują w połączeniu z przedrostkiem: EP_ oznaczającym odsetek osób/gospodarstw w danej kategorii lub F_ oznaczającym flagę przypisywaną najbardziej narażonym obszarom.

THEME 1: Status społeczno-ekonomiczny (ang. socioeconomic status)
- POV150 - osoby żyjące poniżej progu ubóstwa (people living below 150% of the poverty level)
- UNEMP - bezrobotni (unemployed)
- HBURD - osoby wydające powyżej 30% budżetu na czynsz (housing cost burden)
- NOHSDP - osoby z wykształceniem podstawowym (No high school diploma)
- UNINSUR - osoby nie posiadające ubezpieczenia zdrowotnego (No health insurence)
THEME 2: Charakterystyka gospodarstw domowych (ang. Household characteristics)
- AGE65 - osoby w wieku 65 lat i starsze (age 65 & over)
- AGE17 - osoby w wieku 17 lat i młodsze (age 17 & younger)
- DISABL - osoby z niepełnosprawnością (civilian with a Disability)
- SNGPNT - gospodarstwa domowe z osobami samotnie wychowującymi dzieci do 18 roku życia (single-parent household)
- LIMENG - osoby w wieku 5 lat i więcej posługujące się w językiem angielskim w bardzo ograniczonym zakresie (English language efficiency)
THEME 3: Struktura rasowo-etniczna (ang. racial and ethnic minority status)
- MINRTY - grupy rasowo-etniczne inne niż Biali.
THEME 4: Zabudowa i transport (ang. Housing type and transportation)
- MUNIT - zabudowa składająca się z 10 lub więcej mieszkań (multi-unit structure)
- MOBILE - domy mobilne (mobile homes)
- CROWD - gospodarstwa domowe, w których przypada więcej niż 1 osoba na pokój (crowding)
- NOVEH - gospodarstwa domowe bez samochodu (no vehivle)
- GROUPQ - osoby żyjące w tzw. group quarters

4 Zadanie do wykonania

4.1 Zadanie 1: Charakterystyka statystyczna wartości wskaźnika SVI (R).

Proszę przeprowadzić charakterystykę statystyczną wartości wskaźnika SVI (RPL_THEMES) oraz wskaźników składowych dotyczących poszczególnych zakresów tematycznych (zmienne RPL_THEME1 do RPL_THEME4) uwzględniającą obliczenie statystyk opisowych.
Proszę sklasyfikować wskaźnik SVI na 3 klasy:
- obszary mało podatne (LOW) to obszary o wartóści SVI większej lub równej mean(SVI) - 0.5*sd(SVI)
- obszary średnio podatne (MEDIUM) to obszary o wartościach SVI większych od mean(SVI) - 0.5sd(SVI) oraz mniejszych od mean(SVI) + 0.5sd(SVI)
- obszary wysoce podatne (HIGH) to obszary o wartościach SVI większych lub równych mean(SVI) + 0.5*sd(SVI)
Proszę przeanalizować jak zmienia się wartość zmiennych EP_POV150, EP_AFAM, EP_HISP, EP_MUNIT, EP_AGE65 w wyznaczonych klasach wskaźnika SVI (proszę wykorzystać w tym celu wykresy pudełkowe)
- Czy istnieje zróżnicowanie w poziomie podatności społecznej ze względu na grupy rasowo-etniczne (EP_AFAM, EP_HISP)?
- Czy osoby starsze są bardziej narażone społecznie na analizowanym obszarze (EP_AGE65)?
- Czy istnieje zróżnicowanie w poziomie podatności społecznej ze względu na poziom ubóstwa (EP_POV150)?
- Czy istnieje zróżnicowanie w poziomie podatności społecznej ze względu na typ zabudowy (EP_MUNIT)?

4.2 Zadanie 2: Przestrzenny rozkład wartości wskaźnika SVI (QGIS)

Wykonać kompozycję mapy składająca się z 4 map: wskaźniki dla 4 zakresów tematycznych (zmienne RPL_THEME1 - RPL_THEME4)
Wykonać mapę pokazująca przestrzenny rozkład wskaźnika SVI (zmienna RPL_THEMES)

4.3 Zadanie 3: Identyfikacja najbardziej podatnych społecznie obszarów (QGIS)

Wykonać kompozycję mapy składająca się z 5 map identyfikujących obszary spisowe o wysokim stopniu podatności społecznej. Ile jest takich obszarów?
- dla zmiennych F_THEME1, F_THEME3, F_THEME4 są to obszary posiadające wartość 4 i 5
- dla zmiennej F_THEME3 są to obszary sklasyfikowane jako 1
- dla zmiennej F_TOTAL są to obszary o wartości powyżej 7

4.4 Zadanie 4: Charakterystyka osób najbardziej narażonych na skutki powodzi (QGIS)

Celem zadania jest zidentyfikowanie obszarów spisowych o wysokim stopniu podatności społecznej oraz wysokim poziomie zagrożenia powodziami.

Rozwiązanie zadania składa się z następujących etapów:

UWAGA! Poszczególne warstwy będące wynikiem wykonania zadania należy zapisać w geopaczce flood_boston.gpkg 1. Przecięcie warstw (intersection) flood_risk oraz ct_geo*

nazwa warstwy wynikowej: flood_geo

2. Obliczenie powierzchni dla każdego przecięcia

dodanie kolumny AREA w warstwie flood_geo

3. Zastosowanie narzędzia dissolve do obliczenia powierzchni obszarów zagrożonych powodziami w każdym obszarze spisowym (Processing Toolbox - GDAL - Vector processing - Dissolve)

warstwa wynikowa: flood_in_ct (powierzchnia obszarów zagrożonych powodziami znajduje się w kolumnie sum)

4. Dołączenie informacji o powierzchni obszarów zagrożonych powodzią (kolumna sum, warstwa flood_in_ct) do warstwy ct_geo.

łączenie warstw odbywa się na podstawie kolumny FIPS.
przy łączeniu wybieramy tylko kolumnę sum z warstwy flood_in_ct. Pozostałe pomijamy.
warstwa_wynikowa: ct_geo_attr

5. Obliczenie powierzchni każdego obszaru spisowego (dodanie kolumny AREA do pliku ct_geo_attr)

6. Obliczenie odsetka obszarów zagrożonych powodzią w powierzchni obszaru spisowego

dodanie kolumny PERC do pliku ct_geo_attr, gdzie PERC = (sum/AREA)*100

7. Sklasyfikowanie odsetka obszarów zagrożonych powodzią (PERC) na 3 klasy i przypisanie ich do klasy CLS_FLOOD

0: NULL (oznacza brak ryzyka)
1: PERC większy lub równy 15% (małe ryzyko)
2: PERC większy od 15% oraz mniejszy od 40% (średnie ryzyko)
3: PERC większy lub równy 40% (duże ryzyko)

8. Sklasyfikowanie wskaźnika SVI (warstwa svi2022, kolumna RPL_THEMES) na 3 klasy i przypisać je do zmiennej CLS_SVI

1: wartóści SVI większe lub równe mean(SVI) - 0.5sd(SVI) -> obszary o niskiej podatności społecznej
2: wartości SVI większe od mean(SVI) - 0.5sd(SVI) oraz mniejsze od mean(SVI) + 0.5sd(SVI) -> obszary średnio podatne
3: wartości SVI większych lub równe mean(SVI) + 0.5sd(SVI) -> obszary wysoce podatne

Uwaga! Wartość średnią oraz odchylenie standardowe można obliczyć w QGIS za pomocą Vector - Analysis Tools - Basic statistics for fields

Do reklasyfikacji można wykorzystać funkcję CASE lub if znajdujące się w grupie funkcji Conditionals dostępną w Kalkulatorze pól w tabeli atrybutów.

Przykład wykorzystania funkcji if

if( PERC <=15, 1,0 )
 if( PERC > 15 AND PERC <40, 2,CLS )
  if( PERC >=40, 3,CLS )

Przykład wykorzystania funkcji CASE

CASE
WHEN RPL_THEMES <=15 THEN 1
WHEN RPL_THEMES >15 AND RPL_THEMES < 40 THEN 2
WHEN RPL_THEMES >=40 THEN 3
ELSE 0
END

9. Wykonananie mapy w postaci kartogramu złożonego pokazującego obszary wg poziomu zagróżenia powodziami oraz stopnia podatności społecznej.

Zwizualizuj klasy zagrożenia powodziami (CLS_FLOOD) przypisując kolory:
- Klasa 1: kolor #e8e8e8
- Klasa 2: kolor #b0d5df
- Klasa 3: kolor #64acbe
Zwizualizuj klasy wskaźnika SVI (CLS_SVI) przypisując kolory:
- Klasa 1: kolor #e8e8e8
- Klasa 2: kolor #e4acac
- Klasa 3: kolor #c85a5a
Ustaw warstwę z klasyfikacją SVI powyżej klasyfikacji zagrożeniami powodziami.
Dla warstwy z klasyfikacja SVI przejść na zakładkę Styl i ustawić “Blending Mode” na Multiply
Wykorzystaj wtyczkę “Bivariate Legend plugin” przygotować legendę. Ustawić:
- Top layer: klasy zagrożenie powodziami
- Bottom layer: klasy SVI
- Square width: np. 40 (wielkość legedy w mm)
- Multiply
- Wygenerować legendę i zapisać do pliku PNG.