文章介绍了多语言社区可视化(MCV)仪表盘的开发与应用，该工具通过整合美国社区调查数据，为美国国家气象局(NWS)提供针对有限英语能力(LEP)人群的空间分布可视化。研究采用地理信息系统技术解决可修改区域单元问题(MAUP)，开发了包含交互式地图、百分比分布图和点密度图层的在线仪表盘。该工具已在实际业务中支持NWS的多语言服务决策，帮助识别高风险社区并优化灾害预警资源分配。文章还探讨了未来改进方向，包括数据自动化更新流程和扩展人口统计指标集成。
美国有超过2600万有限英语能力(LEP)人群面临极端天气信息获取障碍。传统上，识别这些人群的空间分布存在困难，导致灾害预警资源分配不均。研究团队基于2019年美国社区调查数据，开发了多语言社区可视化(MCV)仪表盘，为NWS提供精准的语言服务决策支持。
研究采用地理信息系统技术处理人口统计数据，重点解决县区边界与NWS预警区域不匹配导致的可修改区域单元问题。通过密度表面映射方法，结合卫星影像和土地利用数据，实现了人口数据的空间精确重分配。数据处理流程包括四个关键步骤：数据清洗、MAUP问题解决、汇总计算和可视化产品生成。
MCV仪表盘提供三大核心功能：全国范围LEP人群分布总览、122个NWS办公室辖区的详细语言构成分析，以及特定语言群体的空间聚集识别。系统支持九种主要语言群体的可视化，包括西班牙语、汉语和越南语等，并通过交互式图表展示各语言群体中LEP人口比例。
自2024年上线以来，该仪表盘访问量超过1100次，已实际应用于NWS人工智能翻译试点项目的选址决策。典型案例显示，在2021年12月龙卷风事件中，研究人员通过叠加灾害路径与LEP人群分布，识别出阿肯色州和肯塔基州可能存在预警响应延迟的西语社区。
研究团队计划实现数据处理的自动化流程，整合最新人口普查数据，并扩展包含原籍国等更多人口统计维度。仪表盘的持续优化将进一步提升NWS多语言服务的精准性和覆盖范围，为弱势群体提供更有效的灾害防护。