中亚是一个高度农业化的地区，其农业资源有限且非常脆弱。为了评估未来气候变化对中亚农业的潜在影响，我们基于3个全球气候模式的9千米动力降尺度结果生产了一个中亚农业气候指数（agroclimatic indicators）高分辨率预估数据集。这些农业气候指数是生长季长度（growing season length, GSL, days），有效积温（biologically effective degree days, BEDD, ℃），霜冻天数（frost days, FD, days），夏日天数（summer days, SU, days），热浪天数（warm spell duration index, WSDI, days）和热夜天数（tropical nights, TR, days）。时段是1986-2005和2031-2050，空间分辨率为0.1°。由于这些指数（除了WSDI）都是基于温度的绝对阈值定义的，对区域模拟结果的系统偏差非常敏感，我们首先用分位数映射法（quantile mapping, QM）订正了模拟的气温，然后基于订正后的气温计算指数。评估结果显示：QM方法大幅减小了指数的偏差。预估结果显示：GSL，SU，WSDI和TR在整个中亚将显著增大，而FD将显著减小；BEDD的变化具有明显的空间差异性，在中亚北部和山区是增大的，在平原的中部和南部是减小的。这个高分辨率的数据集可被用于评估未来气候变化对中亚农业的风险影响。
邱源
1) 数据内容：本数据库包含空间范围：①我国青藏高原、新疆；②中亚（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦）；③西亚（巴基斯坦、阿富汗、伊朗）；④东南亚（泰国、越南、老挝、缅甸、柬埔寨）。数据内容主要有：①1:500万地质数据集（地质体和构造）；②1:100万各国地质矿产数据集（地质体、构造、矿产）；②金属矿产数据集（矿床、矿点、矿化点）；③新疆-中亚成矿地质背景数据集（岩石建造组合、构造分区、成矿区带、远景区、靶区、矿产）；主要图件包括：泛第三极地质矿产图（1:500万）、中亚四国地质矿产图（1:150万）、巴基斯坦地质矿产图（1:100万）、阿富汗地质矿产图（1:100万）、伊朗地质矿产图（1:100万）、中国新疆-中亚廊带地质矿产图（1:250万）、中国新疆-中亚廊带成矿规律图（1:250万）、我国青藏高原地质矿产图（1:150万）。空间数据库采用ArcGIS平台，可为区域成矿规律研究、资源潜力评估、战略远景区圈定以及各类专题图件编制提供基础数据支撑。数据库格式为文件数据库（.GDB），图件包括工程文件（MXD）和栅格图（JPG）,也可根据需要生成各类常见图形格式（PDF、TIF、EPS等）。泛第三极全区（1:500万）采用兰伯特等形圆锥投影，中央经线为东经84度，双纬分别为20度和55度。中国新疆-中亚廊带地质矿产数据采用兰伯特等形圆锥投影，中央经线为东经75度，双纬分别为30度和50度。中亚和西亚主要国别1:100万地质矿产数据采用采用兰伯特等形圆锥投影，中央经线和双纬根据各国所在位置具体确定。 2) 数据来源及加工方法；基础地质数据主要来源于任继舜院士编亚洲地质图（2015）（1:500万）、中欧亚构造成矿图和地质图（2008）（1:250万）、域内各国地质调查部门地质图（1:100万）；②矿产数据主要来源包括全国矿产资源潜力评价项目成果（2012）、英国伦敦自然历史博物馆中亚矿产数据库及专题图（2014）、美国地质调查局阿富汗数据集（2008）、域内各国地质调查部门相关资料数据、域内矿产相关论文论著。此外，为满足各类数据修改及完善大量采用遥感数据，具体包括：ETM+、OLI、ASTER、Worldview等影像数据以及90m、30米、12.5mDEM数据等。 3) 数据质量描述；为满足泛第三极区域成矿规律研究、地质矿产图和成矿预测图编制需要，在数据空间准确性、逻辑一致性和数据完整性方面进行编辑、处理以及补充完善。具体包括：①矢量化，基于前述资料进行了大量矢量化工作，用于补充数字资料缺失区域（伊朗、巴基斯坦），同时根据资料更新程度合并、分割各类面要素和线要素，矢量化工作按照我国相关规范要求比例尺精度要求下完成；②拓扑处理，消除重叠面、空区等拓扑错误；③完善要素属性结构和补充要素属性内容，围绕区域成矿规律研究、地质矿产图和成矿预测图编制目标，依据我国相关规范，结合具体资料和数据内容，建立了相应数据模型，完善了地质体、构造、矿产要素类属性结构并完成了相应属性的填写工作；④基于以上数据处理内容，结合泛第三极研究成果和最新认识，对区内相关地质内容进行了进一步修改和完善。 4) 数据应用成果及前景：泛第三极地质矿产数据库主要服务于泛第三极全区、重要成矿带以及国别区域成矿规律研究、地质矿产图和成矿预测图编制，比例尺为1:500万（泛第三极全区）、1:250万（中国新疆-中亚廊带）、1:100万（重要成矿带、中西亚各国别）。
刘琰
本数据为基于WRF模式4.1.2版本和WRFDA同化系统4.1.2版本建立的中亚区域再分析资料，变量包含气温、气压、风速、降水、辐射。再分析的建立使用了循环同化的方式，每6小时使用3DVAR同化一次，同化的资料包括常规大气观测和卫星辐射资料。其中常规资料主要来源为GTS，来源包括人工站、自动站、探空和飞机报，观测要素包括气温、气压、风速和湿度。卫星观测包括反演数据和辐射数据，反演数据主要为极轨气象卫星（NOAA-18、NOAA-19、METOP-A和METOP-B）反演的云导风，并重采样到54km水平分辨率；辐射数据包含了MSU、AMSU和MHS等微波辐射和HIRS红外辐射数据。模拟采用双层嵌套的方式，水平分辨率分别为27公里和9公里，垂直方向共38层，模式层顶为10hPa。模式的侧边界条件由ERA-Interim再分析逐6小时的分析场提供，模式使用的物理方案为Thompson微物理方案，CAM辐射方案，MYJ边界层方案、Grell对流方案和Noah陆面模式。本资料覆盖区域包括中亚地区的哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦五个国家以及里海、咸海、巴尔喀什湖、伊萨克湖等中亚地区的湖泊，可用于该区域的气候、生态、水文等方面的研究。以中亚地区台站观测的降水为参照，本数据的模拟效果和融合降水产品MSWEP相似，优于ERA5和ERA-Interim。
姚遥
此数据包含1992年-2020年时间段的中亚，南亚和中南半岛地区的空间分辨率为300m土地覆盖数据，包含10个一级类别，由原数据的二级类别合并而来。数据基于欧空局的1992年-2020年时间段地表覆盖产品 CCI-LC，对耕地、建设用地和水体等地类进行修正。基于清华大学全球土地覆被数据（FROM-GLC，30m栅格）、美国NASA的MODIS全球土地覆被数据（MCD12Q1，500m栅格）、美国地质调查局USGS的全球耕地数据（GFSAD30，30m）、日本全球林地数据的（PALSAR/PALSAR-2，25m）的一致区获取训练样本，应用谷歌地球数字引擎及其随机森林算法，对研究区待修正区域进行机器判别，获得修正的土地覆被产品。应用2019年和2020年的谷歌地球高清影像，对耕地、建设用地和水体变化区域的精度进行分层随机抽样验证，三种地类分别抽取了1200个、共计3600个，相比 CCI-LC数据，本修正产品在该变化区域的精度提升了11%到26%。
许尔琪
基于台站历史逐日最高温数据以及再分析资料数据集，发展了一个基于一阶自回归和多元线性回归模型的逐日最高温统计降尺度模型，并由全球气候模型（CNRM-CM6-1）的 IPCC CMIP6 情景数据驱动该统计降尺度模型，预估中亚65个台站2015-2100年5种热浪指数（热浪事件数 （HWM），热浪频数（HWF）， 热浪强度（HWM）， 热浪最大持续时间（HWD），热浪振幅（HWA））的未来变化情景。最终获得2015-2100年四种排放情景下（SSP126，SSP245，SSP370，SSP585），中亚65个台站热浪变化情景数据集。
范丽军
中亚西亚野外气象站观测数据集（2019-2020）包括哈萨克斯坦（5个站），吉尔吉斯斯坦（1个站），塔吉克斯坦（3个站），乌兹别克斯坦（1个站），伊朗（2个站）共12个野外气象观测站的气象月数据，涉及21个观测指标：月平均气温（TA）、月平均气压（PA）、月平均相对湿度（RH）、月总降雨量（Pr）、月平均风速（WS）、月平均风向（WD）、0cm月平均土壤温度（TS1）、5cm月平均土壤温度（TS2）、10cm月平均土壤温度（TS3）、15cm月平均土壤温度（TS4）、20cm月平均土壤温度（TS5）、40cm月平均土壤温度（TS6）、60cm月平均土壤温度（TS7）、100cm月平均土壤温度（TS8）、月总太阳总辐射（SR）、月总反射辐射（GR）、月总紫外辐射（UVR）、月总净辐射（NR）、月总光合有效辐射（PAR）、月总土壤热通量（HF）、月总日照时长（SD）。 12个野外站涵盖农田、森林、草地、沙漠、荒漠、湿地、高原、山地等不同生态系统类型，资料时间长度从2019年10月开始，至2020年12月。本数据集由地面气象观测站收集到的气象原始数据经筛查和审核后，进行格式转换后获得，数据质量良好。中亚地区气候类型多样，生态环境脆弱，气象灾害频繁，本数据集的建立对于开展长期的中亚生态环境监测、防灾减灾、中亚地区气候变化与生态环境等领域的研究提供了数据支撑，目前已经在中亚生态环境监测研究中获得了应用。
李耀明
中亚的生态系统脆弱，自然灾害频发，水资源短缺，冰川加速融化，是气候变化敏感区之一。在评估该地区的脆弱性、影响性和适应性时，急需高分辨率的气候预估数据集。为此，我们对来自CMIP5的三个偏差订正后的全球气候模式（MPI-ESM-MR、CCSM4和HadGEM2-ES），在中亚地区开展了9千米的动力降尺度，继而生产了一个中亚高分辨率气候预估数据集，将其命名为HCPD-CA（High-resolution Climate Projection Dataset in Central Asia）。它的历史时段是1986-2005，未来时段是2031-2050，排放情景是RCP4.5。这个数据集有4个静态变量和10个常被用于驱动生态和水文模型的气象要素。静态变量有地形高度（HGT, m）、土地利用类型（LU_INDEX, 21 categories）、陆地水体（LANDMASK, 1代表陆地, 0代表水体）和土壤类型（ISLTYP, 16 categories）。10个气象要素是日降水量（PREC，mm/day）、2米日平均/最高/最低温（T2MEAN/T2MAX/T2MIN，K）、2米日平均相对湿度（RH2MEAN，%）、10米日平均维向和经向风（U10MEAN/V10MEAN，m/s）、日平均向下短波/长波辐射（SWD/LWD，W/m2）和日平均地表气压（PSFC，Pa）。评估结果显示：这个数据产品在描述中亚各个气象要素的平均态上有很高的质量，这保证了其可用性。未来气候变化的主要特征是：升温剧烈（年均温升高1.62-2.02℃），向下短波和长波辐射显著增强，其他气象要素变化很小。HCPD-CA数据集可被用于评估未来气候变化对中亚的多方面影响，特别是在生态和水文系统上。
邱源
通过资料整理和数字化，基于ArcGIS平台，广泛收集中亚地区最新的活动断裂和地震构造研究资料，编制了中亚地区地震构造图和地震区划图。图件范围包括哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦和土库曼斯坦。地震构造图中标绘了发震断层（活动断层）的位置、活动性质和断层名称，以及1960年至2020年5级以上地震的震中位置。区划图中以未来50年超越概率10%的地震动加速率峰值（PGA）为指标，进行地震危险性分区。这些图件可用于中亚地区的活动构造和地震灾害研究，为中亚地区的大型工程与基础设施建设提供地震安全保障。
罗浩
本数据集包括2010、2015和2020年间，中亚地区五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦）的植被覆盖度（FVC）数据。该数据由MODIS-NDVI数据集（产品编号MOD13A2.006），根据干旱区植被盖度与NDVI之间的经验关系计算得到。该产品时间分辨率为1年，空间分辨率1 km。算法从当年所有观测数据中，以低云、低探测角度和最高NDVI值为标准，选择最佳的可用像元值，并进行换算。
徐晓凡, 谈明洪
本数据集包括1985-2018年间，中亚地区五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦）的城市建设用地变化的逐年数据。该数据空间分辨率为30m，时间分辨率为一年，源自基于Landsat遥感影像提取的1985-2018年全球人工不透水面（GAIA）变化数据（宫鹏等）。研究者对该数据在1985至2015年间每隔5年的7组数据进行了评估，其平均整体精度超过90%，并且是唯一跨越30年的城市建设用地数据集。
徐晓凡, 谈明洪
本数据集包括2010、2015和2020年间，中亚地区五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦）的归一化差值植被指数（NDVI）数据。本数据源自美国地球观测系统（EOS）计划所使用的中分辨率成像光谱仪（MODIS）影像数据，产品编号MOD13A2.006。该产品时间分辨率为16天，空间分辨率1km，产品算法从16天期间的所有观测数据中，以低云、低探测角度和最高NDVI值为标准，选择最佳的可用像元值。
徐晓凡, 谈明洪
1970年土地利用由MSS影像目视解译而成，整体解译精度达90%以上，土地分类按照中国科学院土地利用分类系统进行，具体分类细则请阅读数据说明文档。 2005年和2015年两期数据集从欧洲太空局 (ESA) 全球土地覆被类型数据获取，包括中亚五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦）和中国新疆，该数据集有22种土地利用类型，采用IPCC土地利用分类系统，具体分类细则请参阅说明文档。
张弛, 罗格平
本数据集包括中亚大湖区五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦）的内陆水域数据，包括河流，运河和湖泊的分布。各个国家的线状和面状要素分别存储在不同文件中。该数据集来自世界数字地图（DCW），其主要来源是美国，澳大利亚，加拿大和英国制作的美国国防测绘局（DMA）的操作导航图（ONC）1：1,000,000比例纸质地图系列。DCW数据库最后更新至1992年，并于2006年开始免费提供。
徐晓凡, 谈明洪
该数据集包含中亚地区1982-2015年逐次干旱事件的开始时间（年、月）、发生位置（经度、纬度）、持续时间（月）、干旱强度，以及植被响应干旱的脆弱性数据，空间分辨率为1/12°。其中，干旱事件通过12月尺度的标准化降水蒸散指数（SPEI12）<-1.0识别。干旱特征及植被脆弱性的具体算法详见引文。该数据集已在中亚植被响应干旱脆弱性等研究上得到应用，并在干旱事件时空特征、干旱-植被影响机理、干旱风险评估等研究领域具有应用前景。
邓浩宇
在使用三维变分方法进行资料同化时，需要利用误差协方差来确定背景场和观测各自的贡献。其中，背景场误差协方差不仅取决于所用的大气预报模式（如分辨率、参数化方案等），还取决于开展模拟的区域。本数据基于天气预报与研究（WRF）模式，通过对中亚大湖区（27公里水平分辨率）进行2017年一整年的模拟，使用NMC方法估计得到。其中包含的变量为流函数、速度势函数、温度、相对湿度和地表气压。本数据可应用于基于WRF模式开展的中亚大湖区资料同化研究与应用。
姚遥
1）数据内容：包含中亚地区，区域范围：30°N～60°N，40°E～90°E； 2）数据来源：对CMIP数据集进行加工，采用双线性插值方法将不同分辨率模式数据插值到0.5°× 0.5°,CRU观测数据1901年——2014年； 3）数据质量：时间长度较长，数据质量良好，缺测值统一用999标识； 3）数据应用成果集前景：数据已用于进行对中亚地区温度模拟能力评估，通过计算并分析中亚地区的温区的域平均、相对误差、均方根误差、泰勒图、EOF分解、季节变化等评估气候系统模式模拟中亚地区历史气候变化的能力。 4) 数据可靠性：通过对比分析观测和模拟资料的年变化，数据结果均呈显著的增温趋势，通过对数据结果进行相关性检验，均通过99%信度检验。同时，CMIP计划数据和CRU数据也是较为常用的数据集，在很多进行气候变化的研究中，也经常采用这样的数据。
马金玉
气候变化背景下中亚各国水土资源的匹配和分区，可以为中亚国家水土资源开发和农业生产提供支撑，对于“丝绸之路经济带”核心区域的社会稳定具有重要意义。利用收集的气象、水资源、土地利用和遥感数据，对中亚地区水土资源开发利用现状进行了分析。在对农业水土资源匹配特征及短缺程度进行评估基础上，依据DPSIR模型和供需理论构建的分区指标结构框架（SDCSL），运用主成分分析和聚类分析法对区域水土资源利用状况进行分区，最后提出实现不同分区农业水土资源有效匹配的措施和途径。
姚海娇, 李莉, Food and Agriculture Organization of the United Nations（FAO）
气象数据是一组反映天气的数据，气象数据可分为气候资料和天气资料。本数据集主要包含了气象数据中的降雨数据以及气温数据（数据集中pre代表降雨、T2代表气温）。该数据集来自英国东安格利亚大学（University of East Anglia）提供的CRU（Climate Research Unit）全球格网数据（http://www.cgiar-csi.org/）。CRU数据集通过对中亚365个地区的观测站点资料插值得到，在中亚地区有较高的准确度。本数据集利用CRU通过Arcgis批量裁剪的方式得到中亚五国的降雨以及气温数据。数据格式：GeoTIFF；空间分辨率：0.5°；时间尺度：月尺度。该气象数据应用十分广泛，可与不同领域资源相融合，在交通运输、新能源、农业、移动互联网软件开发和服务、公共管理及基于大数据技术的智慧城市、智慧交通、智慧粮食等领域的开发建设中起到重要作用。
CRU
本数据为锡尔河中游塔吉克斯坦境内的Akjar水文站2018年日径流量数据。资料来源于塔吉克斯坦水文气象局，资料按照该国的水文观测规范和质量控制流程处理，该数据可以用于中亚山区水资源评估等科学研究和水利工程等服务。（水文站名称：Akjar；河流：锡尔河（Sir-darya）；位置：40.666667°N/ 70.733333°E；海拔高度：367m；资料时段：2018.01.01-2018.12.31；资料要素：日径流量；单位：m3/s）
尚华明, 塔吉克斯坦水文气象局
植被净初级生产力指数（Net PrimaryProductivity，NPP）反映的是植物固定和转化光能为化合物的效率，是指绿色植物在单位时间、单位面积内所累积有机物数量，是由植物光合作用所产生的有机质总量（Gross Primary Productivity，GPP）中减去自养呼吸（Autotrophic Respiration，RA）后的剩余部分，也称净第一生产力。NPP作为地表碳循环的重要组成部分，不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力，而且也是衡量区域土地利用/覆被变化的重要组成部分。该数据是2016年8天合成的1km分辨率净初级生产力数据产品，采用光能利用率（GLOPEM）模型算法通过多种卫星遥感数据（Landsat、MODIS等）反演得到的多种尺度栅格数据产品，该数据也是判定和调节生态过程的主要因子。
刘铁
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