a–h, Spatial correlation of elevations between the GP time series and ICESat with the time lag to the closest ASTER, ArcticDEM or REMA observation (a, b), propagation of correlations into specific-volume change uncertainties (c), validation of volume change estimates and uncertainties to high-resolution volume changes extracted over the same 588 glaciers and periods (d–f) and contribution from all2000 - 2019年特异性质量变化估计值（G，H）的不确定性来源。A显示了经验空间变化函数术，并拟合了一个球形模型的总和 ，相关长度为0.15、2、5 、20 、50、200和500 km ，用于从近距离观察时在720天（2年）采样的海拔差异 。B，空间相关的方差是时间滞后与最接近观察的函数 。在不确定性传播过程中使用的方差的模型以纯线（最小二乘优化了二次和平方正弦函数的总和）。C ，海拔的传播变化不确定性变化 ，随着冰川面积的变化不确定性 。由于此计算特定于每个像素与最接近观察的时间滞后，因此每个冰川在每个时间步骤c 。c表示一个示例。计算空间相关性的时间滞后与最接近的观测值 ，代表我们研究的平均值 ，50％的观测值为0-1年，观察结果为20％ ，为20％的观测值 ，20％的观测值和3-4 yr的观测值为10％ 。我们假设平均像素的不确定性为10 m，并通过仅考虑连续冰川区域的集成的第一步来简化（方程（5）） 。与进一步传播到不连续冰川之间的第二个传播步骤相比 ，该假设的贡献略大于短期相关性（等式（6））。不确定性在很大程度上由短期至远程空间相关性主导 。D ， 使用1σ不确定性的每个冰川变化的特异性体积变化 。所有冰川上估计值的平均值在统计学上与零没有差异。E，F，理论和经验1σ的不确定性及其具有冰川大小的进化 。理论上的不确定性是从空间整合变化函数中得出的人均不确定性的平均值 ，经验不确定性是高分辨率和GP估计值之间差异的NMAD 。g ，h，每个RGI 6.0区域特异性变化的不确定性来源 ，以及有和没有格陵兰外围的所有冰川以及在H中的南极和下北极 ，它们在H中都放大。不确定性在很大程度上是由全球质量到质量转换的不确定性所占据的，以及与具有相关小冰川相关区域的冰川轮廓的不确定性。
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希望本篇文章《二十一世纪初期加速的全球冰川质量损失》能对你有所帮助！
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