基于matlab 的长时间栅格数据的sen趋势分析

采用分段线性回归模型、Sen趋势分析和Mann-Kendall统计检验方法，得到内蒙古寒潮频次的时间（年际、季节、月份）和空间变化数据集数据集包括：（1）内蒙古及周边121个气象台站位置数据；（2）1960-2012年内蒙古单站寒潮频次年际变化；（3）1960-2012年内蒙古单站寒潮频次春季变化；（4）1960-2012年内蒙古单站寒潮频次月份变化；（5）1960-2012年内蒙古区域寒潮频次变化；（6）1960-2012年内蒙古逐站点寒潮频次变化；（7）1960-2012年内蒙古单站寒潮频次和转折点1991年前后的寒潮频次数据；（8）内蒙古单站寒潮频次分布；（9）1960-2012年内蒙古寒潮和转折点1991年前后的寒潮变化趋势数据；（10）内蒙古寒潮变化趋势分布。数据集存储为.xlsx、shp格式

Sen可以用来计算连续时间序列数据的趋势分析，例如长时间序列下的NDVI，植被覆盖度，气温、降水、相对湿度等气象数据的变化趋势，对于具有空间信息的栅格数据（遥感影像）来说，ENVI可以基于栅格进行计算，将二者相结合，则可以计算具有地理信息的栅格数据的Sen趋势分析。文本文件详细分解了Sen的计算过程，以及对应在ENVI的bandmath模块中的表达式。