北京冬季30年3个月平均气温趋势及突变分析 - Mann-Kendall 方法 (Fortran 代码)

北京冬季30年3个月平均气温趋势及突变分析 - Mann-Kendall 方法 (Fortran 代码)

对于北京冬季30年3个月平均气温的趋势变化和突变变化的分析，可以使用Mann-Kendall（M-K）方法。以下是使用Fortran语言实现M-K法的示例代码：

program Mann_Kendall

  implicit none

  integer, parameter :: n = 90   ! 数据点个数
  real, dimension(n) :: temperature   ! 存储30年3个月平均气温数据

  integer :: i, j, k
  real :: S, varS, Z, U, alpha, Zalpha

  ! 读取30年3个月平均气温数据
  ! 这里假设数据存储在文件中，每行一个数据点
  open(unit=10, file='temperature_data.txt', status='old')
  do i = 1, n
    read(10, *) temperature(i)
  end do
  close(10)

  ! 计算S统计量
  S = 0.0
  do i = 1, n-1
    do j = i+1, n
      S = S + sign(temperature(j) - temperature(i))
    end do
  end do

  ! 计算var(S)
  varS = (n*(n-1)*(2*n+5))/18.0

  ! 计算Z统计量和U统计量
  if (S > 0) then
    Z = (S - 1.0) / sqrt(varS)
    U = S / sqrt(varS)
  else if (S < 0) then
    Z = (S + 1.0) / sqrt(varS)
    U = S / sqrt(varS)
  else
    Z = 0.0
    U = 0.0
  end if

  ! 计算显著性水平下的Z值
  alpha = 0.05   ! 显著性水平
  Zalpha = -abs(inverse_normal_cdf(alpha/2.0))

  ! 输出结果
  write(*, '(A, F8.2)') 'S统计量: ', S
  write(*, '(A, F8.2)') 'Z统计量: ', Z
  write(*, '(A, F8.2)') 'U统计量: ', U
  write(*, '(A, F8.2)') 'Zalpha: ', Zalpha

  ! 判断是否存在趋势或突变
  if (abs(Z) > abs(Zalpha)) then
    if (S > 0) then
      write(*, *) '存在上升趋势'
    else if (S < 0) then
      write(*, *) '存在下降趋势'
    else
      write(*, *) '存在突变'
    end if
  else
    write(*, *) '不存在趋势或突变'
  end if

end program Mann_Kendall

上述代码假设数据点存储在名为'temperature_data.txt'的文件中，每行一个数据点。您可以根据实际情况修改文件名和其他参数。代码将计算S统计量、Z统计量、U统计量以及显著性水平下的Z值，并判断是否存在趋势或突变。最后的输出将显示统计量的值以及是否存在趋势或突变。