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x
8 r% Q! q: W% c. x% c) x2 E _
%最近写论文需要用到MK检验法,网上收集到大量的matlab代码,但是没有一个代码能够
& O; d D# P$ b) f, G%完全正确运行或者分析信息不全,结合多位网友编写的MK检验法,经过我的改编,顺利得到
' k- O+ V5 @9 f P- Y2 r%正确的运行结果,谢谢各位网友,希望对有需要的盆友有帮助0 ~# E# \. o# G4 e s
% Mann-Kendall突变检测/ o) C2 r$ C+ g7 d
% 数据序列y& H K2 ]/ A [/ W; P
% 结果序列UFk,UBk2
r' G" ^4 K2 a# n- ]% O%--------------------------------------------
5 b' y9 C4 w( \% Y9 Y; b" y%读取excel中的数据,赋给矩阵y
) Q; n% }& i* V% T%获取y的样本数
# ]4 d" l6 x# w; g/ t! y%A为时间和径流数据列
7 N; `8 @2 o% Q5 }6 }1 u* UA=xlswrite('数据.xls')% w3 c0 V, }. D; M8 x2 q
x=A(:,1);%时间序列
, }3 I. P: `. Ny=A(:,2);%径流数据列& A; @ `; T9 ]
N=length(y);1 q _5 G; H1 J4 z( O+ ?3 p2 X! F
n=length(y);
0 b( r8 }+ b" E c3 o7 v; _& m, [% 正序列计算---------------------------------8 d3 w: }4 b- M/ A# a, a
% 定义累计量序列Sk,长度=y,初始值=0
A+ ~" }1 ]8 a! s% n8 c# rSk=zeros(size(y));2 T- @+ R7 \" J5 I: Q* {
% 定义统计量UFk,长度=y,初始值=0# t- M: v& ]6 i/ S. q
UFk=zeros(size(y));
0 w4 j- E# D5 J% 定义Sk序列元素s8 D7 h: g# b* u$ B" H, k7 l
s = 0;6 S( ^+ P I# ^% p
% i从2开始,因为根据统计量UFk公式,i=1时,Sk(1)、E(1)、Var(1)均为0
( b' E. Q) u; v, u$ \% 此时UFk无意义,因此公式中,令UFk(1)=0: M- a# W4 o z7 B! {
for i=2:n1 K: f; U: W9 x2 q
for j=1:i9 b# ~" S2 S# I, c8 q/ R
if y(i)>y(j)- T1 D0 o2 n& Y; s# u% U
s=s+1;+ i F1 A6 ^+ O( c9 S5 l
else
' Z6 ~2 ^- M8 ?* Y+ u s=s+0;* A& J5 Z9 t. c8 w! T) f* M+ s7 `; u
end;
: k. C3 w" `1 n) y$ B) j. {7 N/ Z end;
5 F/ d: o9 Z9 n3 ~% D Sk(i)=s;" ]( ~1 {3 z8 _3 \+ I
E=i*(i-1)/4; % Sk(i)的均值
( G/ _& S# m" l) E) u7 d Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % Sk(i)的方差
: M3 r% h4 J0 d6 z' { UFk(i)=(Sk(i)-E)/sqrt(Var);% F; D. ]% a# F1 D, \
end;
3 f' ?+ X$ C, N R+ [* v8 `* ?- O% ------------------------------正序列计算end( {% r. H1 s( h7 U9 ?
% 逆序列计算---------------------------------% a% u) C+ u, g
% 构造逆序列y2,长度=y,初始值=0
! B$ l4 a/ B7 By2=zeros(size(y));
1 o* o% K2 ^2 l2 _( j% 定义逆序累计量序列Sk2,长度=y,初始值=0- M' T. d( M6 Z1 Y& C3 U# \1 }4 ^
Sk2=zeros(size(y));
7 j' ?: P3 n( O6 c* P, y% 定义逆序统计量UBk,长度=y,初始值=09 q9 ]- w' G4 E- D
UBk=zeros(size(y));% n5 Y( a Q1 y m/ C; j0 t
% s归02 j( h2 z1 f" l; L4 ^# x5 g
s=0;# w( d$ w! r9 D: x* \0 k7 s; y7 w5 r
% 按时间序列逆转样本y; j) X5 N9 W$ r$ z, z+ x
% 也可以使用y2=flipud(y);或者y2=flipdim(y,1);6 J) e8 R. e6 o4 ?, s8 a* w/ D
for i=1:n- Z9 a$ P& \8 C7 }) h* n7 z
y2(i)=y(n-i+1);& Z- u, r4 p9 x
end;% x2 {% D( e+ S
% i从2开始,因为根据统计量UBk公式,i=1时,Sk2(1)、E(1)、Var(1)均为0/ F% s( Z* `* ~# Z9 E2 [
% 此时UBk无意义,因此公式中,令UBk(1)=0
) t( m9 u' l/ {2 A9 ]for i=2:n
( I5 Q. X3 O* t for j=1:i! Y2 |7 `8 b" [7 |
if y2(i)>y2(j)
5 y$ h6 Q& V2 m2 ]8 s; c& r. w s=s+1;
0 O8 e" B, y% n1 v& T, C( t# } else
" f) x, o/ N9 j; M$ ] r s=s+0;
& w) e) u& W! Y) S end;7 D* i& p1 ^! \, t: X
end;
; n4 |3 w# S9 v9 ]" G2 j# f* U0 E9 y Sk2(i)=s;
/ U, j6 `% i5 i4 N* s6 s6 s E=i*(i-1)/4; % Sk2(i)的均值
B0 N+ t+ l% }1 i Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; % Sk2(i)的方差
! [6 f+ T! a. _% 由于对逆序序列的累计量Sk2的构建中,依然用的是累加法,即后者大于前者时s加1,. P* {# E: ?$ ^. }. l4 f" G
% 则s的大小表征了一种上升的趋势的大小,而序列逆序以后,应当表现出与原序列相反9 P9 g3 j) C, u6 K A
% 的趋势表现,因此,用累加法统计Sk2序列,统计量公式(S(i)-E(i))/sqrt(Var(i))
7 a% H' m4 I8 Q& v% 也不应改变,但统计量UBk应取相反数以表征正确的逆序序列的趋势* @: G6 t: u6 y4 y. V( a9 Q
UBk(i)=0-(Sk2(i)-E)/sqrt(Var);
! Q$ a. Q9 F; Z* \0 qend;
1 w" v( T# f8 I% ------------------------------逆序列计算end
( j& P8 C: T+ U1 P$ [$ E% 此时上一步的到UBk表现的是逆序列在逆序时间上的趋势统计量( D) Z* o5 z" X+ Z2 r$ a# T
% 与UFk做图寻找突变点时,2条曲线应具有同样的时间轴,因此: M6 h2 }! Y, z7 e
% 再按时间序列逆转结果统计量UBk,得到时间正序的UBk2,做图用
0 E) f7 n! j' k0 W7 J) U) EUBk2=zeros(size(y));' m$ N" o* o) q) M6 T$ f
% 也可以使用UBk2=flipud(UBk);或者UBk2=flipdim(UBk,1);7 o# f# m v, m& e3 }" f( J
for i=1:n
y# T6 K @# J' x UBk2(i)=UBk(n-i+1);8 {8 ]& D3 J/ u) u9 O# `3 `7 P
end;
: t3 b: [' e) i5 J" S% 做突变检测图时,使用UFk和UBk2
; l) P3 C, q( g6 E2 e( J& T% 写入目标xls文件:f:\test2.xls) u1 H' |+ {' C0 t+ g
% 目标表单:Sheet1
5 k, e4 J2 n1 X J5 t/ k! G; F% 目标区域:UFk从A1开始,UBk2从B1开始/ p( @6 o/ h7 q! J1 R7 p2 `
xlswrite('f:\test2.xls',UFk,'Sheet1','A1');
/ Q$ f$ o1 n) ^# m- W. e/ u! [/ ?xlswrite('f:\test2.xls',UBk2,'Sheet1','B1');! E F4 W+ N' y, s+ P
figure(3)%画图
% x2 |$ W0 m0 Z2 P0 b0 {plot(x,UFk,'r-','linewidth',1.5);
" _+ b7 f# u" p- x$ O- Ohold on
2 s, |% {% c: q& C/ |( m5 C7 R- }plot(x,UBk2,'b-.','linewidth',1.5);
2 h$ Z8 o# B. ~, v: Z9 |plot(x,1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);" e3 M- ~9 |/ {" C* O
axis([min(x),max(x),-5,5]);
8 v9 T( L1 r3 Z8 ]1 _legend('UF统计量','UB统计量','0.05显著水平');% H. C; j* Z2 X
xlabel('t (year)','FontName','TimesNewRoman','FontSize',12);
; E1 {3 ~& p1 c( p+ v1 {ylabel('统计量','FontName','TimesNewRoman','Fontsize',12);
) X2 y! V, T" F( i- e$ n, @+ D%grid on
/ L6 _/ ]$ s w5 d, g& W5 `; Qhold on
6 ?1 W4 v# N) f( rplot(x,0*ones(N,1),'-.','linewidth',1);
: h6 {+ ^: j5 l. ^4 F/ ]$ h, jplot(x,1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);; b1 Q3 S! P$ p3 r' c# b7 o
plot(x,-1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);0 t. h. @1 }1 |5 e
' c5 D# |* I" Y' U( R. K" c/ Z( o
; D5 s0 ^9 H& g6 T$ C
- x8 ^; H8 @. K' I# A |
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