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本文是将之前已经处理好的森林生物量和碳储量数据保存到GEE Assets中，然后分别将单张影像导入到代码编辑器中，构建一个时间序列集合，并且这里需要用到的是我们给影像添加指定的时间属性，这样方便进行下一步的时序分析和空间预测。
首先，需要收集1987年至2022年期…简介：
本文是将之前已经处理好的森林生物量和碳储量数据保存到GEE Assets中，然后分别将单张影像导入到代码编辑器中，构建一个时间序列集合，并且这里需要用到的是我们给影像添加指定的时间属性，这样方便进行下一步的时序分析和空间预测。
首先，需要收集1987年至2022年期间森林地上生物量AGB和碳储量数据。该数据可以通过森林清查数据、卫星遥感数据等途径获取。然后，根据这些数据，可以使用sens（敏感性分析）和MK（Mann-Kendall）方法计算时空变化特征。
敏感性分析是一种常用的敏感度评价方法，它可以通过改变影响因素的值并观察模型输出结果的变化，来评估模型对影响因素的敏感性。利用敏感性分析方法，可以评估AGB和碳储量与气候因素（如温度、降水等）之间的关系，以及各种影响因素对AGB和碳储量时空变化的影响程度。
Mann-Kendall方法是一种非参数统计方法，用来研究时间序列数据的趋势性。该方法可以检测出时间序列数据的变化趋势和变化点，从而评估AGB和碳储量时空变化趋势的显著性。
综合使用sens和MK方法，可以对AGB和碳储量的时空变化特征进行全面评估和分析，从而为森林管理和碳排放控制提供科学依据。
Sens方法
（也称为敏感度分析）是一种用于评估模型输出结果对输入参数变化的敏感性的方法。它可以帮助确定哪些因素对模型输出结果的影响最大，从而指导决策和提高模型预测准确性。
具体来说，Sens方法通过对模型输入参数进行变化，并观察模型输出结果的变化情况来评估敏感性。常用的Sens方法包括：
1.单因素敏感性分析：逐个改变模型输入参数的值，观察模型输出结果的变化情况。
2.全因素敏
