Sen+MK趋势分析(基于点数据)

1 回顾

最早分享过Sen+MK趋势分析,当时是基于栅格逐像元的处理，详细内容见第一篇分享。
很多时候也会遇到如下情况，分析的数据是站点的连续数据，然后想分析站点数据的趋势分析以及显著性检验。

2 样例数据

把数据在Excel中准备好，如下

3 代码块

用到的函数：

使用 mk.original_test 计算各种指标.

# coding:utf-8
import pandas as pd
import pymannkendall as mk"""
Author:俊哥的地理空间 Date:2022/12/30
excel数据样例:
2000    11  20  15
2001    12  19  18
2002    13  18  20
2003    14  17  22
2004    15  16  24
2005    16  15  22
2006    17  14  20
2007    18  13  18
2008    19  12  16
2009    20  11  14
2010    21  10  12
"""
data = pd.read_excel('D:/data.xlsx')
rows = data.shape[0]
cols = data.shape[1]
print(rows,cols)
for i in range(1,cols):r = data.iloc[:,i]  # 循环读取每一列数据res = mk.original_test(r)print(res)print(f'trend:{res.trend}','p_value:{:.2f}'.format(res.p),'slope:{:.2f}'.format(res.slope),sep = ',')

4 结果

D:\Python3.9\python.exe D:/PyCode/applyscript/MK趋势分析Excel.py
10 4
Mann_Kendall_Test(trend='increasing', h=True, p=8.303070332638107e-05, z=3.9354796403996297, Tau=1.0, s=45.0, var_s=125.0, slope=1.0, intercept=12.0)
trend:increasing,p_value:0.00,slope:1.00
Mann_Kendall_Test(trend='decreasing', h=True, p=8.303070332638107e-05, z=-3.9354796403996297, Tau=-1.0, s=-45.0, var_s=125.0, slope=-1.0, intercept=19.0)
trend:decreasing,p_value:0.00,slope:-1.00
Mann_Kendall_Test(trend='decreasing', h=True, p=0.03731305320219125, z=-2.082322158977926, Tau=-0.5333333333333333, s=-24.0, var_s=122.0, slope=-1.3333333333333333, intercept=25.0)
trend:decreasing,p_value:0.04,slope:-1.33Process finished with exit code 0

该函数可以计算很多的指标，如trend，h，p，z，Tau，s，var_s，slope，intercept
这里做Sen+MK只需要保留trend，p，slope；trend：整体变化趋势，p代表显著性，slope表示增加/减少

终于出羊圈了，不过还有一点点咳嗽…
更多代码和软件操作可以关注个人公粽号：俊哥的地理空间欢迎留言交流

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