Mann-Kendall 趋势检验(有时称为 MK 检验)用于分析时间序列数据,以确定持续增加或减少的趋势(单调趋势)。它是一种非参数检验,这意味着它适用于所有分布(即数据不必满足正态性假设),但数据不应具有序列相关性。如果数据具有序列相关性,则可能会影响显著水平(p 值)。
03.时间序列栅格数据MK检验 importglobimportosimportnumpyasnpimportrasterioasrioimportpymannkendallasmk# MK检验defapply_mk_func(arr):iflen(arr) >1andnotnp.any(np.isnan(arr)): trend, h, p, z, Tau, s, var_s, slope, intercept = mk.original_test(arr)# 将趋势increasing, decreasing , no ...
输出包含了Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall检验的内容。 也可以自定义函数: from __future__ import division import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats from scipy.stats import norm def mk_test(x, alpha=0.05): """ This function is derived from code originally posted ...
2、Mann-Kendall(MK)检验是一种非参数的时间序列趋势性检验方法,与一些需要数据满足正态分布假设的方法不同,其适用于各种类型的数据分布,不需要测量值服从正太分布,Mann-Kendall方法对于数据中的离群值相对稳健,且不受缺失值和异常值的影响,适用于长时间序列数据的趋势显著检验。 在遥感图像处理中,经常会将这两种方...
(一)关于MK检验 降雨、径流分析采用非参数检验方法曼-肯德尔法(Mann-Kendall)检验法来检测泾河合水川流域降水的长期变化趋势和突变情况。在时间序列趋势分析中,Mann-Kendall检验方法,最初由Mann和Kendall提出,许多学者不断应用Mann-Kendall方法分析降水、径流、气温和水质等要素时间序列趋势变化[6-7]。Mann-Kendall检验不...
输出包含了Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall检验的内容。 也可以自定义函数: from __future__ import division import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats from scipy.stats import norm def mk_test(x, alpha=0.05):
Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析都是非参数统计方法,用于分析时间序列数据中的趋势。 应用案例 Liu等(2024)利用Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析对沉积物连续性指标(IC)1990-2020年间30年的变化趋势进行了分析 一般来说,可以根据Theil-Sen Median计算出的β值和Mann-Kendall计算出的Z值...
1.2 Mann-Kendall方法 2 Python实现Sen+mk 2.1 代码(作者实现,推荐使用) 2.2 另外版本 3 最终结果 3.1 对slope.tif以及z.tif进行重分类 3.2 对分类结果相乘 3.3 最终结果Python代码实现 前言:主要使用Python完成遥感时间序列数据趋势分析Sen+mk,得到slope、trend、p、s、tau、z指标。
MK趋势检验 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...
importpymannkendallasmk defmk_(x): ifnp.any(x.mask): returnnp.NAN result = mk.original_test(x.data) returnresult.slope defcal_fun(all_args): '''数据合成算法''' paths, band_num, xoff, yoff, xsize, ysize = all_args # 将栅格数据文件转为数组 ...