WPS7480 Policy Research Working Paper 7480 Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty Background Paper Disaster Risk, Climate Change, and Poverty Assessing the Global Exposure of Poor People to Floods and Droughts Hessel C. Winsemius Brenden Jongman Ted I.E. Veldkamp Stephane Hallegatte Mook Bangalore Philip J. Ward Development Economics Climate Change Cross-Cutting Solutions Area November 2015 Policy Research Working Paper 7480 Abstract People living in poverty are particularly vulnerable to shocks, overexposed to droughts and urban floods. For floods, no including those caused by natural disasters such as floods such signal is found for rural households, suggesting that and droughts. Previous studies in local contexts have shown different mechanisms—such as land scarcity—are more that poor people are also often overrepresented in hazard- important drivers in urban areas. The poverty exposure prone areas. However, systematic evidence across countries bias does not change significantly under future climate demonstrating this finding is lacking. This paper analyzes scenarios, although the absolute number of people poten- at the country level whether poor people are disproportion- tially exposed to floods or droughts can increase or decrease ally exposed to floods and droughts, and how this exposure significantly, depending on the scenario and the region. may change in a future climate. To this end, household The study finds some evidence of regional patterns: in survey data with spatial identifiers from 52 countries are particular, many countries in Africa exhibit a positive pov- combined with present-day and future flood and drought erty exposure bias for floods and droughts. For these hot hazard maps. The paper defines and calculates a “poverty spots, implementing risk-sensitive land-use and develop- exposure bias” and finds support that poor people are often ment policies that protect poor people should be a priority. This paper was commissioned by the World Bank Group’s Climate Change Cross-Cutting Solutions Area and is a background paper for the World Bank Group’s flagship report: “Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty.” It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank. org. The authors may be contacted at Hessel.Winsemius@deltares.nl. 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 Disaster Risk, Climate Change, and Poverty:   Assessing the Global Exposure of Poor People to Floods and Droughts Hessel C. Winsemius1, Brenden Jongman2, 3, Ted I.E. Veldkamp3, Stephane Hallegatte4,   Mook Bangalore4, and Philip J. Ward3  1  Deltares, Delft  2  Global Facility for Disaster Reduction and Recovery, World Bank Group, Washington, DC  3  Institute for Environmental Studies, Vrije Universiteit, Amsterdam  4  Climate Change Group, World Bank Group, Washington, DC  Keywords  Poverty, floods, droughts, global scale, exposure, climate change  JEL   Q54, I32, Q50, I30  1. Introduction Globally, an estimated 700 million people live below the USD $1.90/day poverty line, with many more  balancing  just  above  it 1  (World  Bank,  2015a).  This  substantial  part  of  the  world  population  is  particularly  vulnerable  to  external  shocks,  including  those  caused  by  natural  disasters  such  as  floods  and droughts. Such disasters can reduce household income and destroy houses and productive capital.  For example,  after  the  2004  floods  in  Bangladesh, Brouwer  et  al.  (2007)  found that  poor  households  who  were  affected  by  the  flood  lost  more  than  twice  as  much  of  their  total  income  as  affected  non‐ poor  households.  This  illustrates  the  consistent  finding  that  poor  people  are  more  vulnerable  to  disaster events (Carter et al.,  2007; Rabbani et  al., 2013; Patankar and Patwardhan, Forthcoming). In  addition  to  losing  more,  poor  households  have  a  relatively  lower  capacity  to  deal  with  shocks  compared  to  non‐poor  households  due  to  lower  access  to  savings,  borrowing,  or  social  protection  (Kundzewicz and Kaczmarek, 2000; Masozera et al., 2007; Highfield et al., 2014).   Natural disasters have consistently been shown to be a key factor responsible for pushing vulnerable  households  into  poverty,  and  also  for  keeping  households  poor  (Sen,  2003;  Krishna,  2006).  Just  as  importantly,  the  exposure  to  natural  hazards  may  reduce  incentives  to  invest  and  save,  since  the  possibility of losing a home due to a flood or livestock due to a drought makes these investments less  attractive  (Cole  et  al.,  2013;  Elbers  et  al.,  2007).  This  vulnerability  of  poor  people  to  natural  disaster  risk  is  particularly  worrying  in  the  context  of  climate  change,  which  may  increase  the  frequency,  intensity,  and  spatial  distribution  of  heavy  precipitation,  floods, and  droughts  (IPCC, 2012b).  Beyond  its  aggregated  impacts,  future  climate  change  may  represent  a  significant  obstacle  to  the  sustained  eradication of poverty (Hallegatte et al., 2016).   Several  previous  studies  have  attempted  to  draw  statistical  relationships  between  national‐level  economic  indicators  and  reported  disaster  losses  on  a  global  scale  to  find  out  if  poor  countries  are  more  affected by  natural  hazards  (Ferreira  et al., 2011;  Jongman  et al., 2015;  Kahn,  2005;  Peduzzi  et  al., 2009; Shepherd et al., 2013; Toya and Skidmore, 2007). Although these studies reveal a statistical  relationship  between  vulnerability  and  average  income,  they  do  not  investigate  the  spatial  or  social  distribution  of  the  losses  within  a  country.  Recent  advances  in  the  global  spatial  modelling  of  flood  risk  (Arnell  and  Lloyd‐Hughes,  2013;  Ceola  et  al,  2014;  Hirabayashi  et  al.,  2013;  Pappenberger  et  al.,  2012; Ward et  al.,  2013, 2014, 2015; Winsemius  et al., 2013, 2015)  and drought risk  (Prudhomme et  al.,  2014;  Schewe  et  al.,  2014)  have  led  to  improved  estimates  of  the  global  population  exposed  to  natural hazards under the current and future climate, but these have not been translated into results  specific for different incomes within a country.   To  our  knowledge,  the  relationship  between  poverty  and  exposure  to  floods  and  droughts  has  only  been  studied  on  a  case‐study  basis  for  a  few  countries.  A  literature  review  of  13  of  such  studies,  conducted as part of this paper, shows that poor people are often disproportionately overrepresented  in hazard‐prone areas. As shown in Figure 1, only one of the 13 studies reviewed finds that non‐poor  people  are  more  exposed  than  poor  people.  Although  these  cases  highlight  that  a  relationship  may  1  http://www.worldbank.org/en/topic/poverty/overview  2  exist  between  poverty  and  exposure,  evidence  on  the  global  representativeness  of  these  case‐study  results and general figures on the exposure of poor people is still lacking.     Figure 1. When a disaster hits, poor people are more likely to be affected.   Source:  Based  on  (Akter  and  Mallick,  2013)  for  Bangladesh  (1)  and  (del  Ninno  et  al.,  2001)  for  Bangladesh  (2);  (Tesliuc  and  Lindert, 2003) for Guatemala; (Pelling, 1997) for Guyana; (Fuchs, 2014) for Haiti; (Carter et al., 2007) for Honduras; (Baker et  al., 2005); (Opondo, 2013) for Kenya; (Wodon et al., 2014) for MENA;  (Baker et al., 2005; Hallegatte et al., 2010) for Mumbai;  (Gentle et al., 2014) for Nepal; (Fay, 2005) for San Salvador and Tegucigalpa, and (Nguyen, 2011) for Vietnam.  Note:  Based  on  thirteen  case  studies  of  past  disasters,  examining  the  exposure  of  poor  and  non‐poor  people  through  household surveys. Each study has a different definition of “poor” and “nonpoor” people. Exposure differs based on the type  of hazard and context in which it occurs.  In  this  paper,  we  present  an  analysis  on  the  global  exposure  of  poor  and  non‐poor  people  to  river  floods  and  droughts  under  current  climatic  conditions  as  well  as  a  range  of  future  climate  scenarios.  We  combine  global  river  flood  and  hydrological  drought  hazard  models  with  detailed  household  wealth  and  income  data  sets  for  52  countries,  to  analyze  poverty‐specific  exposure  to  current  and  future  hazard  levels.  In  this  paper,  poverty  is  defined  using  the  distribution  of  wealth  amongst  households  within  a  given  country.  We  explore  whether  there  is  a  significant  exposure  bias  for  poor  people  to  river  floods  and  droughts  and  whether  their  exposure  increases  in  the  future.  We  furthermore provide a more detailed assessment at the sub‐national level in Morocco and Malawi to  demonstrate  possible  within‐country  variability  of  the  bias  and  implications  for  our  results.  As  data  limitations  create  certain  constraints  on  the  analysis,  this  study  should  be  treated  as  a  first‐cut  exploration.   2. Review  In this section, we review the complex relationship between poverty and exposure to natural hazards.  The  causal  relationship  between  poverty  and  exposure  may  go  in  both  directions.  First,  poor  people  may  be  more  inclined  to  settle  in  flood‐  and  drought‐prone  areas.  Second,  households  affected  by    3  floods and droughts have a higher risk of falling into poverty or being trapped in poverty. Both aspects  are discussed in more detail below.  Localization  choices  across  regions  and  cities  are  in  the  first  place  driven  by  socioeconomic  considerations  (housing  prices,  proximity  to  jobs,  amenities),  much  more  than  by  natural  hazards  (Hallegatte, 2012). In particular, households  may be  willing to  accept high  levels of  risk to get access  to  opportunities.  In  a  case  study  in  Mumbai  for  instance,  households  in  flood  areas  report  that  they  are well aware of the flood risks, but accept them due to the opportunities offered by the area (access  to jobs, schools, and health care facilities in particular (Patankar, 2015)). Compounding this incentive  for  people  to  reside  in  flood  zones  and  close  to  opportunities  is  the  reality  that  transport  is  often  unreliable, unsafe, or expensive (Dudwick et al., 2011; Gentilini, 2015). In some rural areas, proximity  to  water  offers  cheaper  transport  opportunities  and  regular  floods  may  increase  agricultural  productivity  (Loayza  et al.,  2012). People may also  settle  in  risky  areas to benefit  from opportunities  with  industries  driven  by  exports  in  coastal  areas  (Fleisher  and  Chen,  1997).  These  opportunities  attract all people – rich and poor – to places that are exposed to natural hazards.   However, at the city or neighborhood level, where the opportunity factors are broadly similar, but risk  of floods may be different from neighborhood to neighborhood, poor people might be more exposed  due to the effect of lower housing prices  in flood zones (Bin and Landry, 2013;  Husby et al., 2014). A  review  of  empirical  studies  for  mostly  developed  countries  finds  that  the  range  of  prices  between  flood‐exposed  and  non‐flood‐exposed  houses  varies  widely;  a  meta‐analysis  of  37  studies  mostly  in  rich countries finds a spread of −7 percent to +1 percent  (Beltran et al., 2015). Poorer people having  less  financial  resources  to  spend  on  housing  and  in  general  a  lower  willingness  and  ability  to  pay  for  safety,  are  more  likely  to  live  in  at‐risk  areas.  This  factor  is  more  likely  to  exist  for  floods  than  for  droughts,  due  to  the  small‐scale  variability  in  flood  hazard  (for  example  with  floods,  impacts  can  be  very  different  in  areas  100  meters  apart).  Also,  it  is  likely  that  frequent  floods  are  better  included  in  land and housing prices than flood risks linked to exceptional events (Hallstrom and Smith, 2005).  Alternatively, causality may also go from flood and drought exposure to poverty. Evidence shows that  floods affect household livelihood and prospects and increase local poverty levels through the loss of  income and assets (see for instance Rodriguez‐Oreggia et al., 2013 for an analysis in Mexico). The risk  associated  with  exposure  to  droughts  has  been  found  to  increase  poverty  ex‐post  (Dercon,  2004;  Carter et al., 2007). Further, the impact of disaster risk on poverty occurs through both the visible ex‐ post channel (the losses when a disaster occurs), as well as the less obvious but as important ex‐ante  channel:  households  exposed  to  weather  risk  have  been  shown  to  reduce  investment  in  productive  assets and to select low‐risk, low‐return activities (Cole et al., 2013; Elbers et al., 2007). This link from  natural  hazard  exposure  to  poverty  may  create  a  feedback  loop,  in  which  poor  households  have  no  choice but to settle in at‐risk zones and as a result face increased challenges to escaping poverty.  This review illustrates the  complexity of interactions  between natural hazards  and poverty.  Diversity  in this relationship amongst countries is to be expected and therefore evidence from a limited amount  of  case  studies  or  from  cross‐country  analyses  (e.g.,  Kim,  2012)  is  not  enough  to  conclude  an  unequivocal relationship between the existence of poverty and flood and drought hazard. This study  therefore  aims  for  a  geographically  wider  analysis  of  the  relationship  between  natural  hazards  and  poverty than performed before.    4  3. Data and methods  To  examine  relationships  between  poverty  and  exposure  to  floods  and  droughts,  we  use  household  surveys from the Demographic and Health Surveys (DHS), which are implemented by ICF International  and  hosted  by  the  United  States  Agency  for  International  Development  (USAID).  Household  survey  data are available for more than 90 countries, but only 52 countries contain georeferenced data and  information on households’ wealth. We combine these data for 52 countries with global data sets of  flood  and  hydrological  drought  hazard  derived  from  global  hydrological  models.  In  brief,  we  first  analyze  the  wealth  of  households  in  all  areas,  and  then  the  wealth  of  households  in  areas  prone  to  river floods and/or droughts, to examine differences in wealth between flood/drought prone regions  and non‐flood/drought prone regions. In the following subsections we describe the data and methods  used  in  detail,  namely:  (1)  the  flood  and  drought  indicator  maps  and  how  they  are  derived;  (2)  the  wealth  data  sets  and  how  these  are  used  in  this  study;  and  (3)  the  methods  used  to  analyze  the  relationships between poverty and exposure to floods or droughts. The overall workflow is shown in  Figure 2, for the example of Colombia.    Figure 2. Flow‐chart visualizing the modelling and analysis procedure for Colombia. Hazard maps given show the distribution  of flood and drought events as simulated using the global hydrological model PCR‐GLOBWB DynRout under the EU‐WATCH  (1960‐1999) scenario, with a return period of 100 years.  3.1. Deriving the flood and drought indicators  We use two global model simulation outputs to derive maps showing indicators of flood and drought  for a range of different return periods (i.e. the average recurrence interval of a river flood or drought  event of a given magnitude, expressed in a certain indicator, further described below). For simplicity,  we  focus  on  results  from  the  10  and  100‐year  return  periods.  The  flood  and  drought  indicators,  the  procedure to map these to return periods, and assessments of climate change impacts (due to changes  in precipitation patterns) are described in more detail in Appendix A.    3.1.1. Flood hazard  The indicator used to represent flooding is the depth of inundation per grid‐cell at 30” (arc seconds) x  30” (approx. 1km x 1km at the equator) resolution. To define whether flood hazard occurs, we use a  threshold, in this study set at 0 meter (i.e. any flooding occurring is hazardous). The method uses the    5  GLOFRIS model cascade inundation downscaling technique, which is described in detail in Winsemius  et al. (2013) and applied at global scale in Ward et al. (2013) and Jongman et al. (2015). This method  uses the global hydrological model PCR‐GLOBWB‐DynRout (Van Beek and Bierkens, 2009; Van Beek et  al., 2011) to simulate a set of maps showing inundation extent and depth for each grid cell and for all  return  periods.  Three  limitations  are  important  to  acknowledge  at  this  point.  First,  we  assume  that  there  are  no  flood  protection  standards  in  place.  Even  though  data  on  protection  standards  are  available  for  a  number  of  high‐income  countries  (Jongman  et  al.,  2014),  a  global  database  of  flood  protection  standards  does  not  exist.  However,  as  protection  standards  are  related  to  a  country’s  wealth, it is likely that protection standards across the developing countries investigated are relatively  low.  Second,  coastal  floods  and  storm  surges  are  not  considered  in  the  analysis  (as  the  model  is  for  river floods only), even though they can have large consequences (Hallegatte et al., 2013). And third,  smaller  rivers,  and  pluvial  and  flash  flooding  are  not  represented  in  the  global  inundation  modelling  at its current scale.   3.1.2. Drought hazard  While defining flood conditions may be straightforward (e.g. inundation depth per grid cell per return  period),  there  are  many  possible  definitions  of  a  drought.  According  to  IPCC  (2012a)  meteorological  droughts refer to deficits of precipitation; hydrological droughts refer to negative anomalies in water  availability  from  surface  water  or  groundwater,  regardless  of  human  demand;  and  socio‐economic  droughts include demand to calculate a water deficit. Each of these drought phenomena can also be  defined  over  different  timescales,  which  are  relevant  for  different  issues  (e.g.  damages  to  buildings  vs.  agricultural  losses).  Here,  we  applied  a  variable  monthly  threshold  method  (namely  the  80%  exceedance  probability  of  discharge,  Q80)  to  estimate  the  yearly  maximum  cumulative  discharge  deficit (with respect to the Q80 threshold) per grid cell at 0.5° resolution as a measure of hydrological  drought (Lehner and Döll, 2001; Wada et al., 2013; Wanders and Wada, 2014), using outputs from the  PCR‐GLOBWB model Van Beek et al., 2011). A cumulative discharge deficit is the accumulated amount  of discharge under the Q80 threshold over a continuous period of time.   The resulting maps express the relative intensity of drought conditions to long term mean stream flow  conditions  and  can  be  interpreted  as  the  amount  of  time  a  long‐term  mean  discharge  would  be  needed to overcome the maximum accumulated deficit volume occurring with a certain return period.  We  assumed  that  hazardous  conditions  will  occur  when  this  value  exceeds  3  months,  moreover,  we  tested the robustness  of our results  using  a  1‐month and  6‐month threshold. The  indicator does not  include  information  on  groundwater  availability  or  upstream  water  use.  Furthermore,  this  indicator  does  not  account  for  the  spatial  variability  in  water  needs.  The  resulting  drought  values  should  therefore  be  interpreted  as  conservative  (underestimating  drought  hazard),  although  for  an  assessment  of  the  actual  water  scarcity  conditions  one  should  include  local  water  needs,  upstream  water uses, water transfers, and natural or man‐made water storages (Wada et al., 2013).  3.1.3. Future flood and drought hazard  Further, the models are used to estimate future climate change impacts on flood and drought hazard,  for different time periods (1960‐1999, 2010‐2049, 2030‐2069, and 2060‐2099), using meteorological  outputs from  GCMs,  forced by two representative concentration  pathways  (RCPs, Van Vuuren et al.,  2011), which represent scenarios of future concentrations of greenhouse gases (RCP 2.6 and 8.5), and  five  global  climate  models  (GCMs).  Since  the  GCMs  used  contain  bias  due  to  unrepresented  intra‐   6  annual  and  inter‐annual  variability  (Johnson  et  al.,  2011),  we  use  the  difference  in  annual  exposed  people  between  GCM  forced  model  runs  in  the  future  and  the  past  to  establish  changes  in  the  exposure.  3.2. Poverty data sets   A comprehensive spatial database to examine the distribution of poverty within and across countries  is  not yet available at the required spatial resolution.2 However, household surveys do contain some  spatial information to approximate the location of a household, which we employ in this analysis. Our  main  analysis  is  undertaken  using  spatial  wealth  data  sets  from  USAID’s  DHS  surveys,  and  is  supplemented  by  small‐area  estimates  of  poverty  developed  by  the  World  Bank  and  partner  countries.3    Fifty‐two country‐wide DHS surveys contain household‐level data on wealth, as well as geo‐referenced  data  providing  the  coordinate  location  of  the  survey  cluster  (see  Appendix  B).  While  the  sampling  frame  differs  in  each  survey, there are typically  500‐1,000  survey  clusters  for each survey, with each  cluster containing approximately 25 households. The specific indicator that we use in this study is the  DHS  “wealth  index”,  an  indicator  that  was  used  previously  to  represent  poverty  (e.g.  Barros  et  al.,  2012; Fox, 2012; Ward and Kaczan, 2014). The wealth index is country‐specific and assigns an overall  score to a household based on weighted scores of the assets they own.4   All households in each country are classified in five quintiles (with quintile 1 having the lowest wealth,  and quintile 5 the highest). We furthermore classified urban and rural households into quintiles, which  enabled us to investigate the exposure across urban and rural populations separately. Importantly, as  the  wealth  index  used  by  DHS  is  generated  relative  to  other  households  in  the  same  country,  it  is  comparable only within a country, and not between countries. Wealth index scores can therefore not  be directly compared internationally.  To  guarantee  anonymity  of  the  interviewed  households,  the  geographical  locations  of  the  clusters  have  been  randomly  allocated  by  DHS  within  a  radius  of  maximum  2  km  from  the  real  location  for  urban areas, and 5 km for rural areas. Since floods (opposed to droughts) have a high spatial variability,  this uncertainty may affect the flood exposure estimates in particular. To investigate the propagation  of  the  uncertainty  of  the  geographical  locations  into  our  flood  exposure  estimates,  we  perform  100  random displacements of all geographical locations with a radius of 2 km for urban and 5 km for rural  areas, and compute the exposure for each of the 100 displacements. This uncertainty analysis provides  an idea of the robustness of results with respect to the random displacement of household locations,  but also to errors in the flood maps, for instance linked to topography.   One  issue  with  DHS  surveys  –  and  almost  all  other  household  surveys  –  is  that  they  have  not  been  designed to be representative at small spatial scales. Our randomization technique does not explore  this  error.  As  a  result,  they  cannot  be  used  to  analyze  exposure  at  the  very  small  scale,  e.g.  in  one                                                               2  Although recent initiatives try and estimate global poverty at high‐resolution gridded scales, see for example  WorldPop (2015).   3  https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/6800  4  For more information, see the DHS wealth index page: http://dhsprogram.com/topics/wealth‐index/      7  particular city or village. Therefore, in this paper we only use aggregate results at the country, country‐ urban and country‐rural level.   We  complement  our  global  analysis  with  two  country‐level  case  studies  (Morocco  and  Malawi)  for  which small‐scale poverty maps are available (poverty data representative at the local level). In these  case  studies  we  only  focus  on  floods.  We  focus  on  the  within‐country  geographical  distribution  of  poverty. Country‐level poverty maps, which represent the percentage of the population living below  the  USD  $1.25/day  line  (this  is  in  consumption  terms,  using  2005  purchasing  power  parity  (PPP)  exchange  rates)  are  developed  using  the  methodology  presented  in  Elbers  et  al.  (2003),  combining  household surveys with census data.   3.3. Analyzing the relationships between poverty and floods/droughts  To  investigate  the  global  exposure  of  poor  people  to  floods  and  droughts,  we  define  a  ‘poverty  exposure bias’ (PEB) that measures the fraction of poor people exposed, compared to the fraction of  all  people  exposed per  country. When  estimating the number of  people exposed (and  not exposed),  we  multiply  the  exposed  households  with  their  household  size  and  we  use  household  weights  to  ensure the representativeness of our results. We compute the PEB using:  fp   Ip  1  (1)  f   Where  Ip  is  the  PEB,  fp  and  f  are  the  fraction  of  people  exposed  to  floods/droughts  in  the  poorest  household quintile within a country and in the entire population, respectively. If Ip is lower than zero,  this means that poor people are less exposed to floods/droughts than average. If Ip is above zero, poor  people are more exposed than average. The mean values (denoted by the over bar within Eq. 1) of all  estimated values for fp and f, based on the geographical randomization process (see Section 3.2), are  used  in  Eq.  1  in  the  case  of  floods.  In  the  case  of  droughts,  only  a  single  value  is  computed  because  the drought indicator used has a much larger scale (0.5°) than the uncertainty in household location,  and therefore this single value is used instead. Since the wealth index is comparable only within and  not between countries, the PEB we calculate in this paper is an estimate of whether poor people are  more or less exposed compared to the entire population within a specific country. Aggregation of all  wealth index data for all countries and computation of a single global PEB is not possible with the data  currently available.  3.4. Geographical uncertainty and sample size robustness  From  the  100  results  with  random  replacements,  we  assess  the  uncertainty  of  the  results  due  to  uncertainty in geographical location as described in Section 3.2. From the 100 varied results, we also  establish the standard deviation of fp. If, for a given country, the standard deviation of fp is relatively  large with respect to the mean, we treat the country’s results as uncertain.   A further uncertainty assessment is performed for both floods and droughts to test the significance of  the  results,  which  ensures  that  the  results  for  countries  having  a  very  low  number  of  exposed  households can be labelled insignificant. We test how robust a positive (or negative) PEB is, given the  size  of  exposed  people  by  bootstrapping  with  5,000  samples.  Bootstrapping  is  a  significance  test  to    8  examine  whether  the  samples  in  the  distribution  are  dense  enough  to  make  a  robust  estimation  of  the  PEB.  For  a  given  country,  5,000  bootstrap  populations  of  the  size  of  the  original  population  are  generated, by randomly drawing samples with replacement. In this way, 5,000 values for the PEB for  each  country  are  drawn.  This  process  is  performed  for  the  nation‐wide  populations,  as  well  as  the  urban and rural subdivisions. In case the expected value is positive (Ip > 0), we use the 5,000 samples  to  test  for  a  95%  confidence  for  H(Ip  >  0).   When  the  expected  value  is  negative,  we  test  for  a  95%  confidence for H(Ip < 0).   4. Results and discussion  4.1. Aggregated results  Figure  3  shows  the  poverty‐exposure  bias  in  the  52  countries,  in  the  form  of  histograms,  for  the  10‐ year (in grey) and 100‐year (in red) return period event. Results for all countries are provided in Table  1.  It  shows  results  for  floods  nation‐wide  (column  A);  flood  exposed  urban  households  (column  B);  droughts nation‐wide (column C); and drought exposed rural households (column D). Figure 3 shows  that  on  the  national  scale,  poor  are  not  consistently  over  or  underexposed:  for  floods  and  droughts,  the  median  poverty‐exposure  bias  is  close  to  zero,  and  there  are  countries  with  large  positive  and  negative  biases.  This  result  supports  the  review  in  Section  2Error!  Reference  source  not  found.:  the  idea  that  the  relationship  between  poverty  and  disaster  exposure  is  impacted  by  multiple  channels  and is therefore complex.   For floods, Figure 3 shows that about half of the countries in the analysis have an Ip >0, indicating that  in those countries the share of poor people (quintile 1) exposed to flooding, is higher than the share  of  all  households  exposed  to  flooding  (note  that  at  this  point,  no  significance  test  is  displayed  in  the  histograms).  The  other  half  of  the  countries  exhibits  negative  exposure  biases,  consistent  with  the  expectation of a large diversity across countries: results vary from a minimum of –0.78 in Rwanda to  a maximum of 1.82 (i.e. the poorest quintile is 182% more exposed than average) in Angola. For both  numbers the sign of the estimate is significant (p < 0.05).   For  droughts,  the  country‐scale  results  also  have  a  median  PEB  around  0.  The  number  of  countries  included  in  the  histogram  (15)  is  much  smaller  because  for  many  countries,  the  threshold  for  being  exposed to a drought (set at 3 months) is not reached for any of the households. For floods, 50 out of  52 countries show households that are flooded and are therefore included in the histogram.      9    Figure 3. Histograms of the country‐scale PEB computed across all 52 countries for a 10‐year and 100‐year return period for  a) floods; b) floods only using urban households; c) droughts; and d) droughts using only urban households.  Furthermore,  we  find  that  the  difference  between  the  flood  PEB  for  a  10‐year  and  100‐year  return  period event is small. These results go against the hypothesis that frequent floods would reduce land  and housing prices more than exceptional ones and therefore attract more poverty. For droughts, the  over‐exposure of poor people appears larger for rare events (RP 100) than for more frequent events  (RP 10).   We  also  investigated  whether  the  PEB  values  are  related  to  GDP,  to  the  number  of  total  people  exposed, and to number of poor people exposed. No clear relationships were found, although a larger  spread in the values for Ip was found with a small number of (poor) households exposed. This is to be  expected since  the share of exposed  people  is  smaller  in  these  cases,  and  a  larger share reduces the  variance. In the remaining results, we show how this affects significance of our results.  4.2. Geographic distribution of the PEB under present‐day climate  4.2.1. Floods  Figure  4  shows  the  PEB  for  floods  with  a  return  period  of  10  years.  The  results  for  a  higher  return  period  of  100  years  (Supp  Figure  2)  exhibit  very  similar  patterns.  In  these  maps,  we  include  a  significance test of the exposure bias being higher than zero (in case of positive exposure bias) or lower    10 than zero (in case of negative exposure bias) by means of bootstrapping, as explained in Section 3.4.5  For floods at the national‐level, under present‐day climate conditions, 35 out of the 52 countries show  a significant result. Of these 35, about half (17) exhibit an over‐exposure of poor people to (riverine)  floods.  Another  relevant  question  is  whether  there  are  more  people  (in  absolute  terms)  living  in  countries  with  a  positive  exposure  bias.  Using  country‐level  population  data  from  the  World  Bank’s  World Development Indicators (World Bank, 2015b), we find that 60% of the analyzed population live  in countries with a positive and significant exposure bias.  Moreover,  regional  patterns  become  visible.  In  particular,  the  countries  in  Southern  Africa  and  the  Horn  of  Africa  (except  for  Ethiopia,  Rwanda,  Zimbabwe  and  Mozambique)  and  the  Arab  Republic  of  Egypt have a strong over‐exposure of poor people to floods, although not all countries show significant  results  (Tanzania  and  Democratic  Republic  of  Congo).  In  Western  Africa,  the  results  show  a  mixed  pattern,  although  in  countries  with  larger  rivers  and  delta  areas  (notably  Benin,  Nigeria  and  Cameroon), there appears to be a tendency towards poor people being disproportionally exposed to  floods.  Turning  to  Asia,  Indonesia  also  gives  a  moderate  but  significant  signal  that  poor  people  are  more  exposed  to  floods  than  average;  the  same  can  be  seen  for  South  America  in  Colombia  and  Guyana.   As  discussed  earlier,  there  are  also  a  number  of  countries  where  poor  people  are  found  to  be  less  exposed to floods than average. These include some of the Asian countries of our sample (Cambodia,  Nepal and Philippines, although the PEB for the last is insignificant), some West African countries and  most of the countries investigated in Central and South America.   These  regional  patterns  suggest  that  the  variability  of  the  PEB  across  countries  is  not  a  random  mechanism  nor  an  artefact  of  the  analysis,  but  may  be  a  consequence  of  regional  development  patterns.  It  supports  the  idea  that  there  are  different  mechanisms  at  play  for  regions  at  different  development  stages  or  with  different  characteristics  (e.g.,  urbanization  rates).  The  balance  between  these mechanisms may vary, resulting in different PEB values between regions.   It  must  be  noted  that  the  results  may  be  uncertain  because  the  hydrological  and  inundation  model  performance  may  regionally  be  poorer.  In  particular  in  semi‐arid  regions  with  large  inland  wetland  areas,  such  as  the  Niger  River  in  West  Africa,  much  of  the  discharge  may  evaporate  within  these  wetlands.  The  hydrological  model  used  in  this  study  (as  with  most  global  hydrological  models)  does  not  accurately  represent  this  river  discharge  loss,  which  may  cause  downstream  overestimation  of  flood depth (see e.g. Neal et al., 2012; Ward et al., 2013).                                                                5  The additional uncertainty due to uncertain geographic position of the households was found to be  insignificant and is therefore not displayed here.    11   Figure  4.  PEB  for  10‐year  return  period  floods.  White  areas  are  not  part  of  the  52  country  sample.  Areas  are  dotted  when  there is a lower than 95% confidence that the sign of the exposure bias is as estimated.  The  same  analysis  was  performed  using  a  quintile  subdivision  over  only  rural  and  urban  households  respectively  (that  is,  examining  the  PEB  only  within  urban  areas  and  only  within  rural  areas).  The  results  for  rural  households  only  show  a  slight  shift  to  more  exposed  poor  people  than  the  nation‐ wide numbers, in particular across Southern Africa and South America (shown in Supp Figure 3).   The  results  for  the  urban  households  demonstrate  a  clear  difference:  in  most  countries  poor  urban  households  are  clearly  more  exposed  to  floods  than  the  average  urban  population  (Figure  5).  Of  the  31 countries with significant results, 22 exhibit a positive exposure bias (and 73% in population terms).  This suggests the national poverty‐exposure bias may be largely driven by the wealth differences and  hazard  exposure  differences  between  rural  and  urban  households.  There  is  no  such  strong  signal  for  rural  households,  suggesting  that  different  mechanisms  may  be  at  play  in  rural  and  urban  settings.  This  might  be  because  land  scarcity  is  more  acute  in  urban  areas  (than  in  rural  areas),  creating  a  stronger incentive for poor people to settle in risky areas due to lower prices.  There  are  some  exceptions  to  the  stronger  poverty  bias  in  urban  areas:  some  countries  in  Western  Africa  (e.g. Liberia, Ghana) exhibit  an opposite  signal  in  urban  areas.  There,  poor urban  people seem  to be less exposed than the average urban person. Closer inspection of the location of the DHS survey  samples  show  that  the  urban  areas  in  these  countries,  where  most  urban  household  samples  have  been taken,  are typically concentrated in cities  along  the coast  (e.g. Abidjan, Accra, Lome, Cotonou),  where it is likely that coastal flood hazard dominates over river flood hazard. As our flood indicator is  for  river  floods  only,  a  follow‐up  analysis  including  coastal  floods  would  be  required  to  test  whether  coastal flooding may be the main driver for the poverty exposure relationship in these areas.     12   Figure  5.  Same  as  Figure  4  but  for  urban  households  only.  Note  that  the  quintile  subdivision  used  is  based  on  urban  households only.  4.2.2. Droughts  Figure 6 shows the country level PEB for droughts with a return period of 100 years.6 Of 30 countries  with significant results, 24 exhibit an over‐exposure of poor people (this is 85% in population terms).  In all countries studied in Asia and in many countries in Southern and Western Africa, we find a clear  signal that poor households are more exposed to droughts than average: Côte d’Ivoire, Ghana, Togo,  and  Nigeria  show  a  signal  of  higher  exposure  to  droughts  of  poor  households  compared  to  average.  Other  countries  to  the  north  and  west  show  the  opposite  result,  i.e.  more  exposure  to  droughts  for  non‐poor  households.  In  Southern  America  poor  people  appear  under‐exposed  in  Bolivia  and  Peru,  but over‐exposed in Colombia, Guyana and Honduras.   Many Sub‐Saharan African countries show a positive PEB for droughts, as for floods. In many parts of  Africa,  many  poor  people  are  subsistence  farmers,  and  therefore  very  much  dependent  on  reliable  rainy seasons, which makes them also more vulnerable to drought.                                                               6  Again the results for other return periods are very similar, although the very low return period results yielded  no exposed households in many countries.    13   Figure 6. PEB for 100 year return period droughts. White areas are not part of the 52 country sample.   The  same  analysis  was  performed  for  only  rural  and  urban  households.  The  results  (see  Supp Figure 4 and Supp Figure 5) generally show similar patterns to the analyses at the country‐level.  In particular, West African countries on the coast and the South(‐East) Asian countries show consistent  results  for  the  national,  urban  and  rural  analysis,  all  showing  positive  PEB.  The  strong  difference  between the results for urban and rural for floods seems to be non‐existent for drought. This may be  due  to  the  different  scales  of  flood  and  drought  hazards.  Our  flood  indicator  (and  flood  processes  in  general) have a higher spatial resolution (and variability) than drought.           14 Table 1 Poverty exposure bias and increase in exposure for floods and droughts. For countries where none of the households  within the DHS survey were exposed, not available (NA) is stated. Significant results are in bold.   Increase in exposure    Poverty exposure bias  of all households     Floods  Droughts  Floods  Droughts  Country  Nation‐wide  urban  Nation‐wide  urban  Nation‐wide  ALBANIA  ‐0.10  0.56  NA  NA  9.11  0.00  ANGOLA  1.82  2.37  0.67  1.74  0.35  0.00  BANGLADESH  0.02  0.00  1.61  NA  39.55  0.00  BENIN  0.84  ‐0.24  1.57  2.61  3.42  ‐17.08  BOLIVIA  ‐0.08  0.39  ‐0.32  ‐0.40  ‐10.67  938.85  BURKINA FASO  ‐0.30  0.32  ‐0.01  ‐0.30  56.00  ‐1.18  BURUNDI  NA  NA  NA  NA  19.07  0.00  CAMBODIA  ‐0.25  0.02  0.15  NA  18.83  0.00  CAMEROON  0.38  0.45  2.21  2.51  2.17  ‐9.45  CENTRAL AFRICAN REPUBLIC  0.18  0.81  NA  NA  ‐8.02  ‐38.67  COLOMBIA  1.19  1.90  2.46  2.80  9.65  0.00  COMOROS  NA  NA  NA  NA  0.00  0.00  COTE D'IVOIRE  ‐0.02  0.36  NA  NA  ‐0.96  0.00  CONGO, DEM. REP.  ‐0.09  1.83  0.42  1.76  3.00  0.00  DOMINICAN REPUBLIC  ‐0.40  ‐0.09  NA  NA  ‐27.87  0.00  EGYPT, ARAB REP.  0.58  0.55  0.03  0.22  42.92  ‐4.30  ETHIOPIA  ‐0.33  ‐0.85  0.67  NA  12.41  ‐47.23  GABON  0.72  1.25  NA  NA  ‐3.05  0.00  GHANA  0.23  ‐0.39  1.15  1.80  ‐10.28  51.57  GUINEA  1.12  2.05  NA  NA  10.11  0.00  GUYANA  0.42  ‐0.05  2.60  NA  ‐23.23  0.00  HAITI  ‐0.48  3.52  NA  NA  ‐28.02  0.00  HONDURAS  ‐0.66  ‐0.31  0.51  0.76  ‐11.80  7.34  INDONESIA  0.33  1.03  0.49  0.33  9.89  ‐38.39  JORDAN  1.55  2.08  0.15  ‐0.25  ‐51.70  278.59  KENYA  0.64  1.56  2.92  NA  12.88  ‐21.93  KYRGYZSTAN  0.17  1.15  1.45  NA  13.21  0.00  LESOTHO  ‐0.11  1.55  0.70  0.82  0.94  0.00  LIBERIA  ‐0.43  ‐0.69  NA  NA  7.71  0.00  MADAGASCAR  ‐0.16  ‐0.60  2.28  NA  6.51  0.00  MALAWI  0.10  ‐0.68  ‐0.40  NA  ‐1.47  0.00  MALI  ‐0.39  ‐0.36  ‐0.03  0.22  37.42  55.27  MOLDOVA, REPUBLIC OF  ‐0.52  ‐0.03  NA  NA  ‐31.39  0.00  MOROCCO  ‐0.24  0.25  ‐0.08  0.44  ‐70.26  1122.62  MOZAMBIQUE  ‐0.27  ‐0.08  ‐0.28  0.86  3.57  0.00  NAMIBIA  0.35  0.19  ‐0.99  ‐0.60  ‐12.30  41.21  NEPAL  ‐0.61  0.59  NA  NA  14.84  0.00  NIGER  ‐0.39  0.29  ‐0.22  ‐0.07  90.28  271.40  NIGERIA  0.52  1.06  1.28  0.50  17.37  355.44  PERU  ‐0.49  0.17  ‐0.72  ‐0.62  20.97  2.39  PHILIPPINES  ‐0.12  0.18  0.84  1.20  10.45  0.00  RWANDA  ‐0.78  ‐1.00  NA  NA  13.04  0.00  SENEGAL  ‐0.25  1.78  1.99  1.81  ‐5.42  0.00  SIERRA LEONE  0.69  2.63  NA  NA  13.38  0.00  SWAZILAND  0.13  ‐0.66  NA  NA  ‐7.92  0.00  TAJIKISTAN  ‐0.16  0.11  1.05  NA  ‐8.91  0.00  TANZANIA, UNITED REP.  ‐0.10  0.01  ‐0.58  ‐0.01  1.03  0.00  TIMOR‐LESTE  NA  NA  NA  NA  ‐12.34  0.00  TOGO  0.21  0.13  0.72  1.47  2.01  356.18  UGANDA  0.65  NA  3.09  1.52  31.70  ‐11.22  ZAMBIA  0.68  3.40  1.25  ‐0.13  3.31  0.00  ZIMBABWE  ‐1.00  ‐0.31  0.49  NA  ‐1.92  0.00    15 4.3. The impact of climate change   Climate change is likely to increase the number of people exposed to floods and droughts. To estimate  the range of increase in population exposure, we overlay the drought and flood hazard maps used for  this paper with present‐day and projected population density data sets,7 for a high‐emissions pathway  consistent  with  a  4°C  increase  in  global  temperatures.  This  pathway  is  known  as  Representative  Concentration Pathway (RCP) 8.5, where global annual GHG emissions (measured in CO2‐equivalents)  continue  to  rise  throughout  the  21st  century.  We  run  the  analysis  for  five  Global  Circulation  Models  (GCMs).8 Across the five models, under a high‐emissions scenario (RCP 8.5), for droughts, we find the  number  of  people  exposed  could  increase  by  9–17  percent  in  2030  and  50–90  percent  in  2080.  For  floods, the number of people exposed to river floods could increase by 4–15 percent in 2030 and 12– 29 percent in 2080.   To assess how poverty exposure may change in the future as a result of climate change, we calculate  the  same  PEB  for  a  low‐emissions  pathway  consistent  with  a  2°C  increase  (RCP  2.6,  where  global  annual  GHG  emissions  peak  between  2010‐2020,  and  decline  substantially  thereafter)  and  RCP  8.5  and  for  five  GCMs.  Besides  this,  we  have  used  the  two  scenarios  to  estimate  from  the  household  surveys, how much exposure change is to be expected in the future due to climate change. To ensure  that we only  see the impact of climate on exposure, we do not include compounding effects  such  as  migration and population growth.   The PEB does not change significantly under the two different future climate scenarios and is therefore  not displayed. Of course, hazard does not drive exposure and exposure bias alone. The PEB will change  in the future due to other driving mechanisms not assessed in this paper, such as migration, changes  in  the  spatial  distribution  of  poverty,  or  the  general  increase  in  income  within  countries.  Countries  with rapid urbanization – such as many in Africa – may exhibit major changes in their flood exposure  patterns in the coming decades, independently of climate change and other changes in hazards.   Regions where climate change causes an increase in the annual expected number of people exposed  to floods and droughts, and where poor people are generally already more exposed than average (i.e.  Ip > 0) should be treated as highly climate‐sensitive regions for poor people. To locate these, Figure 7  shows the percentage change per country in the annual expected number of people exposed to floods  between 1980 and 2050, based on the household data and RCP 8.5, and Figure 8 shows the same for  droughts (Table 1 also reproduces results for all countries). RCP 2.6 shows similar changes in exposure  although  it  takes  longer  before  these  changes  are  reached.  In  some  countries,  the  number  of  flood‐ exposed people under climate change rises rapidly; this is the case in the Horn of Africa, parts of West  Africa,  Egypt,  Bangladesh,  Colombia,  and  Bolivia.  For  droughts,  the  different  GCMs  employed  show  more disagreement in drought extremes, causing less significant results. However, if we use the GCM  ensemble average we can again see that in particular West African countries show an increase in the  number of exposed people.                                                               7  For present day, Landscan is used. For 2030 and 2080, data from the Shared Socio‐economic Pathways (SSP4  and SSP5) is used. For more information on the SSPs, see O’Niell et al. 2014.   8  A factor delta approach was used to bias correct for the GCM uncertainty. That is, we examined the factor  increase between historical GCM runs and future ones (2030,2080) and superimposed this factor increase on  top of the EUWATCH results.     16   Figure  7. Percentage change  in nation‐wide average annual number of flood‐exposed people in our sample of  52  countries  following RCP 8.5 from 1980 until 2050. The GCM ensemble average is shown. Countries where the GCM ensemble standard  deviation is higher than 50% of the GCM mean are dotted.    Figure 8. Same as Figure 7, but for droughts.  Finally,  we  show  countries  where  a  combination  of  disproportionally  exposed  poor  and  exposure  increase  is  observed.  This  is  shown  for  floods  in  Figure  9  and  droughts  in  Figure  10.  We  highlight  countries with a PEB larger than 10% (i.e. poor people are disproportionally exposed) and an increase  in the amount of total exposed people larger than 10%. Clearly, in African countries above the equator,  climate  change‐induced  flooding  will  likely  hit  poor  people  the  hardest.  Under  RCP  8.5,  in  2050,  the  marked  countries  include  Egypt,  Guinea,  Kenya,  Nigeria,  Sierra  Leone,  Uganda  and  Bangladesh.  For  droughts, only Nigeria and Ghana are facing this situation.9                                                                9  Although the low CO2  concentration scenario (RCP2.6) shows similar patterns (not shown here), the increase  in floods/droughts for 2050 is lower and also the number and share of people exposed does not rise as fast as  in the high concentration scenario (RCP 8.5)    17   Figure 9 Countries where poor people may become increasingly exposed to flooding in a changing climate with RCP 8.5. The  grey coloured countries are the ones included in our analysis. The hatched countries have an exposure bias of at least 10%  as well as an increase in average annual number of people exposed to flooding of at least 10% in 2050.    Figure  10  Same  as  Figure  9  but  for  droughts.  Significant  results  for  exposure  increase  were  only  found  in  a  few  countries,  resulting in a very small number of countries showing a significant increase in poor people exposed.  4.4. Local scale poverty exposure analysis for floods  The  national‐scale  analysis  shows  that  some  countries  exhibit  an  over‐exposure  of  poor  people  to  floods  and  droughts,  some  show  no  difference,  and  others  exhibit  an  over‐exposure  of  non‐poor  people. This gives rise to the question whether there is a similar variability in the exposure bias within  regions of the countries. While the DHS data do not allow for analyses of the patterns within countries  (as  they  are  not  representative  at  small  scales),  in  this  section  we  examine  the  exposure  to  floods  using  detailed  poverty  maps  in  two  countries:  Malawi  (Traditional  Authority  or  TA‐level,  from  World  Bank  and  Malawi  Statistics  Office,  2013)  and  Morocco  (commune‐level,  from  Morocco  High  Commission for Planning, 2013).   These poverty maps provide spatially explicit estimates of  poverty, using income as a metric. In both  Malawi and Morocco, poverty is defined as the percentage of people within a commune/district who  earn less than $1.25 per day in 2005 purchasing power parity (PPP) terms. This measure of poverty is  distinctly  different  from  the  DHS  wealth  index.  While  the  wealth  index  is  a  measure  of  assets  and  structural  poverty  (and  is  typically  more  long‐lasting),  the  measure  of  poverty  we  use  here  is  one  of    18 income or consumption (which is typically more variable). On the hazard side, we use the same data  source for floods, selecting the 10‐year return period flood.   We compare exposure to floods and poverty levels across 1689 communes (for Morocco) and across  370 TAs (for Malawi) for the whole country. This analysis yields similar results to the DHS analysis: for  Morocco, we find a negative bias of ‐0.10 (‐0.29 using DHS) and for Malawi a positive bias of 0.08 (0.18  using DHS).   However,  there  is  clear  evidence  of  overexposure  of  the  poor  in  specific  areas  of  the  country,  even  though there is no bias at the national scale. Figure 11 shows an overlay of commune and district level  poverty maps  with modelled  flood  extents  in  parts of Morocco and  Malawi.  Specifically,  North West  Morocco, north of Kenitra, exhibits a high correlation of poverty and exposure; in Malawi, this is the  case  in  the  South,  at  the  Shire  Basin,  close  to  the  confluence  with  the  Zambezi.  As  an  example,  in  January 2015 the same area experienced a flood event which hit the poorest areas hardest.   (a) Morocco           (b) Malawi    Figure  11  Overlay  of  poverty  headcount  maps  at  subnational  level  with  a  map  showing  1  in  10  year  flooding.  Morocco  is  shown in left panel A. Source: Morocco High Commission for Planning (2013). Malawi is shown in right panel B. The 10 year  flood  refers  to  a  10‐year  return  period  flood.  Sources:  World  Bank  and  Malawi  Statistics  Office  (2013),  UNOSAT  (2015),  German Space Agency (2015).   However,  as  described  above,  these  national‐level  trends  may  hide  significant  heterogeneity  within  regions.  Considering  only  the  northwest  of  Morocco  (left  panel  of  Figure  11),  we  now  find  a  slightly  positive exposure bias of 0.07 as opposed to the ‐0.24 that we found at national level). For the south  of Malawi (right panel of Figure 11), we find a significantly large exposure bias of 0.52 as opposed to.  0.10 (not significant) at national level. These findings support the hypothesis that we can find different  biases  occurring  at  different  scales.  Further,  the  identification  of  sub‐national  areas  with  a  positive  exposure  bias  may  provide  a  rationale  for  targeting  investments  in  these  areas,  concerning  both  protection ex‐ante and disaster support ex‐post.    These results suggest high variability of the PEB within countries. Differences exist between rural and  urban  areas,  and  across  lower  administrative  units  such  as  provinces  and  cities.  While  national  level  studies, such as our analysis with DHS surveys, are useful for starting the discussion on poverty impacts  of natural hazards, local decision‐makers may require the local level PEB to design their own poverty  and risk management strategies. Ideally, such local analyses could make use of higher‐resolution flood    19 or  drought  maps  and  local  household  surveys  designed  to  be  representative  at  the  local  scale.  For  example, in Mumbai, local‐scale flood data and household surveys revealed that an over‐exposure of  poor  people  to  floods  can  be  observed  (Hallegatte  et  al.,  2016),  but  varies  at  very  small  scale,  from  one street to the next (Patankar and Patwardhan, 2014).   5. Limitations and recommendations for further research  Consistent with expectations, there is high variability across countries and poor people are not over‐ exposed  to  natural  hazards  everywhere.  But  the  analysis  is  limited  by  data  availability  as  the  DHS  samples  are  too  small  to  look  at  regions  and  within‐country  variability.  The  limited  number  of  households per country has implications for the results for droughts in particular: in many countries,  there  is  no  overlap  between  zones  with  extreme  drought  conditions  (e.g.  a  minimum  of  3  months  drought, at 100 year return period yielded only 15 countries with significant results) and households,  meaning that no estimate  of  the PEB  for droughts could be  made  in these  cases. A  larger  number of  observations per country would therefore make the results of our analysis more robust. Furthermore,  it would allow a more local scale analysis, as performed for Morocco and Malawi, for all countries.  A  related  limitation  is  the  spatial  scale  of  the  analysis.  DHS  samples  are  rarely  representative  within  sub‐national  regions,  which  limits  our  ability  to  examine  the  poverty  exposure  bias  within  specific  regions  of  a  country.  Furthermore,  even  the  sub‐national  poverty  maps  are  at  the  commune  or  traditional authority level, while higher‐resolution data (e.g. poverty maps within a city) would be able  to  better  capture  dynamics  at  the  local  level,  where  lower  land  prices  may  push  poorer  people  into  more risky areas.   Furthermore,  ideally,  we  would  compare  our  results  across  countries  and  not  just  within  them.  However, the wealth index calculated by DHS is country‐specific, meaning that the same value for the  wealth index across two different countries may imply a different level of wealth. While some authors  have  recently  suggested  the  DHS  wealth  index  may  be  compared  across  countries  (Rutstein  and  Staveteig,  2013),  country‐to‐country  comparability  remains  difficult.  This  is  one  reason  why  we  use  relative thresholds (e.g. quintiles) rather than absolute thresholds.  Another reason for which we use  relative numbers is that if a standard poverty line is used, in some countries an overwhelming majority  of  the  population  would  be  classified  as  poor  (e.g.,  70‐80%  in  Malawi  with  a  1.25USD/day  poverty  line).   The  flood  hazard  maps  used  in  this  study  only  show  whether  each  grid‐cell  is  flooded  (yes  or  no)  for  each return period. In reality, the impacts of flooding on people and their assets and productivity are  dependent  on  several  other  factors.  Exposure  is  only  one  component  of  risk:  protection  (e.g.,  with  dikes  or  water  reservoirs),  vulnerability  of  assets  and  livelihoods  (e.g.,  quality  of  housing,  savings  at  financial  institutions,  and  diversification  of  income),  and  ability  to  cope  and  recover  (e.g.,  access  to  social protection and credit) are also critical to determine the impact of natural hazards on well‐being.  Households living in high‐quality elevated houses may not suffer much from a shallow flood (e.g., 10  cm  depth),  while  informal  housing  may  already  be  damaged.  The  inundation  depth  has  been  shown  to  be  the  main  determinant  of  damages  to  assets  (e.g.  Penning‐Rowsell  and  Chatterton,  1977;  Penning‐Rowsell et al., 1994; Wind et al., 1999; Merz et al., 2010; Meyer et al., 2013). In future studies  the  relationship  between  the  actual  depth  occurring  and  wealth  could  also  be  examined.  Numerous    20 studies have also shown flood duration to play an important role in flood impacts (Parker et al., 1987;  FEMA,  2005;  Dang  et  al.,  2010),  especially  for  indirect  losses  (Lekuthai  and  Vongvisessomjai,  2001)  flood‐related health issues (Dang et al., 2010); and flood level rise rate is especially important in terms  of mortality (Jonkman et al., 2009). More research is required to examine how these could impact on  poverty.  Future  research  may  also  expand  to  other  hazards,  as  has  been  done  for  extreme  temperatures (Park et al., 2015).   Similarly,  households  that  are  highly  vulnerable  to  droughts  (e.g.  with  assets  strongly  relying  on  available  water)  may  already  experience  problems  during  a  one‐month  drought  condition,  although  others  may  only  be  exposed  if  the  drought  lasts  three  months  or  more.  To  assess  the  robustness  of  the  drought  indicator  applied,  we  test  our  results  using  a  one‐month  and  six‐month  threshold.  Obviously,  more  people  are  exposed  with  a  one‐month  threshold  than  with  a  six‐month  threshold.  For  the  aggregated  PEB  results  (Supp.  Figure  6),  we  can  only  find  a  significant  number  of  exposed  households in six countries using a six‐month drought threshold with a return period of 10 years; this  increases to up to  50 countries, when  considering one‐month droughts  as threshold with  a  100 year  return period. Notably, median PEB values are above zero for the 100 year return‐period drought, and  decreases  toward  and  below  zero  for  lower  return  periods  (10  years)  droughts  and  higher  drought  thresholds.   This  suggests  that  the  small  sample  sizes  make  it  very  hard  to  find  a  robust  exposure  bias  pattern  in  many  countries.  Nonetheless,  we  found  consistent  results  on  the  sign  of  the  PEB  for  sub‐Saharan  Africa (Nigeria, Cameroon, Democratic Republic of Congo, Togo, and Benin (not significant for a one‐ month threshold)), Southeast Asia (Philippines, Indonesia (not significant for a six‐month threshold))  and Colombia (when comparing the one‐, three‐ and six‐month threshold results under the 100‐year  return  period).  Other  countries  showed  mixed  results  over  the  different  threshold  values  and  therefore results over these countries should be treated with a lower confidence.   6. Conclusions  In  this  paper,  we  investigated  at  the  country  level  whether  poor  and  non‐poor  people  are  disproportionally exposed to current floods and droughts and how this exposure changes in a changing  climate.  To  this  end,  we  combine  global  drought  and  flood  hazard  and  household  survey  data  in  52  countries. The general conclusion is that across countries, poor people are over‐exposed to droughts  and  urban  floods.  But  the  situation  differs  strongly  across  countries,  within  countries  and  based  on  the  type  of  hazard  –  for  instance,  for  floods  at  the  national  level,  we  find  little  evidence  of  an  over‐ exposure or under‐exposure of poor people.  Geographically, the countries where  the strongest positive poverty  exposure  bias  (PEB)  is  found, are  concentrated  in  Africa  for  both  perils.  For  floods,  the  countries  in  Sub‐Saharan  Africa  as  well  as  the  horn  of  Africa  and  Egypt  experience  the  highest  positive  PEB.  For  droughts,  poor  people  are  more  exposed in almost all countries in Africa, and also South‐East Asia shows this signal.   We  find  that  in  urban  areas,  poor  people  are  disproportionally  exposed  to  floods  compared  to  the  average, while such a signal is not found for rural households. This is particularly noticeable in Africa,  with the exception of several western African countries. In some countries, the absence of a positive  PEB  at  national  level  may  be  due  to  the  fact  that  the  gap  in  wealth  between  cities  and  rural  areas  is    21 large, combined with the fact that flood hazard is often high in cities. The urban‐rural gaps in income  and  flood  risk  may  thus  hide  the  fact  that  poor  people  are  more  exposed.  This  hypothesis  is  further  supported by subnational analyses in two countries (Morocco and Malawi), where several regions are  identified  where  poor  people  are  clearly  over‐exposed,  when  compared  with  the  rest  of  the  population in the country.   A  particular  concern  is  the  fact  that  some  of  the  countries  where  poor  people  are  overexposed  will  also  experience  more  frequent  flooding  or  droughts  in  the  future  due  to  climate  change.  Poverty‐ vulnerability  hotspots  appear  when  combining  countries  with  an  overexposure  of  the  poor  and  an  increase in hazards expected from climate change. This signal is found in Burkina Faso, Burundi, Egypt,  Ethiopia, Guinea, Kenya, Nigeria, Sierra Leone and Uganda for floods. For drought, Nigeria and Ghana  were found to be in this situation although results for Ghana were found to be less robust.  Exposure,  the  topic  of  this  paper,  is  only  one  component  of  risk.  Almost  everywhere,  the  other  components  of  risk  –  from  protection  to  vulnerability  to  the  ability  to  cope  and  recover  –  are  also  biased against poor people (Hallegatte et al., 2016), which means that even in places without a poverty  bias,  poor  people  may  still  be  at  risk.  Protection  levels  and  quality  are  lower  in  poor  countries,  and  lower  in  poor  neighborhoods  and  regions.  Poor  people  live  in  low  quality  houses  that  suffer  more  damage in case of floods, and they have most if not all of their assets in material form, making them  more vulnerable to floods. Finally, poor people have limited access to recovery support, such as social  protection and credit.   All of these factors combined with the results in this paper advocate for disaster risk management as  a pro‐poor policy. In countries where we find that poor people are disproportionally exposed to floods  and  droughts,  it  is  particularly  important  to  integrate  risk  management  policies  within  poverty  reduction  strategies,  to  understand  the  underlying  drivers  of  the  exposure  bias,  and  to  correct  it  through  better  land‐use  regulation  and  other  supporting  policies.  Critically,  such  policies  should  support the access of poor people to opportunities, and not stifle them. Where hazards will  become  more  frequent  or  more  intense,  implementing  risk‐sensitive  land‐use  policies  that  protect  poor  people, such as flood zoning, should be a priority.    Acknowledgements  We thank Adrien Vogt‐Schilb and Anne Zimmer for their careful review of this paper, and Tom Pullum,  Ruilin  Ren, and  Clara Burgert from ICF International  for their very helpful guidance on using  the DHS  data. We are grateful for financial support from the Global Facility for Disaster Reduction and Recovery  (and thank Alanna Simpson as being the main counter‐part from GFDRR) and the World Bank, under  the  work  program  on  “Poverty  and  Climate  Change,”  led  by  the  Office  of  the  Chief  Economist  of  the  Climate  Change  Group.    We  also  acknowledge  support  from  Earth2Observe,  EU  FP7  project  grant  agreement  no.  603608.  Furthermore,  P.J.  Ward  received  additional  financial  support  from  a  VENI  grant for the Netherlands Organisation for Scientific Research (NWO).   Author contributions  H.C.W. and P.J.W. computed the flood hazard maps for all projections. T.I.E.V. and P.J.W. established  the drought hazard layers for all projections. M.B. prepared shapefiles from the DHS survey data, for  use in this study. H.C.W., B.J., P.J.W. and T.I.E.V. established the computational framework to  compute the poverty exposure bias. M.B. and S.H. performed background study on poverty and    22 natural hazards. S.H. initiated the study. All authors have contributed to the conceptualisation of the  study and the writing of the manuscript.  References  Andreadis, K. M., Clark, E. A., Wood, A. W., Hamlet, A. F. and Lettenmaier, D. P.: Twentieth‐Century  Drought in the Conterminous United States, J. Hydrometeorol., 6(6), 985–1001,  doi:10.1175/JHM450.1, 2005.  Arnell, N. W. and Lloyd‐Hughes, B.: The global‐scale impacts of climate change on water resources  and flooding under new climate and socio‐economic scenarios, Clim. Change, 122(1‐2), 127– 140, doi:10.1007/s10584‐013‐0948‐4, 2013.  Barros, A. J. D., Ronsmans, C., Axelson, H., Loaiza, E., Bertoldi, A. D., França, G. V. A., Bryce, J.,  Boerma, J. T. and Victora, C. G.: Equity in maternal, newborn, and child health interventions  in Countdown to 2015: a retrospective review of survey data from 54 countries., Lancet,  379(9822), 1225–33, doi:10.1016/S0140‐6736(12)60113‐5, 2012.  Beltran, A., Maddison, D., Elliott, R.: Is flood risk capitalised in property values? A meta‐analysis  approach from the housing market. Presented at EAERE Conference, Helsinki, Finland, 2015.   Bin, O. and Landry, C. E.: Changes in implicit flood risk premiums: Empirical evidence from the  housing market, J. Environ. Econ. Manage., 65(3), 361–376, doi:10.1016/j.jeem.2012.12.002,  2013.  Brouwer, R., Akter, S., Brander, L. and Haque, E.: Socioeconomic vulnerability and adaptation to  environmental risk: a case study of climate change and flooding in Bangladesh., Risk Anal.,  27(2), 313–26, doi:10.1111/j.1539‐6924.2007.00884.x, 2007.  Carter, M. R., Little, P. D., Mogues, T. and Negatu, W.: Poverty Traps and Natural Disasters in  Ethiopia and Honduras, World Dev., 35(5), 835–856, doi:10.1016/j.worlddev.2006.09.010,  2007.  Ceola, S., Laio, F., and Montanari, A.: Satellite nighttime lights reveal inreasing human exposure to  floods worldwide. Geophs. Res. Lett., 41(20), 7184‐7190. doi: 10.1002/2014GL061859, 2014.  Chen, S. and Ravallion, M.: The Developing World is Poorer than We Thought, But No Less Successful  in the Fight Against Poverty, Q. J. Econ., 125(4), 1577–1625,  doi:10.1162/qjec.2010.125.4.1577, 2010.  Cole, S., Gine, X., Tobacman, J., Topalova, P., Townsend, R. and Vickery, J.: Barriers to Household Risk  Management: Evidence from India, Am. Econ. J. Appl. Econ., 5(1), 104–135,  doi:10.1257/app.5.1.104, 2013.  Corzo Perez, G. A., van Huijgevoort, M. H. J., Voß, F. and van Lanen, H. A. J.: On the spatio‐temporal  analysis of hydrological droughts from global hydrological models, Hydrol. Earth Syst. Sci.,  15(9), 2963–2978, doi:10.5194/hess‐15‐2963‐2011, 2011.  Dang, N. M., Babel, M. S. and Luong, H. T.: Evaluation of food risk parameters in the Day River Flood  Diversion Area, Red River Delta, Vietnam, Nat. Hazards, 56(1), 169–194,  doi:10.1007/s11069‐010‐9558‐x, 2010.  Dercon, S.: Growth and shocks: evidence from rural Ethiopia, J. Dev. Econ., 74(2), 309–329,  doi:10.1016/j.jdeveco.2004.01.001, 2004.  Dudwick, N., Hull, K., Katayama, R., Shilpi, F., Simler, K.: From Farm to Firm. Rural‐Urban Transition in  Developing Countries. World Bank, Washington, DC, 2011.   Elbers, C., Gunning, J. W. and Kinsey, B.: Growth and Risk: Methodology and Micro Evidence, World  Bank Econ. Rev., 21(1), 1–20, doi:10.1093/wber/lhl008, 2007.  Elbers, C., Lanjouw, J. O. and Lanjouw, P.: Micro‐Level Estimation of Poverty and Inequality,  Econometrica, 71(1), 355–364, doi:10.1111/1468‐0262.00399, 2003.  Engeland, K., Hisdal, H. and Frigessi, A.: Practical Extreme Value Modelling of Hydrological Floods and  Droughts: A Case Study, Extremes, 7(1), 5–30, doi:10.1007/s10687‐004‐4727‐5, 2005.  FEMA: Effects of Long and Short Duration Flooding on Building Materials, Orlando. [online] Available  from: https://www.fema.gov/media‐library/assets/documents/16467, 2005.    23 Ferreira, S., Hamilton, K. and Vincent, J. R.: Nature, Socioeconomics and Adaptation to Natural  Disasters: New Evidence from Floods, SSRN eLibrary [online] Available from:  http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1876300, 2011.  Fleig, A. K., Tallaksen, L. M., Hisdal, H. and Demuth, S.: A global evaluation of streamflow drought  characteristics, Hydrol. Earth Syst. Sci., 10(4), 535–552, doi:10.5194/hess‐10‐535‐2006,  2006.  Fleisher, B. M. and Chen, J.: The Coast–Noncoast Income Gap, Productivity, and Regional Economic  Policy in China, J. Comp. Econ., 25(2), 220–236, doi:10.1006/jcec.1997.1462, 1997.  Fox, A. M.: The HIV‐poverty thesis re‐examined: poverty, wealth or inequality as a social determinant  of HIV infection in sub‐Saharan Africa?, J. Biosoc. Sci., 44(4), 459–80,  doi:10.1017/S0021932011000745, 2012.  Gentilini, U.: Safety Nets in Urban Areas: Emerging Issues, Evidence and Practices. World Bank,  Washington, DC, 2015.  Hallegatte, S., Bangalore, M., Bonzanigo, L., Fay, M., Kane, T., Narloch, U., Rozenberg, J., Treguer, D.,  and Vogt‐Schilb, A.: Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty,  Washington, D.C., 2016.  Hallegatte, S., Green, C., Nicholls, R. J. and Corfee‐Morlot, J.: Future flood losses in major coastal  cities, Nat. Clim. Chang., 3(9), 802–806, doi:10.1038/nclimate1979, 2013.  Hallegatte, S., Ranger, N., Bhattacharya, S., Bachu, M., Priya, S., Dhore, K., Rafique, F., Mathur, P.,  Naville, N., Henriet, F., Patwardhan, A., Narayanan, K., Ghosh, S., Karmakar, S., Patnaik, U.,  Abhayankar, A., Pohit, S., Corfee‐Morlot, J. and Herweijer, C.: Flood Risks, Climate Change  Impacts and Adaptation Benefits in Mumbai, , doi:10.1787/5km4hv6wb434‐en, 2010.  Hallstrom, D. G. and Smith, V. K.: Market responses to hurricanes, J. Environ. Econ. Manage., 50(3),  541–561, doi:10.1016/j.jeem.2005.05.002, 2005.  Hempel, S., Frieler, K., Warszawski, L., Schewe, J. and Piontek, F.: A trend‐preserving bias correction  – the ISI‐MIP approach, Earth Syst. Dyn., 4(2), 219–236, doi:10.5194/esd‐4‐219‐2013, 2013.  Highfield, W. E., Peacock, W. G. and Van Zandt, S.: Mitigation Planning: Why Hazard Exposure,  Structural Vulnerability, and Social Vulnerability Matter, J. Plan. Educ. Res., 34(3), 287–300,  doi:10.1177/0739456X14531828, 2014.  Hirabayashi, Y., Mahendran, R., Koirala, S., Konoshima, L., Yamazaki, D., Watanabe, S., Kim, H. and  Kanae, S.: Global flood risk under climate change, Nat. Clim. Chang., 3(9), 816–821,  doi:10.1038/nclimate1911, 2013.  Hisdal, H., Stahl, K., Tallaksen, L. M. and Demuth, S.: Have streamflow droughts in Europe become  more severe or frequent?, Int. J. Climatol., 21(3), 317–333, doi:10.1002/joc.619, 2001.  Hisdal, H. and Tallaksen, L. M.: Estimation of regional meteorological and hydrological drought  characteristics: a case study for Denmark, J. Hydrol., 281(3), 230–247, doi:10.1016/S0022‐ 1694(03)00233‐6, 2003.  Husby, T. G., De Groot, H. L. F., Hofkes, M. W. and Dröes, M. I.: Do floods have permanent effects?  Evidence from The Netherlands, J. Reg. Sci., n/a–n/a, doi:10.1111/jors.12112, 2014.  IPCC: Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation,  edited by C. B. Field, V. Barros, T. F. Stocker, D. Qin, D. J. Dokken, K. L. Ebi, M. D.  Mastrandrea, K. J. Mach, G.‐K. Plattner, S. K. Allen, M. Tignor, and P. M. Midgley, Cambridge  University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA. [online] Available from: http://ipcc‐ wg2.gov/SREX/report/ (Accessed 31 July 2014a), 2012.  IPCC: Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation. A  Special Report of Working Groups I and II of the Intergovernmental Panel on Climate  Change., 2012b.  Johnson, F., Westra, S., Sharma, A. and Pitman, A. J.: An Assessment of GCM Skill in Simulating  Persistence across Multiple Time Scales, J. Clim., 24(14), 3609–3623,  doi:10.1175/2011JCLI3732.1, 2011.    24 Jongman, B., Hochrainer‐Stigler, S., Feyen, L., Aerts, J. C. J. H., Mechler, R., Botzen, W. J. W., Bouwer,  L. M., Pflug, G., Rojas, R. and Ward, P. J.: Increasing stress on disaster‐risk finance due to  large floods, Nat. Clim. Chang., 4(4), 264–268, doi:10.1038/nclimate2124, 2014.  Jongman, B., Winsemius, H. C., Aerts, J. C. J. H., Coughlan de Perez, E., van Aalst, M. K., Kron, W. and  Ward, P. J.: Declining vulnerability to river floods and the global benefits of adaptation, Proc.  Natl. Acad. Sci., 201414439, doi:10.1073/pnas.1414439112, 2015.  Jonkman, S. N., Maaskant, B., Boyd, E. and Levitan, M. L.: Loss of life caused by the flooding of New  Orleans after Hurricane Katrina: analysis of the relationship between flood characteristics  and mortality., Risk Anal., 29(5), 676–98, doi:10.1111/j.1539‐6924.2008.01190.x, 2009.  Kahn, M. E.: The Death Toll from Natural Disasters: The Role of Income, Geography, and Institutions,  Rev. Econ. Stat., 87(2), 271–284, doi:10.1162/0034653053970339, 2005.  Kim, N.: 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, 2012.  Krishna, A.: Pathways out of and into poverty in 36 villages of Andhra Pradesh, India, World Dev.,  34(2), 271–288, doi:10.1016/j.worlddev.2005.08.003, 2006.  Kundzewicz, Z. W. and Kaczmarek, Z.: Coping with Hydrological Extremes, Water Int., 25(1), 66–75,  doi:10.1080/02508060008686798, 2000.  Lall, S. V and Deichmann, U.: Density and disasters: economics of urban hazard risk, World Bank Res.  Obs., 27(1), 74–105 [online] Available from:  http://wbro.oxfordjournals.org/content/27/1/74.short, 2012.  Lehner, B. and Döll, P.: Europe’s droughts today and in th future, in World Water Series No. 5:  EuroWasser – Model‐based assessment of European water resources and hydrology in the  face of global change, Center for Environmental Systems Research, University of Kassel,  Kassel, Germany. [online] Available from: http://www.usf.uni‐ kassel.de/ftp/dokumente/kwws/5/ew_7_droughts_low.pdf (Accessed 22 April 2015), 2001.  Lekuthai, A. and Vongvisessomjai, S.: Intangible Flood Damage Quantification, Water Resour.  Manag., 15(5), 343–362, doi:10.1023/A:1014489329348, 2001.  Loayza, N. V., Olaberría, E., Rigolini, J. and Christiaensen, L.: Natural Disasters and Growth: Going  Beyond the Averages, World Dev., 40(7), 1317–1336, doi:10.1016/j.worlddev.2012.03.002,  2012.  Masozera, M., Bailey, M. and Kerchner, C.: Distribution of impacts of natural disasters across income  groups: A case study of New Orleans, Ecol. Econ., 63(2‐3), 299–306,  doi:10.1016/j.ecolecon.2006.06.013, 2007.  Neal, J., Schumann, G. and Bates, P.: A subgrid channel model for simulating river hydraulics and  floodplain inundation over large and data sparse areas, Water Resour. Res., 48(11), W11506,  doi:10.1029/2012WR012514, 2012.  O’Neill, B. C., Kriegler, E., Riahi, K., Ebi, K. L., Hallegatte, S., Carter, T. R., Mathur, R., van Vuuren, D. P.  A new scenario framework for climate change research: the concept of shared  socioeconomic pathways. Climatic Change, 122(3), 387‐400, 2014.  Pappenberger, F., Dutra, E., Wetterhall, F. and Cloke, H.: Deriving global flood hazard maps of fluvial  floods through a physical model cascade, Hydrol. Earth Syst. Sci., 16, 4143–4156,  doi:10.5194/hess‐16‐4143‐2012, 2012.  Park, J., Hallegatte, S., Bangalore, M., and Sandhoefner, E. Households and Heat Stress: Estimating  the Distributional Consequences of Climate Change. Background paper prepared for report  "Shock Waves: Managing the Impacts of Climate Change on Poverty", 2015.   Parker, D. J., Green, C. H. and Thompson, P. M.: Urban flood protection benefits: A project appraisal  guide, Gower Technical Press, Aldershot, UK., 1987.  Patankar, A.: The exposure, vulnerability and ability to adapt of poor households to recurrent floods  in Mumbai. Background paper prepared for report "Shock Waves: Managing the Impacts of  Climate Change on Poverty", 2015.    25 Patankar, A., and Patwardhan, A.: Estimating the Uninsured Losses due to Extreme Weather Events  and Implications for Informal Sector Vulnerability: A Case Study of Mumbai, India. Nat  Hazards, Forthcoming.  Peduzzi, P., Dao, H., Herold, C. and Mouton, F.: Assessing global exposure and vulnerability towards  natural hazards: the Disaster Risk Index, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 9(4), 1149–1159,  doi:10.5194/nhess‐9‐1149‐2009, 2009.  Penning‐Rowsell, E. C., Fordham, M., Correia, F. N., Gardiner, J., Green, C., Hubert, G., Ketteridge, A.‐ M., Klaus, J., Parker, D., Peerbolte, B., Pflügner, W., Reitano, B., Rocha, J., Sanchez‐ Arcilla,  A., Saraiva, M., Schmidtke, R., Torterotot, J.‐P., Van der Veen, A., Wierstra, E. and Wind, H.:  Flood hazard assessment, modelling and management: Results from the EUROflood project,  in Floods across Europe: Flood hazard assessment, modelling and management, edited by E.  Penning‐Rowsell and M. Fordham, Middlesex University Press, London. [online] Available  from:  https://scholar.google.nl/scholar?q=penning+flood+hazard+assessment&btnG=&hl=en&as_ sdt=0%2C5#0 (Accessed 16 April 2015), 1994.  Penning‐Rowsell, E. and Chatterton, J.: The benefits of flood alleviation, Saxon House, Hants. [online]  Available from: http://lawschool.unm.edu/nrj/volumes/20/4/15_roth_benefits.pdf  (Accessed 16 April 2015), 1977.  Prudhomme, C., Giuntoli, I., Robinson, E. L., Clark, D. B., Arnell, N. W., Dankers, R., Fekete, B. M.,  Franssen, W., Gerten, D., Gosling, S. N., Hagemann, S., Hannah, D. M., Kim, H., Masaki, Y.,  Satoh, Y., Stacke, T., Wada, Y. and Wisser, D.: Hydrological droughts in the 21st century,  hotspots and uncertainties from a global multimodel ensemble experiment., Proc. Natl.  Acad. Sci. U. S. A., 111(9), 3262–7, doi:10.1073/pnas.1222473110, 2014.  Rabbani, G., Rahman, S. H. and Faulkner, L.: Impacts of Climatic Hazards on the Small Wetland  Ecosystems (ponds): Evidence from Some Selected Areas of Coastal Bangladesh,  Sustainability, 5(4), 1510–1521, doi:10.3390/su5041510, 2013.  Rodriguez‐Oreggia, E., De La Fuente, A., De La Torre, R. and Moreno, H. A.: Natural Disasters, Human  Development and Poverty at the Municipal Level in Mexico, J. Dev. Stud., 49(3), 442–455,  doi:10.1080/00220388.2012.700398, 2013.  Rutstein, S. O. and Staveteig, S.: Making the Demographic and Health Surveys wealth index  comparable., in 27th IUSSP International Population Conference, Rockville Maryland ICF  International MEASURE DHS 2014 Feb., Busan, Korea. [online] Available from:  http://dhsprogram.com/pubs/pdf/MR9/MR9.pdf (Accessed 16 April 2015), 2013.  Schewe, J., Heinke, J., Gerten, D., Haddeland, I., Arnell, N. W., Clark, D. B., Dankers, R., Eisner, S.,  Fekete, B. M., Colón‐González, F. J., Gosling, S. N., Kim, H., Liu, X., Masaki, Y., Portmann, F. T.,  Satoh, Y., Stacke, T., Tang, Q., Wada, Y., Wisser, D., Albrecht, T., Frieler, K., Piontek, F.,  Warszawski, L. and Kabat, P.: Multimodel assessment of water scarcity under climate  change., Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A., 111(9), 3245–50, doi:10.1073/pnas.1222460110,  2014.  Sen, B.: Drivers of Escape and Descent: Changing Household Fortunes in Rural Bangladesh, World  Dev., 31(3), 513–534, doi:10.1016/S0305‐750X(02)00217‐6, 2003.  Sheffield, J. and Wood, E. F.: Characteristics of global and regional drought, 1950–2000: Analysis of  soil moisture data from off‐line simulation of the terrestrial hydrologic cycle, J. Geophys.  Res., 112(D17), D17115, doi:10.1029/2006JD008288, 2007.  Shepherd, A., Mitchell, T., Lewis, K., Lenhardt, A., Jones, L., Scott, L. and Muir‐Wood, R.: The  geography of poverty, disasters and climate extremes in 2030., London, UK. [online]  Available from: http://www.cridlac.org/digitalizacion/pdf/eng/doc19385/doc19385.htm  (Accessed 22 April 2015), 2013.  Tallaksen, L. M., Hisdal, H. and Lanen, H. A. J. Van: Space–time modelling of catchment scale drought  characteristics, J. Hydrol., 375(3‐4), 363–372, doi:10.1016/j.jhydrol.2009.06.032, 2009.    26 Taylor, K. E., Stouffer, R. J. and Meehl, G. A.: An Overview of CMIP5 and the Experiment Design, Bull.  Am. Meteorol. Soc., 93(4), 485–498, doi:10.1175/BAMS‐D‐11‐00094.1, 2012.  Tesliuc, E. and Lindert, K.: Vulnerability: A quantitative and qualitative assessment, Washington D. C.  [online] Available from:  http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.201.1746&rep=rep1&type=pdf  (Accessed 22 April 2015), 2002.  Toya, H. and Skidmore, M.: Economic development and the impacts of natural disasters, Econ. Lett.,  94(1), 20–25, doi:10.1016/j.econlet.2006.06.020, 2007.  Van Beek, L. P. H. and Bierkens, M. F. P.: The global hydrological model PCR‐GLOBWB:  conceptualization, parameterization and verification, Utrecht. [online] Available from:  http://vanbeek.geo.uu.nl/suppinfo/vanbeekbierkens2009.pdf, 2009.  Van Beek, L. P. H., Wada, Y. and Bierkens, M. F. P.: Global monthly water stress: 1. Water balance  and water availability, Water Resour. Res., 47(7), W07517, doi:10.1029/2010WR009791,  2011.  Van Loon, A. F. and Van Lanen, H. A. J.: A process‐based typology of hydrological drought, Hydrol.  Earth Syst. Sci., 16(7), 1915–1946, doi:10.5194/hess‐16‐1915‐2012, 2012.  Van Vuuren, D. P., Edmonds, J., Kainuma, M., Riahi, K., Thomson, A., Hibbard, K., Hurtt, G. C., Kram,  T., Krey, V., Lamarque, J.‐F., Masui, T., Meinshausen, M., Nakicenovic, N., Smith, S. J. and  Rose, S. K.: The representative concentration pathways: an overview, Clim. Change, 109(1‐ 2), 5–31, doi:10.1007/s10584‐011‐0148‐z, 2011.  Wada, Y., van Beek, L. P. H., Wanders, N. and Bierkens, M. F. P.: Human water consumption  intensifies hydrological drought worldwide, Environ. Res. Lett., 8(3), 034036,  doi:10.1088/1748‐9326/8/3/034036, 2013.  Wanders, N. and Wada, Y.: Human and climate impacts on the 21st century hydrological drought, J.  Hydrol., doi:10.1016/j.jhydrol.2014.10.047, 2014.  Ward, P.J., Jongman, B., Salamon, P., Simpson, A., Bates, P., De Groeve, T., Muis, S., Coughlan de  Perez, E., Rudari, R., Trigg, M.A., Winsemius, H.C. Usefulness and limitations of global flood  risk models. Nature Climate Change, 5, 712‐715, doi:10.1038/nclimate2742, 2015.  Ward, J. and Kaczan, D.: Challenging Hydrological Panaceas: Water poverty governance accounting  for spatial scale in the Niger River Basin, J. Hydrol., 519, 2501–2514,  doi:10.1016/j.jhydrol.2014.05.068, 2014.  Ward, P. J., Jongman, B., Kummu, M., Dettinger, M. D., Sperna Weiland, F. C. and Winsemius, H. C.:  Strong influence of El Nino Southern Oscillation on flood risk around the world, Proc. Natl.  Acad. Sci., 1409822111–, doi:10.1073/pnas.1409822111, 2014.  Ward, P. J., Jongman, B., Weiland, F. S., Bouwman, A., van Beek, R., Bierkens, M. F. P., Ligtvoet, W.  and Winsemius, H. C.: Assessing flood risk at the global scale: model setup, results, and  sensitivity, Environ. Res. Lett., 8(4), 044019, doi:10.1088/1748‐9326/8/4/044019, 2013.  Weedon, G. P., Gomes, S., Viterbo, P., Shuttleworth, W. J., Blyth, E., Österle, H., Adam, J. C., Bellouin,  N., Boucher, O. and Best, M.: Creation of the WATCH Forcing Data and Its Use to Assess  Global and Regional Reference Crop Evaporation over Land during the Twentieth Century, J.  Hydrometeorol., 12(5), 823–848, doi:10.1175/2011JHM1369.1, 2011.  Wind, H. G., Nierop, T. M., de Blois, C. J. and de Kok, J. L.: Analysis of flood damages from the 1993  and 1995 Meuse Floods, Water Resour. Res., 35(11), 3459–3465,  doi:10.1029/1999WR900192, 1999.  Winsemius, H. C., Van Beek, L. P. H., Jongman, B., Ward, P. J. and Bouwman, A.: A framework for  global river flood risk assessments, Hydrol. Earth Syst. Sci., 17(5), 1871–1892,  doi:10.5194/hess‐17‐1871‐2013, 2013.  Winsemius, H. C. Aerts, J. C. J. H., van Beek, R., Bierkens, M. F. P., Bouwman, A., Jongman, B.,  Kwadijk, J., Ligtvoet., W., Lucas, P. L., van Vuuren, D. P., Ward, P. J. Global scale river flood  losses with changing climate and socio‐economic conditions. Nat. Clim. Chang. (in press)  WMO: Manual on Low‐flow Estimation and Prediction ‐ operational hydrology report no. 50., 2008.     27 World Bank: World Development Indicators, World Bank, Washington, DC, 2015a.  World Bank: Global Monitoring Report 2015/2016. Development Goals in an Era of Demographic  Change. World Bank, Washington, DC, 2015b.  Appendix A. Flood and drought modelling  A.1. Hydrological modelling  The basis of both the flood and drought indicators is the simulation of daily river discharge and runoff  using  a  global  hydrological  model.  For  this  project,  we  used  simulations  carried  out  using  the  global  hydrological  model  PCR‐GLOBWB  (Van  Beek  and  Bierkens,  2009;  Van  Beek  et  al.,  2011).  This  model  simulates daily discharge and runoff at a horizontal resolution of 0.5° x 0.5°.  The  model  was  forced  using  daily  meteorological  fields  of  precipitation,  temperature,  and  radiation  for  four  different  time‐periods,  namely:  (a)  1960‐1999,  which  represents  the  baseline  climate;  (b)  2010‐2049 (representing  2030);  (c)  2030‐2069  (representing 2050); and  (d)  2060‐2099  (representing  2080).  The  meteorological  data  for  the  baseline  climate  are  taken  from  the  WATCH  Forcing  data  (Weedon et al., 2011). The future meteorological data are provided by the ISI‐MIP project, and consist  of  bias‐corrected  data  (Hempel  et  al.,  2013)  for  an  ensemble  of  five  Global  Climate  Models  (GCMs)  from  the  CMIP5  project  (Taylor  et  al.,  2012).  The  GCMs  used  are  GFDL‐ESM2M,  HadGEM2‐ES,  IPSL‐ CM5A‐LR, MIROC‐ESM‐CHEM, and NorESM1‐M. For this study, we used climate projections based on  2  representative  concentration  pathways  (RCPs),  namely  RCP2.6  and  RCP8.5.  The  resolution  of  the  input meteorological data sets for the current and future climate conditions is 0.5° x 0.5°.   For the simulations of floods and droughts, naturalized flow regimes were used, because the operation  of  reservoirs  during  flood  and  drought  conditions  is  highly  variable  across  the  globe  and  requires  detailed  in‐situ  information  about  the  flood  and  drought  operation  rules  of  each  reservoir.  The  operations during floods and droughts may vary depending on many factors, for example: the (multi‐ purpose)  use  of  the  reservoir;  the  history  of  storage  (e.g.  after  consecutive  dry  years,  reservoir  operators  often  maintain  higher  storage  levels);  and  the  (non‐)availability  of  forecast  information  or  information  on  release  strategies  of  upstream  reservoirs.  Therefore,  reservoirs  were  included  as  if  they are natural lakes.   A.2. Simulation of flood indicator  In  this  study,  the  indicator  used  to  represent  flooding  is  inundation  depth  greater  than  a  given  threshold  (for  example,  inundation  depths  >0  m,  >0.1  m,  etc.).  Here  we  selected  a  0  m  threshold,  therefore  including  any  flooded  area  regardless  of  the  inundation  depth.  We  used  flood  inundation  maps  at  a  horizontal  resolution  of  30”  x  30”  (ca.  1km  x  1km  at  the  equator).  The  simulation  of  the  maps for the current and future time‐periods is described in Winsemius et al. (2015). The method uses  the  GLOFRIS  model  cascade  inundation  downscaling  technique,  which  is  described  in  detail  in  Ward  et al. (2013). Here, we provide a brief summary.  Daily gridded flood volumes are simulated at a horizontal resolution of 0.5° x 0.5°, using the DynRout  extension to the PCR‐GLOBWB model. From these daily flood volumes, annual time‐series of gridded  maximum flood volumes are extracted for the hydrological years 1960‐1999. A Gumbel distribution is    28 then  fit  through  this  time‐series  (excluding  years  with  zero  flood  volume),  and  the  resulting  parameters  of  the  Gumbel  distribution  are  used  to  estimate  flood  volumes  for  different  return  periods,  conditional  on  the  probability  of  exceedance  of  zero  flood  volume.  This  results  in  a  set  of  maps showing the flood volume of each 0.5° x 0.5° grid‐cell for all return periods. These are then used  as  input  in  the  GLOFRIS  downscaling  module,  described  in  Winsemius  et  al.  (2013),  to  derive  maps  showing  inundation extent and depth  at  the high resolution  of  30"  x 30"  (see  for an example, Figure  2, top‐left graph). Within the simulations, the assumption is made that flood protection is absent. The  granularity  of  the  maps  (horizontal  resolution  of  30”  x  30”)  is  good  for  representing  wide  floodplain  areas  (>1km  in  width),  but  may  be  too  low  to  accurately  represent  all  flood  processes  in  riverine  regions with steep topography. Here flood plains are usually quite narrow (i.e. < 1 km).  It  should  be  noted  that  the  inundation  maps  represent  only  riverine  flooding,  assuming  the  absence  of  flood  protection measures. Moreover,  they do not include coastal  flooding,  flooding  from smaller  streams, or flash floods.   A.3. Simulation of drought indicator  Hydrological drought conditions, or below‐normal water availability, were identified using the widely  applied  variable  threshold  level  method  (Fleig  et  al.,  2006;  Hisdal  and  Tallaksen,  2003).  In  this  study  we  defined  the  monthly  Q80,  the  mean  monthly  streamflow  that  is  exceeded  80%  of  the  time,  as  a  measure for hydrological drought (Andreadis et al., 2005; Corzo Perez et al., 2011; Hisdal et al., 2001;  Van Loon and Van Lanen, 2012; Sheffield and Wood, 2007; Tallaksen et al., 2009; Wada et al., 2013).  Using  monthly  mean  discharge  values  for  the  baseline  scenario  (EU‐WATCH  1960‐1999),  simulated  with PCR‐GLOBWB (Van Beek et al., 2011), we calculated for each cell its monthly Q80. Following earlier  studies  (Lehner  and  Döll,  2001;  Wada  et  al.,  2013;  Wanders  and  Wada,  2014),  we  determined  the  drought  intensity  for all combinations  of  GCM,  RCP  and time‐period  as the deficit volume  below the  Q80 threshold  level  as  specified under the baseline  scenarios (Supp  Figure  1). Subsequently,  monthly  drought  intensities  per  grid‐cell  were  accumulated  using  the  method  developed  by  Lehner  and  Döll  (2001)  and Wanders and  Wada  (2014), whereby the accumulated volumes  are  set to zero each time  the discharge is higher than the Q80 threshold level.  Using these values, we selected the maximum accumulated deficit volume for each hydrological year  and  a  Gumbel  distribution  was  fit  through  these  time‐series  of  maximum  yearly  standardized  values  (excluding  the  years  with  no  deficits)  (Engeland  et  al.,  2005;  WMO,  2008).  The  parameters  of  the  Gumbel distribution were used to estimate maximum yearly accumulated deficit volumes of each 0.5°  x  0.5°  grid‐cell  for  different  return  periods,  conditional  on  the  probability  of  exceedance  of  zero  discharge  deficits.  To  enable  comparison  between  rivers  of  different  size,  we  standardized  the  maximum  accumulated  deficit  volumes  found  per  return  period  by  dividing  them  by  their  long‐term  mean monthly discharge values.   , max ∑ 0, , ,         (1)  , ,           (2)  ,   29 where  VMAD  is  the  maximum  accumulated  deficit  volume  [m3],  i  is  the  grid‐cell  considered,  y  and  RP  are the year or return period considered respectively,   is the Q80 threshold [m3 s‐1], Q is the simulated  monthly discharge [m3 s‐1] in month m, QLTM is the long‐term mean simulated monthly discharge, and  SMAD is the standardized maximum accumulated deficit volume [s].   The resulting maps express the relative intensity of drought conditions to long‐term mean stream flow  conditions  and  can  be  interpreted  as  the  amount  of  time  a  long‐term  mean  discharge  would  be  needed to overcome the maximum accumulated deficit volume under a certain return period. In this  study,  we  used  the  value  of  3  months  (of  long  term  mean  discharge)  as  the  indicator  to  represent  droughts  (for  an  example,  see  Figure  2  bottom‐left  panel).  The  resolution  of  the  maps  represents  drought conditions well for areas where droughts generally may be assumed to occur at a large scale  (>50  km2).  In  regions  where  drought  conditions  could  be  very  localized,  for  example  due  to  highly  variable topography and high variability in water availability within a grid‐cell, the results may be less  representative.  A.4. Changes in risk under climate change  We assessed how climate change affects the poverty exposure bias, as well as the number of exposed  people  by  computing  the  poverty  exposure  bias  as  well  as  the  annual  average  number  of  exposed  people  in  2030,  2050  and  2080  using  the  hazard  maps  representative  for  these  periods  and  for  5  different GCMs.   We also computed the poverty exposure bias  and  annual  exposed people  using  the hazard  maps for  the  reference  period  (1960‐1999)  but  established  based  upon  the  GCMs  rather  than  the  EU‐WATCH  reanalysis  data  set.  Since  the  GCMs  used  contain  bias  due  to  unrepresented  intra‐annual  and  interannual variability (Johnson et al., 2011), we used the model‐model difference in annual exposed  people to establish changes in the exposure rather than the absolute outcomes.  Appendix B. Spatial wealth data sets and DHS surveys  DHS surveys cover a wide range of developing countries, and contain geographic points at the cluster  level. There are 52 surveys in the DHS program that contain both GPS information at the cluster level  and poverty indicators; these are the countries for which we overlay the flood and drought data.10   For  each  household,  the  DHS  provides  the  wealth  index  factor  score  (typically  from ‐200,000  for  the  poorest  households  to  +200,000  for  the  richest,  with  the  median  at  0).  Based  on  this  factor  score,  quintiles  have  been  calculated  taking  into  account  household  weights.  We  employ  this  quintile  classification  for our  analysis  at the  national‐level.  In  addition,  we  recalculate quintiles  at the urban‐ specific  and  rural‐specific  levels.  This  is  done  for  two  reasons.  First,  the  structure  and  distribution  of  people is very different in rural and urban areas, and thus the dynamics of flood and drought exposure  will be different. Second, people in urban  areas are typically richer. Thus, we recalculate to compare  poor  people  in  each  area  with  non‐poor  people  in  the  same  area.  In  other  words,  the  new  quintiles  are relative, i.e. quintile 1 represents the poorest in urban (rural) poor and quintile 5 the urban (rural)                                                               10  In a few countries, GPS data of clusters are missing, and thus the clusters in the household have been left  out of the analysis. However, this is unlikely to impact the results significantly, as they represent <0.01% of all  households.    30 rich. By splitting the sample by urban/rural, we are able to test exposure to floods and droughts at the  national, urban, and rural level.   One  issue  with  DHS  surveys  –  and  almost  all  other  household  surveys  –  is  that  they  have  not  been  designed  to  be  representative  at  small  spatial  scales.  At  best,  they  are  representative  at  the  spatial  scale of  a  large  province  or area. Furthermore the process used to select  the surveyed households  is  not  always  reported  explicitly,  and  often  has  to  account  for  cost‐  considerations  that  can  bias  the  sample. We are well aware of this limit, and it implies that results should be interpreted with caution.  The fact that we are working on a large sample of 52 countries compensates for the limit of the analysis  at the country level.   Supplementary Figures and Tables    Supp Figure 1. Definition of drought events and accumulated deficit volumes using a variable Q80 threshold level, i.e. varying  heights of the threshold level throughout the year based on monthly Q80 values (after: Lehner and Doll, 2001).     Supp Figure 2. Poverty exposure bias for 100‐year return period floods. White areas are not part of the 52 country sample.  Areas are dotted when there is a lower than 95% confidence that the sign of the exposure bias is as estimated.    31   Supp  Figure  3.  Same  as  Figure  4  but  for  rural  households  only.  Note  that  the  quintile  subdivision  used  is  based  on  rural  households only.     Supp  Figure  4.  Same  as  figure  8  but  for  urban  households  only.  Note  that  the  quintile  subdivision  used  is  based  on  urban  households only.      32 Supp  Figure  5.  Same  as  figure  8  but  for  rural  households  only.  Note  that  the  quintile  subdivision  used  is  based  on  rural  households only.    Supp Figure 6. Histograms of the country‐scale poverty exposure biases computed across all 52 countries for a 10‐year and  100‐year return period for droughts selected by a a) 1‐month threshold; b) 3‐month threshold; and c) 6‐month threshold.      33