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不确定性层。我们提供了一系列地图,评估 EVI 测量和所用算法中的不确定性。为了评估由于多云观测所产生的噪声是否可能影响热带森林地区的解读,我们计算了每个月平均 EVI 得分的标准误差地图,这是一种识别植被时间序列中高不确定性区域的有用指标(扩展数据图 9)。这基于标准差和有效 EVI 观测的数量,这两者都可以在 MODIS 产品的元数据中获得。最高的标准误差出现在表面周期性存在水的区域(例如,亚马逊河、湿地),这被解释为 EVI 观测中的大差异,以及在给定月份内由于表面水的快速、月内变化而导致的差异。在云层覆盖较多的区域,包括湿热带森林的部分地区、欧洲和北美的西北海岸,以及一些山脉如阿尔卑斯山、比利牛斯山或加拿大落基山脉,观察到中等偏高的标准误差。 标准误的绝对值不高,不影响结果的解释及其稳健性:所有像素的月均 EVI 值平均基于至少 25 个观测值计算(西厄瓜多尔和哥伦比亚、婆罗洲和巴布亚的小区域除外,后者平均基于至少 15 个观测值每月计算),而超过 90%90 \% 的地球月均 EVI 标准差小于 0.08(EVI 值范围从 0 到 1)。
代码可用性。所有 R 和 MATLAB 代码可与原始数据文件一起在 ORA 存储库中下载,网址为 http://www.bodleian.ox.ac.uk/ora,DOI:10.5287/bodleian:VY2PeyGX4。
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扩展数据图 9∣9 \mid MODIS EVI 观测的平均标准误差。MODIS EVI 观测的平均标准误差,基于 2000-2013 年期间每月计算,作为每 5 公里像素所有 EVI 观测的标准偏差除以观测数量的平方根。以灰色显示主导荒地(所有月份的平均 EVI < 0.1\mathrm{EVI}<0.1 )和永久冰川区域。湿地