Policy Research Working Paper 8903 Lifelines: The Resilient Infrastructure Opportunity Background Paper Methodology and Findings for the Exposure Analysis of the Chinese Wastewater Sector to Flooding and Earthquakes Hazards Xi Hu Raghav Pant Conrad Zorn Weeho Lim Elco Koks Zhimin Mao Climate Change Group Global Facility for Disaster Reduction and Recovery June 2019 Policy Research Working Paper 8903 Abstract This paper describes the methodology and findings for the users by 2050. However, there are spatial and temporal extreme hazard exposure analysis of the Chinese wastewater variations from these projections which means that plan- sector to flooding and earthquakes hazards. This analysis is ning for resilient wastewater infrastructure requires more undertaken for changing flooding, under climate scenarios, detailed understanding of the vulnerability attributes of and earthquake exposure of a spatially accurate wastewater WWTPs including their exact location, the number of users treatment plants (WWTP) database for China, covering a they serve as well as their flood protection standards. For total of 1,346 assets with additional attributes quantifying earthquakes, we examine the exposure of WWTPs to earth- the treatment capacity and users dependent on each plant. quake hazards through both seismic shaking and induced For flooding, we apply and downscale a global river routing liquefaction. Overall, we demonstrate the significant risk (CaMa-Flood) model that quantifies the change degree of that earthquakes can have on the WWTP process—espe- flood exposures from the present time-period (1980–2005) cially on centralized systems. By considering liquefaction to the near future time-period (2016–2035) to a far future susceptibility in combination with shaking, we expose a time period (2036–2055). We find evidence that most cli- number of WWTPs that face an increased level of exposure mate models project increasing number of WWTP assets to damages following earthquakes compared to looking at face climate-induced flood hazards in both the near and shaking in isolation. far future, potentially affecting as many as 208 million This paper is a product of the Global Facility for Disaster Reduction and Recovery, Climate Change Group. 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://www.worldbank.org/ prwp. The authors may be contacted at xhu@law.harvard.edu. 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 Methodology and Findings for the Exposure Analysis of the Chinese Wastewater Sector to Flooding and Earthquakes Hazards   Xi Hu1,2,3, Raghav Pant2, Conrad Zorn2, Weeho Lim2,4, Elco Koks2,5, Zhimin Mao6    1. Labor and Worklife Program, Harvard Law School, Harvard University, Cambridge, MA, USA  2. Environmental Change Institute, University of Oxford, Oxford, UK  3. National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA, USA  4. Chinese Academy of Sciences, Beijing, China  5. Institute for Environmental Studies (IVM), Vrije Universiteit Amsterdam, The Netherlands  6. The World Bank, Washington DC, USA                                                  JEL classification: L95, O18, Q54  Keywords: infrastructure; water; sanitation; climate change         Summary of results  This paper describes the methodology and findings for the extreme hazard exposure analysis  of the Chinese wastewater sector to flooding and earthquakes hazards. This analysis is undertaken for  changing  flooding,  under  climate  scenarios,  and  earthquake  exposure  of  a  spatially  accurate  wastewater  treatment  plants  (WWTP)  database  for  China,  covering  a  total  of  1,346  assets  with  additional attributes quantifying the treatment capacity and users dependent on each plant.  For flooding, we apply a global river routing (CaMa‐Flood) model that quantifies the change  degree of flood exposures from the present time‐period (1980‐2005) to the near future time‐period  (2016‐2035)  to  a  far  future  time  period  (2036‐2055).  These  changes  are  evaluated  for  all  floods  exceeding 1 in 30, 1 in 50 and 1 in 100 events as estimated through an ensemble of 11 climate models  under RCP4.5 and RCP8.5 climate scenarios.   For earthquakes, we use Peak Ground Acceleration (PGA) hazard maps for return periods of  250‐, 475‐, 950‐, 1500‐, and 2475‐years, and group PGA into five discrete categories: Very High  VH  (>0.65g), High H (0.34g ‐ 0.65g), Medium M (0.18g ‐ 0.34g), Low L (0.092g – 0.18g), and Very Low VL  (<0.092g). Similar categories are assumed for liquefaction susceptibility: VH, H, M, L, VL. These are  based on a readily available dataset created for use at the global scale using a calibrated geospatial  prediction model.    Flood exposure results  Our  analysis  shows  that  more  numbers  and  users  of  WWTPs  will  witness  an  increase  in  extreme flooding exposures, in comparison to the numbers of WWTPs that will witness a decrease.   Under RCP4.5 emission scenarios, 10 out of 11 climate models are in complete agreement  of a net increase in plant exposure numbers and users impacts for all flood exceedance  probabilities in the near future. In the far future, all 11 models agree that there will be a  net  increase  in  plant  exposures  and  user  impacts  for  all  1  in  50  and  1  in  100  flood  exceedance probability events.    Under RCP8.5 emission scenarios, 9 out of 11 climate models are in complete agreement  of a net increase in plant exposure numbers and user impacts for all flood exceedance  probabilities in the near future. In the far future, all 11 models agree that there will be a  net  increase  in  plant  exposures  and  user  numbers  for  all  1  in  100  flood  exceedance  probability events.   The net user impacts of increasing flooding exposures for events exceeding 1 in 30 return  periods  can  be  as  high  as  approximately  180  million  in  the  near  future  under  RCP  4.5  emission scenarios, which potentially grows to about 208 million in the far future. The  averages of net users facing increasing exposures increases from 47 to 61 million between  the near and far futures.       The changes under RCP 8.5 are similarly severe with about 121 million net users impacts  from increasing WWTPs flooding for events exceeding 1 in 30 return periods in the near  future, which potentially grows to about 187 million in the far future. The averages of net  users facing increasing exposures increases from 40 to 72 million between the near and  far futures.     Spatially we observe that in the near future, flood hazards for RCP 4.5 are concentrated  along  the  Yangtze  River,  in  southern  Hubei,  northern  Hunan,  central  Anhui,  northern  2 Jiangxi and Shanghai, all of which are highly populated and the WWTPs here serve high  numbers  of  users.  Provinces  such  as  Guangxi,  Guizhou  and  Ningxia  face  wide‐spread  increasing flood hazard whereas Shaanxi (north), Shandong (northwest), Qinghai (central‐ north),  Heilongjiang  (east),  Tibet  (central)  experience  regional  specific  flood  hazard.  Although the WWTPs here serve less users in general, if existing ones are not designed to  an appropriate level, they will face increase flooding hazards.    In  the  far  future,  flooding  hazard  escalate  in  large  parts  of  Tibet,  Xinjiang,  and  Inner  Mongolia.  The  WWTPs  located  in  these  regions,  not  previously  exposed  to  flooding  hazards  at  return  period  50,  now  face  increasing  risks.  For  RCP8.5,  concentrations  of  increasing flooding probability are similar to RCP4.5 during the period 2016‐2035, along  the Yangtze River. Notable differences are in regions such as northern Heilongjiang and  northern  Inner  Mongolia,  which  suffer  increasing  flood  hazard  whereas they do not  in  RCP4.5. By 2055, hazards become widespread with very few areas left intact.      Earthquake exposure results  For earthquakes, we examine the exposure of WWTPs to earthquake hazards through both  seismic  shaking  and  induced  liquefaction.  Overall,  we  demonstrate  the  significant  risk  that  earthquakes  can  have  on  the  WWTP  process  –  especially  on  centralized  systems.  By  considering  liquefaction susceptibility in combination with shaking, we expose a number of WWTPs that face an  increased level of risk to damages following earthquakes compared to looking at shaking in isolation.   We find that, for 2475‐year return period PGA, 231 WWTPs are exposed to our definition  of medium shaking (0.18‐0.34g), however, the majority of these (>53%) could in fact be  at far  greater risk to ground  deformation  induced damages given their High/Very High  liquefaction  susceptibility  groupings.  Ultimately,  this  means  that  over  half  of  these  WWTPs could be in fact far more vulnerable to seismic hazards than initially anticipated  if one was just to consider PGA as a sole indicator of risk. The potential number of users  affected  amount  to  64  million,  33  million  of  whom  face  High/Very  High  liquefaction  susceptibility.    Spatially, western regions and high population Beijing surrounds show the highest seismic  shaking risks. As actual damage to WWTPs depend greatly on the design standards of the  plants,  the  assigned  VL  areas  are  not  necessarily  safe,  particularly  when  considering  potential ground deformation. Such higher liquefaction susceptibilities  are observed  in  the lower lying central east coast regions and far west, particularly surrounding the sandy  Tamrin  Basin  area  where  there  are  comparatively  few  treatment  plants  given  lower  population densities.    3 1. Introduction     Wastewater  infrastructure  has  seen  phenomenal  growth  across  China  in  recent  decades  (Zhang  et al., 2016; Mumbengegwi, Li and Muhoza, 2018). From 1991 to 2003, treatment capacities  have increased from 400 to 3800 ML  (megalitres) and treatment efficiencies  from 14.9% to 89.3%  (Zhang  et  al.,  2016).  Much  of  this  infrastructure  was  built  for  the  purposes  of  sanitation,  environmental  health,  and  to  serve  the  need  to  reuse  water  due  to  pressures  of  growing  water  demand from rapid urbanization.    Typically, wastewater infrastructure systems span city‐scales with large collecting catchments  conveying water to centralized wastewater treatment plants (WWTPs), and finally a disposal to the   environment (Libralato, Ghirardini and Avezzù, 2012). While centralized treatment plants tend to be  more cost effective, they are highly reliant on single assets (i.e. the plants themselves) which means  that there is great potential for widespread services losses or significant reductions treatment capacity  should they become partly or completely inoperable.     Natural  disasters  have  been  known  to  cause  problems  in  wastewater  service  provision.  Significant  rainfall  for  example,  may  see  increased  rates  of  inflow  and  infiltration  often  leading  to  system overflows of raw wastewater to the receiving environments whether it is land or a receiving  stormwater/river  system.  Similarly,  WWTPs  are  often  at  greater  direct  risk  to  fluvial  and  coastal  flooding given the tendency to locate the assets in lower lying areas or near rivers and coasts to take  advantage  of  gravity  conveyance  and  for  proximity  to  a  disposal  water  body.  On  the  other  hand,  earthquakes  and  related  ground  deformation  may  cause  disruptions  to  the  system  through  pipe  breakages,  mechanical  equipment  failures,  and  structural  failures  of  tanks  and  related  storage  equipment.    In  recent  decades,  no  country  other  than  China  has  experienced  more  frequent  major  damaging natural hazard events, with only the exception of the USA suffering higher economic losses  (CRED and UNISDR, 2018). The majority of these expected annual damages in China can be attributed  to flooding and earthquakes (CRED and EM‐DAT, 2019). Some recent globally significant flooding and  earthquake events include the 2016 Yangzte and Huai River Flooding and the 2008 Sichuan Earthquake,  both of which resulted  in widespread losses of  life  and  property, and  infrastructure damage. With  climate change, the frequency and severity of climate related flooding hazards are expected to rise,  thus posing an ever increasing threat to China’s wastewater infrastructure networks – in particular  WWTPs given their proximity to water bodies for treated effluent discharge.     In contrast, while the risk of earthquakes is not necessarily increasing (Shearer and Stark, 2012)  compared  to  climatic  hazards,  the  potential  damages  from  shaking,  ground  deformation,  and  secondary hazards are particularly relevant for China given its vast size, proximity to fault lines, and  large river systems. Secondary hazards from earthquakes are also of concern, such as the increased  flood risk arising from landslide dams in upstream catchments, ground subsidence in coastal areas,  and where liquefaction, lateral spreading, and sedimentation leads to bed rises and narrowing of river  channels and flood plain.     4 The need to protect vulnerable assets against natural disasters is apparent and one of the first  steps towards achieving this is the understanding of how vulnerable assets are exposed to hazards. In  this  report,  we  make  use  of  an  accurate  dataset  to  identify  the  number  and  locations  of  Chinese  wastewater  treatment  plants  exposed  to  changing  probabilities  flooding  in  the  context  of  climate  change,  as  well  as  those  plants  that  are  exposed  to  significant  earthquakes.  We  limit  wastewater  network impacts to treatment plant facilities, ignoring any conveyance infrastructure, overflows, and  pumping  assets  located  upstream.  Further to this  analysis, we calculate  the  number  of users each  WWTP asset serves, according to population and usage data. Only direct outage, i.e. those caused  directly  by  the  hazard  are  considered.  Outages  caused  by  dependent  infrastructures,  such  as  to  electricity networks supplying the WWTPs are not considered herein.      2. Methodology and Data     To examine how China’s WWTPs are exposed to flooding and earthquakes, we intersect their spatial  locations with hazard and susceptibility maps. We present detailed methodology below.     2.1. Wastewater Treatment Plants and Users    We  firstly  assemble  a  data  set  for  wastewater  treatment  works  (2,743  assets)  from  the  Chinese Ministry of the Environment (Ministry of the Environment, 2013). The dataset contains full  name of the treatment plant, daily capacity, actual amount of wastewater treated and city information.  As we do not know the exact location for each plant, we resort to a thorough process of searching  plant addresses online and geocoding these in Google Earth and/or Baidu to our database. We then  validate this dataset with Google Satellite Images to verify their exact locations. Unfortunately, the  location  information  of  several  of  these  treatment  plants  is  either  missing  or  inaccurate,  with  sometimes the stated plants locations being kilometers away from their actual locations as seen by  satellite imagery. As such, we were able to locate 1,346 WWTPs, out of the orginial number 2,743.  It  is noted that the assets are represented as points in the centroid of the WWTPs, as opposed to the  locations of control rooms or elsewhere. In addition, we only focus on complete facilities rather than  individual assets within the plants and do not consider exposure differences in treatment stages within  a plant nor do we taken into account of the type/quality of outlets which may affect the extent to  which  WWPTs  are  impacted  post‐disasters.  Further,  WWTPs  not  in  current  operation  are  not  considered.    Using  the  known  WWTPs  in  the  supplied  dataset,  we  further  estimate  the  population  dependent on the wth plant, Cw, as:  ,           ∗                            (1)                where  ,  is the daily volume treated in 10,000 m3 for waste treatment plant  w  in county  b;  Vb is  the total waste water treated for county b; and   is the population of county b. In some cases, we  do not have population data for counties therefore our user sample of WWTPs is reduced to 891. Vb  is calculated by equation (2) as shown below, where we aggregate all the waste water treated in any  county b:                    5 ∑ ,                                  (2)      2.2. Flood Hazards and Impact on WWTPs    Flood hazards and their impact on China’s WWTP are done in the context of climate change.  Firstly, we apply and downscale the CaMa‐Flood model for 21st century China for RCP 4.5 and RCP8.5  at return periods greater than 30, 50 and 100 respectively. Based on these results, we then compute  how  the  probability  of  flooding  may  change  for  specified  geographical  locations  in  China  and  superimpose the wastewater assets we collected onto the changing flood hazard maps. This way we  are able to pinpoint the exact infrastructures that face increasing, decreasing or non‐changing flooding  probabilities due to climate change.     2.2.1. Changing Flood Hazards     We  drive  a  global  river  routing  model  –  Catchment‐Based  Macro‐scale  Floodplain  (CaMa‐ Flood) –  using the daily runoff of the Atmospheric and Oceanic General Circulation Models (AOGCMs)  at a spatial resolution of 1° x 1°1 (Hu  et al., 2017). The CaMa‐Flood model routes the runoff input  simulated by a land surface model into the oceans or lakes along a prescribed river network (Yamazaki  et al., 2011). It calculates river channel storage, floodplain storage, river discharge, river water depth,  and inundated area for each grid cell at a spatial resolution of 0.25° x 0.25°. A recently developed  Global Width Database for Large Rivers (GWD‐LR) is also incorporated into it (Yamazaki et al., 2011).     For  the  AOGCMs,  we  adopt  a  historic  (1970–2005)  and  future  period  (2006–2100 2 )  at  representative concentration pathways (RCP) 4.5 and 8.5 (Stocker et al., 2013). RCPs 4.5 and 8.5 are  part  of  a  new  set  of  scenarios  used  in  the  new  climate  model  simulations  carried  out  under  the  framework  of  the  Coupled  Model  Inter‐comparison  Project  Phase  of  the  World  Climate  Research  Programme. According to IPCC AR5, the RCPs are consistent with a wide range of possible changes in  future  anthropogenic  (i.e.  human)  greenhouse  gas  (GHG)  emissions.  RCP  4.5  assumes  that  global  annual  GHG  emissions  (measured  in  CO2‐equivalents)  peak  around  mid‐century  and  then  stabilise  around  2100  whereas  RCP  8.5  emissions  continue  to  rise  throughout  the  21st  century  (Moss  et  al.,2010 in IPCC 2014). From the daily river‐routing outputs, we extract the annual maxima value of  the river water depth (spatial resolutions: 0.25° x 0.25°) for each AOGCM (1970‐2100 (131 years) or  1970‐2099 (130 years).     For each grid‐cell within each AOGCM, we extract the annual maxima river water depth of the  period 1970–1999 to quantify the Gumbel distribution parameters, which represent extreme value  statistics for the late 20th century. With these parameters, we estimate the return period of the annual  maxima for 1970–2100 and 1970–2099. Based on the Gumbel distribution parameters of the baseline  period (Hu et al., 2016, Section 3.4.1), we calculate the 'equivalent' river water depth of the baseline  for each AOGCM as a way of reducing bias.     1 The full list of AOGCMs is available in the supplementary materials section of Hirabayashi et al. (2013), in  Table S1.  2 For most of the AOGCMs, the period is 2006‐2100.  For BCC‐CSM1.1, we have 2006‐2099.  6 Using high resolution DEM maps, we downscale and prepare the flood inundation map (i.e.  flood fraction 0 to 1.0) for each AOGCM (spatial resolutions: 2.5 min x 2.5 min) (Hu et al., 2015). From  these outcomes, we extract the flood extent for return periods greater than 1 in 100 years, 1 in 50  years and 1 in 30 years and produce the mean flood inundation map for 2016–2035 and 2036–2055  at RCP4.5 and RCP8.5 respectively. We selected these return periods because the flood protection  standard  for  Chinese  infrastructures  typically  ranges  between  1  in  10  years  to  1  in  100  years,  as  required by the law.       With the above outcomes, we evaluate the extent of changing flooding probability, calculating  the difference between two selected subsequent periods. Here we subtract the inundation value for  each grid (spatial resolutions: 2.5 min x 2.5 min) and estimate the total flooded area between period  1 as defined by the difference between 1986–2005 and 2016–2035, and period 2 as defined by the  difference between 1986–2005 and 2036–2055, for both pathways RCP4.5 and RCP8.5. This difference  indicates  how  specified  grids  in  China  would  face  different  levels  of  changing  flood  probabilities  –  increasing, decreasing or a continuation of the status quo.     2.2.2. Estimating impact on WWTP     To demonstrate how Chinese wastewater treatment plants may be exposed to the changing  probability of flooding, we identify those wastewater plants that face increasing, decreasing or non‐ changing  flooding  hazard  by  intersecting  them  with  inundation  cells,  as  estimated  above.  We  subsequently calculate the net change, as defined by the difference between the number of assets  facing increasing hazard and those that face decreasing hazard. We also calculate the number of users  each  wastewater  plant  serves,  as  described  in  Section  2.1,  as  well  as  the  those  that  face  increasing/decreasing flood hazards. Below we explain the detailed process of estimating the flood  exposure of China’s WWTPs.    To understand the exposure to flooding we look at the spatial intersection of particular assets  with  the  flood  grid  cells.  The  flood  grid  cells  are  denoted  by  ℎ , … , ℎ  is  space.  For  each  particular grid cell, ℎ , we first estimate the change in flood fraction ∆  between the representative  time period (e.g. 2016‐2035) and the baseline (1986‐2005) for the particular return period and RCP  scenarios.    To estimate the  numbers  of WWTPs flooding we  intersect the wastewater  assets with the  flood cells. We assemble the results based on whether the change is flood fractions are positive (for  increasing flood exposures) or negative (for decreasing flood exposures). Hence, two types of results  sets  are  created:(1)  : ∩ ℎ and ∆ 0  for  all  assets  with  positives  (increases)  in  flood  exposures; (2)  : ∩ ℎ and ∆ 0 . Subsequently the number of assets (and their users) at  increasing exposure to flood are estimated as ||, and those (and their users) at decreasing exposure  to flooding are estimated as ||, while the assets (and their users) with no‐changes in flood exposures  are estimated as || || || where  || is the total number of WWTPs.         7 2.3. Earthquake Hazards and Impact on WWTPs    Direct earthquake impacts on WWTPs are largely due to ground shaking and ground failures,  with individual components or stages of the wastewater treatment process responding in different  ways. For example, non‐structural elements, such as scrapers, aerators, and mechanical equipment  are  largely  be  affected  by  excessive  shaking.  Whereas,  ground  deformation  (in  the  form  of  fault  rupture, landslides, and liquefaction causing settlement or lateral spreading), lead to breakages, lifting,  and deformations of structural elements, such as tanks, pipes, or treatment pond bunds. The actual  shaking properties required to initiate such processes vary significantly spatially – even at very local  scales. This ensures predicting damage due to both shaking and ground deformation on a wider WWTP  facilities remains a challenge.    Given the myriad of data that is required to carry out a detailed analysis at each WWTP site,  we  instead  adopt  two  readily  available  measures  to  provide  a  proxy  for  estimating  asset  damage.  These  are:  Peak  Ground  Acceleration  (PGA)  and  Liquefaction  Susceptibility.  PGA  is  an  important  ground  motion  parameter  used  in  earthquake  engineering  applications  and  design  as  structural  damage is often closely correlated. Liquefaction susceptibility is a measure of how susceptible local  ground conditions would be to liquefy given sufficient ground shaking is experienced. Combined these  parameters can give a proxy for a combined likelihood of a WWTP facility experiencing damage in an  earthquake via the two predominant causes: shaking and ground deformation.    As with the flooding exposure analysis above, PGA and Liquefaction Susceptibility parameters  are assigned to each WWTP through a simple spatial intersection. These datasets are described in the  following section.    2.3.1. Hazard Datasets    PGA hazard maps are for return periods of 250‐, 475‐, 950‐, 1500‐, and 2475‐years (UNISDR,  2015). As these were created at the global scale, we note that they may underestimate the hazard in  local  areas  for  fault  lines  not  captured  in  historical  catalogues.  As  a  result,  rather  than  relying  on  absolute values of horizontal acceleration, we instead group PGA into five discrete categories: Very  High VH (>0.65g), High H (0.34g ‐ 0.65g), Medium M (0.18g ‐ 0.34g), Low L (0.092g – 0.18g), and Very  Low VL (<0.092g). It should be noted that these labels are qualitative, and the actual impacts do not  necessarily  correlate  with  the  description  given  the  great  variability  in  local  conditions  and  design  standards.    Similar categories are assumed for liquefaction susceptibility: VH, H, M, L, VL. These are based  on  a  readily  available  dataset  created  for  use  at  the  global  scale  (Zorn  and  Koks,  2019)  using  a  calibrated  geospatial  prediction  model  (Zhu,  Baise  and  Thompson,  2017).  This  approach  defines  liquefaction  susceptibility  based  on  a  range  of  parameters  such  as:  distance  to  rivers,  depth  to  groundwater, annual precipitation, distance to coast, and 30‐m averaged shear wave velocity (Vs30).  As  with  PGA,  site  specifics  such  as  soil  drainage,  the  use  of  infill,  and  Vs30  (amongst  others)  are  overlooked in the method. Regardless, this method has shown promising predictive capacity and is  8 adopted in a number of national and global applications (Lin  et al., 2018; Koks et al., 2019) (Lin et al.  2018, Koks et al. 2019).      3. Results    3.1. Flood Exposure    We draw two main conclusions from this analysis. First, there will be more assets and users  that face increasing flood hazards in both the near future by 2035 and far future by 2055 (Figures 1‐ 4). However, this number varies depending on the individual model and return periods examined. For  instance, the highest from Model BCC‐CSM1‐1 projects the number of assets exposed to net increase  flooding hazards is 472 and a potential 17.5 million users could be affected for RCP 4.5 at return period  30 by 2035. The lowest for the same set of assumptions projects 29 and a potential of 7.8 million  affected users. In particular, we find that the number of assets and their users facing net increasing  flooding  hazards  are  almost  always  higher  for  a  lower  return  period  than  a  higher  return  period,  implying  that  the  focus  on  extreme  events  is  often  overlooked  and  we  should  be  paying  more  attention to flood risks at lower magnitudes.   9   Figure 1. WWTP (top) and user exposure (bottom) to net change (positive, zero or negative) of flood hazards for all models at return periods greater than 1  in 30, 1 in 50 and 1 in 100 years for RCP 4.5. Time period: (1986–2005) to (2016–2035).  10   Figure 2. WWTP (top) and user exposure (bottom) to net change (positive, zero or negative) of flood hazards for all models at return periods greater than 1  in 30, 1 in 50 and 1 in 100 years for RCP 8.5. Time period: (1986–2005) to (2016–2035).  11   Figure 3. WWTP and user exposure to net change (positive, zero or negative) of flood hazards for all models at return periods greater than 1 in 30, 1 in 50  and 1 in 100 years for RCP 4.5. Time period: (1986–2005) to (2036–2055).  12   Figure 4. WWTP and user exposure to net change (positive, zero or negative) of flood hazards for all models at return periods greater than 1 in 30, 1 in 50  and 1 in 100 years for RCP8.5. Time period: (1986–2005) to (2036–2055) 13 Second,  the  spatial  variation  is  extremely  important  for  planning  climate  resilient  infrastructure  as  exposure  of  infrastructures  to  natural  hazards  is  highly  location‐sensitive.  To  demonstrate this, we select WWTPs and superimpose changing flooding hazard maps for return  period > 50, varying RCP and time period for model MPI‐ESM‐LR (Figure 5). This model represents  the medium range of all models, which is a reasonable scenario of flooding extent in the future  periods concerned.       We observe that by 2035, flood hazards for RCP 4.5 are concentrated along the Yangtze  River (Figure 5a), in southern Hubei, northern Hunan, central Anhui, northern Jiangxi and Shanghai.  Provinces such as Guangxi, Guizhou and Ningxia face wide‐spread increasing flood hazard whereas  Shaanxi (north), Shandong (northwest), Qinghai (central‐north), Heilongjiang (east), Tibet (central)  experience regional specific flood hazard. The WWTPs located in these areas, if not designed to an  appropriate level, will face increase flooding hazards. By 2055, flooding hazard escalate in large  parts of Tibet and Xinjiang, Inner Mongolia. The WWTPs located in these regions, not previously  exposed  to  flooding  hazards  at  return  period  50,  now  face  increasing  risks.  For  RCP8.5,  concentrations of increasing flooding probability are similar to RCP4.5 during the period 2016‐2035,  along the Yangtze River. Notable differences are in regions such as northern Heilongjiang, Jilin and  northern Inner Mongolia, which suffer increasing flood hazard whereas they do not in RCP4.5. By  2055, hazards become widespread with very few areas left intact.     Decreasing flood hazard, on the other hand, is less in extent in general. For RCP 4.5, most  are concentrated in Hebei, eastern Sichuan and central Jiangsu, eastern Inner Mongolia. By 2055,  the overall number of  areas facing decreasing probability of flooding  declines. For RCP  8.5, it  is  similar to RCP 4.5.       Not only understanding the location of WWTP is important, it is also crucial to know what  the protection standards are. In some cases, areas along the Yangtze River no longer face increasing  hazard (compare Figure 5a and 5c). However, this does not mean that the WWTPs are safe. If they  are designed at a return period lower than 50, for example, at 30, it could still be facing increasing  flood hazards.  14   a  b      c  d    Figure  5.  Locations  of  WWTP  exposed  to  changing  (increasing,  decreasing,  non‐changing)  flood  hazard for model MPI‐ESM‐LR. Squares are power plants facing decreasing flood hazard; triangles are power  plants facing increasing flood hazards; circles are power plants facing non‐changing flood hazards. All figures  are for return period greater than 50, but we vary RCP (4.5 in Figures 5a and 5c; 8.5 in Figures 5b and 5d).  Time period (1986–2005) to (2016–2035) is shown in Figures 5a and 5b whereas time period (1986–2005) to  (2036–2055) is shown in Figures 5c and 5d.  Note: The boundaries, colors, denominations and any other information shown on this map do not  imply, on the part of the World Bank Group, any judgment on the legal status of any territory, or any  endorsement or acceptance of such boundaries. 15 3.2. Earthquake Exposure    The spatial locations of WWTPs with respect to two return period PGA (250‐ and 2475‐year)  surfaces and liquefaction susceptibility are presented in Figure 6 below.   PGA   250‐year  PGA   2475‐year  Liquefaction  Susceptibility  Figure 6: WWTP facility locations with respect to the greatest (250‐year) and smallest (2475‐year)  annual exceedance probabilities and liquefaction susceptibility.  Note: The boundaries, colors, denominations and any other information shown on this map do not  imply, on the part of the World Bank Group, any judgment on the legal status of any territory, or any  endorsement or acceptance of such boundaries.       16 In general, the western regions of mainland China and Beijing surrounds show the highest  seismic shaking risks. As actual damage to WWTPs dependent greatly on the design standards of  the  plants,  we  note  that  the  assigned  VL  areas  are  not  necessarily  risk  free,  particularly  when  considering potential ground deformation and other secondary hazards. Such higher liquefaction  susceptibilities are observed in the lower lying central east coast regions and far west, particularly  surrounding  the  sandy  Tamrin  Basin  area  where  there  are  comparatively  few  treatment  plants  given lower population densities.   The  counts  of  these  and  potential  affected  users  within  each  PGA  and  liquefaction  susceptibility class are presented in Tables 1 and 2. We see the combination of PGA classes (rows),  liquefaction groups (columns), and overall grouping (colour scheme). While the colour shading is  somewhat subjective, we generally make the assumption that the  highest levels of shaking and  liquefaction susceptibility will result in the greatest damage potential, whereas the lowest levels of  shaking  will  not  necessarily  cause  significant  damages  and  therefore  have  the  lowest  damage  potential.  When  considering  shaking  in  isolation  (rows),  as  one  could  expect,  greater  numbers  of  WWTPs (and dependent populations) are exposed to higher shaking classes with greater return  period events. Overall, we see few WWTPs located in areas with High classifications of PGA shaking  – ranging from 0 to 5% of our data across the studied return periods.   When considering liquefaction susceptibility in isolation, we see the majority of WWTPs  are located in areas with High or Very High liquefaction susceptibility. This is similarly reflected in  Figure  6  where  a  large  concentration  of  WWTPs  service  the  east  coast  provinces  surrounding  Shanghai, Beijing, and other major urban centers.  When considering the combination of shaking exposure and liquefaction susceptibility, we  identify  a  number  of  WWTPs  (and  dependent  populations)  that  show  the  potential  for  greater  damages  when  shaking  in  isolation.  An  example  being,  for  2475‐year  return  period  PGA,  231  WWTPs are exposed to our definition of medium shaking (0.18‐0.34g), however, the majority  of  these (>53%) could in fact be at far greater risk to ground deformation induced damages given their  High/Very High liquefaction susceptibility groupings. Ultimately, this means that over half of these  WWTPs could be in fact far more vulnerable to seismic hazards than initially anticipated if one was  just to consider PGA as a sole indicator of risk.      Table 1. Number of WWTPs in different hazard bands across 250‐, 475‐, 975‐, 1500‐, and 2475‐year return  period PGA with liquefaction susceptibility.  Liquefaction Group    VL  L  M  H  VH  VH            H            PGA  M  2    11  17  1  250‐years  L  24    44  46  6  VL  196  10  296  568  125  17 VH            H      1      PGA  M  14    25  30  3  475‐years  L  38    56  82  10  VL  170  10  269  519  119  VH                H      9  15  1  PGA  M  21    45  39  5  975‐years    L  76    92  205  21    VL  125  10  205  372  105  VH            H  3    16  18  1  PGA  M  34    50  61  11  1500‐years  L  80  2  117  283  22  VL  105  8  168  269  98  VH            H  13    26  27  2  PGA  M  43    65  111  12  2475‐years  L  78  3  128  298  37  VL  88  7  132  195  81      Table 2. Population (millions) with reduced wastewater system functionality in different hazard bands  across 250‐, 475‐, 975‐, 1500‐, and 2475‐year return period PGA with liquefaction susceptibility. The specific  return periods are given in each table. Columns add to ~460 million with values rounded for readability.  Liquefaction Group    VL  L  M  H  VH  VH            H            PGA  M  0.7    3  6  0.6  250‐years  L  7    13  12  2  VL  60  2  109  196  49  VH            H      0.5      PGA  M  5    7  9  0.6  475‐years  L  10    17  22  3  VL  53  2  101  182  48  VH                H      3  6  0.6  PGA  M  6    13  10  2  975‐years    L  23    30  61  5    VL  38  2  79  136  44  18 VH            H  1.3    5  6  .6  PGA  M    14  17  2  1  1500‐years  L  25    40  85  6  VL  32  2  65  105  41  VH            H  5    8  9  0.6  PGA  M  11    19  31  3  2475‐years  L  25  .7  48  97  16  VL  27  2  50  76  31    These combined PGA/liquefaction susceptibility classifications as indicated by their colour  shading are collated in Figure 7 (excluding dark green). Further example spatial distributions for  250‐ and 2475‐year return periods are shown in Figure 8.    Figure 7. Combined PGA/liquefaction susceptiibility classifications for those WWTPs using the same color  scheme as presented in Table 3.  19 Combined  250‐year PGA and  Liquefaction Susceptibility    Combined  2475‐year PGA and  Liquefaction Susceptibility    Figure 8. Combined PGA and liquefaction susceptibility classes for the color scheme given in Table 3 and  Figure 7 across 250‐ and 2475‐year return period PGA events.  Note: The boundaries, colors, denominations and any other information shown on this map do not  imply, on the part of the World Bank Group, any judgment on the legal status of any territory, or any  endorsement or acceptance of such boundaries.   Overall, we see the combined PGA/liquefaction susceptibility groupings vary significantly  across  China.  Understandably,  areas  of  high  seismicity  are  generally  higher  rated  given  the  expected direct correlation with shaking and both structural and non‐structural damages.  20 4. Next steps    There  are  a  number  of  natural  extensions  to  this  work  including:  (i)  defining  explicit  fragilities of different WWTP components to better define a risk of damage to both shaking and  ground deformation, as well as to flood depths, (ii) a further completed wastewater network in  both WWTP assets and representations of outlet structures and possible conveyance infrastructure  densities in upstream catchments, (iii) a more complete understanding of the spatial variability in  earthquake/flood  design  standards  to  clarify  the  most  appropriate  return  periods  to  use.  For  earthquake specifically, we need to adopt more localized PGA and VS30 models derived specifically  for  China,  and  PGV  (peak  ground  velocity)  maps  for  specific  events  to  enable  probabilities  of  liquefaction to be presented as opposed to susceptibility.    References     CRED and EM‐DAT (2019) The OFDA/CRED ‐ International Disaster Database. Available at: www.emdat.be  (Accessed: 11 March 2019).  CRED and UNISDR (2018) Economic Losses, Poverty & Disasters 1998‐2017. Available at:  https://www.unisdr.org/files/61119_credeconomiclosses.pdf.  Hu, X. et al. (2015) ‘The spatial exposure of the Chinese infrastructure system to flooding and drought  hazards’, Natural Hazards. doi: 10.1007/s11069‐015‐2012‐3.  Hu, X. et al. (2017) ‘The Spatial Exposure of China’s Infrastructure System to Flooding Risks in the Context of  Climate Change’, in The Fifth Green Growth Knowledge Platform (GGKP) Annual Conference.  Washington, D.C.: Green Growth Knowledge Platform. Available at:  http://www.greengrowthknowledge.org/resource/spatial‐exposure‐china’s‐infrastructure‐system‐ flooding‐risks‐context‐climate‐change.  IPCC (2014) IPCC AR5. doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.  Libralato, G., Ghirardini, A. V. and Avezzù, F. (2012) ‘To centralise or to decentralise : An overview of the  most recent trends in wastewater treatment management’, Journal of Environmental Management.  Elsevier Ltd, 94(1), pp. 61–68. doi: 10.1016/j.jenvman.2011.07.010.  Lin, A. et al. (2018) ‘National‐scale infrastructure network exposure to liquefaction using geospatial  techniques’, in International Conference on GIS and Geoinformation Zoning for Disaster Mitigation.  Auckland, New Zealand.  Ministry of the Environment (2013) ‘Statistics on national urban sewage treatment facilities in China (全国 投运城镇污水处理设施清单)’, pp. 1–204. Available at:  http://www.mep.gov.cn/gkml/hbb/bgg/201305/W020130508476747765965.pdf.  Mumbengegwi, D., Li, T. and Muhoza, J. P. (2018) ‘An Overview of Sewage Treatment Rates in Chinese  Cities’, International Journal of Waste Resources, 8(2). doi: 10.4172/2252‐5211.1000333.  Shearer, P. M. and Stark, P. B. (2012) ‘Global risk of big earthquakes has not recently increased’, PNAS,  109(3), pp. 717–721. doi: 10.1073/pnas.1118525109.  Stocker, T. . et al. (2013) Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I  to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge,  United Kingdom.  UNISDR (2015) GAR Risk Data Platform, UNISDR Global Assessment Report. Available at:  https://risk.preventionweb.net/capraviewer/main.jsp?countrycode=g15 (Accessed: 11 March 2019).  Yamazaki, D. et al. (2011) ‘A physically based description of floodplain inundation dynamics in a global river  routing model’, Water Resources Research, 47(4), pp. 1–21. doi: 10.1029/2010WR009726.  21 Zhang, Q. H. et al. (2016) ‘Current status of urban wastewater treatment plants in China’, Environment  International, 92–93, pp. 11–22. doi: 10.1016/j.envint.2016.03.024.  Zhu, J., Baise, L. and Thompson, M. (2017) ‘An updated geospatial liquefaction model for global  application.’, Bulletin of the Seismological Society of America, 107(3), pp. 1365–1385. doi:  https://doi.org/10.1785/0120160198.  Zorn, C. and Koks, E. (2019) Global liquefaction susceptibility map (Version 1) [Data set]. doi:  http://doi.org/10.5281/zenodo.2583746.        22