Policy Research Working Paper 9052 Can We Rely on VIIRS Nightlights to Estimate the Short-Term Impacts of Natural Disasters? Evidence from Five Southeast Asian Countries Emmanuel Skoufias Eric Strobl Thomas Tveit Poverty and Equity Global Practice October 2019 Policy Research Working Paper 9052 Abstract Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) night- studies of specific disasters, and (ii) fixed effect regression lights are used to model damage caused by earthquakes, models akin to the double difference method to determine floods, and typhoons in five Southeast Asian countries any effect that the different natural hazards might have had (Indonesia, Myanmar, the Philippines, Thailand, and Viet- on the nightlight value. The results show little to no signifi- nam). The data are used to examine the extent to which for cance regardless of the methodology used, most likely due each type of hazard there is a difference in nightlight inten- to noise in the nightlight data and the fact that the tropics sity between affected and nonaffected cells based on (i) case have only a few days per month with no cloud cover. This paper is a product of the Poverty and Equity Global Practice. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/prwp. The authors may be contacted at eskoufias@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team   Can We Rely on VIIRS Nightlights to Estimate the  Short‐Term Impacts of Natural Disasters?  Evidence   from   Five   Southeast   Asian   Countries     Emmanuel Skoufias*  Eric Strobl**  Thomas Tveit**                        JEL Classification: Q54, C63, R11, R5,O18  Keywords:  Remotely  Sensed  Data,  Natural  Disasters,  Damage  Index,  Floods,  Earthquakes,  Typhoons    *The World Bank Group, Washington, DC USA  ** University of Bern, Switzerland      Introduction  Natural  hazards  and  the  damages  caused  by  them  lead  to  headlines  in  the  news  now  more  than ever. Part of the reason for the increased reporting is due to the focus on climate, but it  is  also  caused  by  larger  economic  damages  than  in  prior  years.  The  latter  point  is  due  to  the  growing global population and the increasing economic value in settled places. With this value  increase comes a need for updated local data on where people live and the economic activity  there.   This  is  particularly  true  in  the  wake  of  a  devastating  natural  hazard,  when  it  can  be  difficult to assess damages quickly and accurately.   A recent method to assess damages and economic activity is to use remotely sensed data. As  a  proxy  for  economic  activity  one  has  seen  widespread  use  of  nightlights  (Henderson,  Storeygard and Weil 2012) (Gillespie, et al. 2014) (Skoufias, Strobl and Tveit 2017) (Hodler and  Raschky  2014)  (Michalopoulos  and  Papaioannou  2014)  (World  Bank  2017).  The  modeling  and  measurement  of  natural  hazards  has  also  been  extensively  covered  in  the  literature  for  different  disaster  types  such  as  earthquakes  (De  Groeve,  et  al.  2008),  typhoons  (Emanuel  2011) and floods (Wu, Adler and Tian, et al. 2014) to name a few.   The  aim  of  this  paper  is  to  provide  a  refined  model  of  a  previous  study  (Skoufias,  Strobl  and  Tveit 2017) where nightlights were used as a proxy for economic activity  and then combined  with  damage  indices  to  find  the  economic  impact.  The  novelty  is  that  a  new,  more  spatially  and temporally detailed data set for nightlights, the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite  (VIIRS)  product  from  the  National  Oceanic  and  Atmospheric  Administration  (NOAA),  following  the  work  of  Elvidge  et  al.  (2017),  is  employed.  In  addition,  settlement  layers  have  been used to remove nightlight cells with zero population to reduce the impact that “empty”  cells could have on the analysis.   Five countries in Southeast Asia have been chosen as case studies due to their general lack of  local  level  economic  data  and  prevalence  of  different  natural  hazards:  Indonesia,  Myanmar,  the Philippines, Thailand and Vietnam. These countries represent a large portion of the total  GDP, population and area of the region. In addition, they experience earthquakes, typhoons  and floods to a varying degree.   The  VIIRS  data  have  a  number  of  advantages  over  the  widely  used,  but  now  discontinued,  Defense  Meteorological  Satellite  Program  (DMSP).  Firstly,  they  have  a  higher  resolution,  450m  by  450m  compared  to  1km  by  1km  for  the  DMSP.  Furthermore,  the  VIIRS  data  are  released monthly compared to the annual DMSP data, making it possible to compare month‐ on‐month  effects  of  natural  disasters.  Finally,  the  DMSP  data  are  normalized  and  capped  at  63,  whereas  the  VIIRS  data  have  no  upper  limit.  However,  the  VIIRS  data  exhibit  a  lot  more  noise  than  what  is  found  in  the  DMSP  data.  Part  of  this  is  due  to  stray  light  corrections  that  can lead to negative light values for some months. Another issue, prevalent in both data sets,  occurs due to the many days with cloud cover that happens in the tropics. As a matter of fact,  several months have no days with a measurement. Importantly, both the DMSP and the VIIRS  data have shown strong correlation with local GDP (World Bank 2017) (Henderson, Storeygard  2  and Weil 2012) and this paper will take advantage of this to use VIIRS as a proxy for economic  activity.  The  settlement  layers  used  in  the  analysis  are  from  WorldPop  (WorldPop  2013)  (Worldpop  2016)  and  CIESIN  (Facebook  Connectivity  Lab  and  Center  for  International  Earth  Science  Information Network ‐ CIESIN ‐ Columbia University n.d.). Both sets are high resolution layers  that show where people live through a combination of satellite images and census data. There  are two reasons for including the settlement layers. Firstly, the data are used as a way to clean  the VIIRS data by excluding cells that are unlikely to contain economic activity and population.  The use of secondary data to improve recognition of human activity has previously been done  for poverty (Jean, et al. 2016) and for urban markets (Baragwanath, et al. 2019). Secondly, the  population data are used to distinguish between rural and urban areas.   For the disaster modeling, we model three disaster types, earthquakes, typhoons and floods,  by following closely the methodology from Skoufias, Strobl and Tveit (2017) for earthquakes  and floods and Strobl (2012) for typhoons. These damage indices are then combined with the  other data sets and two types of analysis are performed on this combined set. The first type  is  one  case  study  for  each  hazard  type.  The  choice  fell  on  typhoon  Haiyan,  which  hit  the  Philippines  in  2013,  the  2016  Aceh  Earthquake  and  the  2017  floods  in  Southern  Thailand.  All  three  disasters  caused  significant  local  damage  and  were  for  the  most  part  spatially  and  temporally separate from other disasters. The case studies consist of a simple graph showing  the difference in mean nightlight values for the nightlight cells that were hit by the hazard and  the  cells  that  were  not  hit  over  a  period  starting  12  months  before  the  hazard  and  until  12  months after. The second analysis moves the focus from specific events to a national level and  hazards that occurred between June 2012 and March 2018. To find any short and medium‐term  impacts  that  each  disaster  type  has,  a  fixed  effect  regression  with  12  monthly  lags  is  performed.   Overall,  the  results  are  not  particularly  significant  for  either  analysis.  Two  case  studies  of  typhoons  in  the  Philippines  exhibited  the  strongest  results,  where  one  found  a  clear  drop  in  mean  nightlight  during  the  month  that  Haiyan  struck  and  similarly  a  clear  drop  when  Rammasun struck in July 2014. The 2017 floods in Thailand also exhibited a drop, but compared  to noise in other months it was rather small, whereas the 2016 Aceh Earthquake exhibited no  difference between cells hit by it versus those that were not affected. Part of the reason for  these  results  could  be  that  an  influx  of  aid  and  personnel  would  lead  to  a  net  effect  of  zero,  but  given  the  noise  that  is  exhibited  overall  in  the  VIIRS  data  it  would  be  hard  to  draw  any  more  confident  conclusions  in  this  regard.  The  issue  of  noise  in  the underlying  monthly  data  has  been  well  illustrated  in  Hu  and  Yao  (2019),  where  the  monthly  VIIRS  data  showed  much  lower coorelation with GDP than annual VIIRS and DMSP data.1  The  fixed  effects  regressions  were  also  inconclusive,  as  there  was  little  if  any  significance  across  disaster  types  and  months.  Several  methods  were  tried  to  correct  for  the  noise,  such  as dropping any negative values, setting any value below a certain threshold to zero (both for                                                            1  The annual VIIRS data were not used in this study, as they are currently only available for 2 years  3  absolute  and  real  values),  running  them  only  for  cells  with  populations  above  a  certain  threshold as well as logaritmic hyberbolic sine transformations. However, the results did not  improve  or  change.  There  could  be  several  reasons  for  these  results.  The  most  likely  being  that the VIIRS data are noisy by nature and, due to the countries being close to the equator,  many areas are often covered by clouds, reducing the quality of the measurements. The VIIRS  data  also  consist  of  much  noise  near  zero,  meaning  that  a  transformation  or  cleaning  of  the  data was necessary, although perhaps not the best one was used.  Another possibility is that  the methodology or measurements for the different hazard types are inaccurate. Finally, the  choice of regression model might also cause estimation problems. Overall, different methods  were employed to alleviate these concerns, but none yielded the expected results.   The  remainder  of  the  paper  starts  with  an  overview  of  the  countries  and  the  base  data,  followed by a general methodology overview, the three disaster types with results and finally  a conclusion.     I. Overview, Common Data and Summary Statistics  A. Countries  We  have  chosen  five  different  Southeast  Asian  countries:  Indonesia,  Myanmar,  the  Philippines, Thailand and Vietnam. These five countries have been chosen for several reasons.  Firstly,  they  represent  roughly  75  percent  of  the  Southeast  Asian  GDP,2  providing  a  good  representation  of  the  region  as  a  whole.  Secondly,  they  constitute  over  80%  of  the  total  landmass and 90% of the total population in Southeast Asia. Finally, they all represent different  economies and their economies are affected differently by natural hazards.                                                             2  According to the World Bank Group Research https://data.worldbank.org/indicator/ny.gdp.mktp.cd.  4  Figure 1: Countries in Southeast Asia  Indonesia. The largest country in terms of GDP, area and people is Indonesia. It has more than  40 percent of the total population in Southeast Asia, with more than 260 million inhabitants.  It  is  also  the  country  with  the  highest  number  of  natural  disasters.  Geographically  Indonesia  is mostly made up of large and – in some cases – densely populated islands.   According  to  the  Indonesian  National  Disaster  Management  Authority  (BNPB),  there  were  more  than  19,000  natural  hazards  in  the  period  2001 ‐  2015  (National  Disaster  Management  Agency  2016),  making  Indonesia  a  useful  country  for  any  natural  hazard  analysis.  The  most  frequent disasters are floods and landslides (52 percent), strong winds (21 percent) and fires  (15  percent),  while  the  most  damaging  ones  are  earthquakes,  tsunamis  and  volcanic  eruptions,  which  all  cause  major  damage  to  buildings  and  infrastructure  in  addition  to  the  human casualties.   The tropical climate of Indonesia often leads to annual floods. The BNPB data registered more  than  10,000  incidents  of  floods  or  landslides  leading  to  more  than  3,500  fatalities  from  2001  5  through 2015. During the period from 1985 to 2016, the Dartmouth Flood Observatory (DFO)  registered 3,808 floods of magnitude 4 or more and 1,175 floods of magnitude 6 and up.3  Myanmar.  The  second  country  used  in  our  analysis  is  Myanmar.  It  has  the  smallest  GDP  and  population of our five countries, while at the same time being the second largest. During the  period  2006‐2016,  the  UN  Office  for  the  Coordination  of  Humanitarian  Affairs  (OCHA)  mentions several major natural hazards affecting Myanmar (OCHA 2016).   There were three large earthquakes in 2011, 2012 and 2016, affecting more than 30,000 people  and  killing  100.  Furthermore,  a  major  flood  occurred  in  2015,  displacing  1.7  million  people  in  Western Myanmar and killing 172 people. Finally, more than 2.5 million people were affected  by strong cyclones in 2008, 2010 and 2013.   Philippines.  The  Philippines  is  –  like  Indonesia  –  a  country  consisting  of  thousands  of  islands  ranging in size from tiny and deserted to large and densely populated. It is the second smallest  country in our sample, with the second highest population just in excess of 100 million. It has  the third largest GDP.   According to the Global Facility for Disaster Reduction and Recovery (GFDRR), the Philippines  is  at  high  risk  from  several  types  of  natural  hazards  (GFDRR  2019).  Prime  among  them  are  cyclones,  where  an  average  of  20  make  landfall  every  year.  In  2013,  typhoon  Yolanda  led  to  6,000 casualties and damaged more than 1.1 million houses. The Philippines are also exposed  to earthquake and flood risks.   Thailand. As for Thailand, it is the third largest country, fourth most populous and boasts the  second largest GDP of our countries. In terms of disasters, Thailand is mostly at risk to floods  and  typhoons,  but  earthquakes  happen  occasionally,  with  the  largest  recorded  being  a  6.1  magnitude  earthquake  that  occurred  in  May  2014.  The  lower  risk  compared  to  our  other  countries is also mentioned by INFORM in their country profile of Thailand (INFORM 2019).   Vietnam.  The  final  country  is  Vietnam,  which  is  the  smallest,  but  has  the  third  highest  population  just  below  100  million  people.  In  terms  of  GDP,  Vietnam  rank  fourth  among  our  five  countries.  When  it  comes  to  disaster  risk,  they  are  on  par  with  Thailand  in  that  INFORM  ranks them low and exposed primarily to floods and typhoons (INFORM 2019).  B. VIIRS  To  find  and  identify  areas  with  economic  activity  and  their  exposure  to  natural  hazards,  satellite  images  of  nighttime  lights will  be  used  as  a  proxy.  This  is  due  to  the  highly  localized  nature of natural hazards and how they affect economic activity within populated areas. In an  optimal scenario, one would prefer highly spatially disaggregated economic data, but lacking                                                            3   Magnitude  is  defined  as:  M  =   log(D  *  S  *  AA),  with  D  being  the  duration  of  the  flood  in  days;  S  is  the  severity  on  a  scale  consisting  of  1  (large  event),  1.5  (very  large  event)  and  2  (extreme  event);  and  AA  is  the  size  of  the  affected  area  in  square  kilometers. Flood events registered by DFO have mainly been derived from news and governmental sources.  6  this, one can use nightlights. This methodology has been used in several papers already, with  significant  results  (Henderson,  Storeygard  and  Weil  2012)  (Gillespie,  et  al.  2014)  (Hodler  and  Raschky  2014)  (Michalopoulos  and  Papaioannou  2014).  In  Henderson,  Storeygard  and  Weil  (2012), Indonesia is used as an example of using nightlights to capture an economic downturn  following  the  Asian  financial  crisis  in  the  late  1990s.  Their  results  show  that  swings  in  GDP  change  can  generally  be  captured.  Nevertheless,  one  has  to  account  for  factors  such  as  cultural differences in light usage, latitude and gas flares. In our case this is unlikely to affect  our results since nightlights are used to capture exposure within a country rather than across  countries.  All  the  previously  mentioned  studies  use  a  prior  iteration  of  nightlight  images,  the  DMSP  satellite  images.  The  approximate  cell  grid  size  of  these  images  is  1  by  1  kilometer  at  the  equator and the data provided are annual.   This  paper  utilizes  a  newer  nightlight  data  set,  the  VIIRS  Day/Night  Band  (DNB)  provided  by  The  Earth  Observations  Group  (EOG)  at  NOAA/NCEI.  The  data  are  produced  following  the  methodology of Elvidge, et al. (2017). These data are provided starting in April 2012 and go till  the present, making the time series much shorter than the DMSP data which start in 1992 and  go through 2013. However, the VIIRS DNB images from EOG are monthly, whereas the DMSP  data  are  annual.  Furthermore,  the  images  have  15  arcseconds  grids  (approximately  450  meters  at  the  equator)  compared  to  the  30  arcseconds  of  DMSP.  The  VIIRS  coverage  spans  from  75N  latitude  to  65S  around  the  entire  globe,  meaning  that  all  of  Southeast  Asia  is  included. The VIIRS data have also seen usage in the economics and disaster literature. Firstly,  Chen  and  Nordhaus’s  (2015)  analysis  finds  promising  results  for  VIIRS  as  an  economic  and  population indicator, also when comparing to the DMSP product. Secondly, Zhao, et al. (2018)  used  the  underlying  NPP‐VIIRS  DNB  Daily  Data  to  analyze  selected  natural  disasters.  They  found that the images were useful for detecting damages and power outages, but that cloud  coverage was a major limitation in the assessment.   More  recent  research  utilizing  the  VIIRS  nightlights  also  points  to  the  limitation  of  monthly  VIIRS in the detection of GDP and urban markets. Hu and Yao (2019) show how monthly VIIRS  data  have  very  low  correlation  for  low  income  countries.4  The  overall  correlation  is  significantly better for middle income countries and annual, corrected data. Even when using  the annual mean of monthly data, the results are worse than for annual VIIRS and DMSP.   The  data  output  consists  of  two  variables:  the  average  light  radiance  from  DNB  and  the  number of cloud free days. An important note regarding cloud free days is that for the tropical  areas  in  Southeast  Asia  one  will  have  months  where  there  are  no  cloud  free  days  and  hence  no  radiance  measurement.  To  account  for  months  with  no  radiance  value,  this  paper  has  interpolated between the month before and after. Furthermore, for cells with little light, one  often  finds  negative  light  values  due  to  airglow  contamination  (Uprety,  et  al.  2017).  There  is  no  established  standard  for  how  to  interpret  these  measurements,  but  we  did  any  analysis                                                            4  If one includes all the low income countries, the correlation is negative (‐0.02), but it is heavily skewed by the poorest African nations. With  the exclusion of the Central African Republic, the correlation improves to 0.12.     7  using  different  methodologies  such  as  setting  negative  values  to  0  or  using  absolute  values  with different thresholds for counting a value as 0.   To provide some further details into the noise and distribution of the VIIRS data, Figures 2 and  3  show  the  distribution  of  VIIRS  values  below  25  for  all  countries  and  their  populated  areas  and the number of cloud free days per month. Looking at Figure 2 first, one sees a clustering  on both sides of 0, with the bin containing 0 and very small values constituting more than 15  percent. Furthermore, more than 13 percent of the total points have a negative value and 46  percent  more  have  a  value  between  0  and  0.3,  meaning  that  almost  60  percent  of  all  points  have negative or very small values. It is also worth noting again that these are only points that  have  been  identified  as  being  populated,6  meaning  that  they  should  be  relatively  free  of  disturbance  from  non‐human  sources.  Despite  this,  there  are  still  very  small  deviations  from  0.   Even  when  limiting  the  light  to  cells  with  population  over  50  (approximately  30  percent  of  populated  cells),  the  distribution  stays  similar  with  85  percent  of  light  values  being  below  2,  75  percent  below  1,  46  percent  below  0.3  and  5  percent  being  negative.  This  distribution  pattern  follows  through  to  high  population  numbers.  When  looking  at  population  numbers  above  1,000  (less  than  12  percent  of  the  total)  17  percent  of  the  points  still  have  nightlight  values  below  0.3  albeit  only  0.3  of  points  have  values  below  0.  The  question  will  then  be  if  VIIRS is only useful for very urbanized areas, if at all.                                                               5  Values below 2 constitute approximately 95 percent of the total. This was done due to the maximum VIIRS value being 17,699 and hence a  density graph would be meaningless going from ‐1.5 to 17,699. Also, any bin above 2 is very small and would not contribute to the graph.  6  See the next section for details on population layers.  8  Figure 1: VIIRS Value Distribution for VIIRS values below 2    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)    Figure 3 provides an overview of the distribution of cloud free days. The first thing of note is  that there are no points or months that have more than 20 cloud free days, meaning that no  month has used more than 2/3 of the days to get a monthly mean value. The median is 4 days  and the mean is 6, and in almost 11 percent of months there were no cloud free days. Overall,  the implication is that the monthly values in reality consist of a rather small subsample of the  monthly light. It might not matter much for a non‐climate related hazard such as earthquakes,  but  for  a  flood,  which  is  highly  correlated  with  clouds,  it  might  mean  that  the  mean  value  is  based on values before or long after the event has occurred.   9  Figure 3: Days with No Cloud Cover in a Month    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)    C. Population Layers  An  important  aspect  of  capturing  economic  activity  through  nightlights  is  to  identify  areas  where  there  are  people,  hence  avoiding  stray  lights  or  other  sources  of  light  that  are  not  connected to human activity. For example, Baragwanath et al. (2019) used daily MODIS data  to  identify  the  extent  of  urban  markets  in  India.  To  find  these  areas,  two  sources  of  human  settlement layers are utilized.   The WorldPop data sets have been used to identify settlement areas in Myanmar and Vietnam  (WorldPop  2013)  (Worldpop  2016).  These  data  sets  have  a  spatial  grid  cell  resolution  of  approximately  100  meters  at  the  equator  and  estimate  the  number  of  persons  per  square.  Estimates are provided for 2010, 2015 and 2020, but for this paper we have only used the 2015  estimates. To construct the population files, national totals have been adjusted to match UN  population  estimates.  To  do  this  adjustment,  a  Random  Forest  model  has  been  used  to  construct a weighted population density layer, which is used as a basis to place the population  as closely as possible to its real geographical distribution.   10  For Indonesia, the Philippines and  Thailand high resolution settlement layers from Facebook  Connectivity  Lab  and  Center  for  International  Earth  Science  Information  Network ‐  CIESIN ‐  Columbia University was used. These layers are produced at a spatial resolution of 1 arcsecond  (~30 meters). The underlying data are based on 2015 and combines census data with satellite  images from DigitalGlobe. The population is allocated according to subdivision censuses once  settlements have been identified from the satellite images.   In addition to identifying economic activity, the settlement layers will be used to identify rural  and urban areas based upon population density.    II. General Empirical Strategy  The goal is  to analyze the effect that natural  hazards might have on  the economic activity in  an  area.  To  try  to  tease  out  this  effect,  a  data  set  was  constructed  for  each  natural  hazard  type. These sets contain localized nightlight values and damage indices for each hazard type,  the total population in each light cell and administrative boundary data linking each nightlight  cell to different administrative levels.   The  new  data  sets  are  used  in  two  different  sets  of  analysis.  First,  a  simple  case  study  on  a  singular large event is performed. The case studies are done on the Aceh earthquake in 2016,  the Haiyan Typhoon and finally for the 2017 floods in Thailand. All of these events had severe  damages in the affected areas and one would expect that the nightlight values would change  significantly following these events. As for the actual analysis, it is a graph of nightlight means  of cells in affected areas, split between cells that experienced damage versus those that did  not.   The second  analysis is a fixed effects regression for each country and  natural hazard type to  see  if  any  national  effects  exist.  The  regressions  are  lagged  for  the  12  months  following  the  hazards to allow for any short‐ and mid‐term effects to materialize. The general methodology  can be seen in Figure 4.    11  Figure 4: Flow chart for methodology      A. Constructing the Data Sets  The approach we have chosen is somewhat similar to what was done in Skoufias, Strobl and  Tveit  (2017),  where  the  authors  constructed  damage  indices,  weighted  with  nightlights  and  aggregated up to annual values at a province or municipality level. However, the method this  time also provides significant differences.  Firstly, the nightlight data used as a proxy for economic activity is monthly – and not yearly –  providing a better picture of how nightlights are affected by natural hazards in the short term.  Furthermore, the spatial resolution is much higher, with the VIIRS data providing details down  to 450 meter squares at the equator compared to 1 kilometer squares for the DMSP.    12  Secondly,  by  using  high  resolution  population  layers  to  identify  areas  with  economic  activity  some noise from adjacent non‐economic areas is removed. Hopefully providing a better data  set  to  pinpoint  where  a  change  in  light  value  would  be  due  to  a  change  in  economic  output  and not due to stray light or other light sources such as forest fires. One potential downside  of  this  is  that  some  agricultural  land  will  not  be  included  in  the  analysis.   Finally,  instead  of  aggregating up to a provincial or municipality level, the data are kept at a cell level.   More  specifically  with  regards  to  the  methodology,  one  started  with  localized  damage  data  modeled  from  actual  intensity  measures.  These  values  were  matched  with  any  intersecting  VIIRS  cell  and  assigned  to  the  corresponding  month.  For  light  cells  that  intersected  several  damage  cells  an  average  value  was  used.  As  earthquake  damage  estimates  were  modeled  based on centroids, only the centroid intersection was used.   Once  the  nightlight  and  damage  data  had  been  merged,  population  data  was  included.  The  population  data  sets  were  aggregated  up  to  the  same  cell  size  as  the  VIIRS  data  and  then  matched to find the total population in each nightlight cell. Due to slight differences between  the HRSL and WorldPop data sets, two different cutoffs for populated cells were utilized. As  HRSL specifically provide settled areas and set other areas to having 0 population, any VIIRS  cell with no settled areas in it, would be excluded from the final data set. As for the WorldPop  data, any VIIRS cell with less than 5 people in it was cut.   Finally,  for  potential  future  analysis,  the  VIIRS  cells  were  assigned  to  administrative  subdivisions  such  as  provinces  and  municipalities.  In  cases  where  a  cell  crossed  province  borders, the province that contained the centroid was used.     B. Case Study Methodology  Once the data sets were constructed, one case study for each natural hazard type was chosen  to graph the effect the hazard would have on the local nightlight values. The choice of hazards  was  based  on  reported  damage  and  “fame”.  In  the  case  of  floods,  they  were  also  picked  based  on  how  “isolated”  they  were,  i.e.  some  of  the  largest  events  were  lasting  for  months  on end potentially confounding the effect of floods in different months.   To check for any effect from the disasters, two graphs were constructed for each event; one  with the mean of the nightlight values of cells that were struck by the event and one with the  cells that were not affected. Furthermore, the analysis focused on the affected regions – state  or province level ‐ and not the national averages.     C. Regression Methodology  The second set of analysis consists of regressions which were run to determine any effect that  the  different  natural  hazards  might  have  had  on  the  nightlight  value.  The  methodology  chosen  were  that  of  fixed  effects,  correcting  for  time  and  spatial  effects.  To  correct  for  potential heteroscedasticity, Driscoll‐Kraay standard errors are used (Driscoll and Kraay 1998).   13  ,        Σ   , ,         ,    where  ,   is  the  light  level  in  cell  i  in  month  t  and  , ,   represents  the  vulnerability  curve  value  in  the  same  cell  and  at  the  same  time.  Lags  are  allowed  from  month  t  to  t‐12.  β   is  the  intercept, θ  are the cell fixed effects and  ,  is the error term.     III. Earthquakes  To  construct  damage  indices  for  earthquakes,  this  paper  uses  the  same  methodology  as  in  Skoufias,  Strobl  and  Tveit  (2017),  which  in  turn  is  based  on    modeling  from  contour  maps  generated  by  seismological  ground  stations  (International  and  Regional  Development  2001)  (Agency 2006) (De Groeve, et al. 2008).  In short, these contour maps are ShakeMaps from USGS, which are automatically generated  maps  providing  several  key  parameters  following  an  earthquake,  such  as  peak  ground  acceleration  (PGA),  peak  ground  velocity  (PGV)  and  modified  Mercalli  intensity  (MMI),  are  used  as  a  base  for  localized  impact.  More  specifically,  the  ShakeMaps  use  data  from  seismic  stations  that  is  interpolated  using  an  algorithm  which  is  similar  to  kriging.  To  model  the  intensity in a given coordinate, the model also takes into account ground conditions and the  depth  of  earthquake.  The  ShakeMaps  are  interpolated  grids  with  point  coordinates  spaced  approximately 1.5 kilometers apart (0.0167 degrees).   With  regards  to  the  output  data,  PGA  is  a  measure  of  the  maximum  horizontal  ground  acceleration  as  a  percentage  of  gravity,  PGV  is  the  maximum  horizontal  ground  speed  in  centimeters  per  second  and  MMI  is  the  perceived  intensity  of  the  earthquake,  a  subjective  measure.  It  is  assumed  that  damage  starts  at  an  MMI  level  of  V  and  a  PGA  of  3.9  percent  of  gravity  (g).  These  damage  levels  are  found  for  California  in  (Wald,  et  al.  1999),  but  the  relationship has been found for other areas in the United States in Atkinson and Kaka (2006)  and  Atkinson  and  Kaka  (2007)  and  for  places  such  as  Costa  Rica  (Linkimer  2007)  and  Japan,  Southern Europe and the Western United States (Murphy and OBrien 1977). It is worth noting  that the numerical relationship differs from region to region.  The  different  measures  are  largely  interchangeable,  and  in  the  International  and  Regional  Development  2001  report,  they  use  PGA  to  measure  damage,  pointing  to  the  fact  that  PGA,  unlike MMI is an objective measure, implying that MMI is not easy to obtain reliably across the  globe. Also, for large scale modeling, where it is unfeasible to model local conditions precisely,  PGA serves as a good proxy for intensity of earthquakes.   For the actual construction of the damage index, two types of data will be used; the intensity  data ‐ expressed as PGA ‐ and building inventory data. The building type data stems from the  USGS  building  inventory  for  earthquake  assessment,  which  provides  estimates  of  the  proportions (based on total number of buildings) of building types observed by country; see  14  Jaiswal  and  Wald  (2008).  The  data  provide  the  share  of  99  different  building  types  within  a  country separately for urban and rural areas. For Indonesia the building type information was  compiled from a World Housing Encyclopedia (WHE) survey. The WHE survey uses fraction of  population  who  lives  or  works  in  buildings  of  different  types  as  their  definition  of  how  the  building mass is split up. Without any other information available, we use this as an indication  of the distribution of building types and mass, but, necessarily, assume that the distribution is  homogenous within urban and rural areas.   Damage  curves  by  building  type  are  derived  from  the  curves  constructed  by  the  Global  Earthquake  Safety  Initiative  (GESI)  project;  see  (International  and  Regional  Development  2001).  More  specifically,  buildings  are  first  divided  into  9  different  types  across  a  wide  range  of building materials from wood and steel through to lightweight shacks.  Each building type  itself is then rated according to the quality of the design, the quality of construction, and the  quality  of  materials.  Total  quality  is  measured  on  a  scale  of  zero  to  seven,  depending  on  the  total accumulated points from all three categories. According to the type of building and the  total points acquired through the quality classification, each building is then assigned one of  nine damage curves which provides estimates of the percentage of building damage for a set  of 28 peak ground acceleration intervals.  In order to use these damage curves, we first allocated each of the 99 building types given in  the  USGS  building  inventory  to  one  of  the  9  more  aggregate  categories  of  the  GESI  building  classification.  However,  to  assign  a  building  type  its  quality‐specific  damage  curve  we  would  further need to determine its quality in terms of design, construction, and materials, an aspect  for  which  we  unfortunately  have  no  further  information.  We  instead  assume  that  building  quality is homogenous across building type and construct eight different damage curves with  different  quality  rating  scenarios  (ranging  from  0  to  7).  Initial  analysis  showed  some  effect  based  on  the  quality  assumption,  but  lacking  any  meaningful  information  we  decided  to  use  a mean quality assumption of 4 across the countries.    To  model  estimated  damage  due  to  a  particular  earthquake  event  the  data  from  the  ShakeMaps and GESI are used. Then, one identifies the value of peak ground acceleration that  each nightlight cell experiences by matching each earthquake point with its nearest nightlight  cell. If the cell is further away than 1.5 kilometers or if it experiences shaking (PGA) of less than  0.05g the value is set to 0. In order to derive a cell i specific earthquake damage index, ED, the  following equation is applied:  , , , , , 0, … ,7 where   is the damage ratio according to the peak ground acceleration, , and the urban‐ rural qualification  of cell  , defined for a set of 8 different building quality   categories.   Once  the  damage  index  has  been  constructed,  the  different  data  sets  are  combined  and  a  final  data  set  with  the  nightlights,  population  and  earthquake  data  are  made,  ref  Figure  2.  With this combined data set, we do a case study of the 2016 Aceh Earthquake and we run the  fixed effect regression:    15  ,        Σ   , ,         ,  ,    which  is  the  same  as  in  section  II.c.  In  short,  it  gives  the  coefficients  for  the  effect  that  the  earthquakes have on the nightlights for the month when the earthquake happens and the 12  months  after  the  earthquake.  The  regression  is  run  for  all  countries  bar  Vietnam,  which  did  not experience any earthquakes during our period.   Results. The starting point for results is the case study of the 2016 Aceh Earthquake. This is the  single  most  damaging  event  in  our  study  period  and  occurred  in  the  Indonesia  province  of  Aceh  in  the  morning  of  7  December  2016.  The  magnitude  was  measured  to  be  6.5Mw  with  number  of  fatalities  being  104  and  more  than  80,000  were  displaced.  The  affected  area  was  rather small, primarily affecting the Pidie Jaya Regency towards the northwestern part tip of  Sumatra.  However,  within  the  Regency  it  was  stated  that  as  much  as  30%  of  the  area  was  affected. This makes it a good case to study, with a highly localized event that causes severe  destruction.   Figure 5: 2016 Aceh Earthquake – Mean of nightlight cell values in the province of Aceh split  between cells that were affected by the earthquake and those that were not    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)    Figure 5 consists of two graph lines, with the green one being the mean VIIRS nightlight value  for cells that were not damaged by the earthquake and the blue one being the same, but for  cells that were struck by the earthquake.   The  first  thing  to  note  is  that  the  values  fluctuates  a  lot  and  for  the  month  before  the  earthquake  the  values  almost  drops  to  zero.  Unaware  of  any  other  disasters  striking  that  month,  the  underlying  VIIRS  data  for  all  of  Indonesia  were  checked.  It  turns  out  that  there  was  a  nationwide  drop  from  October  to  November  followed  by  an  increase  from  November  16  to December. There were no long‐lasting, nationwide power outages reported, and although  there  was  an  increase  in  the  number  of  cells  with  no  cloud  free  days,  it  cannot  explain  a  deviation of this magnitude. The most likely explanation is some noise in the underlying VIIRS  data causing the November 2016 data to deviate from other months.   Regardless of the November data, there does not seem to be a big drop or anything else that  causes  the  mean  of  the  cells  struck  by  the  earthquake  to  deviate  from  the  mean  of  the  non‐ affected  cells.  This  could  be  due  to  aid  and  relief  efforts,  but  given  the  noise  already  seen  in  the  data,  it  is  more  likely  that  VIIRS  has  been  unable  to  capture  the  effects  the  Aceh  Earthquake had on the local economy.   The second set of analysis is the fixed effect regression. The above regression was run with a  number of different specifications. The key assumptions were related to the following areas:  1. Distinction  between  rural  and  urban  areas  to  decide  which  vulnerability  curve  was  applicable  2. Treatment of VIIRS values below 0  With regards to deciding between rural and urban areas, no national data are available to the  authors’ knowledge. Furthermore, it would be preferable to use the same definition across all  countries  to  have  comparable  numbers.  As  such,  the  regressions  were  run  with  numerous  specifications ranging from the most extreme cases where the countries were assumed to be  all rural or all urban to cases where any cell with less than 10, 50 or 100 people were assumed  rural.  Overall,  this  assumption  did  not  affect  the  results  much  in  terms  of  significance,  but  there were some minor shifts in coefficients. Due to the lack of impact from this assumption,  it  is  in  the  following  assumed  that  any  VIIRS  cell  (450m  by  450m)  containing  fewer  than  10  people is considered rural, while any cell with more is considered urban.   As for the treatment of VIIRS values below 0 ‐ or close to 0 for that matter – there is no clear  consensus in literature. The methodology for the construction of the light value is such that a  dark  offset  is  deducted  from  the  raw  day/night  value.  This  offset  is  sometimes  severely  impacted by airglow leading to negative light values. To account for this several options were  explored.  Firstly,  the  regressions  were  run  with  any  light  value  below  0.1  set  to  0.  Then  absolute values were used with any absolute value below thresholds of 0.1, 0.3 and 0.5 set to  0.  Once  more  this  did  not  seem  to  affect  the  results  a  lot,  although  there  were  some  minor  shifts. With no possible way of cleaning the underlying data, a threshold of 0.3 absolute value  was chosen as the base regression case.   The results for the different countries are shown in Figures 6 through 9. Vietnam did not yield  any  results  as  it  did  not  experience  any  earthquakes  of  sufficient  strength  during  our  period  of analysis.   17  Figure 6: Indonesia earthquake coefficients with 95% confidence intervals    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)    Figure 6 shows the results for Indonesia. There were no significant effects for earthquakes on  nightlights  neither  in  the  month  that  an  earthquake  hit  nor  in  any  of  the  following  months.  This might be due to several factors. As Indonesia is often struck by earthquakes, they might  have good and efficient ways of dealing with the damage from earthquakes. It could also be  that  the  regression  specifications  were  not  good  for  this  analysis  on  a  country  such  as  Indonesia. Due to the size and geography, there might be large local differences, something  which  should  be  accounted  for  with  a  clustering  option.  As  of  now,  it  has  not  been  possible  to run this due to the size of the data set with such an option.  Secondly, it might be that it is  necessary to increase the PGA assumption regarding when an earthquake is damaging or not.  It  might  be  that  there  is  limited  damage  from  the  small  earthquakes  in  Indonesia  due  to  the  prevalence  of  these.  After  all,  the  average  impact  an  earthquake  had  in  a  nightlight  cell  was  approximately 6 percent, while the maximum damage was almost 80 percent, implying that  there was a vast range in the local damage caused by earthquakes.   18  Figure 7: Myanmar earthquake coefficients with 95% confidence intervals    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)    Figure 7 shows Myanmar, which experienced a fair number of earthquakes during the period.  However, there were no significant coefficients here either, apart from a strange positive blip  11  months  after  the  earthquake.  This  is  most  likely  due  to  the  small  impact  that  each  earthquake  had.  The  maximum  damage  experienced  in  a  nightlight  cell  was  barely  in  excess  of 5 percent.   Figure  6  shows  the  results  for  the  Philippines  and  here  there  is  actually  a  significant  and  positive  effect  on  the  nightlights  in  the  month  that  the  earthquake  happens.  This  might  be  due to a good and efficient local infrastructure. However, with no further effect later on, it is  not clear what might be causing this early light influx.   19    Figure 8: Philippines earthquake coefficients with 95% confidence intervals    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)    Finally, Figure 9 shows the results for Thailand. These are highly significant for several months.  However,  with  only  169  affected  nightlight  cells  and  a  maximum  damage  of  8  percent,  it  is  doubtful that these results show much about the economic impact an earthquake has on local  economic output in the short‐ or medium‐term.    20  Figure 9: Thailand earthquake coefficients with 95% confidence intervals    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)     Overall,  it  seems  as  if  earthquakes  do  not  affect  local  economic  output  in  Southeast  Asia  as  much  as  one  would  expect.  In  the  cases  of  Thailand  and  Myanmar  this  might  be  due  to  the  limited impact from earthquakes overall, whereas in the Philippines and Indonesia one would  expect some effect. It might be that local cloud cover leads to poor measurement conditions  or it could be that the regression specifications are not correct.     IV. Typhoons  To  model  typhoons,  a  damage  index  from  Emanuel  (2011)  is  used.  It  assumes  that  a  fraction  of  property  is  lost  or  damaged  when  wind  speeds  surpass  a  threshold  in  a  cubic  manner.7   Formally our destruction index is given by:  1 where   is the fraction of property lost or damaged and   is:    ,0 ≡                                                           7  Damages are related to wind speed in a cubic manner due to the nature of energy dissipation of the hurricane.  21  where    is  the  wind  speed,    is  the  wind  speed  at  and  below  which  no  damage  occurs  (set at 92.6km/h) and    is the wind speed at which half the property is destroyed (set at  203.7km/h).  The wind speed data we use follows Strobl (2012), which in turn is based on a wind field model  developed by Boose, Serrano and Foster (2004), which in turn is based on Holland (1980). The  base equation is given as:    / GF S 1 sin 1   2   where    is  the  wind  speed  at  point  ,    is  the  maximum  sustained  wind  velocity  anywhere  in  the  hurricane,    is  the  clockwise  angle  between  the  forward  path  of  the  hurricane  and  a  radial line from the hurricane center to the point of interest (the centroid of a Parish), ,   is  the  forward  velocity  of  the  hurricane,  is  the  radial  distance  from  the  center  of  the  hurricane to point , and   is the gust wind factor (water = 1.2, land = 1.5). Finally,   is a scaling  parameter for surface friction (water = 1.0, land = 0.8),  is the asymmetry due to the forward  motion  of  the  hurricane  (1.0)  and    is  the  shape  of  the  wind  profile  curve  (1.2).  These  parameter  values  have  been  verified  in  Boose,  Chamberlin  and  Foster,  Landscape  and  Regional Impacts of Hurricanes in New England (2001) and Boose, Serrano and Foster (2004).   The source for the localized wind speeds is the IBTrACS database that provides the strength  and tracks every 6 hours of all typhoons that affected Southeast Asia during the period.    As  for  earthquakes,  the  damage  index  and  the  different  data  sets  are  combined  and  a  final  data set with the nightlights, population and damage data are made, ref Figure 4. This is used  for a case study of typhoon Haiyan in 2013 and in the fixed effect regression:    ,        Σ   ,         ,  ,    which is the same as in section II.c, giving typhoon effect coefficients for the event month and  the  12  months  following.  As  the  Philippines  and  Vietnam  were  the  only  two  countries  to  experience any damaging typhoons during our period, the regression was only run for those  two countries.    Results.—Once  again  the  first  analysis  will  cover  a  case  study,  the  typhoon  Haiyan.  It  is  also  known as typhoon Yolanda on the Philippines and was active from November 3, 2013 through  November 11, 2013. It made landfall in the eastern parts of the Philippines on November 7 with  wind speeds that were 305km/h, a then‐record velocity. It continued across the middle islands  of the Philippines leaving the islands on November 8. It is widely known as the deadliest and  costliest typhoon to ever hit the Philippines in modern times, killing 6,300 people and causing  damages worth US$2.2 billion. As a side‐note, in July 2014 typhoon Rammasun struck some of  22  the same areas and costing US$885 million in total damages, the third costliest typhoon ever  to hit the Philippines.   Figure 10: Case study of Typhoon Haiyan and Rammasun showing the mean VIIRS value for  cells that were affected by typhoon Haiyan and those that were in the same province but  that were not damaged    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)    Figure 10 shows the lines for mean nightlight values before and after Haiyan struck and is split  between  cells  that  were  damaged and  cells  that  did  not  experience winds  strong  enough  to  cause  damage.  Once  more  there  is  a  fair  bit  of  noise,  though,  with  some  spikes  and  troughs  that are not easily explained based on conditions on the ground. The trough 10 months earlier  could be due to typhoon Bopha, but that struck south of the Haiyan areas in early December  (11  months  prior  to  Haiyan)  giving  it  a  delayed  reaction  not  seen  for  Haiyan  and  Rammasun.  The peaks seen could be due to seasonality as they seem to appear in late spring.   As for Haiyan, the graph shows the devastating effect it had on nightlight values and similarly  8 months later, Rammasun would strike many of the same cells causing a second large drop  in  values.  Interestingly  there  also  seems  to  be  a  quick  rebound  in  the  months  following  the  disasters, potentially due to the influx of aid and personnel. The impact seems to benefit the  areas that were hit by the typhoon the most, implying that the aid mostly reached the people  most  in  need.  Overall,  the  results  seem  to  indicate  that  the  VIIRS  data  can  be  useful  for  a  singular catastrophe such as Haiyan.     23  Figure 11: Philippines Typhoon coefficients with 95% confidence intervals    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)    Moving on to a more national and the fixed regression analysis, different specifications of the  regression were run, relating to the treatment of VIIRS values below 0, which were set to 0 if  they were below a threshold of 0.3. Changing the threshold or running with original data did  not affect the results.    Looking at Figure 11, the seemingly strong results from Figure 8 disappear when many events  are included. Part of this could be due to many events happening within the 12‐month period  leading  to  a  confounding  effect.  The  before  seen  measurement  noise  is  also  most  likely  a  factor here.   24  Figure 12: Vietnam Typhoon coefficients with 95% confidence intervals    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)    The  results  for  Vietnam  in  Figure  12  are  even  more  puzzling,  as  there  is  no  significant  effect  until  7  months  after  the  typhoon  and  the  coefficients  are  very  high  compared  to  any  other  regression. This is most likely due to few events that would hit high light intensity cells.     V. Floods  The final natural hazard analyzed in this paper is floods. Floods are the most common type of  disasters and it affects all the countries in this paper.   The  modeling  of  floods  can  be  done  by  remote  sensing  (Brakenridge  and  Anderson  2006)  (Wu, Adler and Hong, et al. 2012) (Haq, et al. 2012) or through a combination of weather data  and  Geographic  Information  Systems  (GIS)  as  for  example  in  (Knebl,  et  al.  2005)  (Asante,  et  al.  2007)  (Dessu,  et  al.  2016).  In  this  paper  we  will  exclusively  utilize  the  remote  sensing  method, due to the size of the areas that we model.   Even  remote  sensing  methodology  often  uses  an  underlying  hydrological  model  to  model  flow, see for example Wu et al. (2012) and  Wu, Adler  and Tian, et al. (2014), but in this paper  only rainfall is utilized as a proxy for floods. The daily precipitation data used are from the 3‐ hourly  data  set  from  the  Tropical  Rainfall  Measurement  Mission  Project  (TRMM),  which  is  aggregated  up  to  daily data.  This  has  been  used  in  several flood  related  publications  before,  such as Wu, Adler and Hong, et al. (2012), Wu, Adler and Tian, et al. (2014), Harris, et al. (2007),  Rahman, et al. (2011) and Yuan, et al. (2019). Both Rahman, et al. (2011) and Yuan, et al. (2019)  point to the TRMM data set being useful in flood modeling and in the case of Yuan, the TRMM  25  data set product 3B42RT 3 hour product gives the best results in a basket of 8 near real‐time  rainfall products. The 3B42RT daily derived product is what is used in this paper.   To  construct  a  flood  proxy  from  the  TRMM  data,  one  has  to  define  when  a  flood  event  is  happening.  In  Wu  et  al.  (2012)  they  propose  four  runoff  based  methods  to  define  a  flood  threshold,  and  in  addition  Wu,  Adler  and  Tian,  et  al.  (2014)  propose  a  slightly  modified  flood  threshold definition with a point being flooded when:    σ 10 /    where    is  the  routed  runoff  in  millimeters,    is  the  95th  percentile  value  and  σ  is  the  standard deviation of the routed runoff.  is the discharge in cubic meters.  As the TRMM data do not provide runoff estimates, only rainfall amount, that will be used as  a proxy for flooding in a cell. The modified equation is:     σ    where    is  the  rainfall  in  millimeters,    is  the  95th  percentile  value  and  σ  is  the  standard  deviation of the rainfall.  Following  the  definition,  one  has  a  data  set  with  daily  flood  data.  To  use  this  with  the  nightlight  data  it  has  to  be  aggregated  up  to  monthly  values.  In  this  case,  it  was  chosen  to  construct  two  variables  as  flood  proxies,  one  with  values  for  number  of  days  and  the  other  with values for total rainfall above the flood threshold for the month.   Once  the  flood  data  set  is  finished,  a  data  set  with  the  flood  and  nightlights  data  are  made,  ref  Figure  4.  With  this  combined  data  set,  we  do  a  case  study  of  the  2017  floods  in  Southern  Thailand and run the fixed effect regression:    ,        Σ   , ,         ,  ,    which  is  the  same  as  in  section  II.c.  As  before,  it  gives  the  coefficients  for  the  effect  that  excessive  rainfall  (floods)  have  on  nightlights  for  the  flood  month  and  the  12  consecutive  months.  Results.—The  case  study  is  the  2017  Southern  Thailand  Floods,  which  happened  in  the  southern  parts  of  Thailand  during  December  2016  and  January  2017.  These  were  the  largest  floods  in  over  30  years  in  these  parts  of  Thailand.  Malaysia  was  also  affected,  although  to  a  lesser  extent.  There  were  almost  100  fatalities  and  the  total  costs  was  USD4  billion,  making  the floods fairly significant. The reason why these floods were chosen is threefold. Firstly, they  lasted  only  2  months,  unlike  the  ones  in  2013  that  lasted  roughly  4  months.  Secondly,  they  26  were  isolated  compared  to  other  events.  The  2014‐2015  floods  would  potentially  show  the  2013 floods. Finally, the floods caused significant economic damage.   One  issue  regarding  the  case  study  methodology  for  floods,  was  to  define  when  a  cell  was  affected  or  not,  as  almost  all  cells  in  an  area  would  be  affected  if  we  chose  the  same  flood  estimator  as  above.  To  avoid  this  issue,  a  new  “super  flood”  estimator  was  used.  This  estimator  was  set  to  1  if  the  total  rainfall  in  a  month  above  our  flood  definition  exceeded  500mm.  Granted,  this  number  was  set  rather  arbitrarily,  but  it  would  capture  a  select  set  of  especially impacted cells.   Figure 13: 2017 Southern Thailand Floods mean VIIRS nightlight values before and after for  impacted and non‐impacted cells    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)    Having  imposed  our  super  flood  condition  gave  the  graphs  in  Figure  13,  which  shows  the  means 12 months before and after January 2017. As can be seen, there seems to be a drop for  the affected cells. However, this drop is well inside the regular noise level experienced during  the period, throwing some doubts as to how strong the results are. Furthermore, given that  some of the same cells also experienced floods in the month prior to January 2017, one might  expect  to  see  an  effect  in  December  2016  as  well,  although  we  might  capture  an  additive  effect in January 2017.  Finally, for the fixed effect regression, different specifications of the regression were run. For  floods, the key assumptions were related to:  1. Choosing a threshold for when a cell is flooded and not  2. Measuring flood in terms of days or rainfall sums  3. Treatment of VIIRS values below 0  27  Starting with the last point, once more it has been chosen to use a threshold of 0.3 absolute  value  as  the  base  regression  case.  Choosing  a  different  threshold  did  not  seem  to  alter  the  results.   The first point is regarding how strict a measure one would like to have as a flood threshold.  It was chosen to follow the assumption with  σ, i.e. a standard deviation above the 95th  percentile.   Finally,  all  regressions  were  run  with  a  flood  measurement  both  in  terms  of  days  of  rainfall  over  the  flood  threshold  and  the  sum  of  rainfall  in  millimeters  over  the  flood  threshold.  The  distinction between the two did not alter the results in a meaningful way and hence the total  number of days is used as the coefficients are not tiny numbers.   Figure 14: Indonesia flood coefficients with 95% confidence intervals    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)    Starting  with  Indonesia  there  is  a  1%  significant  result  in  the  month  of  the  flood,  which  is  strongly  negative.  This is  potentially  showing  how  most  floods  are  small,  local  events  where  repairs are often carried out quickly after the event. Seeing the positive effect in month 8 after  the flood is difficult to explain and is most likely due to a random effect in the data.   28  Figure 15: Myanmar flood coefficients with 95% confidence intervals    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)  For  Myanmar,  the  results  are  generally  not  significant  as  can  be  seen  from  Figure  15.  Once  more  there  is  a  significant  effect  a  fairly  long  time  after  the  event,  which  is  probably  again  caused by a random effect in the data.   The  Philippines  (Figure  16)  show  a  similar  pattern  to  Indonesia,  with  negative  significance  in  the month of the flood and then no further significance until much later. The overall effect is  around ‐0.02 per day of flooding in the month, which is similar to Indonesia’s effect of ‐0.025.   Figure 16: Philippines flood coefficients with 95% confidence intervals    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)  29    Figure 17 shows the results for Thailand, which show very little significance and only for 2 and  7  months  after  the  floods.  Once  more  it  is  hard  to  explain  such  effects.  Likewise,  Figure  18  depicts  the  same  non‐significant  results  for  Vietnam  as  for  Thailand  and  Myanmar,  and  in  Vietnam’s case there are no significant months.   Figure 17: Thailand flood coefficients with 95% confidence intervals    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)  Figure 18: Vietnam flood coefficients with 95% confidence intervals    Source: Authors’ estimates based on VIIRS and population layer data (see text for details)  30    VI. Conclusion  Having  used  the  VIIRS  data  as  an  economic  proxy  across  modeled  flood,  earthquake  and  typhoon  damage,  the  results  were  not  convincing.  The  analysis  in  this  paper  shows  a  lack  of  significance  across  all  hazard  types  and  all  countries.  Furthermore,  looking  at  specific  cases  for each hazard type only yielded strong results for typhoon Haiyan of the Philippines.   Overall, the cause for this is unknown, as multiple approaches were taken to try to correct the  data and see if a connection between the nightlights and the disasters existed. As previously  mentioned,  the  most  likely  culprit  is  the  noise  in  the  VIIRS  data  that  is  due  to  measurement  issues  and  cloud  cover.  Another  likely  factor  is  that  our  sample  of  low‐income  countries  and  the low correlation between monthly VIIRS and GDP is not a good fit for a broad analysis like  this. These different factors might also explain why the authors found stronger results using  the annual – and in most ways inferior ‐ DMSP data in Skoufias, Strobl and Tveit (2017).   That being said, the data and the methodology have shown earlier that there is merit in their  use, with this paper simply demonstrating some of the limits of the data and that when they  are  used  it  is  important  to  consider  the  temporal  and  spatial  scale  of  analysis  and  carefully  review  both  the  data  and  the  results  to  account  for  factors  such  as  noise,  cloud  cover,  light  levels and urbanization.    As a follow‐up, it could  be worthwhile looking at more specific cases to see if one could find  an  effect  at  a  more  local  scale.  One  could  also  try  different  regression  types,  as  this  type  of  analysis could lend itself well to, for example, a difference‐in‐difference approach. Finally, with  the  addition  of  secondary  data  from  other  sources,  such  as  for  example  daytime  satellite  images,  vegetation  images,  national  census  data  or  similar,  one  could  use  machine  learning  methods to try to account for or correct some of the noise.    31  Bibliography  (GFDRR),  Global  Facility  for  Disaster  Reduction  and  Recovery.  2019.  05.  Accessed  05  2019.  https://www.gfdrr.org/en/philippines.  (OCHA),  UN  Office  for  the  Coordination  of  Humanitarian  Affairs.  2016.  Reliefweb.  May  31.  Accessed 05 2019. https://reliefweb.int/map/myanmar/myanmar‐natural‐disaster‐risks‐ and‐past‐events‐31‐may‐2016.  Agency,  Federal  Emergency  Management.  2006.  "HAZUS‐MH  MR2  Technical  Manual."  Washington, D.C.  Asante, Kwabena O., Rodrigues D. Macuacua, Guleid A. Artan, Ronald W. Lietzow, and James  P. Verdin. 2007. "Developing a Flood Monitoring System From Remotely Sensed Data  for the Limpopo Basin." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  (IEEE))  45:  1709‐1714.  doi:10.1109/tgrs.2006.883147.  Atkinson,  Gail  M.,  and  SanLinn  I.  Kaka.  2007.  "Relationships  between  Felt  Intensity  and  Instrumental  Ground  Motion  in  the  Central  United  States  and  California."  Bulletin  of  the Seismological Society of America (Bulletin of the Seismological Society of America)  97: 497‐510. doi:10.1785/0120060154.  Atkinson,  Gail  Marie,  and  SanLinn  I.  Kaka.  2006.  Relationships  between  felt  intensity  and  instrumental ground motion for New Madrid ShakeMaps. Department of Earth Sciences,  Carleton University.  Baragwanath,  Kathryn,  Ran  Goldblatt,  Gordon  Hanson,  and  Amit  K.  Khandelwal.  2019.  "Detecting  urban  markets  with  satellite  imagery:  An  application  to  India."  Journal  of  Urban Economics. doi:https://doi.org/10.1016/j.jue.2019.05.004.  Boose,  Emery  R.,  Kristen  E.  Chamberlin,  and  David  R.  Foster.  2001.  "Landscape  and  Regional  Impacts  of  Hurricanes  in  New  England."  Ecological  Monographs  (Wiley‐Blackwell)  71:  27‐48. doi:10.1890/0012‐9615(2001)071[0027:larioh]2.0.co;2.  Boose,  Emery  R.,  Mayra  I.  Serrano,  and  David  R.  Foster.  2004.  "Landscape  and  regional  impacts  of  hurricanes  in  Puerto  Rico."  Ecological  Monographs  74:335–352.  doi:http://dx.doi.org/10.1890/02‐4057.  Brakenridge,  R.,  and  E.  Anderson.  2006.  "MODIS‐based  flood  detection,  mapping  and  measurement: The potential for operational hydrological applications." In Nato Science  Series: IV: Earth and Environmental Sciences, edited by Jiri Marsalek, Gheorghe Stancalie  and Gabor Balint, 1‐12. Springer Netherlands. doi:10.1007/1‐4020‐4902‐1_1.  Chen,  Xi,  and  William  Nordhaus.  2015.  "A  Test  of  the  New  VIIRS  Lights  Data  Set:  Population  and  Economic  Output  in  Africa."  Remote  Sensing  (MDPI  AG)  7:  4937‐4947.  doi:10.3390/rs70404937.  32  De Groeve, Tom, A. Annunziato, S. Gadenz, L. Vernaccini, A. Erberik, and T. Yilmaz. 2008. "Real‐ time impact estimation of large earthquakes using USGS Shakemaps." Proceedings of  IDRC2008, Davos, Switzerland.   Dessu,  Shimelis  Behailu,  Abdulkarim  Hussein  Seid,  Anteneh  Z.  Abiy,  and  Assefa  M.  Melesse.  2016. "Flood Forecasting and Stream Flow Simulation of the Upper Awash River Basin,  Ethiopia Using Geospatial Stream Flow Model (GeoSFM)." In Landscape Dynamics, Soils  and  Hydrological  Processes  in  Varied  Climates,  edited  by  Assefa  M.  Melesse  and  Wossenu Abtew, 367‐384. Cham: Springer International Publishing. doi:10.1007/978‐3‐ 319‐18787‐7_18.  Driscoll, John, and Aart Kraay. 1998. "Consistent Covariance Matrix Estimation With Spatially  Dependent  Panel  Data."  The  Review  of  Economics  and  Statistics  80:  549‐560.  http://EconPapers.repec.org/RePEc:tpr:restat:v:80:y:1998:i:4:p:549‐560.  Elvidge, Christopher D., Kimberly Baugh, Mikhail Zhizhin, Feng Chi Hsu, and Tilottama Ghosh.  2017.  "VIIRS  night‐time  lights."  International  Journal  of  Remote  Sensing  (Taylor  &  Francis) 38: 5860‐5879. doi:10.1080/01431161.2017.1342050.  Emanuel, Kerry. 2011. "Global Warming Effects on U.S. Hurricane Damage." Wea. Climate Soc.  (American Meteorological Society) 3: 261‐268. doi:10.1175/WCAS‐D‐11‐00007.1.  Facebook Connectivity Lab and Center for International Earth Science Information Network ‐  CIESIN  ‐  Columbia  University.  n.d.  High  Resolution  Settlement  Layer  (HRSL).  Source  imagery  for  HRSL  ©  2016  DigitalGlobe.  Accessed  04  02,  2019.  https://ciesin.columbia.edu/data/hrsl/.  Gillespie,  Thomas  W.,  Elizabeth  Frankenberg,  Kai  Fung  Chum,  and  Duncan  Thomas.  2014.  "Night‐time  lights  time  series  of  tsunami  damage,  recovery,  and  economic  metrics  in  Sumatra,  Indonesia."  Remote  Sensing  Letters  (Taylor  &  Francis)  5:  286‐294.  doi:10.1080/2150704X.2014.900205.  Haq, Mateeul, Memon Akhtar, Sher Muhammad, Siddiqi Paras, and Jillani Rahmatullah. 2012.  "Techniques of Remote Sensing and GIS for flood monitoring and damage assessment:  A case study of Sindh province, Pakistan." The Egyptian Journal of Remote Sensing and  Space Science (Elsevier BV) 15: 135‐141. doi:10.1016/j.ejrs.2012.07.002.  Harris,  Amanda,  Sayma  Rahman,  Faisal  Hossain,  Lance  Yarborough,  Amvrossios  Bagtzoglou,  and  Greg  Easson.  2007.  "Satellite‐based  Flood  Modeling  Using  TRMM‐based  Rainfall  Products." Sensors (MDPI AG) 7: 3416‐3427. doi:10.3390/s7123416.  Henderson,  J.  Vernon,  Adam  Storeygard,  and  David  N.  Weil.  2012.  "Measuring  Economic  Growth  from  Outer  Space."  American  Economic  Review  (American  Economic  Association) 102: 994‐1028. doi:10.1257/aer.102.2.994.  Hodler,  Roland,  and  Paul  A.  Raschky.  2014.  "Regional  Favoritism."  The  Quarterly  Journal  of  Economics 129: 995‐1033. doi:10.1093/qje/qju004.  33  Holland,  Greg  J.  1980.  "An  Analytic  Model  of  the  Wind  and  Pressure  Profiles  in  Hurricanes."  Mon.  Wea.  Rev.,  108,  1212–1218.  doi:http://dx.doi.org/10.1175/1520‐ 0493(1980)108<1212:AAMOTW>2.0.CO;2.  Hu, Yingyao, and Jiaxiong Yao. 2019. "Illuminating Economic Growth." unpublished.  INFORM.  2019.  05.  Accessed  05  2019.  http://www.inform‐ index.org/Portals/0/Inform/2019/country_profiles/THA.pdf.  —.  2019.  05.  Accessed  05  2019.  http://www.inform‐ index.org/Portals/0/Inform/2019/country_profiles/VNM.pdf.  International,  GeoHazards,  and  United  Nations  Centre  Regional  Development.  2001.  "Final  report: Global Earthquake Safety Initiative (GESI) pilot project." Report, GHI, 86 p.  Jaiswal, K.  S., and D. J. Wald.  2008. "Creating a global building inventory for earthquake loss  assessment  and  risk  management:  U.S.  Geological  Survey  Open‐File  Report  2008‐ 1160." Tech. rep., USGS, 103 p.  Jean, N., M. Burke, M. Xie, W. M. Davis, D. B. Lobell, and S. Ermon. 2016. "Combining satellite  imagery  and  machine  learning  to  predict  poverty."  Science  (American  Association  for  the Advancement of Science (AAAS)) 353: 790‐794. doi:10.1126/science.aaf7894.  Knebl,  M.  R.,  Z.‐L.  Yang,  K.  Hutchison,  and  D.  R.  Maidment.  2005.  "Regional  scale  flood  modeling  using  NEXRAD  rainfall,  GIS,  and  HEC‐HMS/RAS:  a  case  study  for  the  San  Antonio River Basin Summer 2002 storm event." Journal of Environmental Management  (Elsevier BV) 75: 325‐336. doi:10.1016/j.jenvman.2004.11.024.  Linkimer,  Lepolt.  2007.  "Relationship  between  peak  ground  acceleration  and  Modified  Mercalli intensity in Costa Rica." Revista Geológica de América Central.   Michalopoulos,  Stelios,  and  Elias  Papaioannou.  2014.  "National  Institutions  and  Subnational  Development  in  Africa."  The  Quarterly  Journal  of  Economics  129:  151‐213.  doi:10.1093/qje/qjt029.  Murphy, J. R., and L. J. OBrien. 1977. "The correlation of peak ground acceleration amplitude  with  seismic  intensity  and  other  physical  parameters."  Bulletin  of  the  Seismological  Society  of  America  (Bulletin  of  the  Seismological  Society  of  America)  67:  877‐915.  http://bssa.geoscienceworld.org/content/67/3/877.  National Disaster Management Agency, B. N. P. B. 2016. "DiBi database (Data and Information  on Disaster in Indonesia)." http://dibi.bnpb.go.id/.  Rahman, Md. Mizanur, Dhyan Singh Arya, Narendra Kumar Goel, and Ashis Kumar Mitra. 2011.  "Rainfall  statistics  evaluation  of  ECMWF  model  and  TRMM  data  over  Bangladesh  for  flood  related  studies."  Meteorological  Applications  (Wiley)  19:  501‐512.  doi:10.1002/met.293.  Skoufias,  Emmanuel,  Eric  Strobl,  and  Thomas  Tveit.  2017.  "Natural  disaster  damage  indices  based  on  remotely  sensed  data:  an  application  to  Indonesia  (English)."  World  Bank  Policy Research Working Paper.   34  Strobl, Eric. 2012. "The economic growth impact of natural disasters in developing countries:  Evidence  from  hurricane  strikes  in  the  Central  American  and  Caribbean  regions  ."  Journal  of  Development  Economics  97:  130‐141.  doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.jdeveco.2010.12.002.  Uprety, Sirish, Xi Shao, Yalong Gu, and Changyong Cao. 2017. "Recent Improvements in S‐NPP  VIIRS DNB Calibration."  Wald, David J., Vincent Quitoriano, Thomas H. Heaton, Hiroo Kanamori, Craig W. Scrivner, and  C.  Bruce  Worden.  1999.  "TriNet  “ShakeMaps”:  Rapid  Generation  of  Peak  Ground  Motion  and  Intensity  Maps  for  Earthquakes  in  Southern  California."  Earthquake  Spectra 15: 537‐555. doi:10.1193/1.1586057.  Webster, P. J., V. E. Toma, and H.‐M. Kim. 2011. "Were the 2010 Pakistan floods predictable?"  Geophysical  Research  Letters  (American  Geophysical  Union  (AGU))  38:  n/a‐‐n/a.  doi:10.1029/2010gl046346.  World  Bank.  2017.  "South  Asia  Economic  Focus,  Fall  2017  :  Growth  Out  of  the  Blue."  Washington, DC. https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/28397 License:  CC BY 3.0 IGO.  WorldPop  .  2013.  Viet  Nam  100m  Population.  Alpha  version  2010,  2015  and  2010  estimates  of  numbers  of  people  per  pixel  (ppp)  and  people  per  hectare  (pph),  with  national  totals  adjusted  to  match  UN  population  division  estimates  (http://esa.un.org/wpp/)  and  remaining unadj. doi:10.5258/SOTON/WP00297.  Worldpop.  2016.  Myanmar  100m  Population.  Alpha  version  2010,  2015  and  2020  estimates  of  numbers  of  people  per  pixel  (ppp)  and  people  per  hectare  (pph),  with  national  totals  adjusted  to  match  UN  population  division  estimates  (http://esa.un.org/wpp/)  and  remaining unadj. doi:10.5258/SOTON/WP00181.  Wu,  Huan,  Robert  F.  Adler,  Yang  Hong,  Yudong  Tian,  and  Fritz  Policelli.  2012.  "Evaluation  of  Global Flood Detection Using Satellite‐Based Rainfall and a Hydrologic Model." Journal  of Hydrometeorology 13: 1268‐1284. doi:10.1175/JHM‐D‐11‐087.1.  Wu,  Huan,  Robert  F.  Adler,  Yudong  Tian,  George  J.  Huffman,  Hongyi  Li,  and  JianJian  Wang.  2014.  "Real‐time  global  flood  estimation  using  satellite‐based  precipitation  and  a  coupled  land  surface  and  routing  model."  Water  Resources  Research  50:  2693‐2717.  doi:10.1002/2013WR014710.  Yuan, Fei, Limin Zhang, Khin Min Wun Soe, Liliang Ren, Chongxu Zhao, Yonghua Zhu, Shanhu  Jiang,  and  Yi  Liu.  2019.  "Applications  of  TRMM‐  and  GPM‐Era  Multiple‐Satellite  Precipitation  Products  for  Flood  Simulations  at  Sub‐Daily  Scales  in  a  Sparsely  Gauged  Watershed in Myanmar." Remote Sensing 11. doi:10.3390/rs11020140.  Zhao,  Xizhi,  Bailang  Yu,  Yan  Liu,  Shenjun  Yao,  Ting  Lian,  Liujia  Chen,  Chengshu  Yang,  Zuoqi  Chen,  and  Jianping  Wu.  2018.  "NPP‐VIIRS  DNB  Daily  Data  in  Natural  Disaster  Assessment:  Evidence  from  Selected  Case  Studies."  Remote  Sensing  (MDPI  AG)  10:  1526. doi:10.3390/rs10101526.  35