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运用R/S与Mann-Kendall方法综合分析水文时间序列未来趋势特征（2008年）

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简介：
本文探讨了利用R/S分析和Mann-Kendall检验相结合的方法来评估及预测水文数据的时间序列特性，旨在揭示水资源变化的趋势和周期性规律。研究基于2008年的数据展开。 本段落探讨了R/S法与Mann-Kendall法在水文时间序列分析中的局限性，并提出了一种结合这两种方法来评估未来趋势特征的新途径。通过以闽江流域竹岐站年径流序列为实例进行研究，结果显示，综合运用R/S和Mann-Kendall两种方法能够更有效地预测水文时间序列的未来变化趋势，并且发现该区域年径流量在未来有显著下降的趋势。

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  • 运用R/S与Mann-Kendall方法综合分析水文时间序列未来趋势特征（2008年）
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    本文探讨了利用R/S分析和Mann-Kendall检验相结合的方法来评估及预测水文数据的时间序列特性，旨在揭示水资源变化的趋势和周期性规律。研究基于2008年的数据展开。 本段落探讨了R/S法与Mann-Kendall法在水文时间序列分析中的局限性，并提出了一种结合这两种方法来评估未来趋势特征的新途径。通过以闽江流域竹岐站年径流序列为实例进行研究，结果显示，综合运用R/S和Mann-Kendall两种方法能够更有效地预测水文时间序列的未来变化趋势，并且发现该区域年径流量在未来有显著下降的趋势。
     
  • Mann-Kendall趋势分析的Matlab算法程序
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    本资源提供了一套基于Matlab实现的Mann-Kendall非参数统计检验方法的代码，用于检测时间序列数据中的单调趋势。适用于环境科学、气象学等领域数据分析。 Mann-Kendall非参数检验法适用于任何分布形式的时间序列，并且不受少数异常值的影响，因此在水文气象序列的趋势分析中被广泛应用。本程序可以自动计算时间序列的变化趋势。
     
  • Mann-Kendall趋势分析.m文件.zip
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    本资源提供了一个用于执行Mann-Kendall非参数统计测试的MATLAB脚本（.m文件），用于检测时间序列数据中的趋势变化。包含示例代码和使用说明，便于数据分析与研究。 Mann-Kendall的代码全集可用于对生态足迹时间序列进行趋势性检验分析。由于它在地理统计分析中的高效性和准确性，能够快速得出结果，并且不受少数异常值的影响，适用于类型变量和顺序变量，具有很强的应用性，使庞大而复杂的统计分析工作变得简单易行。
     
  • 基于Matlab的Mann-Kendall趋势分析程序
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    本程序利用Matlab开发，实现Mann-Kendall检验法，用于时间序列数据的趋势检测与分析，适用于环境科学、水文气象等领域研究。 Mann-Kendall趋势分析的Matlab程序可以用于检测时间序列数据中的单调趋势。这种统计方法在环境科学、气候研究等领域应用广泛，能够帮助研究人员识别变量随时间变化的趋势是否存在显著性。编写此类程序时需要确保算法正确实现检验统计量以及相应的置信区间计算，并考虑如何处理缺失值和季节性影响等问题以提高分析结果的可靠性。
     
  • Mann-Kendall (MK) 趋势分析代码.py
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    本Python脚本实现Mann-Kendall检验，用于检测时间序列数据中的趋势方向和显著性，适用于环境科学、气象学等领域数据分析。 MK趋势检验代码可用于计算水文或气象序列的趋势，并判断趋势的显著性。只需安装Python3以及numpy库即可使用此代码进行计算，在test数组中输入自己的数据序列即可。若有疑问，可以私下联系我。有关该主题的文章可在相关平台查阅。欢迎下载并使用此工具。
     
  • Mann-Kendall趋势分析Matlab代码.rar
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    该资源为用于执行Mann-Kendall趋势检验的Matlab代码包，适用于数据分析和气候研究等领域，帮助用户快速判断时间序列数据的趋势变化。 Mann-Kendall趋势检验法的Matlab代码用于检验时间序列的趋势性。程序经过调试，确保正确运行。
     
  • 水文时间序列的趋势分析方法及其应用
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    《水文时间序列的趋势分析方法及其应用》一书聚焦于探讨和解析水文学中时间序列数据的趋势分析技术，包括统计模型、机器学习算法等，并深入研究了这些方法在水资源管理、洪水预警及气候变化适应性等方面的实际应用案例。该书旨在为科研人员、工程师以及政策制定者提供理论指导与实践参考。 本段落介绍了四种用于分析检验水文时间序列变化趋势的方法，并以某水文站40年实测径流资料为例进行了详细阐述。作者为张萍与徐栋。
     
  • Mann-Kendall分析方法
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    Mann-Kendall分析法是一种非参数统计方法，用于检测时间序列数据中是否存在单调趋势，广泛应用于环境科学、气象学等领域。 对数据进行变异诊断。
     
  • 时间序列数据趋势分析的R包：TrendAnalysis
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    TrendAnalysis是一款专门用于时间序列数据的趋势分析的R包。它提供了多种方法来检测和描述时间序列中的趋势模式，帮助用户深入了解数据随时间的变化规律。 趋势分析R包用于对时间序列数据进行趋势分析，采用不确定的Sen方法来计算趋势量和显著性值。
     
  • 水文时间序列趋势及突变分析系统HMDS2016
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    简介：HMDS2016是一款专业的水文时间序列分析软件，专注于识别和量化数据中的长期趋势与突发变化，为水资源管理和气候变化研究提供关键支持。 水文时间序列趋势与突变分析系统HMDS2016可以新建并导入资料，显示降水过程量曲线，并绘制趋势线进行突变分析。