在MATLAB环境中，Mann-Kendall突变检测（Mann-Kendall Test for Trend）是一种广泛应用的非参数统计方法，用于检验时间序列数据是否存在显著的单调趋势。这个方法适用于各种类型的数据，包括非正态分布和有缺失值的情况。在你提供的文件“mk_matlab_mkexcel_MK_”中，我们主要关注的是如何使用MATLAB来实现这一方法，并从Excel文件中读取数据。
我们需要理解Mann-Kendall突变检测的基本原理。它基于排序后的数据对之间的秩差，计算S统计量，这是一个反映数据趋势的值。如果S统计量的绝对值较大且P值小于设定的显著性水平，我们就可以拒绝原假设（即不存在趋势），从而认为数据存在显著的趋势。
在MATLAB中，我们可以使用`xlsread`函数从Excel文件中读取数据。例如，如果你的Excel文件中时间序列数据位于工作表的第一列，你可以这样读取：
```matlab
filename = 'your_excel_file.xlsx';
sheet = 1; % 指定工作表编号
data = xlsread(filename, sheet);
time = data(:,1); % 时间数据
flow = data(:,2); % 径流数据
```
接下来，为了应用Mann-Kendall突变检测，我们需要计算秩和S统计量。MATLAB代码可能如下所示：
```matlab
n = length(flow); % 获取样本数
rank_time = rank(time); % 时间的秩
rank_flow = rank(flow); % 径流的秩
S = sum(sign(rank_flow(2:end) - rank_flow(1:end-1)) .* sign(rank_time(2:end) - rank_time(1:end-1)));
```
然后，我们需要计算Z统计量，这是基于S统计量的标准化值，用于计算P值。可以使用以下代码：
```matlab
Z = (S - (n*(n+1)*(2*n+5))/18) / sqrt((n*(n-1)*(2*n+7))/9 - (sum((rank_flow(2:end)-rank_flow(1:end-1)).^2) - n*(n+1)*(2*n+1))/18);
p_value = 2*normcdf(-abs(Z)); % 计算双侧P值
```
如果P值小于0.05或其他设定的显著性水平，我们通常会认为数据存在显著趋势。在实际应用中，可能还需要绘制散点图、秩图等辅助分析结果。
在你提供的`mk.m`文件中，很可能是实现了上述过程的一个MATLAB脚本。分析这个脚本可以帮助你深入理解Mann-Kendall突变检测的MATLAB实现细节。不过，由于具体代码没有给出，这里只能提供一个通用的实现框架。对于实际操作，建议结合`mk.m`文件内容进行调整和完善。
mk.zip （1个子文件） 
mk.m 2KB
