使用MK突变检测的气候跳跃测试程序

MK突变检测是一种统计学方法，用于分析时间序列数据中的趋势和相关性，特别是在气候变化研究中广泛应用。这段代码是用Fortran编程语言实现的，主要目的是演示如何进行曼-科登(Mann-Kendall, MK)检验，这是一种非参数检验方法，可以检测数据集是否存在上升或下降的长期趋势，以及这种趋势的显著性。 首先，程序开始定义了几个关键变量，如整型数组`x`用于存储观测值，`u1`和`u2`分别用于存储初步的秩次和修正后的秩次结果。`iy`是一个常量，表示数据集的长度。`d:mk.txt`是一个假设存在的文件，用于读取输入数据。 在`main`函数中，首先打开并读取`d:mk.txt`中的数据，并初始化部分变量（如将`x`数组的前半部分设置为0.5，后半部分设置为-0.5，作为示例数据）。然后，调用`MKtest`子程序执行曼-科登检验。 `MKtest`子程序的核心步骤包括： 1. 计算每个观测值相对于时间序列中其余值的逆序（`xr`），这是计算秩次的基础。 2. 分别对原始数据`x`和逆序数据`xr`进行曼-科登秩次计算，`MKrank`子程序负责这一任务。 3. 对每个观察值的秩次进行调整，得到修正后的秩次`u2`，这是为了消除随机波动的影响。 `MKrank`子程序中，通过比较每个数据点与序列中其他点的大小关系来确定其秩次。秩次反映了数据点在排序时的位置，若数值较大，则秩次较高。通过计算不同数据点之间的秩次差（即`num`），可以判断是否存在显著的趋势。 曼-科登检验完成后，代码会输出每个观测值及其对应的秩次和修正后的秩次，便于后续分析。这个程序展示了如何在实际编程环境中应用曼-科登方法，对于科研人员或对气候数据进行分析的用户来说，这是一个实用的工具，可以帮助他们检测和理解数据中的潜在变化模式。 MK突变检测是一种强大的统计工具，这段代码展示了其基本实现步骤，适用于环境科学、水资源管理、生态学等众多领域，对于需要监控长期趋势和异常事件的领域具有重要意义。