WPS7481 Policy Research Working Paper 7481 Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty Background Paper The Exposure, Vulnerability, and Ability to Respond of Poor Households to Recurrent Floods in Mumbai Archana Patankar Development Economics Climate Change Cross-Cutting Solutions Area November 2015 Policy Research Working Paper 7481 Abstract This paper examines poor households in the city of Mumbai and localized flooding. Primary data were obtained through and their exposure, vulnerability, and ability to respond detailed household surveys to understand the vulnerability to recurrent floods. The paper discusses policy implica- and impacts of the extreme floods of July 2005, recurrent tions for future adaptive capacity, resilience, and poverty floods and the ability of households to respond and cope. alleviation. The study focuses particularly on the poor The study examined the option of relocation to flood-free households, which tend to have greater exposure and vul- areas and identified factors that influence families’ decisions nerability to floods and limited ability to respond given the regarding relocation. The study finds that a significantly constraints on physical and financial resources. The study large proportion of poor households are located near areas seeks to understand the implications of the fact that poor with chronic and localized flooding. These households households are more likely than non-poor households to are either below the poverty line or have low incomes be located in flood-prone areas. The study used the land and reside in informal settlements or old and dilapidated use maps for the selected flood-prone areas to determine structures. Future climate risks are likely to put greater the extent and spread of poor and non-poor households burden on the poor and push them further into poverty and other types of assets and activities in areas with chronic unless well directed efforts are made to protect them. This paper was commissioned by the World Bank Group’s Climate Change Cross-Cutting Solutions Area and is a background paper for the World Bank Group’s flagship report: “Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty.” It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank. org. The author may be contacted at archana.patankar09@gmail.com. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team   The Exposure, Vulnerability, and Ability to Respond of Poor Households  to Recurrent Floods in Mumbai  Archana Patankar1                             Keywords: floods, household survey, urban poverty, disaster risk management   JEL: Q54, I32, I38, Q56     Acknowledgements  I  am  indebted  to  Stephane  Hallegatte  and  Mook  Bangalore  for  their  ideas,  valuable  inputs  and  support  in  completing the case study. I am also grateful to Prof. Anand Patwardhan, University of Maryland, for his inputs  and feedback at each stage of the work. Special thanks to Ms. Sravanthi Rallabandi of MP Ensystems Advisory  Pvt.  Ltd.  for  preparing  the  GIS  maps  to  understand  flood  exposure.  I  would  also  like  to  thank  Saurabh  Dani,  World Bank, for an in‐depth review of this paper, Bernice Van Bronkhorst, World Bank, for providing valuable  inputs during the workshop held in Feburary 2015, and Laura Bonzanigo, World Bank for useful comments on  a previous version of this paper. Dr. Potdar, Ms. Madhura Palnitkar and their entire team from the Centre for  the Study  of  Social Change (CSSC)  need  a  special  mention  here  for successfully carrying out the  field work  in  Mumbai.  I am also grateful to Mr. Mahesh Narvekar, Chief Officer, Disaster Management Cell, MCGM and his  entire team for their immense support for the research work on Mumbai, timely inputs in understanding flood  exposure and vulnerability and carrying out the required field work.                                                                   1 Independent Consultant. Contact: archana.patankar09@gmail.com   Contents  Acknowledgements ............................................................................................................................................. 1  1.  Introduction ................................................................................................................................................. 3  2.  Mumbai city: Profile, rainfall pattern and recurrent floods ........................................................................  3  3.  Methodology and data sources ...................................................................................................................  7  4.  Results and discussion ...............................................................................................................................  10  4.1  Exposure to floods .............................................................................................................................  10  4.2  Vulnerability and impacts of floods ...................................................................................................  12  4.2.1 Socioeconomic profile ......................................................................................................................  12  4.2.2 Impacts of the July 2005 extreme event ..........................................................................................  15  4.2.3 Impacts of recurrent floods ..............................................................................................................  18  4.3  Ability to respond ..............................................................................................................................  19  4.3.1 Short‐term responses .......................................................................................................................  21  4.3.2 Structural responses .........................................................................................................................  22  4.3.3 Relocation as an option ....................................................................................................................  24  5.  Policy implications ..................................................................................................................................... 25  6.  Summary and Conclusion ..........................................................................................................................  28  References ......................................................................................................................................................... 30  Annexure ........................................................................................................................................................... 32  A.1  Flood exposure and demographics in the 9 selected wards ............................................................. 32  A.2  Ward land use maps ..........................................................................................................................  35                          2      1. Introduction  Urbanization  is  inevitable  and  essential  for  future  economic  growth.  What  happens  in  cities  and  towns,  particularly  in  the  developing  world,  will  determine  the  global  economic  growth,  poverty  alleviation, environmental  sustainability  and  quality  of  life. Today,  urban areas regularly experience  increasing  population,  inadequate  infrastructure,  poverty,  growth  of  informal  settlements  and  environmental  degradation,  which  do  not  pose  a  good  picture  for  future  sustainable  development.  In  addition  to  these  challenges,  many  cities  across  the  globe  are  hotspots  of  vulnerability  due  to  climate  change  and  variability  and  are  at  risk  from  extreme  and  recurrent  weather  events.  Recent  decades have seen extreme weather events, such as the floods in Mumbai in July 2005, which have  led to massive damages and loss of life and property, and adversely affected economic and social life.  Such events have adverse consequences for economic development and poverty alleviation and can  potentially  alter  the  development  trajectory  of  the  city  and  surrounding  areas.  Accompanied  by  physical,  economic  and  social  vulnerabilities  in  such  cities  is  the  low  adaptive  capacity  with  constraints  on  physical,  financial  and  human  resources.  It  is,  therefore,  critical  to  assess  the  vulnerability of cities to extreme and recurrent weather events and their ability to respond in order  to determine the future adaptation interventions.     The empirical study carried out in Mumbai aims to examine the exposure, vulnerability and ability to  respond  of  households  to  recurrent  floods  and  brings  out  policy  implications  for  adaptive  capacity.  The study focuses particularly on the poor households in the city, who tend to have greater exposure  and more vulnerability to hazards like floods and have limited ability to respond and adapt. Greater  Mumbai, with a population of 12 million as per Census 2011 figures (GoI, 2011), is a megacity and an  important  financial  center.  However,  the  city  is  vulnerable  to  climate  risks  due  to  its  flood‐prone  location and the landmass composed largely of reclaimed land. The most vulnerable sections of the  city are the residents in informal settlements known as slums, who comprise about 41% of the city’s  households  (GoI,  2011).  Therefore,  Mumbai  is  an  important  case  study  to  understand  the  vulnerability  of  poor  households  to  recurrent  weather  events  and  examine  their  ability  to  respond.  The findings of this study have wider and significant policy implications.    The  case  study  is  structured  as  follows.  The  next  section  describes  the  city  profile,  rainfall  pattern  and the nature of recurrent floods. Methodology and data sources are outlined in Section 3 followed  by  the  discussion  on  the  findings  on  exposure,  vulnerability  and  ability  to  respond  in  Section  4.  Section 5 brings out the policy implications of the study followed by the summary and conclusions in  Section 6.     2. Mumbai city: Profile, rainfall pattern and recurrent floods  Mumbai (formerly known as Bombay) is currently the sixth largest urban agglomeration in the world  with the population of 20 million (United Nations, 2014). The city is the financial capital of India with  a large commercial and trading base. It plays host to a number of industries, multinational companies  3      and important financial institutions. The city is also an important international sea port and strategic  from  the  defense  perspective.  Mumbai  is  located  on  the  western  seacoast  of  India  on  the  Arabian  Sea  and  was  originally  a  cluster  of  seven  islands  as  seen  in  Figure  1  below.  Since  the  17th  century,  these islands have been joined through drainage and reclamation projects as well as construction of  causeways and breakwaters to form the modern day one landmass (MCGM, 2014).       Figure 1: Original seven islands and subsequent growth of Mumbai     Source: MCGM, 2006; MCGM, 2015    The Greater Mumbai Region (referred to as Mumbai in this paper) occupies an area of 458.16 square  kilometers (sq. km.), of which 415.05 sq. km. area (Groupe SCE, 2012) is under the jurisdiction of the  local  government,  Municipal  Corporation  of  Greater  Mumbai  (MCGM)  and  the  remaining  are  the  Special Planning Areas (SPA).2 The primary agency responsible for governance is the MCGM. The city  is divided into different administrative zones known as ‘wards’ to ease the day‐to‐day functioning of  the  civic  authority.  The  civic  body  is  responsible  for  the  provision  of  civic  amenities  including  urban  planning,  water  supply,  sanitation,  drainage,  solid  waste  and  roads,  along  with  services  like  education,  public  health,  art  and  culture  and  heritage  conservation.  Other  key  parastatal  agencies  also  have  an  important  role  to  play  in  the  provision  of  infrastructure  and  planning  of  the  city.  They  include the Mumbai Metropolitan Region Development Authority (MMRDA),3 Maharashtra Housing  and  Area  Development  Authority  (MHADA)4  and  Slum  Rehabilitation  Authority  (SRA).5  Multiple  agencies with multiple mandates at times create challenges of coordination and jurisdiction and are                                                               2 Special Planning Areas (SPAs) include Backbay Reclamation, Bandra Kurla Complex, Dharavi, SEEPZ, MIDC, Aiport, etc. which are not under the jurisdiction of MCGM and are governed by other agencies or parastatals. 3 MMRDA was set up in 1975 as the planning and coordinating agency for the Mumbai Metropolitan Region. It brings together central and state government to jointly fund urban development and works with municipal corporations and municipal councils in the region. 4 MHADA is a state government body working for providing cheaper housing and building repairs and maintenance in coordination with municipal corporations. 5 SRA was set up in 1995 to survey the slum areas and formulate and implement schemes for slum rehabilitation. 4      known  to  affect  the  pace  of  many  infrastructure  and  developmental  projects  implemented  in  the  city.      The  total  population  of  Mumbai  has  grown  steadily  from  3  million  in  1951  to  8  million  in  1981  to  12.43  million  in  2011  with  population  density  of  28,404  persons  per  sq.  km.  (MCGM,  2014).  About  55‐60% of the population resides in informal settlements or hutments known as slums, which occupy  33%  of  the  total  residential  area  (MCGM,  2014a)  and  almost  all  the  population  increase  in  the  city  over  time  has  been  absorbed  in  these  settlements  (Annez  et  al.,  2010).  The  majority  of  the  people  living  in  slums  belong  to  low‐income  segments  of  the  population.  Yet,  Mumbai  is  the  economic  powerhouse of the country, contributing 33% of income tax collections nationwide, 60% of customs  duties  collection  and  40%  of  foreign  trade  (MCGM,  2014a).  The  per  capita  income  at  current  prices  has increased from USD1,089 (1USD=INR60)6 in 2006‐07 (GoM, 2007) to USD4,058 in 2013‐14 (GoM,  2014).  However,  the  household  income  distribution  shows  acute  inequalities  with  20%  earning  less  than USD167  per  month,  50%  below USD330  per  month  and  top  10%  earning USD2,000  per  month  (Annez et  al.,  2010). These  acute  inequalities  in income  distribution  reveal  acute  poverty  in  the  city  and also explain more than 50% population living in informal slum settlements.     On the weather front, the city experiences a heavy southwest monsoon rainfall and is also prone to  cyclones and gusty winds. Historically, Mumbai has been receiving an annual rainfall of about 2,200  millimeters (mm) during the monsoon season between June and September. Since 2004, the average  annual rainfall has been more than 2,400mm, with variations in rainfall from the lowest of 1,274mm  recorded  at  Colaba  weather  station  in  2002  to  a  maximum  of  3,378mm  recorded  at  Santacruz  weather station in 20107 (MCGM, 2014). There are a number of days every year when rainfall exceeds  65mm or 135mm per day. Rainfall of 200mm or more per day is also not uncommon during the onset  of monsoon. Heavy precipitation and resultant flash floods are, therefore, a regular event in Mumbai.     Flooding is a chronic and recurrent problem during monsoon. The key reasons for flooding are tidal  variations,  flat  gradients  and  mud  flats  causing  excessive  siltation  (MCGM,  2014a).  Many  low‐lying  and reclaimed areas across the city get flooded, especially when heavy rains combine with high tide  or  storm  surges,  with  the  added  difficulties  due  to  unsanitary  methods  of  solid  waste  and  sewage  disposal and problems with the drainage systems (Sherbinin et al., 2007). Other contributing factors  to  flooding  are  manmade  inappropriate  levels  of  outfalls,  loss  of  holding  ponds  due  to  land  development,  increase  in  the  run‐off  coefficient,  encroachments  on  drains  and  obstructions  due  to  crossing  utility  lines  (MCGM,  2014a).  Mumbai’s  vulnerability  to  extreme  precipitation  was  demonstrated on 26 July 2005 when 944mm rainfall occurred in the suburban district in the 24‐hour  period.  About  200km  of  road  length  and  the  airport  was  submerged  in  flood  water.  Local  train  services,  bus  services  and  air  traffic  came  to  a  complete  standstill.  Around  2  million  people  were                                                               6 The conversion rate of 1US Dollar = Indian Rupees 60 used throughout this paper. 7 Floods occurred in 2010 after this maximum rainfall and have occurred every year since the 2005 event. 5      stranded in transit and another 2.5 million had their houses under water for hours together. Property  and assets worth billions of rupees were lost or damaged.     This  extreme  precipitation  event  brought  about  changes  in  the  way  floods  are  reported  and  dealt  with in the city. The Disaster Management Cell (DMC), set up at MCGM, has installed 54 rain gauges  across  the  city  to  record  rainfall  at  15‐minute  interval.  Warnings  are  issued  to  ward  offices  when  rainfall  exceeds  40mm  per  hour.  The  database  of  flood  instances  between  the  year  2000  and  2008  shows  an  average  of  76  instances  of  flooding  annually  in  the  island  city,  57  instances  in  the  Eastern  suburbs  and  129  flooding  instances  in  the  Western  suburbs.8  Further,  based  on  the  experience  of  recurrent  floods,  MCGM  has  identified  40  chronic  flooding  spots  (low‐lying  areas)  as  seen  in  Figure  2.  In  addition  to  these,  there  are  over  200  localized  flooding  spots,  where  waterlogging  is  due  to  inadequate  drainage  and/or  changes  in  the  topography  with  changing  land  use.  While  these  recurrent floods are less intense in terms of magnitude (for instance, compared to the 2005 floods),  they nevertheless increase the vulnerability of people living in these chronic flood spots. As discussed  below,  a  large  percentage  of  the  population  living  in  chronic  flood  zones  are  amongst  the  poorest  with low levels of adaptive capacity.   Figure 2: Chronic flooding spots in Mumbai   Source: Disaster Management Cell, MCGM. http://www.mumbaimonsoon.com                                                                8 Data obtained from Disaster Management Cell, MCGM. 6      3. Methodology and data sources  As discussed, Mumbai is acutely vulnerable to recurrent floods. Given the acute income inequalities  and  50%  population  residing  in  informal  settlements,  it  is  critical  for  the  city  to  examine  how  recurrent floods impact the households and how do they cope with them. The aim of this study is to  examine  the  exposure  of  the  households  to  recurrent  floods,  vulnerability  in  terms  of  direct  and  indirect  impacts  of  floods  and  their  ability  to  respond.  The  study  lays  special  emphasis  on  the  poor  households to understand their location in the flood‐prone areas vis‐à‐vis the non‐poor households,  estimate the losses suffered by them on account of floods and examine the extent to which they can  adapt to floods and have the ability to respond.      Table  1  describes  the  research  questions,  methodology  and  sources  of  primary  and  secondary  data  used in this study. To determine the exposure to flooding, the study seeks to understand the extent  and spread of poor and non‐poor households located along the chronic and localized flooding spots.  For  this  purpose,  extensive  database  of  the  Planning  Department  of  MCGM  has  been  used.  The  Planning  Department  released  Existing  Land  Use  (ELU)  maps  (MCGM,  2015)  as  part  of  the  exercise  for creating the new development plan for the city. We have selected nine most flood‐prone wards  and  superimposed  the  chronic  and  localized  flooding  spots  on  the  ELU  maps  using  the  GIS‐based  platform. The chosen wards – F South, F North, K East, K West, H East, H West, L, M West and P North  – represent three types of flood‐prone areas ‐ low‐lying areas, areas in the Mithi river flood plain and  reclaimed areas. The demographics for these wards are given as Annexure A.1 and the maps showing  land use in chronic and localized flood spots are given as Annexure A.2. The study has used 500 meter  (m)  buffer  zone  around  the  chronic  spots  and  200m  zone  around  the  localized  spots  to  identify  the  vulnerable households in the flood‐prone areas.     In order to understand the vulnerability and impacts of floods as well as the ability to respond, the  study  has  used  detailed  household  surveys  in  the  flood‐affected  wards.  Most  damage  assessment  methods use insured exposure analysis to calculate the direct losses. This is particularly true for the  developed world, where the coverage of insurance is very high. However, such methods are not able  to capture losses suffered by the poor households, especially in developing countries, since they do  not have the means to insure themselves. Yet, they are the most vulnerable sections to hazards like  floods  (Herweijer  et  al.,  2009).  Further,  empirical  studies  for  flood‐related  economic  damage  assessment focus at macro or meso level and spatial aggregation of the affected assets is done over  the  whole  administrative  area  using  land  use  and  hazard  exposure  maps  (Merz  et  al.,  2010).  There  are very few studies that try to assess the damage to single risk elements, such as, houses by carrying  out  detailed  household  surveys,  e.g.,  Dutta  et  al.,  (2003),  Khandlhela  and  May,  (2006),  Brouwer  et  al., (2007), Sales (2009) and Rabbani et al., (2013). For Mumbai, household surveys have carried out  by  Hallegatte  et  al.  (2010)  to  examine  the  impact  of  the  July  2005  extreme  floods  on  marginalized  population  and  informal  economy:  the  economic  impacts  on  assets  and  business  losses  for  marginalized  populations  totaled  USD  $245  million.  But  this  is  likely  an  underestimate,  as  health  7      impacts  and  out‐of‐pocket  health  expenditure  were  not  included  in  the  estimate  but  were  likely  to  be high.     For the present study, data from two detailed household surveys carried out in six wards have been  used as seen in Table 2. The first survey of 1168 households focused on the losses due to the extreme  weather  event  of  July  2005  (Patankar  et  al.,  2012).  Detailed  information  was  obtained  on  flood‐ specific impacts and costs of repairs/replacements of household assets and equipment. Similarly, the  second  survey  of  200  households  (carried  out  in  2014  as  part  of  the  present  study)  focused  on  the  impacts  of  recurrent  floods  and  ability  to  respond.  Under  this  survey,  questionnaires  were  used  to  understand more about vulnerability and impacts of recurrent floods and ability to respond, including  the  possibility  of  relocation  to  another  area  to  escape  recurrent  floods.  The  questionnaire  focused  on  (a)  household  income,  expenditure  and  assets,  (b)  household  characteristics,  (c)  exposure  and  impact of recurrent floods, (d) preparing for floods and (e) relocation as an option.     In addition to the above surveys, we have also used the data obtained from 30 housing societies9 in  order  to  understand  the  adaptation  options  exercised  by  households  collectively,  source  of  finance  for such measures and the decision‐making process involved therein (Patankar et al., 2015).     Table 1: Methodology and data sources for the study    Research questions  Methodology  Data Sources   Who and what is   Examine  demographics   Census 2011 data on  exposed to recurrent  of flood‐prone wards  Mumbai   floods   Ward‐wise data obtained  from planning  department of MCGM on  residential, commercial  and other land uses  Exposure    What is the extent and   Land use identified in   Existing Land Use (ELU)  spread of poor and  500m buffer zone around  maps of planning  non‐poor households  chronic flooding spots  department of MCGM  around flooding spots  and 200m zone around   GIS based land use maps  localized spots  created for buffer zones    around chronic and  localized flood spots   What have been the   Sampling for households   Primary data collected  impacts of extreme  in flood‐affected wards  from 1168 households  Vulnerability  weather event of July   Administering  under 2010 household  2005  questionnaires to sample  survey                                                                9 A housing society is a group of housing units, whose object is to provide its members with the open plots of land, dwelling units or apartments and common amenities and services. Member households elect representatives who take decisions on their behalf and look after the common services and their maintenance. 8      households to capture    impacts   What is the asset and   Sampling for households   Primary data collected  income loss associated  in flood‐affected wards  from 200 households as  with recurrent floods?   Administering  part of 2014 household  questionnaires to sample  survey   households to capture  asset and income loss   Are the impacts   Examine the impacts on   Census 2011 data on  heterogeneous  poor and non‐poor  Mumbai households  households separately   Primary data collected   Examine welfare impacts  from 200 households for  such as health,  the 2014 household  productivity and savings  survey   in asset that get exposed  to floods easily   What are the   Identify household   Primary data collected  adaptation options at  adaptation options, their  from 1168 households  the household level  costs, source of finance  under 2010 household  and decision‐making  survey   process   Primary data collected  from 30 housing societies  under 2014‐2015 housing  society survey   What is the role of   Role of local government   Secondary data and  government in  in facilitating private  reports from MCGM  Ability to respond  facilitating private  adaptation  adaptation   Community organizations  working with local  government   To what extent can   Short to medium term   Primary data from 30  households respond  effectiveness of  housing societies under  effectively to floods  household adaptation  2014‐2015 housing  and what are the   Factors restricting the  society survey  barriers to adaptation  ability to cope   Primary data from 2014  household survey           9      Table 2: Details of household surveys10  Wards  Type of  Population  Chronic  Localized  Flooding  Sample households  area  flooding  flooding  Depth  spots  spots  (feet)              2010  2014  household  household   survey  survey   (N=1168)  (N=200)  K East  Reclaimed  823,885  2  7  1.0‐3.6  241  30  area  H East  River flood  557,239  0  14  0.8‐6.0  176  36  plain  F North  Low lying  529,034  2  9  1.0‐3.0  177  29  area  F South  Low lying  360,972  1  8  2.0‐4.0  103  35  area  L Ward  River flood  902,225  3  13  1.0‐4.0  231  35  plain  P North  Reclaimed  941,366  3  6  1.0‐2.6  240  35  area    4. Results and discussion   This  section  discusses  the  findings  based  on  the  primary  and  secondary  data  to  understand  the  exposure of poor and non‐poor households to recurrent floods, direct and indirect impacts on them  and their ability to respond to such events.      4.1  Exposure to floods   In order to understand the nature of exposure of poor and non‐poor households to recurrent floods  in  Mumbai,  the  study  has  examined  the  demographics  and  land  use  pattern  in  nine  administrative  wards that are prone to floods every monsoon. The details of the chosen wards are given as Annexure  A.1.  Also  provided  in  are  the  tables  showing  the  flood  exposure  and  demographics  in  each  of  the  9  selected wards in Annexure A.1. These wards represent three types of flood‐prone areas – low‐lying  areas, reclaimed areas and areas in the Mithi River flood plain, as seen in Table A.1.1. The information  on  the  total  ward  population,  slum  population  and  the  number  and  location  of  flooding  spots  has  been  obtained  from  the  Disaster  Management  Cell  (DMC)  of  the  MCGM.  All  the  selected  wards  experience  recurrent  floods  and  have  a  number  of  chronic  and  localized  flooding  spots  located  within. As seen in Table A.1.1, each ward has a large residential density and also a significantly high  percentage of the residents living in slums. For instance, F North, L Ward, M West and P North have  more than 50% people residing in slums followed by K East, where the slum population is 49% and H  East, where it is 42%.                                                                10 Information on ward population, chronic and localized flooding spots and average depth of flooding obtained from Disaster Management Cell, MCGM. 10        In  the  aftermath  of  the  extreme  flooding  event  of  July  2005,  the  DMC  has  mapped  the  locations  of  chronic and localized flooding spots. Using the Quantum GIS Software and the Existing Land Use (ELU)  maps developed by the Planning Department of the MCGM, we have determined the extent of direct  exposure  of  residents  around  the  flooding  spots.  In  addition  to  the  flooding  spots,  the  number  of  people located near the landslide prone areas has also been estimated in our analysis. This gives us  an added dimension to understand the vulnerability of residents.     The types of land uses and number of slum and non‐slum residents located in the 500m buffer zone  of the chronic flooding spots, 200m buffer zone of the localized flooding spots and 100m buffer zone  of  landslide  prone  areas,  where  applicable,  have  been  estimated  through  the  exposure  maps  developed  by  us  (seen  in  Annexure A.2).  The  assumption  for  calculating the  numbers  in  Table  A.1.1  is that the residential density will be the same across the entire ward. Hence, for each flooding spot,  the  total  residential  area  covered  around  the  buffer  zone  of  the  flooding  spot  is  multiplied  by  the  residential density to arrive at the total number of vulnerable people. Across the flood‐prone wards,  more than 20% residents are exposed to recurrent floods as they reside in either chronic or localized  flooding  spots.  In  M  West,  more  than  47%  population  is  exposed  to  floods  followed  by  30%  population in F North and L Ward.     In  order  to  understand  more  about  the  residents  living  in  flooding  spots,  the  study  has  used  the  different types of residential land uses is provided in the ELU maps. Their respective percentages as  provided  in  the  ELU  maps  have  been  used  to  determine  the  number  of  people  in  each  type  of  residential  land  use  around  the  flooding  spot  using  the  given  residential  density.   Table  A.1.2  gives  details  of  the  different  types  of  residences  located  in  the  flooding  spots,  such  as,  slums,  chawls,11  apartments,  government  housing  and  individual  housing.  Slums  and  chawls  are  mostly  occupied  by  poor or low‐income households. Apartments and government housing usually have a mix of low and  middle‐income  families.  High  rise  apartments  and  individual  houses  are  occupied  by  higher  middle  income and rich households. We see sizable slum population in the selected wards getting exposed  to floods, as seen in Table A.1.2. For instance, in L Ward, M West and H East, more than 30% of the  slum population is directly vulnerable to recurrent floods. In P North and F South, sizable population  of  chawl  residents  is  vulnerable.  Similarly,  percentage  of  apartments  belonging  to  low‐income  and  middle‐income households with direct exposure to recurrent floods is very high across all wards.     Besides the types of residences located near the flooding spots, we have analyzed the types of other  land  uses  to  get  better  understanding  of  the  asset  exposure  to  recurrent  floods.  As  seen  in  Table  A.1.3, all the selected wards have a number of retail shops, markets, office blocks and industrial units                                                               11 Chawls are large buildings divided into many separate and often single‐room rental tenements offering cheap and basic accommodation. Such buildings were constructed in Mumbai many years back to provide housing to textile mill workers and other labourers who migrated into the city. Many of these buildings are in poor and dilapidated conditions now. 11      in  flood‐prone  areas.  For  instance,  L  Ward  and  M  West  have  a  large  number  of  retail  shops  and  markets located near the chronic flooding spots. Similarly, L Ward, K East, K West and F North have  a number of industrial units located near chronic and localized flooding spots. In addition, there are  educational  amenities,  including  schools,  which  are  located  near  flooding  spots  in  almost  all  the  selected  wards.  Among  the  medical  facilities,  the  key  public  hospitals  are  located  at  the  chronic  flooding spot in F South. Similarly, a number of medical facilities are located near chronic spots in M  West, L Ward and P North. Social amenities like places of religious worship or community centers are  also  in  large  numbers  all  along  the  flooding  spots  in  the  selected  wards.  Besides  the  other  services  and amenities, there are a large number of public utilities located in flood‐prone areas. These include  electric  transmission  and  receiving  stations,  power  lines,  water  pumping  stations,  sewage  pumping  stations,  public  sanitary  facilities,  solid  waste  disposal  sites,  fire  brigade,  storm  water  pumping  stations, etc.     The key findings from the flood exposure analysis are:    A large number of households reside nearby and are directly exposed to chronic and localized  floods across the flood prone wards in the city.    The percentage of slum dwellers located near the flooding spots is quite high. These are the  most  vulnerable  sections  of  the  population  and  are  directly  exposed  to  flood  waters  due  to  their location on the roadsides or in low‐lying areas.     Besides slum  households,  other  poor, low  and middle  income  households  residing in  chawls  and apartments are exposed to recurrent floods in large numbers.    Apart from the households residing in and near the flooding spots, people transiting through  the areas for work or to use services and amenities are also directly and indirectly exposed to  floods.    The  direct  exposure  of  population  in  transit  happens  when  they  use  the  services  and  amenities located near the flooding spots. There are a number of shops, markets, educational  and medical facilities, social amenities and public utilities which are located near these spots.     The nature of all the land uses around the chronic and localized flooding spots highlights the  significant amount of asset and wealth exposure to recurrent floods.      4.2  Vulnerability and impacts of floods  This section explores the vulnerability and impacts of recurrent floods on the households in Mumbai  through  the  surveys  carried  out  in  six  flood‐prone  wards  as  described  in  the  methodology  section.  The analysis focused on the socio‐economic profile of surveyed households, multiple stressors faced  by  them,  vulnerability  to  recurrent  floods,  impacts  of  the  extreme  weather  event  of  July  2005  and  subsequent impacts of recurrent floods.     4.2.1 Socioeconomic profile For the 200 households surveyed across six wards for this study, Figure 3 shows their socio‐economic  status. Among the sample households, 11% have monthly income less than Indian Rupees (Rs.) 5,000.  12      Based on the Poverty Line estimates using Tendulkar Method, the All India Urban Poverty Line is Rs.  1,000  per  person  per  month  (GoI,  2013).  Since  the  average  family  size  in  slums  is  5  as  per  Census  2011 and Below Poverty Line (BPL) households reside mainly in Mumbai slums, the households with  income  less  than  Rs.  5,000  per  month  are  classified  here  as  BPL  households.  Incomes  between  Rs.  5,000 and 10,000 are also poor households, but just above the poverty line. Ministry of Housing and  Urban  Poverty  Alleviation  (MHUPA)  recognizes  Rs.  15,000  or  less  as  Low  Income  Group  (LIG)  households  and  above  Rs.  15,000  as  Middle  Income  Group  (MIG)  households.  We  have  further  classified Rs. 20,001 and above as Higher MIG households. Based on this classification of households  into BPL, poor, LIG, MIG and Higher MIG, most of the households (77%) in our sample are BPL, poor  and LIG households. This corresponds with the overall income distribution in Mumbai (Annez et al.,  2010).        Figure 3: Income distribution of sample households  More than 20001 ‐ Less than 5000 ‐ Higher MIG BPL 9% 11% 15001‐20000 ‐ MIG 14% 10001‐15000 ‐ LIG 5001‐10000 ‐ Poor 22% 44%     The  average  family  size  is  6  members,  with  4  adults  and  2  children  and  mostly  only  one  earning  member.  Education  and  occupation  of  head  of  the  household  is  a  good  indicator  of  the  socioeconomic  status  of  the  family.  In  our  sample,  the  average  level  of  education  is  matriculation  (10th  grade,  33%)  followed  by  higher  secondary  (10+2,  26%)  and  graduation  (20%).  Not  many  are  educated  beyond  graduation  or  have  professional  degrees.  The  occupation,  in  accordance  with  education,  is  either  private  service  or  small  retail  business.  23%  of  respondents  also  work  as  skilled  or  unskilled  labor.  Average  expenditure  further  corroborates  the  income  levels  reported  by  the  families. They spend on an average Rs. 3,000 on groceries, Rs. 250 on water, Rs. 1,000 for electricity  and  Rs.  850  for  transportation  per  month.  The  medical  expenses  are  Rs.  850  and  repairs  or  maintenance expenses are about Rs. 1,000. Only 15% families have reported saving some money in  the bank every month and the average savings are about 10% of monthly incomes. The penetration  of  banking  is  actually  quite  high  in  Mumbai  (86%  of  households)  based  on  Census  2011.  However,  given  the  lower  incomes,  the  households  may  not  be  able  to  keep  a  large  part  of  their  incomes  as  savings in a bank.      13      Figure 4 depicts the ownership of appliances or assets that the sample households own. More than  90% families own a television set, mobile phone and electric fan. Almost all houses use LPG cylinder  for cooking. More than 66% families also own a refrigerator. Expensive durable appliances, such as,  air  conditioner  or  washing  machine  are  owned  by  fewer  households.  Another  important  finding  is  that  90%  families  own  the  house  they  live  in.  Although  housing  in  slums  is  considered  illegal,  the  families purchase houses through the informal networks operating in these areas. The implication of  this finding is that poor and low income households invest in the house and durables and appliances;  the very assets that are most affected during floods.     Figure 4: Ownership of appliances/assets in sample households  Ownership of appliances/assets (% of households) autorickshaw 2.5 motorcycle 9 bicycle 5 furniture 39.5 cupboard 39 mobile 91 computer 17 air conditioner 5 Washing machine 28 Refrigerator 66.5 Music system 9.5 DVD 18.5 TV 90.5 Electric fan 99.5 LPG 95.5 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100     Most surveyed families live in older buildings with average 30 years since construction. 72% are living  in  slums  or  chawls  and  the  average  size  of  the  dwelling  is  200  sq.  ft.  Families  usually  carry  out  maintenance  and  repair  work  every  2‐3  years,  for  which  each  house  contributes  about  Rs.  500  per  month.  More  than  60%  houses  have  rated  the  quality  of  drinking  water  and  sanitation  as  fair  and  27%  have  rated  it  as  good.  Same  is  true  with  the  reliability  of  electricity  with  61%  rating  it  as  fair.  Almost  all  households  have  some  medical  services  nearby  in  the  form  of  general  practitioners,  municipal health centers, hospitals or specialist health clinics. 90% of the families live and work in the  same area. The same area would basically mean a workplace within the city limits, since the average  time spent by them for traveling to work every day is about 1.5 hours. The mode of transportation is  multiple,  which  is  typical  for  Mumbai.  About  half  of  the  families  use  the  suburban  railway  network  followed by buses and 35% also walk to work.     The majority of the families have been living in the same area for a long time (average 45 years) and  51% have migrated from rural areas 38‐40 years back. 66% reveal that they feel less stressed in the  14      city  compared  to  how  they  were  in  the  rural  area.  However,  there  are  a  number  of  stressors  that  families associate with city life as seen in Figure 5. 71% households have reported flooding as a critical  stressor,  which  is  the  second  highest  stressor  after  hectic  life.  Other  important  stressors  are  congestion, air pollution and transportation.     Figure 5: Multiple stressors affecting households in the city  Stressors affecting households in the city 80.0 70.0 60.0 50.0 40.0 30.0 20.0 10.0 0.0     4.2.2 Impacts of the July 2005 extreme event Most  households  living  in  the  suburbs  of  Mumbai  were  affected  directly  or  indirectly  during  the  extreme  precipitation  of  26  July  2005.  The  city  administration  was  caught  off  guard  and  the  deluge  brought  the  city  to  a  virtual  standstill.  It  took  almost  a  week  for  the  public  utilities  and  services  to  return  to  normalcy.  The  worst  hit  by  the  unprecedented  floods  were  the  poor  and  low  income  households,  who  do  not  have  any  form  of  insurance  or  social  protection.  As  mentioned  in  the  methodology  section,  the  household  survey  in  2010  (funded  by  the  Asia  Pacific  Network  or  APN)  interviewed  1,168  households  across  six  flood‐affected  wards  to  understand  the  magnitude  and  nature of losses suffered by them. The monetary impact on the households, as analyzed by the 2010  household  survey,  is  depicted  in  Table  3.  The  most  important  impact  in  terms  of  the  amount  spent  on  repair  or  rebuilding  the  house.  This  amount  has  exceeded  the  average  monthly  incomes  of  the  respondent  households  across  all  surveyed  wards.  Other  losses  are  due  to  damage  to  household  appliances, assets or vehicles.           15      Table 3: Impacts on households during July 2005 extreme event     K East  H East  F North  F South  L Ward  P North  (Figures in bracket as % of average household monthly income)  Income loss due to floods  10474  8543  5164  8323  22578  14894  (69.8)  (57.0)  (25.8)  (41.6)  (112.9)  (74.5)  Amount spent on  22270  26191  34335  42967  22457  27118  repair/rebuilding of  (148.5)  (174.6)  (171.7)  (214.8)  (112.3)  (135.6)  house/premises  Losses due to damage to  13190  15469  13442  10081  11325  23923  household appliances  (87.9)  (103.1)  (67.2)  (50.4)  (56.6)  (119.6)  (TV, refrigerator, washing    machine, etc.)  Losses on account of damage  9735  11061  11756  6602  7121  10417  to household assets (Furniture  (64.9)  (73.7)  (58.8)  (33.0)  (35.6)  (52.1)  and utensils)    Losses due to damages to  12974  9153  11833  1250  5478  7232  vehicles  (86.5)  (61.0)  (59.2)  (6.3)  (27.4)  (36.2)  (Car, Motorcycle, Bicycle)  Source: Patankar et al., 2012    Table  4  further  looks  at  these  impacts  across  different  income  categories.  Similar  income  classification of BPL, LIG, MIG and Higher MIG is used here depending on the income ranges originally  used  in  the  study.  The  table  shows  how  the  poor  and  low  income  houses  suffered  relatively  far  greater magnitude of losses compared to their earnings. For instance, BPL houses suffered losses of  Rs. 37,000 on average, which is more than six times their monthly income. But for LIG families, losses  are  4‐5  times  their  monthly  income,  thrice  for  the  MIG  households  and  twice  for  the  higher  MIG  families.  Hence,  the  poor  and  low  income  households  with  limited  or  no  ability  to  bear  the  losses  have suffered more during the extreme floods compared to their better‐off counterparts.     Table 4: Impacts distributed across income categories (2005 floods)  Category  Income  Damage to  Damage to  Amount  Damage  Average  loss  appliances  assets  spent on  to  losses  house repairs  vehicles  Less than 5000 (BPL)  5000  11000  6700  15000  6500  37000    5000‐15000 (LIG)  5000  13000  7000  22000  9000  48000    15000‐30000 (MIG)  14000  14000  10000  30000  10000  57000    Above 30000 (Higher  12000  17000  13000  45000  ‐  69000  MIG)  Source: Calculations based on data obtained from 1168 households      16      When  we  consider  the  nature  of  assets  in  which  poor  families  invest,  such  as  house,  durables  and  appliances,  these  are  the  very  assets  which  suffer  the  most  damage  during  floods.  This  is  a  very  important finding that has critical policy implications in terms of specifically directing the adaptation  interventions towards poor. The losses suffered by the poor households in the city are uninsured and  therefore,  there  is  a  need  to  develop  an  effective  insurance  or  social  security  mechanism  that  can  protect the only assets owned by the poor from floods and other hazards in future.     The government provided some assistance to the affected families after extreme floods. Among the  surveyed  households,  about  47%  reported  receiving  the  monetary  help  from  the  government  of  maximum  Rs.  5,000.  This  amount,  termed  as  the  Gratuitous  Relief  Assistance  (GRA)  has  been  predetermined  by  the  Standing  Orders  (1983)  of  Government  of  Maharashtra  (GoM,  2006).  This  assistance  is  supposed  to  take  care  of  the  immediate  requirements  of  food,  clothing  and  utensils.  Therefore,  it  has  no  correlation  with  the  actual  amount  of  losses  reported  by  the  families.  We  find  the  correlation  coefficient  of  ‐0.18  between  the  losses  suffered  by  the  surveyed  households  and  compensation  offered  by  the  government.  This  suggests  that  the  compensation  mechanism  is  not  sufficient and effective in targeting the poor. The amount of the compensation seems to have been  decided  arbitrarily  by  an  order  passed  in  1983  and  an  update  of  the  provision  to  better  reach  the  poor and more adequately offer compensation should be a priority.     Figure 6: Losses and government compensation for different income groups  Losses and government compensation 7.25% Higher MIG 8.77% MIG 10.4% LIG 13.5% BPL 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 Compensation Losses   Source: Calculated based on the survey of 1168 households    As  shown  in  Figure  6,  the  government  assistance  of  Rs.  5,000  on  average  for  each  income  category  can  cover  only  up  to  13.5%  of  the  losses  suffered  by  the  BPL  families  and  10.4%  of  losses  of  low  income households. Further, the amount of compensation on average is Rs. 5,000 but some families  17      have  reported  receiving  less  than  this  amount.  If  we  divide  the  amount  of  compensation  with  the  number  of  family  members,  the  per  capita  compensation  is  about  Rs.  1,000  for  the  BPL  families  (average  5  members)  and  Rs.  1,250  for  others  (average  4  members).  Thus,  the  absolute  amount  of  the compensation may seem pro‐poor in relative terms, but as poor households are typically larger,  the compensation per capita seems to be in favor of families who are not below poverty line.     4.2.3 Impacts of recurrent floods July 2005 precipitation is a 1‐in‐200 year event that had a devastating impact on the city households.  However, they suffer regularly, albeit in lesser degree, on account of recurrent floods that occur every  monsoon  season.  With  this  in  view,  we  have  gathered  information  from  the  200  households  in  the  present study on the impacts of recurrent floods. The households have been asked specific questions  pertaining  to  the  number  of  days  and  average  depth  of  flooding  every  year,  problems  faced  by  the  families during floods, workdays lost and health impacts after floods.     The average depth of flooding in the surrounding compound, as reported by the households, is about  1.5 feet with the range of 0.5‐4.5 feet and water remains between 0.5 and 8 hours depending on the  area.  42%  of  the  households  have  reported  that  flood  waters  enter  their  house  every  year  during  monsoon. The average depth of flooding inside the house is 1.3 feet with the range of 0.5 to 3.5 feet  and  the  houses  remain  flooded  for  average  2  hours.  The  maximum  depth  experienced  by  the  surveyed  families  was  in  July  2005  when  the  compound  and  the  houses  were  flooded  up  to  5  feet  and  4  feet  respectively.  Almost  all  families  have  said  that  the  intensity  and  depth  of  flooding  has  reduced since 2005, which is not surprising since July 2005 was an extreme and a rare event.     Most  households  reported  damages  to  structure,  electrical  wiring,  appliances,  furniture,  plumbing,  utensils  and  vehicles  in  2005.  Such  damages  have  not  been  reported  since  then.  During  recurrent  floods,  families  face  problems  of  non‐availability  of  transportation,  disruption  in  power  supply  and  non‐availability  of  food  and  other  supplies.  Once  in  2‐3  years,  they  also  face  problems  of  non‐ availability  of  drinking  water  and  shortage  of  fuel  during  floods.  Thus,  we  can  infer  that  extreme  floods  cause  significant  monetary  damage  to  the  households,  whereas  recurrent  floods  cause  inconvenience and indirect impacts due to recurrent problems.     Another important consequence of recurrent floods is the loss of workdays every year, which causes  loss  of  income  as  well  as  productivity.  On  an  average,  households  have  reported  losing  about  2.5  workdays  per  year.  The  range  is  from  1  to  6  days  and  this  would  vary  every  year  depending  on  the  intensity of precipitation during monsoon. The  reasons  for lost workdays are  mainly flooding  of the  road outside offices or houses and non‐availability of transportation.      Perhaps  the  most  critical  impacts  of recurrent  floods  are  the  health  effects  experienced  by  them  in  the immediate aftermath of floods every year. Vector‐borne and water‐borne diseases have a strong  link  with  heavy  precipitation  and  floods.  Every  year,  during  monsoon,  areas  which  get  flooded  18      experience  an  increased  incidence  of  malaria,  dengue,  diarrhea  and  jaundice.  Wading  through  the  flood  waters  is  also  known  to  be  the  cause  of  Leptospirosis.  Table  5  gives  the  significantly  high  incidence  of  health  impacts  experienced  by  the  households  every  year.  The  most  prominent  are  chronic  cold  and  cough,  viral  fever,  malaria,  diarrhea,  typhoid  and  dengue.  This  is  supported  by  secondary  data  from  public  health  department  of  the  MCGM,  which  has  recorded  a  217%  increase  in the incidence of malaria during the last decade and identified unhygienic living conditions in slums  and water accumulation during monsoon as the factors responsible for it.12     Table 5: Health impacts experienced by households every year after floods  Health impact  % of households  Malaria  64.5  Dengue  29.0  Typhoid  34.5  Jaundice  25.0  Diarrhea  39.5  Viral fever  86.5  Leptospirosis  4.0  Asthma attack  7.5  Chronic cold and cough  92.0  Source: Calculations based on data obtained from 200 households    The  responses  obtained  from  the  households,  thus,  show  how  recurrent  floods  continue  to  impact  the households year after year. Although the intensity of the impacts is not the same as those during  the  deluge  of  2005,  poor  households  continue  to  suffer  on  account  of  floods.  Health  impacts  and  workdays  lost  also  involve  direct  monetary  burden  that  includes  cost  of  treatment  and  loss  of  productivity. Therefore, it is not just the low probability high consequence events like July 2005 that  have  a  significant  impact  on  the  households  but  even  high  probability  low  consequence  events  like  recurrent floods that involve recurrent and significant impacts.     4.3  Ability to respond   From  the  preceding  discussion  on  exposure,  vulnerability  and  impacts,  it  is  clear  that  the  poor  and  low  income  households  are  acutely  vulnerable  to  floods  and  bear  significantly  high  burden  of  the  impacts.  The  monetary  losses  suffered  by  them  during  an  extreme  event  are  far  greater  than  their  incomes. During the recurrent floods, there are impacts and losses on account of lost workdays and  non‐availability of basic services. Further, there are indirect losses due to the unavailability of services  like  water  supply,  electricity  and  transportation,  which  cannot  be  quantified  easily.  The  important  issue is to assess the vulnerability and impacts in view of the ability of the poor households to respond                                                               12 Data obtained from the Public Health Department of the MCGM. 19      to  floods.  This  section  tries  to  capture  different  aspects  of  this  ability  of  poor,  short  to  long‐term  responses as a function of this ability and the feasibility of the relocation option.     The ability of the households, poor or non‐poor, would depend on factors, such as, financial resources  at  their  disposal,  early  warning  systems  about  floods,  responsive  administration,  training  given  to  households  to  enhance  their  coping  capacity  and  resources  to  prepare  for  and  respond  to  floods.  Some of these aspects are shown in Table 6 below, where the sample households have been classified  under  three  categories,  Below  Poverty  Line  (BPL)  with  monthly  incomes  below  Rs.  5,000,  Poor  households with incomes of Rs. 5,000‐15,000 and Non‐Poor households with incomes of Rs. 15,001  and above. For the BPL and poor households, their ability to respond to floods is already limited due  to lack of financial resources. Coupled with this are other factors, captured through this survey, which  determine their ability to respond and cope.     Table 6: Factors determining the ability of households to respond to floods  Poor  Non‐poor  Question  Response  BPL (%)  (%)  (%)  Aware of nearby shelter  Yes  10.0  8.2  7.0  Have you ever shifted to shelter  yes  5.0  10.1  7.0  Official warning about floods  Yes  10.0  6.6  7.0  Community alarm  56.0  64.9  52.6  Cell phone  11.0  2.7  ‐  How do you receive warning  cable network  ‐  5.4  10.5  Radio and TV  33.0  27.0  36.8  Less than 15 mins  50.0  66.7  44.4  How long in advance do you get  Less than 1 hour  33.3  33.3  44.4  warning  12 hours before  16.7  ‐  11.1  Ward office  ‐  3.3  2.3  Whom do you contact in case of  Disaster control room  ‐  ‐  2.3  floods  Local corporator  25.0  20.5  9.3  some training  25.0  16.1  21.4  Training to cope with floods  no training  75.0  83.9  78.6  MCGM  25.0  81.8  83.3  Who has provided the training  NGO  50.0  18.2  16.7  Academic institute  25.0  ‐  ‐  Family and friends  36.4  56.0  37.2  Whom do you take loans from  Informal money lender  9.1  5.0  7.0  after floods  Bank  54.5  47.0  48.8  Microfinance or NGO  ‐  1.0  2.3  Government  ‐  2.0  2.3  Source: Calculations based on data obtained from 200 households  20      As  seen  in  the  table,  across  the  three  categories  of  households,  more  than  90%  are  not  aware  of  nearby  shelters.  Even  during  the  extreme  floods  of  July  2005,  these  households  did  not  move  to  shelters.  More  than  90%  also  do  not  receive  any  warning  about  floods.  Mumbai  does  not  have  an  effective early warning system and the only warning households get is through the community alarm  and  radio  and  television  network.  Community  alarm  simply  means  the  network  within  the  community  who  spreads  information  on  the  impending  floods.  The  households  mostly  get  flood  warning  15  minutes  prior.  When  floods  occur,  poor  households  approach  only  the  local  corporator  (elected  representative  with  the  local  government)  since  they  are  known  to  provide  formal  and  informal  support  to  slums  and  other  poor  communities.  Some  of  the  non‐poor  households  either  approach  the  MCGM  ward  office  or  the  disaster  control  room.  Majority  of  the  poor  and  non‐poor  households  have  not  received  any  training  on  coping  with  floods.  Among  those  who  have  received  some  form  of  training,  it  has  been  organized  mainly  by  NGOs  and  academic  institutions  for  BPL  families and MCGM and NGOs for others.     As  regards  the  financial  support  and  loans  in  the  aftermath  of  floods,  both  poor  and  non‐poor  households approach banks and/or family and friends. Banks are the major source of support for all  since  the  penetration  of  banking  in  the  city  is  very  high.  It  must  also  be noted  that  the  poor  usually  do  not  approach  the  scheduled  commercial  banks  for  loans  but  the  local  cooperative  banks  or  chit  funds.  All  these  sources  have  been  clubbed  together  under  the  heading  of  loans  from  banks  to  indicate that the sources are organized in nature.     4.3.1 Short‐term responses The  poor  and  non‐poor  households  have  a  limited  ability  to  respond  to  recurrent  floods  since  they  do  not  have  adequate  financial  resources  or  access  to  a  formal  early  warning  system  and  training.  With the limited ability, the households, both poor and non‐poor, undertake various measures every  year on the onset of monsoon through their own initiative and funding. Some of these measures are  given  in  Table  7.  All  these  measures  are  recurrent  with  recurrent  costs  and  put  financial  burden  on  the poor families. The BPL families have to undertake repairs for roofs and houses in larger numbers  than  the  non‐poor,  simply  because  their  houses  are  constructed  poorly  or  might  be  temporary  structures.      Table 7: Recurrent measures undertaken by households in the pre‐monsoon period  Measures taken by HHs  BPL (%)  Non‐poor  Cost per HH  Poor (%)   (%)  (in Rs.)  Cleaning house surroundings  70.0  55.7  68.2  200  Cleaning nullah (canal or gutter)  50.0  48.4  56.8  200  Repairing roof  50.0  35.2  25.0  1300  Overhauling vehicle  5.0  5.7  4.5  600  Repairs inside house  35.0  22.1  13.6  800  Source: Calculations based on data obtained from 200 households  21      Despite  the  pre‐monsoon  measures,  when  the  flooding  happens  every  year,  the  families  have  to  undertake  immediate  responses  in  terms  of  shifting  assets  to  higher  elevation,  protecting  durable  assets,  documents,  jewelry,  furniture,  etc.  As  seen  in  Table  8,  the  non‐poor  households  shift  assets  and  protect  durables  and  jewelry  in  more  numbers  than  the  poor  families  since  their  ownership  would be more among the non‐poor.     Table 8: Immediate response to floods (% of households)    BPL  Poor  Non‐poor  Shift assets to higher elevation  75.0  77.0  83.7  Protect durable assets  80.0  91.8  95.3  Protect documents  90.0  94.3  95.3  Protect jewelry  85.0  79.5  90.7  Protect vehicles  25.0  17.2  18.6  Protect small furniture and utensils  60.0  64.7  62.8  Source: Calculations based on data obtained from 200 households    4.3.2 Structural responses After the floods of July 2005, many households have also undertaken structural measures to protect  their assets from floods. Some of the responses on structural measures obtained from the survey of  1,168 households are listed in Table 9 below. The poorest households have had to undertake major  repairs  and  reconstruction  work  after  the  damage  done  by  July  2005  floods.  Further,  the  measures  have  been undertaken with  the  hope  that  they will  provide effective  long‐term solutions  to  protect  against  floods  or  reduce  the  impacts  of  floods.  Most  of  these  households  have  reported  obtaining  loans to undertake these measures, in the absence of insurance or other compensation mechanisms.     Table 9: Measures undertaken by households after July 2005 event  Measures after 2005 floods  BPL (< Rs.  LIG (Rs.  MIG (Rs.  Higher MIG  5000)  5000‐ 15001‐ (> Rs.  15000)  30000)  30000)  Increasing height of surrounding plot  57.5  52.9  59.4  73.3  Reconstruction within the house/parking  14.5  12.2  12.1  6.7  Repairing & elevating electrical meters  45.1  30.1  34.7  26.7  Repairs inside house to elevate furniture  45.1  40.2  54.0  80.0  Repairs inside house to elevate electronic  44.6  32.6  37.1  26.7  gadgets  Repairing/ modifying toilets  8.3  5.3  11.3  13.3  Source: Calculations based on survey of 1168 households  Besides  household efforts, cooperative  housing societies  have also  undertaken structural  measures  as  shown  in  Table  10.  Many  poor  and  most  non‐poor  households  in  Mumbai  organize  themselves  into housing societies. A typical housing society has a number of families residing in apartments and  22      they make monthly contribution to the funds raised by the society for repairs and maintenance. The  structural  measures  are  financed  through  the  monthly  or  yearly  contribution  that  member  families  have to make. Out of the 30 housing societies surveyed in flood‐affected areas of Mumbai (Patankar  et  al.,  2015),  majority  have  increased  the  height  of  the  surrounding  plot.  Many  have  relocated  the  electrical  meter  rooms  or  have  shifted  individual  electrical  meters  on  the  higher  floors.  For  some  societies,  the  local  corporators  (elected  representatives)  have  used  their  official  funds  to  put  paver  blocks  in  the  compounds  to  increase  the  height  of  the  surrounding  plot.  Most  of  the  measures  are  financed  by  the  members’  monthly  or  annual  contribution  and  in  some  cases  through  the  society  corpus, which is also the members’ contribution at the time of forming a society.     Table 10: Long‐term measures undertaken by housing societies  Measure  % of HHs  Average cost  Source of finance  undertaking  in Rs.  measure  Increase the height of the  43.3  13000  Members' contribution/Society  surrounding plot  corpus  Reconstruction within the building  13.3  50000  Members' contribution  and/or parking  Relocating electric meter room  26.7  9000  Members' contribution/Society  corpus  Relocating/ Elevating water pump  30.0  12000  Members' contribution  room  Elevating electric meters to a higher  20.0  10000  Members' contribution  level  Modifying/repairing water supply  30.0  5000  Members' contribution  network inside premises  Paver blocks  13.3  NA  Elected representative  Source: Patankar et al., 2015    The  structural  measures  undertaken  by  individual  households  and  housing  societies  are  essentially  private  efforts  financed  through  individual  resources.  There  are  some  critical  points  about  these  efforts  that  need  to  be  mentioned  here.  Although  the  structural  measures  are  believed  to  provide  long‐term protection against flooding, almost half of the housing societies and individual households  do  not  believe  that  they  measures  will  be  effective  if  another  event  like  July  2005  strikes  the  city.  Further,  most  of  the  households  and  even  housing  societies  have  not  taken  professional  help  to  assess  the  technical  specifications  of  the  work  undertaken.  The  decisions  are  purely  based  on  what  the  households  decide,  individually  or  collectively.  Further,  technical  and  financial  assistance  from  the  local  government  or  other  entities  is  limited.  Given  that  the  decision‐making  regarding  the  responses  and  measures  is  driven  by  individual  needs  with  little  guidance  on  what  is  appropriate,  cost  effective  and  beneficial  in  the  long‐term,   they  may  not  be  technically  and  financially  the  best  possible  solutions.   Further,  there  is  a  strong  possibility  of  mal‐adaptation  given  that  the  measures  23      are designed and financed by private stakeholders with limited focus on individual premises. This has  been  experienced  in  many  parts  of  the  city  where  individual  housing  societies  have  increased  the  heights  of  their  plots,  thus  flooding  the  road  or  nearby  premises.  As  there  is  no  regulation  on  the  measures  undertaken  by  the  private  stakeholders,  resilience  in  these  areas  to  future  risks  may  be  compromised.    4.3.3 Relocation as an option As flooding in Mumbai is recurrent and the poor households bear the brunt of the impacts every year,  relocation  to  a  flood‐free  area  might  be  one  of  the  solutions,  especially  for  those  who  reside  in  chronic  flood  spots.  Therefore,  we  asked  our  sample  of  200  households  specific  questions  about  relocation as a possible option and factors they would consider important while accepting relocation  to a flood‐free area.   As  seen  in  Table  11,  half  of  the  BPL  households  have  considered  moving  out  the  flood‐prone  area  after the experience during July 2005 floods. However, the BPL as well as poor households have not  moved  out  for  a  number  of  reasons.  For  the  BPL  families,  main  consideration  is  the  existing  strong  social  network,  which  is  often  the  source  of  support  while  living  in  informal  settlements  with  little  access to amenities and public utilities. These families feel that they will not be comfortable in new  locations where such networks are not present. Another important consideration is that such families  do  not  have  enough  financial  resources  to  move  to  a  better  location.  For  the  other  poor  and  non‐ poor  households,  the  decision  not  to  move  out  of  the  flood‐prone  areas  is  proximity  to  the  work  place and strong social networks.   Table 11: Reasons cited by households for not moving out of flood‐prone areas     BPL  Poor  Non‐poor       Have you considered moving out  Yes   50.0  24.8  23.3  No  50.0  75.2  76.7  Reasons for not moving out  Not enough financial resources  35.0  34.4  27.9  Can't avail of loans for another house  15.0  18.9  16.3  Work place is nearer  25.0  45.9  48.8  School/college is nearby  10.0  4.1  7.0  Access to public transportation is good  20.0  19.7  16.3  Do not feel comfortable about new location  45.0  42.6  44.2  Transportation will be costly  10.0  2.5  2.3  Water, electricity or maintenance will be  10.0  2.5  0.0  costly  Have strong social network  45.0  47.5  41.9  Source: Calculations based on the data obtained from 200 households  24      Further, Table 12 shows that majority of the households below poverty line and non‐poor households  would not want to consider relocation as an option in future. Only among the poor households, more  than half are willing to consider this option. For all the households put together, irrespective of their  income category, the most important factors for relocation seem to be (in the order of importance)  clean  surroundings,  access  to  medical  facilities,  people  from  the  same  community  living  nearby,  cheaper transportation, access to schools and good social networks. For the BPL families, important  factors  are  people  from  same  community  living  nearby,  access  to  schools,  medical  facilities,  cheap  transport and clean surroundings.  For the other poor households, clean surroundings and access to  medical  facilities  are  important.  For  the  non‐poor,  access  to  medical  facilities  and  schools,  clean  surroundings and good social networks are important considerations.  Table 12: Factors considered important for relocation by poor and non‐poor households     BPL  Poor  Non‐poor  Will you consider relocation as an option  Yes  35  53.7  39.5  No  65  46.3  60.5  Factors important for relocation  Job opportunities   25  26.2  16.3  Same cost of living  20  12.3  7  Access to transport  20  18.9  16.3  Cheaper transport  55  44.3  39.5  Access to schools  45  43.4  44.2  Access to medical facilities  70  51.6  46.5  Clean surroundings  65  67.2  41.9  Good social networks  25  36.1  41.9  People with similar backgrounds  20  32  27.9  People from same community   75  49.2  32.6  Source: Calculations based on the data obtained from 200 households  Finally, all surveyed households have acknowledged the fact that they can do something themselves  to  reduce  the  extent  of  flooding.  Although  almost  all  of  them  believe  that  MCGM  must  take  the  primary  responsibility  to reduce  the  flood  risk, even  individuals  are  responsible  for  the  same.  Some  important suggestions from households regarding individual efforts are cleaning the nearby gutters,  stopping the encroachment on nullahs and gutters, stopping dumping garbage and reducing the use  of  plastic  bags  that clog the  drains.  There  are  instances  of  initiatives  taken  up  mainly by  the  MCGM  to clean up the areas. But individual efforts seem to be lacking in this regard and households mainly  rely on the local government departments to take steps to reduce the flood risks.   5. Policy implications  Poor  households  in  Mumbai  support  a  large  share  of  the  cost  of  extreme  and  recurrent  floods.  Further,  they  are  vulnerable  to  floods  due  to  limited  resources  and  have  inadequate  infrastructure  and access to facilities thus limiting their capacity to respond to floods. Therefore, it is important for  25      Mumbai’s planners and policy makers to have well‐directed adaptation planning and programs. They  need  to  initiate  specific  plans  or  programs  that  target  areas  where  poor  people  reside  and  are  vulnerable to floods. Efforts to reduce the extent of flooding in the city have implications for poverty  alleviation. A number of policy recommendations emerge:      Departmental coordination. There appears to be a lack of an integrated approach and various  departments  of  the  local  government,  which  seem  to  work  in  silos.  Departments  like  solid  waste,  water  and  sanitation  and  public  health  do  not  have  a  coherent  strategy  for  dealing  with  floods.  Recurrent  floods  are  the  result  of  not  just  the  inadequacy  of  the  current  storm  water  drainage  system  to  carry  the  rainwater  out  to  sea  but  also  the  inability  of  the  solid  waste  machinery  to  keep  the  roads  and  nullahs  free  of  garbage.  This  is  apparent  from  the  feedback received from the households. What is needed is a well‐coordinated effort in MCGM  that will bring all the departments together to chalk out a common program for dealing with  recurrent floods.    Drainage  upgrades.  The  upgrading  of  the  storm  water  drainage  system  in  Mumbai  has  not  been completed on time and there have been significant cost over‐runs. The main challenges  are the clearances required from various authorities within the city, such as, railways, airport,  traffic  police  and  port  trust  as  well  as  lack  of  access  to  many  sites  due  to  encroachment  by  slums or issues related to land ownership. Governance and implementation of such schemes  in Mumbai becomes difficult since there are a number of land owners and multiple planning  authorities.  The  land  owners  include  MCGM,  Mumbai  Metropolitan  Region  Development  Authority (MMRDA), Urban Development and Housing Departments, District Administration,  Special Planning Authority and other Para‐statals. As these institutions have diverse agendas,  it makes it difficult to implement plans and programs in the city.      Household  measures.  In  case  of  structural  measures  initiated  by  households,  the  decision‐ making is driven by individual needs with little guidance on what is appropriate, cost effective  and  beneficial  in  the  long‐term.  The  measures  undertaken  privately  may  not  be  the  best  solutions,  technically  and  financially,  as  professional  help  is  often  not  sought,  and  financial  incentives  from  the  government  to  invest  in  risk  reduction  are  lacking.  Further,  even  if  the  households  are  making  efforts  to  protect  themselves  against  recurrent  floods,  there  is  very  little  awareness  about  future  climate  risks.  There  is  a  greater  need  for  more  awareness  and  capacity building to prepare them for future risks. The focus needs to shift from engineering  solutions  to  community  measures  that  provide  benefits  by  improving  the  solid  waste  management,  cleanliness  of  the  surroundings,  and  hygiene  practices.  The  solutions  should  also aim at behavioral changes among households.     In  combination  with  structural  changes,  a  number  of  non‐structural  policy  recommendations  also  come forward from the analysis:     26       Insurance.  The  monetary  burden  of  losses  as  well  as  responses  taken  by  poor  households  brings  into  focus  the  need  to  have  an  effective  insurance  mechanism  to  provide  protection  against such losses and finance the response measures as and when the need arises. But even  if  insurance  products  are  designed  to  protect  households  from  floods,  the  premiums  are  unaffordable  for  the  poor  households.  Therefore,  a  public‐private  partnership  approach  is  required  to  provide  insurance  and  reinsurance  facilities  in  order  to  induce  insurance  companies to provide appropriate and affordable products for flood related damages. In most  of the flood areas in Mumbai, people have small‐scale industries that are sometimes badly hit  and  are  uninsured.  A  combined  asset/small  business  insurance  as  well  as  medical  insurance  (typhoid  and  other  water‐borne  diseases  are  a  big  concern)  will  go  a  long  way  towards  strengthening communities.   Compensation.  The  compensation  mechanism  of  the  government  is  not  sufficient  and  effective as it is not directed specifically at poor households and those below poverty line. In  fact, in per capita terms, compensation offered in the aftermath of July 2005 event seems to  be higher for non‐poor rather than poor households. Therefore, a mechanism that can have  targeted  social  protection  provided  to  the  poor  should  be  a  priority  for  the  government.  If  non‐poor  households  can  access  insurance  products  against  floods  and  other  risks,  the  government may be able to concentrate their resources on helping the poor and non‐insured.  This would ensure more efficient utilization of government funds for relief and rehabilitation.   Household  rainfall  monitoring.  Developing  an  application  for  hourly  monitoring  of  rainfall  that households (including the poorest) can access can assist households in making their own  decisions  in  terms  of  evacuation  and  protecting  assets,  rather  than  waiting  for  wards  or  the  local government to sound the alarm. The Disaster Management Cell of MCGM has developed  a mobile application (Disaster Management Mobile Application) to give ward‐wise 15‐minute  interval  data  on  rainfall,  wind  speed,  and  tidal  information.  However,  this  application  is  not  widely used since awareness is very low. Given that early warning access is a paltry 10% in the  surveyed sample, awareness building about the mobile phone application will help reach the  poorest to make better‐informed decision‐making at the household level.     While  some  characteristics  of  this  case  study  are  specific  to  Mumbai,  many  issues  related  to  flood  vulnerability outlined in this paper are applicable to many cities in South Asia, as identified by a recent  World Bank study on urbanization in the region (World Bank, 2015).     Between 2000 and 2011, South Asia’s urban population expanded by 130 million people and is poised  to grow by 250 million more by 2030. Almost 80 percent of these major South Asian cities are exposed  to floods, with exposure increasing not only due to a higher population living in risky areas but also  climate change.     27      Many  of  these  cities  should  follow  Mumbai’s  lead  and  develop  hazard  and  land‐use  mapping  to  improve knowledge on risk information for land‐use planning. But as outlined through our household  survey,  land‐use  planning can  realistically function  only  if  accompanied  by  investments  in  transport  and  other  infrastructure  to  make  it  possible  for  people  to  settle  in  safe  places  while  maintaining  access to the same (or comparable) jobs and services. And infrastructure investments in general will  reduce  the  long‐term  vulnerability  of  the  population  only  if  they  serve  poor  people  and  only  if  new  infrastructure designs remain efficient in spite of changes in climatic and environmental conditions.     In  addition,  ex‐ante  grants  targeted  to  low‐income  households  can  incentivize  investment  in  flood  protection.  Increased  penetration  of  insurance  through  public‐private  partnerships  can  hasten  recovery by lowering out‐of‐pocket expenses after a flood. But such schemes may not be applicable  for the poorest population. For this group, ex‐post compensation is necessary. The ad‐hoc schemes  after the Mumbai floods in 2005 and the Bangkok floods in 2011 (Noy and Patel, 2014) are insufficient  and not targeted to this segment of the population; adapting these schemes to be more systematic,  better‐funded, and better‐targeted should be a priority to support the most vulnerable after a flood  hits.  6. Summary and Conclusion  To  summarize,  this  study  has  been  carried  out  to  examine  the  exposure,  vulnerability  and  ability  to  respond of households in the city of Mumbai to recurrent floods and bring out policy implications for  future adaptive capacity and resilience. Given the large presence of informal settlements and acute  income  inequalities  in  the  city,  the  study  has  specially  focused  on  the  poor  households.  The  study  seeks to understand how poor households may be located in the flood‐prone areas vis‐à‐vis the non‐ poor  households,  understand  the  losses  suffered  by  them  on  account  of  floods  and  examine  the  extent to which they have the ability to respond to floods. The key findings and conclusions from the  study are as below:   It is apparent from the flood exposure maps and land uses in the chronic and localized flood  spots  that  the  poor  families  are  directly  exposed  to  recurrent  floods  in  the  city.  Most  vulnerable  families  are  living  in  slums  or  old  dilapidated  structures  known  as  chawls.  Flood  waters regularly enter their premises and damage their assets and durables.    The extreme precipitation on 26 July 2005 imposed a huge monetary burden on the poor on  account of income loss, damage to structure of the house or premises, damage to household  assets and appliances and damage to vehicles. Families below poverty line as well as poor and  low‐income  households  suffered  relatively  greater  magnitude  of  losses  compared  to  their  relatively better off counterparts.    Poor  households  who  suffer  during  floods  are  also  uninsured.  The  insurance  penetration  levels are negligible among households in India. There is limited social safety nets as well. In  the  absence  of  insurance  or  social  security,  money  spent  on  repairs  and  replacements  are  strictly out‐of‐pocket expenses borne by families regardless of their income levels. With low  28      incomes  and  low  savings  potential,  poor  families  are  the  worst  hit  when  such  losses  are  incurred during floods.       The  poor  households  suffer  losses  on  account  of  damaged  assets,  such  as,  the  house  or  durable appliances and furniture. The poor invest their earnings in these assets, which suffer  the most damages during floods. This shows how the asset base of the poor is threatened due  to floods.    During recurrent floods, there are no specific damages to assets but there are indirect impacts  due to non‐availability of transport, power, drinking water, food and essential supplies. These  cause  direct  and  indirect  losses  that  are  difficult  to  measure  in  monetary  terms.  The  most  significant impact of recurrent floods are the recurrent health effects. Vector and water borne  diseases  are  experienced  by  a  large  number  of  households  in  the  aftermath  of  floods  every  year.  The  incidence  of  malaria,  dengue  and  water  borne  diseases  goes  up  during  monsoon  significantly.  There  is  monetary  burden  of  the  health  impacts  in  terms  of  cost  of  treatment  and loss of productivity.        The compensation offered by the government after the floods does not cover losses of more  than  10‐15%  for  poor  as  well  as  non‐poor  households.  Further,  there  is  no  correlation  between the actual losses and the assistance provided. Not all affected families have received  this  assistance  and  those  who  received  it  have  been  chosen  randomly  in  the  affected  areas.  There is, thus, a clear problem in targeting the compensation and making it pro‐poor.    The poor households have very limited technical and financial resources to cope with floods.  There  is  no  early  warning  mechanism  in  the  city  and  the  various  departments  of  the  local  government are not very responsive to the needs of the poor families. The households have  to  resort  to  financial  assistance  from  family/friends  or  banks  to  cope  with  impacts  of  floods  which puts additional burden on their already limited resources.    There  are  some  short‐term  measures  that  households  undertake  on  the  onset  of  monsoon  every  year  to  reduce  the  intensity  and  depth  of  flooding  in  their  premises.   These  recurrent  measures  with  recurrent  costs  put  financial  burden  on  the  poor  families.  After  the  event  of  July  2005,  many  households,  including  the  poor,  have  undertaken  structural  measures  by  spending their own resources to find a long term solution. However, there is no technical or  financial  support  and  guidance  offered  by  the  government  to  undertake  such  structural  measures and there is a strong possibility of mal‐adaptation.     Despite the vulnerability to floods, relocation to better and flood‐free area is not considered  by most households, poor as well as non‐poor. They would prefer to remain in the same area  as  they  have  a  good  social  network.  They  also  do  not  have  the  financial  resources  to  make  such a move.     To sum up, this study has effectively demonstrated how poor households are exposed and vulnerable  to  risks  from  recurrent  flooding.  It  is  the  poor  households  who  face  a  significantly  large  monetary  burden of the flood impacts and have very limited capacity to respond or cope given the constraints  on  their  resources.  Therefore,  well‐directed  adaptation  efforts  with  focus  on  the  poor  are  required  29      in  order  to  protect  them  from  future  climate  risks.  Mainstreaming  adaptation  into  the  larger  developmental  processes  will  help  the  city  achieve  economic  growth  as  well  as  assist  in  poverty  alleviation.      References     Annez, P., Bertaud, A., Patel, B., Phatak, V. (2010). Working with the Market: Approach to Reducing Urban  Slums in India. Policy Research Working Paper No. 5475. World Bank, Washington, DC.  Brouwer, R., Akter, S., Brander, L., Haque, E. (2007). Socioeconomic vulnerability and adaptation to  environmental risk: A case study of climate change and flooding in Bangladesh. Risk Analysis, 27(2),  313‐326.  Dutta, D., Herath, S., Musiake, K. (2003). A Mathematical Model for Flood Loss Estimation. Journal of  Hydrology, 277, 24‐49.  GoI (2011), Census 2011 Tables on Mumbai.  http://www.censusindia.gov.in/Tables_Published/Basic_Data_Sheet.aspx   GoI (2011), Slums of India – Census 2011. censusindia.gov.in/2011‐Documents/On_Slums‐2011Final.ppt   GoI (2013). Press Note on Poverty Estimates 2011‐12. Planning Commission, Government of India.  http://planningcommission.nic.in/news/pre_pov2307.pdf  GoM (2006). Accounts General Report. Government of Maharashtra.  http://agmaha.cag.gov.in/Audit%20Reports/Pr_Aud_Mum/2005‐ 06/civil%20performance/civilper_chap_3.pdf  GoM (2007). Economic Survey of Maharashtra 2007‐08. Directorate of Economics and Statistics, Government  of Maharashtra.  GoM, (2014). Economic Survey of Maharashtra 2014‐15. Directorate of Economics and Statistics,  Government of Maharashtra.  Groupe SCE (2012). Existing Land Use Survey. Development Plan for Greater Mumbai 2014‐2034. Groupe SCE  India Pvt. Ltd.  Hallegatte, S. et al. (2010). Flood Risks, Climate Change Impacts and Adaptation Benefits in Mumbai: An  Initial Assessment of Socio‐economic Consequences of Present and Climate Change Induced Flood  Risks and of Possible Adaptation Options. OECD Environment Working Papers, 27. OECD Publishing.  DOI: 10.1787/5km4hv6wb434‐en   Herweijer, C., Ranger, N., Ward, R. (2009). Adaptation to Climate Change: Threats and Opportunities for the  Insurance Industry. The Geneva Papers, 34, 360‐380. The International Association for the Study of  Insurance Economics, Palgrave.  Khandlhela, M., May, J. (2006). Poverty, vulnerability and the impact of flooding in the Limpopo Province,  South Africa. Natural Hazards, 39, 275‐287.  MCGM (2006). Fact Finding Committee on Mumbai Floods, Final Report. Volume I, March 2006. Municipal  Corporation of Greater Mumbai.  MCGM (2014). Flood Preparedness Guidelines 2014. Municipal Corporation of Greater Mumbai.  http://www.mumbaimonsoon.com  MCGM (2014a). Greater Mumbai City Development Plan 2005 to 2025. Municipal Corporation of Greater  Mumbai.  http://www.mcgm.gov.in/irj/portal/anonymous?NavigationTarget=navurl://095e1c7b9486b1423b8 81dce8b106978  MCGM (2015). City Map. Municipal Corporation of Greater Mumbai.   http://mcgm.gov.in/irj/portal/anonymous?NavigationTarget=navurl://ce7407c74001ac932426502e 58da0827   30      MCGM, (2015), MCGM Draft Development Plan (2014‐34) and ELU maps. Municipal Corporation of Greater  Mumbai. http://mcgm.gov.in/irj/portal/anonymous/qlddevplan  Merz, B., Kreibich, H., Schwarze, R., Thieken, A. (2010). Assessment of Economic Flood Damage. Natural  Hazards and Earth System Science, 10, 1697‐1724.  Noy, I., and P. Patel. (2014). Floods and spillovers: Households after the 2011 great flood in Thailand.  Working Paper Series No. 3609, Victoria University of Wellington, School of Economics and Finance.  Patankar, A., Patwardhan, A., Marome, W., Porio, E. (2012). Enhancing Adaptation to Climate Change by  Integrating Climate Risk into Long‐Term Development Plans and Disaster Management. Asia Pacific  Network for Global Change Research. http://www.apn‐gcr.org/resources/items/show/1572  Patankar, A., Patwardhan, A., Marome, W., Porio, E. (2015). Characterizing Public and Private Adaptation to  Climate Change and Implications for Long‐Term Adaptive Capacity in Asian Megacities. Asia‐Pacific  Network for Global Change Research. http://www.apn‐gcr.org/resources/items/show/1897  Rabbani, G., Rahman, A., Mainuddin, K. (2013). Salinity‐induced loss and damage to farming households in  coastal Bangladesh. International Journal of Global Warning, 4, 400–415.  Sales, R. (2009). Vulnerability and adaptation of coastal communities to climate variability and sea‐level rise:  Their implications for integrated coastal management in Cavite City, Philippines. Ocean and Coastal  Management, 52(7), 395–404.  Sherbinin, A., Schiller, A., Pulsipher, A. (2007). The Vulnerability of Global Cities to Climate Hazards.  Environment and Urbanization, Vol. 19(1). International Institute for Environment and Development.  Sage Publications.  United Nations (2014). World Urbanization Prospects. Department of Social and Economic Affairs. United  Nations.  World Bank (2015). Leveraging Urbanization in South Asia: Managing Spatial Transformation for Prosperity  and Livability. World Bank, Washington, DC.         31      Annexure  A.1  Flood exposure and demographics in the 9 selected wards   Table A.1.1: Demographics of the selected wards and number of vulnerable residents  Total Area for Slum Residential population total area residential population % of ward Ward Type of area Population density per No of flood spots Number of people exposed to in sq. km. use in sq. as % of population sq. km. floods and km. total landslides Chronic Localized Landslide Chronic Localized spots spots spots F South Low lying 9.79 2.34 360972 26.4 154380 1 7 36093 50000 9960 96053 26.61 F North Low lying 12.28 4.03 529034 58.3 131411 2 11 76068 79749 5127 160944 30.42 River flood K East plain 23.96 6.85 823885 49.0 120200 4 6 154025 38728 0 192753 23.40 K West Low lying 24.55 8.25 748688 14.5 90739 4 11 92015 73927 1096 167038 22.31 H East Reclaimed 12.42 2.83 557239 42.1 197085 0 14 0 115318 0 115318 20.69 H West Reclaimed 9.03 4.22 307581 38.5 72935 3 8 40169 34241 1903 76313 24.81 River flood L Ward plain 15.68 5.45 902225 54.4 165573 3 14 164615 106956 2051 273622 30.33 M West Low lying 17.4 3.92 411893 52.7 105094 4 5 164598 27992 2248 194838 47.30 P North Reclaimed 46.72 10.27 941366 53.6 91645 3 10 138292 50302 0 188594 20.03     32        Table A.1.2: Types of residential uses in the flooding spots  Total % of Total population exposed Ward Slums Chawls Apartments Government housing Individual houses population exposed to population floods to total % of % of % of % of exposed % of exposed Number exposed Number Number Number exposed Number exposed populati population population population population on F South 360972 86093 23.9 11630 13.5 6571 7.6 43820 50.9 23763 27.6 310 0.4 F North 529034 155817 29.5 19429 12.5 5355 3.4 88823 57.0 40298 25.9 1913 1.2 K East 823885 192753 23.4 30154 15.6 3896 2.0 145487 75.5 9468 4.9 3748 1.9 K West 748688 165942 22.2 25103 15.1 4235 2.6 120438 72.6 4269 2.6 11897 7.2 H East 557239 115318 20.7 38578 33.5 979 0.8 56402 48.9 17393 15.1 1966 1.7 H West 307581 74410 24.2 10954 14.7 514 0.7 54927 73.8 2731 3.7 5284 7.1 L Ward 902225 271571 30.1 106092 39.1 8777 3.2 141839 52.2 7862 2.9 7001 2.6 M West 411893 192590 46.8 67945 35.3 1169 0.6 84628 43.9 19159 9.9 19689 10.2 P North 941366 188594 20.0 40970 21.7 26979 14.3 88346 46.8 2823 1.5 29475 15.6         33      Table A.1.3: Other land uses in chronic and localized flooding spots  Shops and  Educational  Medical  Social  Public  Ward No of flood spots Offices Industrial markets amenities services amenities utilities Number of blocks/buildings F South Chronic  1 53 15 3 17 5 31 7 Localized 7 47 15 19 9 6 31 10 F North Chronic  2 12 16 1 22 8 35 11 Localized 11 21 9 2 17 9 19 7 K East Chronic  4 92 17 13 34 8 52 9 Localized 6 21 6 8 6 1 10 5 K West Chronic  4 84 6 16 17 8 25 8 Localized 11 52 7 8 13 3 33 7 H East Chronic  0 Localized 14 59 7 6 13 5 26 12 H West Chronic  3 60 9 4 10 6 22 8 Localized 8 39 6 8 5 22 3 L Ward Chronic  3 162 15 22 28 12 62 24 Localized 14 58 10 22 20 1 35 14 M West Chronic  4 138 21 1 31 24 96 33 Localized 5 3 2 2 3 1 14 6 P North Chronic  3 99 7 9 21 12 72 14 Localized 10 43 4 1 13 1 30 6 34      Background Paper on Mumbai March 2015 A.2  Ward land use maps      35      Background Paper on Mumbai March 2015     36      Background Paper on Mumbai March 2015     37      Background Paper on Mumbai March 2015     38      Background Paper on Mumbai March 2015     39      Background Paper on Mumbai March 2015   40      Background Paper on Mumbai March 2015     41      Background Paper on Mumbai March 2015   42      Background Paper on Mumbai March 2015       43