
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3.2 Mann—Kendall检验法
假设一组水文气象序列xl(l=1,2,…,n;n为样本容量),构造MK统计量S:

当n>;10时,统计量S近似服从正态分布,其均值和方差分别为:
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式中:m为相等数据的组数;tk为第k组相等数据的个数。
正态分布统计量Z计算公式如下:
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对于给定的显著性水平α:若 Z ≥,则否定原假设,说明水文气象序列存在显著上升或下降趋势;若 Z <
,则原假设成立,说明水文气象序列不存在明显变化趋势,且当Z>0,存在无显著上升趋势,Z<0时,存在无显著下降趋势。本研究中显著性水平取0.05和0.01,其对应的统计量临界值分别为±1.96和±2.32。
MK统计量S的概率(p-value)通过累积正态分布函数求得,其计算公式为:
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在显著性水平0.05和0.01下,如果p-value≤0.05或p-value≤0.01,说明水文气象序列变化趋势显著。
为消除序列自相关的影响,本研究采用由Hamed提出的一种修正的MK检验方法,其主要思想是修正MK统计量方差Var(S)。基于式(3-5),修正后的方差公式定义为:

式中:ρS(i)为自相关序列的系数。