北京冬季30年平均气温趋势和突变变化分析 - Mann-Kendall 法与 Fortran 实现

北京冬季 30 年平均气温趋势和突变变化分析 - Mann-Kendall 法与 Fortran 实现

对北京冬季 30 年平均气温的趋势变化和突变变化进行分析，可以使用 Mann-Kendall (M-K) 法。

首先，我们需要准备一个包含北京冬季 30 年平均气温数据的数据文件。假设我们的数据文件名为'temperature.txt'，其中每一行包含一年的冬季平均气温数据。

接下来，我们可以使用 Fortran 语言来实现 M-K 法的计算。以下是一个示例代码：

program mann_kendall
  implicit none

  integer, parameter :: n = 30   ! 数据点的数量
  real, dimension(n) :: temperature  ! 存储温度数据
  real :: trend, z, s, var_s, z_alpha, p_value
  integer :: i, j, k

  ! 读取数据文件
  open(1, file='temperature.txt', status='old')
  do i = 1, n
    read(1, *) temperature(i)
  end do
  close(1)

  ! 计算趋势变化
  trend = 0.0
  do i = 1, n-1
    do j = i+1, n
      trend = trend + sign(temperature(j) - temperature(i))
    end do
  end do

  ! 计算突变变化
  s = 0.0
  var_s = 0.0
  do k = 2, n
    do i = 1, k-1
      s = s + sign(temperature(k) - temperature(i))
    end do
    var_s = var_s + s**2
  end do

  ! 计算统计量和p值
  z = trend / sqrt(n*(n-1)*(2*n+5)/18)
  z_alpha = 1.96   ! alpha = 0.05
  p_value = 2.0*(1.0 - abs(0.5*(1.0 + erf(z/sqrt(2.0)))))

  ! 输出结果
  write(*, '(A, F8.2)') '趋势变化:', trend
  write(*, '(A, F8.2)') '突变变化:', var_s
  write(*, '(A, F8.2)') '统计量:', z
  write(*, '(A, F8.2)') 'p值:', p_value

end program mann_kendall

在以上示例代码中，我们首先定义了一个长度为 30 的数组 temperature 来存储温度数据。然后，我们使用嵌套循环计算趋势变化和突变变化。最后，我们计算统计量和 p 值，并将结果输出到屏幕上。

请注意，以上代码中的 M-K 法计算结果仅适用于未考虑任何其他影响因素的情况下，仅用于演示目的。在实际应用中，可能需要考虑更多因素并使用更复杂的方法进行分析。