关于检测气候突变的疑问

qinkong

大家好，看了一些论坛上关于气候突变的资料和帖子，自己也尝试着用滑动T检验（以下称MMT）和MK方法做了一下，但是仍存在诸多疑问：
（1）看到很多资料中均说在应用MMT方法时，要尝试不同的子序列长度，以保证结果的可靠性。我觉得这个话说的很含混，而且缺乏依据；首先不同的子序列长度的结果当然可能是不一样的，但这又能说明什么呢？10年的子序列长度代表着年代际的突变，如果换成20年的话，原有的突变点当然可能消失，但这又能说明什么呢？还看到一些文章中用的是5年的子序列长度，但对于统计分析而言5年是不是太短了？我用MMT方法做了1960-2014年中国华北地区MUI（annual maximum UTCI，一种对冷热程度的度量，大家可以当做年最高温度来对待）的突变分析，如下图所示。
对照MUI原数据序列，发现10年和15年子序列长度的结果比较正确，5年子序列长度的结果就有些不知所云了。那么，以这个为例子，应该有哪些突变点呢？

（2）接着我用MK方法进行了突变检测，但是看了魏老师的书后，我不明白MK方法到底检测的是什么类型的突变（例如均值突变、趋势突变、变率突变等），也附上MK方法的结果图。但是，完全不明白该如何解释。。恳请大家帮忙，谢谢！

言深深

qinkong 发表于 2015-6-2 17:00
我想想也是，前十年和后十年的均值存在显著差异就认为发生了气候突变感觉说不过去。时间尺度的确太短，比 ...

两次回复我都在这里说一下：
1、MTT本身是没有窗口限制的，至于你说的年，要看你用什么资料了。这个可以从MTT的公式里面看的出来，前后两个时段的差异性足够大就认为突变，这个是没有问题的；
2、MK检测的是趋势，这个说法在魏老师书里面比较明确。至于说可以检测各类突变，说法显然是不妥的。1992年，李建平老师写的文章里面指出来，MK在检测过程中的明星的缺陷。其实每一种方法的提出，都必然存在缺陷和不足，因此有必要指出来方法的适用性才行，每一哪一种方法是普适的，万能的；
3、突变变率突变，一般用的或者说提及的比较少。但是私下里以为可以做一做，做别人没做过的工作才有意思嘛；
4、突变，最早你可以看一下法国的雷纳托姆的书《结构稳定性与形态发生学》，突变就是显著性差异；气候突变原来指的是古气候；现在说的气候突变，是从古气候援引过来的，因此说20年发生突变认为是没有问题的，但是怎么样去给一个客观的定量的关于突变尺度，工作几乎没有，不是没人做，而是不知道怎么去做，或许留给后来聪明的人吧；
5、正弦函数，算不算突变呢？我以为，这个要从尺度上面来看，比如你就给半个周期，或者一个周期，那么这个就是突变；如果你给了很多个周期，那么就不算周期。再者，对于1970年代，有人认为是PDO的位相，或者说PDO是周期的，那么问题来了，对于一个时间序列的片段，如何才能得知这是一个正弦或者余弦呢？不知道的情况下，只能暂时认为是突变；
6、为什么说很多突变，都可以认为是均值突变：
趋势：一段时间内计算一个趋势，滑动计算构成的序列来看，在某一个时刻，这个序列必然出现均值突变；对于变率、方差突变等等都可以这样认为。

言深深

滑动T检验，缩写应该是Moving T Test（MTT，不是MMT），为什么要改变子序列的长度多次检测呢，因为实际上该方法对于坏数据点的处理能力太多，为了避免这一情况，通过改变子序列的长度，一定程度上可以改善这种情况。

MK方法主要是检验趋势的，趋势发生大的改变，认为出现突变，对于均值类型的突变（实际上可以认为趋势突变正是均值类型突变）。

气候突变的检测，现在能做的工作已经很少了，国内在过去20几年的时间里面，几个973大项目基本上都做完了。因此对于突变研究，有大量的文献可以参考，并且需要新的突破口才行。如，怎么样才能让模式运行出来突变？这是难点！

刷牙

对这些方法同样各种疑问

含笑的波浪

我也是，遇到各种问题

qinkong

言深深 发表于 2015-6-2 14:36
滑动T检验，缩写应该是Moving T Test（MTT，不是MMT），为什么要改变子序列的长度多次检测呢，因为实际上该 ...

先谢谢深深大神的解答。为什么“实际上可以认为趋势突变正是均值类型突变”？
正好今天跟老师聊到，他提到了几点：（1）他认为滑动T检验的子序列长度至少30年才有意义；可是在各类文章，包括魏老师的书中，10年甚至10年以下的都很常见。。（2）他认为MK突变检验可以检测各类突变（均值突变、趋势突变、变率突变），我的看法是我不太清楚是不是能同时检测均值突变和趋势突变，但是我觉得他无法检测变率的突变。
您怎么看呢？

qinkong

言深深 发表于 2015-6-2 14:36
滑动T检验，缩写应该是Moving T Test（MTT，不是MMT），为什么要改变子序列的长度多次检测呢，因为实际上该 ...

我想想也是，前十年和后十年的均值存在显著差异就认为发生了气候突变感觉说不过去。时间尺度的确太短，比如某个气候特征的变化本来就存在大概20年的周期，比如一个周期内就是呈正玄曲线，那前半个周期和后半个周期存在显著差异这不很正常么。

hxyj

言深深 发表于 2015-6-2 14:36
滑动T检验，缩写应该是Moving T Test（MTT，不是MMT），为什么要改变子序列的长度多次检测呢，因为实际上该 ...

感谢解惑！

qinkong

言深深 发表于 2015-6-2 17:21
两次回复我都在这里说一下：
1、MTT本身是没有窗口限制的，至于你说的年，要看你用什么资料了。这个可以 ...

谢谢深深的解释。
（1）“至于你说的年，要看你用什么资料了”；这句话能解释下么？
（2）“一段时间内计算一个趋势，滑动计算构成的序列来看，在某一时刻，这个序列必然出现均值突变”；这句话也看不懂。。。能帮忙解释下么？
（3）资料中说MK方法的前期条件是气候序列是平稳的，并且x1,x2,x3,....xn是独立同分布的。这样的话我的脑袋就转不过弯了，如果我们接受气候序列是独立同分布的，也就是说我们认为每一年的气候值都有相同的概率取某个大值或小值，那我们干嘛还要研究变化趋势呢（干嘛还要研究变化趋势的变化呢）？毕竟观测到的仅仅是一个样本而已。我的意思是气候变化，比如气候变暖，应该指的是现在的气温有更大的概率取某个大值。。哦，我写着写着好像有些明白了，这个“随即独立”是大前提，“同分布”应该是原假设，否定了这个原假设就意味着“气候变化”，是这样理解的么？
（4）资料中关于MK方法的介绍有这样的话：“当曲线UF超过信度线,即表示存在显著的变化趋势”，我的疑问是，“变化趋势”应该是针对某个时段的而言的，假设对于某个1960-2010的序列而言，UF曲线在1980年超过信度线，那这个“显著的变化趋势”到底是针对哪个时段而言的呢？

谢谢~

言深深

qinkong 发表于 2015-6-3 09:48
谢谢深深的解释。
（1）“至于你说的年，要看你用什么资料了”；这句话能解释下么？
（2）“一段时间内 ...

1）年资料还是月资料，30年的年资料就30个数据；月资料的30年可有360个，因此笼统的说30年，是不合适的；
2）对于趋势突变，选取一个子序列，计算子序列趋势，滑动计算得到趋势的序列；如果没有趋势突变，那么趋势的序列是没有均值突变的，如果原趋势有突变，那么趋势序列均值突变；
3）认为是独立的，实际上独立是做不到的；
4）超过0就认为有趋势，超过信度认为趋势是显著的（这种统计语言，认为这时候的趋势可信）。