表格G:\drought\data\data1\excel(1)\TemAver\yearly_results.xlsx的sheet3中，第0列是年份，第1列是每年的平均温度。写一个matlab程序，对温度序列进行MK突变检验并出图。

首先，在MATLAB中处理Excel表格数据并进行突变检测，你需要使用`readtable`函数读取数据，然后利用统计软件包如Econometrics Toolbox中的`mkk changepoint`函数进行M-K突变检验。以下是一个简单的步骤说明：

% 导入数据
data = readtable('G:\drought\data\data1\excel(1)\TemAver\yearly_results.xlsx', 'Sheet', 'sheet3');

% 确定数据范围
years = data{:, 1}; % 第0列是年份
temperatures = data{:, 2}; % 第1列是平均温度

% 对温度序列进行预处理，如果需要的话（例如，检查异常值、缺失值）
% temperatures = ...; % (根据数据清理需求进行调整)

% 进行M-K突变检验
[changepoints, pValue] = mkk(changes);

% 如果pValue小于显著性水平（通常0.05），则认为有突变点
if pValue < 0.05
    disp(['发现了突变点：' num2str(changepoints) ', p值：' num2str(pValue)]);
else
    disp('未发现显著的突变点');
end

% 绘制结果图
figure;
plot(years, temperatures, 'b-o'); % 年度平均温度线图
hold on;
h = plot(changepoints, [NaN NaN], 'ro', 'MarkerSize', 8); % 突变点标记
legend(h, '数据', '突变点');
xlabel('年份');
ylabel('平均温度');
title('M-K突变检验结果');

在这个代码中，`changes`是假设的连续变化点，可以根据实际需求选择是否进行。`pValue`是计算得到的突变概率，若小于设定的显著性水平，则认为存在突变。