Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析:以多年NPP数据为例写一段python代码
时间: 2023-06-11 16:05:15 浏览: 300
好的,下面是关于Theil-Sen斜率估计和Mann-Kendall趋势分析的Python代码:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import linregress
# Theil-Sen斜率估计
def theil_sen(x, y):
"""
Calculate the slope of a set of x,y points using Theil-Sen estimator.
"""
n = len(x)
# 多重循环遍历所有点对,计算每对点的斜率
slopes = []
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
if x[i] == x[j]:
continue
else:
slopes.append((y[j] - y[i]) / (x[j] - x[i]))
# 取所有求出的斜率的中位数
slope = np.median(slopes)
return slope
# Mann-Kendall趋势分析
def mann_kendall(x, alpha=0.05):
"""
Perform the Mann-Kendall test for trend analysis.
"""
n = len(x)
# 计算所有排列组合的关系,计算s同候选点的差异值
s = 0
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
s += np.sign(x[j] - x[i])
# 计算Variance(s)
var_s = n*(n-1)*(2*n+5) / 18
# 计算均值和标准误差
if s>0:
z = (s - 1) / np.sqrt(var_s)
elif s<0:
z = (s + 1) / np.sqrt(var_s)
else:
z = 0
# 计算检验统计量和p-value
p = 2*(1 - norm.cdf(abs(z)))
if p < alpha:
trend = 'increasing'
elif p > 1-alpha:
trend = 'decreasing'
else:
trend = 'no trend'
return trend
# 读取数据
year = np.arange(1982, 2018)
npp = np.array([2.1, 2.2, 2.0, 2.1, 2.3, 2.5, 2.9, 3.1, 3.3, 3.5,
3.3, 3.1, 3.2, 3.0, 3.2, 3.3, 3.5, 3.0, 3.3, 3.7,
4.0, 4.4, 4.7, 5.2, 5.0, 5.2, 5.1, 5.0, 4.9, 5.0,
5.1, 5.1, 5.3, 5.6, 5.8, 6.3, 6.2])
# 计算Theil-Sen斜率估计
slope_ts = theil_sen(year, npp)
print('Theil-Sen斜率估计为:', slope_ts)
# 计算Mann-Kendall趋势分析
trend_mk = mann_kendall(npp)
print('Mann-Kendall趋势分析结果为:', trend_mk)
```
以上代码中,我们使用Theil-Sen斜率估计和Mann-Kendall趋势分析两种方法,对多年NPP数据进行趋势分析。其中Theil-Sen斜率估计是一种无参数的非参数方法,它可以在不需要事先知道数据分布情况的情况下,计算数据集的斜率。Mann-Kendall趋势分析是一种用于检测时间序列数据中的单调趋势的方法,由Rank Correlation方法和检测两侧检验统计量的变异性方法相结合得出结果。