塔吉克斯坦地区基于社会经济发展情景的未来滑坡经济风险（2031-2050，2051-2070）

本数据集用于构建塔吉克斯坦地区在不同气候与社会经济发展情景下的未来滑坡经济风险图层，定量评估极端降水驱动的滑坡灾害对未来经济的潜在影响。数据空间分辨率为1 km，覆盖两个未来时段（2031–2050年和2051–2070年），并综合考虑两类社会经济路径（SSP245 和 SSP585）以及四种土地利用–经济发展情景（耕地保护型、自然发展型、经济发展型和快速发展型）。
未来气候数据来自NEX-GDDP-CMIP6项目，选取五个气候模式（ACCESS-CM2、CESM2-WACCM、GISS-E2-1-G、INM-CM5-0 和 NorESM2-LM），使用R95pTOT（年总降水中超过95百分位的部分）与RX5day（年最大连续5日降水量）两个极端降水指标来表征强降水频率和强度。
滑坡易发性图层基于13项空间环境因子构建，包括地形（高程、坡度、坡向、起伏度、湿度指数）、水文与地质（河流功率指数、沉积物迁移指数、距河流距离、断层分布）、土地属性（土壤类型、NDVI、距道路距离）与气候因素（多年平均降水）。滑坡样本数据来自世界银行发布的中亚区域滑坡数据库，经过预处理获取2847个滑坡样本，并按1:1比例构建非滑坡样本。使用随机森林模型结合3折交叉验证与SMOTE过采样生成滑坡危险性概率图。
风险评估遵循UNDRR与IPCC提出的“灾害风险 = 危险性 × 脆弱性 × 暴露度”理论框架。脆弱性基于全球人类住宅图层（GHSL）中城市化分类数据，按聚居密度进行反向赋值与归一化，用以反映社会对滑坡灾害的敏感性。
经济暴露度数据基于Global 1 km × 1 km gridded revised real GDP and electricity consumption (1992–2019) 数据集与来自GLC_FCS30 全球土地覆盖的土地利用数据。经济暴露度由土地利用模拟与历史GDP趋势推算得到。土地利用变化采用FLUS模型模拟，整合马尔可夫链（Markov）、人工神经网络（ANN）与元胞自动机（CA）方法，实现土地利用数量与空间格局的耦合预测。进一步通过定义每个栅格及其3×3邻域的土地利用组合类别，计算其历史GDP年均增长率，并赋值至未来情景下的同类栅格，以构建未来GDP分布图。并根据两个极端降水指标分别归一化处理。
最终，将未来滑坡危险性、脆弱性与暴露度图层逐像元耦合，评估不同情景下滑坡灾害的潜在经济损失，并输出1km的未来空间风险图层。
本数据集可为中亚高山地区在气候变化背景下的滑坡灾害经济风险评估、区域适应性规划、土地资源管理与政策制定提供科学支持与空间依据，适用于区域灾害风险建模与综合管理研究。