气象统计方法之MK检验

写在前面：

周三听的气统，3节课只听懂了MK检验，记录一下。。

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气候突变检测的方法

1. 滑动t检验

（用的不多，基准点需要人为确定）

t检验：（详见气候稳定性检验章节）检验两个时间序列的均值

公式：（见课本）注意！书上的公式中S是方差不是均方差！

结果：当t>ta，前后两个子序列的显著性通过了检验，具有显著的差异

2. MK检验

非参数检验/无分布检验，不受异常的干扰

可以判断突变点在哪！即确定突变的年份

原理：见课本《现代气候统计诊断与预测技术》

MATLAB Mann-Kendall突变检验 (mk突变检验)_天外来客Jonty的博客-优快云博客

Matlab代码

function U = SMK(Y)
N = length(Y);
s = zeros(1,N);  %假设S是一个长为N的矩阵
U(1) = 0;
for k = 2:N
    r = 0;
    s(k) = 0;
    for j = 1:k-1
        if Y(k)>Y(j)    %判断K时刻的值是不是大于前面所有j时刻的值
            r = r+1;
        end
        s(k) = s(k-1)+r;  %Sk是第i时刻数值大于j时刻数值个数的累计数
    end
    E = k*(k-1)/4;   %Sk的均值和方差，课本有公式
    VAR = K*(K-1)*(2K+5)/72;
    U(K) = (s(K)-E)/sqrt(VAR);   %标准化
end

function [UF,UB] = ****(看不清老师PPT..)(x,y,p)
% x表示时间，如1982-2015
% y表示对时间结果
% p表示显著水平
N = length(y);
UF = SMK(y);
yy = reshape(y,1,length(y));
yy = fliplr(yy);  %倒序
UB = -fliplr(SMK(yy));
ZP(1:length(UF....
%服啦下次上课找老师拍一下代码

 第二段代码不完整。。。找老师要个ppt再补充（10.12）

matlab之fliplr()函数 - 一杯明月 - 博客园 (cnblogs.com)

Excel表格

 D:\研一

 

Python代码