‘Floods’ of migrants, flows of care:Between climate displacement and global care chains

This paper explores the growing interface between climate displacement and participation in `global care chains’ under conditions in which climate change is already impacting on lives and livelihoods – especially in the Global South. Early engagements with ‘climate migration’ tended towards alarmist predictions of mass migration, triggering proposals to `secure’ potential host nations against anticipated influxes. Recently, apparently more sober and measured approaches have emerged in which labour migration is viewed as contributing positively to climate `resilience’. We evaluate this policy turn in the light of everyday ‘ground level’ caring practices and adaptive responses to climate stress. The new approach, we argue, encourages more able and resourceful people from under-resourced, climate-vulnerable regions to join trans-local or transnational labour markets – which often equates with predominantly female care workers entering global care chains. Effectively, this means that those best equipped to provide care in places where it is most urgently needed end up providing care in relatively privileged, less climate-vulnerable places. Questioning the climate justice implications of this mobilization against the gradient of vulnerability, we offer suggestions about how climate policy could actually support caring practices in the places where ordinary people struggle at the sharp edge of global climate change

‘Floods’ of migrants, flows of care:Between climate displacement and global care chains

This paper explores the growing interface between climate displacement and participation in `global care chains’ under conditions in which climate change is already impacting on lives and livelihoods – especially in the Global South. Early engagements with ‘climate migration’ tended towards alarmist predictions of mass migration, triggering proposals to `secure’ potential host nations against anticipated influxes. Recently, apparently more sober and measured approaches have emerged in which labour migration is viewed as contributing positively to climate `resilience’. We evaluate this policy turn in the light of everyday ‘ground level’ caring practices and adaptive responses to climate stress. The new approach, we argue, encourages more able and resourceful people from under-resourced, climate-vulnerable regions to join trans-local or transnational labour markets – which often equates with predominantly female care workers entering global care chains. Effectively, this means that those best equipped to provide care in places where it is most urgently needed end up providing care in relatively privileged, less climate-vulnerable places. Questioning the climate justice implications of this mobilization against the gradient of vulnerability, we offer suggestions about how climate policy could actually support caring practices in the places where ordinary people struggle at the sharp edge of global climate change

A Proof-of-Concept of Integrating Machine Learning, Remote Sensing, and Survey Data in Evaluations: The Measurement of Disaster Resilience in the Philippines

Disaster resilience is a topic of increasing importance for policy makers in the context of climate change. However, measuring disaster resilience remains a challenge as it requires information on both the physical environment and socio-economic dimensions. In this study we developed and tested a method to use remote sensing (RS) data to construct proxy indicators of socio-economic change. We employed machine-learning algorithms to generate land-cover and land-use classifications from very high-resolution satellite imagery to appraise disaster damage and recovery processes in the Philippines following the devastation of typhoon Haiyan in November 2013. We constructed RS-based proxy indicators for N=20 barangays (villages) in the region surrounding Tacloban City in the central east of the Philippines. We then combined the RS-based proxy indicators with detailed socio-economic information collected during a rigorous-impact evaluation by DEval in 2016. Results from a statistical analysis demonstrated that fastest post-disaster recovery occurred in urban barangays that received sufficient government support (subsidies), and which had no prior disaster experience. In general, socio-demographic factors had stronger effects on the early recovery phase (0-2 years) compared to the late recovery phase (2-3 years). German development support was related to recovery performance only to some extent. Rather than providing an in-depth statistical analysis, this study is intended as a proof-of-concept. We have been able to demonstrate that high-resolution RS data and machine-learning techniques can be used within a mixed-methods design as an effective tool to evaluate disaster impacts and recovery processes. While RS data have distinct limitations (e.g., cost, labour intensity), they offer unique opportunities to objectively measure physical, and by extension socio-economic, changes over large areas and long time-scales.Zunehmende Wetterextreme und Naturkatastrophen sind Folgen des Klimawandels. Aufgrund dieser steigenden Risiken rückt die Resilienz der Bevölkerung im Katastrophenfall als zentrales Thema in den Vordergrund und hat zunehmende Bedeutung für politische Entscheidungstragende. Dennoch bleibt die Messung des mehrdimensionalen Konzepts der Katastrophenresilienz eine Herausforderung, da sie Informationen sowohl über die physische Umgebung als auch sozioökonomische Faktoren erfordert. In dieser Studie wird eine Methode entwickelt, um aus Fernerkundungsdaten (RS-Daten) Indikatoren zu entwickeln, die Aspekte des sozioökonomischen Wandels approximieren und somit messbar machen (Proxy-Indikatoren). Zu diesem Zweck wurden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt. Mit Hilfe dieser Algorithmen wurden aus hochauflösenden Satellitenbildern Klassifizierungen für Landstruktur und Landnutzung konstruiert, um Katastrophenschäden und iederaufbauprozesse auf den Philippinen nach der Zerstörung durch den Taifun Haiyan im November 2013 zu messen. Aus den RS-Daten wurden die Indikatoren für N=20 Barangays (Dörfer) in der Region um die Stadt Tacloban im zentralen Osten der Philippinen berechnet. Diese auf RS-Daten basierenden Indikatoren wurden mit detaillierten sozioökonomischen Informationen kombiniert, die für eine DEval-Evaluierung im Jahr 2016 erhoben wurden. Die Ergebnisse der statistischen Analyse zeigen, dass der schnellste Wiederaufbau nach der Katastrophe in städtischen Barangays zu beobachten war, die ausreichend staatliche Unterstützung (Subventionen) erhielten und über keine Katastrophenerfahrung verfügten. Im Vergleich hatten soziodemografische Faktoren allgemein stärkere Auswirkungen auf die frühe (0-2 Jahre) als auf die spätere (2-3 Jahre) Wiederaufbauphase. Es konnte nur ein bedingter Bezug zwischen der deutschen Entwicklungszusammenarbeit und den Wiederaufbauerfolgen festgestellt werden. Diese Studie versteht sich als Nachweis der Machbarkeit, weniger als detaillierte statistische Analyse. Sie belegt, dass hochauflösende RS-Daten und Techniken des maschinellen Lernens innerhalb eines integrierten Methodendesigns als effektives Werkzeug zur Bewertung von Katastrophenauswirkungen und Wiederherstellungsprozessen eingesetzt werden können. Trotz spezifischer Einschränkungen (hohe Kosten, Arbeitsintensität etc.) bieten RS-Daten einzigartige Möglichkeiten sowohl Umweltbedingungen als auch sozioökonomische Veränderungen über große Gebiete und lange Zeiträume hinweg objektiv messen zu können

Barriers to Communicating Disaster Response Information to the Public during Disaster Situations

Effektive Kommunikation von Gefahrenabwehrinformationen vor, während und nach einer Katastrophe kann Leben retten und dazu beitragen, dass Betroffene Zugang zu Rettungsmaßnahmen erhalten. In dieser Hinsicht dienen Meldungen dazu, die Allgemeinheit zu informieren und deren Handlungen zu beeinflussen. Dennoch bleiben gewünschte Reaktionen in vielen Fällen aus, oder erweisen sich als unzureichend um den Folgen von Katastrophen entgegenzuwirken. Somit wird trotz der Veröffentlichung von Warnungen eine große Zahl an Menschen von Katastrophen beeinträchtigt oder kommt sogar zu Tode. Außerdem leiden viele Menschen im Anschluss an Katastrophen weiter, obwohl Hilfe zur Verfügung steht. Die Absicht dieser Forschungsarbeit besteht darin festzustellen, welche Faktoren effektive Kommunikation innerhalb einer Katastrophensituation erschweren. Obwohl die jeweiligen Akteure im Katastrophenkommunikationssystem darauf abzielen die Allgemeinheit zu informieren, berücksichtigen sie Kommunikationsprobleme oft nicht angemessen. Allerdings können Kommunikationsprobleme der Grund dafür sein, dass Meldungen die Allgemeinheit entweder nicht erreichen, oder nicht vollständig verstanden werden. Je weniger Informationen der Öffentlichkeit zur Verfügung stehen, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen Entscheidungen fällen, die ihr Leben gefährden. Meine Herangehensweise an dieses Problem erfolgte von der Systemperspektive. Ziel eines jeden Katastrophenkommunikationssystem besteht darin, die öffentliche Sicherheit in Bezug auf eine Katastrophensituation zu gewährleisten. Dieses Ziel wird durch den Kommunikationsvorgang erreicht. In aller Regel umfasst ein Katastrophenkommunikationssystem ein komplexes Netzwerk aus Menschen, Organisationen und Kommunikationskanälen. Hierbei fungiert das Katastrophenkommunikationssystem im Rahmen einer Katastrophenumgebung, die sich fortlaufend ändert. Die Kombination aus einem komplexen Kommunikationssystem zum Einen und einer dynamischen Katastrophenumgebung zum Anderen verschärft Kommunikationsprobleme. Mit Hilfe von drei Fallstudien wurde ein tiefgreifendes Verständnis erlangt, wie Gefahrenabwehrinformationen die Allgemeinheit während einer Katastrophensituation tatsächlich erreichen. In diesem Zusammenhang wurden Typhoon Haiyan und Hagupit auf den Philippinen sowie das Gorkha Erdbeben in Nepal untersucht. Quantitative Umfragen mit Individuen und lokalen Amtsträgern aus Katastrophengebieten wurden durchgeführt. Mit Schlüsselpersonen aus verschiedenen Regierungs- und Nichtregierungsorganisationen wurden qualitative Befragungen absolviert. Die Ergebnisse der Fallstudien erläutern wie Individuen und Regierungsvertreter in beiden Ländern im Verlauf einer Katastrophensituation einerseits Informationen ersuchen und andererseits miteinander kommunizieren. Ebenso zeigen die Ergebnisse, dass Verhaltensweisen hinsichtlich Beschaffung und Kommunikation von Informationen von Geschlecht, Standort und Alter abhängen. Zugleich haben die Fallstudien dazu beigetragen, die verschiedenen Akteure innerhalb des Katastrophenkommunikationssystems zu benennen und ihre Beziehungen untereinander zu verdeutlichen. Des Weiteren wurden thematische Analysen ausgearbeitet, um fundierte Kenntnisse über charakteristische Inhalte der Gefahrenabwehrmeldungen zu gewinnen. Dazu wurden für insgesamt 21 Katastrophenereignisse die dazugehörigen Meldungen bezüglich der Sachlage ausgewertet. Die thematischen Analysen führten zur Entwicklung von Klassifikationsschemen. Diese unterteilen den Inhalt einer Gefahrenabwehrmeldung in bestimmte Kategorien um weiterführende Untersuchungen unternehmen zu können. Vor diesem Hintergrund wird eine Methodik zur Analyse der Gefahrenabwehrmeldungen in Echtzeit vorgestellt. Durch das Zusammenführen der Fallstudienergebnisse, der thematischen Analysen sowie der Literatur ist ein konzeptionelles Modell für ein typisches Katastrophenkommunikationssystem entstanden. Der Zweck des Modells liegt darin, die Diskussion bezüglich Katastrophenkommunikationsplänen und Problemlösungsvorschlägen zu verbessern. Im Hinblick auf die ermittelten Hindernisfaktoren gegenüber effektiver Kommunikation findet dieses Modell Anwendung bei der Frage, wie es Akteure dabei unterstützen kann eben solche Hindernisfaktoren zu beheben. Schlussendlich haben die Ergebnisse Auswirkungen auf alle Individuen und Organisationen, die bestrebt sind mit der Öffentlichkeit im Verlauf einer Katastrophe zu kommunizieren

The role of a priori cross-border migration after extreme climate events: the case of the Philippines after typhoon Haiyan

The Philippine archipelago of 7,107 islands is known for being one of the most vulnerable countries to climatic change. It has also been known for its cross-border migrant workers, who comprise 10 per cent of the whole population. In this paper, we discuss the role of a priori cross-border migration in strengthening international humanitarian response to the negative impacts brought by typhoon Haiyan in 2013. The response has been driven by either familial affiliation of cross-border migrants to the affected provinces or national affiliation of cross-border migrants to the Philippines itself. These two types of networks also lead to two different but not mutually exclusive emerging systemic responses to environmental change and here we draw parallelisms with typhoon Ketsana in 2009. First, familial affiliation of those affected reinforces migration through immigration relief opportunities such as those offered by Canada and United States. Second, cross-border Filipino migrants, either with familial affiliation or not to typhoon victims, become transnational activists during extreme weather events in the Philippines affecting at least 900.000 families. Drawing on interviews with "transnational activists" and on personal accounts and experience of the authors in becoming transnational activists, this paper postulates that socio-economic cross-border migration can support the demands of environmental changes at the onset and that the dialogue and relationship between the phenomena of environmental change and mobility can be approached through analyzing transnational migrant networks in the context of cosmopolitanism

The influence of the physical environment on self-recovery after disasters in Nepal and the Philippines

Following a disaster, the majority of families rebuild their homes themselves. In this paper, we consider how the physical environment influences such ‘self-recovery’ by investigating disasters in the Philippines (typhoons Haiyan in 2013 and Haima in 2016) and Nepal (the Gorkha earthquake - 2015). Despite the many differences in the disaster contexts, there are some common barriers to self-recovery (and building back better) in a substantially changed and dynamic multi-hazard, post-disaster environment. These are related to changes in water supply (shortage or surplus), impacts of post-disaster geohazard events on infrastructure (particularly affecting transport) and the availability of technical advice. People face a broad spectrum of challenges as they recover and tackling these ‘geo-barriers’ may help to create a more enabling environment for self-recovery. The findings point to what needs to be in place to support self-recovery in dynamic physical environments, including geoscience information and advice, and restoration of infrastructure damaged by natural hazard events. Further research is necessary to understand the issues this raises for the shelter and geoscience communities, particularly around availability of geoscience expertise, capacity and information at a local scale

Measuring Spatio-Temporal Responses to Hurricane Matthew Employing TwitGis

This study explores spatio-temporal responses to Hurricane Matthew across the US states by analyzing Twitter data. This study finds that people in different states and periods respond differently to Hurricane Matthew. For instance, people in the Midwest and Northeast regions show a high proportion of tweets in the pre-hurricane period. Those in the Southeast region demonstrate a high proportion of those in the hurricane period, and those in the West region show a high proportion of those in the post-hurricane period. This study also finds that people increase long distance trips (over 100 km) and decrease short distance trips (within 5 km, between 5 and 10 km, and between 10 and 25 km) in the hurricane period. Lastly, people show the most different displacements between the Twitter data and the theoretical model in the hurricane period

Temporal and Spatial Evolution and Influencing Factors of Public Sentiment in Natural Disasters—A Case Study of Typhoon Haiyan

The public’s attitudes, emotions, and opinions reflect the state of society to a certain extent. Understanding the state and trends of public sentiment and effectively guiding the direction of sentiment are essential for maintaining social stability during disasters. Social media data have become the most effective resource for studying public sentiment. The TextBlob tool is used to calculate the sentiment value of tweets, and this research analyzed the public’s sentiment state during Typhoon Haiyan, used the biterm topic model (BTM) to classify topics, explored the changing process of public discussion topics at different stages during the disaster, and analyzed the differences in people’s discussion content under different sentiments. We also analyzed the spatial pattern of sentiment and quantitatively explored the influencing factors of the sentiment spatial differences. The results showed that the overall public sentiment during Typhoon Haiyan tended to be positive, that compared with positive tweets, negative tweets contained more serious disaster information and more urgent demand information, and that the number of tweets, population, and the proportion of the young and middle-aged populations were the dominant factors in the sentiment spatial differences