近年来,由于气候变化相关的自然灾害,全球预计将有数百万沿海人口无家可归或流离失所,这些人被称为“气候难民”。孟加拉国沿海地区也不例外。这些地区不断受到自然灾害的影响,沿海人民的生活受到影响,迫使他们迁移。在世界最发达地区迁移之间的联系,脆弱性和适应能力在本质上是线性的,但在孟加拉国的沿海地区气候难民迁移之间的联系,脆弱性和适应策略通常是圆形而不是线性的,这是因为大多数时候他们不得不暂时沿着沿海河谷移动。每次移动到新的地方,生存策略都是非常有限和站不住脚的,所以再次受到危险影响的机会增加了。因此,本文的主要目的是探讨不同沿海难民家庭的迁移、脆弱性与适应策略之间的关系。首先,本研究确定了影响气候难民移民决策的重要因素;其次,本研究评估了气候难民集体的脆弱性指数,最后探讨了适应和恢复力的支持策略。但在此之前,本研究试图分析“气候难民”的话语。为了达到研究的目的,本研究采用了定量和定性两种方法。采用定量方法研究了影响迁移决策的因素。此外,该方法还被用于找出气候难民脆弱性的主要构成部分,最后通过该定量方法找出沿海地区的适应支持策略及其可持续性。本研究利用定性数据,试图了解气候难民对沿海地区脆弱局势的看法。采用多阶段抽样的方法从人群中选择样本。本研究以三个沿海地区的150户家庭为样本,采用抽签法随机抽取。为了收集定量数据,构建了结构化的自我管理问卷。为了收集关于气候难民社区实际情况的更精确的资料,使用清单从9个案例中有目的地收集了数据并进行了主题分析。为了探究“气候难民”概念如何界定的问题,本研究采用内容分析的方法绘制了辅助数据。数据分析采用SPSS软件和Microsoft Excel软件。研究表明,失去住所、极端事件、土壤肥力下降和粮食短缺、温度模式的变化和自然资源的枯竭是影响难民移民决定的最重要的环境因素。低收入、物价上涨、购买力下降是影响移民决策的最重要的经济因素。社会因素对移民决策的影响不显著,而安全问题作为政治因素对难民移民决策的影响也并不显著。研究结果表明,与Khulna(.67)和Chandpur(.57)地区的气候难民社区敏感性指数相比,Barishal地区的气候难民社区敏感性指数最高(.76)。这意味着在Barishal地区,气候难民在基础设施、食物、水、健康和卫生方面比来自Khulna和Chandpur地区的难民更脆弱Barishal地区的适应策略与敏感性指数差异最大,说明Barishal地区现有的适应策略对于减少气候难民的脆弱性是不完善的和非可持续的。因此,脆弱性指数较高(.93)本研究还发现Chandpur地区比Khulna和Barishal地区的可持续性以及是硬性的实践更加充分,因此该难民社区的脆弱性指数相对较低(.77)。在Chandpur地区,大部分受访者认为他们现有的策略有助于减少他们的现有的漏洞,而在Barishal和Khulna地区,多数受访者认为他们现有的适应策略无法持续减弱脆弱性,因此他们在不久的将来会再次迁移。因此,对于Chandpur的气候难民家庭来说,移民、脆弱性和适应战略之间的联系是线性的,但对于其他两个地区,这种联系是循环的。最后,本研究提出一些可能有助于“气候难民”政策制定和进一步研究的启示。