Mann－kendall趋势检验和sen斜率估计

资 源 简 介

Mann－kendall趋势检验和sen斜率估计

详 情 说 明

Mann-Kendall趋势检验和Sen斜率估计是两种经典的非参数统计方法，常用于时间序列数据的趋势分析与变化率量化。这两种方法对数据分布无严格要求，且能有效应对离群值干扰，适用于气象、水文、环境监测等领域。

Mann-Kendall趋势检验 该方法通过比较序列中数据点的相对大小关系判断趋势显著性。核心思想是：若序列呈上升趋势，后期数据应普遍大于前期数据。其统计量基于符号检验构建，最终通过标准化后的Z值判断趋势是否显著（如Z>1.96表示显著上升，显著性水平5%）。

Sen斜率估计 用于量化趋势变化速率。计算所有数据点对间的斜率中位数，结果稳健且不受极端值影响。若Sen斜率为正，表明序列呈上升趋势，反之则为下降趋势。

Matlab实现通常包含以下逻辑步骤： 数据预处理：处理缺失值，确保时间序列连续性。 Mann-Kendall统计量计算：遍历所有数据对，统计后值大于前值的次数，并考虑同值调整。 显著性检验：根据序列长度计算方差，得到Z值并与临界值对比。 Sen斜率求解：对所有有效数据对求斜率，取中位数作为最终估计。

这两种方法常结合使用——Mann-Kendall检验判定趋势是否存在，Sen斜率则定量描述趋势强度。实际应用中需注意：序列自相关性可能影响检验结果，此时需采用改进方法如预白化处理。