中亚咸海流域农业水资源供给和开发利用潜力数据集采用分布式流域水循环多过程耦合模拟手段，分别计算中亚主要流域子流域尺度的降水量和径流深，预估未来中亚农业水资源供给量。研究区域涉及额尔齐斯河、锡尔河和阿姆河三个主要流域，占中亚地区总面积的36%，共划分1100个子流域，构建考虑冰川积雪冻融过程的分布式水循环模型HEQM模型。模型历史气象数据驱动采用基于压缩感知在傅里叶系数域的气象数据融合方法，实现NECP和ECMWF数据融合，生产高时空分辨率（0.45度）的1901～2014年长序列日降水和气温数据；并利用全球径流数据库（GRDC）中年径流数据序列（含22个站点1940-2000年）对HEQM模型进行参数率定和验证，实现对研究区水资源变化的准确模拟；在此基础上，利用基于部门间影响模式比较计划（ISI-MIP）5个GCM模式日降雨和气温数据序列的中位数，构建未来气候序列并驱动率定好的HEQM模型，实现未来不同排放情景下流域农业水资源开发利用潜力的预估。数据提供了历史三个时间段2000s（2000-2004）、2010s（2005-2009）和2015s（2010-2014）、以及未来RCP4.5和RCP8.5两个排放情景两个时间段2040s（2040-2070）和2070s（2071-2099），空间分辨率为0.5°乘以0.5°。数据集可为中亚主要分布式水循环模拟、水资源供给和开发利用分析等提供基础数据支撑。
张永勇, 刘玉, 杨鹏
数据是按照节点所在国家从EM-DAT数据库中筛选后再结合灾害影响分为进一步筛选和按节点划分。EM-DAT是一个关于自然和技术灾害的全球数据库，包含1900年至今世界上21000多起灾害发生和影响的基本核心数据。EM-DAT由比利时布鲁塞尔天主教大学公共卫生学院灾害流行病学研究中心（CRED）维护。该数据库主要目的是在国家和国际两级为人道主义行动服务。该倡议旨在使备灾决策合理化，并为脆弱性评估和确定优先事项提供客观基础。 数据库由联合国机构、非政府组织、保险公司、研究机构和新闻机构等各种来源的信息组成。优先考虑来自联合国机构、各国政府以及红十字会与红新月会国际联合会的数据。这种优先顺序不仅反映了数据的质量或价值，而且反映了大多数报告来源并不涵盖所有灾害，或存在可能影响数字的政治限制。这些条目会不断地被审查是否不一致、冗余和不完整。CRED每天整合和更新数据。每月进行一次进一步检查，并在每个日历年结束时进行修订。
葛咏, 李强子, 董文
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