文件名称：趋势项分析处理与检验-python 微积分
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更新时间：2024-07-21 18:45:42
首发论文
2.1 趋势项分析处理与检验 水文观测值是某一地区一定时期内气候、自然地理、人类活动等综合作用的产物。随着 时间的推移，观测值系列愈来愈长，很容易引起人们对长系列水文要素是否有趋势性变化的 关注。例如气温过程缓慢逐年变冷或变暖的趋势或降水过程缓慢逐年变少或变多的趋势等。 如果通过分析发现有某种趋势变化，可进一步分析产生这种变化的原因，引起人们的警惕。 为从水文时间序列中排除趋势成分，应对序列的变化作物理成因分析和统计分析，查明 趋势现象及其产生原因，然后对趋势进行数学描述，进而加以排除。其应用过程中的最主要 的方法就是 Mann-Kendall 秩次相关检验。 在水文资料分析研究中，非参数秩次相关统计检验即 Mann-Kendall 检验，用于识别时 间序列是否存在趋势成分。该方法在水资源综合规划中常用于分析降水和径流的变化趋势 [2-5] 。 假定 n个相互独立的时间序列变量X1，X2，…Xn，其中 n为时间序列的长度，Mann-Kendall 方法定义统计变量 S，计算如下式： 1 1 1 S sgn( ) n n k j j k j x x − = = + = −∑ ∑ （1） 水文时间序列组成 确定成分 随机成分 周期的 非周期的 平稳的 非平稳的 近似周期的 简 单 周 期 复 合 周 期 暂 态 的 相 依 的 独 立 的 趋 势 跳 跃 突 变