采用供需平衡的分析方法，分别计算流域总体及各县区水资源供给量及需求量的基础上，评估流域水资源系统脆弱性。采用IPAT等式设置未来水资源需求情景，即通过设定未来的人口增长率、经济增长速度、单位GDP耗水量等变量来建立需水情景。以2005年为基准年，预测未来2010-2050年的各县市水资源需求情景。人口规模、经济规模采用配套预测数据。 应用瑞典水文气象研究所HBV概念性水文模型的基本结构，设计了在气候变化下流域变化趋势的模型，以冰川融化情景为模型的输入，构建气候变化下出山径流情景。依据流域水资源配置的国家地方规定设置配水方案，综合计算水资源供给量。综合供需情况，以缺水率为指标评价水资源系统脆弱性。通过计算流域主要县市的（小麦生产）土地压力指数，分析了流域气候变化、冰川融化及人口增长情景下土地资源的供需平衡，评价了农业系统脆弱性。分别运用迈阿密公式及HANPP模型计算了未来情景下，流域各主要县市净初级生物生产量及初级生物量的人类占用，以供需平衡角度评估生态系统脆弱性。

未来人口情景预测以2000年为基准年，采用人口阻滞增长模型，不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律，而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值，通过非线性回归求出参数式中参数，建立预测模型。 城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值，然后根据未来各县市各时段经济发展水平（用人均GDP表示）设定各时段相应的产业结构情景，预测各次产业产值。我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度，因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。

“China Collection 1.0”气溶胶光学厚度（AOD）数据集采用可见光波段遥感反演方法制作。原始数据来自Terra和Aqua上搭载的MODIS传感器。数据覆盖时间从2002年到2011年，时间分辨率为逐日，覆盖范围为亚洲大陆，空间分辨率为0.1°。遥感反演方法采用自主研发的SRAP算法反演了陆地上空的气溶胶光学厚度，算法考虑了地表的BRDF特性，适用于亮地表和暗地表上的气溶胶光学厚度反演。此外，叠加了MOD04/MYD04海洋上空的气溶胶产品。通过实测站点的验证表明亚洲气溶胶光学厚度数据相对偏差在20%以内。数据每一天存放一个hdf文件，每个文件由550nm处的Terra AOD和Aqua AOD组成。

采用供需平衡的分析方法，分别计算流域总体及各县区水资源供给量及需求量的基础上，评估流域水资源系统脆弱性。 采用IPAT等式设置未来水资源需求情景，即通过设定未来的人口增长率、经济增长速度、单位GDP耗水量等变量来建立需水情景。以2005年为基准年，预测未来2010-2050年的各县市水资源需求情景，人口规模、经济规模采用配套预测数据。 应用瑞典水文气象研究所HBV概念性水文模型的基本结构，设计了在气候变化下流域变化趋势的模型，以冰川融化情景为模型的输入，构建气候变化下出山径流情景。依据流域水资源配置的国家地方规定设置配水方案，综合计算水资源供给量。综合供需情况，以缺水率为指标评价水资源系统脆弱性。通过计算流域主要县市的（小麦生产）土地压力指数，分析了流域气候变化、冰川融化及人口增长情景下土地资源的供需平衡，评价了农业系统脆弱性。分别运用迈阿密公式及HANPP模型计算了未来情景下，流域各主要县市净初级生物生产量及初级生物量的人类占用，以供需平衡角度评估生态系统脆弱性。

未来人口情景预测以2005年为基准年，采用人口阻滞增长模型，不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律，而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值，通过非线性回归求出参数式中参数，建立预测模型。城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。 数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值，然后根据未来各县市各时段经济发展水平（用人均GDP表示）设定各时段相应的产业结构情景，预测各次产业产值。 我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度，因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。

青藏高原主体是青海省和西藏自治区，其青海省和西藏自治区经济社会数据则是统筹自然科学基础数据进行分析青藏高原人口、资源、环境和经济社会可持续发展分析和评估的基础。一般情况下，各省区统计年鉴均为纸质版、光盘版，用户均需要进行二次编辑才能使用。 本数据集主要依托青海省和西藏自治区统计年鉴原始数据，进行数据转换，综合集成当前经济社会数据集。数据覆盖时间从2007年到2016年，时间分辨率为年，覆盖范围为青藏高原青海省和西藏自治区，空间分辨率为地市州行政单元。 数据包括人口、经济、财政、农林牧副渔产业、固定资产投资、教育卫生等方面。

从公元1000年到现在大气中甲烷的浓度在南北极冰芯呈现显著的上升，本数据来自澳大利亚塔斯马尼亚实验室，对冰芯样品采取湿法提取，通过对所有样品使用相同的测量程序和校准， 获取了高分辨率数据。数据结果与瑞士伯尔尼大学、丹麦哥本哈根大学以及美国俄亥俄州大学等国际著名冰芯温室气体实验室结果一致。 各变量的物理意义： 第一列：时间；第二列：甲烷浓度数值

微波辐射计数据集为SMMR（1978-1987）、SSM/I（1987-2009）和SSMIS（2009-2015）亮温数据，覆盖时间从1978年到2015年，空间分辨率为25 km，南极数据每个文件由316*332的栅格组成，北极冻融数据每个文件由304*448的栅格组成；微波散射计数据集为QScat（2000-2009）和ASCAT（2009-2015）后向散射系数据，覆盖时间从2000年到2015年，空间分辨率为4.45km.南极数据每个文件由1940*1940的栅格组成，北极数据每个文件由810*680的栅格组成。时间分辨率为逐日，覆盖范围为南北极冰盖。

利用2003-2013年11景的Modis1B数据(NSIDC网站发布的冰架Modis1B数据)，采用亚像元互相关方法提取南极Amery冰架表面流速，应用COSI-Corr软件提取冰架流速，获取近十年的年均流速时间序列，由于研究区域内缺乏实地观测，因此利用稳定区域的偏移量值评估冰流结果的精度，冰流误差约为±50m/year。冰流场数据覆盖时间从2003年到2013年，时间分辨率为逐年，覆盖范围为Amery区域，空间分辨率为500m。每年的冰流场数据存放一个Geotiff文件。 数据的详细情况见Amery冰流场-数据说明。

在全球气候变暖背景下，世界范围内山地冰川消融强烈，以退缩为主，但现有野外观测发现，喀喇昆仑地区大部分冰川保持稳定或前进状态，为“喀喇昆仑异常”。冰川表面流速是研究冰川动力学和物质平衡的重要参数，研究喀喇昆仑中部区域冰川流速时空变化特征对于认识该区域冰川动力学特征及其对气候变化的响应具有重要的意义。 选取1999-2003年获取的四对Landsat 7 ETM+影像（影像获取时间分别为：1999.7.16, 2000.6.16, 2001.7.21, 2002.8.9, 2002.4.19, 2003.3.21），采用全色波段，分辨率为15 m，对每对影像进行精确配准，然后对配准后的两景影像进行互相关计算，获取1999-2003年喀喇昆仑中部区域冰川表面流速。由于研究区域内缺乏流速实地观测数据，因此利用稳定区域的偏移量值评估冰流结果的精度，冰川表面流速误差约为±7 m/year。 冰流场数据覆盖时间从1999年到2003年，时间分辨率为逐年，覆盖范围为喀喇昆仑中部区域，空间分辨率为30 m，每年的冰流场数据存放一个Geotiff文件。 数据的详细情况见喀喇昆仑中部区域冰流场-数据说明。

基于中国科学院资源环境科学数据中心全球100万基础地理数据（2010年），在GIS里提取北极八国（美国、加拿大、俄罗斯、挪威、丹麦（含Greenland格陵兰和法鲁Faro岛）、瑞典、芬兰、冰岛）铁路和公路网，分国别保存。数据格式是arcgis的shp格式，投影方式为GCS_WGS_1984.其中铁路网数据源见http://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=208； 道路网数据源见：http://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=207

南极冰盖高程数据采用雷达高度计数据(Envisat RA-2)和激光雷达数据(ICESat/GLAS)制成。为提高ICESat/GLAS数据的精度,采用了五种不同的质量控制指标对GLAS数据进行处理,滤除了8.36%的不合格数据。这五种质量控制指标分别针对卫星定位误差、大气前向散射、饱和度及云的影响。同时,对Envisat RA-2数据进行干湿对流层纠正、电离层纠正、固体潮汐纠正和极潮纠正。针对两种不同的测高数据,提出了一种基于Envisat RA-2和GLAS数据光斑脚印几何相交的高程相对纠正方法,即通过分析GLAS脚印点与Envisat RA-2数据中心点重叠的点对,建立这些相交点对的高度差(GLAS-RA-2)与表征地形起伏的粗糙度之间的相关关系,对具有稳定相关关系的点对进行Envisat RA-2数据的相对纠正。通过分析南极冰盖不同区域的测高点密度,确定最终DEM的分辨率为1000 m。考虑到南极普里兹湾和内陆地区的差异性,将南极冰盖分为16个区,利用半方差分析确定最佳插值模型和参数,采用克吕金插值方法生成了1000 m分辨率的南极冰盖高程数据。利用两种机载激光雷达数据和我国多次南极科考实测的GPS数据对新的南极DEM进行了验证。结果显示,新的DEM与实测数据的差值范围为3.21—27.84 m,其误差分布与坡度密切关系。