WPS7765 Policy Research Working Paper 7765 Climate Change and Poverty in Vietnam Background Paper Exposure to Floods, Climate Change, and Poverty in Vietnam Mook Bangalore Andrew Smith Ted Veldkamp Development Economics Environment and Natural Resources Global Practice Group & Climate Change Cross-Cutting Solutions Area July 2016 Policy Research Working Paper 7765 Abstract With 70 percent of its population living in coastal areas and events as important as rare ones in terms of exposure: for low-lying deltas, Vietnam is exposed to many natural haz- instance, the estimates suggest a 25-year flood under future ards, including river and coastal flooding. These hazards are conditions can expose more people than a 200-year flood expected to worsen due to climate change, and the impacts under current conditions. Although poor districts are not of any change in hazard magnitude may be particularly found to be more exposed to floods at the national level, the acute in this region. This paper examines the exposure of city-level analysis of Ho Chi Minh City provides evidence the population and poor people in particular to current and that slum areas are more exposed than other parts of the future flooding at the country level, using new high-resolu- city. The results of this paper show the benefits of investing tion flood hazard maps and spatial socioeconomic data. The today in flood risk management, and can provide guidance paper also examines flood exposure and poverty at the local as to where future investments may be targeted. Further- level within Ho Chi Minh City. The national-level analy- more, while the main strategy in Vietnam today to manage sis finds that a third (33 percent) of today’s population is flood risk is to reduce exposure, the increase in exposure already exposed to a flood, which occurs once every 25 years, estimated in this paper provides support that alternative assuming no protection. For the same return period flood strategies to reduce vulnerability (such as financing for under current socioeconomic conditions, climate change floor-raising) or improve the ability-to-adapt of households may increase the number exposed to 38 to 46 percent of (such as social safety nets) may warrant increased attention. the population. Climate change impacts can make frequent This paper is a product of the World Bank Environment and Natural Resources Global Practice Group and the Climate Change Cross-Cutting Solutions Area and is a background paper for the World Bank work on “Climate Change and Poverty in Vietnam.” 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 authors may be contacted at mbangalore@worldbank.org. 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   Exposure to Floods, Climate Change, and Poverty in Vietnam  Mook Bangalore1, Andrew Smith2, Ted Veldkamp3  1  Climate Policy Team, World Bank, Washington, DC, USA  2  SSBN Ltd, Bristol, UK  3  Institute for Environmental Studies, Vrije Universiteit, Amsterdam                                      Acknowledgements  This  work  is  part  of  the  programmatic  AAA  on  Vietnam  Climate  Resilience  and  Green  Growth  (P148188)  and  was  developed  under  the  oversight  of  Christophe  Crepin.  It  contributed  to  the  global  program  on  Climate  Change  and  Poverty  (P149919)  under  the  oversight  of  Stephane  Hallegatte.  The  authors  thank  Abigail Baca, Christophe Crepin, Chandan Deuskar, Stephane Hallegatte, Stuart Hamilton, Pam McElwee,  Madhu  Raghunath,  Maurice  Rawlins,  Ulf  Narloch,  Dzung  Huy  Nguyen,  and  Vo  Quc  Tuan  for  valuable  comments and feedback. The authors may be contacted at mbangalore@worldbank.org   JEL codes: Q54, I30, Q50  Keywords: Floods, Poverty, Vietnam, Exposure, Urban Development        1. Introduction   Vietnam is a rapidly developing country highly exposed to natural hazards. One of the major natural risks  the country faces is riverine and coastal flooding, due to its topography and socioeconomic concentration:   Vietnam’s  coastline  is  3,200  kilometers  long  and  70  percent  of  its  population  lives  in  coastal  areas  and  low‐lying  deltas  (GFDRR  2015).  Furthermore,  climate  change  is  expected  to  increase  sea  levels  and  the  frequency and intensity of floods, globally and in Southeast Asia (IPCC 2014; World Bank 2014). Given the  country’s  concentration  of  population  and  economic  assets  in  exposed  areas,  Vietnam  has  been  ranked  among  the  five  countries  most  affected  by  climate  change:  a  1  meter  rise  in  sea  level  would  partially  inundate  11  percent  of  the  population  and  7  percent  of  agricultural  land  (World  Bank  and  GFDRR  2011;  GFDRR 2015).   Even though climate change impacts are expected to primarily occur in the future, flooding already causes  major  problems  in  Vietnam,  with  some  segments  of  the  population  more  vulnerable  than  others  (Adger  1999;  World  Bank  2010;  World  Bank  and  Australian  AID  2014).  In  particular,  evidence  suggests  poor  people  are  more  vulnerable  than  the  rest  of  the  population  to  natural  disasters  such  as  floods,  as  their  incomes are more dependent on weather, their housing and assets are less protected, and they are more  prone to health impacts (Hallegatte et al. 2016, Chapter 3). Poor people also have a lower capacity to cope  with  and  adapt  to  shocks  due  to  lower  access  to  savings,  borrowing,  or  social  protection;  and  climate  change is likely to worsen these trends (Hallegatte et al. 2016, Chapter 5).      Therefore,  it  is  important  to  quantify  how  many  people  are  exposed  to  floods,  how  this  distribution  of  exposure  falls  upon  regions  and  socioeconomic  groups,  and  how  climate  change  may  influence  these  trends.  Employing  flood  hazard  maps  and  spatial  socioeconomic  data,  this  paper  examines  these  questions in the context of Vietnam:   1. How many people are exposed currently? How might this change under climate change?   2. Where is exposure highest currently? How might this change under climate change?   3. How many poor people are exposed currently? How might this change under climate change?   Furthermore, given that the dynamics of poverty and natural disasters (and particularly, floods) occur at  the local level, analyses at the national scale (or even at the province or district level) may miss important  mechanisms  and  small‐scale  differences,  from  one  city  block  to  the  next.  To  complement  the  country‐ level  analysis,  we  also  focus  at  the  local  level  within  Ho  Chi  Minh  City  (HCMC),  a  city  with  high  flood  exposure. Here, we combine high‐resolution flood hazard data with spatial data on slum location, urban  expansion,  and  migration,  to  examine  the  distribution  of  exposure  across  poor  and  non‐poor  locations.   While  many  studies  have  examined  flood  risk  in  Vietnam,  many  have  only  focused  on  hazard  mapping.  The  contribution  of  this  paper  is  to  include  the  socioeconomic  dimensions  and  examine  how  flood  exposure is distributed across poor and non‐poor locations, at the country and city levels.    The  national‐level  analysis  finds  that  a  third  (33%)  of  today’s  population  is  already  exposed  to  a  25  year  event  (an  event  with  a  probability  of  occurrence  of  0.04),  assuming  no  protection.  For  the  same  return  2    period  flood  under  current  socioeconomic  conditions,  climate  change  may  expose  38‐46%  of  the  population, depending on the severity of sea level rise. Climate change impacts may make frequent events  as  important  as  rare  ones  in  terms  of  exposure:  for  instance,  a  25‐year  flood  under  future  climate  conditions exposes more people than a 200‐year flood under current conditions. While poor districts are  not  found  to  be  more  exposed  to  floods  at  the  national  level,  the  city‐level  analysis  of  HCMC  provides  evidence that 68‐85 percent of slum areas are exposed to floods, a higher percentage than the rest of the  city. In addition to showing the benefits of investing today in flood protection, this paper provides policy  implications for the design of flood risk management strategies in Vietnam.   2. Literature review   In  the  last  30  years,  floods  worldwide  have  killed  more  than  500,000  people  and  resulted  in  economic  losses of more than US$500 billion (Kocornik‐Mina et al. 2015). It is therefore no surprise that a number  of studies have examined the population and economic assets exposed to flood risk. At the global level, it  is  well  documented  that  an  increasing  share  of  the  population  and  economic  assets  lie  in  areas  exposed  to  riverine  and  coastal  flood  risk  today,  and  these  trends  show  no  sign  of  slowing  down  (UN‐ISDR  2015;  Ceola,  Laio,  and  Montanari  2014;  Jongman  et  al.  2014).  To  compound  these  socioeconomic  changes,  climate  change  is  expected  to  intensify  many  hazards  and  further  increase  exposure:  the  number  of  people  exposed  to  river  floods  could  increase  by  4‐15%  in  2030  and  12‐29%  in  2080  (Winsemius  et  al.  2015).  But only a handful of global studies have examined how this distribution of flood exposure differs between  rich and poor. Kim (2012) assesses these dynamics at the country‐level, and finds that poor countries tend  to  be  more  exposed  to  natural  disasters,  including  floods,  compared  to  rich  countries.  More  recently,  (Winsemius et al. 2015) examined whether poor people within countries are more exposed to flood risk,  and found that this was the case for 60% of the 52 countries sampled.    Within  Vietnam,  studies  suggest  that  floods  significantly  impact  poverty,  both  quantitatively  at  the  national  level  using  household  survey  data  (Bui  et  al.  2014)  and  qualitatively  through  focus  group  interviews at the local level in Ho Chi Minh City (World Bank and Australian AID 2014). One study within  Vietnam examines the exposure of poor and non‐poor people to floods and found that a disproportionate  number of poor people live in highly‐flooded areas of the Mekong Delta (Nguyen 2011).   At a more local scale and  especially within cities, land and housing  markets often push  poorer people  to  settle in riskier areas. Where markets factor in hazard risks, housing is cheaper where risk is higher (Husby  and Hofkes 2015). And, because poorer people have fewer financial resources to spend on housing and a  generally  lower  willingness  and  ability  to  pay  for  safety,  they  are  more  likely  to  live  in  at‐risk  areas  (Lall  and Deichmann 2012; Fay 2005; Hallegatte et al. 2016).   Empirically,  this  higher  exposure  to  flood  risk  for  poor  urban  dwellers  is  found  in  about  75%  of  the  countries  examined  by  (Winsemius  et  al.  2015),  and  also  when  using  high‐resolution  data  on  household  location  and  flood  hazards  in  Mumbai,  India  (Patankar  2015).  This  high  exposure  of  the  urban  poor  to  floods has severe implications on the  health of children and  economic outcomes of adults,  as evidenced  in HCMC (World Bank and Australian AID 2014).  3    This paper provides an in‐depth case study of floods, poverty, and climate change in Vietnam and Ho Chi  Minh  City,  examining  the  exposure  of  the  total  population,  and  poor  people  in  particular  to  current  and  future flood risk. It makes two contributions; the first is that it combines state‐of‐the‐art hazard maps with  socioeconomic  data  to  examine  distributional  impacts  of  floods  at  the  national‐level  in  Vietnam.  Most  previous  analyses  of  floods  and  climate  change  in  Vietnam  at  the  national‐level  have  focused  on  hazard  mapping  and  not  its  distributional  impacts  (Institute  of  Strategy  and  Policy  on  Natural  Resources  and  Environment 2009; Ministry of Natural Resources and Environment 2009). The second contribution is the  paper’s  analysis  of  flood  exposure  and  poverty  at  national  and  local  levels:  most  previous  analyses  have  focused on one or the other (Winsemius et al. 2015; World Bank and Australian AID 2014).    3. Data  To  examine  population  and  poverty‐specific  exposure  to  floods,  we  employ  spatial  data  defining  flood  hazard and a number of socioeconomic characteristics representing poverty and population density.   3.1. Flood hazard data   3.1.1. Flood hazard maps for Vietnam developed for this study   For  this  study,  we  developed  flood  hazard  maps  representing  riverine,  flash‐flood  and  coastal  flood  risk  for Vietnam. These flood hazard maps estimate the inundation depth at a grid cell level of 3 arc‐seconds,  (~  90m)  and  provide  coastal  surge  hazard  layers,  along  with  pluvial  and  fluvial  layers.  The  maps  provide  information  on  the  extent  and  depth  of  flood  hazard  for  a  specific  location.  For  the  coastal  component,  we  explicitly  model  four  return  periods  –  25,  50,  100,  and  200  year  events,  under  current  and  future  climate conditions.    There is a significant amount of uncertainty with regards to how much sea level will rise. For that reason  we  model  three  future  climate  scenarios  per  return  period:  a  low,  medium,  and  high  scenario  (Table  1),  using  estimates  from  the  IPCC  (IPCC  2014;  IPCC  2007).  For  the  fluvial  and  pluvial  hazards,  future  climate  scenarios were not explicitly simulated owing to the complexity and considerable uncertainties that arise  (Smith et al. 2014).1   Although robust modeling of the magnitude of future extreme rainfall is not yet possible, heavy rainfall is  expected  to  increase  in  a  warmer  climate,  owing  to  the  increased  water  holding  capacity  of  the  atmosphere. Therefore instead of a direct modeling approach, future climate scenarios were inferred by  taking flood hazard maps derived under current climate conditions for different return periods, and using                                                               1  These uncertainties largely arise from climate models; global climate models (GCMs) struggle to represent the  physical processes that produce extreme rainfall. Indeed even in higher resolution regional climate models (RCMs),  heavy rainfall events are poorly represented. As a result the modelled rainfall data must be ‘corrected’, in order to  render it realistic. The fact that the underlying models themselves cannot represent flood driving rainfall means  that there is little confidence in the projections that they produce. Moreover, at the national scale there is very  little river gauge data available in Vietnam. Therefore rainfall‐runoff models, required to transform rainfall  projections into river discharge values, would be largely un‐calibrated. This adds an additional source of significant  modeling uncertainty to the model cascade. The combination of poorly represented extreme rainfall in climate  models, coupled with uncalibrated rainfall‐runoff models, would largely render any projections of future flood risk  impractical, owing to the significant uncertainties that arise.  4    them as a proxy for future climate scenarios. The return period  hazard maps  used for each of the future  scenarios are outlined in Table 2. Although simplistic, this method allows areas that may be impacted by  increasing riverine and extreme rainfall driven flooding to be identified. Clearly there are some significant  assumptions and uncertainties arising from this method. However, given the impracticalities of modeling  future flood risk in Vietnam, this approach provides a plausible and practical attempt to estimate changing  flood risk at the national scale.  For each of the four return periods, four scenarios are modeled (historical, future with low sea level rise,  future  with  medium  sea  level  rise,  and  future  with  high  sea  level  rise),  combining  the  coastal  and  fluvial/pluvial  hazard  layers  (Table  2).  Importantly,  the  flood  hazard  models  do  not  include  flood  protection  (such  as  dikes  and  drainage  systems),  which  can  make  a  large  difference  in  the  flood  hazard  particularly in well‐protected areas. In these well‐protected areas, our flood maps may over‐estimate the  flood hazard. For full details on the methodology used to produce these hazard maps, see Appendix 1.   Table 1. Future scenarios used for Vietnam coastal modeling. RCP stands for Representative Concentration Pathway. We use two  RCPs  from  the  recent  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change  (IPCC)  report  (IPCC  2014)  to  represent  a  low  climate  change  and a high climate change scenario. RCP2.6 is a low scenario consistent with temperature increases of 2°C, while RCP8.5 is a high  scenario consistent with temperature increases  of 4°C. The A1B scenario was taken from a previous IPCC report (IPCC 2007) and  represents a medium climate change scenario, in between RCP2.6 and RCP8.5.  Simulations  Scenario  Percentile  SLR ‐2100 (m)  Low  RCP 2.6  0.5  0.28  Medium  A1B  0.05  0.6  High  RCP 8.5  0.95  0.98  Table 2. Hazard map scenarios for which the modeling was conducted for Vietnam  Scenario  Coastal  Fluvial/Pluvial  1 in 25  1 in 25  1 in 25  1 in 25 Future – Low   1 in 25 + 28cm  1 in 50  1 in 25 Future – Medium   1 in 25 + 6cm  1 in 75  1 in 25 Future – High  1 in 25 + 98cm  1 in 100        1 in 50  1 in 50  1 in 50  1 in 50 Future – Low   1 in 50 + 28cm  1 in 75  1 in 50 Future – Medium   1 in 50 + 6cm  1 in 100  1 in 50 Future – High   1 in 50 + 98cm  1 in 200        1 in 100  1 in 100  1 in 100  1 in 100 Future – Low   1 in 100 + 28cm  1 in 200  1 in 100 Future – Medium  1 in 100 + 6cm  1 in 250  1 in 100 Future – High   1 in 100 + 98cm  1 in 500        1 in 200  1 in 200  1 in 200  1 in 200 Future – Low   1 in 200 + 28cm  1 in 250  1 in 200 Future – Medium   1 in 200 + 6cm  1 in 500  1 in 200 Future – High   1 in 200 + 98cm  1 in 1000  5    For most of the analyses, the “combined” maps are used, which include both coastal and the fluvial/pluvial  floods.  For  instance,  the  combined  maps  for  the  25‐year  return  period  flood  (under  current  conditions,  and  low,  medium,  and  high  future  conditions)  are  presented  in  Map  1.  A  Google  Earth  image  of  Ho  Chi  Minh City with the flood map for a 25‐year return period with high climate change is presented in Map 2.     Map 1. A visual of what the combined hazard maps (which include coastal and fluvial/pluvial) look like. The map presented here  is the worse‐case scenario we simulate, a 200‐year return period flood with high sea level rise.    Map  2.  Google  Earth  image  of  the  flood  maps  overlaid  with  the  built  environment  in  Ho  Chi  Minh  City,  for  the  25‐year  return  period under high climate change.   6    3.1.2. Local flood hazard maps for Ho Chi Minh City   In  addition  to  the  flood  hazard  maps  developed  for  this  study  as  described  above,  we  use  an  additional  set of maps produced specifically for HCMC.   The  inundation  maps  were  used  in  an  earlier  flood  risk  study  of  HCMC  (Lasage  et  al.  2014),  and  were  composed with the MIKE 11 hydraulic modeling software (DHI 2003). The flood hazard maps, which have  a spatial resolution of 20 meters, represent the current conditions for five return periods: 10, 25, 50, 100,  and 1000 years. Future conditions, again using the five return periods, include a sea level rise scenario of  +30 centimeters in the year 2050 (consistent with the “low” sea level rise used for the maps produced for  this study) in combination with current river discharge (FIM 2013). Potential peaks in precipitation events  and/or river discharges due to climate change are not covered by this data set. The inundation layers for  a 10, 25, and 50‐year return period under current climate conditions and given a sea level rise scenario of  +30 centimeters are shown in Map 3.    Map 3. Flood maps showing inundation depth (cm) in case of a: (a) 10‐year return period flood under current conditions, (b) 25‐ year  return  period  flood  under  current  conditions;  (c)  50‐year  return  period  flood  under  current  conditions;  (d)  10‐year  return  period flood given a 30 cm sea level rise; (e) 25‐year return period flood given a 30 cm sea level rise; and (f) 50‐year return period  flood given a 30 cm sea level rise.  7    3.2. Socioeconomic data   3.2.1. District‐level poverty and population data   At  the  national‐level  analysis,  we  overlay  the  flood  hazard  maps  developed  for  this  study  with  spatial  socioeconomic data. For Vietnam, the World Bank has produced estimates of the number of people within  each  district  who  live  below  the  poverty  line:  this  “poverty  map”  is  displayed  in  Map  4a,  and  the  full  methodology can be found in (Lanjouw, Marra, and Nguyen 2013). In addition, we use gridded population  density  data  with  a  1km  resolution  from  Landscan  (Geographic  Information  Science  and  Technology  2015). This “population map” is displayed in Map 4b.     Map 4. (a) Poverty map and (b) population density map for Vietnam at the district level. Sources: (Lanjouw, Marra, and Nguyen  2013; Geographic Information Science and Technology 2015)  3.2.2. Slum data and urban expansion data in Ho Chi Minh City  The spatial socioeconomic data set used for Ho Chi Minh City is a data set of potential slum areas and of  urban  expansion  from  2000  to  2010,  from  the  Platform  for  Urban  Management  and  Analysis  (PUMA),  a  city‐level data set developed by the World Bank (World Bank 2015).This data was collected via satellite in  the year 2012, through a combination of visual interpretation of various sources and vintages of imagery.   To  guide  the  identification  of  slums,  previous  work  has  provided  information  on  the  appearance  and  geographical extent of slums in HCMC. Surveys of poverty in the city find the appearance of slums in HCMC  to  be  characterized  as  densely  built  small  households  and  shelters  that  have  predominantly  semi‐ permanent character (Habitat for Humanity 2008). In terms of geographic extent, many slums are located  in certain districts ( districts 2, 3, 4, 6, 8, 11, 12, Binh Thanh, Go Vap, Tan Phu) and along the Saigon River  8    (e.g. Kenh Te, Rach Ben Nghe, Thi Nghe‐Nhieu Loc Canal, Kenh Doi, Thi Nghe Canal, Lo Gom, and Canala)  (Horsley 2004; De Lay 2011; Habitat for Humanity 2008). Taking into account these spatial and geographic  characteristics,  the  PUMA  data  set  interprets  Google  Earth  imagery  to  produce  two  layers  of  potential  slum  areas  (PUMA  2013):  areas  with  defined  borders  (polygon‐data)  and  potential  slum  areas  without  (point‐data)  defined  borders.  In  the  latter  case,  we  applied  a  circular  buffer  of  50  meters  around  each  point indicating a potential slum location. Evidence suggests that slum areas exist in the northern districts  of  HCMC  (Habitat  for  Humanity  2008),  which  are  not  reflected  in  Map  5.  For  this  reason,  we  ran  the  analyses for two samples – all the districts in the province, and only the districts with potential slums from  PUMA.   PUMA  also  collects  data  on  land‐use  change,  based  on  satellite  interpretation  of  land  use  in  2000  and  2010. The data set identifies areas of urban expansion, defined as “the extension of artificial services and  associated  areas”.  (PUMA  2013).  The  slum  locations  and  locations  of  urban  expansion  in  HCMC  are  presented in Map 5.     Map 5. Location of slum areas and locations with urban expansion in the city of HCMC. Source: (PUMA 2013).   4. Methodology   4.1. Exposure to flooding at the national level  At the national level, we estimate per district the number of people exposed to each scenario of flooding,  and  the  number  of  poor  people  exposed.  In  the  flood  data,  we  define  exposed  areas  as  those  grid  cells  where  the  flood  level  is  greater  than  0;  non‐exposed  areas  are  those  grid  cells  where  the  flood  level  is  zero.  This  is  a  measure  of  extent  rather  than  depth,  and  has  been  used  in  previous  studies  to  examine  exposure  to  floods  (Jongman  et  al.  2014;  Winsemius  et  al.  2015;  Ceola,  Laio,  and  Montanari  2014).  Furthermore,  while  we  lose  information  by  using  extent  rather  than  depth  (we  have  depths  in  our  flood  9    data),  we  decided  to  use  extent  since  our  flood  data  assumes  no  protection.  Protection  is  more  likely  to  impact the depth, rather than the extent, of the flood results.2    We then overlay this flood layer with the population density data set, to estimate the number of people  per  population  grid  cell  that  are  exposed  to  floods.  As  the  population  density  data  set  is  at  a  lower  resolution (1km) than the flood data (90m), we estimate the percentage of the population grid cell which  is  flooded,  and  multiply  this  percentage  by  the  population  in  that  grid  cell.  For  instance,  if  a  population  grid  cell  has  500  people,  and  10%  of  that  cell  is  flooded  (based  on  the  flood  data),  then  we  estimate  50  people to be exposed to floods in that cell. In doing so, we assume that the population is evenly distributed  within a grid cell.   We  run  this  analysis  for  all  the  scenarios  presented  in  Table  2,  and  aggregate  our  results  at  the  district  level  to  estimate  the  number  of  people  affected.  To  include  the  poverty  dimension,  we  use  the  poverty  headcount rate in each district to estimate the percentage of poor people exposed. For instance, if 20,000  people are exposed to floods in District X, and District X has a poverty headcount rate of 20%, 1,000 poor  people are exposed to floods in that district. In this analysis, we assume that poverty is evenly distributed  within a district.    4.2. Slum and urban expansion exposure in Ho Chi Minh City  For  the  HCMC  analysis,  we  estimate  the  general  exposure  to  flooding,  for  the  whole  province  of  HCMC  and in each of its 24 districts. The flood maps used here are based on a model of HCMC, and are not the  same map as used in the figurative example in Section 4.1.    Exposure to flooding was again evaluated using flood extent (we also evaluate flood depth, for full results,  see  Appendix  2).  We  examine  the  flood  extent  in  three  areas:  for  all  urban  areas  (the  whole  HCMC  province), for those areas defined as potential slums (from the PUMA data set), to examine how exposure  to floods is different in slum areas. We do the same for areas defined as urban expansion locations (also  from the PUMA data set) to evaluate whether new urban developments within the province of HCMC take  place in flood prone areas.   Again  we  use  a  number  of  events,  from  the  case  of  regular  flooding  (10‐year  event)  to  more  extreme  flooding  events  (1000‐year  event).  Moreover,  we  examine  how  this  exposure  changes  due  to  climate  change  (proxied  by  sea  level  rise  changes),  by  running  the  analysis  with  flood  hazard  maps  taking  into  account  a  30  cm  sea  level  rise.  In  each  district  and  across  the  whole  city,  we  examine  the  percentage  of  area  within  each  of  the  three  categories  (all  urban  areas,  slums,  and  urban  expansion  areas)  that  is  exposed  to  floods  (that  is,  where  flood  depth  >  0cm)  and  the  percentage  which  is  not  exposed  to  floods  (that is, where flood depth = 0cm). We then compare these values across the three categories.  5. Results                                                                2  There is also  a good reason for examining extent over depth, in terms of the hazard modeling; flood depths  within a large scale flood model are very uncertain, and there is much more certainty about extents.  10    5.1. National‐level analysis for poverty and exposure to floods  5.1.1. Flood risks (with and without climate change)  For  the  entire  country  of  Vietnam,  at  the  district  level,  we  estimate  the  total  number  of  people  and  the  share  of  the  population  who  are  exposed  to  floods.  In  the  results  presented,  we  examine  the  four  scenarios for the 25‐year, 50‐year, 100‐year and 200‐year return period flood – a historical scenario, and  three scenarios representing future climate: a low, medium, and high scenarios.   We aggregate the results at the country level.3 A third (33%) of today’s population is already exposed to  a 25‐year flood in Vietnam, assuming no protection (such as dikes and drainage systems), which can make  a  large  difference  in  the  flood  hazard  particularly  in  well‐protected  areas.  In  these  well‐protected  areas,  our flood maps may over‐estimate the flood hazard.   When  including  climate  change,  this  percentage  increases  by  13‐27%,  depending  on  the  severity  of  sea  level rise. This increase in exposure is due to the concentration of the population in coastal areas. For the  50‐year  flood,  more  than  a  third  (38%)  of  today’s  population  is  already  exposed.  Given  climate  change,  this  number  is  expected  to  increase  by  7‐21%  (resulting  in  overall  exposure  of  between  40  and  48%)  for  the same return period (50‐year). For a 100‐ and 200‐year flood under a high climate scenario, more than  half of the population is exposed.   Climate  change  impacts  can  be  seen  in  these  exposure  numbers  –  for  instance,  a  50‐year  flood  with  medium  climate  change  impacts  has  the  same  exposure  of  a  200‐year  historical  flood  (at  44%),  while  almost  half  the  country’s  population  (48%)  is  exposed  to  a  50‐year  flood  with  high  climate  impacts.  Full  results are presented in Table 3.    Table 3. Population exposed to flood risk in Vietnam, across the 16 flood hazard scenarios examined.   Return period  Scenario  Exposure  25  50  100  200  Estimated population exposed (m)  30.17  34.30  38.35  40.43  Historical  Percentage of today’s population  33%  38%  42%  44%  Estimated population exposed (m)  34.78  36.87  40.91  42.32  Low climate  Percentage of today’s population  38%  40%  45%  46%  change  Increase due to climate change  13%  7%  6%  4%  Medium  Estimated population exposed (m)  38.03  40.22  43.34  45.16  climate  Percentage of today’s population  42%  44%  48%  50%  change  Increase due to climate change  21%  15%  11%  10%  Estimated population exposed (m)  41.46  43.36  46.13  48.72  High climate  Percentage of today’s population  46%  48%  51%  53%  change  Increase due to climate change  27%  21%  17%  17%                                                               3  Results presented are similar to a previous study analyzing the exposure to a 100‐year return period flood  without climate change impacts, which finds 40 million people to be exposed to that event (Jongman et al. 2014).   11    But  these  national  results  on  exposure  are  not  evenly  be  distributed  across  the  country.  The  spatial  analysis  also  allows  us  to  examine  which  districts  have  the  highest  absolute  and  the  highest  relative  exposure. We present results for the 25‐year flood, for a historical and a high climate scenario (results on  geographical extent for other scenarios are similar). For absolute exposure, the largest number of people  exposed  are  found  in  the  Mekong  Delta,  the  Red  River  Delta,  and  the  Southeast  Coast  (Map  6  and  Map  7). But the relative exposure (that is, the % of the district population which is exposed to floods) shows a  larger  spread.  Most  areas  in  the  country  –  including  the  North  Central  Coast  and  the  Northeast  –  have  high percentages of their populations residing in flood‐prone areas (Map 9).           Map 6. Absolute exposure at the district level (total number of people in a district exposed), for a 25‐year historical flood (left) and  a 25‐year historical flood under high climate change (right).   12        Map  7.  Total  population  exposed  in  the  Red  River  Delta  for  historical  25‐year  flood  (left)  and  25‐year  flood  with  high  climate  impacts (right)      Map  8.  Total  population  exposed  in  the  Mekong  for  historical  25‐year  flood  (left)  and  25‐year  flood  with  high  climate  impacts  (right)  13      Map 9. Relative exposure at the district level (% of district population exposed), for a 25‐year historical flood (left) and a 25‐year  flood under high climate change (right).       Map 10. Relative exposure in the Red River Delta for historical 25‐year flood (left) and 25‐year flood with high climate impacts  (right)  14        Map  11.  Relative  exposure  in  the  Mekong  Delta  for  historical  25‐year  flood  (left)  and  25‐year  flood  with  high  climate  impacts  (right).   5.1.2. Flood exposure and poverty   Another  question  is  how  many  poor  people  are  exposed  to  flood  risk  in  the  country.  This  is  important  since case studies of poverty and disasters suggests that poor people are more vulnerable to floods (e.g.  they  lose  larger  portions  of  their  incomes  and  assets)  and  they  have  less  access  to  support  to  cope  and  adapt (Hallegatte et al. 2016).   Livelihood shocks triggered by floods could keep people from escaping poverty and even push them into  deeper  poverty  (Karim  and  Noy  2014).  Qualitative  work  undertaken  in  the  provinces  of  An  Giang,  Kien  Giang, Kon Tum, Hoa Binh and Bac Ninh confirm that many poor households feel more vulnerable to floods  due to their increased exposure (a result of living in flood prone areas, like along river banks or outside of  protective  dikes,  and  often  having  substandard  quality  of  housing)  and  are  less  likely  to  have  sufficient  assets to buffer the effects of floods (This Report, 2016). Poor households in these provinces also report   receiving  inadequate  support  for  coping  with  the  aftermath  of  floods,  and  that  floods  can  be  one  factor  in  pushing  near‐poor  people  into  poverty  if  there  is  not  sufficient  safety‐net  and  livelihood  support  to  flood victims (This Report, 2016).   To examine  the question  of how many poor people  in Vietnam are exposed to  flooding, we  multiply  the  population  exposure  estimates  by  the  district’s  poverty  headcount  rate  (the  percentage  of  people  living  below $ USD 1.25 per day), as calculated in (Lanjouw, Marra, and Nguyen 2013).   For  a  25‐year  historical  flood,  30%  of  today’s  poor  population  is  exposed.  This  number  increases  by  between 16‐28% given climate change impacts. For a 50‐year return period under a high climate scenario,  40% of today’s poor people in Vietnam are exposed to flooding. For a 200‐year return period under a high  climate  scenario,  more  than  half  of  today’s  poor  are  exposed.  Similar  to  the  population  analysis,  the  15    impact of climate change on the number of poor people exposed is evident. For instance, a 25‐year event  with high climate change impacts has the same exposure as a 200‐year historical event (at around 41% of  poor people being exposed).   Table 4. Number and percentage of poor exposed to flood risk in Vietnam, across the 16 flood hazard scenarios examined.   Return period  Scenario  Exposure  25  50  100  200  Estimated poor exposed (million)  5.28  6.19  6.88  7.24  Historical  Percentage of today’s poor  30%  35%  39%  41%  Estimated poor exposed (million)  6.27  6.64  7.32  7.54  Low climate  Percentage of today’s poor  35%  37%  41%  42%  change  Increase due to climate change  16%  7%  6%  4%  Medium  Estimated poor exposed (million)  6.80  7.16  7.69  8.00  climate  Percentage of today’s poor  38%  40%  43%  45%  change  Increase due to climate change  22%  14%  11%  10%  Estimated poor exposed (million)  7.33  7.66  8.14  8.56  High climate  Percentage of today’s poor  41%  43%  46%  48%  change  Increase due to climate change  28%  19%  16%  15%  Based  on  the  statistics  provided  in  Table  4,  there  is  no  strong  signal  that  poor  people  are  more  exposed  than non‐poor people, at the national level. However, this may not be the case in specific regions or within  specific districts.    To  examine  which  districts  have  a  confluence  of  poverty  and  flood  risk,  we  classify  both  each  district’s  poverty  headcount  rate  and  flood  exposure  into  three  categories:  low,  medium,  and  high.  We  create  3  quantiles for each. We examine both absolute and relative numbers, overlaying the number of poor and  number of flood exposed, and the percentage of poor and percentage of flood exposed.   The results suggest that areas of the Northern Mountains and the Mekong Delta exhibit districts with high  flood  and  high  poverty  (darkest  shade  of  brown  in  Map  12).  The  results  are  slightly  different  when  comparing relative and absolute numbers. When using absolute (the number of poor and number of flood  exposed) more areas of high flood and  poverty are visible in the  Mekong and  Red  River Delta, as well as  along the eastern coasts.   16    A  B      Map  12.  Overlay  of  poverty  and  flood  at  the  district  level  for  the  25  year‐return  period  flood  with  climate  change.  Map  A  shows  relative exposure, overlaying the % of poor and % of population flooded, Map B shows the absolute exposure, overlaying the # of  poor and # of population flooded.    Bins: Map A, Poor, Relative (Low = 0‐15%, Med = 15‐28%, High = 28%+)  Bins: Map A, Flood Exposure, Relative (Low = 0‐26%, Med =26‐47% , High =47%+)  Bins: Map B, Poor, Absolute (Low = 0‐15,900, Med =15,900 – 31,000, High = 31,000+)  Bins: Map B, Flood Exposure, Absolute (Low = 0‐27,000, Med =27,000 – 70,000, High = 70,000+)  However, even though not all of the poorest districts do not seem to face higher exposure risk to floods,  it is important to remember that poor  households and poor individuals within  high exposure areas have  generally higher vulnerability to the impact of floods. Further, it is very likely that within a district or city,  the  poorest  are  the  most  exposed  to  floods.  We  explore  this  dynamic  at  the  local  scale  with  a  city‐level  analysis of Ho Chi Minh City.   5.2. City‐level analysis in HCMC for poverty and exposure to floods  While  the  relationship  between  poverty  and  exposure  to  floods  may  not  be  evident  at  the  national  or  district  level,  at  a  more  local  scale  and  especially  in  urban  areas,  land  and  housing  markets  often  push  poorer  people  to  settle  in  riskier  areas  (Lall  and  Deichmann  2012).  For  instance,  comparing  exposure  of  poor people to average exposure, poor households are 71% more exposed to flooding in the Mithi River  Basin in Mumbai, India (Hallegatte et al. 2016).   17    We  examine  these  dynamics  in  Ho  Chi  Minh  City,  using  high‐resolution  local‐scale  flood  maps  designed  specifically  for  HCMC  (Lasage  et  al.  2014)  and  proxy  for  poverty  using  the  spatial  location  of  potential  slums  from  the  Platform  for  Urban  Management  and  Analysis  (PUMA)  data  set  (World  Bank  2015).  The  PUMA  data  set  also  has  information  on  locations  of  urban  expansion  from  2000  to  2012.  We  therefore  examine exposure to flooding in all three locations – urban areas as a whole, potential slum locations, and  areas  of  urban  expansion.  The  results  we  present  below  are  for  all  districts  in  HCMC;  results  for  only  districts with slum areas are similar and thus not reported.   We find that a relatively high percentage of the potential slum areas are exposed to floods, ranging from  68.9%  (for  a  10‐year  return  period)  up  to  83.3%  (for  a  1000‐year  return  period).  When  considering  all  urban areas of HCMC, exposure to flooding is lower: 63% (for a 10‐year return period) up to 68.3% (for a  1000‐year return period). A sea level rise of 30 cm increases the extent of flooded areas the most in slum  areas  and  for  a  low‐probability  but  recurrent  flood  (10‐year  flood).  For  a  10‐year  flood  and  looking  only  within slum areas, we find an increase in exposure of 15 percentage‐points due to sea level rise, compared  to a difference of 5.7 percentage‐points when looking at the entire urban area of HCMC. These results, as  presented in Figure 1, suggest slum areas to be more exposed to floods than non‐slum areas.4   Due to cognitive biases, it can be hypothesized that flood risk from frequent events (like the 10‐year return  period event) are more likely to be remembered than a rare event (like the 1000‐year return period event)  and  thus  more  likely  to  be  included  in  land  values.  If  this  logic  holds,  it  is  likely  that  potential  slum  areas  should  exhibit  a  higher  exposure  than  other  areas  for  frequent  events.  However,  in  our  analysis  we  find  the  opposite:  that  the  difference  between  slum  and  non‐slum  increases  as  the  return  period  event  gets  rarer.    When  looking  at  the  areas  of  urban  expansion  we  find  that  a  large  share,  72.2%  under  a  flooding  event  with  a  10‐year  year  return  period  up  to  74.4%  in  case  of  a  1000‐year  return  period,  of  these  areas  is  located in areas prone to flooding (Figure 1).                                                                4  Disaggregated results per district can be found in Appendix 2. Results using depth as an indicator for flooding is  also presented in Appendix 2.   18    90 80 70 60 % of area exposed 50 40 30 20 10 0 All urban areas Potential slum areas Urban expansion areas RP10 RP25 RP50 RP100 RP1000 RP10_SLR RP25_SLR RP50_SLR RP100_SLR RP1000_SLR   Figure  1.  Slum  areas  tend  to  be  more  exposed  than  the  average,  across  all  flood  scenarios.  SLR  means  the  scenario  includes  a  30cm sea level rise due to climate change. RP denotes the turn period event.   6. Limitations   The findings presented should be interpreted considering a number of caveats.   While we use current and future flood data, we only use current population and poverty data, as reliably  projecting  these  socioeconomic  trends  spatially  into  the  future  is  almost  impossible.  Changes  in  these  trends  –  among  many  other  factors  –  can  lower  socioeconomic  vulnerability  even  as  the  climate  change  hazard  increases  (Hallegatte  et  al.  2016).  Along  these  lines,  while  we  examine  which  regions  within  Vietnam  have  the  highest  flood  exposure,  we  do  not  examine  the  determinants  of  vulnerability  (other  than  poverty).  Recent  analyses  suggest  that  the  Northwest,  Central  Highlands,  and  Mekong  River  Delta  have the greatest socioeconomic vulnerability (World Bank 2010).  In the flood hazard maps developed for this paper, we assume no protection due to a lack of data and as  a  result  the  hazard  maps  present  an  upper  bound  of  flood  risk.  Work  is  currently  ongoing  to  develop  a  global database of flood  protection, and this information can be  mobilized for future work (Scussolini et  al.  2015).  For  the  national‐level  analysis,  flooded  areas  are  defined  as  any  area  with  inundation  higher  than  0.  We  have  not  yet  explored  the  depth  dimension,  although  the  flood  hazard  maps  developed  for  this study allow for this potential in future work.   For  the  HCMC  analysis,  the  location  of  the  slum  areas  in  the  PUMA  data  set  are  mainly  restricted  to  the  old  town.  Furthermore,  slum  areas  are  often  difficult  to  define  and  the  data  we  have  likely  does  not  capture  all  slum  areas  within  HCMC.  Finally,  the  urban  expansion  data  set  does  not  make  a  distinction  between the urban expansion of residential areas or infrastructure (roads, etc.).  19    In  terms  of  the  hazard,  the  flood  maps  for  HCMC  show  flood  depth  and  extent  from  the  river  and  from  sea  (when  looking  at  the  sea  level  rise  scenario).  Pluvial  flooding  and  possible  ‘sink’‐areas  in  the  city  are  not taken into account. Moreover, the lowest return period we have flood maps for is not low, compared  to what is experienced in the city. Some areas of HCMC are flooded every year. Since this analysis used a  flood with a 10‐year return period as the flooding scenario with the highest recurrence interval we were  not able to capture the relative differences in exposure to these yearly/bi‐annual flooding events (and we  hypothesize  that  poor  people  are  relatively  more  exposed  to  these  types  of  flooding  than  the  general  population).   7. Policy Recommendations    Despite  the  limitations,  this  analysis  presents  some  initial  findings  on  what  exposure  to  floods  looks  like  in  Vietnam,  how  it  may  change  under  a  changing  climate,  and  the  exposure  of  poor  people.  The  results  from this paper have implications regarding infrastructure development, land use planning, and strategies  to manage flood risk.   First,  the  results  of  this  paper  suggest  that  climate  change  is  likely  to  increase  the  number  of  people  exposed  to  floods,  especially  in  the  Mekong  and  Red  River  Deltas.  Climate  change  impacts  can  make  frequent events as important as rare ones in terms of exposure: for instance, a 25‐year flood under future  conditions of high sea level rise exposes more people than a 200‐year flood under current conditions. In  addition to showing  the  benefits of investing in flood risk management  today, these results also suggest  that  new  investments  in  flood  protection  (whether  natural  protection  through  mangroves  or  physical  protection  through  dikes  and  drainage  systems)  should  be  planned  with  climate  change  considerations  (e.g. where  will flood be  the worst in the future and how  can new infrastructure withstand future levels  of flood).  However,  current  planning  approaches  in  Vietnam  have  not  yet  adequately  taken  these  existing  and  future  floods  into  account  (IMHEN  and  UNDP  2015).  For  example,  the  city  of  Long  Xuyen  in  the  Mekong  Delta has based its dike infrastructure around the city on historical floods levels only, with no inclusion of  future climate change‐induced water levels (This Report, 2016). Qualitative surveys in Long Xuyen suggest  existing  defenses have already proved inadequate in recent flooding  (This  Report, 2016). Investments in  climate‐informed flood protection taken now reduce flood exposure, but can also save money in the long‐ run  by  reducing  the  amount  spent  on  recovery  and  reconstruction  for  future  floods.  And  while  it  is  challenging  to  integrate  into  project  planning,  innovative  approaches  such  as  decision‐making  under  uncertainty  can  provide  support  to  decision‐makers  on  how  to  design  flood  projection  with  climate  change in mind (Hallegatte et al. 2012).   Furthermore, while infrastructure investment can protect certain areas, it may increase exposure in other  areas.  for  example,  upstream  dams  in  the  Mekong  Delta  can  increase  the  strength  and  velocity  of  downstream floods (This Report, 2016). Thus, flood risk assessment needs to be integrated across policy  sectors (agriculture, industry, infrastructure, defense, urban planning) before development decisions are  made,  and  more  comprehensive  approaches,  like  integrated  coastal  zone  management  and  planning,  would help to reduce exposure of people and assets in Vietnam.   20    Second,  this  paper  found  that  that  while  poor  people  do  not  appear  to  be  more  exposed  to  floods  than  non‐poor  people  at  the  national  level,  this  is  not  the  case  at  the  local  level  within  a  city.  The  results  presented  suggest  potential  slum  areas  are  more  exposed  to  floods  than  non‐slum  areas,  and  the  exposure  differential  increases  with  sea  level  rise.  As  a  result,  risk‐sensitive  land‐use  planning  may  be  a  priority to ensure development takes place in safer areas.   In  many  cases,  risk‐sensitive  land‐use  planning  involves  resettlement,  which  is  the  major  ex‐ante  hazard  adaptation  mechanism  employed  in  Vietnam  currently,  especially  in  the  Mekong  Delta.  Furthermore,  recent  research  in  Tan  Chau  district  suggests  the  resettlement  policy  enacted  in  2002  may  have  made  households worse‐off. Inadequate financing resulted in households paying for their new settlements out‐ of‐pocket;  many  households  who  were  farmers  and  fishers  did  not  have  adequate  land,  transportation  and market access, and inadequate livelihood support was provided to them (This Report, 2016). Where  resettlement  policies  are  enacted,  it  is  imperative  that  such  policies  are  paired  with  livelihood  and  financing support.   The estimates of increasing exposure provided in this paper also provide support for increased attention  towards  strategies  which  reduce  vulnerability  or  increase  the  ability  of  households  to  adapt  to  floods.  Strategies  such  as  government  subsidies  for  household‐level  flood  protection  (like  raising  of  floors),  improved financial inclusion, and better observation systems and early warning, and resilient agricultural  practices can reduce the asset and income losses associated with floods (Hallegatte et al. 2016). And when  hit, targeted social protection (which can support the affected population quickly after a large flood) can  hasten  recovery  (Hallegatte  et  al.  2016,  Chapter  5).  Such  policy  measures  may  be  targeted  in  areas  with  higher future exposure (geographical targeting) as well as to individuals and households classified as poor  and near poor who experience flooding (individual targeting). Areas such as the Northern Mountains have  high  poverty  and  are  expected  to  experience  an  increase  in  flood  exposure.  While  infrastructure  protection can be costly in these remote and sparsely‐populated areas, strategies to reduce vulnerability  or improve the ability‐to‐adapt of households can reduce flood impacts.   Risk  management  policies  are  best  designed  as  holistic  strategies  that  combine  many  of  these  levers  –  from risk‐sensitive land‐use planning to flood protection to investments in social protection (World Bank  2013). But each strategy undertaken will be context‐specific and based on local conditions. The results of  this  paper  provide  some  insights  to  inform  the  implementation  of  risk  management  policies  in  Vietnam  and  suggest  that  such  investments  can  better  manage  current  and  future  flood  risks  if  action  is  taken  today.   8. References  Adger, Niel. 1999. “Social Vulnerability to Climate Change and Extremes in Coastal Vietnam.” World  Development 27 (2): 249–69. doi:10.1016/S0305‐750X(98)00136‐3.  Bui, Anh Tuan, Mardi Dungey, Cuong Viet Nguyen, and Thu Phuong Pham. 2014. “The Impact of Natural  Disasters on Household Income, Expenditure, Poverty and Inequality: Evidence from Vietnam.”  Applied Economics 46 (15): 1751–66.  21    Ceola, Serena, Francesco Laio, and Alberto Montanari. 2014. “Satellite Nighttime Lights Reveal  Increasing Human Exposure to Floods Worldwide.” Geophysical Research Letters 41 (20): 7184– 90. doi:10.1002/2014GL061859.  Chinh, DV, Li JianCheng, and Thi Kien Trinh Bui. 2014. “Estimating the Design Values of Sea Level Heights  at Some Tidal Stations along the Coast of Vietnam.” International conference on GIS and  Resource Management.  De Lay, Suzanne. 2011. “Slums in Ho Chi Minh City, Vietnam.” Global Cities 2011.  http://hochiminhcity2011.jimdo.com/slums/.  DHI. 2003. “MIKE 11 – A Modelling System for Rivers and Channels. Short Introduction Tutorial.” Water  and Environment.  Fay, M. 2005. The Urban Poor in Latin America. Directions in Development ‐ General. The World Bank.  http://elibrary.worldbank.org/doi/book/10.1596/0‐8213‐6069‐8.  FIM. 2013. “Final Report, Volume 2, Integrated Flood Management Strategy.” Ho Chi Minh City Flood  and Inundation Management.  Geographic Information Science and Technology. 2015. “Landscan Population Data.” Oak Ridge National  Laboratory.  GFDRR. 2015. “Country Profile ‐ Vietnam.” https://www.gfdrr.org/sites/gfdrr/files/region/VN.pdf.  Habitat for Humanity. 2008. “Mapping Urban Poverty in Ho Chi Minh City.”  http://content.yudu.com/Library/A1gwji/MappingUrbanPovertyi/resources/8.htm.  Hallegatte, S., A. Shah, C. Brown, R. Lempert, and S. Gill. 2012. “Investment Decision Making under Deep  Uncertainty–application to Climate Change.” World Bank Policy Research Working Paper, no.  6193. http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2143067.  Hallegatte, Stephane, Mook Bangalore, Laura Bonzanigo, Marianne Fay, Tamaro Kane, Ulf Narloch, Julie  Rozenberg, David Treguer, and Adrien Vogt‐Schilb. 2016. “Shock Waves: Managing the Impacts  of Climate Change on Poverty.” Climate Change and Development Series. Washington, DC:  World Bank.  Horsley, William. 2004. “Vietnam’s Slum Dwellers.” BBC News.  Husby, Trond, and Marjan Hofkes. 2015. “Loss Aversion on the Housing Market and Capitalisation of  Flood Risk.” http://www.webmeets.com/files/papers/eaere/2015/903/eaere_pt.pdf.  IMHEN, and UNDP. 2015. “Summary for Policy Makers.” Viet Nam Special Report on Managing the Risks  of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation [Trần Thục, Koos  Neefjes, Tạ Thị Thanh Hương, Nguyễn Văn Thắng, Mai Trọng Nhuận, Lê Anh Tuấn, Lê Đình  Thành, Huỳnh Thị Lan Hương, Võ Thanh Sơn, Nguyễn Thị Hiền Thuận]. Natural Resources and  Environment Publishing House, Hanoi,.  Institute of Strategy and Policy on Natural Resources and Environment. 2009. “Viet Nam Assessment  Report on Climate Change.”  IPCC. 2007. “Summary for Policymakers.” In Climate Change 2007: Mitigation. Contribution of Working  Group III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, B.  Metz, O.R. Davidson, P.R. Bosch, R. Dave, L.A. Meyer (eds). Cambridge University Press,  Cambridge, UK and New York, USA. http://www.ipcc.ch/pdf/assessment‐ report/ar4/syr/ar4_syr_spm.pdf.  ———. 2014. Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part B: Regional Aspects.  Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel  on Climate Change [Barros, V.R., C.B. Field, D.J. Dokken, M.D. Mastrandrea, K.J. Mach, T.E. Bilir,  M. Chatterjee, K.L. Ebi, Y.O. Estrada, R.C. Genova, B. Girma, E.S. Kissel, A.N. Levy, S. MacCracken,  P.R. Mastrandrea, and L.L. White (eds.)]. Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA:  Cambridge University Press.  22    Jongman, Brenden, Stefan Hochrainer‐Stigler, Luc Feyen, Jeroen C. J. H. Aerts, Reinhard Mechler, W. J.  Wouter Botzen, Laurens M. Bouwer, Georg Pflug, Rodrigo Rojas, and Philip J. Ward. 2014.  “Increasing Stress on Disaster‐Risk Finance due to Large Floods.” Nature Climate Change 4 (4):  264–68. doi:10.1038/nclimate2124.  Karim, Azreen, and Ilan Noy. 2014. “Poverty and Natural Disasters: A Meta‐Analysis.”  http://researcharchive.vuw.ac.nz/handle/10063/3234.  Kim, Namsuk. 2012. “How Much More Exposed Are the Poor to Natural Disasters? Global and Regional  Measurement.” Disasters 36 (2): 195–211. doi:10.1111/j.1467‐7717.2011.01258.x.  Kocornik‐Mina, Adriana, Thomas KJ McDermott, Guy Michaels, and Ferdinand Rauch. 2015. “Flooded  Cities.” CEP Discussion Paper 1398.  Lall, S. V., and U. Deichmann. 2012. “Density and Disasters: Economics of Urban Hazard Risk.” The World  Bank Research Observer 27 (1): 74–105.  Lanjouw, Peter, Marleen Marra, and Cuong Nguyen. 2013. Vietnam’s Evolving Poverty Map: Patterns  and Implications for Policy. Policy Research Working Papers. The World Bank.  http://elibrary.worldbank.org/doi/abs/10.1596/1813‐9450‐6355.  Lasage, R., T. I. E. Veldkamp, H. de Moel, T. C. Van, H. L. Phi, P. Vellinga, and J. C. J. H. Aerts. 2014.  “Assessment of the Effectiveness of Flood Adaptation Strategies for HCMC.” Nat. Hazards Earth  Syst. Sci. 14 (6): 1441–57. doi:10.5194/nhess‐14‐1441‐2014.  Lin,  N.,  Emanuel,  K.,  Oppenheimer,  M.  &  Vanmarcke,  E.  2012.  Physically  based  assessment  of  hurricane  surge threat under climate change. Nature Clim. Change, 2, 462‐467.  Lowe, Jason A., Philip L. Woodworth, Tom Knutson, Ruth E. McDonald, Kathleen L. McInnes, Katja Woth,  Hans von Storch, et al. 2010. “Past and Future Changes in Extreme Sea Levels and Waves.” In  Understanding Sea‐Level Rise and Variability, edited by John A. Church, Philip L. Woodworth  former Director Chairman, Thorkild Aarup Senior Program Specialist, and W. Stanley Wilson  Senior Scientist, 326–75. Wiley‐Blackwell.  http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/9781444323276.ch11/summary.  Ministry of Natural Resources and Environment. 2009. “Climate Change, Sea Level Rise Scenarios for  Vietnam.”  Neal, Jeffrey, Guy Schumann, and Paul Bates. 2012. “A Subgrid Channel Model for Simulating River  Hydraulics and Floodplain Inundation over Large and Data Sparse Areas.” Water Resources  Research 48 (11): W11506. doi:10.1029/2012WR012514.  Nguyen, van Kien. 2011. “Building Livelihood Resilience in Changing Climate.” In . Kuala Lumpur,  Malaysia.  Patankar, Archana. 2015. “The Exposure, Vulnerability and Adaptive Capacity of Households to Floods in  Mumbai,” World Bank Policy Research Working Paper No. 7481, .  PUMA. 2013. “Interim Report Version 1.0.” Platform for Urban Management and Analysis (PUMA)  Software Development and Satellite Imagery Processing Consultants.  Sampson, Christopher C., Andrew M. Smith, Paul B. Bates, Jeffrey C. Neal, Lorenzo Alfieri, and Jim E.  Freer. 2015. “A High‐Resolution Global Flood Hazard Model.” Water Resources Research 51 (9):  7358–81. doi:10.1002/2015WR016954.  Scussolini, P, JCJH Aerts, B Jongman, LM Bouwer, HC Winsemius, H de Moel, and PJ Ward. 2015.  “FLOPROS: An Evolving Global Database of Flood Protection Standards.”  Seneviratne, Sonia I, Neville Nicholls, David Easterling, Clare M Goodess, Shinjiro Kanae, James Kossin,  Yali Luo, Jose Marengo, Kathleen McInnes, and Mohammad Rahimi. 2012. “Changes in Climate  Extremes and Their Impacts on the Natural Physical Environment.” Managing the Risks of  Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation, 109–230.  23    Smith, Andrew, Jim Freer, Paul Bates, and Christopher Sampson. 2014. “Comparing Ensemble  Projections of Flooding against Flood Estimation by Continuous Simulation.” Journal of  Hydrology 511: 205–19.  Smith, Andrew, Christopher Sampson, and Paul Bates. 2015. “Regional Flood Frequency Analysis at the  Global Scale.” Water Resources Research 51 (1): 539–53.  This Report, 2016. Climate Change and Poverty in Vietnam. World Bank.   UN‐ISDR. 2015. “Global Assessment Report on Disaster Risk Reduction.” United Nations International  Strategy for Disaster Reduction.  http://www.preventionweb.net/english/hyogo/gar/2015/en/gar‐pdf/GAR2015_EN.pdf.  Winsemius, Hessel, Brenden Jongman, Ted Veldkamp, Stephane Hallegatte, Mook Bangalore, and Philip  J. Ward. 2015. “Disaster Risk, Climate Change, and Poverty: Assessing the Global Exposure of  Poor People to Floods and Droughts,” World Bank Policy Research Working Paper No. 7480, .  World Bank. 2010. “Economics of Adaptation to Climate Change in Vietnam.”  ———. 2013. “Risk and Opportunity: Managing Risk for Development.” World Development Report.  ———. 2014. “Turn Down the Heat: Climate Extremes, Regional Impacts, and the Case for Resilience.”  ———. 2015. “Platform for Urban Management and Analysis.” http://puma.worldbank.org/.  World Bank, and Australian AID. 2014. “‘WHERE ARE WE DURING FLOODING?’ A Qualitative Assessment  of Poverty and  Social Impacts of Flooding in  Selected Neighborhoods of HCMC.”  World Bank, and GFDRR. 2011. “Vulnerability, Risk Reduction, and Adaptation to Climate Change ‐  Vietnam.”    9. Appendix   9.1. Appendix 1. National‐level: Flood Hazard Modeling Details   All  the  data  were  produced  using  the  SSBN  global  flood  model,  producing  flood  hazard  data  at  90m  resolution. The SSBN global model couples a flood frequency analysis conducted at the global scale, with  a  fully  2‐D  hydraulic  modeling  framework.  Extreme  river  discharges  are  derived  from  a  Flood  Frequency  Analysis  (FFA),  applied  at  the  global  scale  (Smith,  Sampson,  and  Bates  2015).  The  model  also  explicitly  simulates  in‐channel  flow,  with  the  FFA  also  used  to  estimate  bankfull  discharge  across  the  channel  network (defined as the 1.1 – 2 year event depending on climate zone); these values are used to calibrate  the channel conveyance capacity within the hydraulic modeling framework. A number of global data sets  are used to derive the inputs to the hydraulic model.  Firstly, the Hydrosheds variant of SRTM is used, both  at  3  and  30  arc  second  resolutions.   A  number  of  additional  corrections  are  applied  to  the  terrain  data  including  a  systematic  vegetation  correction  procedure  in  vegetated  areas  and  an  urban  correction  procedure in urbanized areas. A detailed description of the modeling framework is provided by (Sampson  et al. 2015).   For  the  coastal  simulations,  input  boundary  conditions  were  derived  using  estimates  of  return  period  surge heights, taken from (Chinh, JianCheng, and Bui 2014). Storm surge hydrographs for each recurrence  interval  were  taken  for  four  tidal  gauges  located  along  the  Vietnamese  coastline.  Coastal  boundary  conditions  for  the  hydraulic  model  were  derived  by  linearly  interpolating  between  the  gauge  locations.  The hydraulic model was set up so that a coastal boundary condition was implemented for each ‘land’ cell  located  next  to  the  coast.  In  addition  to  the  coastal  boundary  conditions,  large  river  channels  were  also  24    included  in  the  simulations,  using  a  sub‐grid  channel  network  set‐up  (Neal,  Schumann,  and  Bates  2012).  In channel flow was estimated to be 0.5*bankfull Q; rivers were estimated to be at 50% channel capacity.  Coastal simulations under future climate conditions were undertaken using the latest projections of global  mean  sea‐level  rise,  outlined  in  the  Fourth  Assessment  Report  (AR5)  and  Fifth  Assessment  Report  (AR5)  of  the  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change  (IPCC)  (IPCC  2014;  IPCC  2007).  Estimates  of  sea‐level  changes were taken and  used to directly perturb the boundary conditions used in the simulations under  current  conditions.  In  order  to  incorporate  uncertainty,  simulations  were  undertaken  for  a  range  of  projected changes, represented here as Low, Medium and High sea‐level rise (SLR) projections (  Table  1).  The  simulations  are  all  conducted  assuming  that  no  flood  defenses  are  in  place;  clearly  flood  defenses  are  not  represented  in  the  available  terrain  data.  Therefore,  these  simulations  should  be  considered as an upper bound of flood risk in the country.  The  possibility  of  including  a  storm  surge  intensity  component  to  the  future  projections  was  also  discussed, but there are significant uncertainties around  quantifying storm intensity changes that would  preclude any reasonable modeling being undertaken (Seneviratne et al. 2012). It also seems that changes  in surge extremes are going to be largely driven by sea‐level rise (Lowe et al. 2010). That being said, there  are  studies  attempting  to  quantify  changes  in  storm  surge  intensity;  Lin  et  al.  (2012)  reported  in  a  study  focused  on  the  North  Atlantic,  that  in  some  cases  changing  storm  surge  intensity  was  comparable  to  changing  sea‐level  rise.  Such  changes  would  effectively  double  change  in  hazard  intensities  presented  here. As of yet, we have not included this in the simulations due to the uncertainty.  9.2. Appendix 2. City‐case: HCMC  9.2.1. Results for flood extent across districts   Figure 2 presents the differences in relative flooding extent (%) for a flooding event with a 10 year or 50  year  return  period  representing  the  current  and  future  conditions.  Overall,  we  find  that  both  under  current  conditions  and  given  a  30  cm  sea  level  rise,  relative  flooding  extent  is  higher  in  slum  and  urban  expansion areas than in the non‐slum areas, both when looking at the HCMC‐city level and at the level of  districts. This can serve as a first‐order indicator that these slum and urban expansion areas are relatively  often located in flood prone areas.   25          Figure  2.  Graph  showing  the  differences  in  relative  flooding  extent  (from  0  to  100%)   for  a  (a)  1/10   and  (b)  1/50  year  flooding  event  under  current  and  future  conditions  per  district  and  for  the  whole  city  of  HCMC  between  all  urban  non‐slum  areas,  slum  areas and areas of urban expansion.   9.2.2. Flood depth analysis   We  also  examine  the  exposure  to  flooding  in  terms  of  mean  flooding  depth.  At  the  city‐level,  mean  inundation  depths  were  found  to  be  higher  in  the  urban  non‐slum  area  compared  to  the  slum  locations  under  any  of  the  return  periods  used  (Figure  3).  However,  spread  (standard  deviation)  in  inundation  depths  was  found  to  be  very  large  when  looking  at  the  city‐totals.  Looking  at  the  individual  districts,  we  find  a  higher  inundation  depth  within  slums  –  compared  to  non‐slum  areas  –  in  five  districts  for  the  10‐ year return period flood up to eight districts for the 1000‐year return period flood. A sea‐level rise of 30cm  increased  mean  inundation  depths  for  the  entire  city  by  30–40  cm  depending  on  the  return  period.  No  26    significant differences were found in the increase in inundation depths between slum and non‐slum areas.  When  looking  at  the  areas  of  urban  expansion,  we  found  that  mean  inundation  depths  –irrespective  of  the  choice of  return  period ‐  are higher  in these areas compared to the  general non‐slum urban area of  HCMC, both when looking at the total city of HCMC and in a majority of districts.   Mean inundation depths are found to be higher in the areas where urban expansion takes place compared  to  the  general  urban  area  of  HCMC,  both  when  looking  at  the  total  city  of  HCMC  and  in  a  majority  of  districts.         Figure  3.  Graph  showing  the  difference  in  mean  inundation  depth  (from  0  to  180cm)  between  slum  areas,  locations  with  urban  expansion and urban non‐slum areas, per district and for the whole city of HCMC using a flooding scenario with a (a) 1/10 and (b)  1/50  year return period representing current and future conditions.  27