数据为柴达木河流域道路分布数据集，比例尺：250000，投影：经纬度，主要包括柴达木河流域内主要道路的空间分布及属性数据，属性字段：code（道路编码）、Name(道路分级）。

数据为柴达木河流域居民点分布数据，包括柴达木河流域内市、县、乡镇、村等级分布，数据主要有两个属性字段：Code(居民点编码）、Name(居民点名称）。

GIMMS（glaobal inventory modelling and mapping studies)NDVI数据是美国国家航天航空局（NASA)C-J-Tucker等人于2003年11月推出的最新全球植被指数变化数据。 该数据集为青海湖流域长时间序列GIMMS植被指数数据集，包含1981－2006年间的植被指数变化，其时间分辨率是15天，空间分辨率8km。GIMMS NDVI数据采用卫星数据的格式记录了22a区域植被的变化情况。

数据为柴达木河流域10万沙漠分布图，数据切割自中国1:10万沙漠沙地数据集，数据以2000年TM影像为数据源，进行解译、提取、修编，利用遥感与地理信息系统技术结合1:10万比例尺成图要求，对沙漠、沙地和砾质戈壁进行专题制图。数据属性表：area（面积）、perimeter（周长）、ashm_(序列码）、class（沙漠编码）、ashm_id（沙漠编码）其中沙漠编码如下：流动沙地 2341010、半流动沙地 2341020、半固定沙地 2341030、戈壁 2342000、盐碱地 2343000。

数据为柴达木河流域河流数据集，根据地形图及TM遥感影像修订，比例尺250000，投影经纬度，数据包括空间数据和属性数据，属性数据字段：HYD_CODE(河流编码），Name（河流名称），SHAPE_leng(河流长度）。

由欧洲联盟委员会赞助的VEGETATION传感器于1998年3月由SPOT-4搭载升空，从1998年4月开始接收用于全球植被覆盖观察的 SPOTVGT数据，该数据由瑞典的Kiruna地面站负责接收，由位于法国Toulouse的图像质量监控中心负责图像质量并提供相关参数（如定标系 数），最终由比利时弗莱芒技术研究所（Flemish Institute for Technological Research，Vito）VEGETATION影像处理中心（VEGETATION processing Centre，CTIV）负责预处理成逐日1km 全球数据。预处理包括大气校正，辐射校正，几何校正，生产10天最大化合成的NDVI数据，并将-1到-0.1的值设置为-0.1，再通过公式DN= (NDVI+0.1)/0.004转换到0-250的DN值。 该数据集为柴达木河流域长时间序列植被指数数据集是主要针对归一化植被指数（NDVI），包含1998-2008年每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI，空间分辨率为1km，时间分辨率为旬。文件格式:.hfr和.img文件各一个。文件命名规则为:CHN_NDV_YYYYMMDD，其中YYYYMMDD就是该文件代表的当天日期，也是区别于其他文件的主要标识。用户用来分析植被指数的后缀名为.IMG和.HDF的遥感影像文件文件，都可以在ENVI和ERDAS软件中打开

本数据来源于甘肃省环境监测中心站，数据包含网络上公开的三个观测要素，即 PH、高锰酸盐指数、氨氮。 数据格式为文本文件，第一栏为城市名称，第二栏为PH，第三栏为高锰酸盐指数，第四栏为氨氮，第五栏为观测日期。 包含固水子、牛背村、五佛寺、什川桥、新城桥、碧口6个断面的数据。 黄河甘肃段：新城桥（兰州上游断面）、什川桥（兰州—白银交界断面）、五佛寺（甘肃—宁夏交界断面）、牛背村（甘肃—陕西交界断面）。白龙江武都段：（固水子村断面）。 甘肃兰州新城桥水质自动监测站位于兰州市西固区，建在兰州市第一自来水厂区内。点位坐标东经103度35分02秒,北纬36度07分20秒。黄河水系（黄河干流），国控省界断面。由兰州市环境监测站托管。距离35公里。建于2001年3月。 　pH：表征水体酸碱性的指标，pH值为7时表示为中性，小于7为酸性，大于7为碱性。天然地表水的pH值一般为6~9之间，水体中藻类生长时由于光合作用吸收二氧化碳，会造成表层pH值升高。 　高锰酸盐指数（CODMn）：以高锰酸钾为氧化剂，处理地表水样时所消耗的量，以氧的mg/L来表示。在此条件下，水中的还原性无机物（亚铁盐、硫化物等）和有机污染物均可消耗高锰酸钾，常被作为地表水受有机污染物污染程度的综合指标。也称为化学需氧量的高锰酸钾法，以别于常作为废水排放监测的重铬酸钾法的化学需氧量（COD）。 　氨氮（NH3-N）：氨氮以溶解状态的分子氨（又称游离氨，NH3）和以铵盐（NH4+）形式存在于水体中，两者的比例取决于水的pH值和水温，以含N元素的量来表示氨氮的含量。水中氨氮的来源主要为生活污水和某些工业废水（如焦化和合成氨工业）以及地表径流（主要指使农田使用的肥料通过地表径流进入河流、湖库等）。 本数据将根据数据来源进行自动持续更新。

数据集为柴达木河流域湖泊分布图，比例尺250000，投影：经纬度，数据包括空间数据和属性数据，湖泊属性字段：NAME（湖泊的名称）、CODE（湖泊编码）。

环北极多年冻土和地下冰分布图是1997年国际冻土协会联合多个国家的冻土研究机构编制的目前唯一的一个国际冻土数据图。该冻土图描述了北半球（20°N to 90°N）多年冻土的分布与属性及地下冰条件。通过连续性划分冻土范围，将多年冻土划分为连续（90-100%）、不连续（50-90%）、零星（10-50%）、岛状（<10%）和无多年冻土。最上层20米的地下冰丰度通过冰的体积百分比划分（>20%, 10-20%, <10% 和 0%）。发布的ESRI-shape文件源于1:10,000,000的纸质地图（Brown et al. 1997）。该图可用于全球气候变化、极地资源开发和环境保护等相关领域。中国部分如图例所示。更多信息参考文献（Heginbottom et al. 1993）。 数据的格式为ESRI shapefiles，可通过美国冰雪数据中心下载（http://nsidc.org/data/ggd318.html）。

本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。

本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据构建的。贵州省1995年土地利用采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。

本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。