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申请/专利权人：长江水利委员会长江科学院;华中科技大学

摘要：本发明提供一种基于M‑K趋势检验的长径流序列内部趋势分析方法，包括步骤一、获取待分析河流域长径流序列数据；步骤二、将长径流序列划分为多个短径流序列，从而获取待分析河流域年、月长径流序列的内部分段；步骤三、构建步骤二中划分的短时间序列的M‑K趋势检验统计量Sp和标准的正态系统变量Zp，对各个内部分段进行M‑K趋势检验；步骤四、对同一径流序列内的分段趋势结果进行合并和处理。本发明通过变化分段的起点和终点寻找长时间序列内部的显著变化时段，提升了长时间序列趋势变化分析结果的可靠性，在一定程度上避免了更新时间序列长度而产生的趋势分析结果的变化。

主权项：1.一种基于M-K趋势检验的长径流序列内部趋势分析方法，其特征在于：包括步骤一、获取待分析河流域的长径流序列数据；步骤二、将长径流序列划分为多个短径流序列，从而获取待分析河流域年、月长径流序列的内部分段；步骤三、构建步骤二中划分的短时间序列的M-K趋势检验统计量Sp和标准的正态系统变量Zp，对各个内部分段进行M-K趋势检验；步骤四、对同一径流序列内的分段趋势结果进行合并和处理；步骤二中将长径流序列划分为多个短径流序列同时使用以下三种划分方法，将长径流序列划分为多个短径流序列：1固定步长的连续不交叉时段划分：根据需要选择合适的步长r，在前一个时段完全结束后进入到下一个时段；2固定步长的交叉时段划分：根据需要选择合适的步长r，在前一个时段结束之前进入到下一个时段，下一时段与前一时段开始时刻有固定的间隔d，如第i个时段的起始时间为ti，步长为r，其终止时间为ti+r-1，则i+1时段的起始时间为ti+d，终止时间为ti+d+r-1；3不固定步长的交叉时段划分：对时间序列进行M-K突变检验选出突变点，建立突变点与首尾时刻及突变点之间的不等步长的时段；所述步骤三具体包括：对于每个长时间序列内部的m段较短的时间序列，其中第p段的步长为rp,对p段内的序列元素依次重新标号为xp,1,xp,2,…，其中rp≥10，p＝1,2,3……，m，构建序列Sp和Zp： 取显著性水平为α，Zp0时，tp为增长趋势时段，Zp0时，tp为下降趋势时段，且当|ZP|Z1-α2时趋势显著；当Zp的最大值Zmix0时，最大值Zmax对应的时段tmax为时间序列增长趋势最显著的时段；当Zmin0时，Zp的最小值Zmin对应的时段tmin为时间序列降低趋势最显著的时段；所述步骤四具体包括：筛选计算得到的显著变化时段，按照同向合并、逆向取强原则，如果这些时段出现连续同向并列，则合并；如果出现包含关系，取较长的时段；如果出现交叉，以变化显著性强的时段为主，同时变化显著性弱的时段的端点重新分析，最后确定的显著变化时段具有不交叉性。

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