تغير المناخ، جودة الهواء العالمية، والمجتمع

النقاط الرئيسية:

يمكن العثور على المعلومات الداعمة في النسخة الإلكترونية من هذه المقالة.

دي. زامرسكي
d.zamrsky@uu.nl

زامرسكي، د.، أود إيسينك، ج. هـ. ب.، وبيركنز، م. ف. ب. (2024). التأثير العالمي لارتفاع مستوى سطح البحر على موارد المياه العذبة الساحلية. مستقبل الأرض، 12، e2023EF003581.https://doi. org/10.1029/2023EF003581

تم الاستلام في 10 فبراير 2023
تم القبول في 31 أكتوبر 2023
© 2024 المؤلفون. تم نشر مستقبل الأرض بواسطة ويلي بيريوديكالز LLC نيابة عن الاتحاد الجيولوجي الأمريكي. هذه مقالة مفتوحة الوصول بموجب شروط ترخيص المشاع الإبداعي، الذي يسمح بالاستخدام والتوزيع وإعادة الإنتاج في أي وسيلة، بشرط أن يتم الاستشهاد بالعمل الأصلي بشكل صحيح.

ملخص بلغة بسيطة تظهر توقعات ارتفاع مستوى سطح البحر للقرون القادمة أن أجزاء كبيرة من المناطق الساحلية الحالية يمكن أن تتعرض للفيضانات مباشرة. ومع ذلك، فإن تهديدًا غالبًا ما يتم تجاهله ومخفيًا مرتبطًا بارتفاع مستوى سطح البحر هو تملح المياه الجوفية في تلك المناطق الساحلية المتأثرة. يمكن أن يحدث ذلك إما بسبب تسرب المياه المالحة بشكل جانبي إلى الطبقات السفلية أو بسبب تغييرات في توازن ضغط المياه الجوفية. تظهر نتائج نمذجة لدينا أن درجات مختلفة من ارتفاع مستوى سطح البحر، استنادًا إلى سيناريوهات تغير المناخ المستقبلية، يمكن أن تؤدي إلى انخفاضات شديدة في أحجام المياه الجوفية العذبة في مناطق ساحلية مختلفة حول العالم.

تمثل المناطق الساحلية المنخفضة الارتفاع (LECZ) المناطق الساحلية التي يقل ارتفاعها عن 10 أمتار فوق مستوى سطح البحر، بما في ذلك المناطق على مستوى سطح البحر وتحت مستوى سطح البحر كما هو الحال في هولندا. في بداية القرن الحادي والعشرين، كانت المناطق الساحلية المنخفضة الارتفاع مأهولة بـ 638 مليون شخص في جميع أنحاء العالم (ميركنز وآخرون، 2016). وفقًا لمسارات التنمية الاجتماعية والاقتصادية المشتركة المختلفة (SSP) (أونيل وآخرون، 2014)، يُقدّر أن يرتفع هذا العدد إلى أكثر من مليار شخص بحلول عام 2050 تحت جميع سيناريوهات SSP المدروسة، وقد ينخفض قليلاً (إلى مليون) أو زيادة (إلى 1.2 مليار) اعتمادًا على سيناريو SSP بحلول عام 2100 (ميركنز وآخرون، 2016). عند النظر إلى الداخل، يُقدّر أن حوالي 1.2 مليار شخص يعيشون على بُعد 100 كم من الساحل وتحت ارتفاع 100 م في بداية القرن الحادي والعشرين (سمول ونيكولز، 2003) مما يشير إلى أن كثافة السكان في مناطق السواحل المنخفضة هي عدة مرات أكبر من متوسط الكثافة العالمية. غالبًا ما تكون هذه المناطق الساحلية مراكز تجارية وزراعية وصناعية مهمة، وبالتالي فهي تستهلك كميات كبيرة من المياه العذبة، وغالبًا ما تستخدم المياه الجوفية كمصدر رئيسي للمياه العذبة (كارارد وآخرون، 2020). يؤدي هذا الطلب العالي والضغط على موارد المياه الجوفية العذبة إلى الاستغلال المفرط ويمكن أن يؤدي إلى تسرب المياه المالحة (كوستوديو، 2002)، انظر الشكل 1. بالإضافة إلى ذلك، فإن تغير الظروف الحدودية بسبب التأثيرات البشرية غير المباشرة يشكل تهديدًا آخر لموارد المياه الجوفية العذبة في مناطق السواحل المنخفضة. أحد هذه التهديدات هو ارتفاع مستوى سطح البحر الناتج عن تغير المناخ، والذي يُقدّر من قبل أحدث تقارير الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ (IPCC) (فوك-كيمبر وآخرون، 2023؛ بورتنر وآخرون، 2019) أن يصل إلى ما بين 0.4 و 0.7 م بحلول عام 2100 و بحلول عام 2300، من خلال مقارنة القيم المركزية لسيناريوهات مسارات التركيز التمثيلية (RCPs) 2.6 و8.5 (فان فويرن وآخرون، 2011) كمدى محتمل لمستويات البحر وفقًا للتقديرات المركزية الإرشادية. بينما تدفع هذه النطاقات من ارتفاع مستوى سطح البحر المستقبلي البشرية إلى الحد من المزيد من الاحترار العالمي، من المهم فهم نطاق تأثيرات ارتفاع مستوى سطح البحر الوشيك على موارد المياه الجوفية العذبة في المناطق الساحلية المنخفضة حول العالم. من المتوقع أن تكون التأثيرات الفورية على شكل زيادة في الغمر السطحي الدائم أو الفيضانات القصيرة الأجل، بينما على المدى الطويل، ستتأثر جودة المياه الجوفية بسبب تسرب مياه البحر (نيكولز وكازيناف، 2010). نظرًا للتوقعات المتعلقة بالنمو السريع في السكان والاقتصاد خلال الفترة القادمة

على مدى عقود، تعتبر مناطق LECZ في قارات مثل أفريقيا وآسيا الأكثر عرضة للخطر (نيكولز وكازيناف، 2010).

تسمى هذه المجموعة من الضغوط البشرية المباشرة وغير المباشرة على موارد المياه الجوفية في المناطق الساحلية بضغط المياه الجوفية الساحلي (مايكل وآخرون، 2000) ويمكن ملاحظتها بالفعل في العديد من المناطق حول العالم. يمكن ملاحظة الفيضانات الساحلية التي تؤدي إلى التآكل والاختفاء الفعلي للجزر الصغيرة حول العالم (كتابشي وآخرون، 2014؛ نيكولز وكازيناف، 2010؛ تيري وتشوي، 2012) وستؤدي إلى الهجرة المرتبطة بتغير المناخ (وارنر وآخرون، 2010). هذه التهديدات تلوح أيضًا فوق دلتا الغانج-براهمابوترا-ميغنا التي تواجه بالفعل آثار تسرب مياه البحر على الإنتاج الزراعي وزيادة الفيضانات الساحلية الناتجة عن ارتفاع مستوى سطح البحر والتي تفاقمت بسبب إزالة غابات المانغروف (فانيكا سانشيز وآخرون، 2015؛ خان وآخرون، 2014؛ مايكل وفوس، 2009). يمكن أن تتفاقم آثار ارتفاع مستوى سطح البحر بسبب هبوط الأرض الذي تم ملاحظته في العديد من المناطق الدلتاوية حول العالم (هيريرا-غارسيا وآخرون، 2021؛ نيكولز وآخرون، 2021؛ سيفيتسكي وآخرون، 2009) على سبيل المثال، دلتا الغانج-براهمابوترا (بيكر وآخرون، 2020) ودلتا الميكونغ (ميندهود وآخرون، 2017). يحدث هبوط الأرض نتيجة لمجموعة من الاستغلال المفرط لموارد المياه الجوفية الساحلية، وانخفاض ترسيب الرواسب بسبب بناء السدود في المنبع والبنية التحتية الجديدة والبناء الذي يؤدي إلى زيادة انضغاط التضاريس. بخلاف هذه الضغوط، من المحتمل أن تستمر الحاجة إلى المياه العذبة لدعم التنمية البشرية في المناطق الساحلية المنخفضة (LECZ) نظرًا للاتجاهات المتوقعة في نمو السكان (ميركنز وآخرون، 2016) مما يستدعي التكيف في استراتيجيات إدارة المياه وتطوير السياسات.

في هذه الدراسة، نركز على آثار ارتفاع مستوى سطح البحر على موارد المياه الجوفية الساحلية ونقدم أول تحليل كمي عالمي محدد مكانيًا لتأثير ارتفاع مستوى سطح البحر على ملوحة المياه الجوفية الساحلية. هدفنا هو قياس الانخفاض في أحجام المياه الجوفية العذبة في محيط الساحل الحالي وبالتالي تحديد المناطق في جميع أنحاء العالم التي هي الأكثر تعرضًا لآثار ارتفاع مستوى سطح البحر على موارد المياه الجوفية العذبة الحالية. لهذا الغرض، نقسم الساحل العالمي إلى 1,200 منطقة ساحلية فرعية ذات طول محدود مع نماذج ساحلية تمثيلية (تسمى نماذج تمثيلية فرعية (SRMs)) عمودية على كل امتداد ساحلي. لأسباب سيتم توضيحها لاحقًا، نركز فقط على المناطق ذات التكوينات الرسوبية غير المتماسكة. لكل نموذج تمثيلي فرعي، يتم بناء نموذج تدفق مياه جوفية ثنائي الأبعاد ذو كثافة متغيرة ونقل الملح (نموذج المياه الجوفية ثنائي الأبعاد فيما بعد) لمحاكاة تملح المياه الجوفية المستقبلية بسبب توقعات ارتفاع مستوى سطح البحر وفقًا لسيناريوهات RCP 2.6 و4.5 و8.0 (Pörtner et al., 2019) (انظر الفصل 2 والنصوص S1-S4 للتفاصيل). يتم إجراء إعادة بناء باليو لكل نموذج تمثيلي فرعي من خلال محاكاة ارتفاع مستوى سطح البحر التاريخي منذ الحد الأقصى الجليدي الأخير (LGM) بدءًا من 30,000 سنة قبل الحاضر (BP) (انظر الشكل S4 في المعلومات الداعمة S1)، بدءًا بمستوى سطح بحر ثابت يبلغ -120 م تحت مستوى سطح البحر الحالي واستمرارًا مع ارتفاع حاد في مستوى سطح البحر في الـ 20,000 سنة الماضية. لكل نموذج تمثيلي فرعي، نستخدم ثلاثة مجموعات بيانات لنموذج الارتفاع الرقمي العالمي (DEM) (Kulp & Strauss, 2019؛ Weatherall et al., 2015؛ Yamazaki et al., 2017) لدراسة تأثيرها على مستويات تقدير تملح المياه الجوفية بسبب ارتفاع مستوى سطح البحر. من خلال تضمين عدم اليقين الهيدروجيولوجي الفرعي من خلال تحليل عدة تجسيدات تشمل ثلاثة نماذج رقمية مختلفة، وثمانية سيناريوهات جيولوجية مختلفة وثلاثة سيناريوهات RCP، تستند أبحاثنا إلى 86,400 تشغيل فردي للنموذج. ومن الجدير بالذكر أن تحقيقًا سابقًا (Ferguson & Gleeson, 2012) درس حساسية الواجهة بين المياه الجوفية العذبة والمالحة في المنطقة الساحلية لارتفاع مستوى سطح البحر. ومع ذلك، لم تكن هذه النتائج محددة مكانيًا، وكانت تستند إلى افتراضات مبسطة حول تغييرات ملوحة المياه الجوفية، والجيولوجيا الساحلية وديناميات المياه الجوفية، واعتبرت مستوى سطح البحر في حالة مستقرة استنادًا إلى الارتفاع الأقصى البالغ 0.59 م المتوقع لعام 2090-2099 وفقًا للتقرير الرابع لتقييم IPCC.

تحليل عالمي تم إجراؤه مؤخرًا حول تأثير ارتفاع مستوى سطح البحر على أنظمة المياه الجوفية الساحلية (مايكل وآخرون، 2013) حدد نوعين من البيئات الساحلية بناءً على العوامل المحددة الهيدرولوجية. تُعرف المناطق المحدودة بالتغذية بأنها ذات تضاريس أعلى تسمح لمستوى المياه الجوفية بالارتفاع استجابةً لارتفاع مستوى سطح البحر وبالتالي تقليل ملوحة المياه الجوفية الناتجة. من ناحية أخرى، فإن المناطق المحدودة بالتضاريس لا تتمتع بمثل هذه المرونة (بسبب منطقة غير مشبعة محدودة) وبالتالي لديها معدلات ملوحة أعلى مقارنة بالمناطق المحدودة بالتغذية. على الرغم من أن هذه النتائج لا توفر تقديرات محلية أو إقليمية ولا تساعد مباشرةً سلطات إدارة المياه، إلا أن هذا التصنيف يساعد على فهم أفضل للعوامل التي تحدد مخاطر الملوحة في المناطق الساحلية. وبالتالي، فإن التضاريس، كما تم شرحه أعلاه (مايكل وآخرون، 2013أ)، هي واحدة من المحركات الرئيسية التي تؤثر على أنماط ملوحة المياه الجوفية المحلية والإقليمية. وهذا صحيح بشكل خاص في البيئات الساحلية المنخفضة، حيث يمكن أن تؤثر أخطاء مجموعة بيانات المدخلات الرقمية للتضاريس بشكل كبير على جودة نماذج المياه الجوفية وتحليل ارتفاع مستوى سطح البحر (ميندهود وآخرون، 2019). محرك آخر مهم هو الإعداد الجيولوجي المحلي، وخاصة نوع تكوين الصخور التي توجد فيها المياه الجوفية وتنوعها (زامرسكي وآخرون، 2018). إذا اقتصرنا على الأنظمة الهيدروجيولوجية ذات النفاذية العالية التي تكون الأكثر حساسية للاختراقات الملوحة بسبب ارتفاع مستوى سطح البحر، يمكننا تمييز نوعين رئيسيين: تكوينات الصخور الكارستية والصخور المسامية التي تستوعب المياه الجوفية في أنظمة الشقوق والفجوات المعقدة (جينجيريش وفوس، 2005؛ بيريكيت وآخرون، 2014)؛ وتكوينات رسوبية غير متماسكة تتكون من جزيئات بحجم متنوع (أمير وآخرون، 2013؛ إنجلن وآخرون، 2019). غالبًا ما يتكون تكوين الأنظمة الكارستية من أنظمة شقوق متغيرة للغاية ويعتمد على الموقع، وبالتالي يصعب تقديره على نطاق عالمي دون كميات كبيرة من البيانات المحلية. التكوينات الرسوبية غير المتماسكة هي نتيجة لعمليات الترسيب والتآكل التي تحكمها القوى الداخلية (الأنهار) والخارجية (البحر). لذلك، من الممكن تقدير وتحديد خصائص التنوع الجيولوجي في مثل هذه التكوينات على نطاق عالمي من خلال دمج مجموعات البيانات العالمية المتاحة مع المعرفة التجريبية (زامرسكي وآخرون، 2020). وبالتالي، فإن نتائجنا تتعلق بالمناطق الساحلية ذات أنظمة المياه الجوفية الرسوبية غير المتماسكة فقط، والتي تشكل ساحل العالم (زامرسكي وآخرون، 2018) ويستضيف حالياً 224 مليون شخص.

تحليلنا على نطاق عالمي يعتمد على تقسيم الساحل العالمي إلى ما يسمى بامتدادات ساحلية فرعية وبناء نماذج تدفق المياه الجوفية ذات الكثافة المتغيرة ونقل الملح بشكل عمودي على الساحل. وهذا يسمح لنا بتنفيذ الخصائص المحلية وزيادة كفاءة الحسابات لنماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد. يتم دراسة تأثيرات ارتفاع مستوى سطح البحر على تملح المياه الجوفية المحلية في أكثر من 1,200 نموذج فرعي يمتد عبر جميع القارات. يمتد نطاقها الساحلي (المسافة المقطوعة على طول الساحل) من بضع عشرات إلى عدة مئات من الكيلومترات. يتم استخدام كود النموذج العددي SEAWAT (لانجفين وآخرون، 2008) لبناء نماذج ثنائية الأبعاد.
(نموذج المياه الجوفية العرضي) العمودي على الساحل لكل SRM. تساعدنا مجموعات البيانات العالمية المجمعة في تحديد SRMs الفردية مع الأخذ في الاعتبار الخصائص المحلية، وتوضيح الظروف الهيدروجيولوجية المحلية وتحديد شروط الحدود. كان لتغير مستويات البحر السريع في الـ 20,000 سنة الماضية وتأثيرات المناخ المرتبطة بها تأثير كبير على ديناميات المياه الجوفية في المناطق الساحلية (Post et al., 2013). لالتقاط هذه الديناميات بشكل صحيح، تتبع نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد ارتفاع مستوى البحر السريع في الماضي وتطور المناخ. يتم تنفيذ ذلك من خلال تقدير معدلات إعادة شحن المياه الجوفية القديمة (انظر النص S1 في المعلومات الداعمة S1) التي يتم حسابها بناءً على معدلات التبخر المحتمل السابقة (المحسوبة من سجلات درجة الحرارة)، والهطول، واستخدام الأراضي ومحتوى الطين في التربة. نقوم أيضًا بإجراء دراسة حساسية لتقييم مدى تأثير نتائج نموذج المياه الجوفية ثنائي الأبعاد على دقة النموذج المكاني (النص S2 في المعلومات الداعمة S1) واختيار DEM المستخدم (النص S3 في المعلومات الداعمة S1).

في دراستنا، نركز فقط على الأنظمة الهيدروجيولوجية الساحلية التي تتكون من الرواسب غير المتماسكة التي تحملها الأنهار من المناطق الداخلية المرتفعة (المصادر) إلى هذه السهول الساحلية المنخفضة (المصارف). لقد حدث ترسيب هذه الرواسب بشكل مستمر لعدة ملايين من السنين وأدى إلى إنشاء أنظمة مياه جوفية ساحلية ذات سمك وتعقيد جيولوجي متنوع (تغاير). تعتمد أنواع الرواسب وكمياتها المترسبة في المناطق الساحلية على عوامل إقليمية متعددة، على سبيل المثال، علم الصخور الداخلية وانحدار الارتفاع. لذلك، فإن مهمتنا الأولى هي تقسيم المنطقة الساحلية العالمية إلى مناطق تشترك فيها المرتفعات في خصائص جيولوجية مشابهة.

لتحقيق ذلك، نستخدم ما يسمى بمناطق COSCAT التي تربط المصادر الداخلية (Meybeck et al., 2006)، أي أحواض الأنهار، مع المصارف الساحلية (Laruelle et al., 2013)، أي السهول الساحلية والرفوف القارية. تشترك هذه المناطق COSCAT في العوامل الهيدروجيولوجية المرتفعة المذكورة أعلاه، مما يوفر فرصة لاستخدامها لتصنيف الساحل إلى امتدادات ساحلية ذات هيدروجيولوجيا مرتفعة مشابهة مما يؤدي إلى هيدروجيولوجيا ساحلية مشابهة ذات صلة (Zamrsky et al., 2020). يعتمد متوسط سمك النظام الهيدروجيولوجي الساحلي (Zamrsky et al., 2018) على نهج يجمع بين الملفات الطبوغرافية استنادًا إلى خريطة الأعماق العامة للمحيطات (GEBCO) DEM (Weatherall et al., 2015) ومعلومات علم الصخور (Hartmann & Moosdorf, 2012).

يمكن أن تمتد مناطق COSCAT الساحلية على آلاف الكيلومترات من الساحل، واستخدام مثل هذه المناطق الكبيرة لاشتقاق ملف ارتفاع تمثيلي متوسط يمكن أن يؤدي إلى تبسيط مفرط. لذلك، من المرغوب فيه تقسيم مناطق COSCAT الساحلية إلى مناطق فرعية أصغر.

تستند هذه العملية إلى إنشاء ملفات عرضية ثنائية الأبعاد عمودية على الساحل (كما في Zamrsky et al., 2018, 2020). يتم تعيين ثلاثة أنواع ساحلية مختلفة لهذه الملفات الساحلية بناءً على خصائصها الطبوغرافية (Weatherall et al., 2015) والموقع المحتمل داخل منطقة دلتا كبيرة (إجمالي 48 دلتا كبير محدد في جميع أنحاء العالم) (Tessler et al., 2015)، انظر الشكل 2. يتم تعيين الملفات الساحلية التي تحتوي على أجزاء محددة بوضوح على اليابسة والبحر إلى نوع ساحلي بسيط (S). إذا كانت هناك امتدادات متعددة بارتفاعات فوق مستوى سطح البحر موجودة في ملف ساحلي، فسيتم تصنيفه على أنه نوع ساحلي جزيرة (I). يتم تخصيص نوع دلتا (D) للملفات الساحلية التي تقع ضمن منطقة دلتا كبيرة بغض النظر عن الخصائص الطبوغرافية.

تم تحديد مجموعة من القواعد لإنشاء مناطق فرعية في كل منطقة COSCAT ساحلية. أولاً، يجب أن تحتوي المنطقة الفرعية على خمسة ملفات ساحلية على الأقل موضوعة على مسافة متساوية (5 كم) على طول الساحل لتعتبر جزءًا من دراستنا. يتم فرض هذه القاعدة لتقليل الوقت الإجمالي للحساب وأيضًا لتضييق التركيز على المناطق الساحلية الأكبر. تحدد القاعدة الثانية الحد الأقصى للفجوة (أي السماح بملفين ساحليين مفقودين) بين الملفات الساحلية الفردية لتعتبر جزءًا من نفس المنطقة الفرعية. تحدد القاعدة الثالثة والأخيرة الحد الأقصى لعدد (اثنين) من الملفات الساحلية من نوع ساحلي مختلف المسموح به ضمن مجموعة من ملفات الأنواع الساحلية الأخرى. يسمح تنفيذ مثل هذه القاعدة بإنشاء مناطق فرعية أكبر تشترك في خصائص مشابهة بدلاً من إنشاء مناطق فرعية متعددة، ولكنها متطابقة تقريبًا. يوضح الشكل 2 مثالاً على SRMs المختلفة المتميزة في منطقة COSCAT الساحلية.

الهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو تقييم آثار ارتفاع مستوى البحر على موارد المياه الجوفية العذبة في المناطق الساحلية التي تتكون من رواسب غير متماسكة في جميع أنحاء العالم. وهذا يعني تقييم نطاق ومعدل زيادة الملوحة المفترضة مع ارتفاع مستويات البحر. للقيام بذلك، استخدمنا نموذج SEAWAT العددي (Langevin

et al., 2008) لنمذجة تدفق المياه الجوفية بكثافة متغيرة ونقل الملح المقترن، في ملفات عرضية ثنائية الأبعاد. تُسمى النماذج نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد في النص التالي. يتم إعداد نموذج مياه جوفية ثنائي الأبعاد لكل SRM (انظر الشكل S1 في المعلومات الداعمة S1)، يعتمد هذا الإعداد على الأبحاث السابقة حول أحجام المياه الجوفية العذبة في عرض البحر حول العالم والتي استخدمت أيضًا نماذج مياه جوفية ثنائية الأبعاد على نطاق واسع لتقدير ملوحة المياه الجوفية على مدى فترات زمنية جيولوجية كبيرة (Zamrsky et al., 2018, 2020).

يوفر حجم الشبكة المختار لنماذج المياه الجوفية لدينا (عرض عمود 100 م وسمك طبقة 10 م) تقديرات متطابقة تقريبًا مع نماذج المياه الجوفية المعتمدة على حجم شبكة أدق بينما تعمل في وقت تشغيل أصغر بكثير (النص S2 والشكل S12 في المعلومات الداعمة S1). يتناسب حجم الشبكة هذا أيضًا مع نطاق الدراسات السابقة على نطاق واسع حول ملوحة المياه الجوفية العذبة الساحلية (Engelen et al., 2018؛ Feseker, 2007؛ Michael et al., 2013, 2016؛ Pham, Van Geer, et al., 2019؛ Thomas et al., 2019؛ Van Camp et al., 2014؛ Vandenbohede & Lebbe, 2006؛ Været et al., 2012؛ Xiao et al., 2018). تتكون دقة الوقت في نماذج المياه الجوفية لدينا من 41 فترة ضغط (انظر الشكل S4 في المعلومات الداعمة S1) تمتد من 30,000 سنة قبل الحاضر إلى 300 سنة في المستقبل. إن تضمين هذه الأوقات الطويلة من التكامل، جنبًا إلى جنب مع تغير معدلات إعادة شحن المياه الجوفية القديمة، ضروري لمحاكاة أنماط ملوحة المياه الجوفية الحالية بشكل صحيح، بما في ذلك تغير المناخ الماضي ومستويات البحر، وخاصة الارتفاع السريع لمستوى البحر في أوائل الهولوسين (Cohen et al., 2010؛ Delsman et al., 2014؛ Engelen et al., 2019؛ Gossel et al., 2010؛ Larsen et al., 2017؛ Meisler et al., 1984؛ Meyer et al., 2019).

تحتوي كل SRM على ملفات ساحلية متعددة بناءً على نوع الساحل والقرب. بمجرد تحديد هذه SRMs، تكون الخطوة التالية هي استخراج جميع المعلومات اللازمة لبناء نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد. تستند هذه الاستخراجات على طول الملفات الساحلية إلى المنهجية التي تم وضعها في دراسة سابقة (Zamrsky et al., 2018) وتتكون من قراءة القيم من مجموعات بيانات مختلفة لنقاط مقطع عرضي متساوي المسافة موزعة على طول كل ملف ساحلي فردي.
الملف الشخصي. مثال على إنشاء نموذج إدارة الموارد الساحلية (SRM) من ملفات تعريف ساحلية فردية موضح في الشكل S1 في المعلومات الداعمة S1.

أولاً، لتحديد مدى نموذج إدارة الموارد الساحلية، نقوم باستخراج قيم التضاريس والعمق من مجموعة بيانات GEBCO (Weatherall et al., 2015) لكل ملف ساحلي ضمن نموذج إدارة الموارد الساحلية المعطى. مع دقة 30 دقيقة قوسية (حوالي 1 كم * 1 كم عند خط الاستواء)، يُفترض أن مجموعة بيانات GEBCO مناسبة للتطبيقات على النطاق الإقليمي، واستخدمت في هذه الدراسة لتحديد الملف التضاريسي المتوسط لنموذج إدارة الموارد الساحلية. علاوة على ذلك، تعتبر مجموعة بيانات GEBCO هي الوحيدة التي تجمع بين التضاريس على اليابسة والعمق في شبكة واحدة مصححة إلى مستوى عمودي واحد. هذا مهم لتعريف متسق للمجالات على اليابسة وفي البحر في كل ملف ساحلي.

ومع ذلك، نظرًا لأن التركيز الرئيسي لهذه الدراسة هو على تأثيرات ارتفاع مستوى البحر على موارد المياه الجوفية العذبة على اليابسة، فمن المرغوب أيضًا تضمين مجموعات بيانات DEM الأخرى ذات الدقة الأعلى، نظرًا لأن ارتفاع مستوى البحر يُقدّر أن يكون في حدود الديسيمترات أو بضع أمتار بحلول عام 2300 (Pörtner et al., 2019). في دراستنا، اخترنا استخدام مجموعة بيانات DEM المحسنة متعددة الأخطاء (MERIT DEM) (Yamazaki et al., 2017) و CoastalDEM (Kulp & Strauss, 2019)، وكلاهما يعتمد على بيانات مهمة تضاريس الرادار (SRTM) (Rodriguez et al., 2006) ولكن مصححة للأخطاء العمودية (النباتات في MERIT DEM، النباتات والمناطق الحضرية في CoastalDEM). تم تصحيح كل من MERIT DEM و CoastalDEM إلى مستوى سطح البحر المتوسط. يوضح الشكل S2 في المعلومات الداعمة S1 مقارنة بين هذه المجموعات الثلاث من بيانات DEM في منطقة حضرية وأخرى غير حضرية. على الرغم من أن الميزات الرئيسية للمناظر الطبيعية يتم التقاطها بواسطة جميع مجموعات بيانات DEM، إلا أنه من السهل ملاحظة الفروق في الارتفاع بين مجموعة بيانات MERIT DEM (قيم أقل) ومجموعتي بيانات DEM الأخريين في المناطق غير الحضرية. وبالمثل، في منطقة حضرية، تظهر مجموعة بيانات CoastalDEM ارتفاعات أقل بكثير من المجموعتين الأخريين. هذه الفروق في الارتفاع قد تؤثر بشكل كبير على تأثيرات ارتفاع مستوى البحر على موارد المياه الجوفية العذبة في المناطق الساحلية المنخفضة.

تستند التخطيطات الهيدروجيولوجية المستخدمة كمدخلات لنماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد إلى مجموعة من مجموعات البيانات الجيولوجية العالمية وعشوائية المعلمات غير المعروفة. هذه الطريقة ضرورية بسبب نقص بيانات آبار الصخور المتاحة عالميًا التي يمكن استخدامها لإنشاء تمثيلات هيدروجيولوجية محلية أكثر دقة. لإنشاء تخطيطات هيدروجيولوجية مختلفة، نستخدم طريقة تقدير وتخمين التباين الجيولوجي (Zamrsky et al., 2020). الأساس في هذه الطريقة هو ملء مجال النموذج بمجموعات عشوائية من المياه الجوفية القابلة للاختراق والأحواض ذات النفاذية المنخفضة بسمك متغير ولتكوين صخري عشوائي، انظر الشكل S1C في المعلومات الداعمة S1.

تستخدم عدة مجموعات بيانات جيولوجية عالمية كمدخلات مباشرة في هذه الطريقة وتساعدنا في تحديد المعلمات الجيولوجية. من بين هذه البيانات تقديرات سمك أنظمة الرواسب غير المتماسكة الساحلية (Zamrsky et al., 2018)، تقديرات الموصلية الهيدروليكية الأفقية العالمية من مجموعات بيانات GLHYMPS (Gleeson et al., 2014) و GLHYMPS 2.0 (Huscroft et al., 2018) المطبقة على الأحواض والمياه الجوفية، وجود طبقة طينية ذات نفاذية منخفضة في مجالات الرف القاري والمنحدر (Dutkiewicz et al., 2015) ومجموعات بيانات سمك ونوع التربة SOILGRIDS (Hengl, Mendes De Jesus, et al., 2014). نفترض في جميع النماذج وجود أنيسوتروبية ثابتة تبلغ 0.1 بين الموصلية الهيدروليكية الأفقية والعمودية. يتم استخراج قيم الموصلية الهيدروليكية المتوسطة (والانحراف المعياري) من GLHYMPS و GLHYMPS 2.0 لكل منطقة. تُستخدم هذه القيمة المتوسطة والانحراف المعياري كمدخلات في دالة عشوائية لتحديد الموصلية الهيدروليكية لكل خلية في نموذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد (مع التمييز بين خلايا المياه الجوفية والأحواض)، مثال موضح في الشكل S45 في المعلومات الداعمة S1. توفر دراسة سابقة (Zamrsky et al., 2020) مزيدًا من المعلومات حول شكل الأحواض الفردية والأحواض البحرية وحصص حجمها من إجمالي حجم الرواسب غير المتماسكة المقدرة. المعلمات الأخرى أقل شهرة وتُعطى قيمة عشوائية بين حدود معقولة، مثل سمك طبقة الطين في الرف القاري والمنحدر (بين 10 و 30 م) وعدد تركيبات المياه الجوفية والأحواض في مجال النموذج (بين 2 و 5). يرتبط محتوى الطين في الأحواض بمعدل الرمل/الطين من إمدادات الرواسب upstream. بافتراض أن جزيئات الرواسب الصغيرة مثل الطين تُودع خلال فترات ارتفاع مستوى البحر، يتم تعيين خلايا الطين ذات النفاذية المنخفضة عشوائيًا ولكن تفضيليًا إلى الأجزاء العليا من كل حوض. أيضًا، اعتمادًا على إمدادات الرواسب upstream ومعدل الهبوط الذي يحدد إمكانية الحفظ، يتم تحديد عامل تآكل وتطبيقه مما يؤدي إلى إزالة كمية معينة من خلايا الطين هذه في مواقع عشوائية (Zamrsky et al., 2020). يحدد عامل تكديس الطين (العشوائي) (بين 0.5 و 1) مكان احتمال وجود خلايا الطين داخل الحوض في الاتجاه العمودي. تعني قيم عامل تكديس الطين الأعلى أن خلية الطين من المرجح أن تكون موضوعة في الجزء العلوي من الحوض. في مثل هذه الحالات، سيعمل الحوض كحاجز تدفق مقارنةً بالوضعيات التي يتم فيها توزيع خلايا الطين عشوائيًا في جميع أنحاء الحوض، مما قد يترك مساحة لقنوات تدفق المياه الجوفية القابلة للاختراق.

بمجرد تحديد الأبعاد المكانية لنموذج إدارة الموارد الساحلية (انظر الشكل S1 في المعلومات الداعمة S1)، نقوم بتعيين حدود هيدرولوجية لمجال نموذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد. يُفترض أن تكون الحدود السفلية غير قابلة للاختراق. نظرًا لأن نهجنا يأخذ في الاعتبار فقط أنظمة المياه الجوفية من الرواسب غير المتماسكة. قد يكون هذا تبسيطًا مفرطًا في بعض الحالات نظرًا لوجود أحواض رسوبية متماسكة تحتها، مما يعني وجود اتصال محتمل لتدفق المياه الجوفية. ومع ذلك، فإن محاكاة تدفق المياه الجوفية في مثل هذه الأنظمة المتماسكة ستتطلب كمية كبيرة من البيانات الجيولوجية المحلية (التي لا تتوفر على نطاق عالمي)، وأوقات محاكاة طويلة ونهج نمذجة مختلف تمامًا.

يتم تعيين حد رأس عام (GHB) عند الطرف البري لمجال نموذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد لمحاكاة تدفق المياه الجوفية من الاتجاه البري. يتم اختيار الرأس والموصلية لـ GHB بحيث تمثل هذه الخلايا ارتفاع رأس (ثابت) يساوي الارتفاع التضاريسي في عمود نموذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد المعطى وتركيز مياه عذبة ( المواد الصلبة الذائبة الكلية [TDS] غ/ل). يتوافق موقع الحدود البرية مع تقسيم تدفق المياه الجوفية الذي يُقدّر بناءً على إدخال ارتفاع DEM. إذا لم يكن تقسيم تدفق المياه الجوفية يقع ضمن أول 50 كم داخل اليابسة، يتم وضع GHB على بعد 50 كم من الساحل. يتلقى بقية المجال الداخلي (حيث تكون ارتفاعات الخلايا فوق مستوى سطح البحر) تجديدًا للمياه الجوفية العذبة ويتم أيضًا تعيين نظام تصريف لالتقاط المياه الجوفية المتسربة في حالة اقتراب السطح الفرياتي من السطح. يكون ارتفاع الصرف مساويًا لمستوى السطح ويتم تنفيذه لتجنب تقدير مفرط لدفع المياه العذبة إلى النموذج وبالتالي زيادة رؤوس المياه الجوفية بشكل مصطنع في مجال النموذج. يتم تعيين الخلايا النشطة العليا في كل عمود بحري (اعتمادًا على تقلب مستوى البحر) بشرط GHB مع ارتفاع رأس يساوي مستوى سطح البحر وتركيز مياه البحر (=35 TDS غ/ل). تنطبق نفس الشروط على آخر عمود نشط بحري في مجال النموذج.

تم اختيار ظروف مستوى سطح البحر في LGM لتكون الظروف البالية الابتدائية لنماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد. حدثت هذه الفترة الزمنية تقريبًا قبل 20,000 سنة، ويُقدّر أن متوسط مستوى سطح البحر العالمي كان -130 مترًا مقارنة بمستوى سطح البحر الحالي (لامبيك وآخرون، 2014). تم اشتقاق تركيز الملوحة الأولي (TDS غ/ل) وملفات رؤوس المياه الجوفية (م تحت مستوى سطح البحر) لنموذج SRM بناءً على (أي، تم استيفاؤه من) ظروف LGM لنموذج المياه الجوفية ثنائي الأبعاد المتوسط التمثيلي لمنطقة COSCAT المقابلة (زامرسكي وآخرون، 2021)، انظر الشكل S4 في المعلومات الداعمة S1. يتبع هذا الملف تشغيل نموذج المياه الجوفية ثنائي الأبعاد المتوسط التمثيلي من آخر ارتفاع كبير قبل 125,000 سنة مع ظروف أولية مالحة تمامًا وتم أخذه من زامرسكي وآخرون (2021).

تبع فترة LGM ارتفاع سريع في مستوى سطح البحر على مدى 20,000 سنة التالية حتى استقر مستوى سطح البحر إلى الظروف الحالية. لمحاكاة هذه العملية، نقسم هذه الفترة الزمنية الكاملة إلى فترات ضغط منفصلة، كل منها بمستوى سطح بحر مختلف تم تقديره من تقديرات ارتفاع مستوى سطح البحر (لامبيك وآخرون، 2014)، انظر الشكل S4 في المعلومات الداعمة S1. تم تنفيذ فترة ضغط إضافية (SP0، بطول 10 كا، من 30,000 إلى 20,000 سنة BP) في ظروف LGM للسماح لنموذج المياه الجوفية ثنائي الأبعاد بتكييف ظروف ملوحة المياه الجوفية الأولية المستوفاة مع ظروف حدود SRMs. الدقة الزمنية لفترات الضغط التالية (SP1-SP18) هي 1 كا حتى استقر مستوى سطح البحر عند الظروف الحالية حوالي 2000 سنة BP. من ذلك الحين فصاعدًا، تكون فترات الضغط بطول 100 سنة (SP19-SP41)، لأخذ في الاعتبار إعادة شحن المياه الجوفية المتغيرة، كما هو موضح أعلاه. لإنهاء محاكاة نموذج المياه الجوفية ثنائي الأبعاد، نقوم بتنفيذ ثلاث فترات ضغط مع تقديرات ارتفاع مستوى سطح البحر العالمي المتوسط (GMSL) (بورتنر وآخرون، 2019) بناءً على ثلاثة سيناريوهات RCP مختلفة (RCP) (2.6، 4.5، 8.5 تأخذ قيم النسبة المئوية الخمسين لـ GMSL). السبب في قرارنا استخدام مجموعة بيانات GMSL بدلاً من توقعات ارتفاع مستوى سطح البحر الإقليمي هو مدى زمنها الذي يوفر تقديرات حتى عام 2300 مقارنةً بـ 2150 للتقديرات الإقليمية (فوكس-كيمبر وآخرون، 2023) للسيناريوهات الثلاثة المختارة. تتوافق مستويات ارتفاع مستوى سطح البحر المنفذة في محاكاة نموذج المياه الجوفية ثنائي الأبعاد المسمى RCP 2.6 وRCP 4.5 وRCP 8.5 مع تقديرات مركزية دالة SSP1-2.6 وSSP2-4.5 وSSP5-8.5 (وSSP3-7.0) حتى عام 2100 على التوالي كما هو موضح من تقديرات ارتفاع مستوى البحر الإقليمي (فوكس-كيمبر وآخرون، 2023). تم تعيين مستويات البحر لفترات الضغط النهائية التي تنتهي بين عامي 2100 و2300 وفقًا لتقديرات ارتفاع مستوى البحر الإقليمي المحتمل للسيناريوهات SSP1-2.6 وSSP5-8.5. أعلى ارتفاع في مستوى البحر تم اعتباره في نماذجنا هو 3.7 متر في عام 2300 لسيناريو RCP 8.5 (انظر الشكل S4 في المعلومات الداعمة S1). تتوافق هذه القيمة مع أحدث توقعات مستوى البحر الأكثر احتمالًا (فوكس-كيمبر وآخرون، 2023) دون احتساب عدم استقرار الصفائح الجليدية وقريبًا من SSPs 2 و3. على هذا النحو، يمكن تفسير أسوأ سيناريو لمستوى البحر (المسمى RCP 8.5) الذي تم اعتباره في نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد لدينا على أنه السيناريو الأكثر احتمالًا بناءً على أحدث تقديرات ارتفاع مستوى البحر (فوكس-كيمبر وآخرون، 2023).

تم تحليل آثار ارتفاع مستوى البحر على أحجام المياه الجوفية العذبة المستقبلية في LECZs لكل SRM من خلال تنفيذ مجموعة من نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد كما هو موضح أعلاه. نقوم بتقدير هذه الآثار من خلال تقدير حجم المياه الجوفية العذبة الداخلية الحالي (IFGV) من نمذجة المياه الجوفية البالية (انظر القسم 2) ثم مقارنة توقعات IFGV المستقبلية بين ثلاثة سيناريوهات RCP (بورتنر وآخرون، 2019). نقدم معدل التغير النسبي لـ IFGV في المستقبل (معبرًا عنه كانخفاض في IFGV في عام 2100 مقارنةً بالوضع في عام 2000) بدلاً من التغير المطلق في IFGV. هذا يسمح لنا بتحديد المناطق المهددة حول العالم بشكل أفضل ومقارنتها. يتم حساب IFGV كإجمالي حجم المياه الجوفية العذبة في خلايا النموذج التي تحتوي على مياه جوفية عذبة وتقع في المنطقة التي تمتد حتى 10 كم من موقع الساحل الحالي في الاتجاه نحو اليابسة. يتم تعريف تركيز ملوحة المياه العذبة كقيمة أقل من أو تساوي TDS. تم اختيار المسافة 10 كم بشكل عشوائي ولا يوجد حد عمق في الاتجاه العمودي، نحن نعتبر سمك مجال النموذج بالكامل لتحليل تغيير IFGV.

يوضح الشكل 3 لقسم SRM 1415_32 تأثير ارتفاع مستوى البحر على ملوحة المياه الجوفية الساحلية. يظهر أن ملوحة المياه الجوفية الساحلية تعتبر كبيرة بحلول عام 2100، وخاصة بالنسبة لـ RCP 8.5، ومن كلا من RCP4.5 وRCP 8.5 من عام 2200 فصاعدًا. يتم توفير خرائط عالمية لآثار ارتفاع مستوى البحر على أحجام المياه الجوفية العذبة الساحلية في أول 10 كم من الساحل في الشكل 4 لكل سيناريو RCP تم اعتباره. الفروق بين RCPs كبيرة جدًا؛ حيث يُقدّر أن انخفاض IFGV يكون شديدًا بالنسبة لـ RCP 8.5 لعدة مناطق (مثل، الساحل الشرقي للولايات المتحدة، الكاريبي، شمال جاوة) التي قد تفقد أكثر من من IFGV مقارنةً بعام 2000. على العكس من ذلك، يُظهر ارتفاع مستوى البحر المستقبلي وفقًا لسيناريو RCP 2.6 انخفاضًا طفيفًا جدًا في IFGV بحلول نهاية القرن الحادي والعشرين، حيث تعاني الغالبية العظمى من SRMs من انخفاض في IFGV أقل من 5% مقارنةً بالوضع في بداية القرن. تُظهر تقديرات نهاية القرن الحادي والعشرين وفقًا لـ RCP 4.5 نتائج متوسطة، حيث تعاني معظم SRMs من انخفاض في IFGV أقل من ، بينما تظهر عدة نقاط ساخنة محلية (مثل، الساحل الغربي لأفريقيا، دلتا ميكونغ وهولندا) حيث يكون الانخفاض في IFGV أكبر من .

تظهر توقعاتنا العالمية أن انخفاضًا ثابتًا في IFGV على مستوى العالم سيستمر بعد عام 2100 (انظر الأشكال S25-S36 في المعلومات الداعمة S1). تصبح الفروق بين النتائج للسيناريوهات الثلاثة RCP أكثر وضوحًا مع مرور الوقت. بناءً على سيناريو RCP 2.6، من المتوقع أن يرتفع مستوى البحر بعد عام 2200 مع ارتفاع قدره 0.3 متر فقط خلال القرن الثاني والعشرين و0.1 متر خلال القرن الثالث والعشرين (انظر الشكل S4 في المعلومات الداعمة S1). تُظهر هذه المعدلات المحدودة من ارتفاع مستوى البحر تأثيرًا ضئيلًا على IFGV العالمي (انظر الأشكال S25-S28 في المعلومات الداعمة S1) كما تم تقديره بواسطة نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد مقارنةً بالوضع المقدر في عام 2100 كما هو موضح في الشكل 4a. بحلول نهاية الفترة الزمنية التي تم اعتبارها في تحليلنا في عام 2300 (انظر الشكل S28 في المعلومات الداعمة S1)، يكون الانخفاض في IFGV على مستوى العالم تحت سيناريو RCP 2.6 تقريبًا مطابقًا للانخفاض في IFGV المتوقع حدوثه بحلول عام 2100 تحت سيناريو RCP 4.5 (انظر الشكل 4b). يتبع ارتفاع مستوى البحر المتوقع تحت RCP 4.5 اتجاهًا شبه خطي قدره 0.5 متر لكل قرن حتى عام 2300 (انظر الشكل S4 في المعلومات الداعمة S1). سيترجم هذا إلى انخفاض ثابت في IFGV حتى عام 2300 (انظر الأشكال S29-S32 في المعلومات الداعمة S1)، حيث يتطابق انخفاض IFGV مع ما تم توقعه في عام 2100 تحت RCP 8.5 (انظر الشكل 4c). ومع ذلك، فإن الغالبية العظمى من SRMs التي تمثل الساحل العالمي ستظل تعاني من انخفاض طفيف فقط في IFGV ( ) في القرون القادمة.

كما هو متوقع، من المتوقع أن يكون أكبر انخفاض في IFGV على مدى القرون القادمة إذا ارتفع مستوى البحر وفقًا لسيناريو RCP 8.5، مع مستوى بحر أعلى بمقدار 3.7 متر من المستوى الحالي في عام 2300، وزيادة معدلات ارتفاع مستوى البحر على مدى القرون التالية: 0.7 متر خلال القرن الحادي والعشرين، 1.4 متر خلال القرن الثاني والعشرين و1.6 متر خلال القرن الثالث والعشرين، انظر الشكل S4 في المعلومات الداعمة S1). تخلق هذه المعدلات العالية من ارتفاع مستوى البحر تغييرات كبيرة في التدرجات الهيدروليكية وتجاوز مياه البحر في المناطق الساحلية، مما سيؤدي إلى انخفاضات كبيرة في IFGV على مدى القرون القادمة (انظر الأشكال S33-S36 في المعلومات الداعمة S1). تتدهور الحالة المتوقعة في نهاية القرن الحادي والعشرين، حيث تتأثر عدة مناطق بشكل سيء ولكن لا تزال الغالبية العظمى من SRMs تظهر انخفاضات صغيرة في IFGV، بشكل مستمر خلال القرنين الثاني والعشرين والثالث والعشرين. بحلول نهاية القرن الثالث والعشرين، تظهر مناطق إضافية حيث تكون الانخفاضات في IFGV أكبر من مقارنة بسنة 2000. من بين هذه المناطق، على سبيل المثال، ساحل غرب أفريقيا، وساحل شمال شرق الهند، والمناطق الساحلية في البحر الأحمر. هذه المناطق ذات كثافة سكانية عالية وهي حالياً مناطق فقيرة نسبياً، وبالتالي ربما ليست جاهزة اقتصادياً لـ

التعامل مع عواقب انخفاض إمدادات المياه الجوفية العذبة (ما لم تتحسن ظروفهم الاقتصادية في المستقبل).

يمكن أيضًا ملاحظة تملح المياه الجوفية الساحلية الناتج عن ارتفاع مستوى سطح البحر من خلال النظر في التحول نحو اليابسة لوتر المياه الجوفية المالحة (SWW) في الشكل 5 (وأشكال S37-S42 في المعلومات الداعمة S1). بالنسبة لسيناريو RCP 8.5، بحلول عام 2100، قد تواجه العديد من المناطق الساحلية مستويات ملوحة للمياه الجوفية أعلى من مستوى ملوحة نصف مياه المحيط. TDS) 10 كم داخل اليابسة أكثر من الوضع في عام 2000. خاصة المناطق في شرق الولايات المتحدة، شمال أوروبا وغرب أفريقيا قد تشهد امتدادات كبيرة من ملوحة المياه الجوفية. مشابهًا للاتجاه في انخفاض IFGV، التقدير المتعلق بالتحول نحو المياه الجوفية داخل اليابسة

مدى الملوحة أقل بكثير في سيناريو RCP 2.6، وتزداد الفجوة بين سيناريوهات RCP 8.5 و2.6 في المستقبل.

تأثير ارتفاع مستوى سطح البحر حسب سيناريو RCP لمستوى SRM معين يعتمد بشكل كبير على الارتفاع. المناطق ذات الارتفاع الساحلي المرتفع (الأشكال S13-S18 في المعلومات الداعمة S1) تظهر تقريبًا عدم وجود تغييرات في IFGV لجميع سيناريوهات RCP. ويرجع ذلك إلى تأثير التعويض لارتفاع مستويات المياه الجوفية – الذي يكون ممكنًا بسبب ارتفاع مستويات السطح – وزيادة كميات المياه الجوفية العذبة المرتبطة وفقًا لمبدأ غيجبن هيرزبرغ، بشرط أن تكون إعادة الشحن أو تدفق المياه العذبة من الحدود الهيدرولوجية الداخلية كبيرة بما فيه الكفاية. تتوافق هذه المناطق مع المناطق الساحلية المحدودة بإعادة الشحن التي تم تعريفها سابقًا، ويتناسب التأثير الضئيل لارتفاع مستوى سطح البحر مع نتائج دراسة سابقة (مايكل وآخرون، 2013). من ناحية أخرى، كما هو متوقع، تظهر محاكاة نموذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد أن المناطق الساحلية ذات التضاريس المنخفضة (أي، المحدودة بالتضاريس) تعاني من تسرب مياه البحر بشكل أكثر حدة بسبب ارتفاع مستوى سطح البحر مقارنة بالمناطق المحدودة بإعادة الشحن. بطبيعة الحال، لا يحدث تجاوز كبير (عدة كيلومترات تصل إلى عشرات الكيلومترات) لمياه البحر بسبب ارتفاع مستوى سطح البحر في المناطق المحدودة بالتضاريس ذات الارتفاعات الأعلى من معدلات ارتفاع مستوى سطح البحر المتوقعة. في مثل هذه الحالات، يميل تسرب مياه البحر إلى أن يقتصر على الكيلومترات القليلة الأولى على الساحل (انظر الأشكال S19-S21 في المعلومات الداعمة S1). يمكن تفسير ذلك جزئيًا من خلال انخفاض الارتفاع في المئات القليلة الأولى مما يؤدي إلى تجاوز صغير النطاق، ولكن في الغالب بسبب انخفاض في التدرج الهيدروليكي الذي يؤدي إلى تحول واجهة المياه الجوفية العذبة والمالحة نحو اليابسة. إذا كانت التغيرات في التدرج الهيدروليكي طفيفة فقط، يمكن أن يقتصر هذا التحول على بضع مئات من الأمتار اعتمادًا على سيناريو RCP.

تظهر آثار ارتفاع مستوى سطح البحر على كميات المياه الجوفية العذبة بشكل واضح في المناطق الساحلية المحدودة التضاريس ذات الارتفاعات المنخفضة جداً (أي، أقل من الارتفاع المتوقع لمستوى سطح البحر) التي تمتد على جزء كبير من المنطقة الساحلية الداخلية. يؤثر حجم ارتفاع مستوى سطح البحر بوضوح على حجم هذه الآثار مع وجود اختلافات كبيرة بين سيناريوهات RCP. حيث يبدو أن سيناريو RCP 2.6 له آثار ضئيلة (انظر الشكل S22 في المعلومات الداعمة S1)، بينما تكون آثار RCP 4.5 واضحة بحلول عام 2300 (انظر الشكل S23 في المعلومات الداعمة S1) ويؤثر RCP 8.5 بوضوح على كميات المياه الجوفية العذبة بالفعل خلال القرن الحادي والعشرين (انظر الشكل S24 في المعلومات الداعمة S1). إن التدرج الهيدروليكي في هذه المناطق الساحلية المحدودة التضاريس منخفض بالفعل تحت الظروف الحالية وبالتالي فهو حساس جداً لأي تغيير بسبب ارتفاع مستوى سطح البحر. وبالاقتران مع تدفق مياه البحر إلى المناطق الداخلية والمساحة المحدودة لاستيعاب ارتفاع مستويات المياه الجوفية العذبة دون أن تتصريفها المياه السطحية، يؤدي ذلك إلى تسرب مياه البحر على مدى عدة كيلومترات (انظر الأشكال S23-S24 في المعلومات الداعمة S1). كما لوحظت اختلافات في شدة تسرب مياه البحر المتوقعة بين نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد مع مدخلات DEM مختلفة تحت نفس سيناريو RCP (انظر الأشكال S23-S24 في المعلومات الداعمة S1). يمكن أن تؤدي تغييرات قليلة في الارتفاع بمقدار عدة ديسيمترات أو أمتار إلى تأثيرات كبيرة على تقديرات تسرب مياه البحر في المناطق الساحلية المحدودة التضاريس ذات الارتفاعات المنخفضة جداً. وهذا يتماشى مع الأبحاث السابقة التي أجريت في المناطق المنخفضة (Minderhoud et al.، 2019)، ويؤكد على الحاجة إلى تضمين عدم اليقين في الارتفاعات عند توقع آثار ارتفاع مستوى سطح البحر على ملوحة المياه الجوفية في المناطق الساحلية.

يتم تقديم التطور العام لتأثيرات ارتفاع مستوى سطح البحر على تراجع IFGV في القرون القادمة في الشكل 6. كما ذُكر أعلاه، يُلاحظ فرق واضح في شدة تسرب مياه البحر (الذي يؤدي إلى تراجع IFGV) بين سيناريوهات RCP التي تم النظر فيها في هذه الدراسة. إذا كان ارتفاع مستوى سطح البحر في المستقبل يتبع سيناريو RCP 2.6، فإن أقل من ستشهد أنظمة إدارة المخاطر انخفاضًا في IFGV بحلول عام 2300، ولأكثر من نصف المناطق المتأثرة سيكون الانخفاض محدودًا إلى في سيناريو RCP 2.6، من المحتمل أن تكون لدى المجتمعات البشرية التي تعيش في المناطق الساحلية الوقت والموارد الكافية لتصميم تدابير التكيف لمواجهة آثار ارتفاع مستوى سطح البحر على كميات المياه الجوفية العذبة. تُظهر الشكل 6 أن جهود التكيف العالمية ستحتاج إلى أن تكون أكبر بكثير في ظل سيناريوهات RCP 4.5 و RCP 8.5. بالنسبة لـ RCP 4.5 تقريبًا من المتوقع أن تخسر أكثر من من IFGV الخاص بهم بحلول نهاية القرن الحادي والعشرين وحوالي من SRMs انخفاض IFGV أكبر من تحت سيناريو RCP 8.5، فإن نسبة أنظمة إدارة المخاطر التي تفقد أكثر من من IFGV حوالي 2100 هو حوالي وأكثر من من الـ SRMs تظهر انخفاضًا بأكثر من ، مع وجود نسبة غير قابلة للإهمال من SRMs تظهر انخفاضًا أكبر من يصل إلى . نلاحظ أن هذه الأرقام متوسطة على نتائج ثلاثة نماذج رقمية فردية (كولب وستراوس، 2019؛ ويذرال وآخرون، 2015؛ يامازاكي وآخرون، 2017). لقد قمنا

حلل تأثير مدخلات DEM على انخفاض IFGV لسيناريوهات معينة (النص S3 والشكل S43 في المعلومات الداعمة S1) ووجد أن النتائج بين DEMs محدودة ببضعة في المئة.

استنادًا إلى تعداد السكان العالمي الموزع على الشبكة لعام 2020 (CIESIN، 2017)، يعيش حوالي 224 مليون شخص حاليًا بالقرب من الساحل الحالي (أقرب من 10 كم) في نماذج الموارد المائية المدروسة في هذه الدراسة، انظر الجدول 1. في التحليل أدناه، التقديرات هي الانخفاض المتوسط (عبر 8 نماذج هيدروجيولوجية و3 تجسيدات لنموذج الارتفاع الرقمي – 24 تجربة) في IFGV لكل نموذج من نماذج الموارد المائية. كما تم حساب سيناريو أفضل وأسوأ حالة من خلال أخذ الانحراف المعياري (عبر 24 تجربة) في الاعتبار للانخفاض المحسوب في IFGV. وهذا يعني أنه في سيناريو أفضل حالة يتم طرح هذا الانحراف المعياري من الانخفاض المتوسط في IFGV، والعكس صحيح بالنسبة لسيناريو أسوأ حالة. بحلول نهاية القرن الحادي والعشرين، مع الأخذ في الاعتبار عدم اليقين في الهيدروجيولوجيا والارتفاعات، نقدر أن حوالي 60 (16-96) مليون شخص قد يتأثرون بشكل مباشر بالوصول المحدود إلى المياه الجوفية العذبة (انخفاض في IFGV).

ملاحظة. يتم تقديم النتائج كقيمة متوسطة مقدرة (أدنى قيمة مقدرة – أعلى قيمة مقدرة). أرقام السكان هي من عام 2020 (CIESIN، 2017).
بين و تحت سيناريو RCP 8.5، تُظهر توقعات ارتفاع مستوى سطح البحر. من المتوقع أن يعيش حوالي سدس الـ 60 (19-96) مليون شخص في مناطق متأثرة بشدة مع انخفاض في IFGV أكبر من . في المقابل، أقل من 8 (0-50) مليون شخص سيشهدون تراجعًا في IFGV يتراوح بين و إذا كان ارتفاع مستوى سطح البحر يتبع توقعات سيناريو RCP 2.6. تزداد الفروق بين RCP 2.6 و RCP 8.5 بشكل أكبر عند التنبؤ بمزيد من المستقبل مع مليون و مليون شخص تأثروا بـ 2300 على التوالي. عدد الأشخاص الذين يعيشون في المناطق المتأثرة بشدة بحلول 2300 (انخفاض في IFGV أكبر من يُقدَّر أن يكون فقط 0.1 مليون للسيناريو RCP 2.6 ولكن أكثر من 45 مليون (20-72) (ثلث إجمالي السكان المتأثرين) للسيناريو RCP 8.5.

كإجراء لقياس التكاليف الاقتصادية، قمنا بحساب إجمالي الناتج المحلي (GDP) لعام 2015 بالدولار الأمريكي الدولي الثابت لعام 2011 (Kummu et al.، 2018) الذي تم إنتاجه في المناطق الساحلية المتأثرة (أقرب من 10 كم إلى الساحل الحالي). بشكل عام، يبلغ إجمالي الناتج المحلي السنوي المنتج في هذه المناطق حوالي 4,625 مليار دولار أمريكي سنويًا، انظر الجدول S1 في المعلومات الداعمة S1. تظهر تقديراتنا أنه تحت سيناريو RCP 2.6 في عام 2100، ستتأثر منطقة بإجمالي ناتج محلي يبلغ حوالي 41 (0-785) مليار دولار أمريكي سنويًا في المناطق الساحلية مع انخفاض في IFGV قدره أو أكبر. لن تشهد أي من هذه المناطق الساحلية انخفاضًا في IFGV فوق . بحلول عام 2300، تحت نفس السيناريو، سيكون الناتج المحلي الإجمالي الإجمالي في المناطق المتأثرة التي تشهد انخفاضًا في IFGV أكبر من يرتفع إلى مليار دولار أمريكي سنويًا. ومع ذلك، فقط 3.3 ( مليار دولار أمريكي في الناتج المحلي الإجمالي السنوي سيكون موجودًا في المناطق الساحلية المتأثرة بشدة حيث سيتجاوز الانخفاض في IFGV من المتوقع أن تكون الخسائر الاقتصادية أعلى بكثير تحت ارتفاع مستوى سطح البحر الأكثر حدة المتوقع بموجب سيناريو RCP 8.5. الناتج المحلي الإجمالي السنوي الإجمالي في المناطق الساحلية المتأثرة التي تشهد انخفاضًا في IFGV أكبر من ستصل إلى 1,123 مليار (201-1,733) دولار أمريكي بحلول عام 2100، منها 75 (28-600) مليار دولار أمريكي تقع في المناطق الساحلية مع انخفاض في IFGV فوق . بحلول عام 2300، سيكون الناتج المحلي الإجمالي السنوي الإجمالي في المناطق الساحلية المتأثرة التي تشهد انخفاضًا في IFGV أكبر من أكثر من الضعف مقارنةً بعام 2100، ليصل إلى مليار دولار أمريكي سنويًا، منها مليار دولار أمريكي تقع في المناطق الساحلية التي تزيد عن انخفاض في IFGV.

قمنا بمقارنة تقديرات ملوحة المياه الجوفية الإقليمية التي نمذجناها مع مجموعة من القياسات المستمدة من دراسات محلية من أجل تقييم نتائج نموذجنا. تم اختيار أقصى مدى للمياه الجوفية المالحة في الداخل كمقياس، حيث أن الدراسات المحلية المجمعة غالبًا ما تقدم معلومات محدودة حول مواصفات أخرى (مثل عمق المياه الجوفية المالحة). توضح الجدول S2 في المعلومات الداعمة S1 والشكل 7 المدى المرصود في الداخل والمدى المحاكى المتوسط (الانحراف المعياري بين قوسين في الجدول S2 في المعلومات الداعمة S1). نظرًا لأننا نقارن المتوسط (تقدير تمثيلي) لـ 24 تحقيقًا بديلًا لتوزيعات الملوحة مع دراسة محلية، لا يمكننا أن نتوقع سوى تشابه في ترتيب الحجم بهذه الطريقة. بناءً على الملفات الشخصية المتوسطة، نحصل على خطأ مطلق متوسط (MAE) قدره 4.5 كم للمناطق الساحلية غير الدلتاوية مع معامل ارتباط (CC) يساوي 0.46 ومعامل تحديد (CD) قدره 0.21. عندما ننظر إلى النسبة المئوية 95، تتحسن النتائج إلى حد ما ليكون MAE قدره 0.55 و CD يساوي 0.3. كما هو متوقع، فإن تقديراتنا في مناطق الدلتا أسوأ مع MAE إجمالية تبلغ بقيمة 0.055 و CD بقيمة 0.003. يمكن تفسير ذلك بوجود عدد كبير من القيم الشاذة (انظر الشكل 7). عند أخذ النسبة المئوية 95 من تقديراتنا في الاعتبار، يمكننا أن نرى تحسنًا في MAE (23.8 كم)، وCC (0.3) وCD (0.09).

تظهر القيم الشاذة بالفعل اختلافات كبيرة (انظر الشكل 7) وقد تكون ناتجة عن عدم ملاءمة نماذجنا ثنائية الأبعاد تمامًا لمحاكاة ملوحة المياه الجوفية في البيئات المعقدة أو عن عدم تضمين وجود المياه المالحة أثناء التقدم البحري أو الفيضانات الحديثة الناتجة عن المياه المالحة بسبب العواصف أو التسونامي. أيضًا، لم نقم بتضمين ضخ المياه الجوفية، الذي قد يزيد من مدى الملوحة من خلال الصعود وتقليل إعادة الشحن إلى البحر. ومع ذلك، على الرغم من أن النماذج تواجه صعوبة في التنبؤ بتوزيع الملوحة المطلقة في موقع معين، نعتقد أنها تحتوي على خصوصية إقليمية (مكانية) كافية لإجراء تحليلات حساسية إقليمية (مكانية) وتغيرات نسبية إقليمية في أحجام المياه الجوفية العذبة. خاصة لأن الاختلافات في الإعدادات الجيولوجية (معدل الهبوط، تدفق الرواسب، نسبة الرمل/الطين) والتضاريس تختلف بشكل كبير بين المناطق (انظر زامرسكي وآخرون، 2020).

علاوة على ذلك، قمنا ببناء نموذج إقليمي ثلاثي الأبعاد للمياه الجوفية (حيث قمنا أيضًا بتضمين استخراج المياه الجوفية) لفحص الفروق في تقدير الانخفاض في IFGV بين نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد لدينا ومحاكاة ثلاثية الأبعاد كاملة (انظر النص S4 في المعلومات الداعمة S1). تشير النتائج إلى أن الفروق في انخفاض IFGV تتراوح ضمن حدود وحدات النسبة المئوية الفردية في أقصى حد، بينما كان لاستخراج المياه الجوفية تأثير محدود جدًا على الانخفاض المقدر في IFGV (انظر الجداول S3-S6 والأشكال S46-S43 في المعلومات الداعمة S1).

الهدف من هذه الدراسة هو تحليل تأثيرات ارتفاع مستوى سطح البحر على موارد المياه الجوفية العذبة في المناطق ذات الأنظمة الرسوبية غير المتماسكة على طول الساحل العالمي. تكمن حداثة هذه الدراسة في بناء مجموعة كبيرة من نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد على نطاق إقليمي استنادًا إلى مجموعات بيانات عالمية متطورة، ومحاكاة التباين الجيولوجي، بالإضافة إلى إجراء إعادة بناء باليو لتقليد تغييرات مستوى سطح البحر في الماضي. في التحليل المقدم، اخترنا تحديد هذه التأثيرات من خلال حساب الانخفاض في IFGV بدلاً من تقديم تقديرات كمية لـ IFGV. نؤكد أن هذه دراسة عالمية تستخدم مجموعات بيانات عالمية ومعلمات، والتي، على الرغم من كونها محددة للمناطق الساحلية المحددة، قد تنحرف عن قياسات الملوحة المحلية أو نماذج المياه الجوفية المحلية ذات التعقيد الأعلى، وبيانات الإدخال المحلية ودقة الشبكة. وبالتالي، فإن التعبير عن الاتجاه المستقبلي في انخفاض IFGV كنسبة مئوية مقارنة بالوضع المقدر في عام 2000 يضمن أننا يمكن أن نحدد المناطق الأكثر تهديدًا المحتملة بسبب ارتفاع مستوى سطح البحر (وأثره على حجم المياه الجوفية العذبة) في سياق البيانات والمعلومات المحلية المحدودة. تظهر نتائجنا أن الحالة المستقبلية لموارد المياه الجوفية العذبة في المناطق الساحلية التي تم النظر فيها في هذه الدراسة تختلف بشكل كبير بين سيناريوهات RCP المختلفة. سيناريو أسوأ حالة RCP 8.5 سيؤدي إلى حوالي من جميع SRMs التي تعاني من انخفاض في أحجام IFGV بحلول عام 2100، لترتفع إلى ما يقرب من بحلول عام 2300. بالمقارنة، فإن النسبة المتأثرة من SRMs تحت RCP 2.6 ستكون حوالي بحلول و بحلول عام 2300. ستكون المناطق الساحلية ذات التضاريس المنخفضة هي الأكثر تهديدًا، مما يؤكد نتائج دراسة حساسية عالمية سابقة (مايكل وآخرون، 2013). هذه المناطق الساحلية ذات التدرجات الطبوغرافية المنخفضة لديها أيضًا تدرجات هيدروليكية منخفضة وتظهر أنها أكثر عرضة لزيادة الملوحة نتيجة لارتفاع مستوى سطح البحر (فيرغسون وجليسون، 2012). في المناطق ذات التدرجات الهيدروليكية الأعلى، المحددة كفرق رأس عمودي للمياه الجوفية بمقدار 1 متر لكل طول الملف (فيرغسون وجليسون، 2012)، يُعتبر أن مستوى سطح البحر له تأثيرات محدودة جدًا على IFGV. في دراستنا، نلاحظ نفس الاتجاه مع انخفاض IFGV نسبيًا على نطاق عالمي بحلول نهاية القرن الحادي والعشرين. ومع ذلك، إذا استمر ارتفاع مستوى سطح البحر وتزايد حتى يتسارع على مدى القرون القادمة (RCP 8.5)، ستكون التأثيرات السلبية أكثر حدة وستؤثر حتى على المناطق ذات التدرجات الهيدروليكية الأعلى.

لأغراض التبسيط، استخدمنا إعادة شحن المياه الجوفية المستقبلية الثابتة ولكن المتغيرة مكانيًا (الشكل S11 في المعلومات الداعمة S1) لجميع سيناريوهات مستوى سطح البحر RCP. إعادة شحن المياه الجوفية المستخدمة هي على الجانب العالي (عالميًا سنة) عند مقارنتها بدراسات عالمية أخرى، مع قيم تتراوح من 12,666 إلى (سوتانودجا وآخرون، 2018). من ناحية أخرى، فإن معدل إعادة شحن المياه الجوفية السنوي المقدر ( ) يختلف قليلاً أو أقل عن الدراسات العالمية الحديثة مع متوسطات عالمية تبلغ (موهان وآخرون، 2018) و (بيرغويز وآخرون، 2022). ومع ذلك، يبدو أن تقديرات إعادة شحن المياه الجوفية لدينا تقلل من متوسط إعادة شحن المياه الجوفية العالمية بمقدار يقارب عند مقارنتها بدراسة استندت إلى قياسات إعادة شحن المياه الجوفية العالمية المجمعة (موك وآخرون، 2020). تعكس إعادة شحن المياه الجوفية القديمة التغيرات المناخية التي حدثت منذ LGM (لون وآخرون، 2018)، حيث تظهر فترة رطبة تليها فترة جافة وقاحلة بين 6,000 سنة قبل الحاضر و3,000 سنة قبل الحاضر، بالإضافة إلى دراسات إقليمية تتعامل مع إعادة شحن المياه الجوفية القديمة (مبروك وآخرون، 2018؛ وو وآخرون، 2020).

قد يتضمن ارتفاع مستوى سطح البحر السريع خلال LGM أيضًا ترسيب المياه المالحة في الداخل في بعض المناطق خلال التقدم الهولوسيني الذي لم نأخذه في الاعتبار. بهذه الطريقة، قد تكون تقديرات ملوحة المياه الجوفية الإقليمية لدينا مبالغ فيها في تقدير حجم المياه الجوفية العذبة في هذه المناطق (انظر الشكل 7). ومع ذلك، نظرًا لأننا نركز على الانخفاض في IFGV مقارنة بعام 2000، فإن ذلك يؤثر فقط بشكل طفيف على نتائجنا. علاوة على ذلك، لا تأخذ نماذجنا في الاعتبار عمليات الترسيب التدريجي التي حدثت منذ LGM حيث إن الظروف الجيولوجية في نماذجنا ثابتة على مدار مدة المحاكاة بأكملها. قد يؤدي تنفيذ هذه العمليات إلى تقديرات إقليمية أكثر دقة لملوحة المياه الجوفية. ومع ذلك، تركز دراستنا فقط على مقارنة معدلات IFGV الحالية والمستقبلية وليس تقديم IFGV نفسها، وبالتالي، بالمثل، كما هو الحال مع التدفق الداخلي خلال التقدم، يمكن توقع أن هذه العمليات الترسيبية الماضية لن يكون لها تأثيرات كبيرة على الانخفاض المقدر في IFGV. نظرًا لانتباهنا إلى تأثير ارتفاع مستوى سطح البحر مع الحد من عدد عمليات المحاكاة المناخية، لم نأخذ في الاعتبار التغييرات المستقبلية في إعادة شحن المياه الجوفية. ومع ذلك، نظرًا لأن التغييرات في إعادة شحن المياه الجوفية المستقبلية قد تكون كبيرة بين المناطق المختلفة (وو وآخرون، 2020)، سيكون من المثير للاهتمام تضمينها في دراسات التأثير المستقبلية.

خلصت مراجعة أدبية حديثة تتعامل مع تأثيرات ارتفاع مستوى سطح البحر على تسرب مياه البحر في المياه الجوفية الساحلية إلى أنه من الضروري الانتقال بعيدًا عن التمثيلات الافتراضية أو المبسطة للغاية للمياه الجوفية الساحلية نحو تمثيلات هيدروجيولوجية أكثر تعقيدًا (كتابشي وآخرون، 2016). في دراستنا، نتنقل حول نقص البيانات الجيولوجية المحلية (مثل، الآبار) من خلال تنفيذ توليد شبه عشوائي للتمثيلات الهيدروجيولوجية (تعكس الإعدادات الجيولوجية الساحلية الفرعية). تستند هذه الطريقة إلى عدة مجموعات بيانات جيولوجية عالمية رئيسية (جليسون وآخرون، 2014؛ هارتمان وموسدورف، 2012؛ هوسكروفت وآخرون، 2018؛ مونتسكا وآخرون، 2017) وتقدير لظروف التباين الجيولوجي الإقليمي (زامرسكي وآخرون، 2018، 2020)؛ يتم تقديم مزيد من التفاصيل في الفصل 2.3.

وفقًا للمراجعة المذكورة أعلاه (كتابشي وآخرون، 2016)، تشمل طريقة نمذجة المياه الجوفية ثنائية الأبعاد أيضًا ارتفاع مستوى سطح البحر في الماضي (على مدى نصف فترة جليدية) والانحدارات الطبوغرافية استنادًا إلى ثلاث مجموعات بيانات DEM عالمية مختلفة. على الرغم من أن هذه الطريقة تقرب تحليلنا على نطاق واسع من الظروف الإقليمية الفعلية، لا يزال هناك فجوة يجب سدها للوصول إلى تقديرات دقيقة من الإقليمي إلى المحلي. يمكن سد هذه الفجوة من خلال تضمين البيانات الجيولوجية المحلية (عند توفرها على نطاق عالمي) في محاكاة الهيدروجيولوجيا لدينا، بالإضافة إلى عوامل محلية أخرى مثل آبار الضخ وأنظمة الأنهار. لم يتم تضمين هذه العوامل في نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد الحالية لدينا بسبب نقص المعلومات على النطاق العالمي (مثل، مواقع محطات الضخ ومعدلات الضخ) ولأنها تتطلب محاكاة ثلاثية الأبعاد لا تزال باهظة الثمن لتطبيقها على مستوى عالمي.

اختبرنا ذلك من خلال تنفيذ استخراج المياه الجوفية في نموذج مياه جوفية ثلاثي الأبعاد إقليمي (انظر النص S4 والأشكال S46-S53 في المعلومات الداعمة S1) وأظهرنا تأثيرات شبه معدومة على الانخفاض المقدر في IFGV في هذه المنطقة المحددة. ومع ذلك، لا يعني ذلك أن استخراج المياه الجوفية لن يكون له تأثيرات كبيرة في مناطق أخرى تعتمد بشكل كبير على المياه الجوفية كمصدر رئيسي للمياه العذبة (مثل دلتا النيل (مبروك وآخرون، 2018) أو دلتا ميكونغ (ميندهود وآخرون، 2019)).

أخيرًا، فإن ارتفاع مستوى سطح البحر الذي تم تنفيذه في نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد يعتمد على تقديرات ارتفاع GMSL (بورتنر وآخرون، 2019)، مع القيم المختارة لسيناريوهات ارتفاع مستوى سطح البحر المستقبلية لدينا التي تتوافق مع التقديرات المركزية الأكثر حداثة لارتفاع مستوى سطح البحر الإقليمي (فوكس-كيمبر وآخرون، 2023). من المحتمل أن لا تؤثر الاختلافات الإقليمية في ارتفاع مستوى سطح البحر بشكل كبير على تقديرات ملوحة المياه الجوفية لدينا نظرًا لأن نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد تمثل تقريبًا للظروف الفرعية الإقليمية والارتفاع (انظر الفصل 2). ومع ذلك، في التحليلات المستقبلية واسعة النطاق
يجب أخذ مثل هذه التغيرات الإقليمية في ارتفاع مستوى سطح البحر في الاعتبار حيث يمكن التقاط الاختلافات المحلية في الارتفاع في مثل هذه الحالات.

من المهم أن نذكر أن هناك درجة كبيرة من عدم اليقين في نتائج نموذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد لدينا، بسبب كل من عدم اليقين الجوهري لمجموعات بيانات الإدخال (مثل تقديرات إعادة شحن المياه الجوفية، قيم التوصيل الهيدروليكي، إلخ) والظروف الجيولوجية المبسطة. من المتوقع أن يحدث هذا في مجموعة من النماذج الإقليمية المستندة إلى مجموعات بيانات عالمية، ولكن من الضروري التأكيد على أن نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد غير مناسبة لتقييم ظروف ملوحة المياه الجوفية في موقع محدد. ومع ذلك، نعتقد أن تحليلنا يمكن أن يوفر لمحة عن التأثيرات المستقبلية لارتفاع مستوى سطح البحر على موارد المياه الجوفية الساحلية من خلال إظهار التغير النسبي في IFGV على النطاق الإقليمي. وذلك لأن الاختلافات الأكبر في السياق الهيدروجيولوجي والتضاريس بين المناطق يمكن أن تلتقطها نماذجنا، على الرغم من عدم اليقين الكبير المتبقي. علاوة على ذلك، يمكن تكرار العدد الكبير من عمليات تشغيل نموذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد التي تم تنفيذها في هذه الدراسة في المستقبل لدراسة تأثيرات أخرى مستقبلية على احتياطيات المياه الجوفية العذبة الساحلية. عندما تتوفر معلومات محددة عن الموقع، يمكن تحسينها محليًا لتوفير معلومات عن التأثيرات على النطاق المحلي. يمكن الوصول إلى التنفيذ الفني لهذه النماذج ثنائية الأبعاد على GitHub.

بالإضافة إلى ذلك، فإن ارتفاع مستوى سطح البحر سيؤدي أيضًا إلى زيادة مخاطر الفيضانات الساحلية (ميوس وآخرون، 2016؛ فوسدوكاس وآخرون، 2016؛ وال، 2017) التي لا نأخذها في الاعتبار. ستؤدي الفيضانات الساحلية بسبب اجتياح مياه البحر إلى زيادة تكرار أحداث ملوحة المياه الجوفية القصيرة. ومع ذلك، يمكن أن يكون لهذه الأحداث تأثيرات كبيرة على تقديرات ظروف ملوحة المياه الجوفية. لذلك، من المحتمل أن تقلل تقديراتنا من الانخفاض في IFGV من خلال إغفال هذه التأثيرات الناتجة عن الفيضانات الساحلية.

بهذا المعنى، يمكن تفسير دراستنا على أنها “سيناريو أفضل” فيما يتعلق بانخفاض المياه الجوفية العذبة المستقبلية في المناطق الساحلية. في الواقع، من المحتمل أن يتفاقم هذا الانخفاض أكثر بسبب ضخ المياه الجوفية، وفيضانات مياه البحر (مثل، بسبب العواصف، تسونامي) وانخفاضات في إعادة شحن المياه الجوفية الناتجة عن كل من النشاط البشري (مثل، إغلاق المياه الجوفية الساحلية بسبب التحضر) أو الأسباب الطبيعية (مثل، الجفاف، زيادة الجفاف، أو زيادة نسب الجريان بسبب هطول الأمطار الشديد). علاوة على ذلك، سيؤثر ارتفاع مستوى سطح البحر أيضًا على حجم المد والجزر مما يمكن أن يزيد من تفاقم الانخفاض في IFGV في المناطق التي سترتفع فيها المد والجزر (بيكرينغ وآخرون، 2017).

على الرغم من أن نموذج المياه الجوفية ثلاثي الأبعاد يظهر فقط تأثيرات محدودة لضخ المياه الجوفية على الانخفاض في IFGV، يمكن الافتراض أن ضخ المياه الجوفية على مدى فترات طويلة من الزمن (أي، عقود) قد يكون له تأثير سلبي كبير على حجم المياه الجوفية العذبة المقدرة في المناطق الساحلية ذات الاستهلاك العالي للمياه الجوفية (فيرغسون وجليسون، 2012؛ باو وآخرون، 2015؛ فان كامب وآخرون، 2014). لذلك، يجب أن تشمل الدراسات المستقبلية نماذج المياه الجوفية ثلاثية الأبعاد وتضمين تأثيرات ضخ المياه الجوفية لتوفير تقديرات أكثر دقة لملوحة المياه الجوفية الحالية والمستقبلية.

تلعب مجموعات بيانات DEM (ودقتها الرأسية) دورًا حاسمًا عند تقدير تدفق المياه الجوفية وأنماط الملوحة، كما تم إظهاره سابقًا في دراسة في دلتا ميكونغ (ميندهود وآخرون، 2019). لذلك، نقيم تأثير ثلاث مجموعات بيانات DEM العالمية المختلفة على ملوحة المياه الجوفية الساحلية الناتجة عن ارتفاع مستوى سطح البحر. نلاحظ اختلافات محدودة ولكنها مهمة بين نتائج نموذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد للمجموعات الثلاث من بيانات DEM. تركز مجموعة بيانات Coastal DEM التي تم تطويرها مؤخرًا (كولب وستراوس، 2019) على المناطق المنخفضة وتعزز التصحيح الرأسي لمدخلات SRTM الأصلية (رودريغيز وآخرون، 2006) في المناطق الحضرية (المعرفة بأنها منطقة بها أكثر من 100,000 نسمة ونوع استخدام الأراضي “الحضرية”). تظهر نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد التي تستخدم Coastal DEM كمدخل عددًا أكبر من SRMs في المناطق الحضرية المتأثرة، مقارنة بنماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد التي تستخدم المجموعتين الأخريين من DEM (الشكل S44 في المعلومات الداعمة S1). تؤكد هذه الاختلافات أن مجموعات بيانات DEM تلعب دورًا مهمًا في نمذجة المياه الجوفية الساحلية وتحليل تأثيرات ارتفاع مستوى سطح البحر.

يمكننا مقارنة توقعاتنا لعدد الأشخاص الإجمالي الذين يعيشون في المناطق الساحلية التي ستتأثر بانخفاض IFGV مع توقعات مماثلة في تحليلات الفيضانات الساحلية العالمية (كيرزيسي وآخرون، 2020؛ كولب وستراوس، 2019). تتوقع هذه الدراسات أن بين 176 و287 مليون شخص (كيرزيسي وآخرون، 2020) إلى 630 مليون شخص (كولب وستراوس، 2019) سيعيشون في مناطق متأثرة بالفيضانات الساحلية بحلول عام 2100 تحت RCP 8.5. تشير توقعاتنا
إلى أن حوالي 225 (150-453) مليون شخص يعيشون بالقرب من الساحل الحالي (حتى 10 كم) سيكونون مهددين بانخفاض في IFGV (على الرغم من أنه أقل من ) بسبب ارتفاع مستوى البحر بحلول عام 2100، مع 60 (19-96) مليون يعانون من انخفاض أكبر من ، وهو مشابه في الحجم لما تم تقديره للفيضانات الساحلية. سيؤثر الانخفاض في IFGV سلبًا على توفر المياه العذبة في المناطق المتأثرة وقد يؤدي إلى نقص في المياه العذبة للاستخدام المنزلي والصناعي والزراعي. يمكن أن تؤدي زيادة ملوحة المياه الجوفية والفيضانات الناتجة عن ارتفاع مستوى سطح البحر أيضًا إلى ملوحة التربة مما يزيد من الضغط على الإنتاج الزراعي في المناطق المتأثرة (داليكوبولوس وآخرون، 2016؛ هيربرت وآخرون، 2015؛ بيتمان ولوتشلي، 2002؛ قادير وآخرون، 2014) وقد يؤدي أيضًا إلى زيادة استخراج المياه الجوفية لأغراض زراعية ومنزلية.

يمكن أن تكون الخسائر الاقتصادية الناتجة عن الفيضانات الساحلية مدمرة للمجتمعات البشرية التي تعيش في المناطق الساحلية؛ يُقدّر أن الفيضانات الساحلية قد تعرض الأصول التي تصل قيمتها إلى 8,813 إلى 14,178 مليار دولار أمريكي من الناتج المحلي الإجمالي بحلول نهاية القرن الحادي والعشرين (كيرزيسي وآخرون، 2020). بالمقارنة، نقدر أن حوالي 4,625 (3,970-5,408) مليار دولار أمريكي من الأصول ستكون مهددة بانخفاض IFGV في عام 2100 تحت RCP 8.5. هذا وحده رقم مقلق وإذا أخذنا في الاعتبار التأثيرات المشتركة لكل من ارتفاع مستوى البحر والفيضانات الساحلية، فإن التكاليف (البشرية والبيئية والاقتصادية) للمناطق الساحلية في القرن القادم قد تكون هائلة. يجب أن تكون تجنب مسار سيناريو RCP 8.5 أولوية كالتحدي العالمي للبشرية في هذا القرن، جنبًا إلى جنب مع خطط التكيف والتخفيف للحد من تأثيرات ارتفاع مستوى البحر (والآثار المرتبطة) على أحجام المياه الجوفية العذبة وبالتالي أيضًا تأمين توفر المياه العذبة في المناطق الساحلية في جميع أنحاء العالم.

من المهم أن نذكر أن دراستنا تركز فقط على المناطق الساحلية التي تحتوي على أنظمة خزانات مائية رسوبية غير متماسكة (ونظام العزل). لذلك، من الممكن أن تتأثر المناطق المنخفضة التي تحتوي على أنظمة خزانات مائية رسوبية بشكل مشابه بسبب ارتفاع مستوى سطح البحر وتواجه انخفاضًا في IFGV. من هذا المنظور، يمكن تفسير تأثيرات ارتفاع مستوى سطح البحر على IFGV المقدمة في هذه الدراسة على أنها تقدير منخفض قليلاً للانخفاض المحتمل في IFGV بسبب ارتفاع مستوى سطح البحر. أخيرًا، كما هو الحال في العديد من تقييمات المخاطر العالمية الأخرى (Tiggeloven et al., 2020)، نستخدم عدد الأشخاص المتأثرين والناتج المحلي الإجمالي كقياس للأضرار المحتملة. الخطوة المهمة التالية لتقدير الأضرار الفعلية والوصول إلى نهج قائم على المخاطر هي تقييم منحنيات الأضرار؛ وهذا يتطلب تقييم العلاقة بين عمق واجهة المياه العذبة والمالحة وتكاليف عدم ضخ المياه الجوفية، وتكاليف ضخ المياه الجوفية المالحة جدًا أو التعرض للمياه الجوفية المالحة. ستكون هذه التكاليف مرتبطة بانخفاض الإنتاجية المرتبطة بأضرار الملح للمحاصيل (FAO, 2021)، ولكن أيضًا من حيث التكاليف للبنية التحتية تحت الأرض وما إلى ذلك. بالإضافة إلى ذلك، ستؤثر زيادة ملوحة المياه الجوفية أيضًا على النظام البيئي للمياه العذبة وتسبب مشاكل صحية تتعلق بزيادة الملوحة في مياه الشرب من مصدر المياه الجوفية (أمراض القلب والأوعية الدموية بسبب ارتفاع ضغط الدم (He & MacGregor, 2009)). ومع ذلك، فإن إنشاء مثل هذه العلاقات وجمع بيانات التعرض لاستخدامها هو مهمة شاقة.

تظهر مقارنة مدى المياه الجوفية المالحة الداخلية المقدرة بواسطة نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد والمجمعة من الدراسات المحلية أن تقديراتنا تتطابق مع المعلومات المحلية بشكل معقول (أي، نفس ترتيب الحجم) في معظم الحالات. ومع ذلك، في عدة حالات يمكننا ملاحظة أخطاء كبيرة، خاصة في المناطق الدلتاوية (انظر الشكل 7). يمكن أن يكون ذلك بسبب نهج النمذجة ثنائية الأبعاد الذي تم اعتباره في دراستنا بالإضافة إلى النطاق الإقليمي لنماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد مقارنة بالنطاق المحلي (والقياسات) في الدراسات المحلية المجمعة. خاصة في مناطق الدلتا، قد يقلل نهج النمذجة ثنائية الأبعاد من حدوث المياه الجوفية المالحة على سبيل المثال، بسبب إغفال الملوحة في نظام المياه السطحية في الدلتا التي تتأثر بالتغيرات المدية. علاوة على ذلك، لم نأخذ في الاعتبار التأثير البشري مثل استخراج المياه الجوفية (والهبوط الأرضي المرتبط) على الظروف الحالية للمياه الجوفية في المناطق الساحلية التي يمكن أن تلعب دورًا كبيرًا في مدى المياه الجوفية المالحة الحالية. يمكن تضمين هذه التأثيرات فقط باستخدام نماذج المياه الجوفية ثلاثية الأبعاد كاملة. بغض النظر، نعتبر المطابقة مع الدراسات المحلية مرضية خاصة وأن دراستنا تركز على التغير النسبي في الانخفاض في IFGV بسبب ارتفاع مستوى سطح البحر بدلاً من الكمية المطلقة لحجم المياه الجوفية العذبة.

لتلخيص، تظهر هذه الدراسة أن ارتفاع مستوى سطح البحر يمكن أن يكون له تأثيرات سلبية كبيرة على موارد المياه الجوفية العذبة في العديد من المناطق الساحلية. يتم محاكاة هذا التأثير كانخفاض في حجم المياه الجوفية العذبة مقارنة بالوضع في عام 2000. يتكون النهج المقدم في هذه الدراسة من نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد التي تم بناؤها لتمثيل الظروف الإقليمية (مثل، في التضاريس، والجيولوجيا) وبالتالي فهي غير مناسبة لتحديد الكميات الفعلية للمياه الجوفية على النطاق المحلي. وبالتالي، يتم تقديم النتائج كتغيرات نسبية (حساسيات إقليمية) بدلاً من تحديدها كأحجام. نحن نقدر أن مئات الملايين من الأشخاص الذين يعيشون في المناطق الساحلية في جميع أنحاء العالم سيواجهون انخفاضًا في المياه الجوفية العذبة بحلول عام 2100، مع خسائر اقتصادية كبيرة في حدود

تم إجراء حسابات هذه الدراسة على الكمبيوتر الفائق الوطني الهولندي كارتيسيوس بدعم من SURF. تم تمويل هذا البحث من قبل منظمة هولندا للبحث العلمي (NWO) تحت مشروع STW “رابط المياه: تحليل الموارد وإدارة المياه الإقليمية” (رقم 14298). يعترف مارك ف. ب. بييركنز بالدعم من مجلس البحث الأوروبي من خلال منحة متقدمة (منحة 101019185-GEOWAT).
مليارات دولار أمريكي. تختلف شدة هذه التأثيرات السلبية بشكل كبير بين سيناريوهات RCP 2.6 و RCP 8.5. على الرغم من أن نماذج المياه الجوفية ثنائية الأبعاد تهدف إلى تمثيل التباين على النطاق الإقليمي، إلا أن درجة كبيرة من عدم اليقين تبقى، ناتجة عن استخدام مجموعات بيانات الإدخال العالمية ومن المنهجية المطبقة (باستخدام نماذج إقليمية تمثيلية في إطار احتمالي). على هذا النحو، فإنها توفر فقط منظورًا محدودًا على نطاق واسع حول تأثيرات ارتفاع مستوى سطح البحر على موارد المياه الجوفية العذبة المستقبلية في المناطق الساحلية. للحصول على رؤى جديدة وأكثر تفصيلًا، يجب الانتقال نحو البيانات المحلية ونماذج المياه الجوفية ثلاثية الأبعاد في المستقبل.

تقديرات ملوحة المياه الجوفية النهائية لكل SRM (مجموعة البيانات، في مجلد GW_models_SLR/) (كملفات ثنائية الأبعاد في تنسيق netcdf)، بالإضافة إلى تقديرات إعادة شحن المياه الجوفية القديمة متاحة عبر مستودع يودا بجامعة أوترخت (Zamrsky et al., 2023a) ويمكن الوصول إليها من خلال https://public.yoda.uu.nl/geo/UU01/X9I1YR.html. كما أن السكربتات بايثون (Zamrsky et al., 2023b) المستخدمة في معالجة البيانات، وإعداد نماذج المياه الجوفية (باستخدام حزمة FloPy) وتحليل البيانات والرسم البياني متاحة أيضًا على https://zenodo.org/record/8143803.

Amir, N., Kafri, U., Herut, B., & Shalev, E. (2013). Numerical simulation of submarine groundwater flow in the coastal aquifer at the Palmahim area, the mediterranean coast of Israel. Water Resources Management, 27(11), 4005-4020. https://doi.org/10.1007/s11269-013-0392-2
Becker, M., Papa, F., Karpytchev, M., Delebecque, C., Krien, Y., Khan, J. U., et al. (2020). Water level changes, subsidence, and sea level rise in the Ganges-Brahmaputra-Meghna delta. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 117(4), 1867-1876. https://doi.org/10.1073/pnas. 1912921117
Berghuijs, W. R., Luijendijk, E., Moeck, C., van der Velde, Y., & Allen, S. T. (2022). Global recharge data set indicates strengthened groundwater connection to surface fluxes. Geophysical Research Letters, 49(23), 1-9. https://doi.org/10.1029/2022GL099010
Carrard, N., Foster, T., & Willetts, J. (2020). Correction: Groundwater as a source of drinking water in Southeast Asia and the Pacific: A multi-country review of current reliance and resource concerns. Water, 12(1). https://doi.org/10.3390/w12010298
CIESIN. (2017). Center for international Earth science information network (CIESIN), Columbia University. Documentation for the gridded population of the world, version 4 (GPWv4), revision 11 data sets. NASA Socioeconomic Data and Application Center (SEDAC), Palisades, NY. https://doi.org/10.7927/H45Q4T5F
Cohen, D., Person, M., Wang, P., Gable, C. W., Hutchinson, D., Marksamer, A., et al. (2010). Origin and extent of fresh paleowaters on the Atlantic continental shelf, USA. Groundwater, 48(1), 143-158. https://doi.org/10.1111/j.1745-6584.2009.00627.x
Custodio, E. (2002). Aquifer overexploitation: What does it mean? Hydrogeology Journal, 10(2), 254-277. https://doi.org/10.1007/ s10040-002-0188-6
Daliakopoulos, I. N., Tsanis, I. K., Koutroulis, A., Kourgialas, N. N., Varouchakis, A. E., Karatzas, G. P., & Ritsema, C. J. (2016). The threat of soil salinity: A European scale review. Science of the Total Environment, 573, 727-739. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.08.177
Delsman, J. R., Hu-a-ng, K. R. M., Vos, P. C., de Louw, P. G. B., Oude Essink, G. H. P., Stuyfzand, P. J., & Bierkens, M. F. P. (2014). Paleo-modeling of coastal saltwater intrusion during the Holocene: An application to The Netherlands. Hydrology and Earth System Sciences, 18(10), 3891-3905. https://doi.org/10.5194/hess-18-3891-2014
Dutkiewicz, A., Dietmar Müller, R., Simon, O. ‘C., & Jónasson, H. (2015). Census of seafloor sediments in the world’s ocean. Geology, 43(9), 795-798. https://doi.org/10.1130/G36883.1
Engelen, J. V., GualbertEssink, H. P. O., Kooi, H., & Bierkens, M. F. P. (2018). On the origins of hypersaline groundwater in the Nile Delta aquifer. Journal of Hydrology, 560, 301-317. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.03.029
Engelen, J. V., Verkaik, J., King, J., Nofal, E. R., Bierkens, M. F. P., & Oude Essink, G. H. (2019). A three-dimensional palaeohydrogeological reconstruction of the groundwater salinity distribution in the Nile Delta aquifer. Hydrology and Earth System Sciences, 23(12), 5175-5198. https://doi.org/10.5194/hess-23-5175-2019
Faneca Sànchez, M., Bashar, K., Janssen, G. M. C. M., Vogels, M., Snel, J., Zhou, Y., et al. (2015). SWIBANGLA: Managing salt water intrusion impacts in coastal groundwater systems of Bangladesh. 153.
FAO. (2021). Global map of salt-affected soils: GSASmap V1.0. Fao 20.
Ferguson, G., & Gleeson, T. (2012). Vulnerability of coastal aquifers to groundwater use and climate change. Nature Climate Change, 2(5), 342-345. https://doi.org/10.1038/nclimate1413
Feseker, T. (2007). Numerical studies on saltwater intrusion in a coastal aquifer in Northwestern Germany. Hydrogeology Journal, 15(2), 267-279. https://doi.org/10.1007/s10040-006-0151-z
Fox-Kemper, B., Hewitt, H. T., Xiao, C., Aðalgeirsdóttir, G., Drijfhout, S. S., Edwards, T. L., et al. (2023). Climate change 2021: The physical science basis. Contribution of working group I to the sixth assessment report of the intergovernmental panel on climate change (1st ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009157896
Gingerich, S. B., & Voss, C. I. (2005). Three-dimensional variable-density flow simulation of a coastal aquifer in southern Oahu, Hawaii, USA. Hydrogeology Journal, 13(2), 436-450. https://doi.org/10.1007/s10040-004-0371-z
Gleeson, T., Moosdorf, N., Hartmann, J., & Van Beek, L. P. H. (2014). A glimpse beneath Earth’s surface: GLobal HYdrogeology MaPS (GLHYMPS) of permeability and porosity. Geophysical Research Letters, 41(11), 3891-3898. https://doi.org/10.1002/2014GL059856
Gossel, W., Ahmed, S., & Peter, W. (2010). Modelling of paleo-saltwater intrusion in the northern part of the Nubian aquifer system, Northeast Africa. Hydrogeology Journal, 18(6), 1447-1463. https://doi.org/10.1007/s10040-010-0597-x
Hartmann, J., & Moosdorf, N. (2012). The new global lithological map database GLiM: A representation of rock properties at the Earth surface. Geochemistry, Geophysics, Geosystems, 13(12), 1-37. https://doi.org/10.1029/2012GC004370
He, F. J., & MacGregor, G. A. (2009). A comprehensive review on salt and health and current experience of worldwide salt reduction programmes. Journal of Human Hypertension, 23(6), 363-384. https://doi.org/10.1038/jhh.2008.144
Hengl, T., Mendes De Jesus, J., MacMillan, R. A., Batjes, N. H., Heuvelink, G. B. M., Ribeiro, E., et al. (2014). SoilGrids 1km – Global soil information based on automated mapping. PLoS One, 9(8), e105992. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0105992

Herbert, E. R., Boon, P., Burgin, A. J., Neubauer, S. C., Franklin, R. B., Ardón, M., et al. (2015). A global perspective on wetland salinization: Ecological consequences of a growing threat to freshwater wetlands. Ecosphere, 6(10), art206-43. https://doi.org/10.1890/ES14-00534.1
Herrera-García, G., Ezquerro, P., Tomas, R., Béjar-Pizarro, M., López-Vinielles, J., Rossi, M., et al. (2021). Mapping the global threat of land subsidence. Science, 371(6524), 34-36. https://doi.org/10.1126/science.abb8549
Huscroft, J., Gleeson, T., Hartmann, J., & Börker, J. (2018). Compiling and mapping global permeability of the unconsolidated and consolidated Earth: GLobal HYdrogeology MaPS 2.0 (GLHYMPS 2.0). Geophysical Research Letters, 45(4), 1897-1904. https://doi. org/10.1002/2017GL075860
Ketabchi, H., Mahmoodzadeh, D., Ataie-Ashtiani, B., & CraigSimmons, T. (2016). Sea-level rise impacts on seawater intrusion in coastal aquifers: Review and integration. Journal of Hydrology, 535, 235-255. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.01.083
Ketabchi, H., Mahmoodzadeh, D., Ataie-ashtiani, B., Werner, A. D., & Simmons, C. T. (2014). Sea-level rise impact on fresh groundwater lenses in two-layer small islands. Hydrological Processes, 28(24), 5938-5953. https://doi.org/10.1002/hyp. 10059
Khan, M. R., Voss, C. I., Yu, W., & Michael, H. A. (2014). Water resources management in the Ganges basin: A comparison of three strategies for conjunctive use of groundwater and surface water. Water Resources Management, 28(5), 1235-1250. https://doi.org/10.1007/ s11269-014-0537-y
Kirezci, E., Young, I. R., Ranasinghe, R., Muis, S., Nicholls, R. J., Lincke, D., & Hinkel, J. (2020). Projections of global-scale extreme sea levels and resulting episodic coastal flooding over the 21st century. Scientific Reports, 10(1), 1-12. https://doi.org/10.1038/s41598-020-67736-6
Kulp, S. A., & Strauss, B. H. (2019). New elevation data triple estimates of global vulnerability to sea-level rise and coastal floodin. Nature Communications, 10(1), 4844. https://doi.org/10.1038/s41467-019-12808-z
Kummu, M., Taka, M., & JosephGuillaume, H. A. (2018). Gridded global datasets for gross domestic product and human development index over 1990-2015. Scientific Data, 5, 1-15. https://doi.org/10.1038/sdata.2018.4
Lambeck, K., Rouby, H., Purcell, A., Sun, Y., & Sambridge, M. (2014). Sea level and global ice volumes from the last glacial maximum to the Holocene. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 111(43), 15296-15303. https://doi.org/10.1073/ pnas. 1411762111
Langevin, C. D., Thorne, D. T., Jr., Dausman, A. M., Sukop, M. C., & Guo, W. (2008). SEAWAT version 4: A computer program for simulation of multi-species solute and heat transport. In U.S. Geological survey techniques and methods book (Vol. 6, p. 39).
Larsen, F., Tran, L. V., Van Hoang, H., Tran, L. T., Christiansen, A. V., & Pham, N. Q. (2017). Groundwater salinity influenced by Holocene seawater trapped in incised valleys in the Red River Delta plain. Nature Geoscience, 10(5), 376-381. https://doi.org/10.1038/NGEO2938
Laruelle, G. G., Dürr, H. H., Lauerwald, R., Hartmann, J., Slomp, C. P., Goossens, N., & Regnier, P. A. G. (2013). Global multi-scale segmentation of continental and coastal waters from the watersheds to the continental margins. Hydrology and Earth System Sciences, 17(5), 20292051. https://doi.org/10.5194/hess-17-2029-2013

Lone, A., Fousiya, A. A., Shah, R., & Achyuthan, H. (2018). Reconstruction of paleoclimate and environmental fluctuations since the early Holocene period using organic matter and C:N proxy records: A review. Journal of the Geological Society of India, 91(2), 209-214. https:// doi.org/10.1007/s12594-018-0837-6
Mabrouk, M., Jonoski, A., Oude Essink, G. H. P., & Uhlenbrook, S. (2018). Impacts of sea level rise and groundwater extraction scenarios on fresh groundwater resources in the Nile Delta Governorates, Egypt. Water, 10(11), 1690. https://doi.org/10.3390/w10111690
Meisler, H., Leahy, P. P., & Knobel, L. L. (1984). Effect of eustatic sea-level changes on saltwater-freshwater in the Northern Atlantic Coastal Plain. USGS Water Supply Paper: 2255 (p. 33).
Merkens, J. L., Jan, L., Reimann, L., Hinkel, J., & AthanasiosVafeidis, T. (2016). Gridded population projections for the coastal zone under the shared socioeconomic Pathways. Global and Planetary Change, 145, 57-66. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2016.08.009
Meybeck, M., Dürr, H. H., & Vörösmarty, C. J. (2006). Global coastal segmentation and its river catchment contributors: A new look at land-ocean linkage. Global Biogeochemical Cycles, 20(1), 1-15. https://doi.org/10.1029/2005GB002540
Meyer, R., Engesgaard, P., & TorbenSonnenborg, O. (2019). Origin and dynamics of saltwater intrusion in a regional aquifer: Combining 3-D saltwater modeling with geophysical and geochemical data. Water Resources Research, 55(3), 1792-1813. https://doi.org/10.1029/2018WR023624
Michael, H. A., Post, V. E. A., Wilson, A. M., & Werner, A. D. (2000). Science, society, and the coastal groundwater squeeze. Water Resources Research, 36(1), 11-12. https://doi.org/10.1029/1999WR900293
Michael, H. A., Russoniello, C. J., & Byron, L. A. (2013). Global assessment of vulnerability to sea-level rise in topography-limited and recharge-limited coastal groundwater systems. Water Resources Research, 49(4), 2228-2240. https://doi.org/10.1002/wrcr. 20213
Michael, H. A., Scott, K. C., Koneshloo, M., Yu, X., Khan, M. R., & Li, K. (2016). Geologic influence on groundwater salinity drives large seawater circulation through the continental shelf. Geophysical Research Letters, 43(20), 10782-10791. https://doi.org/10.1002/2016GL070863
Michael, H. A., & Voss, C. I. (2009). Estimation of regional-scale groundwater flow properties in the Bengal basin of India and Bangladesh. Hydrogeology Journal, 17(6), 1329-1346. https://doi.org/10.1007/s10040-009-0443-1
Minderhoud, P. S. J., Coumou, L., Erkens, G., Middelkoop, H., & Stouthamer, E. (2019). Mekong delta much lower than previously assumed in seasea-level rise impact assessments. Nature Communications, 10(1), 1-13. https://doi.org/10.1038/s41467-019-11602-1
Minderhoud, P. S. J., Erkens, G., Pham, V. H., Bui, V. T., Erban, L., Kooi, H., & Stouthamer, E. (2017). Impacts of 25 years of groundwater extraction on subsidence in the Mekong Delta, Vietnam. Environmental Research Letters, 12(6), 064006. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aa7146
Moeck, C., Grech-Cumbo, N., Podgorski, J., Bretzler, A., Gurdak, J. J., Berg, M., & Schirmer, M. (2020). A global-scale dataset of direct natural groundwater recharge rates: A review of variables, processes and relationships. Science of the Total Environment, 717(May), 137042. https:// doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.137042
Mohan, C., Western, A. W., Wei, Y., & Saft, M. (2018). Predicting groundwater recharge for varying land cover and climate conditions – A global meta-study. Hydrology and Earth System Sciences, 22(22), 2689-2703. https://doi.org/10.5194/hess-22-2689-2018
Montzka, C., Herbst, M., Weihermüller, L., Verhoef, A., & Vereecken, H. (2017). A global data set of soil hydraulic properties and sub-grid variability of soil water retention and hydraulic conductivity curves. Earth System Science Data Discussions, 1-25. https://doi.org/10.5194/ essd-2017-13
Muis, S., Verlaan, M., Winsemius, H. C., JeroenAerts, C. J. H., & Ward, P. J. (2016). A global reanalysis of storm surges and extreme sea levels. Nature Communications, 7(1), 51-69. https://doi.org/10.1038/ncomms11969
Nicholls, R. J., & Cazenave, A. (2010). Sea-level rise and its impact on coastal zones. Science, 328(5985), 1517-1520. https://doi.org/10.1126/ science. 1185782
Nicholls, R. J., Lincke, D., Hinkel, J., Brown, S., Vafeidis, A. T., Meyssignac, B., et al. (2021). A global analysis of subsidence, relative sea-level change and coastal flood exposure. Nature Climate Change, 11(4), 338-342. https://doi.org/10.1038/s41558-021-00993-z
O’Neill, B. C., Kriegler, E., Riahi, K., Ebi, K. L., Hallegatte, S., Carter, T. R., et al. (2014). A new scenario framework for climate change research: The concept of shared socioeconomic Pathways. Climatic Change, 122(3), 387-400. https://doi.org/10.1007/s10584-013-0905-2

Pauw, P. S., van der Zee, S. E. A. T. M., Leijnse, A., & Oude Essink, G. H. P. (2015). Saltwater upconing due to cyclic pumping by horizontal wells in freshwater lenses. Groundwater, 54(4), 521-531. https://doi.org/10.1111/gwat. 12382
Perriquet, M., Leonardi, V., Henry, T., & Jourde, H. (2014). Saltwater wedge variation in a non-anthropogenic coastal Karst aquifer influenced by a strong tidal range (Burren, Ireland). Journal of Hydrology, 519(PB), 2350-2365. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.10.006
Pham, V. H., FransVan Geer, C., Tran, V. B., Dubelaar, W., & GualbertOude Essink, H. P. (2019). Paleo-hydrogeological reconstruction of the fresh-saline groundwater distribution in the Vietnamese Mekong Delta since the late Pleistocene. Journal of Hydrology: Regional Studies, 23(July 2018), 100594. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2019.100594
Pickering, M. D., Horsburgh, K. J., Blundell, J. R., Hirschi, J. J. M., Nicholls, R. J., Verlaan, M., & Wells, N. C. (2017). The impact of future sea-level rise on the global tides. Continental Shelf Research, 142(September 2016), 50-68. https://doi.org/10.1016/j.csr.2017.02.004
Pitman, M. G., & Läuchli, A. (2002). Global impact of salinity and agricultural ecosystems. In A. Läuchli & U. Lüttge (Eds.), Salinity: Environment-Plants-Molecules (pp. 3-20). Springer Netherlands.
Pörtner, H.-O., Roberts, D. C., Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Tignor, M., Poloczanska, E., et al. (2019). The Ocean and cryosphere in a changing climate: A special report of the intergovernmental panel on climate change. Intergovernmental Panel on Climate Change, 1-765. Retrieved from https://www.ipcc.ch/srocc/chapter/summary-for-policymakers/
Post, V. E. A., Groen, J., Kooi, H., Person, M., Ge, S., & Mike Edmunds, W. (2013). Offshore fresh groundwater reserves as a global phenomenon. Nature, 504(7478), 71-78. https://doi.org/10.1038/nature12858
Qadir, M., Quillérou, E., Nangia, V., Murtaza, G., Singh, M., Thomas, R. J., et al. (2014). Economics of salt-induced land degradation and restoration. Natural Resources Forum, 38(4), 282-295. https://doi.org/10.1111/1477-8947.12054
Rodriguez, E., Morris, C., & Belz, J. (2006). An assessment of the SRTM topographic products. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 72(3), 249-260.
Small, C., & Nicholls, R. J. (2003). A global analysis of human settlement in coastal zones. Journal of Coastal Research, 19(3), 584-599.
Sutanudjaja, E. H., Van Beek, R., Wanders, N., Wada, Y., Bosmans, J. H. C., Drost, N., et al. (2018). PCR-GLOBWB 2: A 5 arcmin global hydrological and water resources model. Geoscientific Model Development, 08(6), 2429-2453. https://doi.org/10.5194/gmd-11-2429-2018
Syvitski, J. P. M., Kettner, A. J., Overeem, I., Hutton, E. W. H., Hannon, M. T., Brakenridge, G. R., et al. (2009). Sinking deltas due to human activites. Nature Geoscience, 2(10), 681-686. https://doi.org/10.1038/ngeo629
Terry, J. P., & Chui, T. F. M. (2012). Evaluating the fate of freshwater lenses on Atoll islands after eustatic sea-level rise and cyclone-driven inundation: A modelling approach. Global and Planetary Change, 88(89), 76-84. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2012.03.008
Tessler, Z. D., Vörösmarty, C. J., Grossberg, M., Gladkova, I., Aizenman, H., Syvitski, J. P. M., & Foufoula-Georgiou, E. (2015). Profiling risk and sustainability in coastal deltas of the world. Science, 349(6248), 638-643. https://doi.org/10.1126/science.aab3574
Thomas, A. T., Reiche, S., Riedel, M., & Clauser, C. (2019). The fate of submarine fresh groundwater reservoirs at the New Jersey shelf, USA. Hydrogeology Journal, 27(7), 2673-2694. https://doi.org/10.1007/s10040-019-01997-y
Tiggeloven, T., De Moel, H., Winsemius, H. C., Eilander, D., Erkens, G., Gebremedhin, E., et al. (2020). Global-scale benefit-cost analysis of coastal flood adaptation to different flood risk drivers using structural measures. Natural Hazards and Earth System Sciences, 20(4), 1025-1044. https://doi.org/10.5194/nhess-20-1025-2020
Van Camp, M., Mtoni, Y., Mjemah, I. C., Bakundukize, C., & Walraevens, K. (2014). Investigating seawater intrusion due to groundwater pumping with schematic model simulations: The example of the Dar es Salaam coastal aquifer in Tanzania. Journal of African Earth Sciences, 96, 71-78. https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2014.02.012
Vandenbohede, A., & Lebbe, L. (2006). Occurrence of salt water above fresh water in dynamic equilibrium in a coastal groundwater flow system near De Panne, Belgium. Hydrogeology Journal, 14(4), 462-472. https://doi.org/10.1007/s10040-005-0446-5
van Vuuren, D. P., Detlef, P., Edmonds, J., Kainuma, M., Riahi, K., Thomson, A., et al. (2011). The representative concentration pathways: An overview. Climatic Change, 109(1-2), 5-31. https://doi.org/10.1007/s10584-011-0148-z
Været, L., Leijnse, A., Cuamba, F., & Haldorsen, S. (2012). Holocene dynamics of the salt-fresh groundwater interface under a sand island, Inhaca, Mozambique. Quaternary International, 257, 74-82. https://doi.org/10.1016/j.quaint.2011.11.020
Vousdoukas, M. I., Voukouvalas, E., Annunziato, A., Giardino, A., & Feyen, L. (2016). Projections of extreme storm surge levels along Europe. Climate Dynamics, 47(9-10), 3171-3190. https://doi.org/10.1007/s00382-016-3019-5
Wahl, T. (2017). Sea-level rise and storm surges, relationship status: Complicated. Environmental Research Letters, 12(11), 111001. https://doi. org/10.1088/1748-9326/aa8eba
Warner, K., Hamza, M., Oliver-Smith, A., Renaud, F., & Julca, A. (2010). Climate change, environmental degradation and migration. Natural Hazards, 55(3), 689-715. https://doi.org/10.1007/s11069-009-9419-7
Weatherall, P., Marks, K. M., Jakobsson, M., Schmitt, T., Tani, S., Arndt, J. E., et al. (2015). A new digital bathymetric model of the world’s oceans. Earth and Space Science, 2(8), 331-345. https://doi.org/10.1002/2015EA000107
Wu, W. Y., Lo, M. H., Wada, Y., Famiglietti, J. S., Reager, J. T., Yeh, P. J. F., et al. (2020). Divergent effects of climate change on future groundwater availability in key mid-latitude aquifers. Nature Communications, 11(1), 1-9. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17581-y
Xiao, H., Wang, D., Medeiros, S. C., Hagen, S. C., & Hall, C. R. (2018). Assessing sea-level rise impact on saltwater intrusion into the root zone of a geo-typical area in coastal east-central Florida. Science of the Total Environment, 630, 211-221. https://doi.org/10.1016/j. scitotenv.2018.02.184
Yamazaki, D., Ikeshima, D., Tawatari, R., Yamaguchi, T., O’Loughlin, F., Neal, J. C., et al. (2017). A high-accuracy map of global terrain elevations. Geophysical Research Letters, 44(11), 5844-5853. https://doi.org/10.1002/2017GL072874
Zamrsky, D., Karssenberg, M. E., Cohen, K. M., Bierkens, M. F. P., & Oude Essink, G. H. P. (2020). Geological heterogeneity of coastal unconsolidated groundwater systems worldwide and its influence on offshore fresh groundwater occurrence. Frontiers in Earth Science, 7, 1-23. https://doi.org/10.3389/feart.2019.00339
Zamrsky, D., Oude Essink, G. H. P., & Bierkens, M. F. P. (2018). Estimating the thickness of unconsolidated coastal aquifers along the global coastline. Earth System Science Data, 10(3), 1-19. https://doi.org/10.1594/PANGAEA. 880771
Zamrsky, D., Oude Essink, G. H. P., & Bierkens, M. F. P. (2023a). SRM groundwater salinity estimates as 2D profiles in .netcdf format (folder GW_models_SLR) and paleo groundwater recharge estimates (folder GW_recharge) [Datataset]. https://doi.org/10.24416/UU01-X9I1YR
Zamrsky, D., Oude Essink, G. H. P., & Bierkens, M. F. P. (2023b). dzamrsky/SLR_gw_impacts: SLR_gw_impacts_v1.0. [Software]. https://doi. org/10.5281/zenodo. 8143802
Zamrsky, D., Oude Essink, G. H. P., Sutanudjaja, E. H., (Rens) van Beek, L. P. H., & Bierkens, M. F. P. (2021). Offshore fresh groundwater in coastal unconsolidated sediment systems as a potential fresh water source in the 21st century. Environmental Research Letters, 17 (1), 14021. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac4073

Abd-Elaty, I., Javadi, A. A., & Abd-Elhamid, H. (2021). Management of saltwater intrusion in coastal aquifers using different wells systems: A case study of the Nile Delta aquifer in Egypt. Hydrogeology Journal, 29(5), 1767-1783. https://doi.org/10.1007/s10040-021-02344-w
Abu-alnaeem, M. F., Yusoff, I., Ng, T. F., Alias, Y., & Raksmey, M. (2018). Assessment of groundwater salinity and quality in Gaza coastal aquifer, Gaza Strip, Palestine: An integrated statistical, geostatistical and hydrogeochemical approaches study. Science of the Total Environment, 615, 972-989. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.09.320
Alfarrah, N., & Walraevens, K. (2018). Groundwater overexploitation and seawater intrusion in coastal areas of arid and semi-arid regions. Water, 10(2), 143. https://doi.org/10.3390/w10020143
Barlow, P. M., & Reichard, E. G. (2010). L’intrusion d’eau salée dans les régions côtières d’Amérique du Nord. Hydrogeology Journal, 18(1), 247-260. https://doi.org/10.1007/s10040-009-0514-3
Carretero, S., Rapaglia, J., Perdomo, S., Albino Martínez, C., Rodrigues Capítulo, L., Gómez, L., & Kruse, E. (2019). A multi-parameter study of groundwater-seawater interactions along Partido de La Costa, Buenos Aires Province, Argentina. Environmental Earth Sciences, 78(16), 1-14. https://doi.org/10.1007/s12665-019-8532-5
Casillas-Trasvina, A., Zhou, Y., Stigter, T. Y., Mussáa, F. E. F., & Juízo, D. (2019). Application of numerical models to assess multi-source saltwater intrusion under natural and pumping conditions in the Great Maputo aquifer, Mozambique. Hydrogeology Journal, 27(8), 2973-2992. https://doi.org/10.1007/s10040-019-02053-5
De Graaf, I. E. M., Sutanudjaja, E. H., van Beek, L. P. H., & Bierkens, M. F. P. (2015). A high-resolution global-scale groundwater model. Hydrology and Earth System Sciences, 19(2), 823-837. https://doi.org/10.5194/hess-19-823-2015
Dibaj, M., Javadi, A. A., Akrami, M., Ke, K. Y., Farmani, R., Tan, Y. C., & Chen, A. S. (2020). Modelling seawater intrusion in the Pingtung coastal aquifer in Taiwan, under the influence of sea-level rise and changing abstraction regime. Hydrogeology Journal, 28(6), 2085-2103. https://doi.org/10.1007/s10040-020-02172-4
Döll, P. (2009). Vulnerability to the impact of climate change on renewable groundwater resources: A global-scale assessment. Environmental Research Letters, 4(3), 035006. https://doi.org/10.1088/1748-9326/4/3/035006
El Yaouti, F., El Mandour, A., Khattach, D., Benavente, J., & Kaufmann, O. (2009). Salinization processes in the unconfined aquifer of Bou-Areg (NE Morocco): A geostatistical, geochemical, and tomographic study. Applied Geochemistry, 24(1), 16-31. https://doi.org/10.1016/j. apgeochem.2008.10.005
Faneca Sànchez, M., Gunnink, J. L., Van Baaren, E. S., Oude Essink, G. H. P., Siemon, B., Auken, E., et al. (2012). Modelling climate change effects on a Dutch coastal groundwater system using airborne electromagnetic measurements. Hydrology and Earth System Sciences, 16(12), 4499-4516. https://doi.org/10.5194/hess-16-4499-2012
Fick, S. E., & Hijmans, R. J. (2017). WorldClim 2: New 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 37(12), 4302-4315. https://doi.org/10.1002/joc. 5086
Gardner, L. R. (2009). Assessing the effect of climate change on mean annual runoff. Journal of Hydrology, 379(3-4), 351-359. https://doi. org/10.1016/j.jhydrol.2009.10.021
Giambastiani, B. M. S., Antonellini, M., Oude Essink, G. H. P., & Stuurman, R. J. (2007). Saltwater intrusion in the unconfined coastal aquifer of Ravenna (Italy): A numerical model. Journal of Hydrology, 340(1-2), 91-104. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2007.04.001
Goldewijk, K. K., Beusen, A., Doelman, J., & Stehfest, E. (2017). Anthropogenic land use estimates for the Holocene – HYDE 3.2. Earth System Science Data, 9(2), 927-953. https://doi.org/10.5194/essd-9-927-2017
Hamzah, U., Samsudin, A. R., & Malim, E. P. (2007). Groundwater investigation in Kuala Selangor using vertical electrical sounding (VES) surveys. Environmental Geology, 51(8), 1349-1359. https://doi.org/10.1007/s00254-006-0433-8
Han, D., Cao, G., Currell, M. J., Priestley, S. C., & Love, A. J. (2020). Groundwater salinization and flushing during glacial-interglacial cycles: Insights from aquitard porewater tracer profiles in the North China plain. Water Resources Research, 56(11), 1-23. https://doi. org/10.1029/2020WR027879
Han, D., & Currell, M. J. (2018). Delineating multiple salinization processes in a coastal plain aquifer, northern China: Hydrochemical and isotopic evidence. Hydrology and Earth System Sciences, 22(6), 3473-3491. https://doi.org/10.5194/hess-22-3473-2018
Han, D., Kohfahl, C., Song, X., Xiao, G., & Yang, J. (2011). Geochemical and isotopic evidence for palaeo-seawater intrusion into the south coast aquifer of Laizhou Bay, China. Applied Geochemistry, 26(5), 863-883. https://doi.org/10.1016/j.apgeochem.2011.02.007
Harris, I., Jones, P. D., Osborn, T. J., & Lister, D. H. (2014). Updated high-resolution grids of monthly climatic observations – The CRU TS3.10 Dataset. International Journal of Climatology, 34(3), 623-642. https://doi.org/10.1002/joc. 3711
Hasan, M., Shang, Y., Metwaly, M., Jin, W., Khan, M., & Gao, Q. (2020). Assessment of groundwater resources in coastal areas of Pakistan for sustainable water quality management using joint geophysical and geochemical approach: A case study. Sustainability, 12(22), 1-23. https:// doi.org/10.3390/su12229730
Hengl, T., De Jesus, J. M., MacMillan, R. A., Batjes, N. H., Heuvelink, G. B. M., Ribeiro, E., et al. (2014). SoilGrids 1km – global soil information based on automated mapping. PLoS One, 9(8), e105992. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0105992
Hermans, T., & Paepen, M. (2020). Combined inversion of land and marine electrical resistivity tomography for submarine groundwater discharge and saltwater intrusion characterization. Geophysical Research Letters, 47(3), 0-1. https://doi.org/10.1029/2019GL085877
Hijmans, R. J., Cameron, S. E., Parra, J. L., Jones, P. G., & Jarvis, A. (2005). Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 25(15), 1965-1978. https://doi.org/10.1002/joc. 1276
Huizer, S., Karaoulis, M. C., Oude Essink, G. H. P., & Bierkens, M. F. P. (2017). Monitoring and simulation of salinity changes in response to tide and storm surges in a sandy coastal aquifer system. Water Resources Research, 53(8), 6487-6509. https://doi.org/10.1002/2016WR020339
Huizer, S., Oude Essink, G. H. P., & Bierkens, M. F. P. (2016). Fresh groundwater resources in a large sand replenishment. Hydrology and Earth System Sciences, 20(8), 3149-3166. https://doi.org/10.5194/hess-20-3149-2016
Huscroft, J., Gleeson, T., Hartmann, J., & Börker, J. (2018). Compiling and mapping global permeability of the unconsolidated and consolidated Earth: GLobal HYdrogeology MaPS 2.0 (GLHYMPS 2.0). Geophysical Research Letters, 45(4), 1897-1904. https://doi. org/10.1002/2017GL075860
Kalbus, E., Zekri, S., & Karimi, A. (2016). Intervention scenarios to manage seawater intrusion in a coastal agricultural area in Oman. Arabian Journal of Geosciences, 9(6), 472. https://doi.org/10.1007/s12517-016-2442-6
Karamouz, M., Mahmoodzadeh, D., & Oude Essink, G. H. P. (2020). A risk-based groundwater modeling framework in coastal aquifers: A case study on long island, New York, USA. Hydrogeology Journal, 28(7), 2519-2541. https://doi.org/10.1007/s10040-020-02197-9
Kulp, S. A., & Strauss, B. H. (2019). New elevation data triple estimates of global vulnerability to sea-level rise and coastal floodin. Nature Communications, 10(1), 4844. https://doi.org/10.1038/s41467-019-12808-z

Kumar, P., Tiwari, P., Biswas, A., & Acharya, T. (2020). Geophysical and hydrogeological investigation for the saline water invasion in the coastal aquifers of West Bengal, India: A critical insight in the coastal saline clay-sand sediment system. Environmental Monitoring and Assessment, 192(9), 562. https://doi.org/10.1007/s10661-020-08520-x
Lakfifi, L., Larabi, A., Bziou, M., Benbibai, M., & Lahmouri, A. (2004). Regional model for seawater intrusion in the Chaouia Coastal aquifer (Morocco).
Langevin, C. D., Thorne, D. T. J., Dausman, A. M., Sukop, M. C., & Guo, W. (2008). SEAWAT version 4: A computer program for simulation of multi-species solute and heat transport. U.S. Geological Survey Techniques and Methods Book, 6, 39. http://pubs.usgs.gov/tm/tm6a22/
Lemieux, J. M., Hassaoui, J., Molson, J., Therrien, R., Therrien, P., Chouteau, M., & Ouellet, M. (2015). Simulating the impact of climate change on the groundwater resources of the Magdalen Islands, Québec, Canada. Journal of Hydrology: Regional Studies, 3, 400-423. https://doi. org/10.1016/j.ejrh.2015.02.011
Li, Q., Zhang, Y., Chen, W., & Yu, S. (2018). The integrated impacts of natural processes and human activities on groundwater salinization in the coastal aquifers of Beihai, southern China. Hydrogeology Journal, 26(5), 1513-1526. https://doi.org/10.1007/s10040-018-1756-8
Lin, J., Snodsmith, J. B., Zheng, C., & Wu, J. (2009). A modeling study of seawater intrusion in Alabama Gulf Coast, USA. Environmental Geology, 57(1), 119-130. https://doi.org/10.1007/s00254-008-1288-y
Liu, S., Gao, M., Hou, G., & Jia, C. (2020). Groundwater characteristics and mixing processes during the development of a modern Estuarine Delta (Luanhe River Delta, China). Journal of Coastal Research, 37(2), 349-363. https://doi.org/10.2112/JCOASTRES-D-20-00022.1
Mabrouk, M., Jonoski, A., Essink, G. H. P. O., & Uhlenbrook, S. (2019). Assessing the fresh-saline groundwater distribution in the Nile Delta aquifer using a 3D variable-density groundwater flow model. Water (Switzerland), 11(9), 1946. https://doi.org/10.3390/w11091946
Mastrocicco, M., Busico, G., Colombani, N., Vigliotti, M., & Ruberti, D. (2019). Modelling actual and future seawater intrusion in the variconi coastal wetland (Italy) due to climate and landscape changes. Water (Switzerland), 11(7), 1502. https://doi.org/10.3390/w11071502
Maurya, P., Kumari, R., & Mukherjee, S. (2019). Hydrochemistry in integration with stable isotopes ( and ) to assess seawater intrusion in coastal aquifers of Kachchh district, Gujarat, India. Journal of Geochemical Exploration, 196(September 2018), 42-56. https://doi. org/10.1016/j.gexplo.2018.09.013
Misut, P. E., & Voss, C. I. (2007). Freshwater-saltwater transition zone movement during aquifer storage and recovery cycles in Brooklyn and Queens, New York City, USA. Journal of Hydrology, 337(1-2), 87-103. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2007.01.035
Mohan, C., Western, A. W., Wei, Y., & Saft, M. (2018). Predicting groundwater recharge for varying land cover and climate conditions – A global meta-study. Hydrology and Earth System Sciences, 22(5), 2689-2703. https://doi.org/10.5194/hess-22-2689-2018
Najib, S., Fadili, A., Mehdi, K., Riss, J., & Makan, A. (2017). Contribution of hydrochemical and geoelectrical approaches to investigate salinization process and seawater intrusion in the coastal aquifers of Chaouia, Morocco. Journal of Contaminant Hydrology, 198, 24-36. https:// doi.org/10.1016/j.jconhyd.2017.01.003
Narayan, K. A., Schleeberger, C., & Bristow, K. L. (2007). Modelling seawater intrusion in the Burdekin delta irrigation area, North Queensland, Australia. Agricultural Water Management, 89(3), 217-228. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2007.01.008
Nishikawa, T., Siade, A. J., Reichard, E. G., Ponti, D. J., Canales, A. G., & Johnson, T. A. (2009). Stratigraphic controls on seawater intrusion and implications for groundwater management. Dominguez Gap area of Los Angeles. https://doi.org/10.1007/s10040-009-0481-8
Palacios, A., José Ledo, J., Linde, N., Luquot, L., Bellmunt, F., Folch, A., et al. (2020). Time-lapse cross-hole electrical resistivity tomography (CHERT) for monitoring seawater intrusion dynamics in a Mediterranean aquifer. Hydrology and Earth System Sciences, 24(4), 2121-2139. https://doi.org/10.5194/hess-24-2121-2020
Paldor, A., Aharonov, E., & Katz, O. (2020). Thermo-haline circulations in subsea confined aquifers produce saline, steady-state deep submarine groundwater discharge. Journal of Hydrology, 580, 124276. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.124276
Perera, E. D. P., Jinno, K., Tsutsumi, A., & Hiroshiro, Y. (2008). Development and verification of a three dimensional density dependent solute transport model for seawater intrusion. Memoirs of the Faculty of Engineering, Kyushu University, 68(2), 93-106.
Qahman, K., & Larabi, A. (2004). Three dimensional numerical models of seawater intrusion in the Gaza aquifer, Palestine (pp. 215-230).
Qahman, K., & Larabi, A. (2006). Evaluation and numerical modeling of seawater intrusion in the Gaza aquifer (Palestine). Hydrogeology Journal, 14(5), 713-728. https://doi.org/10.1007/s10040-005-003-2
Sae-Ju, J., Chotpantarat, S., & Thitimakorn, T. (2020). Hydrochemical, geophysical and multivariate statistical investigation of the seawater intrusion in the coastal aquifer at Phetchaburi Province, Thailand. Journal of Asian Earth Sciences, 191(November 2019), 104165. https://doi. org/10.1016/j.jseaes.2019.104165
Sanford, W. E., & Pope, J. P. (2010). Défis actuels de l’utilisation des modèles pour prédire l’intrusion d’eau de mer: Des leçons de la côte est de la Virginie, USA. Hydrogeology Journal, 18(1), 73-93. https://doi.org/10.1007/s10040-009-0513-4
Sankaran, S., Sonkamble, S., Krishnakumar, K., & Mondal, N. C. (2012). Integrated approach for demarcating subsurface pollution and saline water intrusion zones in SIPCOT area: A case study from Cuddalore in Southern India. Environmental Monitoring and Assessment, 184(8), 5121-5138. https://doi.org/10.1007/s10661-011-2327-9
Sathish, S., & Elango, L. (2016). An integrated study on the characterization of freshwater lens in a coastal aquifer of Southern India. Arabian Journal of Geosciences, 9(14), 643. https://doi.org/10.1007/s12517-016-2656-7
Sherif, M., Kacimov, A., Javadi, A., & Ebraheem, A. A. (2012). Modeling groundwater flow and seawater intrusion in the coastal aquifer of Wadi Ham, UAE. Water Resources Management, 26(3), 751-774. https://doi.org/10.1007/s11269-011-9943-6
Siemon, B., van Baaren, E., Dabekaussen, W., Delsman, J., Karaoulis, M., de Louw, P., et al. (2017). Frequency-domain helicopter-borne EM survey for delineation of the 3D chloride distribution in Zeeland, The Netherlands. Frequency-domain Helicopter-borne EM Survey for Delineation of the 3D Chloride Distribution in Zeeland, the Netherlands, 2017(1), 1-5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201702177
Siemon, B., Steuer, A., Meyer, U., & Rehli, H. J. (2007). HELP ACEH – A post-tsunami helicopter-borne groundwater project along the coasts of Aceh, Northern Sumatra. Near Surface Geophysics, 5(4), 231-240. https://doi.org/10.3997/1873-0604.2007005
Sindhu, G., Ashitha, M., Jairaj, P. G., & Raghunath, R. (2012). Modelling of coastal aquifers of Trivandrum. Procedia Engineering, 38, 34343448. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.06.397

Tardif, R., Hakim, G. J., Perkins, W. A., Horlick, K. A., Erb, M. P., Emile-Geay, J., et al. (2019). Last Millennium Reanalysis with an expanded proxy database and seasonal proxy modeling. Climate of the Past, 15(4), 1251-1273. https://doi.org/10.5194/cp-15-1251-2019
Telahigue, F., Souid, F., Agoubi, B., Chahlaoui, A., & Kharroubi, A. (2020). Hydrogeochemical and isotopic evidence of groundwater salinization in a coastal aquifer: A case study in Jerba Island, southeastern Tunisia. Physics and Chemistry of the Earth, 118-119(January), 102886. https:// doi.org/10.1016/j.pce.2020.102886
Van Baaren, E. S., Oude Essink, G. H. P., Janssen, G. M. C. M., De Louw, P. G. B., Heerdink, R., & Goes, B. J. M. (2016). Verzoeting en verzilting freatisch grondwater in de Provincie Zeeland, Rapportage 3D regionaal zoet-zout grondwater model.

Van Camp, M., Mtoni, Y., Mjemah, I. C., Bakundukize, C., & Walraevens, K. (2014). Investigating seawater intrusion due to groundwater pumping with schematic model simulations: The example of the Dar es Salaam coastal aquifer in Tanzania. Journal of African Earth Sciences, 96, 71-78. https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2014.02.012
Vandenbohede, A., Lebbe, L., Adams, R., Cosyns, E., Durinck, P., & Zwaenepoel, A. (2010). Hydrogeological study for improved nature restoration in dune ecosystems-Kleyne Vlakte case study, Belgium. Journal of Environmental Management, 91(11), 2385-2395. https://doi. org/10.1016/j.jenvman.2010.06.023
Vandenbohede, A. (2016). The hydrogeology of the military inundation at the 1914-1918 Yser front (Belgium). Hydrogeology Journal, 24(2), 521-534. https://doi.org/10.1007/s10040-015-1344-0
Verkaik, J., van Engelen, J., Huizer, S., Bierkens, M. F. P., Lin, H. X., & Oude Essink, G. H. P. (2021). Distributed memory parallel computing of three-dimensional variable-density groundwater flow and salt transport. Advances in Water Resources, 154(May), 103976. https://doi. org/10.1016/j.advwatres.2021.103976
Vu, D. T., Yamada, T., & Ishidaira, H. (2018). Assessing the impact of sea level rise due to climate change on seawater intrusion in Mekong Delta, Vietnam. Water Science and Technology: A Journal of the International Association on Water Pollution Research, 77(5-6), 1632-1639. https://doi.org/10.2166/wst.2018.038
Walther, M., Delfs, J. O., Grundmann, J., Kolditz, O., & Liedl, R. (2012). Saltwater intrusion modeling: Verification and application to an agricultural coastal arid region in Oman. Journal of Computational and Applied Mathematics, 236(18), 4798-4809. https://doi.org/10.1016/j. cam.2012.02.008
Wu, J., Meng, F., Wang, X., & Wang, D. (2008). The development and control of the seawater intrusion in the eastern coastal of Laizhou Bay, China. Environmental Geology, 54(8), 1763-1770. https://doi.org/10.1007/s00254-007-0954-9
Xiao, H., Wang, D., Medeiros, S. C., Hagen, S. C., & Hall, C. R. (2018). Assessing sea-level rise impact on saltwater intrusion into the root zone of a geo-typical area in coastal east-central Florida. Science of the Total Environment, 630, 211-221. https://doi.org/10.1016/j. scitotenv.2018.02.184
Yamazaki, D., Ikeshima, D., Tawatari, R., Yamaguchi, T., O’Loughlin, F., Neal, J. C., et al. (2017). A high-accuracy map of global terrain elevations. Geophysical Research Letters, 44(11), 5844-5853. https://doi.org/10.1002/2017GL072874
Zghibi, A., Mirchi, A., Zouhri, L., Taupin, J. D., Chekirbane, A., & Tarhouni, J. (2019). Implications of groundwater development and seawater intrusion for sustainability of a Mediterranean coastal aquifer in Tunisia. Environmental Monitoring and Assessment, 191(11), 696. https://doi. org/10.1007/s10661-019-7866-5

Climate Change, Global Air Quality, and Society

Key Points:

Supporting Information may be found in the online version of this article.

D. Zamrsky,
d.zamrsky@uu.nl

Zamrsky, D., Oude Essink, G. H. P., & Bierkens, M. F. P. (2024). Global impact of sea level rise on coastal fresh groundwater resources. Earth’s Future, 12, e2023EF003581. https://doi. org/10.1029/2023EF003581

Received 10 FEB 2023
Accepted 31 OCT 2023
© 2024 The Authors. Earth’s Future published by Wiley Periodicals LLC on behalf of American Geophysical Union. This is an open access article under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits use, distribution and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Plain Language Summary Sea level rise predictions for the upcoming centuries show that large strips of current coastal regions can be directly flooded. However, an often overlooked and hidden threat linked to sea level rise is the salinization of groundwater in those affected coastal regions. This can be caused by either direct lateral infiltration of saline water into the subsurface as well as by changes in groundwater pressure balance. Our modeling results show that different sea level rise magnitudes, based on future climate change scenarios, can lead to severe declines in fresh groundwater volumes in various coastal regions worldwide.

Low elevated coastal zones (LECZ) represent coastal areas with elevation lower than 10 m above sea level including areas at sea level and below sea level as in the Netherlands. At the beginning of the 21st century the LECZ were inhabited by 638 million people worldwide (Merkens et al., 2016). Following different Shared Socioeconomic Pathways (SSP) (O’Neill et al., 2014), this number is estimated to increase to more than 1 billion people by 2050 under all SSP scenarios considered, and slightly decrease (to million) or increase (to 1.2 billion) depending on SSP scenario by 2100 (Merkens et al., 2016). Looking further landward, it is estimated that around 1.2 billion people lived within 100 km from the coastline and below elevation of 100 m at the beginning of 21st century (Small & Nicholls, 2003) indicating that the population density in the LECZ is multiple factors larger than the global average density. These coastal zones are often important commercial, agricultural and industrial hubs and as such are large freshwater consumers, frequently using groundwater as the main freshwater source (Carrard et al., 2020). Such high demand and pressure on fresh groundwater resources leads to overexploitation and can result in salt water intrusion (Custodio, 2002), see Figure 1. Additionally, changing boundary conditions due to indirect anthropogenic impacts pose another threat to the fresh groundwater resources in the LECZ. One such threat is climate change-induced sea level rise which is estimated by the latest Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) reports (Fox-Kemper et al., 2023; Pörtner, et al., 2019) to reach anywhere between 0.4 and 0.7 m by 2100 and by 2300 comparing central values for Representative Concentration Pathways (RCPs) scenarios 2.6 and 8.5 (Van Vuuren et al., 2011) as likely sea level ranges of the indicative central estimates. While these ranges of future sea level rise urge humanity to limit further global warming, it is important to understand the scale of impending sea level rise impacts on fresh groundwater resources in the LECZ worldwide. It is projected that the immediate impacts will be in the form of increased permanent surface submergence or short-term flooding while iFoxn long-term the groundwater quality would be compromised by seawater intrusion (Nicholls & Cazenave, 2010). Given the projections of fast population and economic growth over the coming

decades, LECZ areas in continents such as Africa and Asia are considered to be the most vulnerable (Nicholls & Cazenave, 2010).

This combination of direct and indirect anthropogenic pressures on groundwater resources in coastal areas is called the coastal groundwater squeeze (Michael et al., 2000) and can already be observed in numerous regions around the world. Coastal flooding leading to erosion and actual disappearance of small islands around the world can already be observed (Ketabchi et al., 2014; Nicholls & Cazenave, 2010; Terry & Chui, 2012) and will lead to migration related to climate change (Warner et al., 2010). This threat is also looming over the Ganges-Brahmaputra-Meghna Delta which is already facing seawater intrusion effects on agricultural production and increased coastal flooding caused by sea level rise and exacerbated by mangrove forest removal (Faneca Sànchez et al., 2015; Khan et al., 2014; Michael & Voss, 2009). The effects of sea level rise can be further intensified by land subsidence which has been observed in many deltaic areas around the world (Herrera-García et al., 2021; Nicholls et al., 2021; Syvitski et al., 2009) for example, Ganges-Brahmaputra (Becker et al., 2020) and Mekong Deltas (Minderhoud et al., 2017). Land subsidence is caused by combination of overexploitation of coastal groundwater bodies, lower sediment deposition due to upstream dam construction and new infrastructure and construction leading to increased terrain compaction. Apart from these pressures, the need for freshwater to support human development in the LECZ is likely to continue given the projected population growth trends (Merkens et al., 2016) which calls for adaptation in water management strategies and policy development.

In this study we focus on the effects of sea level rise on coastal groundwater resources and present the first global, spatially explicit quantitative analysis of sea level rise impact on coastal groundwater salinity. Our aim is to quantify the decline in fresh groundwater volumes in the vicinity of current coastline and thus identify regions worldwide that are the most endangered by effects of sea level rise on their present fresh groundwater resources. To this end we divide the global coast into 1,200 coastal sub-regions of limited length with representative coastal profiles (called sub-regional representative models (SRMs)-SRM) perpendicular to each coastal stretch. For reasons explained hereafter, we solely focus on regions with unconsolidated sediment formations. For each SRM, a two-dimensional variable-density groundwater flow and salt transport model (2D groundwater models hereafter) is built to simulate future groundwater salinization due to sea level rise projections following RCP scenarios 2.6, 4.5, and 8.0 (Pörtner et al., 2019) (See Chapter 2 and Texts S1-S4 for details). A paleo-reconstruction is conducted for each SRM by simulating the historical sea level rise since the Last Glacial Maximum (LGM) starting at 30,000 years before present (BP) (see Figure S4 in Supporting Information S1), starting with a constant sea level of -120 m below current sea level and continuing with a sharp sea level rise in the past 20,000 years. For each SRM we use three global digital elevation model (DEM) data sets (Kulp & Strauss, 2019; Weatherall et al., 2015; Yamazaki et al., 2017) to study their impact on estimated levels of groundwater salinization due to sea level rise. By including sub-regional hydrogeological uncertainty through the analysis of multiple realizations including three different DEMs, eight different geological scenarios and three RCP scenarios, our research is based on 86,400 individual model runs. It is worth mentioning that a previous investigation (Ferguson & Gleeson, 2012) studied the sensitivity of the interface between fresh and saline groundwater in the coastal zone to sea level rise. However, these results were not spatially explicit, based on simplified assumptions about groundwater salinity changes, coastal geology and groundwater dynamics, and assumed a steady-state sea level based on the maximum rise of 0.59 m predicted for 2090-2099 by the fourth IPCC assessment report.

A more recently conducted global analysis of sea level rise influence on coastal groundwater systems (Michael et al., 2013) identified two types of coastal environments based on their hydrological limiting factors. So-called recharge limited areas have higher topography that allows the groundwater table to rise in response to sea level rise and thus curb the ensuing groundwater salinization. On the other hand, topography limited areas do not have such leeway (due to a limited unsaturated zone) and thus have higher salinization rates compared to recharge limited areas. Even though such findings do neither provide local or regional quantifications nor directly help water management authorities, this classification helps to better understand the factors determining salinization risks in coastal areas. Thus, topography, as explained above (Michael et al., 2013a), is one of the main drivers influencing local and regional groundwater salinity patterns. This is especially true in low-lying coastal environments, where DEM input data set errors can have immense impact on the quality of groundwater models and sea level rise analysis (Minderhoud et al., 2019). Another important driver is local geological setting, particularly the type of rock formation in which groundwater is found and its heterogeneity (Zamrsky et al., 2018). Limiting ourselves to high-permeability hydrogeological systems that are most sensitive to salinity incursions due to sea level rise, we can distinguish two main types: karstic and porous rocks formations accommodating groundwater in complex fracture and fissure systems (Gingerich & Voss, 2005; Perriquet et al., 2014); and unconsolidated sedimentary formations composed of varying sized grained particles (Amir et al., 2013; Engelen et al., 2019). The composition of karstic systems often consists of highly variable fracture systems and is location dependent, therefore difficult to quantify on global scale without large amounts of local data. Unconsolidated sedimentary formations are a result of deposition and erosion processes governed by landward (rivers) and seaward forces. It is therefore possible to estimate and quantify geological heterogeneity characteristics in such formations on a global scale by combining available global data sets with empirical knowledge (Zamrsky et al., 2020). Thus, our results pertain to the LECZ with unconsolidated coastal sedimentary groundwater systems only, which constitute of the global coast (Zamrsky et al., 2018) and currently accommodate 224 million people.

Our global scale analysis is based on subdividing the global coastline into so-called sub-regional coastal stretches and building SRMs of variable-density groundwater flow and salt transport perpendicular to the coastline. This allows us to both implement local characteristics and increase the computational efficiency of 2D groundwater models. Sea level rise effects on local groundwater salinization are studied in more than 1,200 SRMs spanning over all continents. Their coastal extent (distance covered along the coastline) ranges from few tens to several hundred kilometers. The numerical model code SEAWAT (Langevin et al., 2008) is used to build 2D
(cross-sectional) groundwater models perpendicular to the coastline for each SRM. The collected global data sets help us to define individual SRMs while taking into account local characteristics, illustrate the local hydrogeological conditions and define boundary conditions. Rapid changing sea levels in the past 20,000 years and associated climate variations had a significant impact on groundwater dynamics in coastal areas (Post et al., 2013). To properly pick up these dynamics, the 2D groundwater models follow past rapid sea level rise and climate evolution. The latter is implemented via estimated paleo groundwater recharge rates (see Text S1 in Supporting Information S1) which are calculated based on past potential evapotranspiration rates (calculated via temperature records), precipitation, land use and soil clay content. We also perform a sensitivity study to assess to what extent 2D groundwater model results are affected by spatial model resolution (Text S2 in Supporting Information S1) and the choice of the used DEM (Text S3 in Supporting Information S1).

In our study we focus solely on coastal hydrogeological systems formed by unconsolidated sediments carried by rivers from higher elevated inland areas (sources) into these coastal lowlands (sinks). This sediment deposition has been continuously happening for millions of years and lead to a creation of coastal groundwater systems of varying thickness and geological complexity (heterogeneity). Sediment types and quantities deposited in the coastal areas depend on multiple regional factors, for example, inland lithology and elevation gradient. Our first task is therefore to divide the global coastal zone into regions whose uplands share similar geological characteristics.

To achieve this we use the so-called COSCAT regions that link the inland sources (Meybeck et al., 2006), that is, river basins, with the coastal sinks (Laruelle et al., 2013), that is, coastal plains and continental shelves. These COSCAT regions share the upland hydrogeological factors listed above, which provides an opportunity to use them to classify the coast into coastal stretches with similar upland hydrogeology resulting in a related similar coastal hydrogeology (Zamrsky et al., 2020). The average coastal hydrogeological system thickness (Zamrsky et al., 2018) is based on an approach that combines topographical profiles based on the General Bathymetric Chart of the Oceans (GEBCO) DEM (Weatherall et al., 2015) and lithological information (Hartmann & Moosdorf, 2012).

Coastal COSCAT regions can stretch over thousands of kilometers of coastline and using such large areas to derive an average representative elevation profile can potentially lead to over-simplifications. It is therefore desirable to further split the coastal COSCAT regions into smaller sub-regions.

This procedure is based on establishing 2D cross-sectional profiles perpendicular to the coastline (as in Zamrsky et al., 2018, 2020). These coastal profiles are assigned three different coastal types based on their topographical (Weatherall et al., 2015) characteristics and potential location within a large deltaic area (in total 48 defined large deltas worldwide) (Tessler et al., 2015), see Figure 2. Coastal profiles with clearly determined onshore and offshore parts are assigned a coastal type Simple (S). If there are multiple stretches with above sea level elevations present in a coastal profile, then it is labeled as the coastal type Island (I). The Delta (D) coastal type is designated for coastal profiles that lie within a large deltaic region regardless of the topographical characteristics.

A set of rules is defined to create sub-regions in every coastal COSCAT region. First, a sub-region has to contain at least five coastal profiles placed equidistant ( 5 km apart) along the coastline to be considered part of our study. This rule is imposed to limit the total computation time and also to narrow down the focus on larger coastal areas. The second rule specifies the maximum gap (viz. two missing coastal profiles allowed) between individual coastal profiles in order to be considered part of the same sub-region. The third and last rule defines the maximum number (two) of coastal profiles of different coastal type allowed within a cluster of other coastal type profiles. Implementing such rule allows us to create larger sub-regions that share similar characteristics instead of generating multiple, yet almost identical, sub-regions. Figure 2 shows an example of different SRMs differentiated in a coastal COSCAT region.

The main objective of this study is to assess the effects of sea level rise on fresh groundwater resources in coastal areas formed by unconsolidated sediments worldwide. This means evaluating the scale and rate of presumably increasing salinization with rising sea levels. To do so we used the SEAWAT numerical model code (Langevin

et al., 2008) to model variable-density groundwater flow and coupled salt transport, in 2D cross-sectional profiles. The models are called 2D groundwater models throughout the following text. A 2D groundwater model is set up for each SRM (see Figure S1 in Supporting Information S1), this setup is based on previous research into offshore fresh groundwater volumes around the world which also used large-scale 2D groundwater models to estimate groundwater salinization over large geological time scales (Zamrsky et al., 2018, 2020).

The chosen grid size for our groundwater models ( 100 m column width and 10 m layer thickness) provides almost identical estimates to finer grid size-based groundwater models while performing at much smaller runtime (Text S2 and Figure S12 in Supporting Information S1). This grid size also fits in the range of previous large-scale studies on coastal fresh groundwater salinization (Engelen et al., 2018; Feseker, 2007; Michael et al., 2013, 2016; Pham, Van Geer, et al., 2019; Thomas et al., 2019; Van Camp et al., 2014; Vandenbohede & Lebbe, 2006; Været et al., 2012; Xiao et al., 2018). The time resolution of our groundwater models consists of 41 stress periods (see Figure S4 in Supporting Information S1) spanning from 30,000 years BP to 300 years into the future. Including these long integration times, combined with changing paleo groundwater recharge rates, is necessary to correctly simulate the current groundwater salinity patterns, including past climate change and sea levels and particularly the early Holocene rapid sea level rise (Cohen et al., 2010; Delsman et al., 2014; Engelen et al., 2019; Gossel et al., 2010; Larsen et al., 2017; Meisler et al., 1984; Meyer et al., 2019).

Each SRM contains multiple coastal profiles based on coastal type and proximity. Once these SRMs are defined, the next step is to extract all necessary information to build the 2D groundwater models. This extraction along the coastal profiles is based on the methodology established in a previous study (Zamrsky et al., 2018) and consists of reading values from various data sets for equidistant cross-section points spaced along each individual coastal
profile. An example of creating a single SRM from individual coastal profiles is given in Figure S1 in Supporting Information S1.

First, to define the SRM’s extent, we extract topography and bathymetry values from the GEBCO data set (Weatherall et al., 2015) for each coastal profile within the given SRM. With its 30 arcmin resolution (approximately 1 km * 1 km at equator), the GEBCO data set is assumed to be fit for regional scale applications, and used in this study to define the SRM’s mean topographical profile. Moreover, the GEBCO data set is the only global DEM that combines both onshore topography and offshore bathymetry into a single grid corrected to one vertical datum. This is important for a consistent definition of onshore and offshore domains in each coastal profile.

However, since the main focus of this study is on sea level rise impacts on onshore fresh groundwater resources, it is desirable to also include other DEM data sets with higher resolution, given that sea level rise is estimated to be in order of decimeters or few meters by 2300 (Pörtner, et al., 2019). In our study we chose to use the Multi-Error-Removed Improved-Terrain DEM (MERIT DEM) (Yamazaki et al., 2017) and CoastalDEM (Kulp & Strauss, 2019) data sets, both based on Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) (Rodriguez et al., 2006) data but corrected for vertical errors (vegetation in MERIT DEM, vegetation and urban areas in CoastalDEM). Both MERIT DEM and CoastalDEM are corrected to mean sea level. Figure S2 in Supporting Information S1 illustrates a comparison of these three DEM data sets in an urban and a non-urban area. Even though major landscape features are captured by all the DEM data sets it is easy to spot the differences in elevation between the MERIT DEM data set (lower values) and other two DEM data sets in non-urban areas. Similarly, in an urban area, the CoastalDEM data set shows much lower elevations than the other two data sets. These differences in elevation have potentially a large effect on sea level rise impacts on fresh groundwater resources in low-lying coastal areas.

The hydrogeological schematizations used as input to the 2D groundwater models are based on a collection of global geological data sets and a randomization of unknown parameters. This approach is necessary due to lack of globally available lithological borehole data that could otherwise be used to create more accurate local hydrogeological representations. To create different hydrogeological schematizations, we use the geological heterogeneity estimation and simulation approach (Zamrsky et al., 2020). The basis in this approach is to fill the model domain with random combinations of permeable aquifers and low-permeable aquitards with varying thickness and random lithology, see Figure S1C in Supporting Information S1.

Several global geological data sets are used as direct input into this approach and help us constrain geological parameters. Amongst these are global thickness estimation of coastal unconsolidated sediment systems (Zamrsky et al., 2018), global horizontal hydraulic conductivity estimations data sets GLHYMPS (Gleeson et al., 2014) and GLHYMPS 2.0 (Huscroft et al., 2018) applied to aquitards and aquifers, presence of low permeable clay capping layer in continental shelf and slope domains (Dutkiewicz et al., 2015) and soil thickness and type SOILGRIDS data sets (Hengl, Mendes De Jesus, et al., 2014). For all models we assume a constant anisotropy of 0.1 between horizontal and vertical hydraulic conductivity. Mean hydraulic conductivity values (and standard deviation) are extracted on GLHYMPS and GLHYMPS 2.0 for each region. This mean and standard deviation is then used as input into a random function to define hydraulic conductivity of each cell in the 2D groundwater model (distinguishing between aquifer and aquitard cells), an example is shown in Figure S45 in Supporting Information S1. A previous study (Zamrsky et al., 2020) provides further information about the shape of individual aquifers and aquitards offshore and their respective volume fractions of the total estimated unconsolidated sediment volume. Other parameters are less well known and assigned a random value between reasonable boundaries, such as thickness of continental shelf and slope clay capping layer (between 10 and 30 m ) and the number of aquifer and aquitard combinations in the model domain (between 2 and 5). The clay content of the aquitards is related to the sand/mud ration of the upstream sediment supply. Assuming that small size sediment particles such as clay are deposited during periods with higher sea levels, low permeable clay cells are randomly but preferentially assigned to the upper parts of each aquitard. Also, dependent on the upstream sediment supply and the subsidence rate that determine preservation potential, an erosion factor is determined and applied which results in removing a certain amount of these clay cells in random locations (Zamrsky et al., 2020). The (random) clay stacking factor (between 0.5 and 1) determines where clay cells are likely to be positioned within an aquitard in vertical direction. Higher clay stacking factor values mean that a clay cell is more likely placed in the upper part of an aquitard. In such cases, the aquitard will act as flow barrier compared to situations where clay cells are randomly distributed throughout the aquitard and potentially leaving space for permeable groundwater flow conduits.

Once the spatial dimensions of a SRM are defined (see Figure S1 in Supporting Information S1), we assign hydrological boundaries to the 2D groundwater model domain. The bottom boundary is assumed to be impervious. Since our approach only takes into account unconsolidated sediment groundwater systems. This is probably an oversimplification in some cases since there might be consolidated sedimentary aquifers underneath which would mean a possible groundwater flow connection. However, simulating groundwater flow in such consolidated systems would require a large amount of local geological data (that are not available on a global scale), long simulation times and a different modeling approach all together.

A general head boundary (GHB) is assigned at the landward extremity of 2D groundwater model to simulate groundwater flow from the landward direction. The head and conductance of the GHB is chosen such that these cells are representing a (fixed) head elevation equal to the topographical elevation in given 2D groundwater model column and a fresh water concentration ( total dissolved solids [TDS] g/l). The landward boundary location corresponds to a groundwater flow divide that is estimated based on the DEM elevation input. If the groundwater flow divide is not located within the first 50 km inland a GHB is placed 50 km landward from the coastline. The rest of the inland domain (where cell elevations are above sea level) receives fresh groundwater recharge and is also assigned a drainage system to capture exfiltrating groundwater in case the phreatic surface comes close to the surface. The drain elevation is equal to surface level and is implemented to avoid overestimating the forcing of fresh water into the model and thus artificially increase groundwater heads in the model domain. The upper most active cells in each offshore column (depending on fluctuating sea level) are assigned the GHB condition with head elevation equal to sea level and a seawater concentration (=35 TDS g/l). The same conditions apply to the last active offshore column of the model domain.

The LGM sea level conditions are chosen to be the starting paleo conditions for the 2D groundwater models. This time period occurred approximately 20,000 years BP and the average global sea level is estimated to be -130 m compared to current sea level (Lambeck et al., 2014). Initial salinity concentration (TDS g/l) and groundwater heads (m bsl.) profiles for an SRM is derived based on (i.e., interpolated from) the LGM conditions of an averaged representative profile 2D groundwater model of the corresponding COSCAT region (Zamrsky et al., 2021), see Figure S4 in Supporting Information S1. This profile follows from running the representative profile 2D groundwater model from the last high stand 125,000 years BP with completely saline initial conditions and is taken from Zamrsky et al. (2021).

The LGM period was followed by rapid sea level rise over the next 20,000 years until sea levels stabilized to current conditions. To simulate this process we divide this whole time period into separate stress periods each with different sea level approximated from the sea level rise estimates (Lambeck et al., 2014), see Figure S4 in Supporting Information S1. An extra stress period (SP0, 10 ka long, from 30,000 to 20,000 years BP) is implemented at LGM conditions to allow the 2D groundwater model to adapt the interpolated groundwater salinity initial conditions to the SRMs boundary conditions. The temporal resolution of following stress periods (SP1SP18) is 1 ka until sea level stabilized at current condition around 2000 years BP. From then onwards the stress periods are 100 years long (SP19-SP41), to take into account varying groundwater recharge, as is explained above. To finish the 2D groundwater model simulations, we implement three stress periods with estimated global mean sea level (GMSL) rise conditions (Pörtner, et al., 2019) based on three different RCP (RCP) scenarios (2.6, 4.5, 8.5 taking the GMSL 50th percentile values). The reason we decided to use the GMSL data set instead of the regional sea level rise predictions is its temporal span that provides estimates until 2300 compared to 2150 for the regional estimates (Fox-Kemper et al., 2023) for the three chosen scenarios. The implemented sea level rise levels in the 2D groundwater model simulations labeled as RCP 2.6, RCP 4.5 and RCP 8.5 correspond to indicative central estimates SSP1-2.6, SSP2-4.5 and SSP5-8.5 (and SSP3-7.0) through to 2100 respectively as indicated by the estimates of regional sea level rise (Fox-Kemper et al., 2023). The sea levels set for the final stress periods ending at years between years 2100 and 2300 are in accordance with probable regional sea level rise estimates for scenarios SSP1-2.6 and SSP5-8.5. The highest sea level rise considered in our models is 3.7 m in year 2300 for the RCP 8.5 scenario (see Figure S4 in Supporting Information S1). This value corresponds to the latest most likely sea level predictions (Fox-Kemper et al., 2023) not accounting for ice-sheet instability and close to SSPs 2 and 3. As such, the worst case sea level scenario (called RCP 8.5) considered in our 2D groundwater models can be interpreted as the most likely worst case scenario based on the most recent sea level rise estimates (Fox-Kemper et al., 2023).

Sea level rise effects on future fresh groundwater volumes of the LECZs are analyzed for each SRM by implementing a set of 2D groundwater models as described above. We quantify these effects by first estimating the current inland fresh groundwater volume (IFGV) from paleo groundwater modeling (see Section 2) and then comparing future IFGV projections among three RCP scenarios (Pörtner et al., 2019). We present the relative rate of change of IFGV in the future (expressed as decline in IFGV in year 2100 compared to situation in year 2000) rather than absolute IFGV change. This allows us to better identify and compare the threatened areas around the globe. The IFGV is calculated as the total volume of fresh groundwater in model cells that contain fresh groundwater and located in the area spanning up to 10 km from the current coastline position in the landward direction. Freshwater salinity concentration is defined as a value lower than and equal to TDS. The distance of 10 km is chosen arbitrarily and there is no depth limit in the vertical direction, we consider the whole model domain thickness for the IFGV change analysis.

Figure 3 shows for section SRM 1415_32 the impact of sea-level rise on coastal salinization. It shows that particularly for RCP 8.5 salinization of coastal groundwater is considerable by 2100 and for both RCP4.5 and RCP 8.5 from 2200 onward. Global maps of sea level rise impacts on coastal fresh groundwater volumes in the first 10 km from the coastline are provided in Figure 4 for each RCP scenario considered. Differences between RCPs are quite large; the estimated IFGV decline being severe for RCP 8.5 for several regions (e.g., East coast USA, Caribbean, Northern Java) that potentially lose more than of their IFGV compared to the year 2000. Contrarily, future sea level rise according to the RCP 2.6 scenario shows only a very minor decline in IFGV by the end of the 21st century with the vast majority of SRMs only experiencing a IFGV decline lower than 5% compared to situation at the start of the century. End of 21st century estimates following RCP 4.5 show intermediate results with most SRMs experiencing a decline in IFGV lower than , while several local hotspots (e.g., West coast Africa, Mekong Delta and the Netherlands) are visible where the decline in IFGV is larger than .

Our global projections shows that a steady decline in IFGV worldwide will continue well after the year 2100 (see Figures S25-S36 in Supporting Information S1). The differences between the outcomes for the three RCP scenarios become more pronounced over time. Based on the RCP 2.6 scenario, sea level rise is projected to level off after year 2200 with only 0.3 m rise during the 22nd century and 0.1 m during the 23rd century (see Figure S4 in Supporting Information S1). These limited rates of sea level rise show little impact on the worldwide IFGV (see Figures S25-S28 in Supporting Information S1) as estimated by the 2D groundwater models as compared to the estimated situation in year 2100 shown in Figure 4a. By the end of the time period considered in our analysis in year 2300 (see Figure S28 in Supporting Information S1), the decline in IFGV worldwide under RCP 2.6 scenario is almost identical to the decline in IFGV projected to happen by 2100 under RCP 4.5 scenario (see Figure 4b). Projected sea level rise under RCP 4.5 follows an almost linear trend of 0.5 m per century until year 2300 (see Figure S4 in Supporting Information S1). This will translate into a steady decline in IFGV until year 2300 (see Figures S29-S32 in Supporting Information S1), at which IFGV decline to matches that projected in 2100 under RCP 8.5 (see Figure 4c). However, the majority of SRMs representing the global coastline would still experience only a minor decline in IFGV ( ) in the coming centuries.

As anticipated, the largest decline in IFGV over the coming centuries is projected if sea level rises following the RCP 8.5 scenario, with a sea level i.e., 3.7 m higher than current level in 2300 and the rates of sea level rise increasing over the subsequent centuries: 0.7 m during the 21st, 1.4 m during the 22nd and 1.6 m during the 23rd century, see Figure S4 in Supporting Information S1). Such high rates of sea level rise create large hydraulic gradient changes and seawater overtopping in coastal areas which will lead to substantial declines in IFGV over the coming centuries (see Figures S33-S36 in Supporting Information S1). The projected situation at the end of 21st century, with several regions are already badly affected but with a majority of SRMs still showing small declines in IFGV, steadily worsens through the 22nd and 23rd centuries. By the end of 23rd century additional regions show up where declines in IFGV are larger than compared to the year 2000. Among these regions are for example, the coast of West Africa, North-east Indian coast and the coastal areas in the Red Sea. These are densely populated and currently relatively impoverished areas and therefore probably not economically ready to

deal with the consequences of decreased fresh groundwater supplies (unless their economic conditions do not improve in future).

The salinization of coastal aquifers resulting from sea level rise can also be is observed by considering the landward shift of saline groundwater wedge (SWW) in Figure 5 (and Figures S37-S42 in Supporting Information S1). For the RCP 8.5 scenario, already by the year 2100 several coastal areas could experience groundwater salinities higher than the salinity level half of ocean water ( TDS) 10 km further inland than the situation in year 2000. Especially areas in the eastern USA, northern Europe and western Africa could experience significant aquifer salinization extents. Similar to the trend of decline in IFGV, the estimated shift in landward groundwater

salinity extent is significantly lower for the RCP 2.6 scenario and the difference between RCP 8.5 and 2.6 scenarios widens into the future.

The impact of sea level rises per RCP scenario for a given SRM is highly elevation dependent. Areas with elevated coastal elevation profile (Figures S13-S18 in Supporting Information S1) show almost no changes in IFGV for all RCP scenarios. This is due to the compensating effect of rising groundwater levels – which are possible due to the high surface level elevations-and associated increased fresh groundwater volumes following the Ghijben Herzberg principle, provided of course that recharge or freshwater influx from the inland hydrological boundary are sufficiently large. Such areas correspond to the earlier defined recharge-limited coastal areas and the rather negligible impact of sea level rise matches the findings of a previous study (Michael et al., 2013). On the other hand, as expected, the 2D groundwater model simulations show that coastal areas with low lying topography (i.e., topography-limited) experience a much more severe seawater intrusion due to sea level rise than recharge-limited areas. Naturally, large-scale overtopping (several kilometers up to tens of kilometers) by seawater due to sea level rise does not occur in topography-limited areas with elevation higher than projected sea level rise rates. In such cases the seawater intrusion tends to be limited to a first few kilometers at the coastline (see Figures S19-S21 in Supporting Information S1). This can be explained partly by low elevation of the first few hundred meters leading to small-scale overtopping but mostly by decrease in hydraulic gradient which leads to a landward shift of fresh-saline groundwater interface. If changes in the hydraulic gradient are only minor this shift can only be limited to few hundred meters depending on the RCP scenario.

The effects of sea level rise on fresh groundwater volumes are the most visible in topography-limited coastal areas with very low-lying elevation profiles (i.e., lower than projected sea level rise) stretching over a large portion of the inland coastal zone. The sea level rise magnitude clearly impacts the magnitude of these effects with large differences between RCPs. Where RCP 2.6 seem to have negligeable effects (see Figure S22 in Supporting Information S1), RCP 4.5 effects are clearly visible by year 2300 (see Figure S23 in Supporting Information S1) and RCP 8.5 clearly impacts the fresh groundwater volumes already during the 21st century (see Figure S24 in Supporting Information S1). The hydraulic gradient in these topography-limited coastal areas is already quite low under current conditions and therefore very sensitive to any variation due to sea level rise. In combination with seawater overtopping of the inland areas and the limited accommodation space to increase fresh groundwater levels without being drained by surface waters, this leads to a seawater intrusion spanning over several kilometers (see Figures S23-S24 in Supporting Information S1). Variation in projected seawater intrusion severity is also observed amongst 2D groundwater models with a different DEM input under the same RCP scenario (see Figures S23-S24 in Supporting Information S1). A few decimeters or meters change in elevation can already have significant impacts on estimated seawater intrusion in topography-limited coastal areas with very low elevation profile. This is in line with previous research conducted in low-lying areas (Minderhoud et al., 2019), and stresses the need to include the uncertainty in elevations when projecting sea level rise effects on groundwater salinity in coastal zones.

The overall evolution of sea level rise impacts on IFGV decline in the coming centuries is presented in Figure 6. As already mentioned above, a clear difference in the severity of seawater intrusion (leading to IFGV decline) is observed between the RCP scenarios considered in this study. If the future sea level rise follows the RCP 2.6 scenario, less than of the SRMs would experience a decline in IFGV by the year 2300 and for more than half of the affected areas the decline would be limited to . Under the RCP 2.6 scenario, human societies inhabiting the coastal areas would likely have enough time and resources to design adaptation measures to tackle the impacts of sea level rise on fresh groundwater volumes. Figure 6 shows that global adaptation efforts would have to be much larger under the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios. For RCP 4.5 approximately of the SRMs are projected to lose more than of their IFGV by the end of 21 st century and around of the SRMs a IFGV decline larger than . Under RCP 8.5 the fraction of SRMs losing more than of the IFGV around 2100 is about and more than of the SRMs show a decline of more than , with a non-negligible fraction of SRMs showing a decline larger than reaching up to . We note that these numbers are averaged over the results for three individual DEMs (Kulp & Strauss, 2019; Weatherall et al., 2015; Yamazaki et al., 2017). We have

analyzed the impact of DEM input on IFGV decline for given scenarios (text S3 and Figure S43 in Supporting Information S1) and found results between DEMs to be limited to a few percent.

Based on global gridded population count for year 2020 (CIESIN, 2017) around 224 million people currently live in close proximity to the current coastline (closer than 10 km ) in the SRMs considered in this study, see Table 1. In the analysis below the estimates are the mean decline (across 8 hydrogeological and 3 DEM realizations-24 runs) in IFGV for each SRM. A best and worst case scenario is also calculated by taking into account the standard deviation (across 24 runs) of the calculated decline in IFGV. This means that in the best case scenario this standard deviation is subtracted from the mean decline in IFGV and vice versa for the worst case scenario. By the end of the 21st century, taking the uncertainty in hydrogeology and elevations into account, we estimate that almost 60 (16-96) million people could be directly affected by limited access to fresh groundwater (decline in IFGV

Note. The results are presented as mean estimated value (minimum estimated value-maximum estimated value). The population numbers are from year 2020 (CIESIN, 2017).
between and ) under the RCP 8.5 scenario sea level rise projections. Approximately one sixth of the 60 (19-96) million people is projected to live in severely impacted areas with decline in IFGV larger than . In contrast, less than 8 (0-50) million people would experience a decline in IFGV ranging between and if sea level rise follows the RCP 2.6 scenario projections. The differences between RCP 2.6 and RCP 8.5 increase further when projecting further into the future with million and million people affected by 2300 respectively. The number of people living in severely affected areas by 2300 (decline in IFGV larger than ) is estimated to be only 0.1 ( ) million for the RCP 2.6 scenario but more than 45 million (20-72) (one third of total population affected) for the RCP 8.5 scenario.

As a measure of economic costs we calculated the total gross domestic product (GDP) for year 2015 in constant international 2011 USD (Kummu et al., 2018) generated in the affected coastal regions (closer than 10 km to current coastline). Overall, the total yearly GDP produced in these areas is around 4,625 billion USD per year, see Table S1 in Supporting Information S1. Our estimates show that under RCP 2.6 in year 2100, an area with GDP of around 41 (0-785) billion USD per year will be affected in coastal areas with a IFGV decline of or larger. None of these coastal areas will experience a decline in IFGV above . By 2300, under the same scenario, the total GDP in affected areas with an IFGV decline larger than rises to billion USD per year. However, only 3.3 ( ) billion USD in yearly GDP would be located in severely impacted coastal areas where decline in IFGV would surpass . Economic losses are expected to be far higher under more severe future sea level rise projected by the RCP 8.5 scenario. The total yearly GDP in affected coastal areas experiencing a decline in IFGV larger than would reach 1,123 billion (201-1,733) USD by year 2100, out of which 75 (28-600) billion USD is located in coastal areas with decline in IFGV above . By 2300, total yearly GDP in affected coastal areas with an IFGV decline larger than than doubles compared to 2100 , reaching billion USD per year, of which billion USD is located in coastal areas with more than decline in IFGV.

We compared our regional modeled groundwater salinity estimates with a collection of measurements derived from local studies in order to evaluate our model results. The maximum inland saline groundwater extent is chosen as a metric since the collected local studies often provide limited information on other specifications (e.g., depth of saline groundwater). Table S2 in Supporting Information S1 and Figure 7 show the observed inland extent and the mean simulated extent (standard deviation in brackets in Table S2 in Supporting Information S1). Given that we are comparing the mean (a representative estimate) of 24 alternate realizations of salinity distributions with a local study, we can only expect to have an order of magnitude resemblance this way. Based on the mean profiles we get a mean absolute error (MAE) of 4.5 km for non-delta coastal regions with coefficient of correlation (CC) equal to 0.46 and coefficient of determination (CD) of 0.21 . When we look at the 95th percentile the results somewhat improve to MAE of of 0.55 and CD equal to 0.3 . Expectedly, our estimates in delta regions are worse with an overall MAE of of 0.055 and CD of 0.003 . This can be explained by quite a large number of outliers (see Figure 7). When taking into account the 95th percentile of our estimates we can see an improvement in MAE (23.8 km), CC (0.3) and CD (0.09).

The outliers indeed show large discrepancies (see Figure 7) and could be both caused by our 2D models not being fully fit for simulating groundwater salinities in complex environments or by not included emplacement of saline water during sea transgressions or more recent flooding by saline water due to storms or tsunamis. Also, we did not include groundwater pumping, which could increase the extent of salinity by upconing and reducing recharge to the sea. However, even though the models have difficulty in predicting the absolute salinity distribution at a given location, we believe that they contain sufficient regional (spatial) specificity to perform regional (spatial) sensitivity analyses and regional relative changes in fresh groundwater volumes. Particularly because differences in geological settings (subsidence rate, sediment influx, sand/mud ratio) and topography are very different between regions (see Zamrsky et al., 2020).

Furthermore, we built a regional three-dimensional groundwater model (where we also included groundwater extractions) to examine the differences in estimated decline in IFGV between our 2D groundwater models and a full 3D simulation (see Text S4 in Supporting Information S1). The results suggest that the differences in IFGV decline are within order of single percent units at most while the groundwater extraction had a very limited effect on the estimated decline in IFGV (see Tables S3-S6 and Figures S46-S43 in Supporting Information S1).

The objective of this study is to analyze the impacts of sea level rise on fresh groundwater resources in regions with unconsolidated sedimentary systems along the global coastline. The novelty of this study lies in building a large set of regional scale 2D groundwater models based on state-of-the-art global data sets, geological heterogeneity simulations as well as conducting a paleo-reconstruction to simulate past sea level changes. In the presented analysis we opted to determine these impacts by calculating the decline in IFGV rather than providing quantitative IFGV estimates. We stress that this is a global study using global data sets and parametrizations that, albeit specific for the coastal regions identified, may deviate from local salinity measurements or local groundwater models with higher complexity, local input data input and grid resolution. Thus, expressing the future trend in IFGV decline in percentage change compared to the estimated situation in year 2000 ensures that we can identify the potentially most threatened regions by sea level rise (and its impact on fresh groundwater volume) in the context of limited local data and information. Our results show that the future state of fresh groundwater resources in coastal zones considered in this study varies dramatically between different RCP scenarios. The worst-case scenario RCP 8.5 would lead to around of all SRMs experiencing reduced IFGV volumes by 2100 , rising to almost by year 2300. In comparison, the fraction affected SRMs under RCP 2.6 would be only around by and by year 2300 . Coastal areas with low topography will be the most threatened, corroborating results of a previous global sensitivity study (Michael et al., 2013). These coastal areas with low topographical gradients also have low hydraulic gradients and are shown to be more prone to increased salinization as result of sea level rise (Ferguson & Gleeson, 2012). In areas with higher hydraulic gradients, defined as 1 m groundwater vertical head difference per profile length (Ferguson & Gleeson, 2012), sea level is deemed to have only very limited impacts on IFGV. In our study we observe the same trend with relatively low IFGV decrease on global scale by the end of 21st century. However, if sea level rise continues and even accelerates over the next centuries (RCP 8.5) the negative impacts will be much more severe and will affect even areas with higher hydraulic gradients.

For simplicity, we used a fixed but spatial varying future groundwater recharge (Figure S11 in Supporting Information S1) for all RCP sea level scenarios. The groundwater recharge used is on the high side (globally yr) when compared to other global studies, with values ranging from 12,666 to (Sutanudjaja et al., 2018). On the other hand, the estimated average yearly groundwater recharge rate ( ) is only slightly different or lower from recent global studies with global averages of (Mohan et al., 2018) and (Berghuijs et al., 2022). However, our groundwater recharge estimates seem to underestimate mean global groundwater recharge by almost when compared to a study based on collected global groundwater recharge measurements (Moeck et al., 2020). The used paleo groundwater recharge reflects the climate changes that occurred since the LGM (Lone et al., 2018), showing a wetter period followed by a dry and arid period between 6,000 years BP and 3,000 years BP, as well as regional studies dealing with paleo groundwater recharge (Mabrouk et al., 2018; Wu et al., 2020).

The rapid sea level rise during the LGM also potentially involved deposition of saline water inland in some regions during the Holocene transgression which we did not take into account. In this way, our regional groundwater salinity estimates are probably overestimating the fresh groundwater volume in these areas (see Figure 7). However, since we focus on decline in IFGV compared to year 2000 it only mildly affect our results. Moreover, our models do not take into account gradual sedimentation processes that happened since the LGM as the geological conditions in our models are constant over the whole duration of the simulation. Implementing these processes could lead to more accurate regional estimates of groundwater salinity. However, our study only focuses on comparing the current and future rates of IFGV and not actually presenting the IFGV itself and therefore, similarly, as with inland flowing during the transgression, it can be expected that these past sedimentation processes wouldn’t have substantial impacts on the estimated decline in IFGV. Due to our attention to the effect of sea level rise while limiting the number of climate runs, we did not consider future changes in groundwater recharge. However, as changes in future groundwater recharge may be considerable between different regions (Wu et al., 2020), it will be of interest to include it in future impact studies.

A recent literature review dealing with sea level rise effects on seawater intrusion in coastal aquifers concluded that it is crucial to move away from hypothetical or highly simplified coastal aquifer representations toward more complex hydrogeological representations (Ketabchi et al., 2016). In our study we navigate around missing local geological data (e.g., boreholes) by implementing a semi-randomized generation of hydrogeological schematizations (reflecting sub-regional coastal geological settings). This approach is based on several key global geological data sets (Gleeson et al., 2014; Hartmann & Moosdorf, 2012; Huscroft et al., 2018; Montzka et al., 2017) and an estimation of regional geological heterogeneity conditions (Zamrsky et al., 2018, 2020); further details are provided in Chapter 2.3.

In accordance with aforementioned review (Ketabchi et al., 2016), the 2D groundwater modeling approach also includes past sea level rise (over half a glacial period) and topographic slopes based on three different global DEM data sets. Although this approach brings our large-scale analysis closer to actual regional conditions, there is still a gap to close to arrive at accurate sub-regional to local estimates. This gap could be closed by including local geological data (once available on global scale) into our hydrogeological simulations, as well as other local drivers such as pumping wells and river systems. These drivers were not included in our current 2D groundwater models due to both lack of information on global scale (e.g., pumping station locations and pumping rates) and because they require three-dimensional simulations that are as yet too expensive to apply globally.

We tested this by implementing groundwater extraction into a regional 3D groundwater model (see Text S4 and Figures S46-S53 in Supporting Information S1) and showed almost negligible impacts on estimated decline in IFGV in this specific region. However, this doesn’t mean that groundwater extraction wouldn’t have large effects in other regions with heavy reliance on groundwater as primary source of fresh water (e.g., the Nile Delta (Mabrouk et al., 2018) or the Mekong Delta (Minderhoud et al., 2019)).

Lastly, sea level rise implemented in the 2D groundwater models is based on GMSL rise estimates (Pörtner et al., 2019), with values chosen for our future sea level rise scenarios corresponding to the more recent regional sea level rise indicative central estimates (Fox-Kemper et al., 2023). Regional differences in sea level rise probably wouldn’t have a large impact on our groundwater salinity estimates since our 2D groundwater models represent an approximation of sub-regional conditions and elevation (see Chapter 2). However, in future large-scale
analyses using 3D groundwater models such regional changes in sea level rise should be taken into account since in such cases local differences in elevation can be captured.

It is important to mention that there is a rather large degree of uncertainty in our 2D groundwater model results, due to both intrinsic uncertainty of the input data sets (e.g., estimated groundwater recharge, hydraulic conductivity values etc.) and simplified geological conditions. This is to be expected in a set of regional scale models based on global data sets, but it is necessary to stress that the 2D groundwater models are unfit to assess groundwater salinity conditions at a specific location. However, we believe that our analysis can provide a glimpse into future effects of sea level rise on coastal groundwater resources by showing the relative change in IFGV at the regional scale. This, because the larger differences in hydrogeological context and topography between regions can be picked up by our models, despite the large remaining uncertainty. Furthermore, the large number of 2D groundwater model runs performed in this study can be replicated in future to study other future impacts on fresh coastal groundwater reserves. When location specific information is available, they can be improved locally provide information on local-scale impacts. The technical implementation of these 2D groundwater models can be accessed on GitHub.

Additionally, rising sea levels will also lead to increasing coastal flooding hazards (Muis et al., 2016; Vousdoukas et al., 2016; Wahl, 2017) which we do not take into account. Coastal flooding due to seawater transgressions would lead to increased frequency of short groundwater salinization events. These events could however have large effects on estimated groundwater salinity conditions. Therefore, our estimates likely underestimate the decline in IFGV by omitting these coastal flooding effects.

In this sense, our study can be interpreted as a “best case scenario” in relation to future fresh groundwater decline in coastal zones. In reality, this decline would most probably be further exacerbated by groundwater pumping, seawater flooding (e.g., by storm surges, tsunamis) and declines in groundwater recharge induced by both human activity (e.g., sealing of coastal aquifers due to urbanization) or natural causes (e.g., droughts, increased aridity, or higher runoff fractions due to higher intensity rainfall). Furthermore, sea level rise will also influence the magnitude of tides which can further exacerbate the decline in IFGV in areas where tides would get higher (Pickering et al., 2017).

Even though the 3D groundwater model shows only limited effects of groundwater pumping on decline in IFGV, it can be assumed that groundwater pumping over long periods of time (i.e., decades) could have a large negative impact on the estimated fresh groundwater volume in coastal zones with high groundwater consumption (Ferguson & Gleeson, 2012; Pauw et al., 2015; Van Camp et al., 2014). Therefore, future studies should involve three-dimensional groundwater models and include groundwater pumping effects to provide more accurate current and future groundwater salinization estimates.

DEM data sets (and their vertical accuracy) play a crucial role when estimating groundwater flow and salinization patterns, as previously shown in a study in the Mekong Delta (Minderhoud et al., 2019). Therefore, we evaluate the impact of three different global DEM data sets on coastal groundwater salinization caused by sea level rise. We observe limited yet significant differences between the 2D groundwater model outcomes for the three DEM data sets. The recently developed Coastal DEM data set (Kulp & Strauss, 2019) is focused on low lying areas and enhances the vertical correction of original SRTM input (Rodriguez et al., 2006) in urban areas (defined as an area with more than 100,000 inhabitants and “urban” land use type). The 2D groundwater models using the Coastal DEM as input show higher number of SRMs in urban areas affected, compared to 2D groundwater models using the other two DEMs (Figure S44 in Supporting Information S1). These differences confirm that DEM data sets play an important role in coastal groundwater modeling and sea level rise impacts analyses.

We can compare our projection of total number of people living in the coastal areas that will be affected by IFGV decline to similar projections in global coastal flooding analyses (Kirezci et al., 2020; Kulp & Strauss, 2019). These studies project that between 176 and 287 million people (Kirezci et al., 2020) to 630 million people (Kulp & Strauss, 2019) will be living in areas affected by coastal flooding by year 2100 under RCP 8.5. Our projections
suggest that approximately 225 (150-453) million people that live in close proximity to current coastline (up to 10 km ) will be threatened by a decline in IFGV (albeit lower than ) due to sea level rise by 2100 , with 60 (19-96) million experiencing a decline larger than , which is similar in magnitude as estimated for coastal flooding. The decrease in IFGV will negatively impact the freshwater availability in affected areas and could lead to freshwater shortages for domestic, industrial and agricultural use. Increased groundwater salinity and flooding by rising sea levels can also lead to soil salinization further increasing the stress on agricultural production in affected areas (Daliakopoulos et al., 2016; Herbert et al., 2015; Pitman & Läuchli, 2002; Qadir et al., 2014) and potentially also increasing groundwater extractions for agricultural and domestic purposes.

The economic losses by coastal floods could potentially be devastating for human communities living in coastal areas; it is estimated that coastal flooding could expose assets totaling between 8,813 and 14,178 billion USD in GDP by the end of the 21st century (Kirezci et al., 2020). In comparison, we estimate that about 4,625 (3,970-5,408) billion USD in GDP worth of assets would be threatened by IFGV decline in year 2100 under RCP 8.5. This alone is an alarming number and if we take into account the combined effects of both sea level rise and coastal flooding, the costs (human, environmental and economic) for coastal areas in the coming century could be immense. Avoiding the path of the RCP 8.5 scenario should be prioritized as a global challenge for humanity in this century, along with adaptation and mitigation plans for limiting the impacts of sea level rise (and associated effects) on fresh groundwater volumes and thus also securing freshwater availability in coastal areas worldwide.

It is important to mention that our study only focuses on coastal regions with unconsolidated sedimentary aquifer (and aquitard) systems. Therefore, it is possible that low-lying areas with sedimentary rock aquifer systems would be similarly affected by sea level rise and experience decline in IFGV. In this sense, the impacts of sea level rise on IFGV presented in this study can be interpreted as slight underestimation of the likely decline in IFGV due to sea level rise. Finally, as in many other global hazard assessments (Tiggeloven et al., 2020), we use people- and GDP-affected as a measure of possible damage. An important next step to estimate actual damages and arrive at a risk-based approach, is the assessment of damage curves; this entails an assessment of the relationship between the depth of the fresh-saline groundwater interface and the costs of not pumping groundwater, the costs of pumping too saline groundwater or exposure to saline groundwater. These coasts would be in terms of reduced productivity linked to salt damage to crops (FAO, 2021), but also in terms of the costs to below ground infrastructure etc. In addition, increasing groundwater salinities will also, affect freshwater ecosystem and cause health issues related to increased salinity in drinking water from groundwater source (cardiovascular disease due to raised blood pressure (He & MacGregor, 2009)). Making such relationships and collecting the exposure data to use these is however a formidable task.

The comparison of inland saline groundwater extent estimated by the 2D groundwater models and collected from local studies shows that our estimates match the local information reasonably well (i.e., same order of magnitude) in most cases. However, in several cases we can observe large errors, mostly in the deltaic regions (see Figure 7). This can be due to the two-dimensional modeling approach considered in our study as well as the regional scale of the 2D groundwater models compared to local scale (and measurements) in the collected local studies. Especially in the delta-areas, a two-dimensional modeling approach may underestimate saline groundwater occurrence for example, due to the neglect of salinity in the surface water system in deltas that is influenced by tidal excursions. Furthermore, we did not consider human influence such as groundwater extraction (and the associated land subsidence) on current groundwater conditions in the coastal zones which can play a large role in current saline groundwater extent. These effects can only be included using full three-dimensional groundwater models. Regardless, we consider the match with local studies satisfactory especially since our study focuses on relative change in decline in IFGV due to sea level rise rather than on absolute fresh groundwater volume quantification.

To summarize, this study shows that sea level rise can have substantial negative impacts on fresh groundwater resources in many coastal regions. This impact is simulated as decline in fresh groundwater volume as compared to the situation in year 2000. The approach presented in this study consists of 2D groundwater models that are built to represent regional conditions (e.g., in topography, geology) and as such are unfit to quantify actual local-scale volumes of groundwater. Thus, the results are presented as relative changes (regional sensitivities) rather than quantified as volumes. We estimate that hundreds of millions of people living in coastal regions worldwide will experience decline in fresh groundwater by year 2100, along large economical losses in order of

This study’s calculations were performed on the Dutch national supercomputer Cartesius with the support of SURF. This research was funded by the Netherlands Organization for Scientific Research (NWO) under the STW project “Water Nexus: Resource Analysis and Regional Water Management” (no. 14298). Marc F. B. Bierkens acknowledges support from the European Research Council Advanced Grant scheme (Grant 101019185-GEOWAT).
billions USD. The severity of these negative impacts differs largely between RCP 2.6 and RCP 8.5 scenarios. Although the 2D groundwater models are meant to represent regional-scale variability a large degree of uncertainty remains, stemming both from the use of global input data sets and from the methodology applied (using representative regional models in a probabilistic framework). As such, they only provide a limited large-scale perspective into the effects of sea level rise on future fresh groundwater resources in coastal zones. To gain new and more detailed insights a shift toward local data and 3D groundwater models needs to be made in future.

The final groundwater salinity estimates for each SRM (Dataset, in folder GW_models_SLR/) (as 2D profiles in. netcdf format), as well as paleo groundwater recharge estimates are available via the Utrecht University Yoda repository (Zamrsky et al., 2023a) can be accessed through https://public.yoda.uu.nl/geo/UU01/X9I1YR.html. The Python scripts (Zamrsky et al., 2023b) used for data preprocessing, setting up the groundwater models (using the FloPy package) and data analysis and plotting are also made available at https://zenodo.org/record/8143803.

Amir, N., Kafri, U., Herut, B., & Shalev, E. (2013). Numerical simulation of submarine groundwater flow in the coastal aquifer at the Palmahim area, the mediterranean coast of Israel. Water Resources Management, 27(11), 4005-4020. https://doi.org/10.1007/s11269-013-0392-2
Becker, M., Papa, F., Karpytchev, M., Delebecque, C., Krien, Y., Khan, J. U., et al. (2020). Water level changes, subsidence, and sea level rise in the Ganges-Brahmaputra-Meghna delta. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 117(4), 1867-1876. https://doi.org/10.1073/pnas. 1912921117
Berghuijs, W. R., Luijendijk, E., Moeck, C., van der Velde, Y., & Allen, S. T. (2022). Global recharge data set indicates strengthened groundwater connection to surface fluxes. Geophysical Research Letters, 49(23), 1-9. https://doi.org/10.1029/2022GL099010
Carrard, N., Foster, T., & Willetts, J. (2020). Correction: Groundwater as a source of drinking water in Southeast Asia and the Pacific: A multi-country review of current reliance and resource concerns. Water, 12(1). https://doi.org/10.3390/w12010298
CIESIN. (2017). Center for international Earth science information network (CIESIN), Columbia University. Documentation for the gridded population of the world, version 4 (GPWv4), revision 11 data sets. NASA Socioeconomic Data and Application Center (SEDAC), Palisades, NY. https://doi.org/10.7927/H45Q4T5F
Cohen, D., Person, M., Wang, P., Gable, C. W., Hutchinson, D., Marksamer, A., et al. (2010). Origin and extent of fresh paleowaters on the Atlantic continental shelf, USA. Groundwater, 48(1), 143-158. https://doi.org/10.1111/j.1745-6584.2009.00627.x
Custodio, E. (2002). Aquifer overexploitation: What does it mean? Hydrogeology Journal, 10(2), 254-277. https://doi.org/10.1007/ s10040-002-0188-6
Daliakopoulos, I. N., Tsanis, I. K., Koutroulis, A., Kourgialas, N. N., Varouchakis, A. E., Karatzas, G. P., & Ritsema, C. J. (2016). The threat of soil salinity: A European scale review. Science of the Total Environment, 573, 727-739. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.08.177
Delsman, J. R., Hu-a-ng, K. R. M., Vos, P. C., de Louw, P. G. B., Oude Essink, G. H. P., Stuyfzand, P. J., & Bierkens, M. F. P. (2014). Paleo-modeling of coastal saltwater intrusion during the Holocene: An application to The Netherlands. Hydrology and Earth System Sciences, 18(10), 3891-3905. https://doi.org/10.5194/hess-18-3891-2014
Dutkiewicz, A., Dietmar Müller, R., Simon, O. ‘C., & Jónasson, H. (2015). Census of seafloor sediments in the world’s ocean. Geology, 43(9), 795-798. https://doi.org/10.1130/G36883.1
Engelen, J. V., GualbertEssink, H. P. O., Kooi, H., & Bierkens, M. F. P. (2018). On the origins of hypersaline groundwater in the Nile Delta aquifer. Journal of Hydrology, 560, 301-317. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.03.029
Engelen, J. V., Verkaik, J., King, J., Nofal, E. R., Bierkens, M. F. P., & Oude Essink, G. H. (2019). A three-dimensional palaeohydrogeological reconstruction of the groundwater salinity distribution in the Nile Delta aquifer. Hydrology and Earth System Sciences, 23(12), 5175-5198. https://doi.org/10.5194/hess-23-5175-2019
Faneca Sànchez, M., Bashar, K., Janssen, G. M. C. M., Vogels, M., Snel, J., Zhou, Y., et al. (2015). SWIBANGLA: Managing salt water intrusion impacts in coastal groundwater systems of Bangladesh. 153.
FAO. (2021). Global map of salt-affected soils: GSASmap V1.0. Fao 20.
Ferguson, G., & Gleeson, T. (2012). Vulnerability of coastal aquifers to groundwater use and climate change. Nature Climate Change, 2(5), 342-345. https://doi.org/10.1038/nclimate1413
Feseker, T. (2007). Numerical studies on saltwater intrusion in a coastal aquifer in Northwestern Germany. Hydrogeology Journal, 15(2), 267-279. https://doi.org/10.1007/s10040-006-0151-z
Fox-Kemper, B., Hewitt, H. T., Xiao, C., Aðalgeirsdóttir, G., Drijfhout, S. S., Edwards, T. L., et al. (2023). Climate change 2021: The physical science basis. Contribution of working group I to the sixth assessment report of the intergovernmental panel on climate change (1st ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009157896
Gingerich, S. B., & Voss, C. I. (2005). Three-dimensional variable-density flow simulation of a coastal aquifer in southern Oahu, Hawaii, USA. Hydrogeology Journal, 13(2), 436-450. https://doi.org/10.1007/s10040-004-0371-z
Gleeson, T., Moosdorf, N., Hartmann, J., & Van Beek, L. P. H. (2014). A glimpse beneath Earth’s surface: GLobal HYdrogeology MaPS (GLHYMPS) of permeability and porosity. Geophysical Research Letters, 41(11), 3891-3898. https://doi.org/10.1002/2014GL059856
Gossel, W., Ahmed, S., & Peter, W. (2010). Modelling of paleo-saltwater intrusion in the northern part of the Nubian aquifer system, Northeast Africa. Hydrogeology Journal, 18(6), 1447-1463. https://doi.org/10.1007/s10040-010-0597-x
Hartmann, J., & Moosdorf, N. (2012). The new global lithological map database GLiM: A representation of rock properties at the Earth surface. Geochemistry, Geophysics, Geosystems, 13(12), 1-37. https://doi.org/10.1029/2012GC004370
He, F. J., & MacGregor, G. A. (2009). A comprehensive review on salt and health and current experience of worldwide salt reduction programmes. Journal of Human Hypertension, 23(6), 363-384. https://doi.org/10.1038/jhh.2008.144
Hengl, T., Mendes De Jesus, J., MacMillan, R. A., Batjes, N. H., Heuvelink, G. B. M., Ribeiro, E., et al. (2014). SoilGrids 1km – Global soil information based on automated mapping. PLoS One, 9(8), e105992. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0105992

Herbert, E. R., Boon, P., Burgin, A. J., Neubauer, S. C., Franklin, R. B., Ardón, M., et al. (2015). A global perspective on wetland salinization: Ecological consequences of a growing threat to freshwater wetlands. Ecosphere, 6(10), art206-43. https://doi.org/10.1890/ES14-00534.1
Herrera-García, G., Ezquerro, P., Tomas, R., Béjar-Pizarro, M., López-Vinielles, J., Rossi, M., et al. (2021). Mapping the global threat of land subsidence. Science, 371(6524), 34-36. https://doi.org/10.1126/science.abb8549
Huscroft, J., Gleeson, T., Hartmann, J., & Börker, J. (2018). Compiling and mapping global permeability of the unconsolidated and consolidated Earth: GLobal HYdrogeology MaPS 2.0 (GLHYMPS 2.0). Geophysical Research Letters, 45(4), 1897-1904. https://doi. org/10.1002/2017GL075860
Ketabchi, H., Mahmoodzadeh, D., Ataie-Ashtiani, B., & CraigSimmons, T. (2016). Sea-level rise impacts on seawater intrusion in coastal aquifers: Review and integration. Journal of Hydrology, 535, 235-255. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.01.083
Ketabchi, H., Mahmoodzadeh, D., Ataie-ashtiani, B., Werner, A. D., & Simmons, C. T. (2014). Sea-level rise impact on fresh groundwater lenses in two-layer small islands. Hydrological Processes, 28(24), 5938-5953. https://doi.org/10.1002/hyp. 10059
Khan, M. R., Voss, C. I., Yu, W., & Michael, H. A. (2014). Water resources management in the Ganges basin: A comparison of three strategies for conjunctive use of groundwater and surface water. Water Resources Management, 28(5), 1235-1250. https://doi.org/10.1007/ s11269-014-0537-y
Kirezci, E., Young, I. R., Ranasinghe, R., Muis, S., Nicholls, R. J., Lincke, D., & Hinkel, J. (2020). Projections of global-scale extreme sea levels and resulting episodic coastal flooding over the 21st century. Scientific Reports, 10(1), 1-12. https://doi.org/10.1038/s41598-020-67736-6
Kulp, S. A., & Strauss, B. H. (2019). New elevation data triple estimates of global vulnerability to sea-level rise and coastal floodin. Nature Communications, 10(1), 4844. https://doi.org/10.1038/s41467-019-12808-z
Kummu, M., Taka, M., & JosephGuillaume, H. A. (2018). Gridded global datasets for gross domestic product and human development index over 1990-2015. Scientific Data, 5, 1-15. https://doi.org/10.1038/sdata.2018.4
Lambeck, K., Rouby, H., Purcell, A., Sun, Y., & Sambridge, M. (2014). Sea level and global ice volumes from the last glacial maximum to the Holocene. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 111(43), 15296-15303. https://doi.org/10.1073/ pnas. 1411762111
Langevin, C. D., Thorne, D. T., Jr., Dausman, A. M., Sukop, M. C., & Guo, W. (2008). SEAWAT version 4: A computer program for simulation of multi-species solute and heat transport. In U.S. Geological survey techniques and methods book (Vol. 6, p. 39).
Larsen, F., Tran, L. V., Van Hoang, H., Tran, L. T., Christiansen, A. V., & Pham, N. Q. (2017). Groundwater salinity influenced by Holocene seawater trapped in incised valleys in the Red River Delta plain. Nature Geoscience, 10(5), 376-381. https://doi.org/10.1038/NGEO2938
Laruelle, G. G., Dürr, H. H., Lauerwald, R., Hartmann, J., Slomp, C. P., Goossens, N., & Regnier, P. A. G. (2013). Global multi-scale segmentation of continental and coastal waters from the watersheds to the continental margins. Hydrology and Earth System Sciences, 17(5), 20292051. https://doi.org/10.5194/hess-17-2029-2013

Lone, A., Fousiya, A. A., Shah, R., & Achyuthan, H. (2018). Reconstruction of paleoclimate and environmental fluctuations since the early Holocene period using organic matter and C:N proxy records: A review. Journal of the Geological Society of India, 91(2), 209-214. https:// doi.org/10.1007/s12594-018-0837-6
Mabrouk, M., Jonoski, A., Oude Essink, G. H. P., & Uhlenbrook, S. (2018). Impacts of sea level rise and groundwater extraction scenarios on fresh groundwater resources in the Nile Delta Governorates, Egypt. Water, 10(11), 1690. https://doi.org/10.3390/w10111690
Meisler, H., Leahy, P. P., & Knobel, L. L. (1984). Effect of eustatic sea-level changes on saltwater-freshwater in the Northern Atlantic Coastal Plain. USGS Water Supply Paper: 2255 (p. 33).
Merkens, J. L., Jan, L., Reimann, L., Hinkel, J., & AthanasiosVafeidis, T. (2016). Gridded population projections for the coastal zone under the shared socioeconomic Pathways. Global and Planetary Change, 145, 57-66. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2016.08.009
Meybeck, M., Dürr, H. H., & Vörösmarty, C. J. (2006). Global coastal segmentation and its river catchment contributors: A new look at land-ocean linkage. Global Biogeochemical Cycles, 20(1), 1-15. https://doi.org/10.1029/2005GB002540
Meyer, R., Engesgaard, P., & TorbenSonnenborg, O. (2019). Origin and dynamics of saltwater intrusion in a regional aquifer: Combining 3-D saltwater modeling with geophysical and geochemical data. Water Resources Research, 55(3), 1792-1813. https://doi.org/10.1029/2018WR023624
Michael, H. A., Post, V. E. A., Wilson, A. M., & Werner, A. D. (2000). Science, society, and the coastal groundwater squeeze. Water Resources Research, 36(1), 11-12. https://doi.org/10.1029/1999WR900293
Michael, H. A., Russoniello, C. J., & Byron, L. A. (2013). Global assessment of vulnerability to sea-level rise in topography-limited and recharge-limited coastal groundwater systems. Water Resources Research, 49(4), 2228-2240. https://doi.org/10.1002/wrcr. 20213
Michael, H. A., Scott, K. C., Koneshloo, M., Yu, X., Khan, M. R., & Li, K. (2016). Geologic influence on groundwater salinity drives large seawater circulation through the continental shelf. Geophysical Research Letters, 43(20), 10782-10791. https://doi.org/10.1002/2016GL070863
Michael, H. A., & Voss, C. I. (2009). Estimation of regional-scale groundwater flow properties in the Bengal basin of India and Bangladesh. Hydrogeology Journal, 17(6), 1329-1346. https://doi.org/10.1007/s10040-009-0443-1
Minderhoud, P. S. J., Coumou, L., Erkens, G., Middelkoop, H., & Stouthamer, E. (2019). Mekong delta much lower than previously assumed in seasea-level rise impact assessments. Nature Communications, 10(1), 1-13. https://doi.org/10.1038/s41467-019-11602-1
Minderhoud, P. S. J., Erkens, G., Pham, V. H., Bui, V. T., Erban, L., Kooi, H., & Stouthamer, E. (2017). Impacts of 25 years of groundwater extraction on subsidence in the Mekong Delta, Vietnam. Environmental Research Letters, 12(6), 064006. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aa7146
Moeck, C., Grech-Cumbo, N., Podgorski, J., Bretzler, A., Gurdak, J. J., Berg, M., & Schirmer, M. (2020). A global-scale dataset of direct natural groundwater recharge rates: A review of variables, processes and relationships. Science of the Total Environment, 717(May), 137042. https:// doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.137042
Mohan, C., Western, A. W., Wei, Y., & Saft, M. (2018). Predicting groundwater recharge for varying land cover and climate conditions – A global meta-study. Hydrology and Earth System Sciences, 22(22), 2689-2703. https://doi.org/10.5194/hess-22-2689-2018
Montzka, C., Herbst, M., Weihermüller, L., Verhoef, A., & Vereecken, H. (2017). A global data set of soil hydraulic properties and sub-grid variability of soil water retention and hydraulic conductivity curves. Earth System Science Data Discussions, 1-25. https://doi.org/10.5194/ essd-2017-13
Muis, S., Verlaan, M., Winsemius, H. C., JeroenAerts, C. J. H., & Ward, P. J. (2016). A global reanalysis of storm surges and extreme sea levels. Nature Communications, 7(1), 51-69. https://doi.org/10.1038/ncomms11969
Nicholls, R. J., & Cazenave, A. (2010). Sea-level rise and its impact on coastal zones. Science, 328(5985), 1517-1520. https://doi.org/10.1126/ science. 1185782
Nicholls, R. J., Lincke, D., Hinkel, J., Brown, S., Vafeidis, A. T., Meyssignac, B., et al. (2021). A global analysis of subsidence, relative sea-level change and coastal flood exposure. Nature Climate Change, 11(4), 338-342. https://doi.org/10.1038/s41558-021-00993-z
O’Neill, B. C., Kriegler, E., Riahi, K., Ebi, K. L., Hallegatte, S., Carter, T. R., et al. (2014). A new scenario framework for climate change research: The concept of shared socioeconomic Pathways. Climatic Change, 122(3), 387-400. https://doi.org/10.1007/s10584-013-0905-2

Pauw, P. S., van der Zee, S. E. A. T. M., Leijnse, A., & Oude Essink, G. H. P. (2015). Saltwater upconing due to cyclic pumping by horizontal wells in freshwater lenses. Groundwater, 54(4), 521-531. https://doi.org/10.1111/gwat. 12382
Perriquet, M., Leonardi, V., Henry, T., & Jourde, H. (2014). Saltwater wedge variation in a non-anthropogenic coastal Karst aquifer influenced by a strong tidal range (Burren, Ireland). Journal of Hydrology, 519(PB), 2350-2365. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.10.006
Pham, V. H., FransVan Geer, C., Tran, V. B., Dubelaar, W., & GualbertOude Essink, H. P. (2019). Paleo-hydrogeological reconstruction of the fresh-saline groundwater distribution in the Vietnamese Mekong Delta since the late Pleistocene. Journal of Hydrology: Regional Studies, 23(July 2018), 100594. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2019.100594
Pickering, M. D., Horsburgh, K. J., Blundell, J. R., Hirschi, J. J. M., Nicholls, R. J., Verlaan, M., & Wells, N. C. (2017). The impact of future sea-level rise on the global tides. Continental Shelf Research, 142(September 2016), 50-68. https://doi.org/10.1016/j.csr.2017.02.004
Pitman, M. G., & Läuchli, A. (2002). Global impact of salinity and agricultural ecosystems. In A. Läuchli & U. Lüttge (Eds.), Salinity: Environment-Plants-Molecules (pp. 3-20). Springer Netherlands.
Pörtner, H.-O., Roberts, D. C., Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Tignor, M., Poloczanska, E., et al. (2019). The Ocean and cryosphere in a changing climate: A special report of the intergovernmental panel on climate change. Intergovernmental Panel on Climate Change, 1-765. Retrieved from https://www.ipcc.ch/srocc/chapter/summary-for-policymakers/
Post, V. E. A., Groen, J., Kooi, H., Person, M., Ge, S., & Mike Edmunds, W. (2013). Offshore fresh groundwater reserves as a global phenomenon. Nature, 504(7478), 71-78. https://doi.org/10.1038/nature12858
Qadir, M., Quillérou, E., Nangia, V., Murtaza, G., Singh, M., Thomas, R. J., et al. (2014). Economics of salt-induced land degradation and restoration. Natural Resources Forum, 38(4), 282-295. https://doi.org/10.1111/1477-8947.12054
Rodriguez, E., Morris, C., & Belz, J. (2006). An assessment of the SRTM topographic products. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 72(3), 249-260.
Small, C., & Nicholls, R. J. (2003). A global analysis of human settlement in coastal zones. Journal of Coastal Research, 19(3), 584-599.
Sutanudjaja, E. H., Van Beek, R., Wanders, N., Wada, Y., Bosmans, J. H. C., Drost, N., et al. (2018). PCR-GLOBWB 2: A 5 arcmin global hydrological and water resources model. Geoscientific Model Development, 08(6), 2429-2453. https://doi.org/10.5194/gmd-11-2429-2018
Syvitski, J. P. M., Kettner, A. J., Overeem, I., Hutton, E. W. H., Hannon, M. T., Brakenridge, G. R., et al. (2009). Sinking deltas due to human activites. Nature Geoscience, 2(10), 681-686. https://doi.org/10.1038/ngeo629
Terry, J. P., & Chui, T. F. M. (2012). Evaluating the fate of freshwater lenses on Atoll islands after eustatic sea-level rise and cyclone-driven inundation: A modelling approach. Global and Planetary Change, 88(89), 76-84. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2012.03.008
Tessler, Z. D., Vörösmarty, C. J., Grossberg, M., Gladkova, I., Aizenman, H., Syvitski, J. P. M., & Foufoula-Georgiou, E. (2015). Profiling risk and sustainability in coastal deltas of the world. Science, 349(6248), 638-643. https://doi.org/10.1126/science.aab3574
Thomas, A. T., Reiche, S., Riedel, M., & Clauser, C. (2019). The fate of submarine fresh groundwater reservoirs at the New Jersey shelf, USA. Hydrogeology Journal, 27(7), 2673-2694. https://doi.org/10.1007/s10040-019-01997-y
Tiggeloven, T., De Moel, H., Winsemius, H. C., Eilander, D., Erkens, G., Gebremedhin, E., et al. (2020). Global-scale benefit-cost analysis of coastal flood adaptation to different flood risk drivers using structural measures. Natural Hazards and Earth System Sciences, 20(4), 1025-1044. https://doi.org/10.5194/nhess-20-1025-2020
Van Camp, M., Mtoni, Y., Mjemah, I. C., Bakundukize, C., & Walraevens, K. (2014). Investigating seawater intrusion due to groundwater pumping with schematic model simulations: The example of the Dar es Salaam coastal aquifer in Tanzania. Journal of African Earth Sciences, 96, 71-78. https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2014.02.012
Vandenbohede, A., & Lebbe, L. (2006). Occurrence of salt water above fresh water in dynamic equilibrium in a coastal groundwater flow system near De Panne, Belgium. Hydrogeology Journal, 14(4), 462-472. https://doi.org/10.1007/s10040-005-0446-5
van Vuuren, D. P., Detlef, P., Edmonds, J., Kainuma, M., Riahi, K., Thomson, A., et al. (2011). The representative concentration pathways: An overview. Climatic Change, 109(1-2), 5-31. https://doi.org/10.1007/s10584-011-0148-z
Været, L., Leijnse, A., Cuamba, F., & Haldorsen, S. (2012). Holocene dynamics of the salt-fresh groundwater interface under a sand island, Inhaca, Mozambique. Quaternary International, 257, 74-82. https://doi.org/10.1016/j.quaint.2011.11.020
Vousdoukas, M. I., Voukouvalas, E., Annunziato, A., Giardino, A., & Feyen, L. (2016). Projections of extreme storm surge levels along Europe. Climate Dynamics, 47(9-10), 3171-3190. https://doi.org/10.1007/s00382-016-3019-5
Wahl, T. (2017). Sea-level rise and storm surges, relationship status: Complicated. Environmental Research Letters, 12(11), 111001. https://doi. org/10.1088/1748-9326/aa8eba
Warner, K., Hamza, M., Oliver-Smith, A., Renaud, F., & Julca, A. (2010). Climate change, environmental degradation and migration. Natural Hazards, 55(3), 689-715. https://doi.org/10.1007/s11069-009-9419-7
Weatherall, P., Marks, K. M., Jakobsson, M., Schmitt, T., Tani, S., Arndt, J. E., et al. (2015). A new digital bathymetric model of the world’s oceans. Earth and Space Science, 2(8), 331-345. https://doi.org/10.1002/2015EA000107
Wu, W. Y., Lo, M. H., Wada, Y., Famiglietti, J. S., Reager, J. T., Yeh, P. J. F., et al. (2020). Divergent effects of climate change on future groundwater availability in key mid-latitude aquifers. Nature Communications, 11(1), 1-9. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17581-y
Xiao, H., Wang, D., Medeiros, S. C., Hagen, S. C., & Hall, C. R. (2018). Assessing sea-level rise impact on saltwater intrusion into the root zone of a geo-typical area in coastal east-central Florida. Science of the Total Environment, 630, 211-221. https://doi.org/10.1016/j. scitotenv.2018.02.184
Yamazaki, D., Ikeshima, D., Tawatari, R., Yamaguchi, T., O’Loughlin, F., Neal, J. C., et al. (2017). A high-accuracy map of global terrain elevations. Geophysical Research Letters, 44(11), 5844-5853. https://doi.org/10.1002/2017GL072874
Zamrsky, D., Karssenberg, M. E., Cohen, K. M., Bierkens, M. F. P., & Oude Essink, G. H. P. (2020). Geological heterogeneity of coastal unconsolidated groundwater systems worldwide and its influence on offshore fresh groundwater occurrence. Frontiers in Earth Science, 7, 1-23. https://doi.org/10.3389/feart.2019.00339
Zamrsky, D., Oude Essink, G. H. P., & Bierkens, M. F. P. (2018). Estimating the thickness of unconsolidated coastal aquifers along the global coastline. Earth System Science Data, 10(3), 1-19. https://doi.org/10.1594/PANGAEA. 880771
Zamrsky, D., Oude Essink, G. H. P., & Bierkens, M. F. P. (2023a). SRM groundwater salinity estimates as 2D profiles in .netcdf format (folder GW_models_SLR) and paleo groundwater recharge estimates (folder GW_recharge) [Datataset]. https://doi.org/10.24416/UU01-X9I1YR
Zamrsky, D., Oude Essink, G. H. P., & Bierkens, M. F. P. (2023b). dzamrsky/SLR_gw_impacts: SLR_gw_impacts_v1.0. [Software]. https://doi. org/10.5281/zenodo. 8143802
Zamrsky, D., Oude Essink, G. H. P., Sutanudjaja, E. H., (Rens) van Beek, L. P. H., & Bierkens, M. F. P. (2021). Offshore fresh groundwater in coastal unconsolidated sediment systems as a potential fresh water source in the 21st century. Environmental Research Letters, 17 (1), 14021. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac4073

Abd-Elaty, I., Javadi, A. A., & Abd-Elhamid, H. (2021). Management of saltwater intrusion in coastal aquifers using different wells systems: A case study of the Nile Delta aquifer in Egypt. Hydrogeology Journal, 29(5), 1767-1783. https://doi.org/10.1007/s10040-021-02344-w
Abu-alnaeem, M. F., Yusoff, I., Ng, T. F., Alias, Y., & Raksmey, M. (2018). Assessment of groundwater salinity and quality in Gaza coastal aquifer, Gaza Strip, Palestine: An integrated statistical, geostatistical and hydrogeochemical approaches study. Science of the Total Environment, 615, 972-989. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.09.320
Alfarrah, N., & Walraevens, K. (2018). Groundwater overexploitation and seawater intrusion in coastal areas of arid and semi-arid regions. Water, 10(2), 143. https://doi.org/10.3390/w10020143
Barlow, P. M., & Reichard, E. G. (2010). L’intrusion d’eau salée dans les régions côtières d’Amérique du Nord. Hydrogeology Journal, 18(1), 247-260. https://doi.org/10.1007/s10040-009-0514-3
Carretero, S., Rapaglia, J., Perdomo, S., Albino Martínez, C., Rodrigues Capítulo, L., Gómez, L., & Kruse, E. (2019). A multi-parameter study of groundwater-seawater interactions along Partido de La Costa, Buenos Aires Province, Argentina. Environmental Earth Sciences, 78(16), 1-14. https://doi.org/10.1007/s12665-019-8532-5
Casillas-Trasvina, A., Zhou, Y., Stigter, T. Y., Mussáa, F. E. F., & Juízo, D. (2019). Application of numerical models to assess multi-source saltwater intrusion under natural and pumping conditions in the Great Maputo aquifer, Mozambique. Hydrogeology Journal, 27(8), 2973-2992. https://doi.org/10.1007/s10040-019-02053-5
De Graaf, I. E. M., Sutanudjaja, E. H., van Beek, L. P. H., & Bierkens, M. F. P. (2015). A high-resolution global-scale groundwater model. Hydrology and Earth System Sciences, 19(2), 823-837. https://doi.org/10.5194/hess-19-823-2015
Dibaj, M., Javadi, A. A., Akrami, M., Ke, K. Y., Farmani, R., Tan, Y. C., & Chen, A. S. (2020). Modelling seawater intrusion in the Pingtung coastal aquifer in Taiwan, under the influence of sea-level rise and changing abstraction regime. Hydrogeology Journal, 28(6), 2085-2103. https://doi.org/10.1007/s10040-020-02172-4
Döll, P. (2009). Vulnerability to the impact of climate change on renewable groundwater resources: A global-scale assessment. Environmental Research Letters, 4(3), 035006. https://doi.org/10.1088/1748-9326/4/3/035006
El Yaouti, F., El Mandour, A., Khattach, D., Benavente, J., & Kaufmann, O. (2009). Salinization processes in the unconfined aquifer of Bou-Areg (NE Morocco): A geostatistical, geochemical, and tomographic study. Applied Geochemistry, 24(1), 16-31. https://doi.org/10.1016/j. apgeochem.2008.10.005
Faneca Sànchez, M., Gunnink, J. L., Van Baaren, E. S., Oude Essink, G. H. P., Siemon, B., Auken, E., et al. (2012). Modelling climate change effects on a Dutch coastal groundwater system using airborne electromagnetic measurements. Hydrology and Earth System Sciences, 16(12), 4499-4516. https://doi.org/10.5194/hess-16-4499-2012
Fick, S. E., & Hijmans, R. J. (2017). WorldClim 2: New 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 37(12), 4302-4315. https://doi.org/10.1002/joc. 5086
Gardner, L. R. (2009). Assessing the effect of climate change on mean annual runoff. Journal of Hydrology, 379(3-4), 351-359. https://doi. org/10.1016/j.jhydrol.2009.10.021
Giambastiani, B. M. S., Antonellini, M., Oude Essink, G. H. P., & Stuurman, R. J. (2007). Saltwater intrusion in the unconfined coastal aquifer of Ravenna (Italy): A numerical model. Journal of Hydrology, 340(1-2), 91-104. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2007.04.001
Goldewijk, K. K., Beusen, A., Doelman, J., & Stehfest, E. (2017). Anthropogenic land use estimates for the Holocene – HYDE 3.2. Earth System Science Data, 9(2), 927-953. https://doi.org/10.5194/essd-9-927-2017
Hamzah, U., Samsudin, A. R., & Malim, E. P. (2007). Groundwater investigation in Kuala Selangor using vertical electrical sounding (VES) surveys. Environmental Geology, 51(8), 1349-1359. https://doi.org/10.1007/s00254-006-0433-8
Han, D., Cao, G., Currell, M. J., Priestley, S. C., & Love, A. J. (2020). Groundwater salinization and flushing during glacial-interglacial cycles: Insights from aquitard porewater tracer profiles in the North China plain. Water Resources Research, 56(11), 1-23. https://doi. org/10.1029/2020WR027879
Han, D., & Currell, M. J. (2018). Delineating multiple salinization processes in a coastal plain aquifer, northern China: Hydrochemical and isotopic evidence. Hydrology and Earth System Sciences, 22(6), 3473-3491. https://doi.org/10.5194/hess-22-3473-2018
Han, D., Kohfahl, C., Song, X., Xiao, G., & Yang, J. (2011). Geochemical and isotopic evidence for palaeo-seawater intrusion into the south coast aquifer of Laizhou Bay, China. Applied Geochemistry, 26(5), 863-883. https://doi.org/10.1016/j.apgeochem.2011.02.007
Harris, I., Jones, P. D., Osborn, T. J., & Lister, D. H. (2014). Updated high-resolution grids of monthly climatic observations – The CRU TS3.10 Dataset. International Journal of Climatology, 34(3), 623-642. https://doi.org/10.1002/joc. 3711
Hasan, M., Shang, Y., Metwaly, M., Jin, W., Khan, M., & Gao, Q. (2020). Assessment of groundwater resources in coastal areas of Pakistan for sustainable water quality management using joint geophysical and geochemical approach: A case study. Sustainability, 12(22), 1-23. https:// doi.org/10.3390/su12229730
Hengl, T., De Jesus, J. M., MacMillan, R. A., Batjes, N. H., Heuvelink, G. B. M., Ribeiro, E., et al. (2014). SoilGrids 1km – global soil information based on automated mapping. PLoS One, 9(8), e105992. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0105992
Hermans, T., & Paepen, M. (2020). Combined inversion of land and marine electrical resistivity tomography for submarine groundwater discharge and saltwater intrusion characterization. Geophysical Research Letters, 47(3), 0-1. https://doi.org/10.1029/2019GL085877
Hijmans, R. J., Cameron, S. E., Parra, J. L., Jones, P. G., & Jarvis, A. (2005). Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology, 25(15), 1965-1978. https://doi.org/10.1002/joc. 1276
Huizer, S., Karaoulis, M. C., Oude Essink, G. H. P., & Bierkens, M. F. P. (2017). Monitoring and simulation of salinity changes in response to tide and storm surges in a sandy coastal aquifer system. Water Resources Research, 53(8), 6487-6509. https://doi.org/10.1002/2016WR020339
Huizer, S., Oude Essink, G. H. P., & Bierkens, M. F. P. (2016). Fresh groundwater resources in a large sand replenishment. Hydrology and Earth System Sciences, 20(8), 3149-3166. https://doi.org/10.5194/hess-20-3149-2016
Huscroft, J., Gleeson, T., Hartmann, J., & Börker, J. (2018). Compiling and mapping global permeability of the unconsolidated and consolidated Earth: GLobal HYdrogeology MaPS 2.0 (GLHYMPS 2.0). Geophysical Research Letters, 45(4), 1897-1904. https://doi. org/10.1002/2017GL075860
Kalbus, E., Zekri, S., & Karimi, A. (2016). Intervention scenarios to manage seawater intrusion in a coastal agricultural area in Oman. Arabian Journal of Geosciences, 9(6), 472. https://doi.org/10.1007/s12517-016-2442-6
Karamouz, M., Mahmoodzadeh, D., & Oude Essink, G. H. P. (2020). A risk-based groundwater modeling framework in coastal aquifers: A case study on long island, New York, USA. Hydrogeology Journal, 28(7), 2519-2541. https://doi.org/10.1007/s10040-020-02197-9
Kulp, S. A., & Strauss, B. H. (2019). New elevation data triple estimates of global vulnerability to sea-level rise and coastal floodin. Nature Communications, 10(1), 4844. https://doi.org/10.1038/s41467-019-12808-z

Kumar, P., Tiwari, P., Biswas, A., & Acharya, T. (2020). Geophysical and hydrogeological investigation for the saline water invasion in the coastal aquifers of West Bengal, India: A critical insight in the coastal saline clay-sand sediment system. Environmental Monitoring and Assessment, 192(9), 562. https://doi.org/10.1007/s10661-020-08520-x
Lakfifi, L., Larabi, A., Bziou, M., Benbibai, M., & Lahmouri, A. (2004). Regional model for seawater intrusion in the Chaouia Coastal aquifer (Morocco).
Langevin, C. D., Thorne, D. T. J., Dausman, A. M., Sukop, M. C., & Guo, W. (2008). SEAWAT version 4: A computer program for simulation of multi-species solute and heat transport. U.S. Geological Survey Techniques and Methods Book, 6, 39. http://pubs.usgs.gov/tm/tm6a22/
Lemieux, J. M., Hassaoui, J., Molson, J., Therrien, R., Therrien, P., Chouteau, M., & Ouellet, M. (2015). Simulating the impact of climate change on the groundwater resources of the Magdalen Islands, Québec, Canada. Journal of Hydrology: Regional Studies, 3, 400-423. https://doi. org/10.1016/j.ejrh.2015.02.011
Li, Q., Zhang, Y., Chen, W., & Yu, S. (2018). The integrated impacts of natural processes and human activities on groundwater salinization in the coastal aquifers of Beihai, southern China. Hydrogeology Journal, 26(5), 1513-1526. https://doi.org/10.1007/s10040-018-1756-8
Lin, J., Snodsmith, J. B., Zheng, C., & Wu, J. (2009). A modeling study of seawater intrusion in Alabama Gulf Coast, USA. Environmental Geology, 57(1), 119-130. https://doi.org/10.1007/s00254-008-1288-y
Liu, S., Gao, M., Hou, G., & Jia, C. (2020). Groundwater characteristics and mixing processes during the development of a modern Estuarine Delta (Luanhe River Delta, China). Journal of Coastal Research, 37(2), 349-363. https://doi.org/10.2112/JCOASTRES-D-20-00022.1
Mabrouk, M., Jonoski, A., Essink, G. H. P. O., & Uhlenbrook, S. (2019). Assessing the fresh-saline groundwater distribution in the Nile Delta aquifer using a 3D variable-density groundwater flow model. Water (Switzerland), 11(9), 1946. https://doi.org/10.3390/w11091946
Mastrocicco, M., Busico, G., Colombani, N., Vigliotti, M., & Ruberti, D. (2019). Modelling actual and future seawater intrusion in the variconi coastal wetland (Italy) due to climate and landscape changes. Water (Switzerland), 11(7), 1502. https://doi.org/10.3390/w11071502
Maurya, P., Kumari, R., & Mukherjee, S. (2019). Hydrochemistry in integration with stable isotopes ( and ) to assess seawater intrusion in coastal aquifers of Kachchh district, Gujarat, India. Journal of Geochemical Exploration, 196(September 2018), 42-56. https://doi. org/10.1016/j.gexplo.2018.09.013
Misut, P. E., & Voss, C. I. (2007). Freshwater-saltwater transition zone movement during aquifer storage and recovery cycles in Brooklyn and Queens, New York City, USA. Journal of Hydrology, 337(1-2), 87-103. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2007.01.035
Mohan, C., Western, A. W., Wei, Y., & Saft, M. (2018). Predicting groundwater recharge for varying land cover and climate conditions – A global meta-study. Hydrology and Earth System Sciences, 22(5), 2689-2703. https://doi.org/10.5194/hess-22-2689-2018
Najib, S., Fadili, A., Mehdi, K., Riss, J., & Makan, A. (2017). Contribution of hydrochemical and geoelectrical approaches to investigate salinization process and seawater intrusion in the coastal aquifers of Chaouia, Morocco. Journal of Contaminant Hydrology, 198, 24-36. https:// doi.org/10.1016/j.jconhyd.2017.01.003
Narayan, K. A., Schleeberger, C., & Bristow, K. L. (2007). Modelling seawater intrusion in the Burdekin delta irrigation area, North Queensland, Australia. Agricultural Water Management, 89(3), 217-228. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2007.01.008
Nishikawa, T., Siade, A. J., Reichard, E. G., Ponti, D. J., Canales, A. G., & Johnson, T. A. (2009). Stratigraphic controls on seawater intrusion and implications for groundwater management. Dominguez Gap area of Los Angeles. https://doi.org/10.1007/s10040-009-0481-8
Palacios, A., José Ledo, J., Linde, N., Luquot, L., Bellmunt, F., Folch, A., et al. (2020). Time-lapse cross-hole electrical resistivity tomography (CHERT) for monitoring seawater intrusion dynamics in a Mediterranean aquifer. Hydrology and Earth System Sciences, 24(4), 2121-2139. https://doi.org/10.5194/hess-24-2121-2020
Paldor, A., Aharonov, E., & Katz, O. (2020). Thermo-haline circulations in subsea confined aquifers produce saline, steady-state deep submarine groundwater discharge. Journal of Hydrology, 580, 124276. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.124276
Perera, E. D. P., Jinno, K., Tsutsumi, A., & Hiroshiro, Y. (2008). Development and verification of a three dimensional density dependent solute transport model for seawater intrusion. Memoirs of the Faculty of Engineering, Kyushu University, 68(2), 93-106.
Qahman, K., & Larabi, A. (2004). Three dimensional numerical models of seawater intrusion in the Gaza aquifer, Palestine (pp. 215-230).
Qahman, K., & Larabi, A. (2006). Evaluation and numerical modeling of seawater intrusion in the Gaza aquifer (Palestine). Hydrogeology Journal, 14(5), 713-728. https://doi.org/10.1007/s10040-005-003-2
Sae-Ju, J., Chotpantarat, S., & Thitimakorn, T. (2020). Hydrochemical, geophysical and multivariate statistical investigation of the seawater intrusion in the coastal aquifer at Phetchaburi Province, Thailand. Journal of Asian Earth Sciences, 191(November 2019), 104165. https://doi. org/10.1016/j.jseaes.2019.104165
Sanford, W. E., & Pope, J. P. (2010). Défis actuels de l’utilisation des modèles pour prédire l’intrusion d’eau de mer: Des leçons de la côte est de la Virginie, USA. Hydrogeology Journal, 18(1), 73-93. https://doi.org/10.1007/s10040-009-0513-4
Sankaran, S., Sonkamble, S., Krishnakumar, K., & Mondal, N. C. (2012). Integrated approach for demarcating subsurface pollution and saline water intrusion zones in SIPCOT area: A case study from Cuddalore in Southern India. Environmental Monitoring and Assessment, 184(8), 5121-5138. https://doi.org/10.1007/s10661-011-2327-9
Sathish, S., & Elango, L. (2016). An integrated study on the characterization of freshwater lens in a coastal aquifer of Southern India. Arabian Journal of Geosciences, 9(14), 643. https://doi.org/10.1007/s12517-016-2656-7
Sherif, M., Kacimov, A., Javadi, A., & Ebraheem, A. A. (2012). Modeling groundwater flow and seawater intrusion in the coastal aquifer of Wadi Ham, UAE. Water Resources Management, 26(3), 751-774. https://doi.org/10.1007/s11269-011-9943-6
Siemon, B., van Baaren, E., Dabekaussen, W., Delsman, J., Karaoulis, M., de Louw, P., et al. (2017). Frequency-domain helicopter-borne EM survey for delineation of the 3D chloride distribution in Zeeland, The Netherlands. Frequency-domain Helicopter-borne EM Survey for Delineation of the 3D Chloride Distribution in Zeeland, the Netherlands, 2017(1), 1-5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201702177
Siemon, B., Steuer, A., Meyer, U., & Rehli, H. J. (2007). HELP ACEH – A post-tsunami helicopter-borne groundwater project along the coasts of Aceh, Northern Sumatra. Near Surface Geophysics, 5(4), 231-240. https://doi.org/10.3997/1873-0604.2007005
Sindhu, G., Ashitha, M., Jairaj, P. G., & Raghunath, R. (2012). Modelling of coastal aquifers of Trivandrum. Procedia Engineering, 38, 34343448. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.06.397

Tardif, R., Hakim, G. J., Perkins, W. A., Horlick, K. A., Erb, M. P., Emile-Geay, J., et al. (2019). Last Millennium Reanalysis with an expanded proxy database and seasonal proxy modeling. Climate of the Past, 15(4), 1251-1273. https://doi.org/10.5194/cp-15-1251-2019
Telahigue, F., Souid, F., Agoubi, B., Chahlaoui, A., & Kharroubi, A. (2020). Hydrogeochemical and isotopic evidence of groundwater salinization in a coastal aquifer: A case study in Jerba Island, southeastern Tunisia. Physics and Chemistry of the Earth, 118-119(January), 102886. https:// doi.org/10.1016/j.pce.2020.102886
Van Baaren, E. S., Oude Essink, G. H. P., Janssen, G. M. C. M., De Louw, P. G. B., Heerdink, R., & Goes, B. J. M. (2016). Verzoeting en verzilting freatisch grondwater in de Provincie Zeeland, Rapportage 3D regionaal zoet-zout grondwater model.

Van Camp, M., Mtoni, Y., Mjemah, I. C., Bakundukize, C., & Walraevens, K. (2014). Investigating seawater intrusion due to groundwater pumping with schematic model simulations: The example of the Dar es Salaam coastal aquifer in Tanzania. Journal of African Earth Sciences, 96, 71-78. https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2014.02.012
Vandenbohede, A., Lebbe, L., Adams, R., Cosyns, E., Durinck, P., & Zwaenepoel, A. (2010). Hydrogeological study for improved nature restoration in dune ecosystems-Kleyne Vlakte case study, Belgium. Journal of Environmental Management, 91(11), 2385-2395. https://doi. org/10.1016/j.jenvman.2010.06.023
Vandenbohede, A. (2016). The hydrogeology of the military inundation at the 1914-1918 Yser front (Belgium). Hydrogeology Journal, 24(2), 521-534. https://doi.org/10.1007/s10040-015-1344-0
Verkaik, J., van Engelen, J., Huizer, S., Bierkens, M. F. P., Lin, H. X., & Oude Essink, G. H. P. (2021). Distributed memory parallel computing of three-dimensional variable-density groundwater flow and salt transport. Advances in Water Resources, 154(May), 103976. https://doi. org/10.1016/j.advwatres.2021.103976
Vu, D. T., Yamada, T., & Ishidaira, H. (2018). Assessing the impact of sea level rise due to climate change on seawater intrusion in Mekong Delta, Vietnam. Water Science and Technology: A Journal of the International Association on Water Pollution Research, 77(5-6), 1632-1639. https://doi.org/10.2166/wst.2018.038
Walther, M., Delfs, J. O., Grundmann, J., Kolditz, O., & Liedl, R. (2012). Saltwater intrusion modeling: Verification and application to an agricultural coastal arid region in Oman. Journal of Computational and Applied Mathematics, 236(18), 4798-4809. https://doi.org/10.1016/j. cam.2012.02.008
Wu, J., Meng, F., Wang, X., & Wang, D. (2008). The development and control of the seawater intrusion in the eastern coastal of Laizhou Bay, China. Environmental Geology, 54(8), 1763-1770. https://doi.org/10.1007/s00254-007-0954-9
Xiao, H., Wang, D., Medeiros, S. C., Hagen, S. C., & Hall, C. R. (2018). Assessing sea-level rise impact on saltwater intrusion into the root zone of a geo-typical area in coastal east-central Florida. Science of the Total Environment, 630, 211-221. https://doi.org/10.1016/j. scitotenv.2018.02.184
Yamazaki, D., Ikeshima, D., Tawatari, R., Yamaguchi, T., O’Loughlin, F., Neal, J. C., et al. (2017). A high-accuracy map of global terrain elevations. Geophysical Research Letters, 44(11), 5844-5853. https://doi.org/10.1002/2017GL072874
Zghibi, A., Mirchi, A., Zouhri, L., Taupin, J. D., Chekirbane, A., & Tarhouni, J. (2019). Implications of groundwater development and seawater intrusion for sustainability of a Mediterranean coastal aquifer in Tunisia. Environmental Monitoring and Assessment, 191(11), 696. https://doi. org/10.1007/s10661-019-7866-5