用GEE做sen趋势并进行mk检验，请写出JavaScript代码

下面是基于JavaScript的GEE做SEN趋势并进行MK检验的代码：

// 读取数据
var data = ee.FeatureCollection('users/yourUsername/data');

// 定义GEE模型
var geeModel = ee.FeatureCollection(data).\
  select(['id', 'time', 'y']).\
  getGroup('id').\
  map(function(group) {
    var timeSeries = ee.List(group.get('time')).zip(ee.List(group.get('y')));
    var trend = ee.Array(timeSeries.map(function(pt) { return [1, ee.Number(pt.get(0))] }));
    var response = ee.Array(timeSeries.map(function(pt) { return pt.get(1) }));
    var gee = ee.ImageCollection([trend]).toBands().rename(['beta0', 'beta1']);
    var covariate = ee.ImageCollection([response]).toBands().rename(['response']);
    var weights = ee.ImageCollection([ee.Image(1)]).toBands().rename(['weight']);
    var geeData = gee.addBands(covariate).addBands(weights);
    var geeModel = ee.Image.cat([geeData.arrayFlatten(['band'])]);
    var geeFit = geeModel.reduceRegion({
      reducer: ee.Reducer.linearRegression({
        numX: 2,
        numY: 1
      }),
      geometry: ee.Geometry.Point(0, 0),
      scale: 30,
      maxPixels: 1e9
    });
    return ee.Feature(null, {
      'id': group.get('id'),
      'beta_sen': ee.Array(geeFit.get('coefficients')).get([1]),
      'mk_test': ee.Number(group.get('y')).trendTest(0.05).pValue
    });
  });

// 输出结果
print(geeModel);

其中，data是一个FeatureCollection，包含id、time和y三个属性。在代码中，我们首先定义GEE模型，然后通过map函数对每个id进行SEN趋势和MK检验的计算。最后输出SEN趋势系数和MK趋势检验结果。需要注意的是，由于JavaScript在处理时间序列数据时可能会有一些限制，因此在实际应用中需要视情况而定，可能需要进行一些数据预处理或使用其他的时间序列分析方法。