Mann-Kendall趋势分析检验法尤其是对气候水文要素时间序列显著性检验 Mann-Kendall趋势分析检验法 非参数的Mann-Kendall检验法广泛应用于水文,气候,化学,矿物成分检验等各个方面。尤其是对气候水文要素时间序列显著性检验,定量反映变化趋势的显著性。 D2=0 D3=COUNTIF(C$2:C2,"<"&C3)-COUNTIF(C$2:C2,">"&C...
在时间序列趋势分析中,Mann-Kendall检验是世界气象组织推荐并已被广泛使用的非参数检验方法,最初由Mann和Kendall提出,现已被很多学者用来分析降雨、气温、径流和水质等要素时间序列的趋势变化。Mann-Kendall检验不需要样本遵从一定的分布,也不受少数异常值的干扰,适用于水文、气象等非正态分布的数据,计算简便。 1 单变...
Mann-Kendall趋势检验算法适用于研究时间序列数据中的趋势变化,常见的应用场景包括但不限于以下几个领域: 1.气候变化研究:通过对气温、降雨量等气候要素的时间序列数据进行趋势分析,可以揭示气候变化的趋势和周期性变化,为气候变化的监测和预测提供依据。 2.河流径流变化研究:通过对河流流量的时间序列数据进行趋势分析,可...
Mann-Kendall检验的原假设为序列是独立同分布的，备择假设为存在单调趋势。当p-value小于预先设定的显著...
利用经典数据:用Mann-Kendall法检测1900-1990年上海年平均气温序列,给出趋势及突变点分析,给定的显著性水平α=0.05,即U0.05=±1.96。 20210820&003 3.1 使用EXCEL分析 3.1.1 趋势分析 步骤:(具体请参考附录3中Excel表格) 1.初始化数据 A列A2“年份”,A3-A93放<年份值>,B2“平均气温”,B3-B93放<气温值> ...
Mann-Kendall趋势检验法是一种非参数检验，专门用于分析时间序列数据中的单调趋势，无需数据满足正态分布，但要求数据序列无序列相关性。适用于检测数据的持续增长或下降趋势。检验首先计算排序差异S，涉及比较时间序列中每一数据点与其前所有数据点的符号差异。对于一组n个观测值的数据集，总共有n(n-1)/...
Mann-Kendall 分析的结果，通过可视化地图直观展示降水数据随时间和空间的变化趋势。总结而言，Mann-Kendall 分析在地理学研究中是一个实用而强大的工具，帮助研究者了解空间和时间上的数据趋势。通过使用 ArcGIS 进行数据提取和插值，以及 Python 进行空间分析，可以实现对地理数据的深入研究和分析。
1、非参数的Mann-Kendall检验法广泛应用于水文,气候,化学,矿物成分检验等各个方面。尤其是对气候水文要素时间序列显著性检验,定量反映变化趋势的显著性。二LI-_二1:-.monthhid21':9.00迓示之前有多少比他小芋tt他桶牛橄相抵后丞有多少吓数比也小2Feb41)6,815=-42-3Mar44.-2肌二12r4Asjc砒.:1VARS=2127e5jl...
本文介绍的改进后的Mann-Kendall趋势分析方法已被广泛应用到分析时间序列演变规律过程中的应用(文末附改进后MK趋势分析方法函数)。 1. 示例数据 本次示例数据百度云链接如下,可点击下载。 全球SSP情景GDP数据说明 全球SSP情景GDP数据 2. 数据导入与预处理
二、案例分析 下图是根据Mann一Kendall检验法计算东江流域年平均降雨量结果所作的图,由图可知: (1)1956年~1961年、1964年~1972年这两段时间,东江流域年平均降雨量呈上升趋势; (2)1962年~1963年,东江流域年平均降雨量呈下降趋势; (3)1973年~1986年,东江流域年平均降雨量变异很复杂; (4)1987年~1995年,东江流...