تحتوي الطبقات المائية على أكبر مخزون من المياه العذبة غير المتجمدة، مما يجعل المياه الجوفية حيوية للحياة على الأرض. من المدهش أن القليل جداً معروف عن كيفية استجابة المياه الجوفية لارتفاع درجات الحرارة السطحية عبر المقاييس المكانية والزمنية. من خلال التركيز على نقل الحرارة الانتشاري، نقوم بمحاكاة درجات حرارة المياه الجوفية الحالية والمتوقعة على المستوى العالمي. نوضح أن المياه الجوفية على عمق مستوى المياه (باستثناء مناطق التربة المتجمدة) من المتوقع أن ترتفع درجات حرارتها بمعدلبين عامي 2000 و2100 تحت مسار انبعاثات متوسطة. ومع ذلك، تختلف أنماط ارتفاع درجات حرارة المياه الجوفية الضحلة الإقليمية بشكل كبير بسبب التباين المكاني في تغير المناخ وعمق مستوى المياه. من المتوقع أن تكون أدنى المعدلات في المناطق الجبلية مثل جبال الأنديز أو جبال الروكي. نوضح أن ارتفاع درجات حرارة المياه الجوفية يؤثر على أنظمة الحرارة في المجاري المائية، والأنظمة البيئية المعتمدة على المياه الجوفية، والعمليات البيوجيوكيميائية المائية، وجودة المياه الجوفية، والإمكانات الحرارية الأرضية. تشير النتائج إلى أنه بحلول عام 2100، وفقًا لمسار انبعاثات متوسطة، من المتوقع أن يعيش بين 77 مليون و188 مليون شخص في مناطق تتجاوز فيها درجات حرارة المياه الجوفية الحد الأعلى لدرجات حرارة مياه الشرب الذي تحدده أي دولة.
يسخن نظام المناخ على الأرض بشكل شامل استجابةً للاختلال الإشعاعي الناتج عن زيادة تركيزات غازات الدفيئة.. بينما يمتص المحيط معظم هذه الحرارة الإضافية، تعمل الطبقات السطحية تحت الأرض والمياه الجوفية أيضًا كخزان حراري. مع مناخ مستقر، تتغلغل تقلبات درجات الحرارة الموسمية إلى عمق، حيث تزداد درجات الحرارة عمومًا مع العمق وفقًا للتدرج الحراري الجيولوجي. ومع ذلك، فإن ملفات درجة حرارة عمق الثقب الحفري في الوقت الحاضر تظهر في كثير من الأحيان انقلابًا (أي، انخفاض درجة الحرارة مع العمق) يصل إلى 100 متر بسبب الاحترار السطحي الحديث على مدى عقود.الانحرافات عن درجات حرارة السطح الثابتة في الآبار العميقة (على سبيل المثال،لقد تم استخدامها لتقييم تخزين الحرارة الأرضية وتقدير الماضي، تغيرات درجة حرارة السطح قبل الملاحظة على نطاق عالميتوفر الدراسات السابقة حول الاحترار تحت السطح في عدة قارات معلومات حيوية حول ديناميات المناخ، ولكن التأثيرات على موارد المياه الجوفية والآثار المرتبطة بها غالبًا ما يتم تجاهلها.
مع ظهور أقمار جاذبية الاستعادة وتجربة المناخ (GRACE) ، ووجود مجموعات بيانات عالمية ونماذج هيدرولوجية عالمية ، هناك مجموعة ناشئة من أبحاث المياه الجوفية على نطاق عالمي.. ومع ذلك، فإن الدراسات المتعلقة بالمياه الجوفية على نطاق عالمي حتى الآن قد ركزت على كمية الموارد (على سبيل المثال، المستويات، ومعدلات إعادة الشحن، وإشارات الجاذبية)، في حين أن الأبحاث العالمية حول جودة المياه الجوفية، بما في ذلك درجة الحرارة، نادرة. علاوة على ذلك، فإن التوليفات البارزة للعلاقة بين التغير المناخي الناتج عن الأنشطة البشرية و
تركز الدراسات حول المياه الجوفية (على سبيل المثال، المراجع 10 و11) على الكمية مع ترك جوانب الجودة غير مستكشفة.درجة حرارة الماء، المعروفة أحيانًا بـ ‘المتغير البيئي الرئيسي’ (المرجع 13)، هي معلمة جودة المياه الجوفية التي لم تُدرس بشكل كافٍ في سياق تغير المناخ.
بينما تم إجراء دراسات عالمية حول ارتفاع درجة حرارة الأنهار والبحيراتلا توجد تقييمات عالمية لتأثيرات تغير المناخ على درجات حرارة المياه الجوفية (GWTs). وذلك على الرغم من الأهمية الكبيرة للمياه الجوفية، التي تمثل أكبر خزان عالمي للمياه العذبة غير المتجمدة.مقدمة على الأقل جزء من إمدادات المياه لنصف العالموقريب من نصف الطلب العالمي على الري. كما أنها تدعم النظم البيئية الأرضية والمائية، لا سيما في مواجهة تغير المناخنظرًا لدور درجة الحرارة كمتغير رئيسي لجودة المياه والأدلة الملاحظة على ارتفاع درجة حرارة المياه الجوفية في دول مختلفة استجابةً للتغير المناخي الأخيريبقى التأثير المحتمل لارتفاع درجة حرارة المناخ على درجات حرارة المياه الجوفية على نطاق عالمي فجوة معرفية حاسمة.
تؤثر درجة حرارة المياه الجوفية على مجموعة من العمليات البيوجيوكيميائية التي تغير جودة المياه الجوفية.على سبيل المثال، يؤدي ارتفاع درجات الحرارة إلى تقليل ذوبانية الغاز وزيادة معدل الأيض لدى الكائنات الحية، مع زيادة في معدل استهلاك الأكسجين وتحول في ظروف الأكسدة والاختزال.لأن العديد من المياه الجوفية تمتلك بالفعل تركيزات منخفضة من الأكسجين، فإن تغييرًا صغيرًا في درجة الحرارة يمكن أن يؤدي إلى تحول من نظام أكسجيني إلى نظام منخفض الأكسجين أو حتى نظام خالٍ من الأكسجين.. يمكن أن يسهل هذا التبديل بدوره تحريك المكونات الحساسة للأكسدة والاختزال مثل الزرنيخ والمنغنيز والفوسفوريمكن أن تؤدي الزيادات في الفوسفور القابل للذوبان في المياه الجوفية المتدفقة إلى المياه السطحية إلى حدوث ازدهار ضار للطحالب.وتمثل مستويات الزرنيخ والمنغنيز المرتفعة في إمدادات المياه الصالحة للشرب مخاطر مباشرة على صحة الإنسانسيسبب ارتفاع درجة حرارة المياه الجوفية أيضًا تغييرًا في تركيبة مجتمع المياه الجوفية، مما يشكل تحديًا للتنوع البيولوجي ويزيد من خطر تعطل دورة الكربون والمواد الغذائية.قد يؤدي تسخين التربة الضحلة والمياه الجوفية أيضًا إلى تجاوز درجات الحرارة في شبكات توزيع المياه للعتبات الحرجة، مما قد يترتب عليه آثار صحية مثل نمو مسببات الأمراض مثل أنواع الليجيونيلا..
التفريغ الانتشاري للمياه الجوفية المستقرة حرارياً إلى المسطحات المائية السطحية يعدل أنظمتها الحرارية الزمنية.كما أن تدفقات المياه الجوفية المركزة يمكن أن تخلق سحب مياه باردة توفر ملاذًا حراريًا للأنواع المائية المتأثرة.بما في ذلك العديد من أسماك المياه الباردة ذات الجوائز. وبناءً عليه، فإن ارتفاع درجة حرارة المياه الجوفية سيزيد من درجات حرارة المياه المحيطة في المسطحات المائية السطحية ودرجات حرارة ملاذات المياه الحرارية المستمدة من المياه الجوفية. كما ستتأثر نظم الربيع البيئية. على سبيل المثال، فإن الأنواع الحقيقية لمياه الينابيع (الكرينبونات) لديها نطاق ضيق جداً من درجات الحرارة المثلى والتحمل؛ وبالتالي، فإن ارتفاع درجة حرارة المياه الجوفية بالقرب من أفواه الينابيع سيؤدي إلى تغييرات في دورات تكاثرها، وتفاعلات شبكة الغذاء، وأخيراً فقدان الأنواع الحساسة..
يمكن أن يكون لارتفاع درجة حرارة المياه الجوفية أيضًا آثار إيجابية حيث يمكن إعادة تدوير الطاقة الحرارية المتراكمة من خلال أنظمة الطاقة الحرارية الجوفية الضحلة ومنخفضة الكربون.بينما تركز الدراسات عادةً على إعادة تدوير الحرارة المهدرة من المصادر البشرية، وخاصة من جزر الحرارة الحضرية تحت السطحيةالحرارة تحت السطحية المتراكمة بسبب تغير المناخ لديها أيضًا القدرة على تلبية احتياجات التدفئة المحلية بشكل مستدام.ومع ذلك، فإن ارتفاع درجات الحرارة سيجعل أنظمة التبريد أقل كفاءة..
هنا نقوم بتطوير وتطبيق نموذج نقل الحرارة على نطاق عالمي (انتشار حراري) لت quantifying درجات حرارة المياه الجوفية في الزمان والمكان واستجابتها للتغير المناخي الحالي والمستقبلي (الشكل 1أ، ب). هدفنا هو الكشف عن الحجم المحتمل والتداعيات طويلة الأمد لارتفاع درجات حرارة المياه الجوفية السطحية المستمر وتحديد ‘نقاط الساخنة’ التي تثير القلق. يستخدم النموذج توقعات المناخ القياسية لدفع ارتفاع درجات حرارة المياه الجوفية حتى عمق 100 متر تحت سطح الأرض، مع التركيز على درجات الحرارة عند عمق مستوى المياه. نناقش (1) أين سيؤثر ارتفاع درجة حرارة المياه الجوفية على جدوى إعادة تدوير الحرارة الجيوحرارية السطحية في الطبقات السطحية (الشكل 1ج)، (2) بالنظر إلى كيفية تأثيره على النشاط الميكروبي وكيمياء المياه الجوفية، أين قد تتجاوز درجة حرارة المياه الجوفية العتبات الرئيسية. تم تحديدها بواسطة معايير مياه الشرب (الشكل 1d) و(3) حيث سيكون لتصريف المياه الجوفية الدافئة التأثير الأكثر وضوحًا على درجات حرارة الأنهار والأنظمة البيئية المائية (الشكل 1e). نموذجنا عالمي، وحدود دقته تحد من التقاط التفاصيل الدقيقة للعمليات الصغيرة، مما ينتج عنه نتائج محافظة بناءً على افتراضات هيدروليكية وحرارية تم اختبارها، بما في ذلك التدفق الواقعي من إعادة شحن على نطاق الحوض. قد تؤدي العمليات الأكثر محلية إلى درجات حرارة أعلى للمياه الجوفية في المناطق التي تشهد تدفقًا متزايدًا للأسفل (على سبيل المثال، إعادة الشحن المستندة إلى الأنهار) أو درجات حرارة سطح مرتفعة (على سبيل المثال، جزر الحرارة الحضرية) (تقدم الملاحظة التكميلية 1 التفاصيل).
درجات حرارة المياه الجوفية
نستخدم بيانات شبكية لحساب ملفات درجات حرارة تحت السطح المتغيرة عبر العالم (الطرق). بالإضافة إلى درجات الحرارة الماضية والحالية، نقدم توقعات محتملة (تخفيف متواضع) وأسوأ الحالات (عدم التخفيف) حتى عام 2100 استنادًا إلى مسار التنمية الاجتماعية والاقتصادية المشترك (SSP) 2-4.5 أو سيناريوهات المناخ SSP 5-8.5 من المرحلة 6 لمشروع المقارنة بين النماذج المتصلة (CMIP6) (المرجع 37). يمكن الوصول إلى النتائج واستكشافها بصريًا باستخدام تطبيق تفاعلي على Google Earth Engine متاح عندhttps://susanneabenz.users.earthengine.app/عرض/ملفات درجة حرارة تحت السطح. تعرض الأشكال 2أ-ج خرائط لدرجة حرارة التربة المتوسطة عند عمق مستوى المياه وعند 5 و30 متر تحت سطح الأرض لعام 2020.
المقارنة مع البيانات المقاسة تُظهر دقة جيدة للنموذج بالنظر إلى النطاق العالمي مع خطأ جذر متوسط مربع قدرهومعامل تحديد قدره 0.75 (الشكل 2d). يتم تقديم مناقشة متعمقة حول موثوقية النموذج، وعدم اليقين والقيود في الملاحظة التكميلية 2.
كان الوسيط لمستوى المياه الجوفية عند منسوب المياه في عام 2020, ; النسبة المئوية العاشرة، النسبة المئوية التسعين؛ الشكل 2أ). بالمقارنة، باستخدام نفس بيانات إعادة التحليل من ECMWF (ERA-5)، كانت درجات حرارة الهواء في عام 2020 أقل عند . يُعزى هذا التعويض الحراري إلى عمليات وظروف مختلفة بما في ذلك عزل الثلوج في المناخات الباردةوزيادة درجات الحرارة مع العمق وفقًا للتدرج الحراري الأرضي.
تُعرض ملفات درجة الحرارة-العمق المحاكية في ستة مواقع نموذجية في الشكل 2e، بما في ذلك غلافها الموسمي. توفر الملاحظة التكميلية 3 مناقشة حول الموسمية. بينما تُظهر جميع المواقع انكسارًا في ملف درجة الحرارة-العمق، فإن العمق الذي يتم فيه الوصول إلى هذه النقطة ‘التحول’ في التدرج الحراري (المرجع 4) يختلف بشكل كبير بناءً على معدل ومدة التغير المناخي الأخير. في الموقع النموذجي في المكسيك، تبدأ درجات الحرارة في الزيادة مع العمق (كما هو متوقع بناءً على التدرج الجيولوجي المحلي) من حوالي 10 أمتار إلى الأسفل، بينما في الموقع النموذجي في البرازيل، تصل نقطة التحول إلى عمق 45 مترًا (الشكل 2c). على الصعيد العالمي، لقد وصلت (الشكل 1أ من البيانات الموسعة). قد يؤثر تدفق المياه الجوفية العمودي على عمق نقطة الانعطاف من خلال نقل الحرارة.لكن يتم اعتبار انتقال الحرارة فقط في نموذجنا حيث أن هذه هي الآلية السائدة لنقل الحرارة على المقياس المكاني الذي تم نمذجته (الطرق).
لتقييم تأثير التغير المناخي الأخير على درجات حرارة المياه الجوفية عند عمق مستوى المياه، نقارن متوسط درجات حرارة المياه الجوفية السنوية من عام 2000 وعام 2020. على مدار هذه الفترة التي تبلغ 20 عامًا، زادت درجات حرارة المياه الجوفية في المتوسط بمقدار (الشكل 3أ). لا نجد أي أنماط كبيرة مميزة. ومع ذلك، تحدث بعض أكبر زيادات في درجات الحرارة في أجزاء من روسيا (على سبيل المثال، شمال نوفوسيبيرسك)، بينما شهدت أجزاء من كندا انخفاضًا في درجات الحرارة (على سبيل المثال،في ساسكاتون) بين العامين. كلا المنطقتين لديهما جداول مائية ضحلة، حيث ترتبط مستويات المياه الجوفية ارتباطًا وثيقًا بتغيرات درجة حرارة السطح الموسمية والتغيرات القصيرة الأجل داخل السنة، بدلاً من مجرد الإشارات طويلة الأجل لدرجة حرارة السطح. وبالتالي، يمكن لصيف حار واحد أن يغير بشكل جذري الفرق في مستويات المياه الجوفية المحسوبة بين عامي 2000 و2020. كما أن تأثير الظروف الجوية لسنة معينة ملحوظ أيضًا في ملفات العمق لستة مواقع مختارة (الشكل 3د). تحدث تغييرات ملحوظة في الخمسة أمتار العليا من متوسط درجة الحرارة.
الشكل 1 | العمليات والتأثيرات المتعلقة بتغيرات درجة حرارة المياه الجوفية.تؤدي الزيادات في درجات حرارة الهواء السطحي ودرجات حرارة سطح الأرض (أ) إلى زيادة في درجات حرارة المياه الجوفية (ب) التي تؤثر بدورها على الإمكانيات الجيولوجية لأنظمة الطاقة الحرارية الأرضية الضحلة (ج)، وكيمياء المياه الجوفية. وعلم الأحياء الدقيقة، الذي يؤثر بدوره على جودة المياه (د) والأنظمة البيئية المعتمدة على المياه الجوفية (هـ). تم إنشاء الشكل باستخدام صور من مكتبة الوسائط UMCES IAN بموجب ترخيص المشاع الإبداعي CC BY-SA 4.0. ملفات النطاق مع تغييرات في درجة الحرارةفي الموقع في أستراليا، مقارنةً بـفي الموقع في نيجيريا. يتم تخفيف هذه التأثيرات الناتجة عن التغيرات المناخية داخل السنة والتغيرات القصيرة الأجل بين السنوات عند أعماق أكبر (على سبيل المثال، 30 مترًا). تؤثر التغيرات طويلة الأجل (تغير المناخ) بشكل أعمق، على الرغم من أن ارتفاع درجة حرارة المياه الجوفية قد يكون أقل وضوحًا مع العمق بسبب الفجوة الزمنية بين إشارات درجة حرارة السطح والطبقات السفلية (الشكل 3c).
على مدار القرن بأكمله (بين 2000 و2100)، من المتوقع أيضًا أن تزداد حرارة المياه الجوفية؛ حيث من المتوقع أن ترتفع درجات حرارة المياه الجوفية المتوسطة عالميًا عند مستوى المياه (عند مستواه الحالي) بـ وفقًا لتوقعات SSP 2-4.5 المتوسطة (الشكل 3e-g؛ البيانات الموسعة الشكل 2 للـ 25th ( ) والـ 75 percentile ( ) التوقعات) و بواسطة following SSP” يمكن ترجمتها إلى “بعد SSPتوقعات الوسيط (البيانات الموسعة الأشكال 3a-d و4؛ توقعات النسبة المئوية 25)توقعات النسبة المئوية 25.
نلاحظ إشارة واضحة لتغير المناخ من خلال دراسة العمق الذي يتم فيه عكس ملف درجة الحرارة وتناقص درجات الحرارة خارج التأثيرات الموسمية. من المتوقع أن تصل نقطة انحناء التدرج الجيوحراري في عام 2100 إلىفي المتوسط وفقًا لتوقعات SSP 2-4.5 الوسيطة (للنسبة المئوية 25لإسقاطات النسبة المئوية 75“، 100) م وفقًا لتوقعات SSP 5-8.5 المتوسطة (للنسبة المئوية 25لإسقاطات النسبة المئوية 75؛ الأشكال البيانية الممتدة 1ب، ج و5).
الطاقة المتراكمة
يمكن قياس الزيادة الإجمالية في GWT كطاقة متراكمة (الطرق). بحلول عام 2020، كان هناك صافي كمية من الطاقةلقد تم امتصاصه بالفعل بواسطة الطبقة السطحية الأرضية (الشكل.منذ بداية الثورة الصناعية. بالمقارنة،أو حوالي 25 مرة أكثر تم امتصاصه بواسطة المحيطات خلال فترة زمنية مماثلةمراجعة لعدم توازن الطاقة على الأرض تحدد إجمالي اكتساب الحرارة بـلفترة 1971-2018 فقط، معسندًا حواليمن ذلك إلى المناطق الأرضية بما في ذلك مناطق التربة المتجمدة الدائمةأي، حجم مشابه لتقديرنا. في نطاق مشابه هو الذي تم تخزينه في الكتلة الأرضية القارية منذ عام 1960 وفقًا لدراسة حديثة؛يأتي من تخزين الحرارة.
نتوقع أنه بحلول عام 2100 ستتراكم الطاقة تحت السطح وفقًا لتوقعات SSP 2-4.5 المتوسطة (; الشكل 4 د)، توقعات النسبة المئوية 25 التالية (255 (162، 361) ) و التوقعات عند النسبة المئوية 75; الشكل التوضيحي الممتد 6). تحت سيناريو SSPنحن نحصل علىللتوقعات الوسيطة; موسع
البيانات الشكل 3e)للتوقعات في النسبة المئوية 25 (412 (285، 564) ) و للتوقعات في النسبة المئوية 75 (644; الشكل البياني الممتد 7). يمكن استخراج هذه الحرارة المتراكمة من الطبقات السفلية من خلال آبار في المياه الجوفية المنتجة، ولكن في المناطق ذات النفاذية المنخفضة ومنطقة عدم التشبع، ستكون هناك حاجة إلى مبادلات حرارية في الآبار أقل كفاءة.. لذلك، قمنا بتقييم الطاقة المتراكمة في المنطقة المشبعة فقط (أسفل مستوى المياه الحالي) في الشكل البياني الممتد 8 – في المتوسط، هناك 68 (13، 133) الحرارة في المنطقة المشبعة تحت السطحية العالمية في عام 2020.
من خلال مقارنة الطاقة الحرارية المتراكمة في المياه الجوفية في الولايات المتحدة (حوالي ) مع الطلبات المحلية للتدفئة السكنية (حوالي 35,000 ميغا جول لكل أسرة في عام 2015 وفقًا لمسح استهلاك الطاقة لعام 2015 من إدارة معلومات الطاقة الأمريكية)، نجد أنه إذا تم إعادة تدويرها، فإن الطاقة المتراكمة تحت منزل متوسط (منطقة الأرض في المنازل الجديدة ذات الأسرة الواحدة وفقًا لتقرير ‘خصائص الإسكان الجديد’ لعام 2015 (وزارة التجارة الأمريكية) في عام 2020 ستلبي حوالي أربعة أشهر من احتياجات التدفئة. ومع ذلك، بحلول عام 2100، من المتوقع أن تزيد تخزين الحرارة العالمي في المنطقة المشبعة إلى وفقًا لـ SSP2-4.5 و وفقًا لتوقعات SSP 5-8.5 المتوسطة (البيانات الموسعة الأشكال 8 و9 لتوقعات النسبة المئوية 25 و75). مع توقع انخفاض الطلب على التدفئة بسبب ارتفاع درجات الحرارة وتحسين عزل المباني، سيصبح إعادة استخدام هذه الحرارة تحت السطح أكثر جدوى، وهي مصدر حرارة منخفض الكربون سيستفيد من تغير المناخ.على العكس، ستصبح أنظمة التبريد التي تعتمد على المصادر الجيولوجية أقل كفاءة.
تداعيات على جودة مياه الشرب
بينما يوفر تسخين المياه الجوفية فوائد لأنظمة التدفئة الجيولوجية، فإن الحرارة المتراكمة تهدد أيضًا جودة المياه. في العديد من البلدان النامية أو في المناطق الفقيرة والريفية داخل البلدان المتقدمة، قد يتم استهلاك المياه الجوفية مباشرة دون معالجة أو تخزين. كما يمكن أن تؤثر بشكل غير مباشر على درجات حرارة مياه الشرب داخل الأنابيب.في هذه المناطق على وجه الخصوص، يجب أخذ التغيرات في كيمياء المياه أو الميكروبيولوجيا المرتبطة بارتفاع درجة حرارة المياه الجوفية بعين الاعتبار بعناية.
وفقًا لمنظمة الصحة العالمية، فإن 18 من أصل 125 دولة لديها إرشادات لدرجة حرارة مياه الشرب.. هذه الإرشادات المتعلقة بدرجات الحرارة، التي غالبًا ما تكون إرشادات جمالية، تتراوح من إلى، بوسيط قدره تظهر الشكل 4 ب حيث تكون درجات حرارة المياه الجوفية القصوى السنوية عند نقطة انحناء التدرج الحراري، أي أعمق نقطة أكثر تحفظًا لأنها النقطة الأكثر برودة في ملف درجة الحرارة-العمق، فوق هذه العتبات في عام 2020. في هذا الوقت، يعيش أكثر من 29 مليون شخص في مناطق حيث نموذجنا الأقصى
الشكل 2 | درجات حرارة المياه الجوفية الحالية. أ-ج، خريطة لدرجات الحرارة السنوية المتوسطة المحسوبة عند عمق مستوى المياه (أ)، عند 5 أمتار تحت سطح الأرض (ب) وعند 30 متراً تحت سطح الأرض (ج) في عام 2020. د، مقارنة بين درجات حرارة المياه الجوفية المحسوبة والملاحظة. العلامات الزرقاء هي درجات الحرارة المتوسطة (متعددة) السنوية الملاحظة بين عامي 2000 و2015 عند عمق غير محدد مقابل درجات الحرارة المحسوبة لنفس الفترة الزمنية عند عمق 30 متراً. العلامات الرمادية تُظهر درجات الحرارة لنقطة واحدة في الوقت مقابل درجات الحرارة المُحاكاة لنفس الوقت والعمق. يتم عرض هيستوجرام للأخطاء (الدرجات المُلاحظة ناقص الدرجات المُحاكاة) في الزاوية العلوية اليسرى. e، تُظهر ملفات درجات الحرارة والعمق المُحاكاة درجات الحرارة السنوية المتوسطة والغلاف الموسمي للمواقع المعروضة في a. يرجى ملاحظة أننا نستخدم الخصائص الحرارية الكلية، وبالتالي فإن عمق مستوى المياه ليس مدخلًا في نموذجنا.
تجاوزت GWTإذا تم استخراج المياه عند عمق مستوى المياه الجوفية، فإن هذا العدد يزيد ليصل إلى حوالي 31 مليون (الشكل البياني الممتد 10). وفقًا لتوقعات SSP 2-4.5 المتوسطة بحلول عام 2100، ستزداد هذه الأعداد إلى 77 مليون إلى 188 مليون اعتمادًا على عمق الاستخراج (72 إلى 101 لتوقعات النسبة المئوية 25؛ 86 إلى 395 لتوقعات النسبة المئوية 75؛ الشكل 4d والأشكال البيانية الممتدة 5 و9). وفقًا لتوقعات SSP 5-8.5 المتوسطة، سيعيش من 59 مليون إلى 588 مليون شخص في مناطق حيث تتجاوز أقصى درجات حرارة المياه الجوفية أعلى الحدود لدرجات حرارة مياه الشرب (54 إلى 314 لتوقعات النسبة المئوية 25؛ 66 إلى 1,078 لتوقعات النسبة المئوية 75؛ الأشكال البيانية الممتدة 3f و6 و9). بسبب التوزيعات السكانية المختلفة، تتوقع SSP 5-8.5 عددًا أقل من الأشخاص المعرضين للخطر مقارنةً بـ SSP 2-4.5 للتقديرات الأدنى.
الآثار المترتبة على النظم البيئية المعتمدة على المياه الجوفية
النظم البيئية الأكثر اعتمادًا على المياه الجوفية هي تلك الموجودة في الخزانات المائية نفسها. قد يهدد ارتفاع درجة الحرارة تنوع المياه الجوفية وخدمات النظام البيئي.. كما أن زيادة معدلات الأيض لدى الميكروبات الناتجة عن الاحترار ستسرع من دورة المواد العضوية وغير العضوية، مدفوعة أيضًا بالزيادة في أهمية الكربون العضوي المذاب في الطبقات تحت السطحيةبالإضافة إلى انخفاض إعادة شحن المياه الجوفية كما هو متوقع للعديد من دول شمال إفريقيا وجنوب أوروبا وأمريكا اللاتينيةقد يحول هذا البيئات السطحية المؤكسدة إلى بيئات غير مؤكسدة.
تسخين المياه الجوفية يهدد أيضًا العديد من النظم البيئية المعتمدة على المياه الجوفية في الأنهار والصناعات (على سبيل المثال، مصايد الأسماك) التي تدعمها.للاستفادة من الأبحاث السابقة على نطاق القارة المتعلقة بالمياه الجوفية ودرجة حرارة الأنهار والأنظمة البيئية، نقارن أنماطنا المكانية المحاكية لارتفاع درجة حرارة المياه الجوفية في الولايات المتحدة المتجاورة مع تحليل موزع حديث لـ 1,729 موقعًا للتيارات.تم استخدام سعة وطور إشارات درجة الحرارة الموسمية في هذه المسطحات المائية السطحية للكشف عن التأثير الحراري وعمق مصدر تصريف المياه الجوفية إلى هذه المجاري، بحواليمصنفة على أنها مهيمنة على المياه الجوفية. تظهر نتائجنا أن مستوى المياه الجوفية عند مستوى المياه الجوفية للمواقع المائية المهيمنة على المياه الجوفية قد زاد بـبين عامي 2000 و 2020 و 1.3 (0.3، و بين عامي 2000 و2100 وفقًا لتوقعات SSP 2-4.5 وSSP 5-8.5 المتوسطة، على التوالي (الشكل 4c، f والشكل الإضافي 3g). تكشف توقعات النسبة المئوية الخامسة والعشرين و وتوقعات النسبة المئوية 75و
الشكل 3 | تغيير في درجات حرارة المياه الجوفية بين عامي 2000 و2020 وبين عامي 2000 و2100 وفقًا لـ SSP 2-4.5. أ-د، حديث (2000 إلى 2020) التغييرات. هـ-ز، التغييرات المتوقعة (2000-2100). أ، هـ، خريطة التغيير في متوسط درجة الحرارة السنوية عند عمق مستوى المياه الجوفية. الخط في الأسطورة يشير إلىتغير درجة الحرارة على عمق 5 أمتار تحت سطح الأرض (ب، ف) و30 مترًا تحت سطح الأرض (ج، ط). د، ح، التغير في درجات الحرارة بين عامي 2000 و2020 (د) والفرق بين عامي 2000 و2100 (ح) كملفات عمق لمواقع مختارة (الرموز في و ). خطوط في تشير التوقعات المتوسطة، بينما يتم تقديم النسب المئوية من 25 إلى 75 (pct.) كظل. بين عامي 2000 و2100 وفقًا لـ SSP 2-4.5 وSSP 5-8.5، على التوالي (البيانات الموسعة الأشكال 6 و7).
سيرفع تسخين المياه الجوفية بلا شك درجة حرارة المياه السطحية في الأنظمة المتأثرة حرارياً بتصريف المياه الجوفية. علاوة على ذلك، سيؤثر تسخين المياه الجوفية بشكل أقوى على الأنظمة الحرارية للملاجئ الحرارية التي تتغذى بالمياه الجوفية (على سبيل المثال، عند مخارج الينابيع أو الروافد التي تهيمن عليها المياه الجوفية والتي تتدفق إلى الأنهار) وسيتسبب في تجاوزها بشكل أكثر انتظاماً العتبات الحرارية الحرجة للأنواع المقيمة التي تسعى للراحة من الضغط الحراري. نظراً للصلة بين أنظمة الحرارة في المياه الجوفية ودرجات حرارة رواسب الأنهار.كما أن ارتفاع درجة حرارة المياه الجوفية يهدد أيضًا الملاءمة الحرارية للأنظمة البيئية القاعية ومناطق التكاثر للأسماك.، مما يشكل خطرًا كبيرًا على مصائد الأسماك والصناعات الأخرى المعتمدة عليها.
ملخص وتطبيق النموذج
باختصار، يؤدي التغير المناخي العالمي إلى زيادة درجات حرارة الغلاف الجوي ودرجات حرارة المياه السطحية، وقد تم تقييم كلاهما بالفعل عبر مقاييس مكانية تتراوح من المحلية إلى العالمية. هنا نساهم في التحليلات العالمية لتغير درجات الحرارة البيئية وموارد المياه الجوفية من خلال تقديم التوقعات. تغير درجة حرارة المياه الجوفية حتى عام 2100 على نطاق عالمي. تعتمد تحليلاتنا على افتراضات هيدروليكية وحرارية معقولة توفر تقديرات محافظة وتسمح بكل من التنبؤات السابقة والتنبؤات المستقبلية لدرجات حرارة المياه الجوفية. تستند توقعات درجات حرارة المياه الجوفية المستقبلية إلى سيناريوهات المناخ SSP 2-4.5 و5-8.5. نقدم خرائط درجات الحرارة العالمية على عمق مستوى المياه، و5 و30 مترًا تحت سطح الأرض، وتبرز هذه الخرائط أن الأماكن ذات مستويات المياه الضحلة و/أو معدلات الاحترار الجوي العالية ستشهد أعلى معدلات احترار للمياه الجوفية على مستوى العالم. من المهم، نظرًا للبعد العمودي للطبقات تحت السطح، أن احترار المياه الجوفية هو ظاهرة ثلاثية الأبعاد (3D) بطبيعتها مع زيادة تأخر الاحترار مع العمق، مما يجعل ديناميات احترار المياه الجوفية مميزة عن احترار المياه السطحية الضحلة أو المختلطة جيدًا.
لتسهيل التحليلات المستقبلية الأكثر تفصيلاً، تم تضمين خرائط الحرارة في تطبيق Google Earth Engine علىhttps://susanneabenz. المستخدمين.earthengine.app/view/subsurface-temperature-profiles. يمكن دمج مخرجات GWT المصفوفة مع نماذج درجة حرارة الأنهار العالميةلفهم الاحترار المستقبلي في المياه الجوفية والأنهار المتصلة بشكل أكثر شمولاً. بينما يمثل احترار المياه الجوفية على الأرض بعض الفرص لإنتاج الطاقة الحرارية الأرضية، فإنه يتزايد
الحالة الحالية (2020)
الحالة المتوقعة (2100، SSP 2-4.5، التوقع الوسيط)
الشكل 4 | آثار احترار المياه الجوفية. أ-ج، الحالة الحالية في 2020. د-و، الحالة المتوقعة في 2100 تحت SSP 2-4.5. أ، د، الحرارة المتراكمة من السطح إلى عمق 100 م. الخط في الأسطورة يشير إلى، خريطة تظهر المواقع حيث تكون درجات حرارة المياه الجوفية الشهرية القصوى عند نقطة انحناء التدرج الحراري
ج احترار الملاذات الحرارية بين 2000 و 2020
النقطة (أبرد عمق) أعلى من الإرشادات لدرجات حرارة مياه الشربتغيرات GWT بين 2000 و 2020 (ج) وبين 2000 و 2100 (و) في مواقع الجداول المائية ذات بصمة المياه الجوفية. الخط في الأسطورة يشير إلى.
تهدد النظم البيئية والصناعات المعتمدة عليها، وستؤدي إلى تدهور جودة مياه الشرب، بشكل أساسي في المناطق الأقل تطوراً.
المحتوى عبر الإنترنت
أي طرق، مراجع إضافية، ملخصات تقارير Nature Portfolio، بيانات المصدر، بيانات موسعة، معلومات إضافية، شكر وتقدير، معلومات مراجعة الأقران؛ تفاصيل مساهمات المؤلفين والمصالح المتنافسة؛ وبيانات توفر البيانات والرموز متاحة علىhttps://doi.org/10.1038/s41561-024-01453-x.
References
Meinshausen, M. et al. Historical greenhouse gas concentrations for climate modelling (CMIP6). Geosci. Model Dev. 10, 2057-2116 (2017).
Arias, P. et al. in Climate Change 2021: The Physical Science Basis (eds Masson-Delmotte, V. et al.) 33-144 (Cambridge Univ. Press, 2021).
Kurylyk, B. L. & Irvine, D. J. Heat: an overlooked tool in the practicing hydrogeologist’s toolbox. Groundwater 57, 517-524 (2019).
Bense, V. F. & Kurylyk, B. L. Tracking the subsurface signal of decadal climate warming to quantify vertical groundwater flow rates. Geophys. Res. Lett. https://doi.org/10.1002/2017gl076015 (2017).
Smerdon, J. E. & Pollack, H. N. Reconstructing earth’s surface temperature over the past 2000 years: the science behind the headlines. WIREs Climate Change 7, 746-771 (2016).
Döll, P. & Fiedler, K. Global-scale modeling of groundwater recharge. Hydrol. Earth Syst. Sci. 12, 863-885 (2008).
Famiglietti, J. S. The global groundwater crisis. Nat. Clim. Change 4, 945-948 (2014).
Gleeson, T., Befus, K. M., Jasechko, S., Luijendijk, E. & Cardenas, M. B. The global volume and distribution of modern groundwater. Nat. Geosci. 9, 161-167 (2015).
Taylor, R. G. et al. Ground water and climate change. Nat. Clim. Change 3, 322-329 (2012).
Green, T. R. et al. Beneath the surface of global change: impacts of climate change on groundwater. J. Hydrol. 405, 532-560 (2011).
Rodell, M. et al. Emerging trends in global freshwater availability. Nature 557, 651-659 (2018).
Hannah, D. M. & Garner, G. River water temperature in the United Kingdom. Prog. Phys. Geogr. 39, 68-92 (2015).
Bosmans, J. et al. FutureStreams, a global dataset of future streamflow and water temperature. Sci. Data https://doi.org/ 10.1038/s41597-022-01410-6 (2022).
O’Reilly, C. M. et al. Rapid and highly variable warming of lake surface waters around the globe. Geophys. Res. Lett. https://doi. org/10.1002/2015gl066235 (2015).
Ferguson, G. et al. Crustal groundwater volumes greater than previously thought. Geophys. Res. Lett. https://doi. org/10.1029/2021gl093549 (2021).
Zektser, I. S. & Everett, L. G. Groundwater Resources of the World and Their Use (UNESCO, 2004).
Siebert, S. et al. Groundwater use for irrigation-a global inventory. Hydrol. Earth Syst. Sci. 14, 1863-1880 (2010).
de Graaf, I. E. M., Gleeson, T., van Beek, L. P. H. R., Sutanudjaja, E. H. & Bierkens, M. F. P. Environmental flow limits to global groundwater pumping. Nature 574, 90-94 (2019).
Chen, C.-H. et al. in Groundwater and Subsurface Environments (ed. Taniguchi, M.) 185-199 (Springer, 2011).
Benz, S. A., Bayer, P., Winkler, G. & Blum, P. Recent trends of groundwater temperatures in Austria. Hydrol. Earth Syst. Sci. 22, 3143-3154 (2018).
Riedel, T. Temperature-associated changes in groundwater quality. J. Hydrol. 572, 206-212 (2019).
Cogswell, C. & Heiss, J. W. Climate and seasonal temperature controls on biogeochemical transformations in unconfined coastal aquifers. J. Geophys. Res. https://doi. org/10.1029/2021jg006605 (2021).
Griebler, C. et al. Potential impacts of geothermal energy use and storage of heat on groundwater quality, biodiversity, and ecosystem processes. Environ. Earth Sci. https://doi.org/10.1007/ s12665-016-6207-z (2016).
Retter, A., Karwautz, C. & Griebler, C. Groundwater microbial communities in times of climate change. Curr. Issues Mol. Biol. 41, 509-538 (2021).
Bonte, M. et al. Impacts of shallow geothermal energy production on redox processes and microbial communities. Environ. Sci. Technol. 47, 14476-14484 (2013).
Bonte, M., van Breukelen, B. M. & Stuyfzand, P. J. Temperature-induced impacts on groundwater quality and arsenic mobility in anoxic aquifer sediments used for both drinking water and shallow geothermal energy production. Water Res. 47, 5088-5100 (2013).
Brookfield, A. E. et al. Predicting algal blooms: are we overlooking groundwater? Sci. Total Environ. 769, 144442 (2021).
Bondu, R., Cloutier, V. & Rosa, E. Occurrence of geogenic contaminants in private wells from a crystalline bedrock aquifer in western Quebec, Canada: geochemical sources and health risks. J. Hydrol. 559, 627-637 (2018).
Agudelo-Vera, C. et al. Drinking water temperature around the globe: understanding, policies, challenges and opportunities. Water 12, 1049 (2020).
Mejia, F. H. et al. Closing the gap between science and management of cold-water refuges in rivers and streams. Glob. Chang. Biol. 29, 5482-5508 (2023).
Jyväsjärvi, J. et al. Climate-induced warming imposes a threat to north European spring ecosystems. Glob. Chang. Biol. 21, 4561-4569 (2015).
Stauffer, F., Bayer, P., Blum, P., Molina Giraldo, N. & Kinzelbach, W. Thermal Use of Shallow Groundwater (CRC Press, 2013).
Epting, J., Müller, M. H., Genske, D. & Huggenberger, P. Relating groundwater heat-potential to city-scale heat-demand: a theoretical consideration for urban groundwater resource management. Appl. Energy 228, 1499-1505 (2018).
Benz, S. A., Menberg, K., Bayer, P. & Kurylyk, B. L. Shallow subsurface heat recycling is a sustainable global space heating alternative. Nat. Commun. https://doi.org/10.1038/s41467-022-31624-6 (2022).
Schüppler, S., Fleuchaus, P. & Blum, P. Techno-economic and environmental analysis of an aquifer thermal energy storage (ATES) in germany. Geotherm. Energy https://doi.org/10.1186/ s40517-019-0127-6 (2019).
Eyring, V. et al. Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geosci. Model Dev. 9, 1937-1958 (2016).
Zhang, T. Influence of the seasonal snow cover on the ground thermal regime: an overview. Rev. Geophys. 43, RG4002 (2005).
Zanna, L., Khatiwala, S., Gregory, J. M., Ison, J. & Heimbach, P. Global reconstruction of historical ocean heat storage and transport. Proc. Natl Acad. Sci. USA 116, 1126-1131 (2019).
von Schuckmann, K. et al. Heat stored in the earth system: where does the energy go? Earth Syst. Sci. Data 12, 2013-2041 (2020).
Cuesta-Valero, F. J. et al. Continental heat storage: contributions from the ground, inland waters, and permafrost thawing. Earth Syst. Dyn. 14, 609-627 (2023).
Nissler, E. et al. Heat transport from atmosphere through the subsurface to drinking-water supply pipes. Vadose Zone J. 22, 270-286 (2023).
A Global Overview of National Regulations and Standards for Drinking-Water Quality 2nd edn (WHO, 2O21); https://apps.who.int/ iris/handle/10665/350981
Griebler, C. & Avramov, M. Groundwater ecosystem services: a review. Freshw. Sci. 34, 355-367 (2015).
Mammola, S. et al. Scientists’ warning on the conservation of subterranean ecosystems. BioScience 69, 641-650 (2019).
McDonough, L. K. et al. Changes in global groundwater organic carbon driven by climate change and urbanization. Nat. Commun. https://doi.org/10.1038/s41467-020-14946-1 (2020).
Atawneh, D. A., Cartwright, N. & Bertone, E. Climate change and its impact on the projected values of groundwater recharge: a review. J. Hydrol. 601, 126602 (2021).
Meisner, J. D., Rosenfeld, J. S. & Regier, H. A. The role of groundwater in the impact of climate warming on stream salmonines. Fisheries 13, 2-8 (1988).
Hare, D. K., Helton, A. M., Johnson, Z. C., Lane, J. W. & Briggs, M. A. Continental-scale analysis of shallow and deep groundwater contributions to streams. Nat. Commun. 12, 1450 (2021).
Caissie, D., Kurylyk, B. L., St-Hilaire, A., El-Jabi, N. & MacQuarrie, K. T. Streambed temperature dynamics and corresponding heat fluxes in small streams experiencing seasonal ice cover. J. Hydrol. 519, 1441-1452 (2014).
Wondzell, S. M. The role of the hyporheic zone across stream networks. Hydrol. Process. 25, 3525-3532 (2011).
Liu, S. et al. Global river water warming due to climate change and anthropogenic heat emission. Glob. Planet. Change 193, 103289 (2020).
Publisher’s note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.
Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommons. org/licenses/by/4.0/.
(c) The Author(s) 2024
طرق
نقل الحرارة بالتشتت
نقوم بتقدير درجات الحرارة تحت السطح الشهرية (وبالتالي أيضاً درجات حرارة المياه الجوفية (GWTs) بناءً على فرضية التوازن المحلي) من السطح إلى عمق 100 م للسنوات من 2000 إلى 2020. كما نقوم بفرض نموذجنا بتوقعات مستقبلية تتبع SSP 2-4.5 و SSP 5-8.5 حتى عام 2100. تتحكم درجات الحرارة تحت السطح في القشرة الضحلة بشكل عام بواسطة نقل الحرارة بالتشتت أحادي البعد (1D) (عمودي). يلعب تدفق المياه دوراً أقل وغالباً ما يكون غير ذي أهمية في التحكم في درجات الحرارة تحت السطح، خاصة على مقاييس مكانية أكبر تتوسط تدفقات المياه الجوفية المركزة في العيوب والشقوق وتبادل المياه الجوفية مع المسطحات المائية السطحية. نتبنى نهجنا القائم على التشتت أحادي البعد بدلاً من نموذج عددي ثلاثي الأبعاد لتدفق المياه الجوفية المتزاوج ونقل الحرارة حيث لا توجد حالياً بيانات التوصيف أو القدرة الحاسوبية لتمكين مثل هذا النموذج المتزاوج، ثلاثي الأبعاد لنقل المياه والحرارة على نطاق عالمي. أيضاً، بينما يمكن اكتشاف تأثير تدفق الحرارة على ملفات درجات الحرارة تحت السطح الثابتة أو العابرة باستخدام مسجلات درجات الحرارة الدقيقة ويعطي رؤى قيمة حول تدفقات المياه الجوفية العمودية عندما يتم استخدام الحرارة كعلامة مائية، غالباً ما لا يُعتقد أن معدل احترار المياه الجوفية الضحلة يتأثر بشكل كبير بمعدلات تدفق المياه الجوفية العمودية المتوسطة النموذجية. وفقاً لذلك، تم تجاهل تدفق الحرارة في بعض الدراسات السابقة حول احترار المياه الجوفية على نطاق محلي (على سبيل المثال، المرجع 58). ومع ذلك، للتحقيق بشكل أكبر في الآثار الحرارية للتدفق متعدد الأبعاد، نقوم بتشغيل مجموعة من السيناريوهات ونجد أن التدفق يؤثر فقط بشكل طفيف على معدلات احترار المياه الجوفية في ظروف تدفق المياه الجوفية النموذجية (ملاحظة إضافية 1)، مما يمكننا من استخدام نهجنا.
يمكن أن تكون الظروف الأولية المناسبة أكثر أهمية بكثير لمحاكاة موثوقة لملفات درجات الحرارة-العمق من تضمين تدفق الحرارة. لضمان عدم تأثر ظروفنا الأولية بأي تغير مناخي سابق، نبدأ نموذجنا في عام 1880 عندما لم تكن الثورة الصناعية قد زادت بعد من غازات الدفيئة في الغلاف الجوي وكان المناخ مستقراً نسبياً. كإعداد أولي افتراضي، نحدد ملف درجة حرارة-عمق يزيد بشكل خطي مع العمقمن السطحوفقاً للتدرج الحراري(المرجع 55). في مناطق التربة المتجمدة، يتطلب الاحترار فوق العتبات الحرجة حرارة كامنة لإذابة الأرض بالإضافة إلى الحرارة الحساسة لرفع درجة الحرارة. حيث أننا لا نتضمن تأثيرات الحرارة الكامنة، فإن نتائج النموذج لا تُعرض لمناطق التربة المتجمدة.
نستخدم الحل التحليلي التالي لمعادلة انتقال الحرارة بالتشتت 1D العابرة لوسط متجانس شبه لانهائي خاضع لسلسلة منتغيرات مفاجئة في درجة حرارة السطح:
حيثهو عداد التغير المفاجئ (يعد بالشهر)،هو الوقت،هو سلسلة زمنية لدرجة حرارة سطح الأرض،هو التوصيل الحراري و erfc هي دالة الخطأ التكميلية. تُستخدم هذه المعادلة غالباً بطريقة عكسية لإعادة بناء تاريخ درجة حرارة سطح الأرض قبل الملاحظة من ملفات درجات الحرارة العميقة الملاحظة، مما يوضح فائدتها في التحقيق في استجابة الأنظمة الحرارية تحت السطح للاحتباس الحراري السطحي.
نقوم بتشغيل نموذجنا في Google Earth Engine (GEE)، وتُعرض النتائج في شكل تطبيق Google Earth Engine متاح للجمهور علىhttps://susanneabenz.users.earthengine.app/view/ملفات درجات الحرارة تحت السطح. يقدم التطبيق خرائط قابلة للتكبير من متوسط درجات الحرارة السنوية، والقصوى والدنيا GWT عند أعماق مختلفة والتغيرات الموسمية (الحد الأقصى ناقص الحد الأدنى) لسنوات وسيناريوهات مناخية مختارة. تم إنشاء جميع مجموعات البيانات بدقة أصلية تبلغ 5 كم
عند سطح الأرض. ومع ذلك، يقوم Google Earth Engine تلقائياً بإعادة ضبط مقاييس الصور المعروضة على الخريطة بناءً على مستوى تكبير المستخدم. يتم إنشاء الرسوم البيانية التي تمثل درجات الحرارة في موقع معين بمقياس 5 كم من خلال النقر على الخريطة ويمكن تصديرها بتنسيقات ملفات CSV أو SVQ أو PNG. بالنسبة لجميع التحليلات التي تظهر بيانات سنوية متوسطة عند عمق مستوى المياه، نقوم أولاً بحساب درجات الحرارة الشهرية عند مستوى المياه الجوفية المرتبط قبل حساب متوسط النتائج.
درجات حرارة سطح الأرض
نستخدم سلسلتين زمنيتين متميزتين لدرجات حرارة سطح الأرض: (1) واحدة لتحليل درجات الحرارة الحالية (2020) بناءً بشكل أساسي على بيانات ERA-5و (2) واحدة لتحليل التغيرات المتوقعة بناءً على بيانات CMIP6. بناءً على القدرة الحاسوبية والبيانات المتاحة، لا يمكننا استخدام درجات الحرارة الشهرية لفترة الوقت الكاملة بين عامي 1880 و 2100. بدلاً من ذلك، نقدم درجات الحرارة الشهرية من عام 1981 فصاعداً ودرجات الحرارة المتوسطة السنوية لعام 1880. تم اختيار العتبة 1981 حيث كانت بيانات ERA-5 متاحة في Google Earth Engine من هذه النقطة فصاعداً عند تطوير النموذج.
حيث أن هذه البيانات تُدخل في نموذج الدالة الخطوة التحليلية (المعادلة (1))، نكملها بمتوسط درجات الحرارة في أوائل الثمانينيات (أي، متوسط ثلاث سنوات من 1981 إلى 1984) لتقليل آثار بداية الإشارات الموسمية المفاجئة في بياناتنا. مثال على سلسلة درجات حرارة سطح الأرض الزمنية موضح في الشكل التكميلي 11.
لتحليل GWT الحالي، نستخدم متوسط درجة حرارة التربة الشهرية عندعمق للسنوات من 1981 إلى 2022 بناءً على منتج إعادة التحليل الشهري ERA-5-Landلتشكيل شرط حدود درجة حرارة سطح الأرض للمعادلة (1). تحتوي هذه البيانات على دقة أصلية تبلغ 9 كم عند السطح ومتاحة من خلال كتالوج بيانات GEE. كما استخدمنا شذوذات درجات حرارة الأرض السنوية لعام 1880 للطبقة العليا وفقاً لنموذج غودارد لمعهد الدراسات الفضائية (GISS). تعطي هذه المجموعة من البيانات الفرق في درجة الحرارة بين عامي 1880 و 1980 بدقة أفقية تبلغ(حواليعند خط الاستواء) ويمكن استخراجها منhttps://data.giss.nasa.gov/modelE/transient/Rc_ij.1.11.html. للحصول على درجات الحرارة المطلقة لعام 1880، نطرح الشذوذات من متوسط درجات الحرارة لثلاث سنوات (1981 إلى 1984) من بيانات ERA-5.
تستند التوقعات المستقبلية لدرجات حرارة سطح الأرض إلى درجات حرارة التربة الشهرية الأقرب إلى السطح لسيناريوهات SSP 2-4.5 و SSP 5-8.5 من برنامج CMIP6 المتاحة من 2015 إلى 2100. تتبع اختيار النموذج والمنهجية الأعمال السابقة، ولكن تم تحديثها إلى CMIP6 بناءً على التوافر. في المجموع، نستخدم تسعة نماذج: BCC-CSM2-MR، CanESM5، GFDL-ESM4، GISS-E2-1-G، HadGEM3-GC31-LL، IPSL-CM6A-LR، MIROC6، MPI-ESM1-2-LR، NorESM2-MM. حيثما كان متاحًا، استخدمنا بيانات من التسمية المتغيرة r1i1p1f1؛ ومع ذلك، بالنسبة لـ GISS-E2-1-G و HadGEM3-GC31-LL، لم تكن هذه متاحة، واضطررنا لاستخدام r1i1p1f2 أو r1i1p1f3 بدلاً من ذلك. علاوة على ذلك، كانت NorESM2-MM تفتقر إلى بيانات يناير 2015؛ وبالتالي، استبدلناها ببيانات من ديسمبر 2014 من السيناريو التاريخي. تم جمع البيانات من برنامج أبحاث المناخ العالمي في https://esgf-node.llnl.gov/search/cmip6/. بالإضافة إلى ذلك، تم إعداد بيانات شهرية للسيناريو التاريخي من يناير 1981 إلى ديسمبر 2014 وبيانات سنوية متوسطة لعام 1880. لأخذ الفروق بين نماذج CMIP6 وإعادة تحليل ERA-5 في الاعتبار، نقوم بتعديل مخرجات CMIP6 بناءً على متوسط درجات الحرارة.من ERA-5 بين عامي 1981 و2014 (أي، التداخل بين ERA-5 وسيناريو CMIP6 التاريخي) لكل من نماذج CMIP6 بشكل منفصل كما يلي:
تُحدد درجات الحرارة لكل نموذج قبل أن تُعرض كوسيط والنسب المئوية 25 و75.
النفاذية الحرارية لتحليلنا نستخدم التوصيلية الحرارية الأرضية :
أين هو الموصلية الحرارية الكلية و هو السعة الحرارية الحجمية للكتلة. يتم اشتقاق الموصلية الحرارية للتربة والسعة الحرارية الحجمية لقيم تشبع الماء المختلفة بناءً على أمثلة سابقة.. هذه الطريقة تربط و قيم لأنواع التربة و/أو الصخور المختلفة وفقًا لإرشادات VDI4640إلى خريطة عالمية لنوع التربة و/أو الصخور. تستند هذه الخريطة إلى معلومات حجم الحبيبات من قاعدة بيانات خريطة الرواسب غير المتماسكة (GUM)عندما لا يكون هناك فئة رسوبية متاحة، نقوم بالربط بنوع التربة في GUM. وعندما لا يكون هذا متاحًا أيضًا، نعتمد على قاعدة بيانات الخريطة الليثولوجية العالمية (GLiM).تم تحميل جميع مجموعات البيانات المطلوبة إلى Google Earth Engine بدقتها الأصلية. للرجوع إلى القيم المعينة، يرجى الاطلاع على الجدول التكميلي 1.
نحن نعترف بأن توزيع الخصائص الحرارية تحت السطح غير متجانس. ومع ذلك، فإن السعة الحرارية والموصلية الحرارية للصخور محددة جيدًا ضمن أقل من نصف ترتيب من حيث الحجم.مقارنةً مع العديد من أوامر الحجم للتوصيل الهيدروليكينلاحظ أيضًا أن تشبع الماء يمكن أن يغير الخصائص الحرارية الفردية وقد قمنا وفقًا لذلك بتشغيل نموذجنا لستة مواقع نموذجية مع ثلاث قيم مختلفة من الانتشار الحراري: (1) تربة جافة، (2) تربة رطبة (افتراضي) و(3) تربة مشبعة بالماء (الشكل التكميلي 12). يمكن أن يكون تأثير تشبع الماء على الانتشار الحراري معقدًا حيث إن كل من السعة الحرارية والموصلية الحرارية تزداد مع محتوى الماء (المعادلة (3)). بشكل عام، بالنسبة للمواقع التي تحتوي على مواد غير متماسكة في الطبقة السطحية الضحلة، تزداد معدلات تسخين المياه الجوفية مع تشبع الماء. ومع ذلك، فإن التأثير غير خطي والأثر العام لتشبع الماء على الانتشار الحراري ضئيل لقيم التشبع النسبي بين 0.5 و 1 (المرجع 72). خريطة الانتشار المستخدمة هنا موضحة في الشكل التكميلي 13a.
التدرج الجيوحراري
عندما تكون الحمل غائبًا، فإن التدرج الحراري الجيولوجي; المعادلة (1) هي معدل تغير درجة الحرارة مع العمق بسبب تدفق الحرارة الجيولوجيوالموصلية الحرارية :
مع القيم العالمية لـالمستمد كما هو موصوف سابقًا، ومتوسط تدفق الحرارةمتاح كعالميشبكة متساوية المساحة (حوالي 222 كم عند خط الاستواء)نظرًا لدقتها، فإن هذه البيانات لا تتضمن الشقوق والعيوب الرئيسية، وبالتالي لا يمكننا تقدير درجات حرارة المياه الجوفية في هذه المواقع بشكل صحيح. تم تحميل الشبكة إلى GEE بدقتها الأصلية للتحليل (الشكل التكميلي 13b).
عمق مستوى المياه
تركز الكثير من تحليلاتنا وتفسيراتنا على التوقعات المستقبلية لدرجات الحرارة عند عمق مستوى المياه الجوفية. لذلك، نستخدم نتائج نموذج المياه الجوفية العالمي الذي تم نشره سابقًا.مع شبكة 30 ثانية (حوالي 1 كم عند خط الاستواء) للحصول على متوسط عمق مستوى المياه الجوفية من 2004 إلى 2014. هذه البيانات متاحة كمتوسطات شهرية قمنا بتحميلها إلى GEE بدقتها الأصلية. في المناخات المعتدلة، يقلل النموذج من تقدير عمق مستوى المياه الجوفية المرصود بمقدار 1.5 م، ولذلك قمنا بتحديد الحد الأدنى لعمق مستوى المياه الجوفية إلى 1.5 م كما تم في دراسة سابقة.. ومع ذلك، فإن النموذج الهيدرولوجي (الجيوهيدرولوجي) على النطاق العالمي لفان وآخرينيمكن أن يكشف عن أنماط واسعة النطاق، لكنه ذو فائدة محدودة للتحليل على نطاق صغير ويجب استخدامه بحذر. لذلك نقوم بتشغيل معلومات إضافية لأفضل وأسوأ السيناريوهات حيث نضيف أو نطرح 10 أمتار من عمق مستوى المياه الجوفية (الملاحظة التكميلية 4).
لحساب متوسط درجات حرارة المياه الجوفية السنوية عند مستوى المياه، تم تحديد درجات الحرارة لكل شهر عند عمق مستوى المياه المقابل من خلال ضبطفي المعادلة (1) إلى هذا العمق. من الصعب التنبؤ بالتغيرات المستقبلية في ارتفاع منسوب المياه الجوفية، ولذلك نستند في تحليلنا إلى فرضية أن ارتفاع منسوب المياه الجوفية في المستقبل ثابت. إذا افترضنا أن منسوب المياه الجوفية سيرتفع، فإن الاحترار سيكون أكثر حدة؛ وإذا انخفض منسوب المياه الجوفية، فإن الاحترار كما هو متوقع هنا يكون مبالغًا فيه. مناقشة أكثر تفصيلًا، نمذجة تغيرات منسوب المياه الجوفيةيمكن العثور عليه في الملاحظة التكميلية 4. ومع ذلك، نلاحظ أن ملف درجة الحرارة-العمق المودل (المعادلة (1)) لا يتأثر باختيار عمق مستوى المياه، وبالتالي فإن النتائج عند 10 و 30 مترًا مستقلة عن نموذج مستوى المياه.
تقييم النموذج
لتقييم أداء حسابات درجة حرارة التربة الجوفية لدينا، نستخدم مجموعتين من بيانات درجات حرارة التربة الجوفية المقاسة أو درجات حرارة آبار الاختبار. أولاً، نقارن بياناتنا بمتوسطات درجات حرارة التربة الجوفية السطحية السنوية (أو متعددة السنوات) التي تم تقديمها في دراسة بنز وآخرون.. تتضمن هذه البيانات أكثر من 8000 موقع فردي، بشكل أساسي في أوروبا، حيث تم قياس درجات حرارة المياه الجوفية على الأقل مرتين بين عامي 2000 و2015 على عمق أقل من 60 مترًا. يتم تصفية القياسات بناءً على نصف القطر الموسمي، وهو مقياس يصف ما إذا كان قد تم مراقبة البئر بشكل موحد على مدار الفصول، وبالتالي فإن متوسط درجات الحرارة خالٍ من التحيز الموسمي.. ثانياً، نقارن بياناتنا بملفات درجات الحرارة مع العمق من قاعدة بيانات درجات حرارة الآبار وإعادة بناء المناخ في https://geothermal.earth.lsa.umich.edu/core.html.لـتُعرف هذه البيانات، تاريخ دقيق وعمق القياس. نقوم بتصفية قاعدة البيانات بناءً على وقت القياس وعمق القياس الأول، باستخدام بيانات مأخوذة بعد عام 2000 وبدءًا من عمق أقل من 30 مترًا، مما يؤدي إلى 72 قياسًا لبئر. لتقييم النموذج، نقارنه بدرجات حرارة المياه الجوفية الملاحظة الموضحة أعلاه. نقارن درجات الحرارة المتوسطة السطحية (سنوية متعددة) بدرجات الحرارة المتوسطة عند عمق 30 مترًا (المنتصف بين 0 متر و60 متر، الحد الأقصى لعمق الملاحظات) بين عامي 2000 و2015. بالنسبة لمجموعة بيانات ملفات درجات حرارة عمق البئر لمرة واحدة، نقارن النقاط البيانية السطحية بأرقام درجات الحرارة من نموذجنا عند نفس العمق (مقرب إلى أقرب متر)، الشهر والسنة.
أمثلة على المواقع
نستخدم ستة مواقع موزعة على جميع خطوط العرض كمثال في العديد من أشكالنا، مع مواقع في أستراليا (خط الطولخط العرض ، البرازيل ( )، الصين ( )، المكسيك ( النرويج ) ونيجيريا ( لراحة المستخدم، كل نقطة تقع في موقع العاصمة. ومع ذلك، نظرًا لأن نموذجنا غير قادر على وصف تأثير الحرارة الحضرية بشكل كافٍ على درجات حرارة المياه الجوفية المقاسة، فمن المتوقع أن تكون المياه الجوفية في هذه المواقع أكثر دفئًا، ربما بعدة درجات. تركيزنا هو على معدل الاحترار استجابةً لتغير المناخ.
عمق نقطة انحناء التدرج الحراري الجيولوجي
لإيجاد العمقحتى ملفات درجة الحرارة السنوية المتوسطة حسب العمقمقلوبة (أي، تنخفض مع العمق بدلاً من أن تزداد وفقًا للتدرج الحراري الأرضي)نجد أقصى عمق حيث. نظرًا لمواردنا الحاسوبية، نقوم باختبار ذلك بدقة خطوات للأمتار العشرة الأولى، ثم فيتنزل إلى عمق 50 مترًا وأخيرًا فيتنزل إلى أقصى عمق يبلغ 100 متر.
الطاقة المتراكمة
لتحديد كمية الطاقة المتراكمة في الطبقات السطحية الضحلةنقارن بين متوسط درجات الحرارة السنوية وملفات العمق حتى عمق 100 متر مع الظروف الأوليةعن طريق حل التكامل التالي فيخطوات:
تستخدم هذه التحليل درجات الحرارة تحت السطحية المتوسطة السنويةلعام 2020 أو 2100 للتحليلات الحالية والمتوقعة، على التوالي. السعة الحرارية الحجميةمن المنطقة غير المشبعة (لـفوق مستوى المياه الجوفية) ومنطقة التشبع (لـتحت مستوى المياه) يستخدم قيمًا منفصلة موضحة في الجدول التكميلي 1.
حدود درجات حرارة مياه الشرب
لتقييم تأثير ارتفاع درجة حرارة المياه الجوفية على موارد مياه الشرب، نقارن بين أقصى درجات حرارة المياه الجوفية السنوية والحدود القصوى لدرجات حرارة مياه الشرب التي تلخصها منظمة الصحة العالمية.. نحن نفعل ذلك لدرجات الحرارة عند عمق نقطة انحناء التدرج الحراري، وهي النقطة الأبرد في ملف درجة الحرارة وبالتالي تعتبر سيناريو الأفضل، وعند عمق مستوى المياه لالتقاط إلىمن الآبار التي لا تزيد عمقها عن 5 أمتار تحت مستوى المياهلتحديد عدد السكان المعرضين لخطر تجاوز العتبة، نقارن الخرائط الناتجة مع أعداد السكان. بالنسبة لدرجات الحرارة في عام 2022، نستخدم كثافة السكان المعدلة من الأمم المتحدة لعام 2015 من نموذج سكان العالم الإصدار 4.11.للسيناريوهات المستقبلية، نعتمد على شبكات توقعات السكان العالمية لعام 2100 من سيناريوهات التنمية المستدامة (SSPs).. تتوفر هذه البيانات من خلال مركز البيانات والتطبيقات الاجتماعية والاقتصادية.
أثر على المسطحات المائية السطحية
تتأثر درجات الحرارة في المسطحات المائية السطحية بشدة بتدفقات الحرارة الجوية، ولكن يمكن أن تؤدي تصريف المياه الجوفية وعمليات أخرى إلى فصل درجات الحرارة في الغلاف الجوي وعمود الماء. في الولايات المتحدة، تم تحليل 1,729 موقعًا مائيًا بواسطة هير وآخرين.لتحديد هيمنة تصريف المياه الجوفية ولتحديد العمق النسبي (سطحي أو عميق) للمياه الجوفية المرتبطة. نستخدم هذه المواقع لاستخراج التغيرات في متوسط درجة حرارة المياه الجوفية السنوية عند عمق مستوى المياه من نتائجنا لتقييم تأثير ارتفاع درجة حرارة المياه الجوفية على هذه المسطحات المائية.
توفر البيانات
تم توفير ملفات الراستر (بدقة 5 كم، بصيغة GeoTIFF) والجداول (.CSV) المستخدمة لإنشاء جميع الأشكال في هذه الدراسة في بوابة Scholars Portal Dataverse علىhttps://doi.org/10.5683/SP3/GE4VEQ (المرجع 81). أداة عبر الإنترنت لتسهيل استكشاف نموذج درجة حرارة المياه الجوفية لدينا متاحة على https://susanneabenz.users.earthengine.app/عرض/ملفات درجات حرارة تحت السطح.
توفر الشيفرة
جميع الأكواد المستخدمة متاحة أيضًا في بوابة العلماء داتافيرس تحتhttps://doi.org/10.5683/SP3/GE4VEQ (المرجع 81). يتضمن ذلك الأكواد المكتوبة باستخدام Jupyter Notebook (بايثون) و Google Earth Engine (جافا سكريبت و GoogleColab/بايثون) ووصفًا تفصيليًا للعملية (readme.txt).
References
Tissen, C., Benz, S. A., Menberg, K., Bayer, P. & Blum, P. Groundwater temperature anomalies in central Europe. Environ. Res. Lett. 14, 104012 (2019).
Bodri, L. & Cermak, V. Borehole Climatology (Elsevier, 2007).
Carslaw, H. S. & Jaeger, J. C. Conduction of Heat in Solids (Oxford Univ. Press, 1986).
Turcotte, D. L. & Schubert, G. Geodynamics (Cambridge Univ. Press, 2014).
Kurylyk, B. L., Irvine, D. J. & Bense, V. F. Theory, tools, and multidisciplinary applications for tracing groundwater fluxes from temperature profiles. WIREs Water https://doi.org/10.1002/ wat2.1329 (2018).
Taylor, C. A. & Stefan, H. G. Shallow groundwater temperature response to climate change and urbanization. J. Hydrol. 375, 601-612 (2009).
Bense, V. F., Kurylyk, B. L., van Daal, J., van der Ploeg, M. J. & Carey, S. K. Interpreting repeated temperature-depth profiles for groundwater flow. Water Resour. Res. 53, 8639-8647 (2017).
Brown, J., Ferrians, O., Heginbottom, J. A. & Melnikov, E. CircumArctic map of permafrost and ground-ice conditions, version 2. NSIDC https://nsidc.org/data/GGD318/versions/2 (2002).
Gorelick, N. et al. Google Earth Engine: planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sens. Environ. 202, 18-27 (2017).
ERA5-Land monthly averaged data from 2001 to present. Copernicus Climate Data Store https://cds.climate.copernicus.eu/ doi/10.24381/cds.68d2bb30 (2019).
Hansen, J. et al. Climate simulations for 1880-2003 with GISS modelE. Clim. Dyn. 29, 661-696 (2007).
Soong, J. L., Phillips, C. L., Ledna, C., Koven, C. D. & Torn, M. S. CMIP5 models predict rapid and deep soil warming over the 21st century. J. Geophys. Res. https://doi.org/10.1029/2019jg005266 (2020).
Huscroft, J., Gleeson, T., Hartmann, J. & Börker, J. Compiling and mapping global permeability of the unconsolidated and consolidated earth: GLobal HYdrogeology MaPS 2.0 (GLHYMPS 2.0). Geophys. Res. Lett. 45, 1897-1904 (2018).
VDI 4640-Thermal Use of the Underground (VDI-Gesellschaft Energie und Umwelt, 2010).
Börker, J., Hartmann, J., Amann, T. & Romero-Mujalli, G. Terrestrial sediments of the earth: development of a global unconsolidated sediments map database (GUM). Geochem. Geophys. Geosyst. 19, 997-1024 (2018).
Hartmann, J. & Moosdorf, N. The new global lithological map database GLiM: a representation of rock properties at the earth surface. Geochem. Geophys. Geosyst. https://doi.org/ (2012).
Clauser, C. in Thermal Storage and Transport Properties of Rocks, I: Heat Capacity and Latent Heat (ed. Gupta, H. K.) 1423-1431 (Springer, 2011).
Clauser, C. in Thermal Storage and Transport Properties of Rocks, II: Thermal Conductivity and Diffusivity (ed. Gupta, H. K.) 1431-1448 (Springer, 2011).
Rau, G. C., Andersen, M. S., McCallum, A. M., Roshan, H. & Acworth, R. I. Heat as a tracer to quantify water flow in near-surface sediments. Earth Sci. Rev. 129, 40-58 (2014).
Halloran, L. J., Rau, G. C. & Andersen, M. S. Heat as a tracer to quantify processes and properties in the vadose zone: a review. Earth Sci. Rev. 159, 358-373 (2016).
Davies, J. H. Global map of solid earth surface heat flow. Geochem. Geophys. Geosyst. 14, 4608-4622 (2013).
Fan, Y., Li, H. & Miguez-Macho, G. Global patterns of groundwater table depth. Science 339, 940-943 (2013).
Fan, Y., Miguez-Macho, G., Jobbágy, E. G., Jackson, R. B. & Otero-Casal, C. Hydrologic regulation of plant rooting depth. Proc. Natl Acad. Sci. USA 114, 10572-10577 (2017).
Benz, S. A., Bayer, P. & Blum, P. Global patterns of shallow groundwater temperatures. Environ. Res. Lett. 12, 034005 (2017).
Jasechko, S. & Perrone, D. Global groundwater wells at risk of running dry. Science 372, 418-421 (2021).
Gridded population of the world, version 4 (GPWv4): population density adjusted to match 2015 revision UN WPP country totals, revision 11. CIESIN https://sedac.ciesin.columbia.edu/ data/set/gpw-v4-population-density-adjusted-to-2015-unwp p-country-totals-rev11 (2018).
Gao, J. Global 1-km downscaled population base year and projection grids based on the shared socioeconomic pathways, revision 01. CIESIN https://doi.org/10.7927/q7z9-9r69 (2020).
تم دعم S.A.B. من خلال زمالة بانتينغ ما بعد الدكتوراه، التي تديرها حكومة كندا، ومنذ أكتوبر 2022 كزميلة فريغايست من مؤسسة فولكس فاجن. تم دعم B.L.K. من خلال برنامج كراسي البحث في كندا. تم دعم K.M. من قبل برنامج مارغاريت فون رانغيل التابع لوزارة العلوم والبحث والفنون في بادن-فورتمبيرغ (MWK). نشكر C. Tissen على مشاركة البيانات التي جمعتها في دراستها حول شذوذ درجات حرارة المياه الجوفية في أوروبا.والعديد من الأشخاص والوكالات الأخرى التي تجمع بيانات درجة حرارة المياه الجوفية وتجعلها متاحة من خلال قواعد بيانات (يمكن الوصول إليها علنًا). بدون هذه البيانات، لم يكن من الممكن التحقق الناجح من طريقتنا.
مساهمات المؤلفين
صمم S.A.B. و B.L.K. و D.J.I. الدراسة. طور S.A.B. و B.L.K. و D.J.I. و G.C.R. و P. Blum و K.M. و P. Bayer المنهجية. أعد S.A.B. جميع البيانات والرموز للتحليل وصمم الأشكال. صمم D.J.I. الشكل 1. صمم D.J.I. و G.C.R. وأديا وقيادا مناقشة التحليل في الملاحظة التكميلية 1. كتب S.A.B. و B.L.K. و D.J.I. و G.C.R. المخطوطة. فسر جميع المؤلفين النتائج وحرروا المخطوطة معًا.
تمويل
تم توفير تمويل الوصول المفتوح من قبل معهد كارلسروه للتكنولوجيا (KIT).
يجب توجيه المراسلات والطلبات للحصول على المواد إلى سوزان أ. بنز أو بارريت ل. كوريليك.
معلومات مراجعة الأقران تشكر مجلة Nature Geoscience ماريا كليبيكوفا والمراجعين الآخرين المجهولين على مساهمتهم في مراجعة هذا العمل. المحرر الرئيسي: توماس ريتشاردسون، بالتعاون مع فريق Nature Geoscience.
الشكل البياني الممتد 1| العمق حتى نقطة الانعطاف. يظهر العمق الذي يمكننا من خلاله تتبع تأثير تغير المناخ في شكل ملفات درجة الحرارة-العمق المعكوسة، أي أن درجة الحرارة تتناقص مع العمق و لا تزداد مع العمق كما هو متوقع بناءً على التدرج الحراري الأرضي.و ب، العمق إلى نقطة الانعطاف الجيولوجي في عام 2020 و 2100 وفقًا لـ SSP 2-4.5. ج، العمق إلى نقطة الانعطاف الجيولوجي في عام 2100 وفقًا لـ SSP 5-8.5.
تغيير 2000 إلى 2100 (SSP 2-4.5،توقعات النسب المئوية)
تغيير 2000 إلى 2100 (SSP 2-4.5،توقعات النسب المئوية)
الشكل البياني الموسع 2 | تغيير في درجات حرارة المياه الجوفية بعد SSP الث و نسب المئوية للتوقعات.خريطة التغير في متوسط درجة الحرارة السنوية بين عامي 2000 و2100 وفقًا لسيناريو SSP 2-4.5 عند عمق مستوى المياه (مع الأخذ في الاعتبار تباينها الموسمي). تستند درجات الحرارة في عام 2000 إلى سيناريو CMIP6 التاريخي. تشير الخط في الأسطورة إلى و متوسط درجة حرارة المياه الجوفية السنوي على عمق 5 أمتار تحت السطح.و f، متوسط درجة حرارة المياه الجوفية السنوي على عمق 30 مترًا تحت السطح. تغيرات متوقعة في متوسط درجة حرارة المياه الجوفية السنوية في النسبة المئوية 25. تغيرات متوقعة في درجة حرارة المياه الجوفية السنوية في النسبة المئوية 75.
الشكل البياني الموسع 3| التغير في درجات حرارة المياه الجوفية بين 2000 و 2100 والآثار المترتبة على SSP 5-8.5. أ، خريطة التغير في متوسط درجة الحرارة السنوية بين 2000 و 2100 وفقًا لـ SSP 5-8.5 (توقعات الوسيط) عند عمق مستوى المياه الجوفية (مع الأخذ في الاعتبار تباينها الموسمي). تعتمد درجات الحرارة في 2000 على سيناريو CMIP6 التاريخي. تشير الخط في الأسطورة إلى. ب، تغير درجة الحرارة على عمق 5 أمتار تحت السطح، و ج، 30 مترًا تحت السطح. د، تغير درجات الحرارة بين عام 2000 و
2100 كملفات عمق لمواقع مختارة. تشير الخطوط إلى التوقعات المتوسطة بينما يتم تقديم النسبة المئوية من 25 إلى 75 كظل. هـ، الحرارة المتراكمة حتى عمق 100 متر. تشير الخط في الأسطورة إلى 0 ميغا جول لكلخريطة توضح المواقع التي تكون فيها درجات حرارة المياه الجوفية الشهرية القصوى عند نقطة انحناء التدرج الحراري (أي أعمق نقطة باردة) في عام 2100 أعلى من الإرشادات لدرجات حرارة مياه الشرب. ج، تغييرات درجات حرارة المياه الجوفية بين عامي 2000 و2100 في مواقع الأنهار ذات التوقيع المائي الجوفي.
تغيير 2000 إلى 2100 (SSP 585،النسبة المئوية)
تغيير 2000 إلى 2100 (SSP 585،النسبة المئوية)
الشكل البياني الممتد 4 | تغيير في درجات حرارة المياه الجوفية بعد SSP5 و نسب المئوية للتوقعات. و خريطة التغير في متوسط درجة الحرارة السنوية بين عامي 2000 و2100 وفقًا لسيناريو SSP5-8.5 عند عمق مستوى المياه الجوفية (مع الأخذ في الاعتبار تباينها الموسمي). تستند درجات الحرارة في عام 2000 إلى سيناريو CMIP6 التاريخي. تشير الخطوط في الأسطورة إلى متوسط درجة حرارة المياه الجوفية السنوي على عمق 5 أمتار تحت السطح. و متوسط درجة حرارة المياه الجوفية السنوي على عمق 30 مترًا تحت السطح. أ إلى ج، متوسط درجة حرارة المياه الجوفية السنوي للتغيرات المتوقعة في النسبة المئوية 25. د إلى و، متوسط درجة حرارة المياه الجوفية السنوي للتغيرات المتوقعة في النسبة المئوية 75.
نقطة الانعطاف (2100، SSP 2-4.5)
الشكل البياني الممتد 5 | العمق حتى نقطة الانعطاف لتوقعات SSP في النسبة المئوية 25 و75. العمق الذي يمكننا من خلاله تتبع تأثير تغير المناخ في شكل ملفات درجة الحرارة المعكوسة حسب العمق، أي أن درجة الحرارة تتناقص مع العمق وليس تزداد مع العمق كما هو متوقع بناءً على تدرج الحرارة الجيولوجية. و نقطة الانعطاف لـ SSP2-4.5 في عام 2100 بناءً على تقديرات النسبة المئوية 25 أو 75، على التوالي. و نقطة الانعطاف لـ SSP5-8.5 في عام 20100 بناءً على توقعات النسبة المئوية 25 أو بالأحرى توقعات النسبة المئوية 75.
تغيير 2000 إلى 2100 (SSP 245،توقعات النسب المئوية
تغيير 2000 إلى 2100 (SSP 245،توقعات النسب المئوية)
الشكل البياني الممتد 6 | تداعيات ارتفاع درجة حرارة المياه الجوفية على توقعات SSP 2-4.5 للنسبة المئوية 25 و 75. أ و د، الحرارة المتراكمة حتى عمق 100 متر لتوقعات النسبة المئوية 25 و 75 لـ SSP 2-4.5 على التوالي. الخط في الأسطورة يشير إلى 0 ميغا جول لكل و المواقع التي تصل فيها أقصى درجات حرارة التربة الشهرية عند نقطة انحناء التدرج الحراري (أي أعمق نقطة باردة) في عام 2100 هي
ج: ارتفاع درجة حرارة الملاذات الحرارية بين عامي 2000 و 2100
f: ارتفاع درجات الحرارة في ملاذات حرارية بين عامي 2000 و 2100
الإرشادات أعلاه لدرجات حرارة مياه الشرب (DWTs) لنماذج SSP 2-4.5 عند النسب المئوية 25 و75، على التوالي. ج و ف، تغييرات GWT بين عامي 2000 و2100 في مواقع الأنهار ذات التوقيع الجوفي لنماذج SSP 2-4.5 عند النسب المئوية 25 و75، على التوالي.
تغيير 2000 إلى 2100 (SSP 585،توقعات النسب المئوية)
تغيير 2000 إلى 2100 (SSP 585،توقعات النسب المئوية)
الشكل البياني الموسع 7 | تأثير تسخين المياه الجوفية على توقعات SSP 5-8.5 للنسبة المئوية 25 و 75. أ و د، الحرارة المتراكمة حتى عمق 100 متر لتوقعات النسبة المئوية 25 و 75 لـ SSP 5-8.5 على التوالي. الخط في الأسطورة يشير إلى 0 ميغا جول لكل و المواقع التي تصل فيها أقصى قيم GWT الشهرية عند نقطة انحناء التدرج الحراري (أي أعمق نقطة باردة) في عام 2100 هي
ج: ارتفاع درجة حرارة الملاذات الحرارية بين عامي 2000 و 2100
f: ارتفاع درجات الحرارة في ملاذات حرارية بين عامي 2000 و 2100
الإرشادات المذكورة أعلاه لدرجات حرارة مياه الشرب (DWTs) لسيناريو SSP 5-8.5 للتوقعات في النسبة المئوية 25 و 75، على التوالي. ج و ف، تغييرات درجة حرارة المياه الجوفية بين عامي 2000 و 2100 في مواقع الأنهار التي تحمل توقيع المياه الجوفية لسيناريو SSP 5-8.5 للتوقعات في النسبة المئوية 25 و 75، على التوالي.
الشكل البياني الموسعالحرارة المتراكمة في المنطقة المشبعة (أي، تحت مستوى المياه) حتى عمق 100 متر. أ، الحرارة المتراكمة في المنطقة المشبعة في عام 2020. ب وج، الحرارة المتراكمة في المنطقة المشبعة في عام 2100 وفقًا للتوقعات المتوسطة لـ SSP2-4.5 و SSP5-8.5، على التوالي.
SSP 2-4.5،توقعات النسب المئوية
SSP 5-8.5،توقعات النسب المئوية
الشكل 9 من البيانات الموسعة | الحرارة المتراكمة في المنطقة المشبعة (المعرفة بأنها تحت مستوى المياه حتى عمق 100 متر) ودرجات الحرارة القصوى (استنادًا إلى درجات حرارة المياه الجوفية الشهرية) عند عمق نقطة الانعطاف الحراري الجيولوجي، مما يظهر تجاوز الحدود الإرشادية لدرجات حرارة مياه الشرب (DWTs) لتوقعات SSP في النسبة المئوية 25 و75. أ و ب، الحرارة المتراكمة في المنطقة المشبعة لتوقعات SSP 2-4.5 في النسب المئوية 25 و75 على التوالي. و المواقع التي تسجل أعلى درجات الحرارة
SSP 2-4.5،توقعات النسب المئوية
SSP 5-8.5،توقعات النسب المئوية تجاوز الحدود الإرشادية لدرجات حرارة مياه الشرب (DWTs) لنماذج SSP 2-4.5 عند النسب المئوية 25 و75، على التوالي. هـ و و، الحرارة المتراكمة في المنطقة المشبعة لنماذج SSP 5-8.5 عند النسب المئوية 25 و75، على التوالي. و المواقع التي تتجاوز فيها درجات الحرارة القصوى الحدود الإرشادية لدرجات حرارة المياه العميقة (DWTs) لنماذج SSP 5-8.5 في النسب المئوية 25 و75 على التوالي.
الشكل البياني الموسع | المواقع التي تتجاوز فيها أقصى قيم GWT الشهرية عند عمق مستوى المياه الجوفية الحدود الإرشادية لدرجات حرارة مياه الشرب (DWTs). أ، الحد الأقصى لمستويات المياه الجوفية الشهرية عند عمق منسوب المياه الجوفية في عام 2020. ب وج، الحد الأقصى لمستويات المياه الجوفية الشهرية عند عمق منسوب المياه الجوفية في عام 2100 وفقًا للتوقعات المتوسطة لـ SSP2-4.5 و SSP5-8.5، على التوالي.
مركز دراسات موارد المياه وقسم الهندسة المدنية وموارد الهندسة، جامعة دالهوزي، هاليفاكس، نوفا سكوشا، كندا.معهد الفوتوغرامتري والاستشعار عن بُعد، معهد كارلسروه للتكنولوجيا، كارلسروه، ألمانيا.معهد الأبحاث للبيئة وسبل العيش، جامعة تشارلز داروين، كاسوارينا، الإقليم الشمالي، أستراليا.مدرسة العلوم البيئية والحياتية، جامعة نيوكاسل، كالاها، نيو ساوث ويلز، أستراليا.قسم الجيولوجيا التطبيقية، جامعة مارتن لوثر هاله-فيتنبرغ، هاله، ألمانيا.معهد علوم الأرض التطبيقية، معهد كارلسروه للتكنولوجيا، كارلسروه، ألمانيا.قسم البيئة الوظيفية والتطورية، جامعة فيينا، فيينا، النمسا.البريد الإلكتروني: سوزان.بينز@kit.edu; barret.kurylyk@dal.ca
Aquifers contain the largest store of unfrozen freshwater, making groundwater critical for life on Earth. Surprisingly little is known about how groundwater responds to surface warming across spatial and temporal scales. Focusing on diffusive heat transport, we simulate current and projected groundwater temperatures at the global scale. We show that groundwater at the depth of the water table (excluding permafrost regions) is conservatively projected to warm on average by between 2000 and 2100 under a medium emissions pathway. However, regional shallow groundwater warming patterns vary substantially due to spatial variability in climate change and water table depth. The lowest rates are projected in mountain regions such as the Andes or the Rocky Mountains. We illustrate that increasing groundwater temperatures influences stream thermal regimes, groundwater-dependent ecosystems, aquatic biogeochemical processes, groundwater quality and the geothermal potential. Results indicate that by 2100 following a medium emissions pathway, between 77 million and 188 million people are projected to live in areas where groundwater exceeds the highest threshold for drinking water temperatures set by any country.
Earth’s climatic system warms holistically in response to the radiative imbalance from increased concentrations of greenhouse gases . While the ocean absorbs most of this additional heat , the terrestrial subsurface and groundwater also function as a heat sink. With a stable climate, seasonal temperature variation penetrates to a depth of , below which temperatures generally increase with depth in accordance with the geothermal gradient . However, present-day borehole temperature-depth profiles frequently show an inversion (that is, temperature decreasing with depth) for up to 100 m due to recent, decadal surface warming . Deviations from steady-state subsurface temperatures in deep boreholes (for example, ) have been used to evaluate terrestrial heat storage and to estimate past,
pre-observational surface temperature changes at a global scale . Previous multi-continental synthesis studies on subsurface warming provide critical information on climate dynamics, but impacts on groundwater resources and associated implications are commonly ignored.
With the advent of the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellites, global datasets and global hydrological models, there is an emerging body of global-scale groundwater research . However, global-scale groundwater studies so far have focused on resource quantity (for example, levels, recharge rates and gravity signals), whereas global-scale research into groundwater quality, including temperature, is rare. Furthermore, prominent syntheses of the relationship between anthropogenic climate change and
groundwater (for example, refs.10,11) concentrate on quantity leaving quality aspects unexplored . Water temperature, sometimes known as the ‘master environmental variable’ (ref. 13), is an understudied groundwater quality parameter in the context of climate change.
Whereas global studies of river and lake warming have been conducted , there are no global assessments of climate change impacts on groundwater temperatures (GWTs). This is despite the high importance of groundwater, which represents the largest global reservoir of unfrozen freshwater , providing at least part of the water supply for half the world and close to half of the global irrigation demand . It also sustains terrestrial and aquatic ecosystems , particularly in the face of climate change . Given the role of temperature as an overarching water quality variable and observational evidence of groundwater warming in different countries in response to recent climate change , the potential impact of climate warming on groundwater temperatures at a global scale remains a critical knowledge gap.
Groundwater temperature influences a suite of biogeochemical processes that alter groundwater quality . For example, an increase in temperatures reduces gas solubility and raises metabolism of organisms, with an increased rate of oxygen consumption and a shift in redox conditions . Because many aquifers already possess low oxygen concentrations, a small change in temperature could trigger a shift from an oxic to a hypoxic or even an anoxic regime . This switch can in turn facilitate the mobilization of redox-sensitive constituents such as arsenic, manganese and phosphorus . Increases in soluble phosphorus in groundwater discharging to surface water can trigger harmful algal blooms , and elevated arsenic and manganese contents in potable water supplies pose direct risks to human health . Groundwater warming will also cause a shift in groundwater community composition with a challenge to biodiversity and the risk of an impaired cycling of carbon and nutrients . Shallow soil and groundwater warming may also cause temperatures in water distribution networks to cross critical thresholds, with potential health implications such as the growth of pathogens such as Legionella spp. .
Diffusive discharge of thermally stable groundwater to surface water bodies modulates their temporal thermal regimes . Also, focused groundwater inflows can create cold-water plumes that provide thermal refuge for stressed aquatic species , including many prize cold-water fish. Accordingly, groundwater warming will increase ambient water temperatures in surface water bodies and the temperatures of groundwater-sourced thermal refuges. Spring ecosystems will also be affected. For example, crenobionts (true spring water species) have a very narrow temperature optimum and tolerance; hence, warming groundwater near the mouths of springs will lead to changes in their reproduction cycles, food web interactions and finally a loss of sensitive species .
Groundwater warming can also have positive effects as the accumulated thermal energy can be recycled through shallow, low-carbon geothermal energy systems . Whereas studies typically focus on recycling the waste heat from anthropogenic sources, particularly from subsurface urban heat islands , the subsurface heat accumulating due to climate change also has the potential to sustainably satisfy local heating demands . However, increased warming will make cooling systems less efficient .
Here we develop and apply a global-scale heat-transport model (thermal diffusion) to quantify groundwater temperatures in space and time and their response to recent and projected climate change (Fig. 1a,b). Our objective is to reveal the potential magnitude and long-term implications of ongoing shallow groundwater warming and to identify ‘hotspots’ of concern. The model utilizes standard climate projections to driveglobal groundwater warming down to 100 m below ground surface but with a focus on temperatures at the depth of the water table. We discuss (1) where aquifer warming will influence the viability of shallow geothermal heat recycling in the shallow subsurface (Fig. 1c), (2) given how it impacts microbial activity and groundwater chemistry, where groundwater temperature may cross key thresholds
set by drinking water standards (Fig. 1d) and (3) where discharge of warmed groundwater will have the most pronounced impact on river temperatures and aquatic ecosystems (Fig. 1e). Our model is global, and its resolution limits detailed capture of small-scale processes, producing conservative results based on tested hydraulic and thermal assumptions, including realistic advection from basin-scale recharge. More localized processes may lead to higher groundwater temperatures in areas with increased downward flow (for example, river-based recharge) or elevated surface temperatures (for example, urban heat islands) (Supplementary Note 1 provides details).
Groundwater temperatures
We use gridded data to calculate transient subsurface temperaturedepth profiles across the globe (Methods). Besides past and current temperatures, we present potential (modest mitigation) and worst-case (no mitigation) projections to 2100 based on the Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 2-4.5 or SSP 5-8.5 climate scenarios of phase 6 the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) (ref. 37). Results can be accessed and visually explored using an interactive Google Earth Engine app available at https://susanneabenz.users.earthengine.app/ view/subsurface-temperature-profiles. Figure 2a-c displays maps of mean GWT at the depth of the water table and at 5 and 30 m below ground surface for 2020.
Comparison with measured data demonstrates a good accuracy of the model given the global scale with a root mean square error of and a coefficient of determination of 0.75 (Fig. 2d). An in-depth discussion on model reliability, uncertainty and limitations is given in Supplementary Note 2.
The median GWT at the water table in 2020 was , ; 10th, 90th percentile; Fig. 2a). In comparison, using the same ECMWF re-analysis (ERA-5) data product, air temperatures in 2020 were lower at . This thermal offset is attributable to various processes and conditions including snow pack insulation in colder climates and increased temperatures with depth following the geothermal gradient.
Simulated temperature-depth profiles are displayed at six example locations in Fig. 2e, including their seasonal envelope. Supplementary Note 3 provides a discussion of seasonality. Whereas all locations show an inversion of the temperature-depth profile, the depth at which this thermal gradient ‘inflection point’ (ref. 4) is reached varies greatly based on the rate and duration of recent climate change. At the example location in Mexico, temperatures begin to increase with depth (as expected based on the local geothermal gradient) from approximately 10 m downwards, whereas at the example location in Brazil, the inflection point reaches a depth of 45 m (Fig. 2c). Globally, it has reached (Extended Data Fig. 1a). Heat advection from vertical groundwater flow may also influence the depth of the inflection point , but only heat diffusion is considered in our model as this is the dominant heat-transport mechanism at the modelled spatial scale (Methods).
To better assess the impact of recent climate change on groundwater temperatures at the water table depth, we compare annual mean GWTs from 2000 and 2020. Over this 20-year period, GWTs increased on average by (Fig. 3a). We do not find any distinct large-scale patterns. However, some of the highest temperature increases occur in parts of Russia (for example, north of Novosibirsk), while parts of Canada experienced cooling (for example, in Saskatoon) between the two years. Both regions have shallow water tables, with GWTs tightly coupled to seasonal surface temperature variations and short-term intra-annual changes, rather than just the long-term surface temperature signals. As such, one hot summer can drastically alter the modelled GWT difference between 2000 and 2020. The influence of weather conditions for a given year is also notable in the depth profiles for six selected locations (Fig.3d). Noticeable variations occur in the upper 5 m of mean temperature
Fig. 1 | Processes and impacts related to groundwater temperature changes. , Increases in surface air and ground surface temperatures (a) drive increases in groundwater temperatures (b) that, in turn, impact the geothermal potential for shallow geothermal energy systems (c), groundwater chemistry
and microbiology, which in turn impacts water quality (d) and groundwaterdependent ecosystems (e). Figure created with images from the UMCES IAN Media Library under a Creative Commons license CC BY-SA 4.0.
range profiles with temperature changes of at the location in Australia, compared with at the location in Nigeria. These effects of intra-annual and short-term interannual variations in weather are attenuated at greater depths (for example, 30 m ). Long-term (climate change) effects penetrate deeper, although groundwater warming may be less pronounced with depth due to the time lag between surface and subsurface temperature signals (Fig. 3c).
Over the entire century (between 2000 and 2100), groundwater warming is also projected to increase; globally averaged GWTs at the water table (at its current level) increase by following SSP 2-4.5 median projections (Fig. 3e-g; Extended Data Fig. 2 for 25th ( ) and 75th percentile ( ) projections) and by following SSP median projections (Extended Data Figs. 3a-d and 4;25th percentile projections ; 25th percentile projections .
We observe a clear signal of climate change by studying the depth down to which the temperature profile is reversed and temperatures are decreasing outside of seasonal effects. In 2100 the geothermal gradient inflection point is projected to reach on average following SSP 2-4.5 median projections ( for 25th percentile and for 75 th percentile projections) or , 100) m following SSP 5-8.5 median projections ( for 25th percentile and for 75th percentile projections; Extended Data Figs. 1b,c and 5).
Accumulated energy
The overall increase in GWT can be quantified as accumulated energy (Methods). By 2020, a net energy amount of has already been absorbed by the terrestrial subsurface (Fig. ) since the beginning of the industrial revolution. In comparison, or about 25 times more has been absorbed by the oceans over a similar time period . A review of Earth’s energy imbalance identifies a total heat gain of for the time period 1971-2018 only, attributing about of that to land areas including permafrost regions ( , that is, a similar magnitude as our estimate) . In a similar range is the that was stored in the continental landmass since 1960 following a recent study; is from heat storage .
We project that by 2100 accumulated subsurface energy will be following SSP 2-4.5 median projections ( ; Fig. 4 d ), following 25 th percentile projections ( 255 ( 162 , 361) ) and following 75th percentile projections ; Extended Data Fig. 6). Under SSP we get for the median projections ; Extended
Data Fig. 3e), for the 25th percentile projections (412 (285, 564) ) and for the 75th percentile projections ( 644 ; Extended Data Fig. 7). This accumulated heat can be extracted from the subsurface through wells in productive aquifers, but in lower-permeability zones and the unsaturated zone, less-efficient borehole heat exchangers would be necessary . Hence, we assessed the energy accumulated in the saturated zone only (below the current water table) in Extended Data Fig. 8-on average, there is 68 (13, 133) of heat in the global subsurface saturated zone in 2020.
By comparing the accumulated aquifer thermal energy in the United States (about ) with local residential heating demands (about 35,000 MJ per household in 2015 following the US Energy Information Administration 2015 Energy Consumption Survey), we find that, if recycled, the energy accumulated below an average home ( for the floor area in new single-family houses following the 2015 ‘Characteristics of new housing’ report, USDepartment of Commerce) in 2020 would fulfil about four months of heating demands. However, by 2100 , global heat storage in the saturated zone is projected to increase to following SSP2-4.5 and following SSP 5-8.5 median projections (Extended Data Figs. 8 and 9 for 25th and 75th percentile projections). With heating demands projected to decline due to higher temperatures and improved building insulation, recycling this subsurface heat will therefore become more feasible and is a carbon-reduced heat source that will benefit from climate change . Conversely, cooling systems that rely on geothermal sources will be less efficient.
Implications for drinking water quality
Whereas groundwater warming offers benefits for geothermal heating systems, the accumulated heat also threatens water quality. In many developing countries or in poor and rural areas within developed countries, groundwater may be consumed directly without treatment or storage. It may also indirectly impact temperatures of drinking water within pipes . In these regions in particular, the changes in water chemistry or microbiology that are associated with groundwater warming have to be carefully considered.
According to the World Health Organization, only 18 of 125 countries have temperature guidelines for drinking water . These temperature guidelines, which are often aesthetic guidelines, range from to , with a median of . Figure 4 b shows where annual maximum groundwater temperatures at the geothermal gradient inflection point, that is, the most conservative depth as it is the coldest point in the tem-perature-depth profile, are above these thresholds in 2020. At this time, more than 29 million people live in areas where our modelled maximum
Fig. 2 | Current groundwater temperatures. a-c, Map of modelled mean annual temperatures at the depth of the water table (a), at 5 m below ground surface (b) and at 30 m below ground surface (c) in 2020. d, Comparison of modelled and observed groundwater temperatures. Blue markers are (multi-) annual mean temperatures observed between 2000 and 2015 at an unspecified depth against modelled temperatures of the same time period at 30 m depth. Grey markers
are temperatures of a single point in time versus modelled temperatures of the same time and depth. A histogram of the errors (observed minus modelled temperatures) is shown in the upper left corner. e, Modelled temperature-depth profiles showing mean annual temperatures and the seasonal envelope for the locations displayed in a. Please note that we use bulk thermal properties, and the water table depth is thus not an input parameter into our model.
GWT exceeded . If water is extracted at the depth of the water table, this increases to close to 31 million (Extended Data Fig. 10). Following SSP 2-4.5 median projections by 2100, these numbers will increase to 77 million to 188 million depending on the depth of extraction ( 72 to 101 for 25th percentile projection; 86to 395 for 75th percentile projections; Fig. 4d and Extended Data Figs. 5 and 9). Following SSP 5-8.5 median projections, 59 million to 588 million people will live in areas where maximum GWTs exceed the highest thresholds for drinking water temperatures ( 54 to 314 for 25th percentile projection; 66 to 1,078 for 75th percentile projections; Extended Data Figs. 3f, 6 and 9). Due to the different population distributions, SSP 5-8.5 projects fewer people at risk than SSP 2-4.5 for the lower estimates.
Implications for groundwater-dependent ecosystems
The ecosystems most dependent on groundwater are those in the aquifers themselves. A temperature increase may threaten groundwater biodiversity and ecosystem services . Also, the increased metabolic rates of microbes caused by warming will accelerate the cycling of organic and inorganic matter, additionally fuelled by the increasing
importance of dissolved organic carbon to the subsurface .Combined with decreasing groundwater recharge as projected for many North African, southern European and Latin American countries , this may transform oxic subsurface environments into anoxic .
Groundwater warming also threatens many riverine groundwaterdependent ecosystems and the industries (for example, fisheries) that they support . To capitalize on past continental-scale research related to groundwater, river temperature and ecosystems, we compare our modelled spatial patterns of groundwater warming in the conterminous United States to a recent distributed analysis of 1,729 stream sites . The amplitude and phase of seasonal temperature signals in these surface water bodies were used to reveal the thermal influence and source depth of groundwater discharge to these streams, with about classified as groundwater dominated. Our results show that GWT at the water table for the groundwater-dominated stream sites increased by between 2000 and 2020 and 1.3 ( 0.3 , and between 2000 and 2100 following SSP 2-4.5 and SSP 5-8.5 median projections, respectively (Fig. 4c,f and Extended Data Fig. 3g). Twenty-fifth percentile projections reveal and and 75 th percentile projections and
Fig. 3 | Change in groundwater temperatures between 2000 and 2020 and between 2000 and 2100 following SSP 2-4.5. a-d, Recent (2000 to 2020)
changes. e-h, Projected (2000-2100) changes. a,e, Map of the change in annual mean temperature at the depth of the water table. The line in the legend indicates , Temperature change 5 m below the land surface (b,f) and 30 m
below the land surface (c,g). d,h, Change in temperatures between 2000 and 2020 (d) and difference between 2000 and 2100 (h) as depth profiles for selected locations (symbols in and ). Lines in indicate median projections, whereas 25th to 75th percentiles (pct.) are presented as shading. between 2000 and 2100 following SSP 2-4.5 and SSP 5-8.5, respectively (Extended Data Figs. 6 and 7).
The warming groundwater will inevitably raise the ambient temperature of surface water systems thermally influenced by groundwater discharge. Furthermore, such groundwater warming will even more strongly impact the thermal regimes of groundwater-fed thermal refuges (for example, at the outlets of springs or groundwater-dominated tributaries flowing into rivers) and cause them to more regularly cross critical temperature thresholds for resident species seeking relief from thermal stress. Given the connection between aquifer thermal regimes and river sediment temperatures , ground water warming also threatens the thermal suitability of benthic ecosystems and spawning areas for fish , posing a major risk to fisheries and other dependent industries.
Summary and model application
In summary, global climate change is leading to increased atmospheric and surface water temperatures, both of which have already been assessed across spatial scales ranging from local to global. Here we contribute to the global analyses of environmental temperature change and of groundwater resources through the presentation of projected
groundwater temperature change to 2100 at a global scale. Our analyses are based on reasonable hydraulic and thermal assumptions providing conservative estimates and allow for both the hindcasting and forecasting of groundwater temperatures. Future groundwater temperature forecasts are based on both SSP 2-4.5 and 5-8.5 climate scenarios. We provide global temperature maps at the depth of the water table, 5 and 30 m below land surface, and these highlight that places with shallow water tables and/or high rates of atmospheric warming will experience the highest groundwater warming rates globally. Importantly, given the vertical dimension of the subsurface, groundwater warming is inherently a three-dimensional (3D) phenomenon with increased lagging of warming with depth, making aquifer warming dynamics distinct from the warming of shallow or well-mixed surface water bodies.
To facilitate more detailed future analyses, the temperature maps are included in a Google Earth Engine app at https://susanneabenz. users.earthengine.app/view/subsurface-temperature-profiles. The gridded GWT output could be integrated with global river temperature models to more holistically understand future warming in aquifers and connected rivers. Whereas the warming of Earth’s groundwater poses some opportunities for geothermal energy production, it increasingly
Current status (2020)
Projected status (2100, SSP 2-4.5, median projection)
Fig. 4 | Implications of groundwater warming. a-c, Current status in 2020.d-f, Projected status in 2100 under SSP 2-4.5. a,d, Accumulated heat from the surface to 100 m depth. The line in the legend indicates , Map showing locations where maximum monthly GWTs at the thermal gradient inflection
C Warming of thermal refugia between 2000 and 2020
point (coldest depth) are above guidelines for drinking water temperatures (DWTs) GWT changes between 2000 and 2020 (c) and between 2000 and 2100 (f) at stream sites with a groundwater signature . The line in the legend indicates .
threatens ecosystems and the industries depending on them, and it will degrade drinking water quality, primarily in less-developed regions.
Online content
Any methods, additional references, Nature Portfolio reporting summaries, source data, extended data, supplementary information, acknowledgements, peer review information; details of author contributions and competing interests; and statements of data and code availability are available at https://doi.org/10.1038/s41561-024-01453-x.
References
Meinshausen, M. et al. Historical greenhouse gas concentrations for climate modelling (CMIP6). Geosci. Model Dev. 10, 2057-2116 (2017).
Arias, P. et al. in Climate Change 2021: The Physical Science Basis (eds Masson-Delmotte, V. et al.) 33-144 (Cambridge Univ. Press, 2021).
Kurylyk, B. L. & Irvine, D. J. Heat: an overlooked tool in the practicing hydrogeologist’s toolbox. Groundwater 57, 517-524 (2019).
Bense, V. F. & Kurylyk, B. L. Tracking the subsurface signal of decadal climate warming to quantify vertical groundwater flow rates. Geophys. Res. Lett. https://doi.org/10.1002/2017gl076015 (2017).
Smerdon, J. E. & Pollack, H. N. Reconstructing earth’s surface temperature over the past 2000 years: the science behind the headlines. WIREs Climate Change 7, 746-771 (2016).
Döll, P. & Fiedler, K. Global-scale modeling of groundwater recharge. Hydrol. Earth Syst. Sci. 12, 863-885 (2008).
Famiglietti, J. S. The global groundwater crisis. Nat. Clim. Change 4, 945-948 (2014).
Gleeson, T., Befus, K. M., Jasechko, S., Luijendijk, E. & Cardenas, M. B. The global volume and distribution of modern groundwater. Nat. Geosci. 9, 161-167 (2015).
Taylor, R. G. et al. Ground water and climate change. Nat. Clim. Change 3, 322-329 (2012).
Green, T. R. et al. Beneath the surface of global change: impacts of climate change on groundwater. J. Hydrol. 405, 532-560 (2011).
Rodell, M. et al. Emerging trends in global freshwater availability. Nature 557, 651-659 (2018).
Hannah, D. M. & Garner, G. River water temperature in the United Kingdom. Prog. Phys. Geogr. 39, 68-92 (2015).
Bosmans, J. et al. FutureStreams, a global dataset of future streamflow and water temperature. Sci. Data https://doi.org/ 10.1038/s41597-022-01410-6 (2022).
O’Reilly, C. M. et al. Rapid and highly variable warming of lake surface waters around the globe. Geophys. Res. Lett. https://doi. org/10.1002/2015gl066235 (2015).
Ferguson, G. et al. Crustal groundwater volumes greater than previously thought. Geophys. Res. Lett. https://doi. org/10.1029/2021gl093549 (2021).
Zektser, I. S. & Everett, L. G. Groundwater Resources of the World and Their Use (UNESCO, 2004).
Siebert, S. et al. Groundwater use for irrigation-a global inventory. Hydrol. Earth Syst. Sci. 14, 1863-1880 (2010).
de Graaf, I. E. M., Gleeson, T., van Beek, L. P. H. R., Sutanudjaja, E. H. & Bierkens, M. F. P. Environmental flow limits to global groundwater pumping. Nature 574, 90-94 (2019).
Chen, C.-H. et al. in Groundwater and Subsurface Environments (ed. Taniguchi, M.) 185-199 (Springer, 2011).
Benz, S. A., Bayer, P., Winkler, G. & Blum, P. Recent trends of groundwater temperatures in Austria. Hydrol. Earth Syst. Sci. 22, 3143-3154 (2018).
Riedel, T. Temperature-associated changes in groundwater quality. J. Hydrol. 572, 206-212 (2019).
Cogswell, C. & Heiss, J. W. Climate and seasonal temperature controls on biogeochemical transformations in unconfined coastal aquifers. J. Geophys. Res. https://doi. org/10.1029/2021jg006605 (2021).
Griebler, C. et al. Potential impacts of geothermal energy use and storage of heat on groundwater quality, biodiversity, and ecosystem processes. Environ. Earth Sci. https://doi.org/10.1007/ s12665-016-6207-z (2016).
Retter, A., Karwautz, C. & Griebler, C. Groundwater microbial communities in times of climate change. Curr. Issues Mol. Biol. 41, 509-538 (2021).
Bonte, M. et al. Impacts of shallow geothermal energy production on redox processes and microbial communities. Environ. Sci. Technol. 47, 14476-14484 (2013).
Bonte, M., van Breukelen, B. M. & Stuyfzand, P. J. Temperature-induced impacts on groundwater quality and arsenic mobility in anoxic aquifer sediments used for both drinking water and shallow geothermal energy production. Water Res. 47, 5088-5100 (2013).
Brookfield, A. E. et al. Predicting algal blooms: are we overlooking groundwater? Sci. Total Environ. 769, 144442 (2021).
Bondu, R., Cloutier, V. & Rosa, E. Occurrence of geogenic contaminants in private wells from a crystalline bedrock aquifer in western Quebec, Canada: geochemical sources and health risks. J. Hydrol. 559, 627-637 (2018).
Agudelo-Vera, C. et al. Drinking water temperature around the globe: understanding, policies, challenges and opportunities. Water 12, 1049 (2020).
Mejia, F. H. et al. Closing the gap between science and management of cold-water refuges in rivers and streams. Glob. Chang. Biol. 29, 5482-5508 (2023).
Jyväsjärvi, J. et al. Climate-induced warming imposes a threat to north European spring ecosystems. Glob. Chang. Biol. 21, 4561-4569 (2015).
Stauffer, F., Bayer, P., Blum, P., Molina Giraldo, N. & Kinzelbach, W. Thermal Use of Shallow Groundwater (CRC Press, 2013).
Epting, J., Müller, M. H., Genske, D. & Huggenberger, P. Relating groundwater heat-potential to city-scale heat-demand: a theoretical consideration for urban groundwater resource management. Appl. Energy 228, 1499-1505 (2018).
Benz, S. A., Menberg, K., Bayer, P. & Kurylyk, B. L. Shallow subsurface heat recycling is a sustainable global space heating alternative. Nat. Commun. https://doi.org/10.1038/s41467-022-31624-6 (2022).
Schüppler, S., Fleuchaus, P. & Blum, P. Techno-economic and environmental analysis of an aquifer thermal energy storage (ATES) in germany. Geotherm. Energy https://doi.org/10.1186/ s40517-019-0127-6 (2019).
Eyring, V. et al. Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geosci. Model Dev. 9, 1937-1958 (2016).
Zhang, T. Influence of the seasonal snow cover on the ground thermal regime: an overview. Rev. Geophys. 43, RG4002 (2005).
Zanna, L., Khatiwala, S., Gregory, J. M., Ison, J. & Heimbach, P. Global reconstruction of historical ocean heat storage and transport. Proc. Natl Acad. Sci. USA 116, 1126-1131 (2019).
von Schuckmann, K. et al. Heat stored in the earth system: where does the energy go? Earth Syst. Sci. Data 12, 2013-2041 (2020).
Cuesta-Valero, F. J. et al. Continental heat storage: contributions from the ground, inland waters, and permafrost thawing. Earth Syst. Dyn. 14, 609-627 (2023).
Nissler, E. et al. Heat transport from atmosphere through the subsurface to drinking-water supply pipes. Vadose Zone J. 22, 270-286 (2023).
A Global Overview of National Regulations and Standards for Drinking-Water Quality 2nd edn (WHO, 2O21); https://apps.who.int/ iris/handle/10665/350981
Griebler, C. & Avramov, M. Groundwater ecosystem services: a review. Freshw. Sci. 34, 355-367 (2015).
Mammola, S. et al. Scientists’ warning on the conservation of subterranean ecosystems. BioScience 69, 641-650 (2019).
McDonough, L. K. et al. Changes in global groundwater organic carbon driven by climate change and urbanization. Nat. Commun. https://doi.org/10.1038/s41467-020-14946-1 (2020).
Atawneh, D. A., Cartwright, N. & Bertone, E. Climate change and its impact on the projected values of groundwater recharge: a review. J. Hydrol. 601, 126602 (2021).
Meisner, J. D., Rosenfeld, J. S. & Regier, H. A. The role of groundwater in the impact of climate warming on stream salmonines. Fisheries 13, 2-8 (1988).
Hare, D. K., Helton, A. M., Johnson, Z. C., Lane, J. W. & Briggs, M. A. Continental-scale analysis of shallow and deep groundwater contributions to streams. Nat. Commun. 12, 1450 (2021).
Caissie, D., Kurylyk, B. L., St-Hilaire, A., El-Jabi, N. & MacQuarrie, K. T. Streambed temperature dynamics and corresponding heat fluxes in small streams experiencing seasonal ice cover. J. Hydrol. 519, 1441-1452 (2014).
Wondzell, S. M. The role of the hyporheic zone across stream networks. Hydrol. Process. 25, 3525-3532 (2011).
Liu, S. et al. Global river water warming due to climate change and anthropogenic heat emission. Glob. Planet. Change 193, 103289 (2020).
Publisher’s note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.
Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommons. org/licenses/by/4.0/.
(c) The Author(s) 2024
Methods
Diffusive heat transport
We hindcast monthly subsurface temperatures (and therefore also groundwater temperatures (GWTs) based on the assumption of local equilibrium) from the surface to a depth of 100 m for the years 2000 to 2020 . We also force our model with future projections following SSP 2-4.5 and SSP 5-8.5 up to the year 2100. Subsurface temperatures in the shallow crust are generally controlled by one-dimensional (1D) (vertical) diffusive heat transport. Heat advection due to water flow plays a lesser and often inconsequential role in controlling subsurface temperatures , particularly at larger spatial scales that average out focused groundwater flows in faults and fractures and groundwater exchange with surface water bodies. We adopt our 1D diffusion-dominated approach rather than a 3D numerical model of coupled groundwater flow and heat transfer as there are presently neither the parameterization data nor the computing power to enable such a coupled, 3D water and thermal transport model at a global scale. Also, whereas the influence of heat advection on steady-state or transient, subsurface temperature-depth profiles can be detected with precise temperature loggers and yields valuable insight into vertical groundwater fluxes when heat is used as a groundwater tracer , the rate of shallow groundwater warming is often not thought to be strongly influenced by typical basin-average, vertical groundwater flux rates. Accordingly, heat advection has been ignored in some past local-scale groundwater warming studies (for example, ref. 58). However, to further investigate the thermal effects of multi-dimensional flow, we run a suite of scenarios and find that advection only exerts a minor influence on groundwater warming rates for typical groundwater flow conditions (Supplementary Note 1), enabling us to employ our approach.
Appropriate initial conditions can be far more important for reliable simulation of temperature-depth profiles than the inclusion of heat advection . To ensure our initial conditions are not influenced by any preceding climate change, we initiate our model in 1880 when the industrial revolution had not yet increased atmospheric greenhouse gasses and the climate was relatively stable. As default initial setting, we define a temperature-depth profile that increases linearly with depth from the surface in accordance with the geothermal gradient (ref. 55). In permafrost regions, warming above critical thresholds requires latent heat to thaw ground in addition to the sensible heat to raise the temperature. As we do not include latent heat effects, model results are not presented for permafrost regions .
We use the following analytical solution to the transient 1D heat diffusion equation for a semi-infinite homogeneous medium subject to a series of step changes in surface temperature :
where is a step change counter (counting by month), is time, is the time series of the ground surface temperature, is the thermal diffusivity and erfc is the complementary error function. This equation is often used in an inverse manner to reconstruct pre-observational ground surface temperature history from observed, deep temperature-depth profiles, demonstrating its utility for investigating the response of subsurface thermal regimes to surface warming.
We run our model in Google Earth Engine (GEE) , and the results are presented in the form of a Google Earth Engine app openly accessible at https://susanneabenz.users.earthengine.app/view/ subsurface-temperature-profiles. The application presents zoomable maps of annual mean, maximum and minimum GWT at different depths and seasonal variability (maximum minus minimum) for selected years and climate scenarios. All datasets were created at a native 5 km
resolution at Earth’s surface. However, Google Earth Engine automatically rescales images shown on the map based on the zoom level of the user. Charts that represent temperatures at a given location at a 5 km scale are created by clicking on the map and can be exported in CSV, SVQ or PNG file formats. For all analyses showing annual mean data at the water table depth, we first calculate monthly temperatures at the associated monthly groundwater level before averaging the results.
Ground surface temperatures
We use two distinct ground surface temperature time series: (1) one for the analysis of current (2020) temperatures based primarily on the ERA-5 data and (2) one for the analysis of projected changes based on CMIP6 data . On the basis of available computational power and data, we are not able to utilize monthly temperatures for the entire time period between the years 1880 and 2100. Instead, we present monthly temperatures from 1981 onwards and annual mean temperatures for 1880. The threshold 1981 is selected as ERA-5 data were available in Google Earth Engine from this point on when developing the model.
As these data are input into the analytical step function model (equation (1)), we supplement them with mean temperatures of the early 1980s (that is, three-year mean 1981 to 1984) to reduce artefacts of the sudden onset of seasonal signals in our data. An example of the ground surface temperature time series is shown in Supplementary Fig. 11.
For the analysis of current GWT, we use monthly mean soil temperature at depth for the years 1981 to 2022 based on the ERA-5-Land monthly average reanalysis product to form the ground surface temperature boundary condition for equation (1). These data have a native resolution of 9 km at the surface and are available through the GEE data catalogue. We also used annual ground temperature anomalies of 1880 of the top layer following the Goddard Institute for Space Studies (GISS) atmospheric model . This dataset gives the temperature difference between 1880 and 1980 in a horizontal resolution of (approximately at the equator) and can be extracted from https://data.giss.nasa.gov/modelE/transient/ Rc_ij.1.11.html. To obtain absolute temperatures of 1880, we subtract the anomalies from three-year mean temperatures (1981 to 1984) of the ERA-5 data.
Future projections of ground surface temperatures are based on monthly soil temperatures closest to the surface for scenarios SSP 2-4.5 and SSP 5-8.5 from the CMIP6 programme available from 2015 to 2100 . Model selection and methodology follow previous work , but were updated to CMIP6 based on availability. In total we use nine models: BCC-CSM2-MR, CanESM5, GFDL-ESM4, GISS-E2-1-G, HadGEM3-GC31-LL, IPSL-CM6A-LR, MIROC6, MPI-ESM1-2-LR, NorESM2-MM. Where available, we used data from the variant label r1i1p1f1; however, for GISS-E2-1-G and HadGEM3-GC31-LL, these were not available, and we had to use r1i1p1f2 or r1i1p1f3 instead. Furthermore NorESM2-MM was missing data for January 2015; thus, we replaced them with data from December 2014 from the historic scenario. Data were collected from the World Climate Research Programme at https://esgf-node.llnl. gov/search/cmip6/.In addition, monthly data of the historic scenario were prepared for January 1981 to December 2014 and the annual mean data for 1880. To account for the difference between the CMIP6 models and ERA-5 reanalysis, we adjust the CMIP6 outputs based on mean temperatures from ERA-5 between 1981 and 2014 (that is, the overlap between ERA-5 and the CMIP6 historic scenario) for each of the CMIP6 models separately as follows:
Temperatures are determined for each model before being presented as the median and the 25th and 75th percentiles.
Thermal diffusivity
For our analysis we use the ground thermal diffusivity :
where is the bulk thermal conductivity and is the bulk volumetric heat capacity. Ground thermal conductivity and volumetric heat capacity for various water saturation values are derived following previous examples . This method links and values for different soil and/or rock types following the VDI4640 guidelines to a global map of soil and/or rock type. This map is based on grain size information of the unconsolidated sediment map database (GUM) . Where there is no available sediment class, we link to soil type in GUM. When this is also not available, we rely on the global lithological map database (GLiM) . All required datasets were uploaded to Google Earth Engine in their native resolution. For assigned values, refer to Supplementary Table 1.
We acknowledge that the distribution of subsurface thermal properties is heterogeneous. However, specific heat capacity and thermal conductivity for rocks are both well constrained to within less than half an order of magnitude compared with the many orders of magnitude for hydraulic conductivity . We also note that water saturation can change the individual thermal properties and have accordingly run our model for six example locations with three different diffusivity values: (1) a dry soil, (2) a moist soil (default) and (3) a water saturated soil (Supplementary Fig. 12). The influence of water saturation on thermal diffusivity can be complex as both the heat capacity and thermal conductivity increase with water content (equation (3)). Overall, for locations with unconsolidated material in the shallow subsurface, groundwater warming rates increase with water saturation. However, the effect is nonlinear and the overall impact of water saturation on the thermal diffusivity is negligible for relative saturation values between 0.5 and 1 (ref. 72). A map of the diffusivity utilized here is given in Supplementary Fig. 13a.
Geothermal gradient
When advection is absent, the geothermal gradient ; equation (1)) is the rate of temperature change with depth due to the geothermal heat flow and thermal conductivity :
with global values for derived as described earlier, and the mean heat flow available as a global equal area grid (about 222 km at the equator) . Due to their resolution, these data do not incorporate fractures and major faults, and we thus are not able to estimate groundwater temperatures at these locations properly. The grid was uploaded to GEE in its native resolution for analysis (Supplementary Fig. 13b).
Water table depth
Much of our analysis and interpretation focuses on the future projection of temperatures at the water table depth. We therefore use the results of a previously published global groundwater model with a 30 sec grid (about 1 km at the equator) to obtain the mean water table depth for 2004 to 2014. These data are available as monthly averages that we uploaded to GEE in their native resolution. In temperate climates, the model underestimates the observed water table depth by 1.5 m , and we therefore set the minimum water table depth to 1.5 m as was done in a previous study . Still, whereas the global-scale hydro(geo)logical model of Fan et al. can reveal large-scale patterns, it is of limited use for small-scale analysis and must be used with caution. Hence we run additional information for best- and worst-case scenarios where we add or subtract 10 m to the depth of the water table (Supplementary Note 4).
To calculate mean annual GWTs at the water table, temperatures for each month were determined at the corresponding water table depth by setting in equation (1) to this depth. Future changes of water table elevation are challenging to predict, and we therefore base our analysis on the assumption that future water table elevations are unchanging. If we assume that the water table will rise, then warming would be more extreme; should the water table lower, warming as projected here is overestimated. A more detailed discussion, modelling water table changes of , can be found in Supplementary Note 4 . However, we note that a modelled temperature-depth profile (equation (1)) is not impacted by the choice of the water table depth, and thus the results at 10 and 30 m are independent of the water table model.
Model evaluation
To assess the performance of our GWT calculations, we use two datasets of measured GWT or borehole temperatures. First, we compare our data to (multi-)annual mean shallow GWTs introduced in Benz et al. . These data comprise more than 8,000 individual locations, primarily in Europe, where GWTs were measured at least twice between 2000 and 2015 at less than 60 m depth. Measurements are filtered based on their seasonal radius, a measure describing if a well was observed uniformly over the seasons and mean temperatures are therefore free of seasonal bias . Second, we compare our data to temperature-depth profiles from the Borehole Temperatures and Climate Reconstruction Database at https://geothermal.earth.lsa.umich.edu/core.html.For these data,an exact date and depth of measurement are known. We filter the database based on time of measurement and depth of the first measurement, using only data taken after the year 2000 and starting at less than 30 m depth, resulting in 72 borehole measurements. To evaluate the model, we compare it to the observed groundwater temperatures described above. We compare the shallow (multi-)annual mean temperatures to mean temperatures at 30 m depth (the middle between 0 m and 60 m , the maximum depth of the observations) between 2000 and 2015. For the dataset of one-time borehole temperature-depth profiles, we compare the shallowest data points to temperatures from our model at the same depth (rounded to the nearest metre), month and year.
Example locations
We use six locations distributed over all latitudes as examples in many of our figures, with locations in Australia (longitude , latitude ), Brazil ( ), China ( ), Mexico ( ), Norway ( ) and Nigeria ( ). For convenience, each point is at the location of the capital city. However, as our model is not able to adequately describe the impact of urban heat on measured groundwater temperatures, groundwater at these locations is expected to be warmer, potentially by several degrees. Our focus is on the rate of warming in response to climate change.
Depth of the geothermal gradient ‘inflection point’
To find the depth down to which annual mean temperature-depth profiles are inverted (that is, decrease with depth as opposed to increase following the geothermal gradient ), we find the maximum depth where . Given our computational resources, we test this at a resolution of steps for the first 10 m , then in steps down to 50 m depth and lastly in steps down to the maximal depth of 100 m .
Accumulated energy
To quantify shallow subsurface accumulated energy , we compare mean annual temperature-depth profiles down to 100 m depth to the initial conditions by solving the following integral in steps:
This analysis utilizes annual mean subsurface temperatures for 2020 or 2100 for the current and projected analyses, respectively. The volumetric heat capacity of the unsaturated zone (for above the water table) and the saturated zone (for below the water table) uses discrete values given in Supplementary Table1.
Drinking water temperature thresholds
To assess the impact of groundwater warming on drinking water resources, we compare annual maximum groundwater temperatures to thresholds for drinking water temperatures summarized by the World Health Organization . We do so for temperatures at the depth of the thermal gradient inflection point, the coldest point in the temperature profile and thus a best-case scenario, and for the depth of the water table to capture the to of wells that are no more than 5 m deeper than the water table . To quantify populations at risk of exceeding the threshold, we compare the resulting maps with population counts. For temperatures in 2022, we use the 2015 United Nations-adjusted population density from the Population of World Version 4.11 Model . For future scenarios, we rely on the global population projection grids for 2100 from the SSPs . These data are available through the socioeconomic data and applications centre.
Impact on surface water bodies
Temperatures in surface water bodies are strongly influenced by atmospheric heat fluxes, but groundwater discharge and other processes can decouple temperatures in the atmosphere and water column. In the United States, 1,729 stream sites have been analysed by Hare et al. to determine the dominance of groundwater discharge and to ascertain the relative depth (shallow or deep) of the associated aquifers. We use these sites to extract changes in mean annual groundwater temperature at the depth of the water table from our results to assess the impact of groundwater warming on these surface water bodies.
Data availability
Raster files ( 5 km resolution, in the GeoTIFF format) and tables (.CSV) used to create all figures of this study are made available at the Scholars Portal Dataverse at https://doi.org/10.5683/SP3/GE4VEQ (ref. 81). An online tool to facilitate exploration of our groundwater temperature model is available at https://susanneabenz.users.earthengine.app/ view/subsurface-temperature-profiles.
Code availability
All codes used are also available at the Scholars Portal Dataverse under https://doi.org/10.5683/SP3/GE4VEQ (ref. 81). This includes codes written with Jupyter Notebook (Python) and Google Earth Engine (Javascript and GoogleColab/Python) and a detailed description of the process (readme.txt).
References
Tissen, C., Benz, S. A., Menberg, K., Bayer, P. & Blum, P. Groundwater temperature anomalies in central Europe. Environ. Res. Lett. 14, 104012 (2019).
Bodri, L. & Cermak, V. Borehole Climatology (Elsevier, 2007).
Carslaw, H. S. & Jaeger, J. C. Conduction of Heat in Solids (Oxford Univ. Press, 1986).
Turcotte, D. L. & Schubert, G. Geodynamics (Cambridge Univ. Press, 2014).
Kurylyk, B. L., Irvine, D. J. & Bense, V. F. Theory, tools, and multidisciplinary applications for tracing groundwater fluxes from temperature profiles. WIREs Water https://doi.org/10.1002/ wat2.1329 (2018).
Taylor, C. A. & Stefan, H. G. Shallow groundwater temperature response to climate change and urbanization. J. Hydrol. 375, 601-612 (2009).
Bense, V. F., Kurylyk, B. L., van Daal, J., van der Ploeg, M. J. & Carey, S. K. Interpreting repeated temperature-depth profiles for groundwater flow. Water Resour. Res. 53, 8639-8647 (2017).
Brown, J., Ferrians, O., Heginbottom, J. A. & Melnikov, E. CircumArctic map of permafrost and ground-ice conditions, version 2. NSIDC https://nsidc.org/data/GGD318/versions/2 (2002).
Gorelick, N. et al. Google Earth Engine: planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sens. Environ. 202, 18-27 (2017).
ERA5-Land monthly averaged data from 2001 to present. Copernicus Climate Data Store https://cds.climate.copernicus.eu/ doi/10.24381/cds.68d2bb30 (2019).
Hansen, J. et al. Climate simulations for 1880-2003 with GISS modelE. Clim. Dyn. 29, 661-696 (2007).
Soong, J. L., Phillips, C. L., Ledna, C., Koven, C. D. & Torn, M. S. CMIP5 models predict rapid and deep soil warming over the 21st century. J. Geophys. Res. https://doi.org/10.1029/2019jg005266 (2020).
Huscroft, J., Gleeson, T., Hartmann, J. & Börker, J. Compiling and mapping global permeability of the unconsolidated and consolidated earth: GLobal HYdrogeology MaPS 2.0 (GLHYMPS 2.0). Geophys. Res. Lett. 45, 1897-1904 (2018).
VDI 4640-Thermal Use of the Underground (VDI-Gesellschaft Energie und Umwelt, 2010).
Börker, J., Hartmann, J., Amann, T. & Romero-Mujalli, G. Terrestrial sediments of the earth: development of a global unconsolidated sediments map database (GUM). Geochem. Geophys. Geosyst. 19, 997-1024 (2018).
Hartmann, J. & Moosdorf, N. The new global lithological map database GLiM: a representation of rock properties at the earth surface. Geochem. Geophys. Geosyst. https://doi.org/ (2012).
Clauser, C. in Thermal Storage and Transport Properties of Rocks, I: Heat Capacity and Latent Heat (ed. Gupta, H. K.) 1423-1431 (Springer, 2011).
Clauser, C. in Thermal Storage and Transport Properties of Rocks, II: Thermal Conductivity and Diffusivity (ed. Gupta, H. K.) 1431-1448 (Springer, 2011).
Rau, G. C., Andersen, M. S., McCallum, A. M., Roshan, H. & Acworth, R. I. Heat as a tracer to quantify water flow in near-surface sediments. Earth Sci. Rev. 129, 40-58 (2014).
Halloran, L. J., Rau, G. C. & Andersen, M. S. Heat as a tracer to quantify processes and properties in the vadose zone: a review. Earth Sci. Rev. 159, 358-373 (2016).
Davies, J. H. Global map of solid earth surface heat flow. Geochem. Geophys. Geosyst. 14, 4608-4622 (2013).
Fan, Y., Li, H. & Miguez-Macho, G. Global patterns of groundwater table depth. Science 339, 940-943 (2013).
Fan, Y., Miguez-Macho, G., Jobbágy, E. G., Jackson, R. B. & Otero-Casal, C. Hydrologic regulation of plant rooting depth. Proc. Natl Acad. Sci. USA 114, 10572-10577 (2017).
Benz, S. A., Bayer, P. & Blum, P. Global patterns of shallow groundwater temperatures. Environ. Res. Lett. 12, 034005 (2017).
Jasechko, S. & Perrone, D. Global groundwater wells at risk of running dry. Science 372, 418-421 (2021).
Gridded population of the world, version 4 (GPWv4): population density adjusted to match 2015 revision UN WPP country totals, revision 11. CIESIN https://sedac.ciesin.columbia.edu/ data/set/gpw-v4-population-density-adjusted-to-2015-unwp p-country-totals-rev11 (2018).
Gao, J. Global 1-km downscaled population base year and projection grids based on the shared socioeconomic pathways, revision 01. CIESIN https://doi.org/10.7927/q7z9-9r69 (2020).
S.A.B. was supported through a Banting postdoctoral fellowship, administered by the government of Canada, and since October 2022 as a Freigeist fellow of the Volkswagen Foundation. B.L.K. was supported through the Canada Research Chairs programme. K.M. was supported by the Margarete von Wrangell programme of the Ministry of Science, Research and the Arts Baden-Württemberg (MWK). We thank C. Tissen for sharing data she collected in her study on groundwater temperature anomalies in Europe and the many other people and agencies collecting groundwater temperature data and making them available through (publicly accessible) databases. Without these data, successful validation of our method would not have been possible.
Author contributions
S.A.B., B.L.K. and D.J.I. designed the study. S.A.B., B.L.K., D.J.I., G.C.R., P. Blum, K.M. and P. Bayer developed the methodology. S.A.B. prepared all data and code for analysis and designed figures. D.J.I. designed Fig. 1. D.J.I. and G.C.R. designed, performed and led the discussion of the analysis in Supplementary Note 1. S.A.B., B.L.K., D.J.I. and G.C.R. wrote the manuscript. All authors interpreted results and edited the manuscript together.
Funding
Open access funding provided by Karlsruher Institut für Technologie (KIT).
Correspondence and requests for materials should be addressed to Susanne A. Benz or Barret L. Kurylyk.
Peer review information Nature Geoscience thanks Maria Klepikova and the other, anonymous, reviewer(s) for their contribution to the peer review of this work. Primary Handling Editor: Thomas Richardson, in collaboration with the Nature Geoscience team.
Extended Data Fig. 1| Depth to the inflection point. Shown is the depth down to which we can trace the impact of climate change in form of inverted temperature-depth profiles, that is temperature is decreasing with depth and
not increasing with depth as expected based on the geothermal gradient. and b, The depth to the geothermal inflection point in 2020 and 2100 following SSP 2-4.5. c, The depth to the geothermal inflection point in 2100 following SSP 5-8.5.
Change 2000 to 2100 (SSP 2-4.5, percentile projections)
Change 2000 to 2100 (SSP 2-4.5, percentile projections)
Extended Data Fig. 2 | Change in groundwater temperatures following SSP th and th percentile projections. , Map of the change in annual mean temperature between 2000 and 2100 following SSP 2-4.5 at the depth of the water table (under consideration of its seasonal variation). Temperatures in 2000 are based on the historic CMIP6 scenario. The line in the legend indicates and , Annual mean groundwater temperature 5 m below the surface. and f, Annual mean groundwater temperature 30 m below the surface.
a-c, Annual mean groundwater temperature 25 th percentile projected changes.
d-f, Annual mean groundwater temperature 75th percentile projected changes.
Extended Data Fig. 3| Change in groundwater temperatures between
2000 and 2100 and implications following SSP 5-8.5. a, Map of the change in annual mean temperature between 2000 and 2100 following SSP 5-8.5 (median projections) at the depth of the water table (under consideration of its seasonal variation). Temperatures in 2000 are based on the historic CMIP6 scenario. The line in the legend indicates . b, temperature change 5 m below the surface, and c, 30 m below the surface. d, Change in temperatures between 2000 and
2100 as depth profiles for selected locations. Lines indicate median projections whereas 25th to 75th percentile are presented as shading. e, Accumulated heat down to 100 m depth. The line in the legend indicates 0 MJ per , Map showing locations where maximum monthly GWTs at the thermal gradient inflection point (that is coldest depth) in 2100 are above guidelines for drinking water temperatures (DWTs). g, GWT changes between 2000 and 2100 at stream sites with a groundwater signature.
Change 2000 to 2100 (SSP 585, percentile)
Change 2000 to 2100 (SSP 585, percentile)
Extended Data Fig. 4 | Change in groundwater temperatures following SSP5 and th percentile projections. and , Map of the change in annual mean temperature between 2000 and 2100 following SSP5-8.5 at the depth of the water table (under consideration of its seasonal variation). Temperatures in 2000 are based on the historic CMIP6 scenario. The line in the legend indicates , Annual mean groundwater temperature 5 m below the surface. and , Annual mean groundwater temperature 30 m below the surface. a to c, Annual mean groundwater temperature 25th percentile projected changes. d to f, Annual mean groundwater temperature 75th percentile projected changes.
Inflection point (2100, SSP 2-4.5)
Extended Data Fig. 5 | Depth to the inflection point for 25th and 75th SSP projections. The depth down to which we can trace the impact of climate change in form of inverted temperature-depth profiles, that is temperature is decreasing with depth and not increasing with depth as expected based on the
geothermal gradient. and , The inflection point for SSP2-4.5 in 2100 based on 25th percentile or 75th percentile projections, respecively. and , The inflection point for SSP5-8.5 in 20100 based on 25th percentile or rather 75th percentile projections.
Change 2000 to 2100 (SSP 245, percentile projections)
Change 2000 to 2100 (SSP 245, percentile projections)
Extended Data Fig. 6 | Implication of groundwater warming for SSP 2-4.5 25th and 75th percentile projections. a and d, Accumulated heat down to 100 m depth for SSP 2-4.525th and 75th percentile projections, respectively. The line in the legend indicates 0 MJ per and , Locations where maximum monthly GWTs at the thermal gradient inflection point (that is coldest depth) in 2100 are
c: Warming of thermal refugia between 2000 and 2100
f: Warming of thermal refugia between 2000 and 2100
above guidelines for drinking water temperatures (DWTs) for SSP 2-4.525th and 75th percentile projections, respectively. c and f, GWT changes between 2000 and 2100 at stream sites with a groundwater signature for SSP 2-4.5 25th and 75th percentile projections, respectively.
Change 2000 to 2100 (SSP 585, percentile projections)
Change 2000 to 2100 (SSP 585, percentile projections)
Extended Data Fig. 7 | Implication of groundwater warming for SSP 5-8.5 25th and 75th percentile projections. a and d, Accumulated heat down to 100 m depth for SSP 5-8.525th and 75th percentile projections, respectively. The line in the legend indicates 0 MJ per and , Locations where maximum monthly GWTs at the thermal gradient inflection point (that is coldest depth) in 2100 are
c: Warming of thermal refugia between 2000 and 2100
f: Warming of thermal refugia between 2000 and 2100
above guidelines for drinking water temperatures (DWTs) for SSP 5-8.5 25th and 75th percentile projections, respectively. c and f, GWT changes between 2000 and 2100 at stream sites with a groundwater signature for SSP 5-8.5 25th and 75th percentile projections, respectively.
Extended Data Fig. Accumulated heat in the saturated zone (that is, below the water table) down to 100 m depth. a, Accumulated heat in the saturated zone in 2020. b and c, Accumulated heat in the saturated zone in 2100 following median projections of SSP2-4.5 and SSP5-8.5, respectively.
SSP 2-4.5, percentile projections
SSP 5-8.5, percentile projections
Extended Data Fig. 9 | Accumulated heat in the saturated zone (defined as below the water table down to 100 m depth) and maximum temperatures (based on monthly GWTs) at the depth of the geothermal inflection point showing exceedence of guideline thresholds for drinking water temperatures (DWTs) for 25th and 75th percentile SSP projections. a and b, Accumulated heat in the saturated zone for SSP 2-4.5 25th and 75th percentile projections, respectively. and , Locations where maximum temperatures
SSP 2-4.5, percentile projections
SSP 5-8.5, percentile projections
exceed guideline thresholds for drinking water temperatures (DWTs) for SSP 2-4.5 25th and 75th percentile projections, respectively. e and f, Accumulated heat in the saturated zone for SSP 5-8.5 25th and 75th percentile projections, respectively. and , Locations where maximum temperatures exceed guideline thresholds for DWTs for SSP 5-8.5 25th and 75th percentile projections, respectively.
Extended Data Fig. | Locations where maximum monthly GWTs at the depth of the water table exceed guideline thresholds for drinking water temperatures
(DWTs). a, Maximum monthly GWTs at the depth of the water table in 2020. b and c, Maximum monthly GWTs at the depth of the water table in 2100 following median projections of SSP2-4.5 and SSP5-8.5, respectively.
Centre for Water Resources Studies and Department of Civil and Resource Engineering, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, Canada. Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany. Research Institute for the Environment and Livelihoods, Charles Darwin University, Casuarina, Northern Territory, Australia. School of Environmental and Life Sciences, The University of Newcastle, Callaghan, New South Wales, Australia. Department of Applied Geology, Martin Luther University Halle-Wittenberg, Halle, Germany. Institute of Applied Geosciences, Karlsruhe Institute of Technology, Karlsruhe, Germany. Department of Functional and Evolutionary Ecology, University of Vienna, Vienna, Austria. e-mail: susanne.benz@kit.edu; barret.kurylyk@dal.ca
