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
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
本数据为2018年哈萨克斯坦首都努尔苏丹生态屏障空间分布图，图中的地物类型主要包括防护林、道路、建筑、湖泊以及河流等。数据源为2018年8月的四景哨兵影像，分辨率为10米。同时，叠加OpenStreetMap（OSM）全球地物矢量图。该数据集经过校正处理，较为准确。防护林斑的提取通过目视解译与实地野外调查相结合，精度较高。数据反映了哈萨克斯坦首都努尔苏丹城市生态屏障空间分布现状，同时，对于长时间的防护林时空格局的变化监测，也具有重要的参考价值。
王永东
1)数据内容包括2019年哈萨克斯坦17个小流域2.5米分辨率土壤水蚀模数数据集（2019年），数据单位为t/(hm2·a)。2）采用中国土壤侵蚀模型CSLE (A=R•K•LS•B•E•T)方法，在面图层降雨侵蚀力R、土壤可蚀性K、坡度坡长因子LS、植被盖度FVC、轮作分区抽样调查单元的基础上，分别计算17个抽样单元土壤水蚀模数，评估土壤侵蚀状况。通过空间数据运算（包括图表链接及转换、矢栅转换、重采样等），将区域专题图降雨侵蚀力、土壤可蚀性、DEM转换为抽样单元的R、K、LS因子；通过半月FVC、NPV、半月降雨侵蚀力权重、其他地类B因子表分别计算抽样单元内各地类的B因子；通过遥感解译结果、工程措施因子表，计算抽样单元工程措施因子值；通过耕作分区图及耕作措施表获取抽样单元内耕作因子值，进而计算各抽样单元内土壤侵蚀模数。17个小流域的选取依据泛第三极地区抽样单元布设图。 3）通过和同年同区域已有土壤侵蚀强度数据对比，无明显差异，数据质量良好。4）土壤侵蚀模数数据对研究泛第三极土壤侵蚀现状，更好的贯彻“一带一路”发展政策具有重要的意义。
杨勤科
中亚五国中，石油资源主要分布在哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦三个国家。根据BP世界能源统计年鉴，经整理、抽取、计算和汇总后，形成中亚主要国家（哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦）原油资源的储量、产量、消费量及其占世界比重的统计表。 主要指标包括： （1）储量，1991-2016年，单位：百万吨 （2）产量，1985-2016年，单位：百万吨 （3）储产比，1991-2016年，单位：百万吨 （4）消费量，1985-2016年，单位：百万吨 （5）产消差额，1985-2016年，单位：百万吨 此外，以上数据均包括中亚地区的哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、三国汇总以及世界总量的情况。
何则, 杨宇
该数据集记录了哈萨克斯坦各个州2000-2018年的城镇化率数据。数据来自哈萨克斯坦国家统计局。城镇化是一个具有广泛含义的概念。狭义上讲，一般是指人口城市化，是指城市数量的增加和城市规模的扩大，人口在一定时期内向城市聚集的过程。城镇化率的具体计算方式是一个地区城镇常住人口占该地区常住总人口的比例。原指标名称是俄语，经翻译和编辑整理形成。官方数据准确，可为研究中亚国家社会经济发展提供基本的数据依据。
黄金川, 马海涛
区域气候模式 RegCM4.3 中参数设置如下：水平分辨率为 40 km，东西方向 112 格点，南北方向 84格点，网格中心为 74.21°E、44.76°N，投影为 Lambert投影，垂直层划分 23 层，顶层气压为 50 hPa；初始边界场采用水平分辨率 2.5°的 ERA40 再分析数据和 NCEP/NCAR 再分析数据，时间序列取模式数据和站点插值数据时间序列的公共部分。海温数据选择 GISST（1948-2002年），模式中行星边界层选择为 Holtslag格式，积云对流方案为 Emanuel MIT格式，侧边界条件为指数松弛条件，陆面过程描述为 BATs。 模式中地形数据选择 USGS的 GTOPO 30的 30″DEM数字高程模型，地表植被数据选择 USGS分辨率为30″的GLCC（global land cover characterization）。 数据集为日数据，包含地表气压（hpa），2m最高气温（K），2m最低气温（K），2m平均气温（K），地表平均降水（kg·m-2·s-1） 命名规则，xx_xxxx_YYYY.nc。其中YYYY为年份，xx代表中亚，xxxx为驱动数据名称（分别为ERA40、NCEP1）。
白磊, 李兰海, 陈曦, 张弛, 殷刚
哈萨克斯坦1:1000万冻土类型图，数据包括三个shp矢量图层： 1、线状ranges.shp,表示冻土范围； 2、面状kaz_perm.shp，冻土层 3、一个属性说明word文档。 kaz_perm属性表包括四个字段ID,REGION,SUBREGION,M_RANGE。 主要的属性对照： 一、Area I. Altai-TienShan 二、Region： High mountains I.1. Altai、I.2. Saur-Tarbagatai、I.3.Dzhungarskyi 、 I.4. Northern Tien Shan、I.5. Western Tien Shan Intermountain depressions I.6. Zaysanskyi、I.7. Alakulskyi、I.8. Iliyskyi II. Western Siberian 二、Region: Planes II.1. Northern Kazakhstanskyi V. Western Kazakhstanskaya III. Kazakh small hills area IV. Turanskaya： IV.1. Turgayskyi IV.2. Near Aaralskyi IV.3. Chuysko-Syrdaryinskyi IV.4. South-Balkhashskyi V. Western Kazakhstanskaya: V.1. Mugodzhar-Uralskyi V.2. Near Caspian V.3. manghyshlak-Ustyrtskyi 三、Sub-region: I.1.1. Western Altai I.1.2. South Altai I.1.3. Kalbinskyi I.2.1. Tarbagatayskyi I.2.2. Saurskyi I.3.1. Nortern Dzhungarskyi I.3.2. Western Dzhungarskyi I.3.3. Southern Dzhungarskyi I.4.1. Kirgizskyi Alatau I.4.2. Zailiyskyi-Kungeyskyi I.4.3. Ketmenskyi I.4.4. Bayankolskyi I.5.1. Karatauskyi I.5.2. Talaso-Ugamskyi 图层投影信息为： GEOGCS["GCS_WGS_1984", DATUM["WGS_1984", SPHEROID["WGS_1984",6378137.0,298.257223563]], PRIMEM["Greenwich",0.0], UNIT["Degree",0.0174532925199433]] 区域的不同代表冻土不同的属性，具体属性信息可从word文档中得知。
Sergei Marchenko
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0931-4967287
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