Et nyt datasæt kan hjælpe med forskning i klimaretfærdighed

Virkningerne af klimaændringer rammer hårdest i socialt og økonomisk sårbare samfund; ved dette, forskere har konstrueret en række indekser for at forsøge at identificere de mest udsatte befolkningsgrupper. Disse datasæt er ofte afhængige af demografiske data, men udelad vigtige finans- og ejendomsoplysninger, der kan hjælpe med at identificere samfund, hvor sårbare grupper kan blive skubbet ud af stigende oversvømmelsesforsikringssatser eller skiftende ejendomsværdier.

Et nyt datasæt, skabt af forskere ved Columbia University og offentliggjort i dag i Environmental Justice, har til formål at udfylde dette hul. Datasættet Socio-Economic Physical Housing Eviction Risk (SEPHER) integrerer socioøkonomisk information med risiko fra naturbrande, tørke, kyst- og flodoversvømmelser, og andre farer, plus finansielle oplysninger fra ejendomsdatabaser og etnicitet, race- og kønsdata. Målet er at redegøre for den økonomiske sårbarhed forbundet med boligmarkedet. SEPHER dækker hele USA, og er frit tilgængelig for andre forskere.

"Vi ønsker at give alle et værktøj til at udforske spørgsmål på krydsfeltet mellem race, social og klimaretfærdighed, " sagde hovedforfatter Marco Tedesco, en forskningsprofessor ved Lamont Doherty Earth Observatory ved Columbia University og en tilknyttet Columbia's Data Science Institute. Han er også tilknyttet professor ved Institut for Økonomi ved Scuola Superiore Sant'Anna, Pisa. Projektet er finansieret af Earth Institute ved Columbia University og er en del af et løbende samarbejde med Columbia Business School.

"Vores primære hensigt er at gøre det muligt for brugerne at vurdere virkningen af ​​klimarelaterede farer på de mest sårbare befolkninger, " tilføjede undersøgelsens medforfatter Carolynne Hultquist, en postdoc forsker ved Columbia's Center for International Earth Science Information Network (CIESIN) og Lamont-Doherty Earth Observatory. "Vi skal være i stand til at identificere disse befolkninger for at sikre, at de ikke påtager sig unødige byrder fra klimaændringer."

Mange undersøgelser, der fokuserer på skader og økonomiske konsekvenser af klimaændringer, er afhængige af kommercielle datasæt, der koster hundredtusindvis af dollars at købe. Disse omkostninger kan være en betydelig hindring for mange forskere og samfund.

I stedet, SEPHER-datasættet kombinerer data fra mange offentligt tilgængelige kilder, inklusive:

• Social Vulnerability Index fra Centers for Disease Control and Prevention, som omfatter en række socioøkonomiske data samt information om handicap og minoritetsstatus;
• FEMA's National Risk Index for Natural Hazards, som kombinerer sandsynligheden for og forventede tab fra naturlige farer med sociale sårbarhedsfaktorer og modstandsdygtighed;
• Data fra lov om realkreditlån, herunder oplysninger om hvorvidt realkreditansøgninger blev godkendt eller afvist, egenskaber, og ansøgerdemografi såsom etnicitet, race, og køn;
• Fraflytningsdata fra Eviction Lab ved Princeton University;
• Udviklingen i lejepriserne for ejendomme.

"Det er virkelig meget arbejde at sætte det sammen, " sagde Tedesco. "Men ved at krydse alle disse oplysninger, vi kan begynde at stille spørgsmål som:Hvor mange afroamerikanere eller personer, der tilhører underrepræsenterede grupper og socialt udsatte grupper, blev nægtet realkreditlån i regioner, der var mere eller mindre udsat for klimafarer, sammenlignet med hvide mennesker, og hvordan har dette ændret sig med årene? Hvordan spiller klimafarer en rolle i gentrificeringsprocessen?"

Casestudie:bevis på klimagentrificering Miami-Dade

Under den nylige Managed Retreat-konference arrangeret af Columbia Climate School, Tedesco præsenterede resultater, der brugte SEPHER-data til at indikere, at klimagentrificering finder sted i samfundet Little River i Florida. The majority of the case study details will be available in a forthcoming paper.

Traditionelt, residents in Little River have been low income, disadvantaged people who couldn't afford to live along the coast. Imidlertid, as flooding and hurricane risks increase, Little River, which is more sheltered from these events, is becoming a prime area for real estate speculation and development.

These changes are captured by the SEPHER dataset, which showed that rents have increased exponentially, as have evictions. And after the 2009 financial crisis, the percentage of loans denied to African Americans in Little River was 44% higher than loans denied to whites. In coastal areas, by comparison, these proportions didn't change.

SEPHER helped to show that Little River is undergoing big changes, said Tedesco. The test case study demonstrates the dataset's potential to identify other areas where climate gentrification is happening or could happen in the future, as well as to diagnose other relationships between housing and race, income, and climate impacts.

"Clearly, data itself does not solve the problem, " the authors write in the paper, "but it's a first step, as one cannot truly understand where the worst inequities lie until the data are available and can be properly used or assessed."

Tedesco emphasized that while SEPHER can pinpoint areas for further investigation, the data need to be paired with local research and community engagement. He recently traveled to Little River and other communities in the Miami-Dade area to talk to citizens, small business owners, and community leaders, to learn how SEPHER could be adapted to suit their needs.

He emphasized the need for scientists and community leaders to work together on climate research, adaptation, and resilience. He expressed optimism that the newly formed Columbia Climate School represents a first step in this direction.

"I hope that the Climate School will create this cohesion between academia and external partners such as government, industry, and community partners, " said Tedesco, "so that we can start moving forward in a useful way and focus on crucial issues, especially those concerning climate and environmental justice."

This story is republished courtesy of Earth Institute, Columbia University http://blogs.ei.columbia.edu.