基于MATLAB的气候突变检测分析系统：滑动统计检验方法实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了滑动t检验、Cramér–von Mises检验和滑动f检验等统计方法，提供交互界面供用户输入气候数据、选择检验类型并自定义参数，高效检测时间序列中的气候突变点，适用于气候变化研究。

详 情 说 明

气候突变检测与分析系统

项目介绍

本项目基于滑动统计检验方法，开发了一套用于检测与分析气候时间序列中突变点的交互式系统。系统集成了滑动t检验、Cramér–von Mises检验和滑动f检验等多种经典统计方法，能够有效识别气候数据中均值、分布形态和方差的变化点，为用户提供科学的突变检测结果和直观的可视化分析。

功能特性

• 多检验方法支持：提供滑动t检验（均值突变）、Cramér–von Mises检验（分布形态突变）和滑动f检验（方差突变）三种核心检测方法
• 灵活参数配置：用户可自定义滑动窗口大小、显著性水平阈值等关键参数
• 多格式数据兼容：支持.txt、.csv、.xlsx格式的单列或多列气候时间序列数据输入
• 全面结果输出：

- 文本结果：突变点位置、检验统计量、p值及显著性判定 - 可视化图表：原始序列突变点标记图、统计量变化曲线、显著性水平线 - 分析报告：突变点数量统计、主要突变时段总结、方法可靠性说明

使用方法

1. 数据准备：准备包含气候时间序列的数据文件（如气温、降水量等）
2. 参数设置：通过交互界面选择检验方法，设置窗口大小和显著性水平
3. 执行分析：系统自动进行突变点检测计算
4. 结果查看：获取文本报告和可视化图表，分析气候突变特征

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学工具箱
• 至少4GB内存（处理大数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括：用户交互界面控制、数据读取与预处理模块、多种滑动统计检验算法的实现、突变点识别与显著性判断逻辑、结果可视化图形生成以及分析报告自动输出等完整功能链条。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保从数据输入到结果输出的全流程自动化处理。