تتعرض المناطق الساحلية العالمية للخطر بسبب القضايا الجيومورفولوجية، وارتفاع مستوى سطح البحر الناتج عن تغير المناخ، وزيادة عدد السكان، والمستوطنات، والأنشطة الاجتماعية والاقتصادية. هنا، تدرس الدراسة ضعف الساحل الغربي الأفريقي باستخدام ستة متغيرات جيوفيزيائية مستمدة من الأقمار الصناعية واثنين من المعايير الاجتماعية والاقتصادية الرئيسية كمؤشرات لمؤشر ضعف الساحل (CVI). يتم دمج هذه المتغيرات الجيوفيزيائية والاجتماعية والاقتصادية لتطوير مؤشر CVI لساحل WA. ثم يتم تحديد النقاط الساخنة الإقليمية للضعف مع المؤشرات الرئيسية التي يمكن أن تؤثر على كيفية تصرف الساحل الغربي الأفريقي وكيفية إدارته. تشير النتائج إلى أن 64,17 و كانت المناطق الساحلية في غرب أفريقيا تحتوي على مؤشرات ضعف ساحلي عالية إلى عالية جداً، ومؤشرات ضعف ساحلي معتدلة، ومؤشرات ضعف ساحلي منخفضة إلى منخفضة جداً، على التوالي. تكشف الدراسة أنه بينما تساهم المتغيرات الجيولوجية في ضعف السواحل في غرب أفريقيا، تلعب العوامل الاجتماعية والاقتصادية، وخاصة النمو السكاني المرتفع والتنمية البشرية غير المستدامة على الساحل، دوراً أكبر بكثير. بعض أجزاء الساحل في غرب أفريقيا أكثر عرضة للخطر والتعرض من غيرها، وخاصة تلك الموجودة في شمال المنطقة ومناطق خليج غينيا. قد يؤدي تغير المناخ ووجود البشر إلى زيادة الضعف في هذه المناطق المعرضة للخطر في المستقبل. لذلك، يجب أن تستند خطط التنمية الاقتصادية الساحلية المستقبلية إلى فهم عميق للظروف الطبيعية المحلية، وحالة الموارد، والمعايير الجيولوجية لمنع التحولات السلبية في النظام البيئي الساحلي. من الضروري أيضاً وضع خطة لإدارة السواحل من شأنها تسهيل تطوير الإجراءات المرغوبة وتحفيز الإدارة المستدامة للمناطق الساحلية في غرب أفريقيا.

السواحل أنظمة ديناميكية ومعقدة تستجيب للأحداث الجوية القاسية، وتتأثر بالسكان البشريين، والمستوطنات، والأنشطة الاجتماعية والاقتصادية. ينمو بشكل أسرع من المتوسط العالمي تؤثر المورفولوجيا المسطحة للمنطقة الساحلية على استعمارها، مما يجعلها ملائمة لتطوير المجتمعات وتوسع الزراعة. يسهل الموقع الاستراتيجي للساحل بالقرب من المياه الوصول إلى مصايد الأسماك، ونقل المواد الخام، والتجارة. لقد أدى تعزيز الصناعات، والنقل، والسياحة، والصيد إلى تحسين كبير في اقتصاديات المدن الساحلية، مما أسفر عن زيادة كبيرة في النمو السكاني وتطوير البنية التحتية. إن النمو السكاني والتنمية الاقتصادية على السواحل تسبب تغييرات بيئية كبيرة، وطلبات على الموارد، والتعرض للمخاطر الساحلية مثل التآكل، والفيضانات، وكذلك تسرب الملوحة. تفاقم تغير المناخ هذه التحديات المستمرة، وتسبب تداعياته المحتملة في قلق كبير حول سواحل العالم. .

كونها مناطق انتقالية بين العمليات البناءة والهدامة للأرض والمحيطات، تتمتع المناطق الساحلية بتعقيد كبير وحركة فيزيائية عالية. . وبالتالي، يمكن اعتبارها أنظمة غير مستقرة بطبيعتها، حيث يمكن أن يتغير وضع توازنها الديناميكي بسرعة في مواجهة تغير المناخ. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يؤدي ارتفاع مستوى سطح البحر (خطر بطيء الحدوث) إلى اضطرابات ساحلية بسبب الأحداث الكارثية، مما يتسبب في التآكل وإعادة توزيع الرواسب (خطر سريع الحدوث) في بعض الأحيان، بسبب الديناميات المناخية والمحيطية، يمكن أن تتعرض المناطق الساحلية المنخفضة للفيضانات نتيجة لارتفاع غير عادي في مستوى سطح البحر. تؤدي الكثافات السكانية العالية التي تعيش على طول الساحل إلى زيادة في عدم الاستقرار الشكلي في هذه الأماكن وزيادة متCorresponding في العمليات الطبيعية. تزداد مخاوف السكان الساحليين بشأن تأثيرات تغير المناخ، لا سيما بسبب تزايد وتيرة الأحداث المتطرفة وتقرير التقييم السادس للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ (IPCC). .

في غرب أفريقيا، من السكان والبنية التحتية الرئيسية تتركز في المنطقة الساحلية يواجه ساحل غرب إفريقيا زيادة في الضعف والمخاطر بسبب الأحداث الطبيعية مثل ارتفاع مستوى سطح البحر وشدة العواصف، مما يزيد من تفاقم الوضع بسبب انخفاض مستوى المنطقة. . علاوة على ذلك، فإن معظم دول الساحل الغربي تشهد نمواً سريعاً في السكان، والتحضر، والهجرة نحو السواحل، والنمو الاجتماعي والاقتصادي المرتبط، ودراماتيكية

تغيير الساحل . الأزمات المتقاربة: تواجه معظم مدن الساحل في ولاية واشنطن ارتفاع مستويات البحار، وزيادة سريعة في السكان، وضغوط على الأراضي، ونقص في الإسكان منخفض التكلفة. إن الزيادة في عدد سكان المجتمعات الساحلية تشكل تهديدًا للحواجز الطبيعية والأنظمة البيئية، مما يعرضها لارتفاع الأمواج والعواصف والفيضانات. وبالتالي، للتخفيف من آثار ارتفاع البحار، سيكون من الضروري معالجة عدة أسباب لمخاطر السواحل في الوقت نفسه. ومع ذلك، لم تقم أي دراسة متعددة المخاطر بتقييم حالة مؤشر الضعف على طول ساحل ولاية واشنطن بالكامل، مع الأخذ في الاعتبار العوامل البيولوجية والفيزيائية مثل الجيومورفولوجيا الطبيعية، وتغير خط الشاطئ التاريخي، وانحدار الساحل، ومدى الأمواج، والمد والجزر، وارتفاع مستوى سطح البحر. لذلك، تهدف الدراسة الحالية إلى إنشاء مؤشر شامل لضعف السواحل وتحديد السكان المعرضين على ساحل واشنطن. من المتوقع أن تعزز النتائج فهم ضعف سواحل واشنطن، مما يمكّن المعنيين من توقع التأثيرات المحتملة وتحديد أولويات جهود الإدارة لتقليل المخاطر.

تغطي منطقة الدراسة، التي تشمل دول الساحل الغربي الأفريقي من موريتانيا إلى نيجيريا والكاميرون (الشكل 1)، تنوعًا فريدًا في الجيومورفولوجيا الساحلية. يعد ساحل غرب أفريقيا موطنًا لمجموعة متنوعة من النظم البيئية والموائل. تتأثر التنوع البيولوجي في هذه المنطقة بوفرة المصبات، والدلتا، والبحيرات الساحلية، وصعود المياه الباردة الغنية بالمغذيات. توفر هذه الموائل الأساسية للطيور المهاجرة، وسلاحف البحر، ونظم بيئية أخرى. حاليًا، تؤثر الأنشطة الاجتماعية والاقتصادية بشكل متزايد على البيئة الساحلية والبحرية. .

يمثل الاتجاه طويل الأمد لانتقال الناس إلى المناطق الساحلية، وخاصة المدن الساحلية، تحديًا كبيرًا في إدارة الموارد الساحلية. تشهد المنطقة اتجاهًا متزايدًا للاستغلال المفرط للموارد والأنظمة البيئية الساحلية. بسبب الضغوط السكانية المتزايدة ونقص الموارد البديلة لدعم السكان، أصبح استغلال الموارد غير مستدام. تتعرض الأنظمة البيئية الساحلية الحيوية للتلف أو التدمير على طول السواحل لإفساح المجال للنمو الحضري والزراعة وتربية الأحياء المائية وتطوير الموانئ والمرافئ والسدود الكهرومائية. .

التحضر السريع في غرب إفريقيا يمثل مصدر قلق كبير بسبب الضغط المتزايد على النظام البيئي وموارده. على سبيل المثال، تمتلك غامبيا وغانا وموريتانيا وليبيريا ونيجيريا وساحل العاج مستويات من التحضر تبلغ مع ذروة عالمية محتملة لـ بواسطة بالإضافة إلى ذلك، فإن ارتفاع مستوى سطح البحر والتغيرات في تكرار وقوة الأحداث الجوية المتطرفة تزيد من تأثير الفيضانات الساحلية والتآكل من خلال تسريع فقدان الأراضي. ارتفاع مستوى سطح البحر وزيادة الأحداث المتطرفة ستؤثر بشكل كبير على تطوير المناطق الساحلية في واشنطن. .

يتم تقييم ضعف ساحل غرب إفريقيا بناءً على ثلاثة مكونات: PVI و SVI و CVI (الشكل 2).

توجد اختلافات كبيرة في مؤشرات قيمة الممتلكات (PVI) على طول ساحل واشنطن. في المتوسط، يقع ساحل واشنطن بأكمله ضمن فئة PVI المعتدلة. حوالي مواقع الدراسة مرتبطة بضعف عالٍ إلى عالٍ جدًا يتعلق بالعمليات الفيزيائية (PVI) بينما و من المواقع التي تعكس مستوى معتدل ومنخفض إلى منخفض جدًا من مؤشر الضعف الفيزيائي (PVI) (الشكل 2أ). كما هو موضح في الأشكال 2ب و3، تم العثور على مستويات عالية إلى عالية جدًا من PVI بشكل رئيسي على طول سواحل شمال غرب السنغال ( )، جنوب شرق نيجيريا ( )، شمال موريتانيا ( )، وجنوب شرق غينيا بيساو ( ). توجد مستويات معتدلة من PVI على طول سواحل توغو (50%)، جنوب شرق السنغال (36%)، وجنوب شرق سيراليون

( )، جنوب غرب نيجيريا ( )، شمال غرب غينيا ( )، غامبيا ( )، غرب كوت ديفوار ( )، وبنين (50%). بينما توجد مستويات منخفضة إلى منخفضة جدًا من PVI على طول سواحل توغو (50%)، جنوب شرق سيراليون ( )، ليبيريا ( )، غينيا ( )، غرب غانا ( )، جنوب الكاميرون ( )، وغرب كوت ديفوار وبنين ( ). الجيومورفولوجيا، وانحدار السواحل، وطاقة الأمواج هي جميع المتغيرات المهمة التي تؤثر على PVI في منطقة الدراسة (الشكل 4).

حوالي من مواقع الدراسة تقع في مناطق ذات SVI منخفض جدًا إلى منخفض (الشكل 2أ). يمكن العثور على هذه المواقع (الأشكال 2ج، 5) في شمال موريتانيا ( )، جنوب شرق سيراليون ( )، جنوب شرق ليبيريا ( )، وشمال غرب غينيا ( ). تمثل المواقع ذات SVI المعتدل من مواقع الدراسة (الشكل 2أ). يمكن العثور على هذه المواقع (الأشكال 2ج، 5) على طول سواحل توغو ( )، جنوب موريتانيا ( )، شمال غرب ليبيريا ( )، الجوانب الشمالية والجنوبية من غينيا بيساو ( )، وجنوب الكاميرون وغرب كوت ديفوار (33%). تسعة وخمسون في المئة من مواقع الدراسة لديها SVI مرتفع إلى مرتفع جدًا (الشكل 2أ) وتقع على طول سواحل توغو ( )، وسط وجنوب السنغال ( )، شمال غرب سيراليون ( )، نيجيريا ( )، جنوب شرق غينيا ( )، وسط وشرق غانا ( )، غامبيا ( )، وسط غينيا بيساو ( )، شمال غرب الكاميرون وغرب كوت ديفوار (50%)، وبنين (100%) (الأشكال 2ج، 5).

تم حساب CVI من خلال دمج PVI وSVI باستخدام المعادلة 3. حوالي من مواقع الدراسة تقع تحت CVI منخفض جدًا إلى منخفض. كما هو موضح في الأشكال 6 و7، تقع بشكل رئيسي في المناطق الساحلية من شمال وجنوب موريتانيا ( )، جنوب سيراليون ( )، جنوب شرق ليبيريا ( )، وغينيا ( ). تشغل المواقع ذات CVI المعتدل 33% من مواقع الدراسة وتوجد بشكل رئيسي على طول سواحل شمال غرب سيراليون ( )، شمال غرب ليبيريا ( )، الكاميرون، كوت ديفوار وشمال غينيا ( ). تشغل المواقع ذات CVI المرتفع إلى المرتفع جدًا من مواقع الدراسة وتقع بشكل رئيسي على طول سواحل توغو ( )، وسط وجنوب السنغال ( )، شمال سيراليون ( )، نيجيريا ( )، جنوب موريتانيا ( )، وسط ليبيريا ( )، جنوب غينيا ( )، غانا ( )، غامبيا ( )، غينيا بيساو ( )، شمال غرب الكاميرون (59%)، شرق كوت ديفوار (50%) وبنين (100%) (الأشكال 6، 7).

وصف أكثر تفصيلاً للمواقع التي تتعرض للضعف بسبب تآكل السواحل ومخاطر الفيضانات على طول ساحل WA.

استنادًا إلى CVI، فإن بعض المناطق تعتبر ضعيفة جدًا، ومعظم هذه المناطق تقع على طول القسم الشمالي من ساحل WA، من موريتانيا إلى السنغال، في القسم الغربي من WA، من غينيا بيساو إلى ليبيريا وفي خليج غينيا، من كوت ديفوار إلى الكاميرون. كما هو موضح في الشكل 7، فإن الجزء المركزي من موريتانيا والجوانب المركزية والجنوبية من ساحل السنغال، وساحل غامبيا، والجزء الجنوبي من غينيا بيساو وغينيا الجنوبية إلى الساحل الشمالي لسيراليون أظهرت ضعفًا عاليًا إلى مرتفع جدًا. مناطق أخرى على طول ساحل WA تحمل سمة مشابهة هي موقع في الجزء الشرقي من كوت ديفوار، من وسط غانا

نحو الساحل الشمالي للكاميرون. معظم هذه المواقع لديها شواطئ رملية طويلة غير منقطعة وتركيبة غير مواتية من الجيومورفولوجيا الساحلية، والانحدار، واتجاه التآكل، تحت تأثير قوي للأمواج وربما ارتفاع مستوى سطح البحر النسبي (الشكل 4؛ الأشكال التكميلية 1-6).

توجد مستويات عالية إلى مرتفعة جدًا من SVI في الأجزاء المركزية والجنوبية من السنغال، والجزء المركزي من غينيا بيساو، من ساحل غينيا المركزي إلى الجزء الشمالي من ساحل سيراليون. أيضًا، في بعض المواقع في وسط ليبيريا والساحل الشرقي لكوت ديفوار نحو الحدود مع غانا. ثم، تمتد من ساحل غانا المركزي إلى الجزء الشمالي من ساحل الكاميرون (الشكل 5).

من المدهش أن هذه المناطق ذات CVI المرتفع إلى المرتفع جدًا (الشكل 7) هي أيضًا مناطق ذات SVI مرتفع إلى مرتفع جدًا (الشكل 5). وهذا يعني أن العوامل الاجتماعية الاقتصادية لها تأثير أكبر على الضعف الساحلي على طول ساحل WA. بالإضافة إلى ذلك، من المعروف أن هذه المناطق كانت تاريخيًا عرضة للفيضانات الساحلية والتآكل ، مما يثبت مصداقية هذه الدراسة.

استنادًا إلى CVI، فإن سواحل شمال السنغال، شمال غينيا بيساو، غينيا الوسطى، وسط وجنوب سيراليون، شمال ليبيريا، غرب كوت ديفوار، وجنوب الكاميرون تعتبر ذات درجة معتدلة من الضعف (الشكل 7) بسبب عوامل فيزيائية مثل الجيومورفولوجيا الساحلية، والانحدار، وطاقة الأمواج، وارتفاع مستوى سطح البحر النسبي (الشكل 4). استنادًا إلى SVI، فإن ساحل غامبيا، وسط موريتانيا، الأجزاء الشمالية والجنوبية من ساحل غينيا بيساو، والجزء المركزي من سواحل غينيا وسيراليون وكوت ديفوار، شمال ليبيريا، غرب غانا وجنوب الكاميرون تقع تحت المناطق الضعيفة معتدلة (الشكل 5).

VL = ضعف منخفض جدًا؛ L = ضعف منخفض؛ M = ضعف معتدل؛
H = ضعف مرتفع؛ VH = ضعف مرتفع جدًا

الشكل 6. مؤشر الضعف الساحلي في غرب إفريقيا لكل دولة.

يمكن اعتبار جميع أجزاء ساحل WA التي لم يتم ذكرها في الفئتين السابقتين أقل ضعفًا. استنادًا إلى CVI، فإن ساحل شمال موريتانيا، الحدود الشمالية للسنغال، بالإضافة إلى السواحل الجنوبية لسيراليون وليبيريا هي أقل أجزاء الساحل ضعفًا في WA (الأشكال 7). قد يكون ضعف هذه السواحل المنخفض بسبب أنها سواحل ذات طاقة منخفضة مع شواطئ مسطحة وعريضة مدعومة بالبحيرات الساحلية . استنادًا إلى SVI، فإن سواحل جنوب ليبيريا وسواحل شمال موريتانيا لديها ضعف اجتماعي اقتصادي منخفض إلى منخفض جدًا (الشكل 5).

تسمح المقارنة بين PVI وSVI بتقييم أفضل لمستويات الضعف العامة للمواقع المختلفة. لتقييم الروابط المحتملة بين PVI وSVI، وللحصول على فهم أفضل لكل من مقادير التغيير والعواقب الاقتصادية، يوضح الجدول 1 نسبة PVI وSVI لكل دولة ساحلية في WA. يمثل الشكل 8 الدول الساحلية باستخدام أرباع رسومية وفقًا لأربع فئات: PVI منخفض/SVI منخفض، PVI منخفض/SVI مرتفع، PVI مرتفع/SVI منخفض وفئات PVI مرتفع/SVI مرتفع. أعطت متوسطات درجات PVI وSVI نتائج مثيرة للاهتمام (الجدول 1؛ الشكل 8). بينما كانت PVIs لموريتانيا وغينيا بيساو أعلى من SVIs الخاصة بهما، كانت SVIs للدول الساحلية الأخرى في WA أعلى من PVIs الخاصة بها. كانت SVI أعلى بكثير من PVI في مواقع الدراسة في بنين، غانا، نيجيريا، توغو ( )، غامبيا ( ) والسنغال ( ). يمكن تفسير ذلك من حيث الكثافة السكانية العالية والتنمية البشرية من حيث السكان، والبيئة المبنية، والتحضر في هذه المواقع (الجدول 1؛ الشكل 8).

تحديد العامل الرئيسي (الفيزيائي أو الاجتماعي-الاقتصادي) الذي يحكم ضعف ساحل WA مهم عند النظر في تدابير التكيف. كما هو موضح في الشكل 8، فإن ضعف ساحل WA يهيمن عليه عوامل اجتماعية-اقتصادية تفوق قيمتها 1 (الشكل 8). تظهر التحليلات الإضافية أنه يهيمن عليه نشاط التنمية البشرية (الجدول 1). درجة الضعف المرتبطة بالمتغيرات الاجتماعية-الاقتصادية، وخاصة نشاط التنمية البشرية، مقارنة بالمتغيرات الفيزيائية مرتفعة لمعظم الدول (الجدول 1؛ الشكل 8). لذلك يجب أن تركز حلول التكيف أكثر على العوامل الاجتماعية-الاقتصادية. يمكن استخدام التمثيل الرسومي على مقاييس مختلفة لمقارنة المناطق الساحلية، مما قد يساعد صانعي القرار في تحديد أولويات الموارد المحدودة لحماية المناطق الأكثر ضعفًا.

تتأثر التغيرات في مؤشر التعرض للتآكل والفيضانات على ساحل واشنطن بعوامل (جيو)فيزيائية مختلفة (الشكل 7). بناءً على تصنيفنا، فإن العوامل الفيزيائية التي لها أكبر تأثيرات سائدة على هشاشة ساحل واشنطن هي الجيومورفولوجيا، ومعدل تغير الشاطئ، وانحدار الساحل، ومناخ الأمواج، وارتفاع مستوى سطح البحر (الشكل 7؛ الأشكال التكميلية 1-6). عادةً ما تكون المناطق ذات الهشاشة العالية إلى العالية جدًا هي مناطق ذات انحدار ساحلي منخفض، وأنواع تضاريس معرضة للخطر (دلتا، شواطئ رملية وطينية)، وسواحل ذات طاقة أمواج عالية، وارتفاع نسبي كبير في مستوى سطح البحر (الأشكال التكميلية 1-3). بينما تعتبر طاقة الأمواج هي العامل الفيزيائي الرئيسي الذي يتحكم في العمليات الساحلية على ساحل واشنطن، فإن تأثير المد والجزر يكون أكثر وضوحًا على سواحل سيراليون وغينيا وغينيا بيساو والكاميرون (الشكل 7؛ الأشكال التكميلية 5-6)، ربما بسبب تضعيف الأمواج (حماية الأمواج) بواسطة الجزر البحرية. .

تتأثر العمليات الساحلية على ساحل واشنطن بين غينيا الجنوبية وسيراليون الشمالية بطاقة الأمواج والتيارات المدية، وتتعرض لطاقة منخفضة إلى متوسطة، وأمواج طويلة المدة (الأشكال التكميلية 5-6). أظهرت دراسة سابقة أن أعلى سعات مدية (عادةً تُسجل في غينيا، غينيا بيساو، وسيراليون وفقًا للدراسات السابقة، فإن تغير مستوى سطح البحر النسبي واضح أيضًا في جميع المواقع. (الشكل التوضيحي الإضافي 3).

نتيجتنا الحالية تتماشى مع الدراسات السابقة. على سبيل المثال، لوبيس وآخرون. طور مؤشر ضعف السواحل لواجهة غينيا بيساو، كاشفًا أن من الساحل الذي يبلغ طوله 87 كيلومترًا، يتمتع بضعف عالٍ إلى عالٍ جدًا، عرضة بشكل معتدل، و منخفض إلى منخفض جداً. علاوة على ذلك، لوبيس وآخرون. لوحظت نسبة من ارتفاع مستوى سطح البحر في غينيا بيساو. ومع ذلك، قد تكون هذه القيمة مرتفعة جداً لأنها تم اشتقاقها باستخدام تحليل الانحدار الخطي لـ 12 نقطة بيانات (واحدة كل عام) عند مقياس المد والجزر واحد، مع قيمة 0.023. كما أن القطاع الموحل من غينيا وغينيا بيساو وشمال سيراليون يعاني من تخفيف كبير للأمواج وزيادة في نطاق المد والجزر بسبب زيادة عرض الرف القاري الناتج عن الانزياحات الجيولوجية من مناطق كسر غينيا وسيراليون. . يتماشى هذا مع الدراسة الحالية، التي وجدت أنه بالإضافة إلى الجيومورفولوجيا، فإن ميل الساحل، ومدى المد والجزر، ومستوى سطح البحر جميعها لها تأثير كبير على تحديد نقاط الضعف الساحلية (الأشكال التكميلية 1-6).

في موريتانيا، تكون الجيومورفولوجيا عمومًا منخفضة في عدة أماكن تحت مستوى سطح البحر، وهي محمية بواسطة سلسلة رملية رقيقة وهشة يمكن عبورها في بعض الأماكن خلال العواصف القوية. بالإضافة إلى ذلك، فإن مرافق الموانئ وغيرها من الأنشطة البشرية على الساحل تزيد من ضعف المنطقة الساحلية في موريتانيا. (الأشكال التكميلية 7-8). استنادًا إلى الدراسات السابقة يتكون الساحل الموريتاني من موطن المانغروف عند مصب نهر السنغال وشواطئ نشطة في الشمال. بسبب تطوير الموانئ، تعتبر نواكشوط المنطقة الأكثر عرضة للتآكل الساحلي.

تتميز سواحل السنغال وغامبيا بأنظمة بيئية متنوعة، بما في ذلك الشواطئ الرملية، والتكوينات الصخرية البركانية، والمساحات الواسعة من المصبات بالقرب من مصبات أنهار السنغال وسالوم وغامبيا وكازامانس. تتأثر السواحل المنخفضة في السنغال وغامبيا بشكل خاص بالظاهرة الواسعة الانتشار للتآكل الساحلي. لقد كانت تراجع خط الساحل مشكلة طويلة الأمد لهذه المنطقة من ساحل غرب أستراليا في الشمال الغربي. تماشيًا مع الدراسة الحالية، تكشف دراسة حديثة حول مؤشر ضعف السواحل في السنغال أن للساحل قيم عالية وعالية جداً من الضعف الساحلي، وخاصة في المناطق ذات الكثافة السكانية العالية . وجدت الدراسة أن ساحل السنغال يعاني من مؤشر عالٍ لضعف الفيضانات، خاصة في القطاع المركزي من أكثر المناطق كثافة سكانية. إن وجود الإنسان في المناطق الساحلية يعتبر نقطة ضعف للمناطق الساحلية. لأن وجود الإنسان يشكل عامل تعرض للأنشطة الاجتماعية والاقتصادية وفقًا لأولويد وآخرون ساحل نيجيريا معرض لمخاطر متوسطة إلى عالية من ارتفاع مستوى سطح البحر، بينما السكان الساحليون عرضة بشدة للضغوط الفيزيائية والجيومورفولوجية والاجتماعية والاقتصادية.

في كوت ديفوار، تم تصنيف المنطقة الساحلية الإيفوارية بالكامل على أنها ذات مستوى ضعف معتدل بواسطة تانو وآخرين. وتزداد الضعف كلما تحركنا نحو الشرق. يتأثر الضعف النسبي لمختلف أقسام الساحل الإيفواري بشكل كبير بطاقة الأمواج والجيومورفولوجيا. . بينما Appeaning Addo مصنف

قطاع أكرا من ساحل غانا كمخاطر معتدلة، بواتينغ وآخرون. أشارت إلى أن السواحل الوسطى والشرقية في غانا هي الأكثر عرضة للخطر، حيث حوالي ساحل غانا البالغ طوله 540 كيلومترًا عرضة للخطر. قد تكون الطرق والمناطق المغطاة قد أدت إلى هذين الاستنتاجين المتباينين حول ساحل غانا. بينما قام بواتينغ وآخرون. فحصت الساحل الكامل لغانا، أبينينغ أدو تم فحص قسم أكرا بشكل حصري. التأكيد من قبل بواتينغ وآخرين يدعمه أيضًا تشاروكه وآخرون. وهو متسق مع الدراسة الحالية.

الشريط الساحلي بين دلتا نهر فولتا وأقصى غرب بنين مأهول بكثافة (مثل لومي، كوتونو) وعرضة بشدة بسبب الهجرة من المناطق الداخلية، والتطوير المستمر قد يؤثر بشكل كبير على الظروف الاجتماعية والاقتصادية والنظم البيئية الطبيعية في المنطقة. وجود ميناء لومي بالإضافة إلى أنشطة بشرية أخرى على السهل الساحلي، مثل استخراج المياه الجوفية الذي يسبب الهبوط الذي قد يؤدي إلى ارتفاع مستوى سطح البحر النسبي، هي الأسباب الرئيسية للتآكل الملحوظ لقطاعات ساحلية ضخمة بمعدلات تراجع قصوى من حيث. إن الانخفاض في إمدادات الرواسب من نهر فولتا الناتج عن اكتمال مشروع أكوسومبو هو أحد العوامل الرئيسية التي تؤثر على تطور الممر الساحلي لفولتا-توغو-بنين على ساحل غرب إفريقيا على المدى المتوسط والطويل. كما أن تقلبات مستوى سطح البحر النسبي التي تأخذ في الاعتبار العوامل التكتونية و/أو الإيزوستاتية قد تلعب دورًا في هذه العملية. .

تشهد سواحل غرب أستراليا زيادة سريعة في عدد السكان وما يتبعها من تطوير (الشكل 9؛ الأشكال التكميلية 7-8). بلغ متوسط الناتج المحلي الإجمالي للفرد في المجموعة الاقتصادية لدول غرب أفريقيا (ECOWAS) من الولايات المتحدة في عام 1990 إلى الولايات المتحدة في عام 2019، يظهر النمو خلال هذه الفترة. كان الناتج المحلي الإجمالي للفرد في المنطقة في عام 2019 هو متوسط أفريقيا هو . تضم المناطق الساحلية في WA حوالي ثلث سكان المنطقة وتخلق من الناتج المحلي الإجمالي لها .

مع هذا النمو الاقتصادي المتزايد والتوسع الحضري المتسارع، شهد ساحل WA تطويرًا مكثفًا للأراضي واستصلاحًا واسع النطاق في العقود الأخيرة. لقد كان لهذا التوسع الحضري تأثير على كل من المدن والبلدات الساحلية في المنطقة. لقد زاد الطلب على الأراضي والمياه والموارد الطبيعية الأخرى؛ وقد ساهمت البنية التحتية من صنع الإنسان واستخراج الرمال في تآكل ساحلي كبير . انخفض متوسط المسافة بين التجمعات السكانية من 111 إلى 33 كيلومترًا .

كما هو موضح في الشكل 9، زادت اتجاهات السكان الحضريين في WA من 125 تجمعًا حضريًا و4 ملايين ساكن حضري في 1950 إلى 992 تجمعًا حضريًا (حوالي زيادة) و78 مليون ساكن حضري (أكثر من زيادة) في عام 2000، ولا يزال الاتجاه مستمرًا في النمو. سبع دول في WA، جميعها ساحلية، لديها معدلات حضرية قريبة من أو تزيد عن . هذا النمو غير المستدام يتسبب في الاستغلال المفرط لموارد المياه الجوفية، بالإضافة إلى استصلاح الأراضي الرطبة أو البحيرات.

الأهم من ذلك، أن المناطق المبنية غير المخطط لها، وخاصة بالقرب من المدن والبلدات الساحلية، تشكل تهديدًا للأنظمة الاجتماعية والبيئية في المنطقة . إن زيادة التحضر والاستغلال المفرط للمياه الجوفية بسبب الزيادة السكانية، وخاصة في المدن الساحلية، تتسبب في هبوط الأراضي، وانهيار المباني، وزيادة خطر الفيضانات .

لقد حظيت المصادفة الأخيرة بين الهبوط وارتفاع مستوى سطح البحر في المدن الساحلية باهتمام أكبر بسبب الإمكانية المتزايدة لحدوث مخاطر الفيضانات المستقبلية الناتجة عن ارتفاع مستوى سطح البحر النسبي . قد تزداد مخاطر الفيضانات الساحلية على طول ساحل WA بشكل كبير عند النظر في مساهمة ارتفاع مستوى سطح البحر الناتج عن تغير المناخ . تم ملاحظة معدلات هبوط تتراوح بين -2 و في لاغوس، نيجيريا مع أعلى معدل تم ملاحظته حول المناطق الساحلية والأماكن التي تم بناء هياكل ثقيلة عليها في مكبات النفايات . مع الاستمرار في الاستغلال العشوائي للمياه الجوفية، وزيادة التحضر، والنمو السكاني السريع، قد يزداد الهبوط بشكل كبير في المستقبل، وقد يؤدي ذلك إلى تصعيد معدل الفيضانات وغيرها من المخاطر الجيولوجية الساحلية ذات الصلة . النقاش الجاري يتماشى مع نتائج الدراسة الحالية. وهذا يعزز أيضًا حقيقة أن التنمية الاجتماعية والاقتصادية والنمو هما المحركان الرئيسيان للتنمية الساحلية ومساهم رئيسي في ضعف الساحل على طول ساحل WA (الأشكال 2، 8).

على الرغم من أن النهج المستخدم في هذه الدراسة يقدم تقييمًا مفيدًا لضعف الساحل على المستوى الإقليمي والوطني، إلا أن النتائج تحتوي على قدر كبير من عدم اليقين لأن البيانات ذات الدقة الخشنة تم استخدامها. لذلك سيكون من الحكمة إجراء دراسات أكثر شمولاً على المستوى المحلي للأماكن التي أشارت إليها الدراسة الحالية على أنها ضعيفة للغاية، خاصة إذا كان الخطر المحتمل على المجتمعات أو التطورات كبيرًا أيضًا في مثل هذه المناطق. بخلاف كثافة السكان، فإن قاعدة بيانات الدراسة تفتقر إلى معلومات حول مؤشرات اجتماعية واقتصادية أخرى مثل استخدام الأراضي. قد يؤدي إضافة هذه العوامل الإضافية إلى تحسين تصنيف الضعف على مجموعة المعايير الحالية.

تتبنى هذه الدراسة تحليل بيانات الاستشعار عن بعد لتوصيف ضعف ساحل WA بشكل كمي تجاه القوى (الجيو)فيزيائية والعوامل الاجتماعية والاقتصادية. تستخدم الدراسة ستة متغيرات جيوفيزيائية لتقييم مخاطر الفيضانات أو التآكل الساحلي مع دمجها مع متغيرين رئيسيين اجتماعيين واقتصاديين لفهم ضعف ساحل WA، من خلال تعيينها مرتبة تتراوح من 1 إلى 5، بناءً على عامل ضعفها النسبي. تشير النتائج إلى ضعف معتدل على طول ساحل WA بأكمله، مع ضعف مرتفع في القطاع الشمالي الغربي (بين موريتانيا وغينيا بيساو) وساحل خليج غينيا (بين كوت ديفوار والكاميرون). ترتبط هذه المناطق الضعيفة بشدة بطبيعة الأشكال الأرضية الجيومورفولوجية، والمنحدرات الساحلية التي أدت إلى التآكل والفيضانات بسبب ارتفاع الأمواج وارتفاع مستوى سطح البحر. يتعقد هذا أكثر بسبب ارتفاع إلى مرتفع جدًا من مؤشر الضعف الاجتماعي (كثافة السكان والأنشطة التنموية البشرية) في المناطق الساحلية من المنطقة. توضح الدراسة درجة المناطق الضعيفة التي قد تزداد بسبب تغير المناخ وتأثير زيادة الوجود البشري.

لذلك من الضروري أن يقوم مدراء السواحل وصناع السياسات في المنطقة بوضع أفضل استراتيجيات التكيف باستخدام طرق مختلفة. يجب أن تحل استراتيجية التنمية “استدامة السواحل أولاً” محل “التنمية الاقتصادية أولاً”. بناءً على الضعف الوطني والإقليمي، يجب على صناع القرار والباحثين وأصحاب المصلحة الساحليين في المنطقة النظر في خيارات التكيف المناسبة. يمكن دمج الحلول الهندسية في مجموعة من استراتيجيات التكيف الساحلي. تشمل هذه الإجراءات حماية الأراضي الرطبة الساحلية، وتثبيت الكثبان الرملية، وتجديد الشواطئ بانتظام، وتعزيز وتوسيع أنظمة السدود في مواقع محددة مثل الموانئ والسواحل الحضرية الكثيفة، وتعزيز أنظمة التنبؤ والتحذير ونشر المعلومات، وبناء ملاجئ للاجئين، والمزيد.

تقدم هذه القسم الإجراء المستخدم لتقييم الضعف بسبب التآكل الساحلي والفيضانات على طول المناطق الساحلية في غرب أفريقيا.

يتم تعريف مؤشر الضعف الساحلي العام (CVI) على أنه مزيج من مؤشر الضعف (الجيو)فيزيائي (PVI) ومؤشر الضعف الاجتماعي والاقتصادي (SVI)، باستخدام المعادلة 2. يفحص PVI وSVI، على التوالي، المتغيرات الفيزيائية والعوامل الاجتماعية والاقتصادية المسؤولة عن ضعف ساحل WA (الجدول التكميلي 1).

تم إنشاء قاعدة بيانات تضم متغيرات فيزيائية ومعلمات اجتماعية واقتصادية تمثل بقوة العمليات الدافعة الهامة للتآكل الساحلي والفيضانات في غرب أفريقيا. المتغيرات الفيزيائية الستة هي الجيومورفولوجيا (GEO)، ومعدلات تغيير الشاطئ التاريخية (SCR)، والمنحدر الساحلي الإقليمي (CS)، وتغيير مستوى سطح البحر النسبي (RSLC)، ومتوسط تدفق طاقة الأمواج (WE) ومتوسط نطاق المد والجزر الفلكي (TR). تعتبر GEO وSCR وCS متغيرات جيولوجية تفسر مقاومة الشاطئ للتآكل، والاتجاه طويل الأجل للتآكل/الاستصلاح، والضعف تجاه الفيضانات. WE وTR وRSLC هي متغيرات عمليات فيزيائية يمكن أن تسبب مناطق متآكلة ومغمورة على مدى فترات زمنية . يعتبر CS معلمة أفضل من الارتفاع. استخدمت الدراسة الحالية بيانات كثافة السكان (POP) والاستيطان البشري (SETT، الذي يمثل أيضًا الأنشطة التنموية البشرية) لتمثيل المتغيرات الاجتماعية والاقتصادية. وذلك لأن التحضر في أي منطقة هو نتاج تنميتها الاقتصادية ونمو سكانها، وهما المحركان الرئيسيان للتنمية الاجتماعية والاقتصادية. توفر بيانات SETT معلومات مجمعة عن نمو السكان، والبيئات المبنية، ودرجة التحضر .

المتغيرات الفيزيائية
تم الحصول على بيانات هذه المتغيرات من دراسات سابقة، والتي تستند إلى تحليل الملاحظات الساتلية وإعادة تحليل النماذج على مدى 23 عامًا بين 1993 و2015، تم استخراجها من 204 مواقع ساحلية تقع على طول السواحل المفتوحة في غرب أفريقيا. الدقة الخشنة نسبيًا لمجموعة بياناتنا هي على طول الساحل، بهدف التقاط الأنماط الإقليمية بدلاً من الميزات المحلية التي هي خارج نطاق هذه الدراسة. في مواقع الدراسة المختارة لفترة 1993-2019. بينما تم اشتقاق CS و RSLC و WE و TR من ألمار وآخرون. . انظر ألمار وآخرون للحصول على معلومات مفصلة حول هذه البيانات وكيف تم الحصول عليها. هنا، استخدمنا القيمة المحلية لموجة النسبة المئوية 95 في كل موقع دراسي. تم تجميع بيانات GEO من تجميع الدراسات السابقة. ويمكن ملاحظة هذه الخصائص الجيومورفولوجية بشكل أكبر بصريًا من الصور الفضائية وخرائط جوجل.

تم الحصول على مجموعات البيانات الاجتماعية والاقتصادية، التي تتضمن كثافة السكان (POP) والاستيطان البشري (SETT) من مركز معلومات علوم الأرض الدولية (CIESIN) بجامعة كولومبيا على (https:// sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/gpw-v4-population-density-rev11) و (https://sedac.ciesin.columbia.edu/بيانات/مجموعة/تقديرات سكان GHSL المبنية على درجة التحضر SMOD/تحميل البيانات). هذه البيانات بتنسيق Geo TIFF بدقة مكانية (30 ثانية قوسية). يتم استخدام المتغيرات الاجتماعية والاقتصادية (كثافة السكان والتنمية البشرية) هنا لتحديد مساهمتها في ضعف الساحل الغربي الأفريقي من حيث التآكل والفيضانات. كان ينبغي تحليل المتغيرات التي تشير إلى استقرار المساكن والبنية التحتية، فضلاً عن وجود (أو عدم وجود) خطة طوارئ في حالة حدوث فيضانات. ومع ذلك، فإن مثل هذه البيانات غير متاحة على طول الساحل الغربي الأفريقي بأكمله. على الرغم من أن جميع التقديرات هي ببساطة أساليب كمية لا يمكن أن تعكس مباشرة العمليات الفيزيائية والضغوط الاجتماعية والاقتصادية وعواقبها، إلا أنه يمكن استخدامها لتحديد المناطق المعرضة للخطر أو الضعف.

اعتمادًا على القيم المقاسة، تمتلك الأنظمة المختلفة تصنيفات ونطاقات متغيرة مختلفة. الدراسات السابقة لقد استخدمنا ثلاث إلى خمس فئات من التصنيف. وفقًا لميندوزا وآخرون. تم تخصيص مقياس من 1-5 لكل متغير (الجدول التكميلي 1). تم استخدام هذا سابقًا من قبل كوروغلو وآخرين. ثيلر وهامر-كلوز وغورنيتس وآخرون .

تشير هذه الترتيب إلى درجة الضعف، حيث تساهم 5 بأعلى درجة (ضعف شديد – VH) وتساهم 1 بأقل درجة (ضعف منخفض جداً – VL). المقياس يقيّم نظام الدرجات لكل متغير كمتغير جديد بلا أبعاد، مما يسمح بدمج رياضي لوحدات القياس (الجدول التكميلي 1). تُستخدم طريقة التصنيف المعتمدة على الفواصل الطبيعية لتحديد نقاط الانقطاع من خلال النظر إلى المجموعات والأنماط الموجودة في البيانات. تستخدم هذه الطريقة صيغة إحصائية معقدة إلى حد ما (تحسين جنكس) التي تقلل من مجموع التباين داخل كل من الفئات. .

وفقًا لدينر وآخرون اعتمادًا على أهمية التأثير، تستجيب المتغيرات الاجتماعية والاقتصادية والفيزيائية بطرق مختلفة أو تمارس درجات متفاوتة من التأثير. نتيجة لذلك، تم إعطاء كل متغير وزنًا بناءً على قيمته ومستوى المخاطر المدرك المرتبط به. بمجرد تعيين قيمة من خمسة مستويات لكل متغير ووزنه، يتم جمع القيم العددية داخل نظام المعلومات الجغرافية (GIS)، ويتم حساب PVI و SVI لكل موقع باستخدام المعادلتين (1 و 2).

تم تقييم مؤشرات التعرض للتآكل والفيضانات لـ 204 مواقع استنادًا إلى مؤشر التعرض الفيزيائي ومؤشر التعرض الاجتماعي (الجدول التكميلي 1). تم تحديد مؤشر التعرض الفيزيائي من خلال دمج القيم العادية للمتغيرات الفيزيائية باستخدام المعادلة (1).

أين علم أشكال الأرض (جيو) معدل تغيير الساحل (SCR) منحدر ساحلي (CS) تغير مستوى سطح البحر النسبي (RSLC) تدفق طاقة الموج (WE)، و نطاق المد والجزر الفلكي (TR). تم تحديد SVI من خلال دمج القيم المعيارية للمتغيرات الاجتماعية والاقتصادية باستخدام المعادلة (2).

أين = كثافة السكان (POP)، التجمع البشري (SETT؛ الذي يتضمن نمو السكان، والبيئات المبنية، ودرجة التحضر).

لتحديد المكون الرئيسي (الفيزيائي أو الاجتماعي الاقتصادي) الذي له تأثير كبير على ضعف المنطقة المعنية، تم حساب نسبة مؤشر الضعف المعياري إلى مؤشر القيمة المعيارية المقابل. عندما تكون النسبة أقل من 1، فإن ضعف الجزء المعني يعتمد بشكل كبير على المتغيرات الفيزيائية. عندما تساوي 1، يتأثر القسم الساحلي بالتساوي بالقوى الفيزيائية والاجتماعية الاقتصادية. عندما تكون النسبة أكبر من 1، تكون المتغيرات الاجتماعية الاقتصادية هي العوامل الرئيسية للضعف.

يتم تقدير مؤشر الضعف الساحلي العام (CVI) من خلال دمج كل من مؤشر الضعف الفيزيائي (PVI) ومؤشر الضعف الاجتماعي (SVI)، باستخدام المعادلة (3):

بعد ذلك، تم تصنيف مؤشر القيمة المعرضة للخطر (CVI) المقدر إلى خمس فئات من الضعف (منخفض جداً، منخفض، معتدل، مرتفع، ومرتفع جداً) استناداً إلى طريقة التصنيف الطبيعي لجينكس. داخل نظام المعلومات الجغرافية. أخيرًا، يتم تقديم نتائج التحليلات على شكل جداول وأشكال.

البيانات الخام التي تدعم نتائج هذه الدراسة متاحة بالفعل على الإنترنت، مجانًا. استخدمنا ملاحظات مستوى البحر من AVISOhttps://www.aviso.altimetry.fr/ar/data/products/auxiliary-products/dynamic-atmospheric-correction/description-atmospheric-corrections.htmlتدفق من أطلس المد والجزر العالمي FES2014 ، أمواج من ERA5 (https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/reanalysis-era5-single-levelsتم حساب التضاريس بواسطة ألمار وآخرون. من نموذج الارتفاع الرقمي AW3D30 من وكالة الفضاء اليابانية (JAXA) تنقل الشاطئ (محسوب في ألمار وآخرون ) مستمدة من الفترة من 1993 إلى 2019 باستخدام عدة عمليات استحواذ عبر الأقمار الصناعية المقدمة من بعثات لاندسات (ناسا) 5 و7 و8. تتكون مجموعات البيانات الاجتماعية والاقتصادية، التي تشمل كثافة السكان (POP) والاستيطان البشري (SETT)، من مركز معلومات علوم الأرض الدولية (CIESIN) بجامعة كولومبيا (https:// sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/gpw-v4-population-density-rev11) و (https://sedac.ciesin.columbia.edu/بيانات/مجموعة/تقديرات السكان المبنية على مستوى التحضر/تحميل البيانات).

تاريخ الاستلام: 27 يونيو 2023؛ تاريخ القبول: 28 نوفمبر 2023
نُشر على الإنترنت: 09 يناير 2024

تم إجراء هذه الدراسة في إطار مشروع تحديد الضعف والقدرة على التكيف والمرونة في منطقة الساحل الغربي لأفريقيا (WACAVAR)، الذي ترعاه المعهد الفرنسي للبحث من أجل التنمية (IRD). تعرب OAD عن امتنانها لقيادة المعهد لدعمها زمالتها ما بعد الدكتوراه.

يود المؤلفون أيضًا أن يعربوا عن امتنانهم للمراجعين المجهولين الاثنين على مساهماتهم القيمة في المسودة السابقة من المخطوطة.

قام O.A.D. بتصميم الدراسة بالتعاون مع R.A.. قام R.A. بإنتاج مجموعات البيانات، بينما قام O.A.D. بإنتاج الأشكال وصياغة المخطوطة. قام O.A.D. وR.A. وP.M. بمراجعة المخطوطة.

يعلن المؤلفون عدم وجود مصالح متنافسة.

معلومات إضافية النسخة الإلكترونية تحتوي على مواد إضافية متاحة علىhttps://doi.org/10.1038/s41598-023-48612-5.

يجب توجيه المراسلات والطلبات للحصول على المواد إلى O.A.D. أو R.A.
معلومات إعادة الطبع والتصاريح متاحة علىwww.nature.com/reprints.
ملاحظة الناشر: تظل شركة سبرينغر ناتشر محايدة فيما يتعلق بالمطالبات القضائية في الخرائط المنشورة والانتماءات المؤسسية.

الوصول المفتوح هذه المقالة مرخصة بموجب رخصة المشاع الإبداعي النسب 4.0 الدولية، التي تسمح بالاستخدام والمشاركة والتكيف والتوزيع وإعادة الإنتاج بأي وسيلة أو صيغة، طالما أنك تعطي الائتمان المناسب للمؤلفين الأصليين والمصدر، وتوفر رابطًا لرخصة المشاع الإبداعي، وتوضح ما إذا تم إجراء تغييرات. الصور أو المواد الأخرى من طرف ثالث في هذه المقالة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي الخاصة بالمقالة، ما لم يُشار إلى خلاف ذلك في سطر الائتمان للمواد. إذا لم تكن المادة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي الخاصة بالمقالة وكان استخدامك المقصود غير مسموح به بموجب اللوائح القانونية أو يتجاوز الاستخدام المسموح به، فستحتاج إلى الحصول على إذن مباشرة من صاحب حقوق الطبع والنشر. لعرض نسخة من هذه الرخصة، قم بزيارةhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
© المؤلفون 2023

Global coastal areas are at risk due to geomorphological issues, climate change-induced sea-level rise, and increasing human population, settlements, and socioeconomic activities. Here, the study examines the vulnerability of the West African (WA) coast using six satellite-derived geophysical variables and two key socioeconomic parameters as indicators of coastal vulnerability index (CVI). These geophysical and socioeconomic variables are integrated to develop a CVI for the WA coast. Then, the regional hotspots of vulnerability with the main indicators that could influence how the WA coast behaves and can be managed are identified. The results indicate that 64,17 and of WA coastal areas had high to very high CVI, moderate CVI, and low to very low CVI, respectively. The study reveals that while geophysical variables contribute to coastal vulnerability in WA, socioeconomic factors, particularly high population growth and unsustainable human development at the coast, play a considerably larger role. Some sections of the WA coast are more vulnerable and exposed than others, particularly those in the region’s northwestern and Gulf of Guinea regions. Climate change and human presence may amplify the vulnerability in these vulnerable areas in the future. Hence, future coastal economic development plans should be based on a deep understanding of local natural conditions, resource status, and geophysical parameters to prevent negative coastal ecosystem transformation. It is also essential to establish a coastal management plan that would facilitate the development of desired actions and stimulate sustainable management of West African coastal areas.

Coasts are dynamic, complex systems responding to extreme weather events, influenced by the human population, settlements, and socioeconomic activities growing more rapidly than the global average . The flat morphology of the coastal zone influences its colonization, making it conducive to community development and agricultural expansion. The coast’s strategic location near water facilitates easier access to fisheries, raw material transportation, and commerce. The promotion of industries, transportation, tourism, and fishing has greatly improved the economics of coastal cities, resulting in greater population growth and infrastructure development . The growing population and economic development on coasts are causing significant environmental changes, resource demands, and exposure to coastal hazards like erosion, flooding as well and salinity intrusion . Climate change is worsening these ongoing challenges and its potential implications are causing much concern around the world’s coasts .

Being transition areas between both constructive and destructive processes of land and oceans, coastal zones hold significant complexity and high physical mobility . Thus, they can be considered naturally unstable systems whose dynamic balance status can be rapidly altered in the face of climate change. In addition, sea level rise (slow-onset hazard) often leads to coastal disturbances due to catastrophic events, causing erosion and sediment redistribution (rapid-onset hazard ). Sometimes, due to climatic and oceanic dynamics, low-lying coastal areas can experience flooding due to an unusually high sea level setup. Higher concentrations of people living along the coast lead to eventual increases in morphological instability in these places and a corresponding intensification of natural processes . Coastal populations are increasingly concerned about the impacts of climate change, particularly due to the increasing frequency of extreme events and the Intergovernmental Panel on Climate Change’s (IPCC) Sixth Assessment Report .

In West Africa, of the population and the main infrastructures are concentrated in the coastal zone . The West African coast faces increased vulnerability and risk due to natural events like sea-level rise and storm intensities, exacerbated by the region’s low-lying status . Moreover, most WA coastal countries are undergoing rapid population growth, urbanization, coastward migration, associated socio-economic growth, and dramatic

coastal change . Converging crises: rising seas, fast-growing populations, land pressure, and a lack of low-cost housing face most of WA’s coastal cities. The increasing population of coastal communities is posing a threat to natural barriers and ecosystems, exposing them to storm surges and flooding. Thus, to mitigate the effects of rising seas, it will be necessary to simultaneously address multiple causes of coastal hazards. However, no multihazard study has assessed the vulnerability index status of the entire WA coast, considering bio-geophysical factors like natural geomorphology, historical shoreline change, coastal slope, wave, tidal range, and sea level rise . Therefore, the present study aims to create a comprehensive coastal vulnerability index and identify the population exposed on the WA coast. The results are expected to enhance understanding of WA’s coastal vulnerability, enabling stakeholders to anticipate potential impacts and prioritize management efforts to minimize risks.

The study area, covering the mainland West African (WA) coastal countries from Mauritania to Nigeria, and Cameroon (Fig. 1), presents a unique coastal geomorphic variability. The coast of West Africa is home to a diverse range of ecosystems and habitats. The biodiversity in this area is influenced by the abundance of estuaries, deltas, coastal lagoons, and nutrient-rich cold-water upwelling. These provide essential habitats for migratory birds, sea turtles, and other ecosystems. Presently, socio-economic activities are increasingly affecting the coastal and marine environment of .

The long-term trend of people migrating to coastal areas, particularly coastal cities, poses a significant challenge to managing coastal resources. The region is experiencing a rising trend of overexploitation of coastal resources and ecosystems. Due to growing population pressures and a lack of alternative resources to support populations, resource exploitation is becoming unsustainable. Critical coastal ecosystems are damaged or destroyed along coastlines to make room for urban growth, agriculture, aquaculture, port and harbour development, and hydropower dams .

Rapid urbanization in West Africa is a significant concern due to its increasing pressure on the ecosystem and its resources. For instance, the Gambia, Ghana, Mauritania, Liberia, Nigeria, and Cote d’Ivoire have urbanization levels of , with a potential global peak of by . Besides, sea-level rise and changes in the frequency and power of extreme meteorological events are increasing the impact on coastal flooding and erosion by the acceleration of land loss . Sea level rise and increasing extreme events will significantly impact the development of WA coastal areas .

The vulnerability of the West African coast is assessed based on three components: PVI, SVI and CVI (Fig. 2).

There are significant variations in PVIs along the WA coast. On average, the entire WA coast falls under the moderate PVI category. About of the study sites are associated with high to very high vulnerability related to physical processes (PVI) while and of the sites reflected moderate and low to very low PVI (Fig. 2a). As shown in Figs. 2b and 3, the high to very high PVI were mostly found along the coasts of northwestern Senegal ( ), southeastern Nigeria ( ), northern Mauritania ( ), and southeastern Guinea Bissau ( ). Moderate PVIs are found along the coasts of Togo (50%), southeastern Senegal (36%), southeastern Sierra Leone

( ), southwestern Nigeria ( ), northwestern Guinea ( ), Gambia ( ), western Cote d’Ivoire ( ), and Benin (50%). While low to very PVIs are found along the coasts of Togo (50%), southeastern Sierra Leone ( ), Liberia ( ), Guinea ( ), western Ghana ( ), southern Cameroon ( ), western Cote d’Ivoire and Benin ( ). Geomorphology, coastal slope, and wave energy are all important variables that influence the PVI in the study area (Fig. 4).

About of the study sites are located in areas with very low to low SVI (Fig. 2a). These sites (Figs. 2c, 5) can be found in northern Mauritania ( ), southeastern Sierra Leone ( ), southeastern Liberia ( ), and northwestern Guinea ( ). Moderately SVI locations account for of the study sites (Fig. 2a). These locations (Figs. 2c, 5) can be found along the coasts of Togo ( ), southern Mauritania ( ), northwestern Liberia ( ), northern and southern flanks of Guinea Bissau ( ), and southern Cameroon and western Cote d’Ivoire (33%). Fifty-nine percent of the study sites have high to very high SVI (Fig. 2a) and are located along the coasts of Togo ( ), central and southern Senegal ( ), northwestern Sierra Leone ( ), Nigeria ( ), southeastern Guinea ( ), central and eastern Ghana ( ), Gambia ( ), central Guinea Bissau ( ), northwestern Cameroon and western Cote d’Ivoire (50%), and Benin (100%) (Figs. 2c, 5).

The CVI was calculated by integrating the PVI and SVI using Eq. 3. About of the study sites fall under the very low to low CVI. As shown in Figs. 6 and 7, they are mainly located in the coastal areas of northern and southern Mauritania ( ), southern Sierra Leone ( ), southeastern Liberia ( ), and Guinea ( ). Moderately CVI occupy 33% of the study sites and they are mainly found along the coasts of northwestern Sierra Leone ( ), northwestern Liberia ( ), Cameroon, Cote d’Ivoire and northern Guinea ( ). High to very high CVI occupy of the study sites and they are mainly situated along the coasts of Togo ( ), central and southern Senegal ( ), northern Sierra Leone ( ), Nigeria ( ), southern Mauritania ( ), central Liberia ( ), southern Guinea ( ), Ghana ( ), Gambia ( ), Guinea Bissau ( ), northwestern Cameroon (59%), eastern Cote d’Ivoire (50%) and Benin (100%) (Figs. 6, 7).

A more detailed description of the locations that are vulnerable to coastal erosion and flooding hazards along the WA coast is given.

Based on the CVI, some areas are very vulnerable, and most of these areas are located along the northern section of the WA coast, from Mauritania to Senegal, in the western section of WA, from Guinea Bissau to Liberia and in the Gulf of Guinea Coast, from Cote d’Ivoire to Cameroon. As shown in Fig. 7, the central part of Mauritania and central and southern flanks of Senegal coast, the Gambia coast, the southern part of Guinea Bissau and southern Guinea to the northern coast of Sierra Leone displayed a high to very high vulnerability. Other areas along the WA coast with a similar attribute are a location in the eastern part of Cote d’Ivoire, from central Ghana

towards the northern Cameroonian coast. Most of these locations have long uninterrupted sand beaches and an unfavourable combination of coastal geomorphology, slope, and erosion trend, mostly under the influence of energetic wave actions and possibly relative sea level rise (Fig. 4; Supplementary Figs. 1-6).

High to very high SVI are found in the central and southern parts of Senegal, the central part of Guinea Bissau, from the central Guinea coast to the northern part of the Sierra Leone coast. Also, at some locations in central Liberia and the eastern coast of Cote d’Ivoire towards the boundary with Ghana. Then, it extends from the central Ghana coast to the northern part of the Cameroon coast (Fig. 5).

Surprisingly, these high to very high CVI areas (Fig. 7) are equally areas of high to very SVI (Fig. 5). This implies socioeconomic factors have a greater influence on the coastal vulnerability along the WA coast. In addition, these areas are known to be historically vulnerable to coastal flooding and erosion , thus validating the credibility of this study.

Based on CVI, the coasts of northern Senegal, northern Guinea Bissau, Central Guinea, Central and southern Sierra Leone, northern Liberia, western Cote d’Ivoire, and southern Cameroon are found to have a moderate degree of vulnerability (Fig. 7) owing to physical factors such as coastal geomorphology, slope, wave energy, and relative sea level rise (Fig. 4). Based on SVI, the Gambian coast, central Mauritania, northern and southern sections of the Guinea Bissau coast, and the central part of the Guinea Sierra Leone and Cote d’Ivoire coasts, northern Liberia, western Ghana and southern Cameroon fall under moderately vulnerable areas (Fig. 5).

VL = Very Low Vulnerability; L = Low Vulnerability; M = Moderate Vulnerability;
H = High Vulnerability; VH = Very High Vulnerability

Figure 6. West African coastal vulnerability index per country.

All parts of the WA coastline that have not been mentioned in the previous two categories can be considered less vulnerable. Based on CVI, the northern Mauritania coast, the northern boundary of Senegal, in addition the southern coasts of Sierra Leone and Liberia are the least vulnerable stretches of coastline in WA (Figs. 7). The low vulnerability of these coasts could be because they are low-energy coasts with flat and wide beaches backed by coastal lagoons . Based on SVI, southern Liberia and northern Mauritania coasts have low to very low socioeconomic-related vulnerability (Fig. 5).

Comparison between the PVI and SVI allows for a better assessment of the overall levels of vulnerability of the different sites. To assess potential links between the PVI and the SVI, and to obtain a better understanding of both the magnitudes of change and the economic consequences, Table 1 shows the percentage of PVI and SVI for every WA coastal country. Figure 8 represents the coastal countries using graphical quadrants according to four categories: low PVI/low SVI, low PVI/high SVI, high PVI/low SVI and high PVI/high SVI categories. The average PVI and SVI scores gave interesting results (Table 1; Fig. 8). While Mauritania and Guinea Bissau’s PVIs are higher than their SVIs, the SVIs for other WA coastal countries are higher than their PVIs. The SVI is much higher than the PVI at study sites in Benin, Ghana, Nigeria, Togo ( ), Gambia ( ) and Senegal ( ). This can be explained in terms of high population density and human development in terms of population, built environment and urbanization at these sites (Table 1; Fig. 8).

The identification of the main factor (physical or socio-economic) that governs the vulnerability of the WA coast is important when adaptation measures are considered. As illustrated in Fig. 8, the vulnerability of the WA coast is dominated by socio-economic factors which are greater than 1 (Fig. 8). Further analysis shows that it is dominated by human development activity (Table 1). The degree of vulnerability associated with socioeconomic variables, especially human development activity, compared with physical variables is high for most countries (Table 1; Fig. 8). Hence adaptation solutions should focus more on socioeconomic factors. The graphic representation can be used at different scales to compare coastal areas, which could help decision-makers prioritize limited resources to protect the most vulnerable areas.

The variability in the CVI to erosion and flooding along the WA coast is influenced by different (geo)physical variables (Fig. 7). Based on our categorization, the physical variables with the highest dominant impacts on the vulnerabilities of the WA coastline are geomorphology, shoreline change rate, coastal slope, wave climate and sea level rise (Fig. 7; Supplementary Figs. 1-6). The high to very-high vulnerability areas are typically areas of a low coastal slope, vulnerable landform types (deltas, sandy, and muddy beaches), high wave energy coastlines, and a high relative sea-level rise (Supplementary Figs. 1-3). While wave energy is the main physical variable controlling the coastal processes along the WA coastline, the influence of tides is more prominent along the Sierra Leone, Guinea, Guinea Bissau, and Cameroon coasts (Fig. 7; Supplementary Figs. 5-6), possibly due to attenuation of waves (wave sheltering) by offshore islands .

The coastal processes along the WA coast between southern Guinea and northern Sierra Leone are influenced by wave energy and tidal currents and are exposed to low to moderate energy, long-period swells (Supplementary Figs. 5-6). A previous study revealed that the highest tidal amplitudes (typically ) are recorded in Guinea, Guinea-Bissau, and Sierra Leone . According to previous studies, relative sea level change is also evident at all locations (Supplementary Fig. 3).

Our current finding is consistent with the previous studies. For instance, Lopes et al. developed a coastal vulnerability index for the Guinea-Bissau coast, revealing that of the 87 km coastline has high to very high vulnerability, is moderately vulnerable, and is low to very low. Further, Lopes et al. observed a rate of sea level rise in Guinea Bissau. This value, however, may be too high because it was derived using a linear regression fit of 12 data points (one every year) at a single tide gauge, with an value of 0.023 . The muddy Guinea-Guinea Bissau-northern Sierra Leone sector also experiences significant wave dampening and tidal range amplification due to increased continental shelf width caused by geological offsetting from the Guinea and Sierra Leone fracture zones . This is consistent with the current study, which found that in addition to geomorphology, coastal slope, tidal range, and sea level all have a significant impact on defining coastal vulnerabilities (Supplementary Figs. 1-6).

In Mauritania, geomorphology is generally low in several places below sea level, and it is protected by a thin and fragile dune ridge which can be crossed in some places during strong storms. Aside, port facilities and other human activities at the coastline are exacerbating the vulnerability of the Mauritania coastal area (Supplementary Figs. 7-8). Based on previous studies , the Mauritanian coast is made up of both a mangrove habitat at the mouth of the Senegal River and energetic beaches in the north. Due to port development, Nouakchott is the area most vulnerable to coastal erosion.

Senegal and Gambia’s coasts feature diverse ecosystems, including sandy beaches, volcanic rocky outcrops, and large estuary expanses near the mouths of Senegal, Saloum, Gambia, and Casamance Rivers. The low coasts of Senegal and Gambia are particularly affected by the widespread phenomena of coastal erosion . Retrogression of the coastline has long been a problem for this region of the WA coast in the northwest . In consonance with the present study, a recent study on Senegal’s coastal vulnerability index reveals that of the coast has high and very high coastal vulnerability values, primarily in densely populated areas . The study found that of Senegal’s coastline is at a high flooding vulnerability index, primarily in the central sector of the most populated districts . Human occupation of coastal zones is a weakness for the coastal areas because human presence constitutes a factor of exposure to socioeconomic activities . According to Oloyede et al. of Nigeria’s coastline is at moderate to high risk of sea-level rise, while coastal populations are highly vulnerable to physical, geomorphological, and socioeconomic stressors.

In Cote d’Ivoire, the entire Ivorian coastal zone is classified as having a moderate vulnerability level by Tano et al. , and the vulnerability grows as one moves eastward. The relative vulnerability of the various sections of the Ivorian coast is significantly influenced by wave energy and geomorphology . While Appeaning Addo classified

the Accra sector of Ghana’s coast as moderate risk, Boateng et al. indicated that Ghana’s central and eastern coasts are the most vulnerable, with around of Ghana’s 540 km the coastline vulnerable. The approaches and the regions covered may have resulted in these two disparate conclusions on the Ghana coast. While Boateng et al. examined the whole Ghana coast, Appeaning Addo exclusively examined the Accra section. The assertion by Boateng et al. is further corroborated by Charuka et al. and is consistent with the present study.

The coastal strip between the Volta River delta and the far westernmost part of Benin is densely inhabited (e.g., Lomé, Cotonou) and extremely vulnerable due to migration from inland areas and ongoing development could have a severe impact on the region’s socioeconomic conditions and natural ecosystems . The Lomé port’s presence as well as other human activities on the coastal plain, such as groundwater extraction that causes subsidence that may result in relative sea level rise, are the main causes of the noticeable erosion of huge coastal sectors with maximum retreat rates of the order of . The decrease in the Volta River’s sediment supply caused by the completion of the Akosombo project is one of the key factors impacting the medium- and longterm evolution of the Volta-Togo-Benin coastal corridor of the WA coast. Also, relative sea level fluctuations that consider tectonic and/or isostatic factors may play a role in the process .

The WA coast is experiencing a fast-growing population and its attendant development (Fig. 9; Supplementary Figs. 7-8). The average GDP per capita of the Economic Community of West African States (ECOWAS) went from US in 1990 to US in 2019, showing a growth over this period. The region’s GDP per capita in 2019 was of Africa’s average of . The WA coastal areas house about a third of the region’s population and create of its GDP .

With this increased economic growth and accelerated urbanization, the WA coast has seen high-intensity land development and large-scale reclamation in recent decades. This urbanization has had an impact on both the region’s coastal towns and cities. It has raised the demand for land, water, and other natural resources; manmade infrastructure and sand mining have contributed to major coastal erosion . The average distance between agglomerations has decreased from 111 to 33 kilometres .

As shown in Fig. 9, WA urban population trends increased from 125 urban agglomerations and 4 million urban inhabitants in 1950-992 urban agglomerations (about increase) and 78 million urban dwellers (over increase) in 2000, and the trend continues to grow. Seven WA countries, all of which are coastal, have urbanization rates near to or over . Such unsustainable growth is causing the overexploitation of groundwater resources, as well as the reclamation of wetlands or lagoons.

Most crucially, unplanned built-up areas, particularly near coastal cities and towns, pose a threat to the region’s socio-ecosystems . Rising urbanization and increasing groundwater overexploitation due to the growing population, particularly in coastal cities, are causing subsiding land, building collapse, and increasing flood risk .

The recent co-incidence of subsidence and sea-level rise in coastal cities has garnered greater attention due to the potential for increased future inundation hazards resulting from relative sea level rise . The risk of coastal flooding along the WA coast may increase significantly when considering the contribution of sea level rise driven by climate change . Subsidence rates of between -2 and have been observed in Lagos, Nigeria with the highest rate observed around the coastal zones and areas where heavy structures are built on landfills . With the continued indiscriminate groundwater exploitation, increasing urbanization, and rapid population growth, the subsidence may increase significantly in the future, and this may further escalate the flood rate and other related coastal geohazards . The ongoing discussion is consistent with the findings of the present study. This further lends credence to the fact that socioeconomic development and growth are critical drivers of coastal development and a major contributor to coastal vulnerability along the WA coast (Figs. 2, 8).

Although the approach used in this study offers a helpful assessment of coastal vulnerability at the regionalnational scale, the results do contain a significant amount of uncertainty because coarse-resolution data were used. It would therefore be wise to do more thorough, local-scale studies for the places that the present study indicated as being extremely vulnerable, especially if the potential risk to communities or developments is likewise significant in such areas. Apart from population density, the study database is deficient in information on other socioeconomic indicators such as land use. The addition of these extra risk factors may improve the vulnerability rating over the current set of criteria.

This study adopts analysis of remote-sensing data to quantitatively characterize the WA coast’s vulnerability to (geo)physical forcing and socioeconomic factors. The study uses six geophysical variables to assess coastal inundation or erosion hazards combined with two key socioeconomic variables to understand the vulnerability of the WA coast, by assigning them a rank ranging from 1 to 5 , based on their relative vulnerability factor. Results indicate shows moderate vulnerability on the entire WA coast, with high vulnerability in the northwestern sector (between Mauritania and Guinea Bissau) and the Gulf of Guinea coast (between Cote d’Ivoire and Cameroon). These highly vulnerable areas are linked to the nature of geomorphological landforms, and coastal slopes which resulted in erosion and inundation due to wave heights and sea level rise. This is further complicated by high to very high SVI (population density and human development activities) in the coastal zones of the region. The study illustrates the degree of vulnerable areas which could increase owing to climate change and the impact of increasing human presence.

It is therefore necessary for coastal managers and policymakers in the region to devise the best adaptation strategies using different methods. The development strategy of “coastal sustainability first” should replace “economic development first”. Based on national and regional vulnerabilities, decision-makers, researchers, and coastal stakeholders in the region should consider appropriate adaptation options. Engineering solutions can be incorporated into a portfolio of coastal adaptation strategies. These actions include safeguarding coastal wetlands, stabilizing dunes, replenishing beaches regularly, strengthening and expanding dike systems in specific locations such as harbours and densely urbanized seafronts, enhancing forecasting, warning, and informationdissemination systems, building refugee shelters, and more.

This Section presents the procedure used to evaluate the vulnerability due to coastal erosion and flooding along the West African coastal areas.

The overall coastal vulnerability index (CVI) is defined as the combination of the (geo)physical vulnerability index (PVI) and socioeconomic vulnerability index (SVI), using Eq. 2. The PVI and SVI, respectively, examine the physical variables and socioeconomic factors that are responsible for the vulnerability of the WA coast (Supplementary Table 1).

A database comprising physical variables and socioeconomic parameters that strongly represent significant driving processes of coastal erosion and flooding in West Africa was created. The six physical variables are geomorphology (GEO), historical shoreline change rates (SCR), regional coastal slope (CS), relative sea-level change (RSLC), mean wave energy flux (WE) and mean astronomical tidal range (TR). GEO, SCR, and CS are geologic variables that explain shoreline resistance to erosion, long-term erosion/accretion tendency, and susceptibility to flooding. WE, TR, and RSLC are physical process variables that can cause eroded and flooded areas over timescales . CS is considered a better parameter than elevation. The present study used population density (POP) and human settlement (SETT, which also represents human developmental activities) data to represent the socioeconomic variables. This is because urbanization of any area is a product of its economic development and population growth which are key drivers for socioeconomic development. SETT data provides combined gridded information on population growth, built-up environments, and urbanization degree .

Physical variables
Data on these variables are derived from previous studies, which are based on an analysis of satellite observation and model reanalysis over 23 years between 1993 and 2015, extracted at 204 coastal sites situated along the open coasts of West Africa. The relatively coarse resolution of our dataset is along the coastline, aiming to capture regional patterns rather than local features that are out of reach and scope here. SCR is extracted from Almar et al. at the selected study sites for the 1993-2019 period. While CS, RSLC, WE, and TR are derived from Almar et al. . See Almar et al. for detailed information about these data and how they were acquired. Here, we used the 95 -percentile wave local value at each study site. The GEO data is compiled from a collation of previous studies , and these geomorphological characteristics are further observed visually from satellite images and Google Earth.

The socioeconomic datasets, comprising population density (POP) and human settlement (SETT) were obtained from the Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University at (https:// sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/gpw-v4-population-density-rev11) and (https://sedac.ciesin.columbia.edu/ data/set/ghsl-population-built-up-estimates-degree-urban-smod/data-download). These data are in Geo TIFF format at a spatial resolution of ( 30 arc-seconds). The socioeconomic (population density and human development) variables are employed here to determine their contribution to the coastal vulnerability of the WA coast in terms of erosion and floods. Variables indicating housing and infrastructure stability, as well as the existence (or lack thereof) of an emergency plan in the event of flooding, should have been analyzed. However, such data is not available for the entire West African coastline. Although all estimations are simply quantitative approaches that cannot directly reflect physical processes and socioeconomic pressures and their consequences, they can be used to identify vulnerable or risk areas.

Depending on the measured values, different systems have different rankings and ranges of variables . Previous studies have employed three to five classes of ranking. Following Mendoza et al. , a scale of 1-5 was assigned to each variable (Supplementary Table 1). This was previously used by Koroglu et al. , Thieler and Hammar-Klose and Gornitz et al. .

This ranking indicates the degree of vulnerability, with 5 contributing the most strongly (very high-VH) vulnerability and 1 contributing the least (very low-VL) vulnerability. The scale standardizes the scoring system for each variable as a new no-dimensional variable, allowing for a mathematical combination of measured units (Supplementary Table 1). The classification method based on Natural Breaks is used to identify breakpoints by looking at groups and patterns inherent in the data. This method uses a rather complex statistical formula (Jenks optimization) that minimizes the sum of the variance within each of the classes .

According to Denner et al. , depending on the impact’s significance, socioeconomic and physical variables respond in different ways or exert varying degrees of influence. As a result, each variable was given a weight based on its value and the associated perceived risk level. Once each variable has been assigned a five-level value and weighted, the numerical values are summed within the geographic information system (GIS), and the PVI and SVI are computed for each site using Eqs. (1 and 2).

The CVIs to erosion and flooding were evaluated for 204 sites based on the PVI and SVI (Supplementary Table 1). The PVI was determined by integrating the normalized values of the physical variables using Eq. (1).

where geomorphology (GEO), shoreline change rate (SCR), coastal slope (CS), relative sea level change (RSLC), wave energy flux (WE), and astronomical tide range (TR). The SVI was determined by integrating the normalized values of the socioeconomic variables using Eq. (2).

where = population density (POP), human settlement (SETT; comprising population growth, built-up environments, and urbanization degree).

To identify the primary component (physical or socioeconomic) that has a substantial impact on the vulnerability of the corresponding area, the ratio of the normalized SVI to the corresponding normalized CVI was calculated. When the ratio is less than 1 , the vulnerability of the corresponding portion is heavily dependent on physical variables. When it equals 1 , the coastal section is influenced equally by physical and socioeconomic forces. When the ratio is greater than 1 , the socioeconomic variables are the dominant vulnerability factors.

The overall coastal vulnerability index (CVI) is estimated by combining both the PVI and SVI, using Eq. (3):

Subsequently, the estimated CVI was classified into five vulnerability classes (very low, low, moderate, high, and very high) based on the Jenks natural classification method within the GIS. Finally, the results of the analyses are presented as tables and figures.

The raw data that support the findings of this study are already available online, freely. We used sea level observation from AVISO (https://www.aviso.altimetry.fr/en/data/products/auxiliary-products/dynamic-atmospheric-correction/description-atmospheric-corrections.html), tide from FES2014 tide global atlas , waves from ERA5 (https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/reanalysis-era5-single-levels). Topography is computed by Almar et al. from the AW3D30 digital elevation model from JAXA . Shoreline mobility (computed in Almar et al. ) is derived from 1993 to 2019 using multiple satellite acquisitions provided by Landsat (NASA) missions 5,7, and 8. The socioeconomic datasets, comprising population density (POP) and human settlement (SETT) are from the Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University (https:// sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/gpw-v4-population-density-rev11) and (https://sedac.ciesin.columbia.edu/ data/set/ghsl-population-built-up-estimates-degree-urban-smod/data-download).

Received: 27 June 2023; Accepted: 28 November 2023
Published online: 09 January 2024

This study was carried out within the framework of the West Africa Coastal Area-mapping Vulnerability, Adaptability, and Resilience in a Changing Climate (WACAVAR) project, sponsored by the Institut de Recherche pour le Développement (IRD). OAD is grateful to the leadership of the IRD for supporting his postdoctoral fellowship.

The authors are also grateful to the two anonymous reviewers for their valuable contributions to the earlier draft of the manuscript.

O.A.D. conceived the study together with R.A.. R.A. produced the datasets, while O.A.D. produced the figures and drafted the manuscript. O.A.D., R.A. and P.M. reviewed the manuscript.

The authors declare no competing interests.

Supplementary Information The online version contains supplementary material available at https://doi.org/ 10.1038/s41598-023-48612-5.

Correspondence and requests for materials should be addressed to O.A.D. or R.A.
Reprints and permissions information is available at www.nature.com/reprints.
Publisher’s note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
© The Author(s) 2023