Policy Research Working Paper 8744 B eyond the G ap How Countries Can Afford the Infrastructure They Need While Protecting the Planet Background Paper Investment Needs for Irrigation Infrastructure along Different Socioeconomic Pathways Amanda Palazzo Hugo Valin Miroslav Batka Petr Havlík Sustainable Development Practice Group Office of the Chief Economist February 2019 Policy Research Working Paper 8744 Abstract This paper conducts an assessment of the global costs for cropland area. However, the effectiveness of irrigation to expanding, upgrading, and improving irrigation infra- achieve a larger set of goals depends on the regional con- structure in developing countries, along different future text. In South Asia and the Middle East and North Africa, scenarios toward 2050. It uses the GLobal BIOsphere Man- the expansion of irrigation increases unsustainable water agement Model, a partial equilibrium model of the global extraction practices. A sensitivity analysis is conducted to agricultural and forestry sectors. It examines the impacts evaluate the uncertainty of the infrastructure costs and of irrigation expansion on the agriculture and food system, impacts under different socioeconomic developments, from the perspective of different Sustainable Development levels of radiative forcing and climate change scenarios, Goals, in particular food security (goal 2), land use change dietary patterns, trade openness, and efficiencies of irriga- and biodiversity (goal 15), greenhouse gas emissions (goal tion systems. The findings indicate that irrigation systems 13), and sustainable water use (goal 6). It finds that irriga- could play an important role in adaptation to the most tion support policies improve food security globally and adverse climate change; however, increased water scarcity can reduce the burden on land by limiting expansion of may also limit adaptation potentials. This paper was commissioned by the World Bank Group’s Chief Economist office for Sustainable Development Practice Group and is a background paper for the World Bank Group’s report: “Beyond the Gap: How Countries Can Afford the Infrastructure They Need While Protecting the Planet.”  It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at palazzo@iiasa.ac.at. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team     Investment Needs for Irrigation Infrastructure   along Different Socioeconomic Pathways  Amanda Palazzoa,*, Hugo Valina, Miroslav Batkaa, Petr Havlíka    This paper was commissioned by the World Bank Group’s Chief Economist office for Sustainable  Development and is a background paper for the World Bank Group’s report: “Beyond the Gap: How  countries can afford the infrastructure they need while protecting the planet.” It is part of a larger  effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to  development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted  on the Web at http://econ.worldbank. org. The authors may be contacted at palazzo@iiasa.ac.at.    Keywords: agriculture, irrigation, infrastructure investment, food security    JEL:   Q10: Agriculture  Q15: Land Ownership and Tenure; Land Reform; Land Use; Irrigation; Agriculture and  Environment  Q25: Renewable Resources and Conservation: Water   H54: National Government Expenditures and Related Policies: Infrastructures; Other Public  Investment and Capital Stock      a  International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), A‐2361, Laxenburg, Austria   *Corresponding author: Amanda Palazzo (palazzo@iiasa.ac.at). Analysis contributing to this study  was partly conducted in partnership with the GEF/UNIDO/IIASA funded Integrated Solutions for  Water, Energy and Land.   The results and views expressed in this document are the sole personal responsibility of the authors  and do not reflect those of their institution of affiliation. Any errors or omissions remain the  responsibility of the authors.   Supplementary information for this working paper can be found here:  http://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/15748/    Regional Definitions  AFR  Sub‐Saharan Africa Region    Includes:  Angola,  Benin,  Botswana,  Burkina  Faso,  Burundi,  Cameroon,  Cabo  Verde,  Central  African  Republic,  Chad,  Comoros,  Democratic  Republic  of  the  Congo,  Congo  Republic,  Côte  d’Ivoire,  Djibouti,  Equatorial Guinea, Eritrea, Ethiopia, Gabon, the Gambia, Ghana, Guinea, Guinea‐Bissau, Kenya, Lesotho,  Liberia,  Madagascar,  Malawi,  Mali,  Mauritania,  Mauritius,  Mozambique,  Namibia,  Niger,  Nigeria,  Reunion, Rwanda, Senegal, Sierra Leone, Somalia, South Africa, Sudan, Eswatini, Tanzania, Togo, Uganda,  Zambia, Zimbabwe    EAP   East Asia and the Pacific Region    Includes:  Brunei  Darussalam,  Cambodia,  China,  Fiji  Islands,  French  Polynesia,  Indonesia,  People’s  Democratic Republic of Korea, Republic of Korea, Lao People’s Democratic Republic, Malaysia, Mongolia,  Myanmar, New Caledonia, Papua New Guinea, Philippines, Samoa, Singapore, Solomon Islands, Thailand,  Timor‐Leste, Vanuatu, Vietnam    ECA  Europe and Central Asia Region     Includes:  Albania,  Armenia,  Azerbaijan,  Belarus,  Bosnia  and  Herzegovina,  Bulgaria,  Croatia,  Czech  Republic,  Estonia,  Georgia,  Hungary,  Kazakhstan,  Kyrgyzstan,  Latvia,  Lithuania,  Macedonia,  Moldova  Republic, Montenegro, Poland, Romania, Russian Federation, Serbia, Slovak Republic, Slovenia, Tajikistan,  Turkey, Turkmenistan, Ukraine, Uzbekistan    LCR  Latin American and Caribbean Region     Includes:  Argentina,  Bahamas,  Belize,  Bolivia,  Brazil,  Chile,  Colombia,  Costa  Rica,  Cuba,  Dominican  Republic, Ecuador, El Salvador, Falkland Islands, French Guiana, Guadeloupe, Guatemala, Guyana, Haiti,  Honduras, Jamaica, Mexico, Nicaragua, Panama, Paraguay, Peru, Suriname, Trinidad Tobago, Uruguay,  República Bolivariana de Venezuela    MNA  Middle East and North Africa     Includes: Algeria, Bahrain, Arab Republic of Egypt, Islamic Republic of Iran, Iraq, Israel, Jordan, Kuwait,  Lebanon, Libya, Morocco, Oman, West Bank and Gaza, Qatar, Saudi Arabia, Syrian Arab Republic, Tunisia,  United Arab Emirates, Western Sahara, Republic of Yemen    SAR  South Asia Region    Includes: Bangladesh, Bhutan, India, Nepal, Pakistan, Sri Lanka    NAM  North America Region    Includes: United States, Puerto Rico, and Canada    ADP  Pacific and Asian Developed Region     Includes: Australia, Japan, New Zealand    EC  European Community Region     Includes:  Austria,  Belgium,  Cyprus,  Denmark,  Finland,  France,  Germany,  Greece,  Greenland,  Iceland,  Ireland,  Italy,  Luxembourg,  Malta,  Netherlands,  Norway,  Portugal,  Spain,  Sweden,  Switzerland,  United  Kingdom    2    Abbreviations and Acronyms  AFOLU  Agriculture, Forestry, and Other Land Use  AQUASTAT  global water information system of the FAO; developed by the FAO Land and Water Division  BRICS  association of five emerging countries, Brazil, Russia, India, China and South Africa  CGIAR  Global partnership of 15 organizations engaged in research dedicated to reducing rural  poverty, increasing food security, improving human health and nutrition, and ensuring  sustainable management of natural resources  CMIP5  Coupled Model Intercomparison Project Phase 5  CO2  Carbon Dioxide   CWATM  Community Water Model; open source hydrological model developed at IIASA  EFR  Environmental Flow Requirement  EPIC  Environmental Policy Integrated Climate Model; globally gridded crop model   FAO  Food and Agriculture Organization of the United Nations  GCM  General Circulation Model   GDP  Gross Domestic Product  GFDL/GFDL‐ESM2M  General Circulation Model of NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory  GGCM  Globally gridded crop model  GHG  Greenhouse gas  GLOBIOM  GLobal BIOsphere Management Model; developed at IIASA  HadGEM/Had GEM2‐ES  General Circulation Model of Met Office Hadley Centre  IIASA  International Institute for Applied Systems Analysis  IPSL/IPSL‐CM5A‐LR  General Circulation Model of Institut Pierre‐Simon Laplace  ISI‐MIP  Inter‐Sectoral Impact Model Intercomparison Project  LPJml  Lund‐Potsdam‐Jena managed land model; dynamic vegetation model developed at the  Potsdam Institute for Climate Impact Research  LUC  Land use change  LULUCF  land use, land use change, and forestry  MER  Market Exchange Rate  MESSAGE  Model for Energy Supply Strategy Alternatives and their General Environmental Impact;  energy model developed at IIASA  MIROC/MIROC‐ESM‐CH  General Circulation Model for Japan Agency for Marine‐Earth Science and Technology,  Atmosphere and Ocean Research Institute (The University of Tokyo), and National Institute  for Environmental Studies  NEPAD  New Partnership for Africa's Development   NOR/NorESM1‐M  General Circulation Model for Norwegian Climate Centre  PCR‐GLOBWB  PCRaster GLOBal Water Balance model; hydrological model developed at Utrecht University   RCP  Representative Concentration Pathway   SDG  Sustainable Development Goal   SSP  Shared Socioeconomic Pathway  USAID  United States Agency for International Development  WAE  Water application efficiency   WFaS  Water Futures and Solutions Project       3    1. Introduction  Agriculture productivity can play an important role to improve food security and achieve some of the  sustainable development goals (SDGs). Intensification through irrigation is often mentioned as a good  option to make progress towards achieving the SDG 2 goal (“End hunger, achieve food security and  improved nutrition and promote sustainable agriculture”) and to reduce the pressure on land (SDG 15  “…sustainable use of terrestrial ecosystems”). Expansion of irrigation is also considered an adaptation  option in the face of climate change, expected to strongly affect rainfed agriculture (Leclère et al.,  2014a; Müller et al., 2011; Roudier et al., 2011). However, in water stressed regions, an increased role  for  irrigation  poses  challenges  for  water  availability  (SDG  6  “Ensure  availability  and  sustainable  management of water and sanitation for all”). Transforming traditional rainfed systems or upgrading  water  inefficient irrigation systems into productive  irrigation  systems will require investments that  may be beyond the economic means of farmers in vulnerable regions.   In this paper we quantify the impacts and costs of investment strategies for maintaining, upgrading  and expanding irrigated agriculture in developing countries, along different future scenarios towards  2050. For this purpose, we model the supply and demand of agricultural products at a high spatial  resolution in an integrated approach that considers the impacts of global change (socioeconomic and  climatic)  on  food,  feed,  and  fiber  markets  using  a  global  economic  and  land  use  model  GLOBIOM  (Havlik et al., 2014). We examine the impacts of related irrigation expansion on the agriculture and  food system, in the perspective of different Sustainable Development Goals (SDGs), in particular food  security (SDG2), land use change and biodiversity (SDG15), greenhouse gas emissions (SDG13) and  water withdrawals (SDG6).  Our  approach  models  the  conditions  and  investment  required  to  transform  rainfed  cropland  into  highly productive and efficient irrigated cropland, taking into account the biophysical availability of  water, the growing competition for water from other sectors (domestic, energy and industry) as well  as the impacts that upgraded and expanded irrigation systems have on regional crop production, land  use  change  and  emissions,  as  well  as  food  security  and  water  availability.  We  implement  the  investment and support for irrigation as different levels of subsidy on the large‐scale capital costs and  on‐farm capital costs. We also restrict the water used for irrigation to the quantity that is physically  available  after  domestic  and  industrial  demand  has  been  satisfied.  Partial  subsidies  for  the  capital  costs to build large‐scale dams and water delivery systems are assumed to be publically funded in our  investment support scenarios. Our approach considers four categories of irrigation investment costs–  costs to expand irrigated area, costs to upgrade irrigation systems from less efficient to more efficient  systems, costs to improve the overall efficiency of a less efficient system, and depreciation costs.  We look at two different levels of ambition for irrigation development, where irrigation expansion and  upgrade investment in developing regions are supported by public investments: a moderate public  support scenario (Invest) on the large‐scale capital costs leading to 32% more irrigated area by 2050  in developing countries; and a high public support (MaxInvest) scenario where large‐scale and on‐farm  capital costs are heavily subsidized, enabling a 70% increase in irrigated area. Such deployment would  require public investment costs of about $26 billion to $50 billion per year, in constant 2000 US dollars.  These scenarios are compared to a counterfactual where no more investment in irrigation would take  place.  Our  scenario  analysis  is  complemented  by  a  comprehensive  uncertainty  assessment  investigating the roles of macroeconomic development, climate change, future diets, water efficiency  and trade policies.   4    Our results show that ambitious support and investment to improve, upgrade and expand irrigated  areas can have an impact on improving food security and reducing the burden on land. In our most  ambitious  scenario,  MaxInvest,  154  million  hectares  could  be  added  which  corresponds  to  a  60%  increase in irrigated areas in developing countries from 2010, and the use of about 73% of the irrigable  area potential in those regions (FAO, 2017). A more easily achievable scenario, Invest, would expand  irrigated land by 71 million hectares (+32%) and make notable improvements  in  food  security  in a  number of regions but have less impact on reaching the climate and land SDGs than our ambitious  support scenario.  We observe that climate change scenarios and trade policies are the most likely to affect irrigation  strategies and their  impacts across the SDGs. Irrigation appears as a  key adaptation mechanism in  regions with sufficient water supply, but climate change also limits in some areas the overall water  availability and potential for irrigation expansion. In the case of trade, restrictions lead to irrigation  expansion for domestic production of food in South Asia and Middle East and North Africa, in case of  exchange restrictions. On the contrary, more intensive trade favors expansion of irrigated area in Latin  America and the Caribbean where a share of food needs can be relocalized. Investments into increased  water use efficiency is also found to lead to mixed outcomes, with higher food production levels to  the benefit of food security, but limited water savings due to the rebound effect of production.  According to our results, achieving ambitious expansion of irrigation and increase in irrigated cropland  productivity  in  developing  countries  would  cost  $50  billion  per  year  over  the  next  40  years  ‐‐  decomposing in $16 billion in building new irrigation infrastructure (i.e. providing access to water for  irrigation  and  equipping  rainfed  cropland  with  irrigation  equipment),  $32.7  billion  in  depreciation  costs, $0.6 billion in upgrading irrigation systems to more efficient systems (i.e. moving from gravity‐ based irrigation systems to sprinkler or drip), and $0.2 billion in general efficiency improvements of  irrigation systems (i.e. improving the water application efficiency of gravity‐based irrigation systems).  Approximately a quarter of the expansion costs would occur in Sub‐Saharan Africa, 32% in East Asia  and the Pacific, 5% in Middle East and North Africa, and 17% in Latin America and the Caribbean, 14%  in South Asia, and 10% in Europe and Central Asia.   Multiple  benefits  would  accrue  from  this  irrigation  increase,  in  terms  of  efficiency  of  irrigation  systems, food availability, and land sparing. However, our results also show that, for some regions,  development  of  irrigation  is  by  no  means  a  panacea  when  confronted  to  the  SDGs,  and  careful  planning is needed to secure the benefits from such large investments. Unsurprisingly, investments in  irrigation  would  lead  to  improvement  in  food  availability  and  hence  contribute  to  improved  food  security in all the considered regions (SDG2). However, the effectiveness and efficiency in achieving  this goal through expanded irrigation differs substantially across regions; an investment of $4.3 billion  per year would improve the food availability in Sub‐Saharan Africa by less than 1% by 2050 while an  investment of $6.8 billion per year would improve the food availability in South Asia by 2.5% by 2050.   The  results  are  even  more  ambiguous  in  terms  of  environmental  impacts.  Irrigation  expansion  is  expected to play a land sparing role and ease protection of forests and natural land for biodiversity  conservation (SDG15). While in Eastern Europe and Central Asia and in Latin America and Caribbean  irrigation expansion leads to reduction in cropland area expansion with a positive effect on natural  habitat protection, in Eastern Asia and Pacific and in South Asia, expansion of irrigation would lead to  further expansion of cropland at the expense of natural habitats. The effect on GHG emissions (SDG13)  is in most cases negative because of emissions from additional agricultural production, and in many  regions  also  from  additional  conversion  of  natural  areas  including  forests.  Finally,  the  irrigation  infrastructure expansion leads to substantial additional water withdrawals and in Europe and Central  Asia, South Asia, and Middle East and North Africa leading to a competition with environmental water  5    flows requirement which is our proxy used for the sustainability of water withdrawals (SDG6), though  the local impacts in other regions such as East Asia and Pacific may be significant.   Consideration  of  these  multiple  trade‐offs  with  SDGs  helps  to  determine  the  regions  where  investments could be targeted with limited adverse impacts. According to our findings (Table 1), the  most relevant regions for such large‐scale irrigation investments would be Europe and Central Asia,  Middle  East  and  North  Africa,  and  South  Asia  where  substantial  benefits  are  to  be  expected  with  limited negative effects.  Table 1. Summary of the difference in impacts by indicator for Investment Scenarios relative to ZeroInvest in 2050 with color‐ coded SDG scoring     Irrig.  Investment  Crop  Food  GHG  Cropland  Other Nat  Forest  Env. Flow  Area  Cost  prices  availability  AFOLU  Land  Requirem   ent   Mha   1  %  kcal/cap/ MtCO2eq   Mha   Mha   Mha   % of EFRs  $ Billion /  change   day   2 year  at risk   Invest  AFR  8.8  3.7  ‐2.0  9.9  ‐4.6  1.5  0.1  ‐0.3  0.7  EAP  36.7  6.4  ‐2.3  13.5  68.6  1.5  ‐0.8  ‐1.2  0.8  ECA  5.4  0.8  ‐0.5  2.3  5.1  ‐0.7  0.6  0.0  0.4  LCR  12.4  2.0  ‐0.5  7.3  7.9  ‐4.0  2.0  0.4  0.3  MNA  4.4  1.1  ‐5.1  18.0  8.3  1.0  ‐0.7  0.0  7.1  SAR  38.2  3.4  ‐2.9  51.0  72.4  3.2  ‐2.2  0.0  6.7  WLD  104.3  17.2  ‐1.8  20.2  143.7  1.0  0.4  ‐1.1  0.8  MaxInvest                    AFR  22.7  10.1  ‐2.2  7.7  ‐10.9  ‐1.3  2.3  ‐0.5  2.0  EAP  49.4  11.3  ‐3.3  34.9  67.9  1.6  ‐1.9  ‐1.1  2.0  ECA  18.5  4.7  ‐1.5  8.0  7.0  ‐3.7  2.8  0.0  2.6  LCR  43.5  8.0  ‐7.3  54.1  99.0  ‐5.4  8.1  ‐4.9  1.6  MNA  5.9  1.7  ‐6.5  19.7  6.9  1.0  ‐0.7  0.0  7.4  SAR  49.6  4.8  ‐5.1  71.0  71.5  5.6  ‐3.1  0.0  12.2  WLD  187.7  40.3  ‐3.8  34.2  221.4  ‐4.9  10.1  ‐6.5  2.1    This working paper is structured as follows. Section 2 describes the methods we used for this analysis  including the modeling framework, the irrigation investment scenarios, and the sensitivity analysis.  Section  3  presents  the  investment  needs  and  the  composition  of  irrigation  systems  under  the  scenarios. Section 4 presents the impacts of the irrigation investments on the SDGs. Section 5 provides  the sensitivity analysis. Finally, Section 6 concludes the working paper.   Additional results and figures are available in the supplementary information3 with more details on  the modeling framework, regional results, and sensitivity analysis. Figures from the supplementary  information are referenced in this paper with the “SI” prefix.                                                               1  Constant 2000 dollars.  2 The total volume of environmental flow requirement (EFR) at risk to become unsustainable is calculated first by  identifying pixels in which at least one month of the volume of surface water withdrawals by irrigation are in excess of the  volume that should be left for the environment and then calculating the total volume of EFR in the unsustainable pixels  over the entire growing period. The total volume of EFRs for unsustainable pixels is then compared to the total volume of  EFRs for the region to calculate the share.  3  http://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/15748/   6    2. Methods  2.1. Modeling framework  GLOBIOM is a partial equilibrium model representing land‐use based activities: agriculture, forestry  and  bioenergy  sectors.  The  model  uses  a  bottom‐up  approach  to  crop,  livestock,  and  forestry  production based on detailed biophysical and cost information at the gridcell level, while demand for  food and fiber are represented at the level of 30 economic regions. Markets in GLOBIOM consider  bilateral trade policies and barriers as well as transportation costs (Mosnier et al., 2014). The bottom‐ up  modeling  approach  of  the  model  considers  the  biophysical  environment  of  production  under  multiple management systems for 18 globally produced crop products at a gridcell‐level for four crop  management  systems:  subsistence  farming,  low  input  rainfed,  high  input  rainfed,  and  high  input  irrigated (Leclère et al., 2014b; von Lampe et al., 2014a). GLOBIOM dynamically models the use of  cropland, pasture/grassland, managed and unmanaged forest, and other natural vegetation based on  the availability of land and water and the relative profitability of each land sector given land rents and  irrigation water costs and nonlinear conversion costs (Havlík et al., 2011b; Robinson et al., 2015, 2014;  Schmitz et al., 2014).   GLOBIOM uses the globally gridded simulated crop yields and resource requirements (fertilizer, water  for irrigation) from EPIC (Balkovič et al., 2013). The water demanded for irrigation is sourced by surface  and groundwater and all irrigated areas are constrained to the water that is physically available after  use for domestic and industrial purposes (Palazzo et al., 2018, 2017, Pastor et al., 2016, 2014). Section  1 of the  supplementary  information provides  a  more  detailed description of  the representation of  irrigation as a crop production system within the modeling framework.  2.2. Scenario description  We  developed  and  implemented  several  irrigation  support  scenarios  to  examine  the  impacts  of  investments in irrigation and applied the scenarios in GLBOIOM. In our scenarios, we implement the  investment and support for irrigation as different levels of subsidy on the large‐scale capital costs and  on‐farm  capital  costs.  Table  2  provides  an  overview  of  components  that  make  up  the  full  cost  of  irrigation based on Rogers et al.’s (1998) conceptual overview of costing water for irrigation. Partial  subsidies for the capital costs to build large‐scale dams and water delivery systems are assumed to be  publically funded in our investment support scenarios.   Subsidies for capital costs from government agencies or basin authorities are still common in many  developed  countries  (including  Canada,  Australia,  Greece,  France,  Italy,  and  Spain)  (See  Table  1  in  Toan, 2016). In many developing countries such as India, Pakistan, and China, all capital costs and part  of the operation and maintenance costs are subsidized by state agencies and water user organizations  (Toan, 2016). While Turral et al. (2010) broadly define public investment in irrigation as expenditures  that  create  an  enabling  environment  for  producing  economic  output  and  include  “irrigation  and  drainage development, modernization, institutional reform, improved governance, capacity building,  management  improvement,  creation  of  farmer  organizations,  and  regulatory  oversight,  as  well  as  farmers’ investment in joint facilities, wells, and on‐farm water storage and irrigation equipment” (p  553). While many of these activities and expenditures have an economic cost, some are beyond the  scope  of  what  can  be  represented  in  an  economic  land  use  modeling  framework  and  are  not  considered in our approach.  Additionally, we assume that a portion of the costs from the public sector include training as it is an  essential component to effectively use and maintain irrigation systems and is often publicly funded,  7    as seen in some Sub‐Saharan Africa case studies (Van Koppen et al., 2005). Subsidizing the cost of  water for irrigation has become common practice in developed regions like Europe and the US as a  means  to  encourage  agricultural  development,  though  many  of  these  policies  are  currently  being  reformed  due  to  their  environmental  impacts  (such  as  over‐extraction  and  water  pollution,  see  Wichelns, 2010).  ZeroInvest   ZeroInvest is a scenario where there is no new investment in irrigation and therefore no expansion of  irrigated areas beyond 2010 levels in developing regions. There are no investments to improve the  water application efficiency of existing irrigation systems. Water used for irrigation is limited to the  quantity that is physically available after domestic and industrial demand has been satisfied.  ZeroInvest is used as a reference scenario but not a policy scenario.  Invest  Invest is a moderate public support scenario where the irrigation equipment investment costs needed  to expand irrigated areas or upgrade existing areas to more efficient irrigation systems in developing  regions are supported by public investments, leading to 32% more irrigated area by 2050 in developing  regions. Farmers are responsible for the operations and maintenance of the systems, which have been  included  in  the  model  as  production  costs.  The  price  of  water  that  farmers  face  for  irrigation  use  reflects the on‐farm capital costs to utilize water as well as the relative scarcity of water due to the  increasing demand for water for other sectors. Invest reflects a mixed‐cost sharing policy that is similar  to the one used in the Fadama Project in Nigeria in which a portion of the parts and materials were  subsidized (Foster and Briceno‐Garmendia, 2009).   In Invest the underlying  improvement in the efficiency of water  application, “more crop per drop”  improves by 1.5% each decade. Efficiency can be achieved through upgrades or conversion of existing  flood/gravity  irrigation  systems  to  more  drip  and  sprinkler  systems  or  by  improving  the  overall  efficiency of flooding/gravity irrigation systems. Water used by irrigation is limited to the remaining  portion of physically available water at the pixel level after domestic and industrial demand has been  satisfied.  MaxInvest  MaxInvest is a high public support scenario where ambitious investment in expanding and upgrading  irrigated areas in developing regions are supported by public investment, leading to an increase of  irrigated area by almost 70% by 2050 in developing regions. As with Invest, farmers are responsible  for  the  operations  and  maintenance  of  the  systems,  which  have  been  included  in  the  model  as  production costs. Additionally, the price of water that farmers face is subjected to scarcity impacts  although  some  of  the  on‐farm  capital  costs  are  subsidized  making  the  per  unit  price  of  water  less  expensive. The main difference between the Invest and MaxInvest scenarios is that MaxInvest reflects  a policy where priority is given to increasing the accessibility of water by fully subsidizing it.   In MaxInvest, the underlying improvement in the efficiency of water application, “more crop per drop”  improves by 3.0% each decade. Efficiency can be achieved through upgrades or conversion of existing  flood/gravity  irrigation  systems  to  more  drip  and  sprinkler  systems  or  by  improving  the  overall  efficiency of flooding/gravity irrigation systems. Water used for irrigation is limited to the quantity  that is physically available after domestic and industrial demands have been satisfied.  8    Regional MaxInvest  Regional  MaxInvest  scenarios  correspond  to  the  MaxInvest  scenario  but  investments  are  implemented  in  only  one  World  Bank  region.  These  scenarios  are  important  to  disentangle  the  interaction effects between regions in the MaxInvest scenario. Water used for irrigation is limited to  the quantity that is physically available after domestic and industrial demand has been satisfied.  9    Table 2. Overview of the types of costs associated with irrigation as defined by Rogers et al. (1998) and the subsidy assumptions by investment scenario   Type of irrigation cost  Reference  Responsible for costs in Invest  Responsible for costs in MaxInvest  1.Operation and maintenance  a. Energy (gasoline, diesel,  Sauer et al. (2010), FAO (2016)  electricity, animal power, or  human power)    Producer   Producer   b. Labor  FAO (2008), Sauer et al. (2010), FAO (2016)  (within GLOBIOM as production cost)  (within GLOBIOM as production cost)  c. Routine maintenance and wear‐ FAO (2008)  and‐tear  2. Capital costs  Large scale infrastructure  On‐farm  Large scale infrastructure  On‐farm  a. Engineering, engineering  Inocencio et al. (2005), Inocencio et al. (2007), FAO  management  (2016)  Inocencio et al. (2005), Inocencio et al. (2007), FAO  b. Parts and material  (2008), FAO (2016), Rosegrant et al. (2017)  Public Sector   c. Interest and finance costs  (in ex‐post investment cost  Public Sector  Inocencio et al. (2005), Inocencio et al. (2007), FAO  calculation as expansion costs,  (in ex‐post investment cost calculation as expansion costs,  (2008)  Producer   d. Training, technical assistance,  upgrade costs, and efficiency  upgrade costs, and efficiency costs)  (within GLOBIOM as  institutional development,  Inocencio et al. (2005), Inocencio et al. (2007), FAO  costs)  production cost and  capacity strengthening  (2008), Rosegrant et al. (2017)  land conversion cost)  e .Administrative costs  Inocencio et al. (2005), Inocencio et al. (2007), FAO  (2008)      Public Sector   Public Sector   (in ex‐post investment cost  f. Depreciation  (in ex‐post investment cost calculation as depreciation)  Schmidhuber et al. (2009)  calculation as depreciation)  3. Resource costs  a. Opportunity costs of alternative  Toan (2016)  water uses  Producer   Producer   b. Taxes, licenses, and  (within GLOBIOM as the water price)  (within GLOBIOM as water price)  Van Koppen et al. (2005)  government levied resource fees  4. Environmental costs  a. Environmental damages  Toan (2016)  Quantified as a share of agricultural water use that  Quantified as a share of agricultural water use that  unsustainable but not modeled with a monetary value  unsustainable but not modeled with a monetary value  10    2.3. Sensitivity analysis   The  investment  support  scenarios  described  above  are  implemented  under  central  assumptions  derived from the Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 2: Middle of the Road (Fricko et al., 2017). In  SSP2 the global population reaches 9.2 billion people (KC and Lutz, 2017) and global average GDP per  capita doubles to around $16,000 (Dellink et al., 2017). We estimate crop and livestock productivity  over the time period using an econometric estimate of the relationship between crop yields and GDP  per capita assumptions of SSP2 (Fricko et al., 2017; Herrero et al., 2014).   The main  scenarios  of  investment  are  complemented by some  sensitivity  analysis  scenarios  where  some key assumptions and drivers from the SSP2 baseline are varied, to test their influence on the  irrigation policy impacts. Table 3 provides an overview of the types of modeling assumptions we varied  in the sensitivity analysis and a description of the alternative assumptions used. Section 5 provides the  more detailed examination of the impacts of alternative assumptions for the sensitivity analysis on  irrigation  investments  and  impact  of  irrigation  investments  on  the  agriculture  development,  food  security  and  land use change. First, we test the impact of irrigation investments  under completely  different  socioeconomic  pathways  (SSPs).  Our  analysis  considers  SSP1,  “Sustainability”,  and  SSP3,  “Regional  Rivalry”  where  the  development  of  population  and  economic  growth,  speed  of  technological  change  in  agriculture,  dietary  preferences  and  food  waste  management,  as  well  as  degree of globalization of  agricultural commodity markets differ  from the baseline (SSP2). We pay  particular attention to the irrigation development storylines and the projections for water demand  from domestic and industrial uses developed for the SSPs from Water Futures and Solutions Initiative  (Wada et al., 2016) and Hanasaki et al. (2013).   The  socioeconomic  pathway  SSP1  provides  an  alternative  dietary  preference  scenario  which  moderates overconsumption and aims to reduce of the share of red meat in the diets compared to  the diet preferences in the baseline (SSP2). Two additional diet scenarios are also modeled– healthy  diet and healthy sustainable diet. The Healthy Diet scenario modifies current diets to set them strictly  in line with the World Health Organization dietary recommendations and the Healthy Sustainable Diet  scenario considers the land and water resource requirements of food items.   We evaluate the impacts of climate change using spatially explicit impacts on crop yields, irrigation  water requirements which were calculated by the crop growth model EPIC (Balkovič et al., 2013) under  the  representative  concentration  pathway  2.6  and  8.5  for  five  global  climate  models  (GCMs)  and  coupled  to  GLOBIOM.  Additionally,  the  water  available  for  irrigation  is  determined  by  the  globally  gridded monthly surface water availability and environmental flows is modeled by LPJmL (Palazzo et  al., 2018, 2017, Pastor et al., 2016, 2014).   Over  the  time  period,  our  baseline  assumption  is  that  the  efficiency  of  irrigation  systems  (water  application efficiency) moderately increases. We model two alternative specifications: a high water  application  efficiency  for  irrigation  systems  scenario  with  rapidly  increasing  irrigation  water  application efficiency through substitution of the inefficient systems by sprinkler and drip, and a low  water application efficiency scenario with stagnating water use efficiency.   Finally,  we  analyze  the  effects  of  more  integrated  international  markets  (open  trade)  and  more  regionalized markets (restricted trade) and their role in irrigation investment needs.  Additionally,  we  combined  various  parameters  and  assumptions  of  the  uncertainty  scenarios  described above to form more extreme scenarios. The goal of these “extreme scenarios” is to identify  the  smallest  and  largest  expansion  of  irrigated  areas  as  well  as  the  least  and  greatest  irrigation  11    investment costs that would be required for those areas. The details of the modeling setup and results  from the extreme scenarios appear in Section 4 of the supplementary information.    Table 3. Types of assumptions and drivers varied in the sensitivity analysis  Type of modeling assumption   Change from SSP2 assumptions   socioeconomic pathways (SSP)  SSP1 Sustainability  SSP3 Regional Rivalry  dietary patterns  Healthy Diets  Healthy and Sustainable Diets  climate change impact magnitude  HadGEM2‐ES  IPSL‐CM5A‐LR  GFDL‐ESM2M  MIROC‐ESM‐CHEM  NorESM1‐M  HadGEM without CO2 fertilization  water application efficiency  High water application efficiency for irrigation  Low water application efficiency for irrigation  trade openness  Open trade  Restricted Trade         12    3. Investment needs for irrigation and impacts on irrigation systems  3.1. Irrigation investment costs  We estimate the investment costs required to expand irrigated areas, to upgrade irrigation systems  from  less  efficient  to  more  efficient  systems,  and  to  improve  the  overall  efficiency  of  irrigation  systems.  Expansion  of  irrigated  areas  involves  a  transformation  of  rainfed  cropland  area  or  the  conversion from forested or other natural lands. Upgrade improvements are achieved by converting  existing irrigated areas from low efficiency systems (such as flood/gravity systems) to more efficient  systems  (such  as  drip  and  sprinkler  systems).  Efficiency  improvements  can  be  achieved  through  improvements made to existing flood/gravity irrigation systems through land leveling, better irrigation  scheduling, or improved water distribution (Miao et al., 2018). As we described in Section 1.1, the  investment support scenarios are implemented as different levels of subsidy on the large‐scale capital  costs and on‐farm capital costs. Farmers are responsible for the operations and maintenance of the  irrigation systems, which have been included in the model as production costs.   The unit costs of surface irrigation expansion are based on new irrigation construction costs taken  directly from the unit costs estimates from Inocencio et al. (2005) which are based on a review of 314  irrigation projects spanning 50 countries in Sub‐Saharan Africa, Asia, and Latin America and funded  (or assisted) by the World Bank, Sub‐Saharan African Development Bank and the International Fund  for Agriculture Development that were  implemented from  1967 to 2003. This source distinguishes  between costs of new construction and costs of irrigation rehabilitation, which are both used in the  investment  module  depending  on  the  situation.  We  also  estimate  the  cost  of  upgrading  existing  irrigation systems from less efficient to more efficient systems based on rehabilitation unit costs. The  cost of depreciation and capital replacement is the final component of the irrigation investment cost  and  must  be  borne  in  order  to  keep  the  existing  and  newly  built  irrigation  infrastructure  in  good  working order in the long run.  The  results  presented  in  the  following  section  of  this  working  paper  have  been  aggregated  and  presented at World Bank regions (see Abbreviations and Acronyms). Figures in this section primarily  focus on the irrigation investments in constant year 2000 US dollars from 2010 to 2050 divided into  irrigated area expansion costs, system upgrade costs, system efficiency costs, and depreciation costs.  Supplementary figures of investment needs are available in the supplementary information. Section  1.3 of the supplementary information provides a detailed description of the irrigation cost module.   For the Invest scenario, investment costs for all developing countries for the entire period from 2010  to 2050 total $1.1 trillion, with annual costs at about $26 billion per year (Figure 1). The total costs are  split almost half and half between irrigation expansion and depreciation, with only a small portion of  the  cost  coming  from  irrigation  upgrades  and  efficiency  improvement.  Upgrade  and  efficiency  improvement costs are most relevant in the East Asia and the Pacific region, totaling almost $7 billion.  Of  note  is  the  fact  that  the  type  of  investment  required  changes  over  time;  whereas  most  of  the  expansion  investments  occur  toward  the  beginning  of  the  time  period,  depreciation  becomes  the  major expense toward the end of the time period. It is worth noting, that as irrigated area increases,  depreciation costs also increase over time. In terms of regional composition of the investment, the  largest share of the required investment (over 40% or $444 billion) takes place in East Asia and the  Pacific, followed by South Asia ($211 billion) and Sub‐Saharan Africa ($173 billion).   13      Figure  1.  Total  irrigation  costs  by  type  (expansion,  upgrade,  efficiency  improvement,  and  depreciation)  for  the  Invest  scenario from 2010 to 2050 ($ billion, 2000 US dollar)  In MaxInvest, the investment costs for all developing countries total $2.0 trillion from 2010 to 2050 or  $50 billion per year, meaning that the massive promotion of irrigation in this scenario would cost an  additional $925 billion, or 85%, more than in Invest (Figure 2). Given the higher levels of irrigation  expansion, the composition of investment costs is now tilted more in favor of expansion costs, which  now  total  $1.3  trillion  and  comprise  65%  of  the  total.  Depreciation  accounts  for  $659  billion  and  upgrades and efficiency improvements now also play a more important role at $33 billion. Investment  under the  MaxInvest scenario is slightly more evenly spread across regions, with East Asia and the  Pacific accounting for 32% of the developing country total with $639 billion. Sub‐Saharan Africa total  investment of $429 billion ranks second before Latin America which ranks third with $343 billion.    Figure 2.  Total irrigation costs by type (expansion, upgrade, efficiency improvement, and depreciation) for the  MaxInvest  scenario from 2010 to 2050 ($ billion, 2000 US dollar)  14    Although ZeroInvest is a scenario in which no public investment in irrigation expansion occurs beyond  2010 levels, the existing infrastructure in developing regions is subjected to depreciation costs of $381  billion. Even with no investment in irrigation expansion beyond 2010, depreciation costs of already  existing infrastructure must be borne regardless, and they continue to accrue through 2050. East Asia  and the Pacific again ranks highest among regions with $187 billion of depreciation costs.  In the following two figures, we provide a comparison of investment requirements under the Invest,  MaxInvest, and ZeroInvest scenarios with previous estimates from the literature, both for developing  countries  in  total  (Figure  3)  and  for  Sub‐Saharan  Africa  in  particular  (Figure  4).  Directly  comparing  irrigation  investment  estimates  is  difficult  given  the  differences  in  time  horizons  of  the  studies,  methodologies, assumptions, and types of costs considered, some conclusions can nevertheless be  drawn. Investment costs for  MaxInvest  are significantly larger than other studies considered as we  model  the  largest  expansion  of  irrigated  area.  Investment  estimates  for  Invest  are  in  the  range  of  previous estimates, especially Briscoe (1999), FAO (2008) and Cosgrove and Rijsberman (2000). The  investment  needs  from  Winpenny  (2003)  builds  on  the  estimates  from  Briscoe  (1999)  with  a  15%  allowance for maintenance and operation. These investment estimates lie slightly above that of the  Invest scenario although they include investments for multipurpose uses as “agricultural projects” and  therefore  list  hydropower  investment  needs  as  an  agricultural  investment.  These  costs  are  likely  overestimated by as much as $10 billion to $12 billion. Molden (2007) project less area expansion and  do  not  account  for  depreciation,  a  major  expense.  Schmidhuber  et  al.(2009)  give  support  to  the  relative importance of depreciation costs in their estimates. Rosegrant et al. (2017) build upon the  earlier work by Nelson et al. (2009) who estimated that additional investments in irrigation efficiency  and  a  25%  expansion  of  irrigated  area  in  developing  countries  would  be  needed  to  combat  food  insecurity resulting from climate change and could cost $3 billion per year. If we consider only the  irrigation cost estimates for expansion, upgrade, and efficiency costs from the modest Invest scenario,  and compare directly to the expansion and efficiency improvement costs in Rosegrant et al.(2017),  the estimates from our study fall closely in line.     15    Figure 3. Average global annual irrigation costs by type and overview of estimates from literature for developing countries  ($ billion, 2000 US dollar/year: primary axis, Mha /year: secondary axis)  In the case of Sub‐Saharan Africa, our estimates are close to You (2008) and You et al.(2011) in terms  of  area  expansion,  but  closer  to  NEPAD  (2003)  and  FAO  (2008)  in  terms  of  overall  costs.  This  is  explained by the difference in assumed per hectare unit costs of irrigation expansion in Sub‐Saharan  Africa, which are much lower in You (2008) and You et al.(2011) than in our approach.     Figure 4. Average annual irrigation costs by type and overview of estimates from literature for Sub‐Saharan Africa ($ billion,  2000 US dollar/year: primary axis, Mha /year: secondary axis)  3.2. Irrigation systems development  In 2010, about 91% of all irrigated areas in developing regions were under surface/gravity irrigation,  6% were under sprinkler, and 3% under drip irrigation (Figure 5). In the ZeroInvest scenario, irrigated  areas decline in all developing regions. In Invest, surface/gravity irrigation systems continue to expand  in all regions except ECA from 2010‐2050, and sprinkler and drip systems expand in all regions (Figure  6). Of the expansion of surface/gravity irrigation systems (+48 Mha in Invest), 54% occur in SAR, 18%  in EAP, and 13% in AFR, while in MaxInvest expansion of surface systems reaches 78 Mha. Of the new  sprinkler systems (+8.1 Mha in  Invest), 34% are constructed in EAP, 33% in LCR and 12% in AFR. In  MaxInvest sprinkler system areas in 2050 are nearly four times higher than in 2010. 32% of the new  drip  irrigation  areas  (+15.8  Mha  in  Invest)  are  constructed  in  SAR  and  41%  of  new  areas  are  constructed in EAP (Figure 7). In MaxInvest drip irrigated areas are more than twice and a half times  as high the drip area in Invest. By 2050, in Invest 85% of the total irrigated area in developing regions  will be under surface/gravity, 7% under sprinkler, and 7% under drip irrigation, while in  MaxInvest  about three‐quarters of irrigated areas use surface/gravity systems with the other two systems making  up about 12% each. This shift in the share of irrigation systems to more efficient systems is due to an  upgrading of surface systems to other irrigated systems and an expansion of irrigated areas.   16      Figure 5. Irrigated area by system and region in 2010 and 2050 under ZeroInvest, Invest, and MaxInvest (Mha)      Figure 6. Net expansion of areas by system from 2010 to 2050 (net expansion excludes existing areas that are upgraded to  more efficient systems or land retired/reverted to rainfed) (Mha)    17      Figure 7. Cumulative irrigated area expansion and upgrade in MaxInvest and Invest from 2010 to 2050 (Mha)  4. Impacts of irrigation investments on SDGs  The investment scenarios above lead to large development of newly irrigated areas and impact a range  of indicators in the agricultural sector and the sustainable development goals. We focus in our analysis  on five different domains, modeled in GLOBIOM as below:    economic development: crop production and net trade    food security (SDG2): average daily per capita calorie availability   climate  change  mitigation  (SDG13):  AFOLU  (Agriculture,  Forestry,  and  Other  Land  Uses) greenhouse gas (GHG) emissions    terrestrial biodiversity (SDG15): cropland area, and area of forests and other natural  vegetation   sustainable water use (SDG6): irrigation water withdrawals and water efficiency   The results presented in the following sections have been aggregated and presented at World Bank  regions level (see Section: Abbreviations and Acronyms). The figures in this section primarily focus on  the impacts of irrigation investments from 2010 to 2050 but additional results and figures are available  in the supplementary information: Section 2 for supplementary results, Section 3 for detailed regional  results and Section 5 for supplemental figures of the impacts in 2030. Figures that can be found in the  supplementary information are noted with “SI”.   4.1. Rainfed and irrigated cropland   Portmann  et  al.(2010) estimate  in  2000  about  24%  of  all cropland  was  irrigated, but  for the  crops  modeled by GLOBIOM, about 30% of the total harvested cropland area was irrigated in 2000 (about  260 Mha globally). In 2010, irrigated cropland accounted for 30% of cropland or about 280 Mha (Figure  SI 4 and Figure SI 5). Of the total irrigated area in 2010, 33% is located in SAR, 32% is located in EAP,  14% is located in NAM, 6% in LCR and 15% in all other regions (Figure 8).   18    The FAO estimates the global irrigation potential of approximately 515 Mha of which 292 Mha would  be areas not currently under irrigation in 2010. Of this potential irrigation, 14 Mha are located in MNA,  58 Mha in ECA, about 30 Mha in both AFR and EAP, 76 Mha in LCR, and 82 Mha in SAR (FAO, 2017;  Frenken,  2013,  2011, 2009,  2005)  (Figure  9). These figures  come  from  country case  studies  and  in  some cases consider only whether the land is biophysically suitable for irrigation, while others consider  the  natural  resources  and  economic  feasibility  required  to  convert  land  to  irrigation.  We  use  the  irrigated area potential as a benchmark for comparing the endogenous expansion of irrigated areas  and not as a target or assumption in the modeling framework.     Figure 8. Irrigated area by region in 2010 and under ZeroInvest, Invest, and MaxInvest in 2050 (Mha)    Figure 9. Irrigated area expansion in Max 2050 compared to FAO estimated irrigated area potential (FAO 2017) (Mha).   19    By  2050  under  ZeroInvest  and  Invest,  global  cropland  area  expands  by  181  Mha,  while  under  MaxInvest cropland expands less (176 Mha) (Figure SI 3 and Figure SI 5). In Invest from 2010 to 2050,  irrigated  areas  in  developing  regions  expand  32%  (71  Mha)  and  in  MaxInvest  irrigated  areas  in  developing  regions  expand  70%  (154  Mha),  which  means  that  the  share  of  cropland  area  that  is  irrigated increases to about 41% (Figure 8). While in ZeroInvest due to a lack of investment, irrigated  areas in developing countries decline by 2050 and the share decreases to 20% (Figure 8 and Figure SI  5). Compared to ZeroInvest, less area is needed for under cereal production in developing regions by  13 Mha in  MaxInvest and 7.7 Mha in Invest although production is higher by about 2.4%  MaxInvest  (1.4% in Invest), implying that the investment support results in higher land use efficiency of the cereal  production (Figure 10).     Figure 10. Share of cereal area that is irrigated in 2010 and 2050 in ZeroInvest, Invest, and MaxInvest by region (1.00 = 100%)  In 2010, 29% of the FAO potential irrigated areas are under irrigated area and with the expansion of  irrigated  areas  in  the  Invest  scenario  this  share  of  potential  areas  increases  to  about  55%,  while  MaxInvest the share of irrigated/potentially irrigated area increases to 72% by 2050. In some regions,  the share is considerably higher: in EAP 84% of the potential area is converted, 62% in MNA and 68%  in SAR. In ECA, the share of potential irrigated areas to areas converted to irrigation remains the largest  in both Invest (only 18% of the potential area converted) and MaxInvest (only 34% of area converted)  (Figure 9).   In a comparison of irrigated area expansion projections, de Fraiture and Wichelns (2010) find that the  annual growth rates fall between 0.36% and 0.95% per year in scenarios from 2000‐2030, and from  2010‐2030  irrigated  area  grows  0.72%  per  year  in  Invest  and  1.02%  per  year  in  MaxInvest  and  continues to grow by 0.25% per year from 2030‐2050 in Invest and 0.31% in MaxInvest.   4.2. Production  In 2010, about 75% of the total crop production is produced in the targeted developing regions (MNA,  AFR, ECA, SAR, LCR), and  in 2050 that share increases to 80%  in the Invest scenario.  Under Invest,  global crop production increases 73% from 2010 to 2050 (5.3 trillion tonnes dm) and nearly doubles  20    by  2100  (Figure  SI  8).  Under  MaxInvest  global  production  in  developing  countries  increases  by  an  additional  4%  in  2050  but  without  additional  expansion  of  irrigated  area  (ZeroInvest),  global  crop  production will expand less (‐5%) than Invest in 2050 (Figure 11).     Global production is driven by changes in crop demand and changes in crop prices but examining the  relative  differences  in  regional  production  allows  us  to  identify  regions  where  the  scenario  investments  in  irrigation  infrastructure  increase  the  region’s  production  contributions.  MaxInvest  delivers the most benefits to EAP and LCR, where, compared to Invest, total crop production is larger  by 2% and 3% in 2050 and other regions like NAM and EC decrease production (‐8% and ‐4%) (Figure  11).        Figure 11. Total crop production in 2030 and 2050 in ZeroInvest, Invest and MaxInvest (Mt dm)  The relative gains in LCR and EAP for  MaxInvest benefit the producers in the region, but also reduce  the potential gains for the other developing regions. In a strategy for irrigation investment that targets  only individual regions rather than all regions (called Region MaxInvest), the benefits, in terms of total  crop  production,  in  the  target  region  are  always  larger  than  that  of  the  Invest  scenario  and  the  MaxInvest scenario (on average about 3 percent higher than Invest in 2050, and 2 percent higher than  MaxInvest scenario). However, the global crop production for the Region MaxInvest scenario is always  lower  than  under  the  MaxInvest,  meaning  that  no  target  region  produces  more  than  the  total  production under the global strategy (Figure 12). Although relatively small compared to the overall  trend  and  impact  of  the  investment  scenarios,  the  rebound  effect  of  investments  in  competitive  regions like EAP and LCR on less competitive regions should be considered.   21      Figure 12. Difference in crop production under regional maximum investment scenarios compared to ZeroInvest in 2050 (Mt  dm)  The share of global cereal supply that was produced using irrigation was about 40% in 2010 (Portmann  et al., 2010). Cereals represented in GLOBIOM include rice, wheat, corn, barley, sorghum and millet.  In 2010, developing regions supplied approx. 70% of the total cereal and 72% of the irrigated cereal,  75% of the total crop products and 76% of all the irrigated crop supply.   In the Invest scenario by 2050, the irrigated share of global cereal production increases to 45% and  the  share  of  irrigated  production  of  cereal  and  all  crops  increases  to  54%  in  MaxInvest,  while  in  ZeroInvest the share decreases to 32% for cereals and 29% for all crops by 2050.   By 2050, developing countries in the Invest scenario contribute more than 79% of the irrigated cereal  supply and in MaxInvest 83% of the irrigated cereal supply.   In the  MaxInvest scenario the share of irrigated cereal supply in developing countries increases on  average by 18%, and 6% in Invest, though the changes in shares are quite heterogeneous by region. In  Invest, LCR increases the share of cereal production coming from irrigated areas from 30% to nearly  50%, EAP from 53% to 60%, and SAR by from 56% to 67% (Figure 19). In MaxInvest, AFR increases from  10% of total cereal production to 20%, SAR from 56% to 75%, LCR from 30% to 78%, and EAP from  53%  to  67%.  Section  2.2  in  the  supplementary  information  provides  additional  discussion  on  each  region’s production contribution to global cereal production.  4.3. Food self‐sufficiency and net trade  Examining a region's imports or exports as a share of the domestic consumption allows us to assess  the agricultural self‐sufficiency or dependence on the outside world. We calculate not only the net  trade but the net trade as a share of the region’s domestic market to analyze the impact of irrigation  investments  on  imports  or  exports.  If  the  share  value  is  positive  it  indicates  that  the  agricultural  product is exported and it if is negative it indicates that the product is imported. In MNA, under the  investment scenarios the self‐sufficiency for the region (Figure 13). More than 70% of the production  in MNA is irrigated and further investments would allow for expansion of irrigated cropland. In AFR,  22    the region’s self‐sufficiency improves for a few crops, rice, potatoes, soybean however, net trade as a  share of the domestic market is still negative under the investment scenarios, although the trade share  of cereals in Invest and AFR Regional MaxInvest is lower than ZeroInvest (Figure 15). Since most of the  region’s production is grown on rainfed area, the most ambitious investments do not lower all crop  prices enough to compete with the products produced outside the region. In EAP in ZeroInvest in 2050,  the region is a net importer of crop products, while the investment scenarios do not flip the trade  balance, the  MaxInvest and EAP Regional  MaxInvest significantly reduce imports (Figure 14). In LCR,  the region is a significant exporter of crop products. The investments in irrigation under Invest and  MaxInvest reduce the share of exports in LCR, however in LCR Regional MaxInvest, the region exports  most as it is able to take advantage of its comparative advantage, including increasing the share of  cereal exports by almost 4% (Figure 14). In SAR, total net trade of crop products as a share of the  domestic markets are slightly reduced under the irrigation investment scenarios, essentially increasing  the self‐sufficiency of the region. However the basket of crops changes such that the region becomes  an increased net importer of cereal products.     Figure 13. Difference in trade as a share of the domestic market volume compared to ZeroInvest in 2050 (%)    Figure 14. Net trade as a share of the domestic market for cereals in 2050 (%)  23      Figure 15. Net trade as a share of domestic consumption by crop in 2050 under Invest, MaxInvest, ZeroInvest, and the regional  MaxInvest scenario (%)  24    4.4. Food security  We use the demand for crop and livestock products for food as an indicator of the food security needs  of a wealthier, growing population (Valin et  al., 2014).  Our analysis uses kilocalorie  availability per  capita  per  day  which  is  a  measure  of  the  total  final  demand  of  households  or  food  available  for  consumption which does not include retail waste but does include household waste. In terms of food  availability,  FAO  considers  2500‐3000  kcal/capita/day  to  be  a  target  for  developing  countries  (Alexandratos and Bruinsma, 2012). Calorie availability per capita per day increases in all regions from  2010 to 2050 under both  MaxInvest and  ZeroInvest, where the global average increases by at about  14% (Figure 16). Calorie availability is higher in all regions in the MaxInvest scenario, with the largest  difference in calories in LCR, EAP, and SAR. Calorie availability in almost every region is lower under  the Region  MaxInvest scenarios compared to the  MaxInvest scenario. For the targeted region of the  Region  MaxInvest scenario, the calorie availability is of course higher than the calorie availability for  the region under non‐targeted Region  MaxInvest scenarios. For example, calorie availability for the  EAP  Region  MaxInvest  is  only  0.08%  lower  than  MaxInvest,  while  for  the  other  Region  MaxInvest  scenarios is about 1% lower than  MaxInvest. The difference in the global average calorie availability  under the Region  MaxInvest scenarios is about 1‐2% less than  MaxInvest, however in LCR and SAR,  the  calorie  availability  is  about  4%  to  5%  less  than  under  MaxInvest.  This  implies  that  regional  investment strategies succeed to improve the food security of the regions they target but achieving  across the globe food security requires investments in all the regions.    Figure 16. Difference in kilocalorie per capita per day by region compared to ZeroInvest in 2030 and 2050  4.5. Land use change  Irrigation can increase the productivity of cropland and in some cases reduce the total cropland  required for production, however when cropland becomes more profitable under irrigation it can  have the opposite effect and increase cropland expansion. By 2050 under ZeroInvest and Invest,  cropland area expands by 181 Mha, while under MaxInvest cropland expands less (175 Mha).  Section 2.3 in the supplementary information provides a more detailed discussion of the impacts of  irrigation investments on land use change in each region.   25    4.5.1. Conversion of forests  In ZeroInvest, 145 Mha of forest area are converted from 2010 to 2050, about half from AFR, 34% from  LCR, and 17% from EAP (Figure 17, Figure SI 17). In  MaxInvest, an additional 6 million more hectares  of forest area are converted, those these primarily occur in LCR and EAP. More forest area is converted  in  MaxInvest in AFR than under  ZeroInvest (72.3 Mha and 71.8 Mha respectively), and more forest  area is converted in the most of the Regional  MaxInvest scenarios than in the  ZeroInvest scenarios.  Nearly 500,000 more ha of forest area is converted in AFR in the EAP Regional  MaxInvest scenario  than under  MaxInvest. In LCR,  MaxInvest and the LCR Regional  MaxInvest see the most forest area  converted, 54.9 Mha in both, while the target region scenarios have conversion of less area than the  ZeroInvest. Conversion of forest area in EAP in the EAP MaxInvest scenario is 5.2 Mha higher than in  ZeroInvest (24.2 Mha).     Figure 17. Total forest area change between from 2010 to 2030 and 2050 (Mha) 4 1F   4.5.2. Conversion of other natural vegetation  More  than  297  Mha  of  other  natural  land  are  converted  to  grassland  and  cropland  globally  in  ZeroInvest and Invest, but in  MaxInvest only 286 Mha are converted (Figure 31, Figure SI 17). While  deforestation in MaxInvest is approximately 4% higher in 2050 than ZeroInvest, total land use change  in MaxInvest (forest and natural land conversion) is 1% lower. In ZeroInvest, most conversion of other  natural land occurs in AFR and EAP, 87.1 Mha and 66.6 Mha respectively (Figure 18).                                                                4  Other developing regions are removed from this figure as they have no deforestation (ECA and MNA) or only  minor deforestation 200,000 ha (SAR) in the results.   26      Figure 18. Total other natural land area converted to agricultural land in 2030 and 2050 (Mha) 5 2F                                                                    5  Figure 18 also includes cropland areas that have been abandoned and are reverted back to other natural land.     27    4.6. GHG emissions  Examining emissions from the AFOLU (Agriculture, Forestry, and Other Land Use) sector allows us to  contextualize  climate  stabilization  through  the  impacts  of  expanded  afforestation  and  biomass  production for energy use, land use change such as deforestation and conversion of natural land to  grassland and cropland, and the impacts of production of crop and livestock products. GHG emissions  from land use change and agricultural production increase by 45% from 2010 to 2050 in Invest, 46%  in  MaxInvest and 43% in  ZeroInvest with the most GHG emissions occurring in East Asia (Figure 19,  Figure SI 31). The largest percent increase in GHG emissions from 2010‐2050 comes from AFR, where  emissions increase 76% in Invest and 77% in ZeroInvest.   Globally, emissions are slightly higher in Invest and  MaxInvest compared to  ZeroInvest (138 and 224  Mt CO2 eq higher in 2050, respectively) due to increased carbon emissions from soil (72 and 88 Mt  CO2 eq higher than ZeroInvest in 2050), livestock production (61 and 58 Mt CO2 eq higher in 2050) and  land use change from deforestation and conversion of natural land for crop and grassland (9 and 88  Mt CO2 eq higher in 2050 than ZeroInvest).   Livestock production accounts for the largest share of agricultural GHG emissions in 2050 (about 61%  of the total GHG emissions in 2050 in all scenarios), with half coming from EAP and LCR. Land use  change is responsible for the second largest share of total GHG emissions in 2050 (19%). Slightly more  than half of the LUC emissions occur in Sub‐Saharan Africa in all scenarios, though LUC emissions in  ZeroInvest are higher than in Invest and MaxInvest. 38‐42% of LUC GHG emissions come from EAP and  LCR,  where  in  LCR  the  emissions  from  LUC  under  MaxInvest  are  about  30%  higher  than  under  ZeroInvest.  Section  2.4  in  the  supplementary  information  provides  additional  discussion  on  each  region’s GHG emissions under the investment scenarios.     Figure 19. GHG emissions from crop and livestock production and land use change in 2030 and 2050 compared to ZeroInvest  (Mt CO2eq/yr)  28    4.7. Water Withdrawal   4.7.1. Water withdrawals from other sectors   In  our  modeling  approach,  agriculture  is  the  residual  user  of  water,  meaning  that  the  demand  for  water for domestic and industry/energy takes priority over agriculture, which is a standard followed  within the community (Bonsch et al., 2016; Robinson et al., 2015). Sectoral demands are important to  consider as the change in demand for other uses can in some cases exceed the current and future  water availability (Figure 39). Projections from the Water Futures and Solutions fast‐track modeling  effort were used to model water demand from domestic and industrial/energy users (Wada et al.,  2016). For this analysis we use the water demand projections from PCR‐GLOBWB (van Beek et al.,  2011;  Wada  et  al.,  2011,  2010;  Wada  and  Bierkens,  2014)  which  calculates  the  water  demand  dynamically with water availability using the feedbacks on from demand on the water availability and  vice versa. Future development of irrigation infrastructure should consider the potential competing  demand for water from other sectors as well as how these demands may impact the water availability  throughout the year (Wada et al., 2014).   Water withdrawals for domestic and industrial users are expected to increase 40% by 2020 and nearly  double by 2050 (Figure SI 32). In 2010, ECA, which includes the Russian Federation, withdraws the  most water for any non‐agricultural water use, 300 km3, followed by NAM and EC for industrial water  use, 230 km3 and 112 km3, respectively. Withdrawals for  domestic use are highest in EAP (90km3)  followed  by  ECA  and  NAM  (66  km3  and  62  km3).  By  2050  in  SSP2,  industrial  water  demands  are  expected  to  triple  (more  than  400%  in  EAP  and  200%  in  ECA).  Domestic  water  withdrawals  are  to  increase nearly 400% by 2050 in SSP2, with much of the growth coming from the regions EAP, SAR,  AFR, LCR, and ECA (Wada et al., 2016) (Figure 20).       Figure 20. Water demand for total (industrial and domestic use) (a), industrial uses (b), domestic uses (c) from 2010 to 2050  under SSP2 from PCR‐GLOBWB prepared for WFaS fast‐track (km3) (Wada et al.2016).     29    4.7.2. Irrigation water withdrawals  Irrigation withdraws most surface water globally, 55% of the total surface water and 70% of all water  withdrawals  in  2010  (Figure  SI  32).  In  2000,  irrigation  withdrawals  were  about  2,500  km3  and  we  estimate that they reached about 2,600 km3 of water by 2010, which falls in between other global  estimates of irrigation water withdrawals (Wada et al., 2014). We assume that groundwater extraction  is restricted to 2010 levels, but that surface water can continue to be withdrawn for irrigation within  the limits of monthly flows and after the demand from other users is satisfied.   In some regions, the withdrawals for irrigation account for more than 75% of the total extractions  from surface water (EAP, SAR, AFR, MNA) (Figure 21). Developing countries contributed to 86% of the  total water withdrawn for irrigation in 2010, more specifically EAP and SAR are responsible for nearly  60% of the total. MNA withdrawals were 10% of the total irrigation water demand, followed by NAM  (8%), LCR (7%), and ECA (6%).   Although agriculture is the residual user of water, irrigation water withdrawals increase about 20% by  2050  in  the  Invest  scenario  and  almost  70%  in  the  MaxInvest  scenario  (compared  to  2010),  while  withdrawals for irrigation in  ZeroInvest in 2050 decline by more than 10%. In MaxInvest the share of  the total irrigation withdrawals coming from developing countries increases to more 90% in 2050.   In MaxInvest, the withdrawals for irrigation in AFR and LCR increase most dramatically over the time  period, almost 319% and 266% respectively, though withdrawals in EAP in 2010 were the largest (728  km3)  and  continue  to  increase  (+53%  in  2050  in  MaxInvest,  +9%  in  Invest)  (Figure  22).  In  SAR,  withdrawals were about 826 km3 in 2010 and will continue to increase by 26% in Invest and by 52% in  MaxInvest in 2050 (Figure 22).     Figure 21. Surface water withdrawals6 by sector and region from 2010 to 2050 in the Invest scenario (km3)    3F                                                              6  Irrigation water withdrawals in Figure 21 in do not include other sources such as groundwater to allow for  comparing the surface water extraction across sectors.   30      Figure 22. Total water withdrawal for irrigation from all sources compared to ZeroInvest in 2030 and 2050 (km3)  4.7.3. Unsustainable irrigation water withdrawals   Agriculture  is  the  residual  user  of  water,  however,  without  streamflow  protection  measures,  the  demand for water for irrigation and from other uses could exceed the quantity of water that should  be left for the environment, called environmental flow requirement (EFR). EFRs are calculated based  on the variable monthly flow (Pastor et al., 2014), which changes depending on the monthly stream  discharge levels. Without explicitly restricting irrigation withdrawals under MaxInvest and ZeroInvest,  we  identified  locations  where  the  monthly  irrigated  surface  water  demand  was  unsustainable,  meaning  that  agriculture  would  consume  a  portion  of  the  streamflow  that  should  be  left  for  the  environment. The monthly level is critical to evaluate environmental flow protections since more than  half of the river basins have at least one month in a year of unsustainable water withdrawals (Hoekstra  et al., 2012) and minimum flows that do not consider the variable flow patterns of river systems will  fail to protect the riverine ecosystem (Arthington et al., 2006; Pastor et al., 2014).   In 2010 in the MNA region, the share of the total irrigation surface water demand that is unsustainable  is greater than 15%, while in SAR the share is between 10 and 15% of the total surface water demand  (Figure 23). In 2010, about 11% of the global surface water withdrawals for irrigation consume water  that should be left for the environment, and 36% of the total global surface withdrawals for irrigation  are  at  risk  to  consume  water  which  should  be  left  for  the  environment.  Globally,  the  quantity  of  surface water withdrawals for irrigation increases by 34% in Invest and 124% in  MaxInvest and the  quantity of unsustainable water increases by 39% in Invest and 130% in MaxInvest by 2050 (Figure 22,  Figure 23).   31      Figure 23. Surface water withdrawals for irrigation considered unsustainable as a share of the total surface water withdrawals  for irrigation by region in 2050 (%)  Although the share of unsustainable irrigation surface water demand at an aggregate level can signal  a  larger  problem  of  resource  management  within  the  region,  unsustainable  extraction  from  streamflows  should be examined  at  a  river  basin  level or  lower.  In  regions  with  significant surface  water extraction, the share of withdrawals that are unsustainable may appear relatively small but may  be clustered in one location. For example, in 2010, surface water withdrawals for irrigation in East Asia  and the Pacific, were 496 km3 (55% of the total water withdrawals for the region). Of the region’s total  surface water withdrawals about 42 km3 were considered unsustainable, which is about 9% of the  region’s total surface water demand (Figure 23, Figure 24). However, the region’s total surface water  withdrawals in areas with at least one month of unsustainable water withdrawal was about 158 km3,  which  is  about  32%  of  region’s  total  surface  water  withdrawals  for  irrigation  (Figure  24).  The  unsustainable  surface  water  withdrawals  for  irrigation  as  a  share  of  the  total  environmental  flow  requirement in locations with unsustainable water withdrawal is significant in some regions (Figure  23, Figure 24, Figure SI 34).   32      Figure 24. Comparison of surface water withdrawals considered unsustainable (“Unsustainable removal”), irrigation surface  water withdrawals taking place in locations at risk for unsustainable withdrawal (“Surface water at risk”), environmental flow  at risk by irrigation (“Envt flow at risk”) in 2050 (km3)  5. Contextual uncertainty analysis  To evaluate the  uncertainty of the  impacts of irrigation investment strategies within our modeling  framework, we conducted a sensitivity analysis around various modeling assumptions and drivers.   The  baseline  assumptions  of  SSP2  are  varied  across  different  sensitivity  analyses.  We  tested  the  sensitivity to some key parameters: i) socioeconomic change, ii) climate change impact magnitude, iii)  change in dietary patterns, iv) trade openness, v) water use efficiency.  We further combined various parameters and assumptions of the uncertainty scenarios to form  more extreme scenarios. The goal of these “extreme scenarios” is to identify the smallest and largest  expansion of irrigated areas as well as the least and greatest irrigation investment costs that would  be required for those areas. The model set up and results from the “extreme scenarios”can be found  in Section 4 of the supplementary information.  5.1. Socioeconomic   Our assumptions for the socioeconomic development is based on the shared socioeconomic pathway  SSP2 Middle of the Road (Fricko et al., 2016). The SSPs are global development pathways built by the  climate change impact community to provide a context for scenarios of radiative forcing (RCPs) to be  examined. The SSPs consider the challenges of mitigation and adaption to climate change. O’Neill et  al. (2017) provide an overview of the qualitative narratives and direction of change for global drivers  of development of each of the scenarios.   The  quantification  of  the  drivers  of  the  SSPs  that  focus  on  the  challenges  associated  with  the  socioeconomic  development  were  conducted  by  demographers  and  modeling  groups  and  provide  33    insights into population and urbanization (Jiang and O’Neill, 2015; KC and Lutz, 2017) and economic  growth (Crespo Cuaresma, 2015; Dellink et al., 2017; Leimbach et al., 2015).   In Fricko et al. (2016), the full quantification of SSP2 is presented using the quantified drivers and an  impact assessment modeling framework which links the economic land use model GLOBIOM with an  energy  demand  model  MESSAGE.  Embedded  in  this  future  pathway  for  SSP2  are  the  drivers  and  assumptions, which include: population growth, per capita income growth, intrinsic technical progress  for livestock yields, crop yields, and irrigation application efficiencies.   Using  alternative  SSPs  we  tested  the  impacts  of  our  irrigation  investment  strategies  under  several  indicators.  We  chose  SSP1:  Sustainability  and  SSP3:  A  Rocky  Road  because  they  represented  a  plausible envelope of development that would be “better” and “worse” than SSP2. Table 4 provides  an overview of the global and regional population and GDP drivers for the alternative SSPs. Population  growth and the economic development of the region will have impacts on future food demand, as  well  as  the  region’s  investments  and  advancements  in  agricultural  productivity.  We  use  an  econometric relationship of the per capita income and historical crop yields to estimate the intrinsic  technological improvement in crop and livestock yields.   Table 4. Population, GDP and GDP per capita assumptions by region for SSPs    Region   Indicator     Unit    2050  2100            2010  SSP1  SSP2  SSP3  SSP1  SSP2  SSP3  Population   (billion people)   0.38    0.55    0.61    0.69    0.48    0.65    1.02   MNA  GDP   (trillion USD 2005 MER)   1.86    8.38    7.69    6.69    16.56    18.78    12.38   GDP per capita  (1000 USD 2005 MER)   4.88    15.14    12.54    9.66    34.82    28.79    12.09   Population   (billion people)   0.86    1.55    1.78    2.07    1.69    2.40    3.59   AFR  GDP   (trillion USD 2005 MER)   0.84    8.85    6.36    4.44    52.73    46.61    19.34   GDP per capita  (1000 USD 2005 MER)   0.98    5.71    3.58    2.15    31.13    19.42    5.39   Population   (billion people)   2.02    2.00    2.09    2.21    1.19    1.47    2.01   EAP  GDP   (trillion USD 2005 MER)   6.05    39.69    30.26    22.92    45.33    43.56    25.80   GDP per capita  (1000 USD 2005 MER)   2.99    19.83    14.45    10.38    38.08    29.66    12.86   Population   (billion people)   0.48    0.47    0.49    0.51    0.33    0.42    0.55   ECA  GDP   (trillion USD 2005 MER)   2.83    9.39    8.27    6.80    13.05    14.79    9.90   GDP per capita  (1000 USD 2005 MER)   5.92    20.12    16.91    13.40    39.37    35.21    17.99   Population   (billion people)   0.58    0.67    0.74    0.85    0.48    0.67    1.08   LCR  GDP   (trillion USD 2005 MER)   3.19    12.30    10.35    8.61    22.56    23.98    15.08   GDP per capita  (1000 USD 2005 MER)   5.46    18.24    13.96    10.09    46.59    35.79    13.97   Population   (billion people)   0.35    0.46    0.45    0.38    0.52    0.51    0.29   NAM  GDP   (trillion USD 2005 MER)   14.29    33.69    29.93    24.75    56.42    46.59    23.70   GDP per capita  (1000 USD 2005 MER)   41.05    72.79    66.10    65.94    108.02    90.50    80.84   Population   (billion people)   0.15    0.16    0.15    0.13    0.12    0.12    0.07   ADP  GDP   (trillion USD 2005 MER)   5.55    10.48    8.79    6.82    15.81    13.21    5.54   GDP per capita  (1000 USD 2005 MER)   36.21    67.00    58.38    52.86    126.62    106.47    75.85   Population   (billion people)   1.60    2.05    2.30    2.63    1.53    2.17    3.55   SAR  GDP   (trillion USD 2005 MER)   1.48    14.65    10.90    7.52    36.88    35.23    15.97   GDP per capita  (1000 USD 2005 MER)   0.92    7.15    4.74    2.86    24.06    16.23    4.50   Population   (billion people)   0.41    0.47    0.46    0.39    0.45    0.45    0.26   EC  GDP   (trillion USD 2005 MER)   14.17    28.62    26.11    20.00    51.28    49.31    20.47   GDP per capita  (1000 USD 2005 MER)   34.47    60.29    56.72    51.52    113.70    109.27    77.69     34    The changes in population and per capita GDP will also have an impact on water demand for domestic  and industrial uses. Projections from the Water Futures and Solutions fast‐track modeling effort which  were used to model water demand from domestic and industrial/energy users for SSPs 1‐3 (Wada et  al. 2016). In our modeling approach, agriculture is the residual user of water, meaning demand for  water for domestic and industry/energy takes priority over agriculture (Figure 25).       Figure 25. Water demand by domestic and industrial users by region from 2010‐2050 from PCR‐GLOBWB (Wada et al 2016)  (km3).   By 2050, global population is expected to increase about 9 billion in SSP2, 8.4 billion in SSP1 and 9.9  billion in SSP3. By 2100, the differences are more far greater: 6.8 billion in SSP1, 8.9 billion in SSP2,  and 12.4 billion in SSP3. Global average per capita GDP triples in SSP1, doubles in SSP2, but increases  only  50% in  SSP3 by 2050.  The differences between SSPs are  more dramatic on the regional level,  especially  in  AFR  and  SAR.  Both  population  and  per  capita  GDP  impact  the  demand  for  crop  and  livestock products.   Compared the differences between the total production under MaxInvest and ZeroInvest investment  strategies, total production for SSP1 is the highest of all SSPs with most of the increase in production  coming from EAP. With higher incomes in SSP1, calorie availability increases in nearly all the regions,  especially in SAR and LCR compared to SSP2 and SSP3, though AFR and MNA see the largest increase  35    in  kilocalories  for  SSP3,  due  to  changes  in  regional  prices  from  the  relative  increase  in  regional  production (Figure 27).   Water demand from other users increases 130% in SSP1, 182% in SSP2, and 229% in SSP4 by 2050  (Figure 25). Although competition for water for irrigation, domestic, and industrial users occurs at the  grid level, the regional level offers insight into which regions will face the most competition for water.  Demand for water from other users reduces the water left for agriculture, and in regions like EAP and  SAR where the trade‐offs between water demand for irrigation and other sectors can be seen (Figure  26).       Figure  26.  Cropland  area  by  system  under  different  socioeconomic  conditions  in  2050  under  ZeroInvest,  Invest,  and  MaxInvest by region (Mha)    36      Figure 27. Change in food availability under different socioeconomic conditions in 2050 compared to  ZeroInvest by region  (kilocalorie per capita per day)      Figure 28. Change in crop production under different socioeconomic conditions in 2050 compared to  ZeroInvest by region  (Mt dm)  37      Figure 29. Relative differences in water demand by sector under MaxInvest compared to 2010 levels of water demand under  different socioeconomic conditions (%)  Crop yields are much higher under the SSP1 sensitivity scenario and therefore less area (incl. irrigated  area) is needed to provide the supply necessary to meet demand. As a result, irrigated area increases  less  under  SSP1  than  under  SSP2  in  all  regions  except  for  the  Middle  East  and  North  Africa.  The  required  investments  are  therefore  also  lower  under  SSP1  ($894  billion  for  Invest  scenario,  a  difference  of  $183  billion;  $1,666  billion  for  the  MaxInvest  scenario,  a  difference  of  $336  billion)  (Figure 30).      Figure  30.  Difference in cumulative  developing country investment costs for Invest  and  MaxInvest scenarios from (up to  2050) under different socioeconomic assumptions compared to ZeroInvest ($ billion, 2000 US dollar)  38    5.2. Climate impacts  Climate  change  is  considered  to  be  a  major  challenge  for  agricultural  production.  The  potential  impacts on productivity of crops under heat and water stress can be simulated using globally gridded  crop models (GGCM) that simulate the effects of increased radiative forcing from general circulation  models (GCMs) on temperature, precipitation, and nutrient requirement. Changes in precipitation due  to  changes  in  radiative  forcing  also  impact  future  annual  and  monthly  stream  flows  which  in  turn  impact water available for irrigation.   Climate change impacts are modeled using the bias‐corrected climate datasets produced by the five  general  circulation  models  (GCMs)  (Table  5)  (HadGEM2‐ES,  IPSL‐CM5A‐LR,  GFDL‐ESM2M,  MIROC‐ ESM‐CHEM, NorESM1‐M) available from the Inter‐Sectoral Impact Model Intercomparison Project (ISI‐ MIP)7 and used in also used in Phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5),8 which  offers a framework to compare climate impact projections in different sectors and at different scales  (Warszawski  et  al.,  2014).  The  GCMs  are  combined  with  different  levels  of  atmospheric  CO2  concentrations as prescribed by the RCPs (RCP 8.5 and RCP 2.6) to reveal the impact of climate change  on global changes in temperature and precipitation. Although, the scientific  community has yet to  reach an agreement on whether the potential benefits from increased CO2 can be taken up and used  by crops, especially if temperature and precipitation reduce crop yields, the impacts of CO2 fertilization  on  crop  yields  can  be  modeled  with  the  globally  gridded  crop  model  EPIC  (Environmental  Policy  Integrated Climate model). EPIC uses these changes in temperature, precipitation, and atmospheric  CO2 concentration to model the impacts on crop yields, nutrient and water requirement for each to  the GCMs and RCPs. The impacts of carbon fertilization are also excluded from the crop yield impacts  for one of the GCMs (HadGEM2‐ES). These data sets are provided by the fifth phase of the Coupled  Model Intercomparison Project (CMIP5) (Taylor et al., 2011).   Table 5. General Circulation Models (GCMs) used to project climate change  GCM  Modeling group  Country  GFDL‐ NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory  USA  ESM2M  HadGEM2‐ Met Office Hadley Centre  UK  ES  IPSL‐ Institut Pierre‐Simon Laplace  France  CM5A‐LR  MIROC‐ Japan Agency for Marine‐Earth Science and Technology,  Japan  ESM‐ Atmosphere and Ocean Research Institute (The  CHEM  University of Tokyo), and National Institute for  Environmental Studies  NorESM1‐ Norwegian Climate Centre  Norway  M  Source: Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (https://cmip.llnl.gov/cmip5)  GLOBIOM has been used for assessments of agriculture under future climate change that considered  impacts of alternative adaptation strategies (Leclère et al., 2014) and the role of trade (Mosnier et al.,  2014) to mitigate the impacts of climate. While the climate effects on grassland productivity are less  studied than those effects on crop productivity, GLOBIOM has included these impacts to understand  the economic and land use implications (Wheeler and Reynolds, 2012; Havlík et al., 2015).   For  this  sensitivity  analysis,  we  have  used  the  crop  modeling  simulations  produced  with  EPIC  and  considered the most extreme radiative forcing (RCP 8.5), general circulation model (HadGEM GCM),                                                               7  https://www.isimip.org   8  https://cmip.llnl.gov/cmip5  39    and have also considered both increased CO2 fertilization effect and no CO2 fertilization effect, to show  the potential range of the biophysical and economic impacts on crop yields and input requirement  due  to  climate  change.  Elliot  et  al.  (2014)  estimate  that  climate  impacts  could  reduce  currently  irrigated  areas  by  20‐60  Mha,  however  these  impacts  only  become  significant  after  2070.  Elliot  et  al.(2014)  and  Konzmann  et  al.  (2013)  find  that  increased  CO2  concentrations  may,  on  average,  decrease irrigation water consumption due to the shorter growing period and changes in precipitation  in some regions. Impacts are applied globally using the relative changes in the globally‐gridded crop  models yields from 2000 (Nelson et al., 2010; 2014a, 2014b; von Lampe et al., 2014).  Climate impacts on surface water availability were simulated with the Lund‐Potsdam‐Jena managed  land model (LPJml), which is a global dynamic vegetation model which models water and carbon cycles  (Bondeau  et  al.,  2007;  Gerten  et  al.,  2004).  The  model  used  the  temperature,  precipitation  and  radiative  forcing  levels  (RCP  8.5)  from  HadGEM  to  simulate  the  impacts  of  climate  change  on  precipitation and discharge were aggregated at the monthly level to simulate the change in surface  water availability.       Figure  31.  Cropland  area  by  systems  under  different  future  climates  in  2050  under  ZeroInvest,  Invest,  and  MaxInvest  compared by region (Mha)  40      Figure 32. Change in food availability (kcal/cap/day) under different future climates in 2050 compared to ZeroInvest by region       Figure 33. Change in production under different future climates in 2050 compared to ZeroInvest by region (Mt dm)  Investment costs under future climates are influenced by two effects operating simultaneously. The  first is the rise in temperatures which has a negative effect on crop yields. In order to compensate for  the decline in crop production, this creates pressure on crop area to be higher under future climates.  In the case of irrigated area, however, this effect is moderated by lower irrigation water availability,  meaning  that  area  expansion  occurs  primarily  in  rainfed  systems.  In  the  most  negatively  affected  regions, this results in irrigation investment costs being lower under future climates than under Invest,  MaxInvest, and ZeroInvest scenarios. The negatively affected regions are generally those in the lower  41    latitudes (AFR, LCR, MNA, and SAR). In contrast, higher latitude areas (EAP, ECA, and NAM) see higher  irrigated area expansion and higher investment costs under future climates. Total developing country  investment costs under future climate in the Invest scenario are $1.06 trillion from 2010 to 2050, or  $20 billion less than under current climate. In the MaxInvest scenario, developing country costs under  future climates are $1.93 trillion from 2010 to 2050, or $68 billion less.   The removal of the CO2 fertilization assumption from future climates generally depresses yields even  further  creating  more  pressure  on  area  expansion.  Under  Invest  with  no  CO2  fertilization,  total  developing  country  costs  are  $1.14  trillion,  or  $80  billion  more  than  with  CO2  fertilization.  Under  MaxInvest,  total  developing  country  costs  are  $2.07  trillion,  or  $140  billion  more  than  with  fertilization. In terms of investment costs, global effects of CO2 fertilization are therefore larger than  the effects of future climate scenarios themselves. There are varying changes to investment costs at  the regional level, driven by differences between regions in yield changes of individual crops.     Figure  34.  Difference  in  cumulative  developing  country  investment  costs  under  different  future  climates  compared  to  ZeroInvest in 2050 by region ($ billion, 2000 US dollar)    42      Figure 35. Water withdrawal for irrigation under different future climates in 2050 by region (km3)  5.3. Dietary  Evolution  of  future  diet  will  have  large  impacts  on  future  demand  for  cropland  and  pasture  and  therefore impact irrigation needs. In the SSP2 scenario, we assume an evolution of diets in line with  FAO  projections  (Alexandratos  and  Bruinsma,  2012).  These  diets  assume  continuation  of  dietary  transitions in developing countries, in particular with increase of animal product consumption driven  by economic growth.   In  our  sensitivity  analysis,  we  look  at  the  irrigation  development  impacts  under  two  different  diet  scenarios.  Under  the  “healthy  diet”  scenario,  we  are  considering  some  evolution  of  diets  towards  lower  meat  intake  in  developed  countries  and  a  catching  up  of  developing  regions  suffering  from  undernourishment. This scenario is based on the assumption of the SSP1 narrative (Fricko et al., 2017),  and  also  considers  more  sustainable  consumption  patterns  with  lower  domestic  waste.  Globally,  consumption increases from 2,896 kcal/cap/day in the model in 2010 to 3,283 kcal/cap/day, with all  developing  regions  above  3,000  kcal/cap/day.  In  contrast,  for  SSP2,  South  Asia  remains  at  2,935  kcal/cap/day in 2050 and Sub‐Saharan Africa is about 120 kcal/cap/day lower than in SSP1, in spite of  global  consumption  reaching  a  higher  level  at  3,311  kcal/cap/day  by  2050.  Animal  product  consumption is notably decreased in the Healthy Diet scenario for developed regions (‐17% in North  America,  ‐20%  in  Western  Europe,  ‐24%  in  Pacific  Developed  regions).  However,  heathier  diets  in  developing  regions  compensate  this  decrease  and  the  global  level  of  meat  consumption  remains  comparable at about 460 kcal/cap/day.   A second diet scenario, “Healthy and Sustainable diet”, considers one level further in terms of dietary  change ambition. In that scenario, all large meat consumer regions are cutting their consumption in  order  to  decrease  their  diet  GHG  emission  footprint.  Cuts  are  implemented  for  most  developed  countries  and  for  the  BRICS  (Brazil,  Russia,  India,  China  and  South  Africa),  and  protein  deficits  are  compensated  through  an  increase  in  consumption  of  vegetable  products.  Under  that  scenario,  average animal consumption decreases by 25% by 2050 compared to the SSP2 level, although Sub‐ Saharan Africa and South Asia still increase their consumption of animal meat for reaching healthy  43    nutrient consumption levels. In North America and Western Europe, the decrease of animal products  reaches 50% of the initial consumption level in 2010.   The role of varying dietary changes on the irrigation investment need and related costs is illustrated  in the figures below, showing the  impact of moving to “Healthy  Diet” or “Healthy  and  Sustainable  Diet” on the Invest and MaxInvest investment scenario results.     Figure 36. Cropland area by system type under different dietary patterns under ZeroInvest, Invest, and MaxInvest by region  in 2050 (Mha)    44    Figure 37. Change in calorie availability per capita per day under different dietary patterns difference from ZeroInvest in 2050  by region (kcal/cap/day)      Figure 38. Change in crop production under dietary patterns compared to ZeroInvest in 2050 by region (Mt dm)    Figure  39.  Difference  in  cumulative  developing  country  investment  costs  under  different  dietary  patterns  compared  to  ZeroInvest in 2050 by region ($ billion, 2000 US dollar)    45      Figure 40. Change in water demand under dietary patterns compared to ZeroInvest in 2050 by region (km3)     5.4. International trade  Sensitivity analyses are also performed on the trade response. Shocks in the agricultural supply chain  that stem from conflicts or climate change can have profound effects and limitations on trade which  can impact food security (Baldos and Hertel, 2015; Mosnier et al., 2014; Simson and Tang, 2013; van  Dijk,  2011).  We  consider  for  this  purpose  two  contrasted  assumptions  based  the  Shared  Socioeconomic Pathways implementation in GLOBIOM. In the “Open Trade” scenario, we set the same  trade assumptions as in SSP5, where trade elasticities are increased by 50% to represent much lower  international  transaction  costs.  In  the  “Restricted  trade”  scenario,  transaction  costs  are  on  the  contrary increased, to reflect barriers to trade and elasticities are decreased by 50%. The impact of  varying international trade assumptions can be seen in the figures below.   EAP  has  less  imports  (more  irrigated  area  and  production)  under  the  open  trade  assumptions  as  compared  to  the  restricted  trade  assumptions.  ECA  and  LCR,  which  were  net  exporters  in  2050  in  Invest, ZeroInvest, and MaxInvest, export more (using more irrigated area and increasing production)  under the open trade assumptions as compared to the restricted trade assumptions. MNA and SAR,  which  were  net  importers  in  2050  in  Invest,  ZeroInvest  and  MaxInvest,  import  less  (using  more  irrigated  area  and  increasing  production)  under  the restricted  trade  assumptions  compared  to  the  open  trade  assumptions.  AFR  which  is  a  net  importer  in  almost  all  scenarios,  the  results  are  less  straightforward. AFR imports less under the open trade scenarios and uses more irrigated area, but at  the same time produces less. This could also be due to the change in the kinds of crops produced in  the trade scenarios.    46      Figure 41. Cropland area by system under different international trade assumptions under ZeroInvest, Invest, and MaxInvest  by region in 2050 (Mha)      Figure 42. Change in food availability under different international trade assumptions compared to  ZeroInvest in 2050 by  region (kilocalorie per capita per day)    47      Figure 43. Change in crop production under different international trade assumptions compared to  ZeroInvest in 2050 by  region (Mt dm)      Figure  44.  Change  in  water  demand  under  different  international  trade  assumptions  compared  to  ZeroInvest  in  2050  by  region and scenario (km3)    48      Figure 45. Difference in cumulative developing country investment costs under different international trade assumptions  compared to ZeroInvest by region ($ billion, 2000 US dollar)    5.5. Water application efficiency   In our analysis, we use water application efficiency (WAE) as an indicator of the productivity of water.  WAE provides us with a measure of the on the “crop per drop” impacts of irrigation investments that  not only expand irrigated area but also upgrade irrigated area over time. Improvements in the WAE  may  will  spare water  for  alternative  human demands  and reserve  water  for the  environment. The  efficiency  scenarios  are  based  on  Hanasaki  et  al.  (2013)  who  quantified  the  SSPs  water  sector  assumptions using some of the socioeconomic narrative to derive drivers such as water application  efficiency  of  irrigation.  We  used  these  assumptions  on  annual  water  application  efficiencies  to  calibrate the scenarios in (Table 6).  Table 6. Sensitivity and baseline scenario assumptions for the water application efficiency (WAE) improvements per decade  (%)    WAE improvement per decade    0%  1.5%  3.0%  5.0%  Baseline scenarios   ZeroInvest  Invest  MaxInvest    Sensitivity Scenarios  SSP3  SSP2  SSP1  high water efficiency  low water efficiency  climate, diet , and  scenarios10  scenarios9  trade scenarios    We  assume  that  the  efficiency  can  be  performed  either  through  upgrading  existing  irrigation  infrastructure, expanding irrigation infrastructure directly into more efficient systems (which would  increase average efficiency of the region) or through increasing the efficiency of the inefficient systems                                                               9 Called LowWatrEff in the figures.  10 Called HighWatrEff in the figures.  49    such as improvements to region’s basin and furrow irrigation systems. Efficiency improvements can  be  achieved  through  improvements  made  to  existing  flood/gravity  irrigation  systems  through  land  levelling,  better  irrigation  scheduling,  or  improved  water  distribution  (Miao  et  al.,  2018),  whereas  upgrade improvements are achieved by converting existing irrigated areas from low efficiency systems  (such as flood/gravity systems) to more efficient systems (such as drip and sprinkler systems). These  efficiency costs are needed in EAP where upgrading the existing basin and furrow irrigation systems  to sprinkler and drip is impractical given that the region grows predominately rice.  Achieving  an  increase  in  water  efficiency  for  irrigation  requires  additional  investment,  either  from  upgrading  systems  or  by  improving  overall  efficiency  of  a  system.  These  costs  are  not  incurred  in  scenarios  such  as  WaterEff_Low  since  there  is  no  improvement  in  efficiency.  In  each  scenario  the  irrigation costs are not fixed (only the unit costs are fixed).  Evans and Sadler (2008)  describe the  methods by which irrigation efficiency  improvements can be  achieved: crop selection, land retirement, deficit irrigation, and water application efficiency increase.  Many of these methods are endogenous behaviors within GLOBIOM that allows for the selection of  appropriate crops and conversion and reversion of cropland to maximize profits. There are of course  some  risks  associated  with  increasing  the  efficiency  of  irrigation  systems  that  shift  to  less  flexible  production systems (Adamson and Loch, 2014). However, when faced with increasing water scarcity,  the practice of using deficit irrigation (irrigating less area and leaving the rest of the land for rainfed  area) can be used as a coping strategy even in locations with highly efficient irrigation systems (English  and Raja, 1996; Palazzo and Brozović, 2014). Deficit irrigation with respect to water‐stress and impact  on crop yields requires future analysis.  Return flows are not currently modeled within GLOBIOM and increasing the efficiency of irrigation  may have significant impacts on how these return flows are re‐distributed throughout a basin (Grafton  et al., 2018). Stronger coupling between hydrological models and GLOBIOM in future analyses may  allow for the feedbacks of return flows to be captured.  The impact of varying water application efficiency assumptions can be seen in the figures below. In  2050, crop production under  MaxInvest with higher efficiency increases global production by 0.17%,  and in MNA by 2% and in SAR by 1%. Grafton et al. (2018) discuss the incentives for increasing water  extraction  due  to  the  improvements  in  irrigation  efficiency.  No  efficiency  improvement  reduces  production by about the same amount. In the  ZeroInvest scenarios, the pattern is similar. There are  very small increases in calorie availability under the high efficiency scenarios and overall less water  demanded.   50      Figure 46. Cropland area by system under different irrigation application efficiency assumptions under  ZeroInvest, Invest,  and MaxInvest by region in 2050 (Mha)    Figure 47. Change in food availability under different irrigation application efficiency assumptions compared to ZeroInvest in  2050 (kilocalorie per capita per day)    51      Figure 48. Change in crop production under different water application efficiency assumptions compared to  ZeroInvest in  2050 by region (Mt dm)        Figure 49. Water withdrawal for irrigation under different irrigation application efficiency assumptions in 2050 by region  (km3)   52      Figure 50. Cumulative irrigated area expansion and upgrade under various efficiency scenarios from 2010 to 2050 (Mha)        Figure  51.  Difference  in  cumulative  developing  country  investment  costs  under  different  water  application  efficiency  assumptions compared to ZeroInvest in 2050 by region ($ billion, 2000 US dollar)      53    Tables 7 and 8 summarize the spread of investment costs under the sensitivity scenarios. Generally,  shifting to higher efficiency irrigation systems and significant climate impacts, such as those from  RCP 8.5 increases the investment costs. Sustainable consumption and weaker climate impacts such  as those from RCP 2.6 decrease the irrigation investment requirement.   Table  7.  Maximum  and  minimum  difference  in  the  cumulative  irrigation  investment  costs  of  the  sensitivity  scenarios  compared to baseline investment scenarios by region        MaxInvest  Invest   Minimum difference in   Maximum difference in  Minimum difference in  Maximum difference in  irrigation investment costs  irrigation investment costs  irrigation investment costs  irrigation investment costs  compared to MaxInvest  compared to MaxInvest  compared to Invest 2050  compared to Invest 2050    2050 (%)    2050 (%)    (%)    (%)  Region  AFR  RCP2p6 NOR   ‐50%  WatrEff High   9%  HealthySustDiet   ‐14%  WatrEff High   9%  EAP  RCP2p6 NOR   ‐18%  WatrEff High   9%  WatrEff Low   ‐11%  RCP8p5 IPSL   12%  ECA  RCP2p6 NOR   ‐55%  RCP8p5  33%  HealthySustDiet   ‐23%  TradeOpen   56%  HadGem noCO2   LCR  RCP2p6 NOR   ‐60%  WatrEff High   12%  HealthySustDiet   ‐22%  WatrEff High   16%  MNA  RCP2p6 NOR   ‐26%  WatrEff High   21%  RCP2p6 NOR   ‐21%  WatrEff High   16%  SAR  RCP8p5 HadGem  ‐18%  WatrEff High   8%  RCP8p5  ‐16%  WatrEff High   7%  noCO2   HadGem noCO2  WLD  RCP2p6 NOR   ‐28%  WatrEff High   10%  WatrEff Low   ‐9%  RCP8p5 IPSL   14%    Table‐8. Maximum and minimum difference in the irrigated area of the sensitivity scenarios compared to baseline investment  scenarios by region        MaxInvest  Invest   Minimum difference in   Maximum difference in  Minimum difference in  Maximum difference in  irrigated areas compared  irrigated areas compared  irrigated areas compared  irrigated areas compared    to MaxInvest 2050 (%)    to MaxInvest 2050 (%)    to Invest 2050 (%)    to Invest 2050 (%)  Region  AFR  RCP2p6 NOR   ‐17%  WatrEff High   5%  RCP8p5 NOR  ‐23%  WatrEff High  5%  EAP  RCP2p6 NOR   ‐46%  TradeRestr   5%  HealthySustDiet  ‐11%   SSP3  5%  ECA   SSP1  ‐10%  RCP8p5  9%  HealthySustDiet  ‐12%  RCP8p5 IPSL  9%  HadGem noCO2  LCR  RCP2p6 NOR   ‐46%  RCP8p5  33%  HealthySustDiet  ‐30%  RCP8p5 IPSL  33%  HadGem noCO2  MNA  RCP2p6 NOR   ‐54%  TradeOpen   12%  HealthySustDiet  ‐17%  RCP2p6 MIROC  12%  SAR  RCP8p5 HadGem  ‐13%  TradeRestr   4%  RCP8p5  ‐12%  RCP2p6 NOR  4%  noCO2  HadGem noCO2  WLD  RCP2p6 NOR   ‐15%  TradeOpen   7%  HealthySustDiet  ‐8%  RCP2p6 MIROC  7%    54    Table‐9 Percent difference in cumulative irrigation investment costs from 2010‐2050 from Invest scenario for each sensitivity scenario by region                  AFR    EAP    ECA    LCR    MNA  SAR    WLD  % difference from Invest    % difference from Invest    % difference from Invest    % difference from Invest    % difference from Invest    % difference from Invest    % difference from Invest  WatrEff High   10    CombinedHigh2  27    CombinedHigh2  77    CombinedHigh2  24    WatrEff High   25    CombinedHigh  18    CombinedHigh2  24  TradeRestr   5    CombinedHigh  20    CombinedHigh  62    CombinedHigh  18    CombinedHigh  24    CombinedHigh2  15    CombinedHigh  22  RCP8p5 HadGem  noCO2  3    RCP8p5 IPSL   13    RCP8p5 IPSL   39    WatrEff High   13    CombinedHigh2  18    RCP2p6 MIROC   10    RCP8p5 IPSL   13  RCP8p5 HadGem  CombinedHigh  1    WatrEff High   11    noCO2  37    RCP2p6 MIROC   6    CombinedLow  14    WatrEff High   10    WatrEff High   12  RCP8p5 HadGem  Invest SSP3  ‐2    noCO2  9    CombinedLow2  35    TradeOpen   6    CombinedLow2  14    RCP8p5 GFDL   5    RCP8p5 GFDL   9  RCP2p6 GFDL   ‐3    RCP2p6 MIROC   7    CombinedLow  35    RCP8p5 MIROC   4    RCP2p6 IPSL   4    RCP8p5 MIROC   5    RCP8p5 MIROC   8  TradeOpen   ‐3    RCP8p5 MIROC   6    RCP8p5 MIROC   35    Invest SSP3  0    RCP8p5 MIROC   2    TradeRestr   4    RCP2p6 MIROC   7  RCP8p5 IPSL   ‐4    TradeOpen   3    RCP8p5 GFDL   34    RCP8p5 NOR   0    TradeOpen   1    RCP8p5 NOR   4    RCP2p6 GFDL   5  RCP8p5 HadGem  RCP8p5 NOR   ‐6    RCP2p6 GFDL   1    RCP2p6 IPSL   27    TradeRestr   0    TradeRestr   0    Invest SSP3  2    noCO2  5  WatrEff Low   ‐6    RCP8p5 GFDL   1    RCP2p6 GFDL   26    RCP2p6 GFDL   ‐2    RCP8p5 HadGEM   0    RCP8p5 IPSL   ‐1    RCP2p6 IPSL   4  RCP8p5 GFDL   ‐6    RCP8p5 NOR   ‐1    WatrEff High   23    RCP2p6 IPSL   ‐3    Invest SSP1  ‐1    TradeOpen   ‐1    TradeOpen   3  RCP2p6 MIROC   ‐6    CombinedLow2  ‐1    TradeOpen   20    RCP2p6 HadGEM   ‐4    RCP8p5 IPSL   ‐1    CombinedLow2  ‐2    CombinedLow  1  RCP8p5 MIROC   ‐8    CombinedLow  ‐1    RCP8p5 HadGEM   20    RCP8p5 IPSL   ‐4    RCP8p5 GFDL   ‐2    CombinedLow  ‐2    CombinedLow2  1  RCP8p5 HadGem  CombinedHigh2  ‐9    RCP2p6 IPSL   ‐1    RCP2p6 MIROC   16    noCO2  ‐5    RCP2p6 GFDL   ‐2    RCP2p6 NOR   ‐2    RCP8p5 NOR   1  RCP8p5 HadGEM   ‐9    Invest SSP3  ‐1    RCP8p5 NOR   12    RCP8p5 HadGEM   ‐5    RCP2p6 MIROC   ‐2    RCP2p6 IPSL   ‐3    TradeRestr   0  RCP2p6 IPSL   ‐9    TradeRestr   ‐2    RCP2p6 HadGEM   3    RCP8p5 GFDL   ‐9    RCP2p6 HadGEM   ‐3    RCP2p6 GFDL   ‐5    RCP8p5 HadGEM   ‐1  HealthyDiet   ‐10    RCP8p5 HadGEM   ‐3    TradeRestr   ‐8    WatrEff Low   ‐12    Invest SSP3  ‐5    HealthySustDiet   ‐6    Invest SSP3  ‐3  RCP2p6 HadGEM   ‐15    RCP2p6 HadGEM   ‐4    WatrEff Low   ‐14    HealthyDiet   ‐16    HealthyDiet   ‐5    WatrEff Low   ‐8    RCP2p6 HadGEM   ‐5  HealthySustDiet   ‐17    HealthyDiet   ‐5    Invest SSP3  ‐20    CombinedLow  ‐19    HealthySustDiet   ‐6    HealthyDiet   ‐9    WatrEff Low   ‐8  RCP8p5 HadGem  Invest SSP1  ‐19    WatrEff Low   ‐7    HealthyDiet   ‐20    CombinedLow2  ‐19    noCO2  ‐10    RCP2p6 HadGEM   ‐11    HealthyDiet   ‐9  CombinedLow  ‐23    HealthySustDiet   ‐7    HealthySustDiet   ‐23    HealthySustDiet   ‐21    WatrEff Low   ‐18    RCP8p5 HadGEM   ‐12    HealthySustDiet   ‐12  CombinedLow2  ‐23    Invest SSP1  ‐9    Invest SSP1  ‐23    Invest SSP1  ‐32    RCP8p5 NOR   ‐23    Invest SSP1  ‐13    Invest SSP1  ‐15  RCP8p5 HadGem  RCP2p6 NOR   ‐51    RCP2p6 NOR   ‐18    RCP2p6 NOR   ‐40    RCP2p6 NOR   ‐49    RCP2p6 NOR   ‐30    noCO2  ‐19    RCP2p6 NOR   ‐27      55    Table10. Percent difference in cumulative irrigation investment costs from 2010‐2050 from MaxInvest scenario for each sensitivity scenario by region                  AFR    EAP    ECA    LCR    MNA  SAR    WLD  % difference from Invest    % difference from Invest    % difference from Invest    % difference from Invest    % difference from Invest    % difference from Invest    % difference from Invest  CombinedHigh  14    CombinedHigh2  19    CombinedHigh2  130    CombinedHigh2  31    CombinedHigh  22    CombinedHigh  22    CombinedHigh  27  CombinedHigh WatrEff High   10    RCP8p5 IPSL   17    CombinedHigh  113    CombinedHigh  28    WatrEff High   19    CombinedHigh2  16    2  27  Invest SSP3  8    CombinedHigh  17    TradeOpen   72    WatrEff High   19    CombinedHigh2  16    RCP2p6 MIROC   10    RCP8p5 IPSL   18  RCP8p5 HadGem  TradeRestr   6    noCO2  16    CombinedLow  62    RCP2p6 MIROC   17    CombinedLow  12    WatrEff High   9    RCP2p6 MIROC   13  CombinedHigh2  5    WatrEff High   12    CombinedLow2  62    RCP8p5 MIROC   12    CombinedLow2  12    RCP2p6 NOR   9    WatrEff High   12  RCP8p5 MIROC   4    RCP2p6 MIROC   10    RCP8p5 GFDL   60    TradeOpen   0    TradeOpen   2    TradeRestr   2    RCP8p5 MIROC   11  RCP8p5 HadGem  noCO2  3    RCP2p6 IPSL   8    RCP8p5 IPSL   60    Invest SSP3  0    RCP2p6 IPSL   2    RCP8p5 MIROC   1    RCP8p5 GFDL   11  RCP2p6 NOR   3    RCP2p6 GFDL   6    RCP8p5 MIROC   55    RCP8p5 IPSL   ‐1    HealthyDiet   ‐1    Invest SSP3  1    RCP2p6 GFDL   10  RCP8p5 HadGem  RCP8p5 HadGem  TradeOpen   1    RCP8p5 MIROC   6    noCO2  50    noCO2  ‐1    RCP2p6 HadGEM   ‐1    RCP2p6 GFDL   0    RCP2p6 IPSL   9  RCP8p5  HadGem  RCP2p6 GFDL   0    CombinedLow  5    RCP2p6 IPSL   47    RCP8p5 NOR   ‐2    TradeRestr   ‐2    RCP8p5 NOR   0    noCO2  7  RCP2p6 MIROC   ‐1    CombinedLow2  5    RCP2p6 GFDL   44    RCP2p6 NOR   ‐3    RCP2p6 GFDL   ‐2    RCP8p5 GFDL   ‐1    CombinedLow  7  CombinedLow RCP8p5 NOR   ‐2    Invest SSP3  5    RCP2p6 MIROC   44    TradeRestr   ‐3    HealthySustDiet   ‐3    TradeOpen   ‐4    2  7  HealthyDiet   ‐4    RCP8p5 NOR   5    RCP8p5 HadGem  38    RCP8p5 HadGem  ‐7    Invest SSP3  ‐3    RCP2p6 IPSL   ‐6    TradeOpen   5  RCP2p6 HadGEM   ‐5    RCP8p5 HadGem  4    WatrEff High   32    RCP8p5 GFDL   ‐8    Invest SSP1  ‐4    HealthyDiet   ‐6    RCP2p6 NOR   4  RCP8p5 GFDL   ‐6    TradeOpen   4    RCP8p5 NOR   25    RCP2p6 GFDL   ‐9    RCP8p5 HadGem  ‐6    RCP8p5 IPSL   ‐7    RCP8p5 NOR   3  RCP8p5 HadGem  RCP8p5 HadGem  ‐6    TradeRestr   2    RCP2p6 NOR   20    RCP2p6 IPSL   ‐10    noCO2  ‐8    HealthySustDiet   ‐8    Invest SSP3  2  RCP8p5  RCP8p5 IPSL   ‐8    RCP2p6 HadGEM   0    RCP2p6 HadGEM   14    RCP2p6 HadGEM   ‐14    RCP2p6 MIROC   ‐8    WatrEff Low   ‐8    HadGem  1  RCP2p6 IPSL   ‐10    RCP2p6 NOR   ‐2    TradeRestr   ‐13    WatrEff Low   ‐17    RCP8p5 MIROC   ‐8    CombinedLow  ‐10    TradeRestr   0  RCP2p6  WatrEff Low   ‐10    RCP8p5 GFDL   ‐3    WatrEff Low   ‐22    CombinedLow  ‐19    RCP8p5 IPSL   ‐10    CombinedLow2  ‐10    HadGEM   ‐1  HealthySustDiet   ‐16    HealthyDiet   ‐8    Invest SSP3  ‐24    CombinedLow2  ‐19    RCP8p5 GFDL   ‐13    Invest SSP1  ‐12    HealthyDiet   ‐8  HealthySustDie CombinedLow  ‐23    HealthySustDiet   ‐10    HealthyDiet   ‐26    HealthyDiet   ‐21    WatrEff Low   ‐18    RCP2p6 HadGEM   ‐12    t   ‐11  CombinedLow2  ‐23    WatrEff Low   ‐15    Invest SSP1  ‐28    HealthySustDiet   ‐27    RCP8p5 NOR   ‐24    RCP8p5 HadGem  ‐17    WatrEff Low   ‐12  RCP8p5 HadGem  Invest SSP1  ‐23    Invest SSP1  ‐15    HealthySustDiet   ‐30    Invest SSP1  ‐30    RCP2p6 NOR   ‐26    noCO2  ‐18    Invest SSP1  ‐14  56    Table 11 Irrigation infrastructure investment costs as a percent of the regional GDP discounted at 6% (%)  Scenario  Year  AFR  EAP  ECA  LCR  MNA  SAR  WLD  2020  0.43  0.19  0.05  0.10  0.13  0.37  0.07  2030  0.36  0.13  0.04  0.08  0.11  0.27  0.06  Invest  2040  0.31  0.11  0.04  0.07  0.09  0.22  0.06  2050  0.27  0.10  0.04  0.07  0.08  0.19  0.05  2020  0.72  0.29  0.18  0.19  0.16  0.53  0.11  2030  0.68  0.20  0.17  0.19  0.14  0.37  0.10  MaxInvest  2040  0.65  0.17  0.15  0.19  0.12  0.29  0.09  2050  0.58  0.15  0.14  0.18  0.10  0.25  0.09    Table 12 Cumulative irrigation infrastructure investment costs as a percent of the cumulative regional GDP from 2010‐2030  and 2030‐2050, calculated as an average of the ratio of costs to GDP undiscounted (%)  Scenario  Year  AFR  EAP  ECA  LCR  MNA  SAR  WLD  2010‐2030  0.36  0.13  0.04  0.08  0.10  0.27  0.06  Invest  2030‐2050  0.16  0.05  0.03  0.04  0.04  0.08  0.03  2010‐2030  0.68  0.20  0.17  0.19  0.13  0.37  0.10  MaxInvest  2030‐2050  0.45  0.07  0.09  0.16  0.05  0.10  0.06      57    6. Conclusion  Achieving  ambitious  expansion  of  irrigation  and  increase  in  irrigated  cropland  productivity  in  developing countries where large‐scale and on‐farm capital costs are heavily subsidized would cost  $50  billion  per  year  over  the  next  40  years  and  bring  154  million  hectares  of  irrigated  area  into  production by 2050. The construction of new irrigation infrastructure (i.e. providing access to water  for  irrigation  and  equipping rainfed cropland with  irrigation equipment) would cost $16 billion per  year, $32.7 billion per year would be needed for depreciation costs, $0.6 billion for upgrading irrigation  systems to more efficient systems (i.e. moving from gravity‐based irrigation systems to sprinkler or  drip),  and  $0.2 billion for general efficiency improvements of  irrigation  systems  (i.e.  improving the  water application efficiency of gravity‐based irrigation systems).   Benefits from such large investments are not distributed equally across regions or development goals.  Irrigating  73%  of  the  FAO  defined  potentially  irrigable  area  would  lead  to  improvement  in  food  availability  and  hence  contribute  to  improved  food  security  in  all  the  considered  regions  (SDG2).  However, the effectiveness and efficiency in achieving this goal through expanded irrigation differs  substantially across regions; an investment of $4.3 billion per year would improve the food availability  in  Sub‐Saharan  Africa  by  less  than  1%  by  2050  while  an  investment  of  $6.8  billion  per  year  would  improve the food availability in South Asia by 2.5% by 2050.  Expanding  irrigated  areas  by  70%  in  developing  countries  would  lead  to  significant  impacts  in  the  environmental flows and the biodiversity in inland waters (SDG6). Ambitious irrigation support could  lead  to  an  increase  in  the  share  of  surface  water  withdrawals  for  irrigation  at  risk  to  become  unsustainable. Most notably, in South Asia and the Middle East and North Africa the share of surface  water withdrawals at risk to become unsustainable could reach 51% and 66% by 2050 respectively.  Historically in many regions, increases in production have come from the expansion of cropland area  rather than through intensification or yield improvements (Byerlee et al., 2014; Fischer et al., 2014;  Hillocks, 2002). Irrigation investments could save about 5 Mha of cropland from being converted and  10.1 Mha of other natural land, however forest area could decrease by 6.5 Mha (SDG15).   Irrigation can be used to help regions to adapt to the food security challenges from climate change  (SDG2 and SDG13). By 2050, the impacts from climate change will reduce global calorie availability  especially  in  South  Asia  where  calorie  availability  will  drop  by  4%  compared  to  baseline  in  2050.  Investments in irrigation can help increase calorie availability in nearly all developing regions (by 80  kcal/cap/day  in  South  Asia  and  30  kcal/cap/day  globally  under  the  most  ambitious  investment).  Achieving this level of food security will cost less annually under climate change by $495 million under  moderate investment and $1.7 billion under ambitious investment.   Our  scenario  analysis  was  complemented  by  a  comprehensive  uncertainty  assessment  which  examined the role of macroeconomic development, climate change, future diets, water efficiency and  trade policies. We observed that climate change scenarios and trade policies are the most likely to  affect irrigation strategies and their impacts across the SDGs.  We  find  that  multiple  benefits  would  accrue  from  large‐scale  irrigation  investments,  in  terms  of  efficiency of irrigation systems, food availability, and land sparing and our multi‐criteria analysis finds  that the most relevant regions for  investment would be Europe and Central Asia, Middle East and  North  Africa,  and  South  Asia  where  substantial  benefits  are  to  be  expected  with  limited  negative  effects.  58    References   Adamson, D., Loch, A., 2014. Possible negative feedbacks from “gold‐plating” irrigation infrastructure. Agric. Water Manag.  145, 134–144. doi:10.1016/j.agwat.2013.09.022  Alexandratos, N., Bruinsma, J., 2012. The 2012 Revision World agriculture towards 2030/2050: the 2012 revision (No. 12‐ 03). Rome.  Arthington, A.H., Bunn, S.E., Poff, L.N., Naiman, R.J., 2006. The challenge of providing environmental flow rules to sustian  river ecosystems. Ecol. Appl. 16, 1311–1318. doi:10.1890/1051‐ 0761%25282006%2529016%255B1311%253ATCOPEF%255D2.0.CO%253B2  Baldos, U.L.C., Hertel, T.W., 2015. The role of international trade in managing food security risks from climate change. Food  Secur. 7, 275–290. doi:10.1007/s12571‐015‐0435‐z  Balkovič, J., van der Velde, M., Schmid, E., Skalský, R., Khabarov, N., Obersteiner, M., Stürmer, B., Xiong, W., 2013. Pan‐ European crop modelling with EPIC: Implementation, up‐scaling and regional crop yield validation. Agric. Syst. 120,  61–75. doi:10.1016/j.agsy.2013.05.008  Bondeau, A., Smith, P.C., Zaehle, S., Schaphoff, S., Lucht, W., Cramer, W., Gerten, D., Lotze‐Campen, H., Müller, C.,  M.Reichstein, Smith, B., 2007. Modelling the role of agriculture for the 20th century global terrestrial carbon  balance. Glob. Chang. Biol. 13, 679–706. doi:10.1111/j.1365‐2486.2006.01305.x  Bonsch, M., Humpen??der, F., Popp, A., Bodirsky, B., Dietrich, J.P., Rolinski, S., Biewald, A., Lotze‐Campen, H., Weindl, I.,  Gerten, D., Stevanovic, M., 2016. Trade‐offs between land and water requirements for large‐scale bioenergy  production. GCB Bioenergy 8, 11–24. doi:10.1111/gcbb.12226  Briscoe, J., 1999. The financing of hydropower, irrigation and water supply infrastructure in developing countries. Int. J.  Water Resour. Dev. 15, 459–491. doi:10.1080/07900629948718  Byerlee, D., Stevenson, J., Villoria, N., 2014. Does intensification slow crop land expansion or encourage deforestation?  Glob. Food Sec. 3, 92–98. doi:10.1016/j.gfs.2014.04.001  Cosgrove, W.J., Rijsberman, F.R., 2000. World Water Vision: Making Water Everybody’s Business. Earthscan Publications  Ltd, London.  Crespo Cuaresma, J., 2015. Income projections for climate change research: A framework based on human capital  dynamics. Glob. Environ. Chang. IN PRESS. doi:10.1016/j.gloenvcha.2015.02.012  de Fraiture, C., Wichelns, D., 2010. Satisfying future water demands for agriculture. Agric. Water Manag. 97, 502–511.  doi:10.1016/j.agwat.2009.08.008  Dellink, R., Chateau, J., Lanzi, E., Magné, B., 2017. Long‐term economic growth projections in the Shared Socioeconomic  Pathways. Glob. Environ. Chang. 42, 200–214. doi:10.1016/j.gloenvcha.2015.06.004  Elliott, J., Deryng, D., Müller, C., Frieler, K., Konzmann, M., Gerten, D., Glotter, M., Flörke, M., Wada, Y., Best, N., Eisner, S.,  Fekete, B.M., Folberth, C., Foster, I., Gosling, S.N., Haddeland, I., Khabarov, N., Ludwig, F., Masaki, Y., Olin, S.,  Rosenzweig, C., Ruane, A.C., Satoh, Y., Schmid, E., Stacke, T., Tang, Q., Wisser, D., 2014. Constraints and potentials of  future irrigation water availability on agricultural production under climate change. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 111,  3239–44. doi:10.1073/pnas.1222474110  English, M., Raja, S., 1996. Perspectives on deficit irrigation. Agric. Water Manag. 32, 1–14. doi:10.1016/S0378‐ 3774(96)01255‐3  Evans, R.G., Sadler, E.J., 2008. Methods and technologies to improve efficiency of water use. Water Resour. Res. 44, 1–15.  doi:10.1029/2007WR006200  FAO, F. and A.O., 2017. AQUASTAT Main database [WWW Document]. URL  http://www.fao.org/nr/water/aquastat/data/query/index.html?lang=en (accessed 12.31.17).  FAO, F. and A.O., 2008. Water and the rural poor interventions for improving livelihoods in sub‐Saharan Africa. FAO.  Fischer, T., Byerlee, D., Edmeades, G., 2014. Crop yields and global food security: Will yield increase continue to feed the  world? ACIAR Monogr. 634. doi:978 1 925133 06 6  Foster, V., Briceno‐Garmendia, C., 2009. Africa’s Infrastructure. The World Bank. doi:10.1596/978‐0‐8213‐8041‐3  59    Frenken, K. (Ed. ., 2013. Irrigation in Central Asia in figures: Aquastat Survey ‐ 2012 FAO Water Reports, 39th ed. ood and  Agriculture Organization of the United Nations (FAO, Rome.  Frenken, K. (Ed. ., 2011. Irrigation in Southern and Eastern Asia in figures: Aquastat Survey ‐ 2011 FAO Water Reports, 37th  ed. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO, Rome.  Frenken, K. (Ed. ., 2009. Irrigation in the Middle East region in figures: Aquastat Survey ‐ 2008 FAO Water Reports, 34th ed.  Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), Rome.  Frenken, K. (Ed. ., 2005. Irrigation in Africa in figures: AQUASTAT Survey ‐ 2005 FAO Water Reports, 29th ed. Food  Agriculture Organization of the United Nations (FAO), Rome.  Fricko, O., Havlik, P., Rogelj, J., Klimont, Z., Gusti, M., Johnson, N., Kolp, P., Strubegger, M., Valin, H., Amann, M., Ermolieva,  T., Forsell, N., Herrero, M., Heyes, C., Kindermann, G., Krey, V., McCollum, D.L., Obersteiner, M., Pachauri, S., Rao, S.,  Schmid, E., Schoepp, W., Riahi, K., 2017. The marker quantification of the Shared Socioeconomic Pathway 2: A  middle‐of‐the‐road scenario for the 21st century. Glob. Environ. Chang. 42, 251–267.  doi:10.1016/j.gloenvcha.2016.06.004  Gerten, D., Schaphoff, S., Haberlandt, U., Lucht, W., Sitch, S., 2004. Terrestrial vegetation and water balance—hydrological  evaluation of a dynamic global vegetation model. J. Hydrol. 286, 249–270. doi:10.1016/J.JHYDROL.2003.09.029  Grafton, R.Q., Williams, J., Perry, C.J., Molle, F., Ringler, C., Steduto, P., Udall, B., Wheeler, S.A., Wang, Y., Garrick, D., Allen,  R.G., 2018. The paradox of irrigation efficiency. Science (80‐. ). 361, 748–750. doi:10.1126/science.aat9314  Hanasaki, N., Fujimori, S., Yamamoto, T., Yoshikawa, S., Masaki, Y., Hijioka, Y., Kainuma, M., Kanamori, Y., Masui, T.,  Takahashi, K., Kanae, S., 2013. A global water scarcity assessment under Shared Socio‐economic Pathways ‐ Part 1:  Water use. Hydrol. Earth Syst. Sci. 17, 2375–2391. doi:10.5194/hess‐17‐2375‐2013  Havlík, P., Schneider, U. a., Schmid, E., Böttcher, H., Fritz, S., Skalský, R., Aoki, K., Cara, S. De, Kindermann, G., Kraxner, F.,  Leduc, S., McCallum, I., Mosnier, A., Sauer, T., Obersteiner, M., 2011a. Global land‐use implications of first and  second generation biofuel targets. Energy Policy 39, 5690–5702. doi:10.1016/j.enpol.2010.03.030  Havlík, P., Schneider, U. a., Schmid, E., Böttcher, H., Fritz, S., Skalský, R., Aoki, K., Cara, S. De, Kindermann, G., Kraxner, F.,  Leduc, S., McCallum, I., Mosnier, A., Sauer, T., Obersteiner, M., 2011b. Global land‐use implications of first and  second generation biofuel targets. Energy Policy 39, 5690–5702. doi:10.1016/j.enpol.2010.03.030  Havlik, P., Valin, H., Herrero, M., Obersteiner, M., Schmid, E., Rufino, M.C., Mosnier, A., Thornton, P.K., Bottcher, H.,  Conant, R.T., Frank, S., Fritz, S., Fuss, S., Kraxner, F., Notenbaert, A., 2014. Climate change mitigation through  livestock system transitions. Proc. Natl. Acad. Sci. 111, 3709–3714. doi:10.1073/pnas.1308044111  Herrero, M., Havlik, P., McIntire, J.M., Palazzo, A., Valin, H., 2014. African Livestock Futures: Realizing the Potential of  Livestock for Food Security, Poverty Reduction and the Environment in Sub‐Saharan Africa. Geneva, Switzerland.  Hillocks, R.J., 2002. Cassava in Africa., in: Cassava: Biology, Production and Utilization. CABI, Wallingford, pp. 41–54.  doi:10.1079/9780851995243.0041  Hoekstra, A.Y., Mekonnen, M.M., Chapagain, A.K., Mathews, R.E., Richter, B.D., 2012. Global monthly water scarcity: Blue  water footprints versus blue water availability. PLoS One 7. doi:10.1371/journal.pone.0032688  Inocencio, A., Kikuchi, M., Merrey, D.J., Tonosaki, M., Maruyama, A., Jong, I. de, Sally, H., Penning de Vries, F.W.T., 2005.  Lessons from irrigation investment experiences: cost‐reducing and performance‐enhancing options for Sub‐Saharan  Africa. International Water Management Institute (IWMI).  Jiang, L., O’Neill, B.C., 2015. Global urbanization projections for the Shared Socioeconomic Pathways. Glob. Environ. Chang.  doi:10.1016/j.gloenvcha.2015.03.008  KC, S., Lutz, W., 2017. The human core of the shared socioeconomic pathways: Population scenarios by age, sex and level  of education for all countries to 2100. Glob. Environ. Chang. 42, 181–192. doi:10.1016/j.gloenvcha.2014.06.004  Konzmann, M., Gerten, D., Heinke, J., 2013. Climate impacts on global irrigation requirements under 19 GCMs, simulated  with a vegetation and hydrology model. Hydrol. Sci. J. 58, 88–105. doi:10.1080/02626667.2013.746495  Leclère, D., Havlík, P., Fuss, S., Schmid, E., Mosnier, A., Walsh, B., Valin, H., Herrero, M., Khabarov, N., Obersteiner, M.,  2014a. Climate change induced transformations of agricultural systems: insights from a global model. Environ. Res.  Lett. 9, 124018. doi:10.1088/1748‐9326/9/12/124018  Leclère, D., Havlík, P., Fuss, S., Schmid, E., Mosnier, A., Walsh, B., Valin, H., Herrero, M., Khabarov, N., Obersteiner, M.,  2014b. Climate change induced transformations of agricultural systems: insights from a global model. Environ. Res.  60    Lett. 9, 124018. doi:10.1088/1748‐9326/9/12/124018  Leimbach, M., Kriegler, E., Roming, N., Schwanitz, J., 2015. Future growth patterns of world regions – A GDP scenario  approach. Glob. Environ. Chang. doi:10.1016/j.gloenvcha.2015.02.005  Miao, Q., Shi, H., Gonçalves, J.M., Pereira, L.S., 2018. Basin irrigation design with multi‐criteria analysis focusing on water  saving and economic returns: Application to wheat in hetao, yellow river basin. Water (Switzerland) 10.  doi:10.3390/w10010067  Molden, D. (Ed.), 2007. Water for Food, Water for Life, A Comprehensive Assessment of Water Management in Agriculture.  International Water Management Institute ; Earthscan.  Mosnier, A., Obersteiner, M., Havlík, P., Schmid, E., Khabarov, N., Westphal, M., Valin, H., Frank, S., Albrecht, F., 2014.  Global food markets, trade and the cost of climate change adaptation. Food Secur. 6, 29–44. doi:10.1007/s12571‐ 013‐0319‐z  Müller, C., Cramer, W., Hare, W.L., Lotze‐Campen, H., 2011. Climate change risks for African agriculture. Proc. Natl. Acad.  Sci. U. S. A. 108, 4313–4315. doi:10.1073/pnas.1015078108  Nelson, G.C., Rosegrant, M., Koo, J., Robertson, R., Sulser, T., Zhu, T., Msangi, S., Ringler, C., Palazzo, A., Batka, M.,  Magalhaes, M., Lee, D., 2009. Climate change: Impact on agriculture and costs of adaptation, Food Policy.  doi:10.2499/089629535  Nelson, G.C., Rosegrant, M.W., Palazzo, A., Gray, I., Ingersoll, C., Robertson, R., Tokgoz, S., Zhu, T., 2010. Food Security,  Farming, and Climate Change to 2050: Scenarios, Results, Policy Options, Research reports IFPRI. International Food  Policy Research Institute. doi:10.2499/9780896291867  Nelson, G.C., Valin, H., Sands, R.D., Havlík, P., Ahammad, H., Deryng, D., Elliott, J., Fujimori, S., Hasegawa, T., Heyhoe, E.,  Kyle, P., Von Lampe, M., Lotze‐Campen, H., Mason d’Croz, D., van Meijl, H., van der Mensbrugghe, D., Müller, C.,  Popp, A., Robertson, R., Robinson, S., Schmid, E., Schmitz, C., Tabeau, A., Willenbockel, D., 2014a. Climate change  effects on agriculture: economic responses to biophysical shocks. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 111, 3274–9.  doi:10.1073/pnas.1222465110  Nelson, G.C., van der Mensbrugghe, D., Ahammad, H., Blanc, E., Calvin, K., Hasegawa, T., Havlik, P., Heyhoe, E., Kyle, P.,  Lotze‐Campen, H., von Lampe, M., Mason d’Croz, D., van Meijl, H., Müller, C., Reilly, J., Robertson, R., Sands, R.D.,  Schmitz, C., Tabeau, A., Takahashi, K., Valin, H., Willenbockel, D., 2014b. Agriculture and climate change in global  scenarios: why don’t the models agree. Agric. Econ. 45, 85–101. doi:10.1111/agec.12091  NEPAD, N.P. for A.D., 2003. Comprehensive Africa Agriculture Development Programme Process and scope of the  Agriculture Programme. New Partnership for Africa’s Development (NEPAD); United Nations’ Food and Agriculture  Organisation (FAO), Midrand, South Africa.  O’Neill, B.C., Kriegler, E., Ebi, K.L., Kemp‐Benedict, E., Riahi, K., Rothman, D.S., van Ruijven, B.J., van Vuuren, D.P., Birkmann,  J., Kok, K., Levy, M., Solecki, W., 2017. The roads ahead: Narratives for shared socioeconomic pathways describing  world futures in the 21st century. Glob. Environ. Chang. 42, 169–180. doi:10.1016/j.gloenvcha.2015.01.004  Palazzo, A., Brozović, N., 2014. The role of groundwater trading in spatial water management. Agric. Water Manag. 145,  50–60. doi:10.1016/j.agwat.2014.03.004  Palazzo, A., Havlik, P., Leclere, D., van Dijk, M., Deppermann, A., 2017. Hotspots in land and water resource uses on the way  toward achieving the Sustainable Development Goals, in: Impacts World Conference. Potsdam.  Palazzo, A., Willaarts, B., Magnuszewski, P., Burek, P., Kahil, T., Tang, T., Byers, E., Pachauri, S., Krisztin, T., Riahi, K., Krey, V.,  Wada, Y., Langan, S., Obersteiner, M., Havlik, P., 2018. Integrated solutions for water, energy, and land nexus  management the Zambezi Basin : stakeholder engagement and modeling, in: 3rd Zambezi Basin Stakeholders’  Forum: Water‐ Energy‐Food‐Ecosystems (WEFE) Nexus for Socio‐ Economic Benefits in the Zambezi River Basin.  ZAMCOM, Lilongwe, Malawi.  Pastor, A., Palazzo, A., Havlik, P., Obersteinner, M., Kabat, P., Ludwig, F., 2016. The future of irrigated agriculture under  environmental flow requirements restrictions, in: European Geosciences Union (EGU) General Assembly. Vienna,  Austria.  Pastor, A. V., Ludwig, F., Biemans, H., Hoff, H., Kabat, P., 2014. Accounting for environmental flow requirements in global  water assessments. Hydrol. Earth Syst. Sci. 18, 5041–5059. doi:10.5194/hess‐18‐5041‐2014  Portmann, F.T., Siebert, S., Döll, P., 2010. MIRCA2000‐Global monthly irrigated and rainfed crop areas around the year  2000: A new high‐resolution data set for agricultural and hydrological modeling. Global Biogeochem. Cycles 24, n/a‐ n/a. doi:10.1029/2008GB003435  61    Robinson, S., Mason‐D’Croz, D., Islam, S., Sulser, T.B., Robertson, R., Zhu, T., Gueneau, A., Pitois, G., Rosegrant, M.,  Technology, E. and P., 2015. The International Model for Policy Analysis of Agricultural Commodities and Trade  (IMPACT) Model Description for Version 3 (No. 1483), IFPRI Discussion Paper. Washington D.C.  Robinson, S., van Meijl, H., Willenbockel, D., Valin, H., Fujimori, S., Masui, T., Sands, R., Wise, M., Calvin, K., Havlik, P.,  Mason d’Croz, D., Tabeau, A., Kavallari, A., Schmitz, C., Dietrich, J.P., von Lampe, M., 2014. Comparing supply‐side  specifications in models of global agriculture and the food system. Agric. Econ. (United Kingdom) 45, 21–35.  doi:10.1111/agec.12087  Rogers, P., Bhatia, R., Huber, A., 1998. Water as a Social and Economic Good: How to Put the Principle into Practice, in: TAC  Background Paper No. 2. Global Water Partnership, p. 35.  Rosegrant, M.W.., Sulser, T.B.., Mason‐D’Croz, Daniel; Cenacchi, N., Nin‐Pratt, A., Dunston, S., Zhu, T., Ringler, C., Wiebe,  K.D.., Robinson, Sherman; Willenbockel, D., Xie, H., Kwon, H.‐Y., Johnson, T., Thomas, Timothy S.; Wimmer, F.,  Schaldach, R., Nelson, G.C.., Willaarts, B., 2017. Quantitative foresight modeling to inform the CGIAR research  portfolio. Project Report for USAID 225.  Roudier, P., Sultan, B., Quirion, P., Berg, A., 2011. The impact of future climate change on West African crop yields: What  does the recent literature say? Glob. Environ. Chang. 21, 1073–1083. doi:10.1016/j.gloenvcha.2011.04.007  Schmidhuber, J., Bruinsma, J., Boedeker, G., 2009. Capital requirements for agriculture in developing countries to 2050, in:  Expert Meeting on How to Feed the World in 2050.  Schmitz, C., van Meijl, H., Kyle, P., Nelson, G.C., Fujimori, S., Gurgel, A., Havlik, P., Heyhoe, E., D’Croz, D.M., Popp, A., Sands,  R., Tabeau, A., van der Mensbrugghe, D., von Lampe, M., Wise, M., Blanc, E., Hasegawa, T., Kavallari, A., Valin, H.,  2014. Land‐use change trajectories up to 2050: insights from a global agro‐economic model comparison. Agric. Econ.  45, 69–84. doi:10.1111/agec.12090  Simson, R., Tang, V.T., 2013. Food Security in ECOWAS, in: Fanta, E., Shaw, T.M., Tang, V.T. (Eds.), Comparative  Regionalisms for Development in the 21st Century: Insights from the Global South. Ashgate, pp. 159–177.  Taylor, K.E., Stouffer, R.J., Meehl, G.A., 2011. An Overview of CMIP5 and the Experiment Design. Bull. Am. Meteorol. Soc.  93, 485–498. doi:10.1175/BAMS‐D‐11‐00094.1  Toan, T.D., 2016. Water Pricing Policy and Subsidies to Irrigation : a Review. Environ. Process. 1, 1081–1098.  doi:10.1007/s40710‐016‐0187‐6  Turral, H., Svendsen, M., Faures, J.M., 2010. Investing in irrigation: Reviewing the past and looking to the future. Agric.  Water Manag. 97, 551–560. doi:10.1016/j.agwat.2009.07.012  Valin, H., Sands, R.D., van der Mensbrugghe, D., Nelson, G.C., Ahammad, H., Blanc, E., Bodirsky, B., Fujimori, S., Hasegawa,  T., Havlik, P., Heyhoe, E., Kyle, P., Mason‐D’Croz, D., Paltsev, S., Rolinski, S., Tabeau, A., van Meijl, H., von Lampe, M.,  Willenbockel, D., 2014. The future of food demand: understanding differences in global economic models. Agric.  Econ. 45, 51–67. doi:10.1111/agec.12089  van Beek, L.P.H., Wada, Y., Bierkens, M.F.P., 2011. Global monthly water stress: 1. Water balance and water availability.  Water Resour. Res. 47. doi:10.1029/2010WR009791  van Dijk, M., 2011. African Regional Integration: Implications for Food Security.  Van Koppen, B., Namara, R., Safilios‐Rothschild, C., 2005. Reducing Poverty and Gender Issues and Synthesis of Sub‐ Saharan Africa Case Study Reports (No. 101).  von Lampe, M., Willenbockel, D., Ahammad, H., Blanc, E., Cai, Y., Calvin, K., Fujimori, S., Hasegawa, T., Havlik, P., Heyhoe,  E., Kyle, P., Lotze‐Campen, H., Mason d’Croz, D., Nelson, G.C., Sands, R.D., Schmitz, C., Tabeau, A., Valin, H., van der  Mensbrugghe, D., van Meijl, H., 2014a. Why do global long‐term scenarios for agriculture differ? An overview of the  AgMIP Global Economic Model Intercomparison. Agric. Econ. 45, 3–20. doi:10.1111/agec.12086  von Lampe, M., Willenbockel, D., Ahammad, H., Blanc, E., Cai, Y., Calvin, K., Fujimori, S., Hasegawa, T., Havlik, P., Heyhoe,  E., Kyle, P., Lotze‐Campen, H., Mason d’Croz, D., Nelson, G.C., Sands, R.D., Schmitz, C., Tabeau, A., Valin, H., van der  Mensbrugghe, D., van Meijl, H., 2014b. Why do global long‐term scenarios for agriculture differ? An overview of the  AgMIP Global Economic Model Intercomparison. Agric. Econ. 45, 3–20. doi:10.1111/agec.12086  Wada, Y., Bierkens, M.F.P., 2014. Sustainability of global water use: past reconstruction and future projections. Environ.  Res. Lett. 9, 104003. doi:10.1088/1748‐9326/9/10/104003  Wada, Y., Flörke, M., Hanasaki, N., Eisner, S., Fischer, G., Tramberend, S., Satoh, Y., Van Vliet, M.T.H., Yillia, P., Ringler, C.,  Burek, P., Wiberg, D., 2016. Modeling global water use for the 21st century: The Water Futures and Solutions (WFaS)  62    initiative and its approaches. Geosci. Model Dev. 9, 175–222. doi:10.5194/gmd‐9‐175‐2016  Wada, Y., van Beek, L.P.H., van Kempen, C.M., Reckman, J.W.T.M., Vasak, S., Bierkens, M.F.P., 2010. Global depletion of  groundwater resources. Geophys. Res. Lett. 37, n/a‐n/a. doi:10.1029/2010GL044571  Wada, Y., Van Beek, L.P.H., Viviroli, D., Drr, H.H., Weingartner, R., Bierkens, M.F.P., 2011. Global monthly water stress: 2.  Water demand and severity of water stress. Water Resour. Res. 47. doi:10.1029/2010WR009792  Wada, Y., Wisser, D., Bierkens, M.F.P., 2014. Global modeling of withdrawal, allocation and consumptive use of surface  water and groundwater resources. Earth Syst. Dyn. 5, 15–40. doi:10.5194/esd‐5‐15‐2014  Warszawski, L., Frieler, K., Huber, V., Piontek, F., Serdeczny, O., Schewe, J., 2014. The Inter‐Sectoral Impact Model  Intercomparison Project (ISI–MIP): Project framework. Proc. Natl. Acad. Sci. 111, 3228–3232.  doi:10.1073/pnas.1312330110  Wichelns, D., 2010. Agricultural Water Pricing: United States, OECD: Sustainable Management of Water Resources in  Agriculture.  Winpenny, J., 2003. Financing water for all: Report of the World Panel on Financing Water Infrastructure (the “Camdessus  Report”), World Water Council, the 3rd World Water Forum and the Global Water Partnership.  You, L., Ringler, C., Wood‐Sichra, U., Robertson, R., Wood, S., Zhu, T., Nelson, G., Guo, Z., Sun, Y., 2011. What is the  irrigation potential for Africa? A combined biophysical and socioeconomic approach. Food Policy 36, 770–782.  doi:10.1016/j.foodpol.2011.09.001  You, L.Z., 2008. Africa Infrastructure Country Diagnostic: Irrigation Investment Needs in Sub‐Saharan Africa (No. 48213),  Background Paper 9.    63