MK趋势检验 突变检验

该代码执行 Spearman 的 rho 测试。 它针对趋势的替代测试向量 V 中趋势缺失的零假设。 测试结果返回 Td = 1 表示正趋势 Td = -1 表示负趋势，即在 alpha 显着性水平拒绝原假设。 Td = 0 表示未能在 alpha 显着性水平上拒绝原假设。

存在季节性的 Sen 趋势测试 - Sen T 另一种季节性趋势测试具有良好的功效，可在存在季节性周期时检测单调趋势。 但只应在没有数据丢失的情况下使用。 当没有数据丢失时，此测试比 Kendall Seasonal 更准确（除非考虑了序列依赖性？请参阅 sktt.m 了解季节性 Kendall 测试和斜率。 - 吉尔伯特第 17.4 节，第 230 页 此函数中有一个子函数 'rank' 用于计算数据集中所有值的排名。 Matlab 的tiedrank 估计排名与此统计所需的排名不同。 句法： [T sig] = SenT(datain, alpha) 输入： datain(:,1) = 年份（例如 1999） datain(:,2) = 季节（例如 1 到 12） datain(:,3) = 要分析的值alpha = 用于两个尾部测试（例如 0.05） 输出： T = Sen

适合批量处理超大型数据的程序，采用矩阵思路编写，相比较循环处理，效率提升数百倍，谁用谁知道，有问题请给我留言。

在MATLAB中实现MK趋势检验，包括突变点分析图

基于matlab做栅格数据的MK趋势分析

对气候数据进行趋势检验，直接代入数据就可，非常简单

代码执行两个尾 Mann-Kendall 检验，修改后考虑时间序列的自相关（Hamed 和 Rao，1998）。 对照趋势的替代，检验向量 V 中趋势缺失的零假设。 测试结果在 H = 1 中返回，表明在 alpha 显着性水平拒绝原假设。 H = 0 表示未能在 alpha 显着性水平上拒绝原假设。

Mann—Kenddall 检验法，是一种气候诊断与预测技术，应用Mann-Kendall检验法可以判断气候序列中是否存在气候突变，如果存在，可确定出突变发生的时间。Mann-Kendall检验法也经常用于气候变化影响下的降水、干旱频次趋势检测。

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