Policy Research Working Paper 9144 Salt of the Earth Quantifying the Impact of Water Salinity on Global Agricultural Productivity Jason Russ Esha Zaveri Richard Damania Sébastien Desbureaux Jorge Escurra Aude-Sophie Rodella Water Global Practice February 2020 Policy Research Working Paper 9144 Abstract Salinity in surface waters is on the rise throughout much of water salinity on yields. The analysis trains a machine-learn- the world. Many factors contribute to this change, includ- ing model to predict salinity globally, to simulate average ing increased water extraction, poor irrigation management, global food losses over 2000–13. These losses are found to and sea-level rise. To date no study has attempted to quan- be high, in the range of the equivalent of 124 trillion kilo- tify the impacts on global food production. This paper calories, or enough to feed more than 170 million people develops a plausibly causal model to test the sensitivity of every day, each year. Global maps building on these results global and regional agricultural productivity to changes in show that pockets of high losses occur on all continents, but water salinity. To do so, it utilizes several local and global the losses can be expected to be particularly problematic in data sets on water quality and agricultural productivity and regions already experiencing malnutrition challenges. a model that isolates the impact of exogenous changes in This paper is a product of the Water Global Practice. 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/prwp. The authors may be contacted at Jruss@worldbank.org, ezaveri@worldbank.org, sebdburo@gmail.com, rdamania@worldbank.org, jorgejoseescurra@hotmail.com and arodella@ worldbank.org. 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 Salt of the Earth: Quantifying the Impact of Water Salinity on Global  Agricultural Productivity    Jason Russ, Esha Zaveri, Richard Damania, Sébastien Desbureaux, Jorge Escurra, Aude‐Sophie Rodella                                          JEL Classification: Q10, Q11, Q15, Q25, Q53  Keywords: Agriculture, Salinity, Productivity, Food Security, Water Quality,       1. Introduction  Policy discussions surrounding agricultural water use tend to revolve around water scarcity and variability,  and  its  impact  on  agricultural  productivity.  While  these  are  indeed  critical  areas  of  focus,  particularly  in  the  context  of  climate  change  induced  rainfall  variability,  challenges  from  water  quality  constitute  an  equally important threat that is currently underappreciated. Over‐extraction of surface and groundwater,  sea‐water intrusion, rainfall variability, and poor irrigation water management all contribute to increased  salinization of water supplies and in many regions, with deleterious effects on crop production.  Although  the  harm  that  saline  soil  and  water  can  have  on  agricultural  productivity  is  well  known,  and  indeed has a long history, to date there has been no attempt to quantify this impact globally. In this paper,  we  take  advantage  of  several  regional  and  global  data  sets  on  agricultural  productivity,  land  use,  and  water  quality  and  estimate  the  average  impact  of  high  levels  of  salinity  in  surface  water  on  crop  production.  We  start  with  regional  analyses  in  the  Mekong  River  Basin  and  river  basins  of  India  where  high‐quality data exist. Using hydrological models and data on surface water irrigation, we link agricultural  productivity to upstream water quality monitoring stations which indicate the levels of water salinity that  is flowing onto downstream fields for irrigation. By controlling for confounding factors which also impact  agricultural productivity (such as rainfall, temperature, and geographic factors), and carefully accounting  for  the  direction  of  stream  flow,  we  isolate  the  impact  of  plausibly  exogenous  changes  in  electrical  conductivity  (EC),  the  most  commonly  used  measure  of  salinity  in  water,  on  downstream  agricultural  yields.  We  then  expand  the  sample  and  conduct  the  same  analysis  using  monitoring  stations  from  the  GEMStat database, which covers regions in 36 countries around the world.  These estimates are then used to simulate the average annual fall in yields due to saline waters. Impacts  on  crop  production  are  seen  at  relatively  low  levels  of  salinity  and  tend  to  rise  at  a  near  linear  rate  as  water  salinity  rises.  A  satellite‐based  measure  of  agricultural  productivity,  combined  with  estimated  elasticities of agricultural yields to saline surface water, and globally modeled data on water salinity reveal  significant annual losses in food production. A simulation of global food losses due to salinity is performed  by training a predictive model of EC at a 0.5 degree grid between 1992 and 2013, and by combining these  predictions with the elasticities we estimated. It is estimated that water salinity reduces global agricultural  production by 124 trillion kilocalories per year, the equivalent annual food budget of 170 million people.  These results suggest that saline surface and irrigation water are a global concern for food security that is  underappreciated and deserves greater attention.  The relationship between saline water and agricultural production is well known and documented as far  back  as  ancient  Sumer  (Thompson  2004).  Salt  can  interfere  with  crop  growth  in  a  variety  of  ways;  by  displacing  other  important  nutrients  like  nitrogen  and  phosphorus,  interfering  with  photosynthesis  and  chlorophyll  production,  withdrawing  water  from  surrounding  soil,  and  increasing  plant  energy  requirements  for  extracting  water  from  soil  (Warrence,  Bauder,  and  Pearson  2002).  Crops  are  not  universally  or  uniformly  impacted  by  salinity.  Plants  that  have  higher  Na+  and  Cl− concentrations  in  their  leaves  tend  to  be  more  salt‐tolerant  as  it  reduces  the  amount  of  salt  ions  that  enter  plant  cells  through  osmosis  (Munns  and  Gilliham  2015).  Recently  it  has  been  estimated  that  approximately  1,125  million  hectares  of  land  are  salt‐affected,  of  which  approximately  76  million  hectares  have  been  salinized  by  human‐induced activities (Sanower 2019).  2    To  our  knowledge,  there  has  been  no  global  study  attempting  to  estimate  the  impact  of  salinity  on  crop  production.  The  literature  on  this  topic  is  composed  primarily  of  regional  estimates  based  on  crop  production models or crop specific analyses which examine sensitivity to salinity for specific crops. Recent  regional  estimations  include  Dam  et  al.  (2019),  which  finds  that  in  central  Vietnam,  for  each  1  percent  increase  in  EC  levels,  yields  of  paddy  rice  decline  by  0.24  percent.  Clarke  et  al.  (2015)  estimate  that  in  coastal  Bangladesh,  irrigating  with  saline  surface  and  groundwater  will  reduce  crop  yields  by  at  least  25  percent  by  the  end  of  the  century.  Similarly,  Dasgupta  et  al.  (2014)  estimate  that  rice  yields  will  fall  by  15.6  percent  in  by  2050  in  9  coastal  districts  in  Bangladesh  due  to  climate  induced  increases  in  salinity.  Genua‐Olmedo et al. (2016) find that in the Ebro Delta in Northeast Spain, rice productivity will fall by up  to 50 percent by 2100 due to the effects of sea‐level rise on soil salinity.   A deep scientific literature  exists on the  sensitivity of  specific  crops to salinity. A  thorough review of this  literature  was  conducted  by  Tanji  and  Kielen  (2002)  where  threshold  and  slope  values  for  81  crops  in  terms  of  EC  are  collected  and  listed.1  Similarly,  Machado  and  Serralheiro  (2017)  review  the  literature  on  salt  tolerance  of  vegetables.  In  table  2  they  compare  soil  salinity  and  irrigation  water  salinity  tolerance  thresholds  (i.e.  the  EC  at  which  yields  begin  to  decline)  for  19  common  vegetables.  They  find  that  vegetables  generally  have  a  soil  salinity  tolerance  below  250  mS/m,  and  that  irrigation  water  tolerances  are generally around 30‐50 percent less than soil salinity tolerances. Several more recent studies examine  specific crops. For example, Rameshwaran et al. (2016) find that sweet peppers become sensitive to water  salinity at levels exceeding 143 mS/m and decline by a slope of 11 percent thereafter. Arslan et al. (2015)  found  that  yields  of  chickpeas,  lentils,  and  fava  beans  fell  by  50  percent  when  EC  in  irrigated  water  exceeded  420,  440,  and  520  mS/m,  respectively.  This  implies  that  based  on  the  staple  diet  of  countries,  salinity may have an amplified impact on countries relying on agricultural production that is more salinity  sensitive. While crop based studies are informative, they do not provide an indication of the global loss of  food  production  due  to  salinity.    To  address  this  issue,  this  paper  provides  estimates  of  the  average  impacts on yields across all crops using a variety of recently available data sources and finds a remarkably  stable yield response function that holds across wide geographies.    2. Data  To estimate the impact of water salinity on global agricultural productivity, we use several georeferenced  data sets related to water quality, agricultural yields, land cover, and weather. A description of these data  sets can be found below and summary statistics are provided in Table 1.  2.1 Water Quality  Data on electrical conductivity (EC) were used to measure salinity in water. EC measures the ability of an  electrical charge to pass through water. Distilled, or deionized water is a very poor conductor of electricity  and as dissolved ions in water increase, it becomes a better conductor. In surface and groundwaters, these  ions  are  generally  dissolved  salts,  which  is  why  EC  is  a  widely  used  indicator  of  water  salinity  (Miller,  Bradford, and Peters 1988). EC as a measure of salinity has the added benefit of being easily measured at  monitoring stations or with handheld monitors, making it a very widely available water quality indicator.                                                                1  See Tanji and Kielen (2002) Table A1.1 for values and list of studies.  3    Three distinct data sets were used to measure surface water quality. These data sets are from the Mekong  River Basin Commission (MRC), the Central Water Commission (CWC) of India, and GEMStat of the United  Nations  Global  Environmental  Monitoring  system  for  freshwater  (UNGEMs).  Table  2  summarizes  these  data sets.  The MRC data span four countries (Cambodia, Lao PDR, Thailand, and Vietnam)  and cover  the  main  tributaries  of  the  Mekong  River.  Of  the  121  stations  with  data  on  EC,  23  are  in  Cambodia  and  Lao  PDR, 21 are in Thailand, and 54 are in Vietnam (figure 1).  In India, the Central Water Commission or CWC (under the umbrella of the Ministry of Water Resources)  maintains a network of 375 river monitoring stations throughout India that cover almost all major river  basins in the country. Water samples are taken at specific time intervals (monthly or quarterly), and  then sent to regional laboratories for analysis.     Finally, the GEMStat data from UNGEMS are used for the global analysis. These data are collected by the  United National Environmental Programme (UNEP) and self‐reported by participating countries. GEMStat  contains  over  3  million  observations  for  224  water  quality  parameters  in  71  countries.   EC  is  one  of  the  most  documented  pollutants  in  GEMstats  with  167,914  observations  of  EC  in  1,719  stations  and  71  countries.   As  with  the  Indian  CWC  data,  frequency  of  observations  varies  significantly  across  countries  and  monitoring  stations.  Some  monitoring  stations  have  multiple  observations  per  month  while  others  have  seasonal  or  annual  observations  (e.g.,  one  station  in  Japan  has  1,721  observations  of  EC  only).  For  all the data sets, observations at a single monitoring station are collapsed at the annual level. This leaves  us with a panel data set of year/station observations.     2.2 Agricultural Productivity and Land Use  To  measure  changes  in  agricultural  productivity,  we  use  a  satellite‐based  estimate  of  net  primary  production (NPP). NPP is linearly related to the amount of solar energy that plants absorb over a growing  season  (Running  et  al.  2004).  There  is  substantial  evidence  that  there  is  a  strong  positive  correlation  between satellite‐derived estimates of NPP and crop yields (Lobell et al. 2002; Lu and Zhuang, 2010; Tum  and Gunther  2011), and for this reason it is a frequently used proxy of yields in the economics literature  (Strobl and Strobl, 2011; Blanc and Strobl, 2013; Blanc and Strobl, 2014; Zaveri, Russ, and Damania 2019).2   Our  time‐varying  NPP  data  come  from  the  moderate  resolution  imaging  spectroradiometer  (MODIS),  whose  data  start  in  2000.  We  use  the  annual  MOD17A3  measures  from  2000‐2013  generated  by  the  Numerical Terradynamic Simulation Group (NTSG) at the University of Montana (Zhao et al., 2005) which  corrects for cloud contamination prevalent in MODIS land products.3                                                                2  A closely related measure to NPP is the normalized difference vegetation index (NDVI). NDVI when combined with  growing  season  data  of different crops  can also  provide a measure  of  plant health  and physical  productivity  that  is  directly related to NPP. For instance, MODIS‐NPP is determined using NDVI along with other factors (Running et al.  2004),  and  in  general,  NDVI  is  considered  a  good  predictor  for  NPP.  However,  without  knowing  the  time‐varying  distribution  of  crops  underlying  the  global  land  cover  data,  we  cannot  accurately  estimate  the  corresponding  growing season data and therefore, cannot measure the maximum NDVI during the growing season.    3  The improved MOD17 by the NTSG is a post‐reprocessed data set that corrects for cloud‐contamination in NASA’s  MOD17 data set.  4    Our interest is in estimating NPP from cropland, as opposed to natural forests or vegetation. To do so, we  make  use  of  a  new  and  unique  land  cover  data  set  developed  by  the  European  Space  Agency’s  (ESA)  Climate Change Initiative. This data set provides information on 37 land cover classes based on the United  Nations  Land  Cover  Classification  System  at  a  300m  resolution.  The  data  rely  on  state‐of‐the‐art  reprocessing  of  four  different  satellite  missions  (MERIS,  SPOT‐VGT,  AVHRR,  and  PROBA‐V).4  We  use  a  cross‐walking  table  from  Poulter  et  al.  (2015)  that  characterizes  plant  functional  types  across  the  ESA  classes to guide the grouping of classes into a single cropland category.5  Our  final  data  measure  changes  in  NPP  for  each  0.1‐degree  gridcell  (approximately  11x11  km  at  the  equator) which contains a minimum level of cropland in the year 2000 (the first year of our data set).  There  are  trade‐offs  when  choosing  the  minimum  level  of  cropland  for  a  gridcell  to  contain  to  be  included the analysis. Too low of a threshold and the analysis will include gridcells which are dominated  by natural vegetation or urban land, and thus of no interest to the study, potentially biasing the results.  Too  high  of  a  threshold  and  the  analysis  becomes  too  restrictive,  where  only  agriculture  situated  in  large  farming  communities  is  included.  For  this  reason,  we  test  a  range  of  thresholds,  with  the  main  analysis using a 30% cropland minimum threshold to be included in the analysis, and robustness checks  using 75% and 90% thresholds.  2.3 Irrigation Data  Gridcells  included  in  this  analysis  are  restricted  to  those  where  it  is  believed  that  agriculture  is  irrigated.  This  ensures  that  the  EC  measured  in  the  surface  water  is  like  the  EC  in  the  water  which  is  feeding  the  crops.  In  India,  data  on  irrigation  by  district  were  obtained  from  the  Ministry  of  Agriculture  and  the  International  Crops Research Institute for the Semi‐Arid Tropics.  Only districts for which greater  than 50  percent of agricultural land is irrigated by surface irrigation are included in the analysis (see Figure 2).  For the Mekong River basin analysis, as well as the global analysis, data on irrigation were obtained from  Food  and  Agriculture  Organization’s  Global  Map  of  Irrigated  Areas  (GMIA)  version  5.0.6  GMIA  gives  a  global raster of area equipped for irrigation for the year 2005 at a resolution of 0.083 degrees. These data  were  aggregated  up  to  the  0.1‐degree  gridcell  described  in  the  previous  section,  and  gridcells  are  only  included  if  some  land  area  is  equipped  for  irrigation  according  to  GMIA.  GMIA  does  not  distinguish  between  groundwater  irrigation  and  surface  water  irrigation.  For  the  Mekong  analysis,  this  is  not  a  concern, as surface water irrigation comprises 91 percent of total irrigation in Thailand, 99 percent in Lao  People’s  Democratic  Republic  and  Vietnam,  and  100  percent  in  Cambodia  (FAO  2016).  Thus,  we  can  be  reasonably confident that nearly all the NPP included in the analysis is irrigated using surface waters.   For  the  wider,  global  study,  there  is  unfortunately  no  way  to  distinguish  between  ground  and  surface  irrigated  crops.  However,  it  is  well‐known  that  ground  and  surface‐water  bodies  interact  with  each  other. Various studies in the hydrological literature have begun to show that groundwater can be a major  and potentially long‐term contributor to contamination of surface water (e.g. Yu et al. 2018; Delsman et  al.,  2015;  De  Louw  et  al.,  2010;  Holman  et  al.,  2008). The  interactions  between  river  water  and                                                               4  https://www.esa‐landcover‐cci.org/.  5  We aggregate land cover categories 10 through 30 to a single cropland class. This is also consistent with the widely‐ used global vegetation classification scheme of the International Geosphere Biosphere Programme (IGBP).  6  The surface irrigation data set is available here:  http://www.fao.org/nr/water/aquastat/irrigationmap/index10.stm.  5    groundwater  are  determined  by  the  relative  difference  between  groundwater  level  and  river  stage  (Mukherjee  et  al.,  2018).   In  regions  that  are  exposed  to  over‐extraction  of  groundwater,  the  resulting  lower  discharge  can  reduce  groundwater’s  contribution  to  the  baseflow  and  can  substantially  decrease  the streamflow of rivers (Mukherjee, 2018).  This in turn can enhance salt concentrations in rivers because  of  lower  dilution  capacity.  Excessive  irrigation  can  also  raise  water  tables  from  saline aquifers and  cause seepage of saline groundwater into freshwater (Mateo‐Sagasta et al., 2010).  2.4 Weather Data  Our  weather  data  come  from  Matsuura  and  Willmott  (2001).  This  gridded  data  set  contains  monthly  observations  of  precipitation  and  average  temperature  at  the  0.5  degree  gridcell  level.  We  transform  these data into average monthly temperature, and total precipitation (mm), per year, for each gridcell.   3. Empirical Strategy  To  determine  the  impact  of  saline  water  on  crop  productivity,  we  estimate  a  crop  production  function.  Specifically, we estimate the following equation:  log ∗ ∗ θ ∗        (1)  where    is  net  primary  productivity  in  gridcell  i  of  year  t;    is  a  measure  of  water  quality;    are  measures  of  temperature  and  rainfall;    are  gridcell  fixed  effects,  which  account  for  time  invariant  factors  which  impact  agricultural  productivity;    are  year  fixed  effects;  and  θ ∗   are  region  specific  time  trends,  to  account  for  local  changes  in  economic  or  political  structures  which  may  impact agricultural production.   As discussed in the prior section, several restrictions are placed on the data set to ensure accuracy. First,  only gridcells with at least 30 percent cropland according to the ESA data set are included. In robustness  checks,  this  threshold  is  changed  to  75  percent  and  90  percent.  Agriculture  in  gridcells  must  also  be  irrigated, as described in section 2.3. Gridcells must be no more than 100 kilometers from their matched  monitoring station, to ensure that water quality at the station accurately reflects irrigation water quality.  This  threshold  is  somewhat  arbitrary  and  chosen  to  balance  two  competing  factors:  higher  distance  thresholds reduce the average relationship between measured upstream water quality and actual water  quality in the gridcell, while lower distance thresholds reduce the number of observations in our study. In  section 5 we present results where this threshold is varied for robustness.  In order  to avoid bias caused by reverse  causality,  gridcells are carefully  matched to monitoring stations  which are strictly upstream from them. It is well known that if drainage is not carefully managed, irrigated  agriculture can impact the salinity of discharged water. Thus, downstream water salinity can be impacted  by upstream agricultural production. In addition, water extractions for agriculture or other uses can also  impact  downstream  salinity  levels.  Thus,  to  ensure  that  the  impact  of  water  salinity  on  agricultural  production  is  properly  identified  and  that  salinity  levels  are  entirely  exogenous,  a  careful  matching  of  gridcells  to  upstream  monitoring  stations  was  done.  In  the  Mekong  and  India  analyses,  this  was  done  through  the  use  of  a  hydrological  connectivity  approach,  where  the  streamflow  from  each  gridcell  was  traced upstream until a monitoring station was found.  The hydrological connectivity approach is a process  in which areas of land (such as districts or grid cells) are connected to water quality stations through the  drainage  network  based  on  the  direction  of  surface  runoff.   To  achieve  this  process,  the  following  steps  6    were  taken:  (i)  delineation  of  the  drainage  network  of  the  study  area;  (ii)  connecting  the  areas  of  land  (districts in India and grid cells in the Mekong) with the drainage network; (iii) identifying the areas of land  which are being impacted by the water quality stations following the drainage path; and (iv) obtaining the  distance  between  water  quality  station  and  each  of  the  districts  and  grids.  For  tractability,  this  process  was changed for the global analysis. Here, given the wide geographic range of monitoring stations across  the  world,  tracing  streamflows  was  deemed  infeasible.  Thus  instead,  gridcells  were  matched  to  the  nearest monitoring station that is at a higher elevation than  the gridcell itself. Since water  can only flow  from  higher  elevations  to  lower  elevations,  this  still  ensures  water  can  only  flow  from  the  monitoring  station into the gridcell, and not the other way around.  4. Main Results  Beginning with the Mekong analysis, results for estimating equation 1 are shown in figure 4a. A threshold  of  100  millisiemens  per  meter  (mS/m)  is  used  to  test  for  impacts.  This  threshold  is  where  the  Mekong  River  Commission  and  other  sources  estimate  that  one  should  start  seeing  impacts  on  irrigated  crops  (Kongmeng  and  Larsen  2014;  Tanji  and  Kielen  2002).  The  figure  plots  of  the  coefficient  of  the  binary  variable indicating observations where electrical conductivity in the upstream monitoring station exceeds  100 mS/m. Each plotted coefficient is from a different regression where the restriction on cropland within  each  gridcell  is  varied  from  30  percent,  75  percent,  and  90  percent.  Results  show  that  when  EC  exceeds  100  mS/m,  there  is  a  reduction  in  agricultural  productivity  of  5.7‐8.2  percent.  As  the  cropland  requirements  become  more  restrictive,  the  point  estimate  increases  slightly,  though  it  is  not  very  sensitive. Figure 4b shows the similar results for the India data set. Like the Mekong region, productivity  falls  by  5.5‐6.6  percent  when  EC  exceeds  this  threshold.  This  threshold  is  exceeded  by  approximately  5  percent  of  observations  in  both  India  and  the  Mekong  River  basin.  Results  using  the  GEMStat  data  are  shown  in  figure  4c.  Globally,  it  is  found  that  when  EC  exceeds  100  mS/m,  yields  decline  by  11.0  to  13.5  percent.   Next, we estimate a more flexible model. Figure 5 shows results from creating six bins of EC, each 40mS/m  wide,  with  the  0‐40mS/m  bin  as  the  comparison  group.  The  line  graph  displays  the  change  in  yields  (left  axis)  due  to  a  corresponding  EC  value  shown  on  the  x‐axis.  Results  show  a  nearly  linear  decline  in  yields  as  EC  rises.  Even  when  EC  is  in  the  lowest  bin,  at  40‐80  mS/m,  the  decline  in  yields  is  statistically  detectable,  and  significant  in  magnitude  at  between  5.2  and  7.4  percent,  relative  to  the  omitted  bin.  Further, the regression is not sensitive to changing the cropland land use restriction, as all point estimates  are  within  a  tight  range  and  all  95  percent  confidence  intervals  overlap.  The  bar  graphs  display  the  percentage of observations falling into  each of the  buckets and  correspond to the right‐axis. Across all 3  samples, non‐impacted observations (0‐40 mS/m) represent about 50‐60 percent of the sample. The next  bin (40‐80 mS/m) is about 30 percent of the sample, and all subsequent bins are less than 10 percent.   5. Robustness Tests  In this section we present results from two additional specifications that have been tested to corroborate  the  main  results  presented  in  section  4.  First,  we  show  results  where  we  vary  the  distance  threshold  to  each  upstream  monitoring  station.  Then  we  show  results  where  we  control  for  other  water  quality  parameters in the same regression.   7    Here we present results from all three regional analyses for thresholds of 50km and 150km, alongside the  main results. Tables 3‐4 present results for the Mekong River Basin, India, and global results, respectively.  In each table, results from 9 regressions are shown. The specification across all regressions are the same,  with  the  only  variation  coming  from  the  distance  to  monitoring  station  threshold  and  the  share  of  cropland threshold. By changing the distance threshold, the station that each gridcell is matched to does  not change, as gridcells are always matched to their nearest upstream station. Rather, what is changed is  the sample of gridcells that are included in  the regression, with more gridcells included as  the threshold  increases.  Note  that  in  each  table,  columns  2,  5,  and  8  are  the  regressions  depicted  in  4  for  cropland  thresholds  of  30,  75,  and  90  percent,  respectively.  In  all  regions,  the  coefficient  on  EC  is  not  sensitive  to  changes in the monitoring station distance threshold. Similarly, weather control variables as not sensitive  as well, implying that changes to the sample to not have a significant effect on the estimates.  We next test different thresholds of high EC tested for in the Mekong River Basin and India regions. In the  main  results,  we  use  100mS/m.  The  true  sensitivity  of  agriculture  to  EC  varies  by  crop.  The  original  threshold  was  chosen  as  this  is  the  recommendation  made  by  the  Mekong  River  Commission  and  other  sources as to where one should start seeing impacts on irrigated crops (Kongmeng and Larsen 2014; Tanji  and Kielen 2002). However, as shown in figure 5, impacts globally are found at lower values of EC. While  the  Mekong  River  Basin  and  India  data  sets  do  not  offer  enough  variation  to  precisely  estimate  a  semi‐ parametric  model  like  that  in  figure  5,  we  do  use  alternative  cut  offs  of  75  and  125  mS/m.  Results  are  shown  in  Tables  6  and  7  for  the  Mekong  River  Basin  and  India,  respectively.  In  both  cases,  we  see  that  impacts are found at all thresholds. In both cases, results are monotonic and scale with the threshold that  is used.  6. Simulating Global Impacts of Water Salinity on Agricultural Production  The  results  of  this  paper  demonstrate  just  how  sensitive  global  agricultural  production  is  to  salinity  in  water.  Using  this  information,  we  perform  a  simulation  to  quantify  the  magnitude  of  agricultural  losses  that saline water causes. The GEMStat database, though having wide global coverage, does not cover all  land  where  there  is  agricultural  production.  Notably,  big  gaps  in  the  data  are  present  in  China  and  Sub‐ Saharan Africa, two major agricultural areas where high salinity might be a problem (Figure 3).   To fill gaps in the GEMS data, we train a machine learning model to predict continuous values of EC globally  at  a  0.5‐degree  scale  between  1992  and  2013.   More  specifically,  we  construct  a  data  set  covering  the  drivers of salinity identified in the scientific literature and use a Random Forest algorithm which finds the  best fit between observed and predicted values over other commonly used algorithms (linear regressions,  support vector machines, etc.). To estimate the model, we proceed as follows.  First, we combine EC data  from  India,  the  Mekong  Basin  and  GEMStat  to  have  the  broadest  geographical  coverage  as  possible.  Second, we randomly split our data set between a training sample (80% of the observations) and a testing  sample  (20%  of  the  observations).    Third,  we  train  the  model  on  the  testing  sample  and  assess  the  predictive power on the testing sample.  Fourth, we choose the best model as the one that maximizes the  correlation coefficient between observed and predicted values in the testing sample.  Finally, we use the  best  model  to  predict  EC  for  every  year  between  1992  and  2013  globally  at  a  0.5  degree  scale.   More  information on the covariates used and the estimation procedure can be found in Desbureaux et al (2019),  which  extends  the  approach  to  more  parameters.  The  correlation  coefficient  between  observed  and  predicted  values  of  EC  in  the  testing  sample  is  88  percent.   Figure  6  shows  the  average  predicted  EC  for  each gridcell from 1992‐2013. Where values are poorly predicted, the predicted EC tends to be lower than  8    observed EC. Consequently, the results can be interpreted as conservative predictions of the risk of high  salinity.  Using the coefficients shown in figure 5 (based on 30 percent cropland), annual changes in NPP, and the  EC  data  set  described  above,  we  estimate  annual  losses  in  agricultural  productivity  due  to  EC  for  each  0.5x0.5‐degree  gridcell  where  cropland  exceeds  30  percent  of  landcover,  globally.  We  then  convert  the  resulting loss of NPP to kilocalorie equivalents, following Strobl and Strobl (2011) and Imhoff et al. (2014).  Globally,  average  annual  losses  from  2001‐2013  due  to  saline  water  total  124  trillion  kilocalorie‐ equivalents. In total, assuming 2,000 calories/person/day, these calories represent enough food to cover  the food budgets of 170 million people, annually.   The  distribution  of  these  losses  is  shown  in  Figure  7.  With  the  exception  of  Sub‐Saharan  Africa,  where  most food production is rainfed, all continents have large hotspots. Very wet regions, such as the Amazon  basin,  Southeast  Asia,  and  the  southeastern  United  States  also  avoid  losses  from  salinity,  despite  being  important agricultural zones. Figure 8 aggregates losses by countries and shows further that the impact is  generally not correlated with development level. The United States is the country with the largest loss of  agricultural  production,  losing  the  equivalent  of  32  trillion  calories  per  year,  more  than  double  that  of  Argentina, the country with the next largest losses.    7. Conclusions  Addressing  water  quality  needs  for  agriculture  is  a  tremendous  challenge.  With  agriculture  responsible  for 70 percent of freshwater abstractions globally, and the need for an additional 20 percent increase in  water  withdrawals  by  2050  to  feed  a  population  of  9  billion,  the  problems  of  water  scarcity  often  overshadow those of water quality. Nevertheless, the results in this paper demonstrate that yield losses  due to saline water are significant and deserve more attention.   There  is  no  one‐size‐fits‐all  solution  to  reducing  salinity  in  irrigation  waters.  Solutions  vary  greatly  by  location and context. In some regions, it will require better irrigation management, to ensure that the salt  balance remains low and steady. Well‐designed irrigation drainage systems can accomplish this while also  preventing waterlogging, which can also be harmful to crop productivity. Still, drainage systems must be  carefully  designed  to  ensure  that  they  do  not  remove  too  much  salt  from  soil  layers.  If  draining  systems  do not specifically target the root layer of the soil, they may end up removing more salt from the soil than  was  applied  by  irrigation.  This  will  cause  an  increase  in  the  salt  load  of  the  water  leaving  the  field,  and  impact downstream water users (Christen, Ayars, and Hornbuckle 2001).  Dealing  with  over‐extraction  is  also  important  for  reducing  the  occurrence  of  salinity  in  water.  Over‐ extraction can exacerbate water salinity through reduced dilution of downstream water. Salt, at low levels  of  concentration,  can  be  benign—it  is  only  once  those  concentration  levels  become  too  high  that  productivity  declines.  Removing  less  water  from  the  system  is  therefore  the  easiest  way  to  prevent  concentrations  from  becoming  too  high.  The  link  between  over‐extraction  and  salinity  also  has  the  potential to lead to a vicious cycle of salinization if higher salinity levels lead to increased extraction, and  therefore  increased  salinity.  The  urgency  is  particularly  acute  for  countries  already  exposed  to  malnutrition and climate variability, as in the case of South Asia.    Adaptation  through  crop  choice  decisions  becomes  necessary  when  reducing  salinity  in  water  is  too  difficult  or  costly.  As  discussed  above,  crops  have  different  tolerance  levels  to  saline  water,  with  some  9    crops  experiencing  large  yield  declines  at  relatively  low  levels  of  EC,  and  others  tolerant  of  EC  levels  in  excess of 1,000 mS/m. The costs and benefits of switching crop varieties, relative to other salt‐mitigation  strategies must be weighted at a local level to determine the best course of action for ensuring a healthy  agricultural economy, as well as ensuring food security.  References  Arslan, A., Majid, G. A., Abdallah, K., Rameshwaran, P., Ragab, R., Singh, M., & Qadir, M. (2016).  Evaluating the productivity potential of chickpea, lentil and faba bean under saline water irrigation  systems. Irrigation and drainage, 65(1), 19‐28.  Blanc, E., & Strobl, E. (2013). The impact of climate change on cropland productivity: evidence from  satellite based products at the river basin scale in Africa. Climatic change, 117(4), 873‐890.  Blanc, E., & Strobl, E. (2014). Is small better? A comparison of the effect of large and small dams on  cropland productivity in South Africa. The World Bank Economic Review, 28(3), 545‐576.  Clarke, D., Williams, S., Jahiruddin, M., Parks, K., & Salehin, M. (2015). Projections of on‐farm salinity in  coastal Bangladesh. Environmental Science: Processes & Impacts, 17(6), 1127‐1136.  Christen, E.W., J.E. Ayars, and J.W. Hornbuckle. 2001. “Subsurface Drainage Design and Management in  Irrigated Areas of Australia.” Irrigation Science 21 (1): 35–43.  Dam, T. H. T., Amjath‐Babu, T. S., Zander, P., & Müller, K. (2019). Paddy in saline water: Analysing  variety‐specific effects of saline water intrusion on the technical efficiency of rice production in  Vietnam. Outlook on Agriculture, 0030727019850841.  Delsman, J. R.: Saline Groundwater – Surface Water Interaction in Coastal Lowlands, PhD thesis, VU  University Amsterdam, Amsterdam, the Netherlands, 2015.  Desbureaux, S., van Vliet, M., Zaveri, E., Damania, R., Russ, J., Ribeiros, G., Rodella, A.S., and Mortier, F.  (2019) A Global Assessment of Water Quality Hotspots between 1992 and 2010 for the SDGs.  Dasgupta, S., Hossain, M. M., Huq, M., & Wheeler, D. (2014). Climate change, soil salinity, and the  economics of high‐yield rice production in coastal Bangladesh. The World Bank.  De Louw, P. G. B., Oude Essink, G. H. P., Stuyfzand, P. J., and van der Zee, S. E. A. T. M.: Upward  groundwater flow in boils as the dominant mechanism of salinization in deep polders, the Netherlands,  J. Hydrol., 394, 494–506, 2010.  FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations). 2016. AQUASTAT Main Database, FAO,  Rome. http://www.fao.org/nr/water/aquastat/data/query/index.html.  Genua‐Olmedo, A., Alcaraz, C., Caiola, N., & Ibáñez, C. (2016). Sea level rise impacts on rice production:  The Ebro Delta as an example. Science of The Total Environment, 571, 1200‐1210.  Holman, I. P., Whelan, M. J., Howden, N. J. K., Bellamy, P. H., Willby, N. J., Rivas‐Casado, M., and  McConvey, P.: Phosphorus in groundwater – an overlooked contributor to eutrophication, Hydrol.  Process., 22, 5121–5127, 2008  10    Imhoff, M. L., Bounoua, L., Ricketts, T., Loucks, C., Harriss, R., & Lawrence, W. T. (2004). Global patterns  in human consumption of net primary production. Nature, 429(6994), 870.  Lobell, D. B., Hicke, J. A., Asner, G. P., Field, C. B., Tucker, C. J., & Los, S. O. (2002). Satellite estimates of  productivity and light use efficiency in United States agriculture, 1982–98. Global Change Biology, 8(8),  722‐735.  Lu, X., & Zhuang, Q. (2010). Evaluating climate impacts on carbon balance of the terrestrial ecosystems  in the Midwest of the United States with a process‐based ecosystem model. Mitigation and adaptation  strategies for global change, 15(5), 467‐487  Machado, R., & Serralheiro, R. (2017). Soil salinity: effect on vegetable crop growth. Management  practices to prevent and mitigate soil salinization. Horticulturae, 3(2), 30.  Mateo‐Sagasta, J., & Burke, J. (2011). Agriculture and water quality interactions: a global overview.  SOLAW Background Thematic Report‐TR08, 46.  Miller, R. L., Bradford, W. L., & Peters, N. E. (1988). Specific conductance: theoretical considerations and  application to analytical quality control. US Government Printing Office.  Mukherjee A, Bhanja SNand Wada Y 2018 Groundwater depletion causing reduction of baseflow  triggering Ganges river summer drying Sci. Rep. 8 12049  Munns, R., & Gilliham, M. (2015). Salinity tolerance of crops–what is the cost?. New phytologist, 208(3),  668‐673.  Poulter, B., MacBean, N., Hartley, A., Khlystova, I., Arino, O., Betts, R., ... & Hagemann, S. (2015). Plant  functional type classification for earth system models: results from the European Space Agency's Land  Cover Climate Change Initiative. Geoscientific Model Development, 8, 2315‐2328.  Running, S. W., Nemani, R. R., Heinsch, F. A., Zhao, M., Reeves, M., & Hashimoto, H. (2004). A  continuous satellite‐derived measure of global terrestrial primary production. Bioscience, 54(6), 547‐ 560.  Sanower, Hossain (2019). Present Scenario of Global Salt Affected Soils, its Management and  Importance of Salinity Research. International Research Journal of Biological Sciences, 1: 1‐3.  Strobl E, Strobl RO (2011) The distributional impact of large dams: Evidence from cropland productivity  in Africa. Journal of Development Economics 96(2): 432‐450.  Tanji, K. K., and N. C. Kielen. 2002. Agricultural Drainage Water Management in Arid and Semi‐arid  Areas. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations.  Thompson, W.R. 2004. “Complexity, Diminishing Marginal Returns, and Serial Mesopotamian  Fragmentation.” Journal of World‐Systems Research 10 (3): 613–52.  Tum, M., & Günther, K. P. (2011). Validating modelled NPP using statistical yield data. biomass and  bioenergy, 35(11), 4665‐4674.  11    Warrence, N. J., Bauder, J. W., & Pearson, K. E. (2002). Basics of salinity and sodicity effects on soil  physical properties. Departement of Land Resources and Environmental Sciences, Montana State  University‐Bozeman, MT, 1‐29.  Yu, L., Rozemeijer, J., Van Breukelen, B. M., Ouboter, M., Van Der Vlugt, C., & Broers, H. P. (2018).  Groundwater impacts on surface water quality and nutrient loads in lowland polder catchments:  monitoring the greater Amsterdam area. Hydrology & Earth System Sciences, 22(1).  Zaveri, E., Russ, J., & Damania, R. (2018). Drenched fields and parched farms: Evidence along the  extensive and intensive margins. Available at SSRN 3104224.  Zhao, M., Heinsch, F. A., Nemani, R. R., & Running, S. W. (2005). Improvements of the MODIS terrestrial  gross and net primary production global data set. Remote sensing of Environment, 95(2), 164‐176.      Figures  Figure 1‐ Mekong River Basin Commission Monitoring Station Locations    12    Notes: Map shows location of water quality monitoring stations in Mekong River Basin Commission data  set.  Figure 2: CWC monitoring stations and irrigated districts in India    Notes: Figure shows districts in blue where at least 50 percent of agriculture is irrigated using surface  irrigation. Black dots show the location of the CWC monitoring stations.  Figure 3: Location of GEMStat monitoring stations      13    Notes: Figure shows the location of GEMStat monitoring stations with data on EC from 2000‐2013. The  size and color of the dots denotes the number of years for which there is EC data at each station during  this time period 14    Figure 4: Yield loss when electrical conductivity exceeds 100mS/m  a. Mekong River Basin  b. India  c. Global   0% 0% 0% ‐2% ‐2% ‐2% ‐4% ‐4% ‐4% Percentage Yield Loss Percentage Yield Loss Percentage Yield Loss ‐6% ‐6% ‐6% ‐8% ‐8% ‐8% ‐10% ‐10% ‐10% ‐12% ‐12% ‐12% ‐14% ‐14% ‐14% ‐16% ‐16% ‐16% ‐18% ‐18% ‐18% ‐20% ‐20% ‐20% 30 percent 75 percent 90 percent 30 percent 75 percent 90 percent 30 percent 75 percent 90 percent Cropland Threshold Cropland Threshold Cropland Threshold       Notes: Figure shows results from estimating equation 1 in 3 different regions. Figure a (left) if in the Mekong River Basin, figure b (center) is in India, and figure c (right) is global  using GEMStat data. In each region, coefficients from three different regressions are shown. The three regressions vary the restrictions on the share of cropland within a gridcell  needed to be included in the regression. The left estimate includes all gridcells with at least 30 percent cropland in the year 2000. The mid and right estimate include gridcells  with at least 75 percent and 90 percent cropland, respectively. The point estimate shown is the coefficient on a binary variable indicating observations where electrical  conductivity in the upstream monitoring station exceeds 100mS/m. Error bars show the 95 percent confidence interval based on standard errors clustered at the gridcell level.  15    Figure 5: Flexible estimation of yield losses due to electrical conductivity  0‐40 40‐80 80‐120 120‐160 160‐200 >200 0% 100% ‐5% 90% ‐10% 80% Share of observations Percentage Yield Loss ‐15% 70% ‐20% 60% ‐25% 50% ‐30% 40% ‐35% 30% ‐40% 20% ‐45% 10% ‐50% 0% EC (mS/m) 30 percent 75 percent 90 percent   Notes: Figure shows results from estimating equation 1 using water quality data from GEMStat. The three regressions vary the  restrictions on the share of cropland within a gridcell needed to be included in the regression. The blue line includes all gridcells  with at least 30 percent cropland in the year 2000. The red and green lines include gridcells with at least 75 percent and 90  percent cropland, respectively. The point estimate shown is the coefficient on an indicator variable which indicates if EC is  within the range given on the x‐axis. Error bars show the 95 percent confidence interval based on standard errors clustered at  the gridcell level.  Figure 6: Global Predicted Levels of EC, 1992‐2010    Notes: Figure shows average predicted EC from 1992‐2010 for each gridcell from Désbureaux et al (2019)    16    Figure 7: Estimated Mean Annual Kilocalorie Equivalent Loss due to Saline Water, 2001‐2013    Notes: Figure shows estimated average annual kilocalorie equivalent losses across space for the years 2001‐2013. Losses are  estimated based on the coefficients in 5, predicted EC from Désbureaux et al (2019) and net primary productivity data from  Zhao et al., 2005.  Figure 8: Estimated Mean Losses in Agricultural Production due to Saline Water, 2001‐2013, by Country  United States Argentina India Ukraine France Poland China Russia Canada Spain Germany Australia Romania Turkey Mexico Italy Hungary Morocco Pakistan Belarus  ‐  5,000  10,000  15,000  20,000  25,000 Calories Lost Per Year, 2001‐2013 (billions)   Notes: Figure aggregates estimated average annual losses based on the country which the centroid of each gridcell lies.  17    Tables   Table 1: Summary Statistics of Major Data Sets  Variable  Obs  Mean  Std. Dev.  Min  Max  Mekong River Basin  Δlog(NPP)  3227  ‐0.00256  0.146958  ‐0.52872  0.573803  Electricial Conductivity  3784  127.8139  442.9442  3.2  3598.75  Electrical Conductivity > 100 mS/m  3784  0.075317  0.263937  0  1  Precipitation (m/year)  3784  1.545724  0.423054  0.4649  3.0135  Precipitation^2 (m/year)  3784  2.56819  1.433598  0.216132  9.081182  Temperature (C)   3784  27.31999  1.070222  21.225  29.70833  Temperature^2 (C)   3784  747.5272  57.06304  450.5006  882.5851  Distance to station (km)  3784  40.70026  23.44734  1.501745  99.66087  India  Δlog(NPP)  23,786  0.022225  0.281151  ‐2.70913  3.197244  Electricial Conductivity  26,830  405.1288  311.6987  48.43333  2230  Electrical Conductivity > 100 mS/m  26,830  0.061014  0.23936  0  1  Precipitation (m/year)  26,830  1.156739  0.59924  0.1696  4.8393  Precipitation^2 (m/year)  26,830  1.697122  2.267632  0.028764  23.41882  Temperature (C)   26,830  26.36198  1.755244  15.13333  29.66667  Temperature^2 (C)   26,830  698.0349  90.26891  229.0178  880.1112  Distance to station (km)  26,830  54.64403  24.02906  0.783259  99.94202  Global  Δlog(NPP)  55,358  0.014986  0.276158  ‐3.8473  4.766428  Electricial Conductivity  68,984  596.4569  1666.453  0  41914.29  Electrical Conductivity > 100 mS/m  68,984  0.100792  0.301055  0  1  Precipitation (m/year)  68,984  1.199992  0.657942  0.0005  5.1165  Precipitation^2 (m/year)  68,984  1.872862  2.244765  0.00  26.17857  Temperature (C)   68,984  21.59153  6.87379  2.333333  31.1  Temperature^2 (C)   68,984  513.4423  267.854  5.444445  967.21  Distance to station (km)  68,984  50801.36  29429.34  0  99997.37    Notes: Table summarizes the main data sets use in each of the three models employed in this paper.    18    Table 2: Water Quality Data Sets  Mekong River Basin  Location  (Cambodia, Lao PDR, Thailand,  India  Global (36 countries)  and Vietnam)  Central Water Commission for  Source  Mekong River Basin Commission  GEMStat  India  Number of Monitoring  121  425  1,124  Stations Included  Frequency of  Approximately monthly, with  Varies by station  Varies by station  Observations  gaps  Years of Observations   2000‐2013  2000‐2013  2000‐2013    Table 3: Impact of Electrical Conductivity on Net Primary Productivity, Mekong River Basin  Dep Var: Δ log(net primary productivity) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) Electrical Conductivity > -0.0550 -0.0578 -0.0605 -0.0764 -0.0793 -0.0834 -0.0801 -0.0820 -0.0851 100 mS/m (0.0138)*** (0.0138)*** (0.0137)*** (0.0149)*** (0.0146)*** (0.0140)*** (0.0163)*** (0.0151)*** (0.0143)*** Precipitation (m/year) -0.207 -0.202 -0.204 -0.182 -0.199 -0.200 -0.196 -0.234 -0.240 (0.0282)*** (0.0236)*** (0.0226)*** (0.0352)*** (0.0293)*** (0.0282)*** (0.0469)*** (0.0404)*** (0.0387)*** Precipitation^2 (m/year) 0.0519 0.0508 0.0501 0.0427 0.0461 0.0452 0.0433 0.0513 0.0521 (0.00783)*** (0.00667)*** (0.00647)*** (0.00964)*** (0.00799)*** (0.00782)*** (0.0132)** (0.0112)*** (0.0108)*** Temperature (C) 0.268 0.223 0.175 0.131 0.109 0.0949 0.117 0.138 0.166 (0.0826)** (0.0628)*** (0.0572)** (0.116) (0.0966) (0.0889) (0.149) (0.121) (0.111) Temperature^2 (C) -0.00437 -0.00352 -0.00260 -0.00187 -0.00144 -0.00112 -0.00160 -0.00199 -0.00248 (0.00153)** (0.00116)** (0.00106)* (0.00213) (0.00177) (0.00163) (0.00271) (0.00220) (0.00203) Year Fixed Effects Y Y Y Y Y Y Y Y Y Gridcell Fixed Effects Y Y Y Y Y Y Y Y Y Geographic Time Trends Country Country Country Country Country Country Country Country Country Distance to nearest station 50km 100km 150km 50km 100km 150km 50km 100km 150km Cropland Threshold >30% >30% >30% >75% >75% >75% >90% >90% >90% N 2623 3784 4367 1746 2576 2986 1224 1821 2144 R-sq 0.647 0.674 0.689 0.610 0.645 0.657 0.588 0.620 0.630 Notes: Table shows results from estimating equation 1 for the Mekong River Basin sample via ordinary least squares. Each column is from a separate regression. Specifications  across regressions remain constant, with only the sample of gridcells included differing. Columns 1‐3 include gridcells where land area is at least 30 percent cropland. Columns 4‐ 6 restrict the sample to gridcells to those with at least 75 percent cropland, and columns 7‐9 restrict to sample to gridcells with at least 90 percent cropland. Gridcells are also  restricted based on the distance to the nearest upstream monitoring station. Columns 1, 4, and 7 include gridcells less than 50km from the nearest upstream station, columns 2,  5, and 8 include gridcells less than 100km from the nearest upstream station, and columns 3, 7, and 9 include gridcells less than 150km from the nearest upstream station.  Standard errors clustered at the gridcell level are in parentheses. Stars denote level of statistical significance: + p<0.1, * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001 19    Table 4: Impact of Electrical Conductivity on Net Primary Productivity, India  Dep Var: Δ log(net primary productivity) (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)     Electrical Conductivity > ‐0.0968  ‐0.0656  ‐0.0651  ‐0.103  ‐0.0564  ‐0.0558  ‐0.121  ‐0.0554  ‐0.0532     100 mS/m (0.0095)***  (0.0060)***  (0.0047)***  (0.0107)***  (0.00634)***  (0.00505)***  (0.0143)***  (0.00777)***  (0.0061)***  Precipitation (m/year) 0.310  0.325  0.346  0.372  0.334  0.351  0.402  0.347  0.353       (0.03)***  (0.02)***  (0.02)***  (0.04)***  (0.03)***  (0.0248)***  (0.06)***  (0.03)***  (0.03)***  Precipitation^2 (m/year) ‐0.0706  ‐0.0776  ‐0.0881  ‐0.104  ‐0.0911  ‐0.102  ‐0.111  ‐0.0924  ‐0.102     (0.00853)***  (0.0068)***  (0.0063)***  (0.0147)***  (0.00962)***  (0.00857)***  (0.0203)***  (0.0123)***  (0.0113)***  Temperature (C)   ‐0.494  ‐0.407  ‐0.327  ‐0.715  ‐0.599  ‐0.506  ‐0.762  ‐0.724  ‐0.663       (0.0927)***   (0.0592)***   (0.0529)***   (0.110)***   (0.0701)***   (0.0632)***   (0.130)***   (0.0829)***   (0.0755)***   Temperature^2 (C)   0.00740  0.00563  0.00403  0.0113  0.00892  0.00711  0.0125  0.0115  0.0102        (0.00176)***  (0.00114)***  (0.00102)***  (0.00209)***  (0.00135)***  (0.00122)***  (0.00245)***  (0.00159)***  (0.00145)***  Year Fixed Effects Y  Y  Y  Y  Y  Y  Y  Y  Y  Gridcell Fixed Effects Y  Y  Y  Y  Y  Y  Y  Y  Y  Geographic Time Trends State State State State State State State State State Distance to nearest station 50km  100km  150km  50km  100km  150km  50km  100km  150km  Cropland Threshold >30% >30% >30% >75% >75% >75% >90% >90% >90% N 11655  26830  35074  8720  20663  26865  6516  15698  20558     R-sq 0.473  0.476  0.474  0.469  0.478  0.474  0.463  0.467  0.471     Notes: Table shows results from estimating equation 1 for the India sample via ordinary least squares. Each column is from a separate regression. Specifications across  regressions remain constant, with only the sample of gridcells included differing. Columns 1‐3 include gridcells where land area is at least 30 percent cropland. Columns 4‐6  restrict the sample to gridcells to those with at least 75 percent cropland, and columns 7‐9 restrict to sample to gridcells with at least 90 percent cropland. Gridcells are also  restricted based on the distance to the nearest upstream monitoring station. Columns 1, 4, and 7 include gridcells less than 50km from the nearest upstream station, columns 2,  5, and 8 include gridcells less than 100km from the nearest upstream station, and columns 3, 7, and 9 include gridcells less than 150km from the nearest upstream station.  Standard errors clustered at the gridcell level are in parentheses. Stars denote level of statistical significance: + p<0.1, * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001  20    Table 5: Impact of Electrical Conductivity on Net Primary Productivity, Global  Dep Var: Δ log(net primary productivity) (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)     Electrical Conductivity > ‐0.0917***  ‐0.112***  ‐0.112***  ‐0.0814***  ‐0.114***  ‐0.114***  ‐0.116***  ‐0.135***  ‐0.135***  100 mS/m (0.0156)  (0.0131)  (0.0131)  (0.0224)  (0.0197)  (0.0197)  (0.0304)  (0.0247)  ‐0.0247  Precipitation (m/year) 0.568***  0.552***  0.552***  0.834***  0.777***  0.777***  1.14***  0.992***  0.992***    (0.03)  (0.02)  (0.02)  (0.06)  (0.04)  (0.04)  (0.09)  (0.06)  (0.06)  Precipitation^2 (m/year) ‐0.117***  ‐0.114***  ‐0.114***  ‐0.221***  ‐0.206***  ‐0.206***  ‐0.345***  ‐0.308***  ‐0.308***  (0.00714)  (0.00501)  (0.00501)  (0.0211)  (0.0147)  (0.0147)  (0.0329)  (0.0200)  ‐0.02  Temperature (C)   0.121***  0.141***  0.141***  0.219***  0.222***  0.222***  0.359***  0.292***  0.292***    (0.0103)  (0.00744)  (0.00744)  (0.0187)  (0.0128)  (0.0128)  (0.0413)  (0.0245)  ‐0.0245  Temperature^2 (C)   ‐0.00337***  ‐0.00420***  ‐0.00420***  ‐0.00570***  ‐0.00609***  ‐0.00609***  ‐0.00866***  ‐0.00758***  ‐0.00758***     (0.000276)  (0.000199)  (0.000199)  (0.000500)  (0.000326)  (0.000326)  (0.000929)  (0.000543)  ‐0.000543  Year Fixed Effects Y  Y  Y  Y  Y  Y  Y  Y  Y  Gridcell Fixed Effects Y  Y  Y  Y  Y  Y  Y  Y  Y  Geographic Time Trends State State State State State State State State State Distance to nearest station 50km  100km  150km  50km  100km  150km  50km  100km  150km  Cropland Threshold >30% >30% >30% >75% >75% >75% >90% >90% >90% N 33236  68984  68984  16550  35070  35070  9110  20002  20002  R-sq 0.243  0.237  0.237  0.281  0.275  0.275  0.325  0.314  0.314  Notes: Table shows results from estimating equation 1 for the global sample using the GEMStat database via ordinary least squares. Each column is from a separate regression.  Specifications across regressions remain constant, with only the sample of gridcells included differing. Columns 1‐3 include gridcells where land area is at least 30 percent  cropland. Columns 4‐6 restrict the sample to gridcells to those with at least 75 percent cropland, and columns 7‐9 restrict to sample to gridcells with at least 90 percent  cropland. Gridcells are also restricted based on the distance to the nearest upstream monitoring station. Columns 1, 4, and 7 include gridcells less than 50km from the nearest  upstream station, columns 2, 5, and 8 include gridcells less than 100km from the nearest upstream station, and columns 3, 7, and 9 include gridcells less than 150km from the  nearest upstream station. Standard errors clustered at the gridcell level are in parentheses. Stars denote level of statistical significance: + p<0.1, * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001    21    Table 6: Impact of Electrical Conductivity on Net Primary Productivity, alternative thresholds, Mekong River Basin    (1)  (2)  (3)  Dep Var: Δ log(net primary productivity)  EC > 75ms/m  EC > 100ms/m  EC > 125ms/m  Electrical Conductivity exceeds threshold  ‐0.0409  ‐0.0578  ‐0.0578    (0.0125)**   (0.0138)***   (0.0138)***   Precipitation (m/year)  ‐0.201  ‐0.202  ‐0.202    (0.0236)***   (0.0236)***   (0.0236)***   Precipitation^2 (m/year)  0.0507  0.0508  0.0508    (0.00668)***  (0.00667)***  (0.00667)***  Temperature (C)   0.224  0.223  0.223    (0.0628)***  (0.0628)***  (0.0628)***  Temperature^2 (C)   ‐0.00353  ‐0.00352  ‐0.00352     (0.00116)**  (0.00116)**  (0.00116)**  Year Fixed Effects  Y  Y  Y  Gridcell Fixed Effects  Y  Y  Y  Geographic Time Trends  Country  Country  Country  Distance to nearest station  50km  50km  50km  Cropland Threshold  >30%  >30%  >30%  N  3784  3784  3784  R‐sq  0.674  0.674  0.674  Notes: Table shows results from estimating equation 1 for the Mekong River Basin sample via ordinary least squares. Each column is from a separate regression, and regressions  vary by the threshold of EC used in the EC indicator variable. Standard errors clustered at the gridcell level are in parentheses. Stars denote level of statistical significance: + p<0.1, * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001  22    Table 7: Impact of Electrical Conductivity on Net Primary Productivity, alternative thresholds, India    (1)  (2)  (3)  Dep Var: Δ log(net primary productivity)  EC > 75 mS/m  EC > 100 mS/m  EC > 125 mS/m  Electrical Conductivity exceeds threshold  ‐0.0315  ‐0.0656  ‐0.0752    (0.00477)***   (0.00600)***   (0.0102)  ***  Precipitation (m/year)  0.329  0.325  0.326    (0.0212)***   (0.0212)***   (0.0212)***   Precipitation^2 (m/year)  ‐0.0779  ‐0.0776  ‐0.0771    (0.00682)***  (0.00682)***  (0.00679)***  Temperature (C)   ‐0.419  ‐0.407  ‐0.392    (0.0590)***  (0.0592)***  (0.0585)***  Temperature^2 (C)   0.00587  0.00563  0.00540     (0.00113)***  (0.00114)***  (0.00112)***  Year Fixed Effects  Y  Y  Y  Gridcell Fixed Effects  Y  Y  Y  Geographic Time Trends  State  State  State  Distance to nearest station  100km  100km  100km  Cropland Threshold  >30%  >30%  >30%  N  26830  26830  26830  R‐sq  0.475  0.476  0.476  Notes: Table shows results from estimating equation 1 for the India sample via ordinary least squares. Each column is from a separate regression, and regressions vary by the  threshold of EC used in the EC indicator variable. Standard errors clustered at the gridcell level are in parentheses. Stars denote level of statistical significance: + p<0.1, * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001    23