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气候突变检验方法-Regime Shift Detection

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新浪微博达人勋

发表于 2019-12-31 17:38:10 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 zane 于 2020-2-4 09:50 编辑

前言
     我最近开始试着做突变检验,才了解到气候突变检验方法的方法有那么多!比如累积距平、滑动T检验、M-K检验和这个帖子要说的Regime Shift Detection。当然还有魏凤英书中第五章提到的其它方法。方法再多,为我所用。论坛已经有很多关于这些方法matlab代码分享帖子了。我先给大家引流一下吧(除累积距平,因为简单)。

    滑动T检验的matlab的代码分享帖子连接为-http://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=41568。我觉得搞笑的是,滑动T检验的英文名为Moving t-Test Technique (MTT),但是很多人误传为MMT。本人从上述帖子下载了代码后,稍微加工,使得程序可以另外输出两条阈值先,分别是通过95%和99%显著性检验。如下:

TIM图片1.png

                               
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      M-K检验的matlab的代码分享帖子在论坛也有很多。很多又是差不多一样的,但是得到的结果和魏凤英书中65页的结果不一致!但是他们的代码对照书本的公式并没有错误,如这个网址(http://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=31908&highlight=M-K%BC%EC%D1%E9)提到的代码,检测到的趋势突变是在1930年之后的。魏凤英书中提到的上海气温数据大家可以在本贴附件下载去试试。不过,有一个帖子(http://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=34869
)中m-k检验的matlab代码,计算结果和书中结果一致。各位自行判断吧。MK检测的是趋势!此方法的好坏也有人讨论过,比如这个帖子:http://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=35768
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正文
      Regime Shift Detection方法,又名STARS(Sequential-test analysis of regime shifts),由 Sergei N. Rodionov 在他的2004年GRL的文章首次提出,而后逐渐为人广用。其具体的计算方法可参考他的文章(https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2004GL019448),而对应的中文版可以浏览这篇文章:https://www.doc88.com/p-1476996662445.html
其实,这种方法之前在论坛已经被介绍过。但是它的仅仅是介绍,并没有使用教程。所以,如何使用Regime Shift Detection方法即为本帖子的意义所在。

步骤如下:
1、打开此网址--
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下载软件。

fig02.png


                               
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2、解压压缩包,你将会得到这些。其中有个 .xla 的文件。没错,其实这个计算用到excel的宏来实现!


fig03.png


                               
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3、以Excel2016 为例,依次如下操作。随便打开一个excel文件,按下图的第一步和第二部操作,在弹出的第三步文件夹中,把.xla文件复制过来!然后,点击两次 确定 。


fig04.png

fig05.png

                               
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4、在完成上一步操作后,记得设置 宏安全性 。


fig07.png


                               
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5、之后,在excel软件中 按快捷键 ALT+F11。得到VB工作区,依次如下操作:


                               
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fig06.png

fig08.png

                               
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6、这样,加载宏成功,工具栏多了 加载项 。这样,就可以使用加载宏 做 STARS 检验了。操作如下。但是值得注意的是,官网 help 说明(
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)有提到,数据必须要有标题,而且纵向排列。


fig09.png

                               
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!!!来到下面这一步,需要注意的是:①在“Data Ranger”这里一般不用修改(除非此sheet中有多余的信息)②“cut-off length” 这里需要各需填写。这里的数字有点类似滤波中设置的长度。比如此数据是yearly的,那么现在想看年代际的气候突变,那么这里的数字至少的输入“10”。如果是monthly的数据,需要检测出在年代际尺度的突变,那么这里至少输入10*12=120!大家自行设置考虑。

fig10.png

                               
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7、运行结果得到另外三个sheet。主要关心的是第三个sheet!
”RSI“是突变指数,有的就表示在此年份发生突变!“Mean”这一列表示对用某一阶段的平均值。
但是,值得注意,并不是RSI不为0的年份为突变年。正如上述提到的两篇文章中所提到,突变年份的判断必须是RSI为正值(且已通过显著性检验)。如下面结果中,1914年和1937年的RSI均为正值,但是1914年的RSI值是0.01220673,没有1937年的大。即1937年的气候突变更为明显。
如果你对不同的“cut-off length”进行设置,比如11,12,13。你会发现,突变的年份和魏凤英书中的M-K检验结果不一致。基本维持在1930s初期。且这与论坛中大部分M-K检验的结果差不多。所以,大家自行选择方法。这个仅供参考。



                               
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fig11.png

fig12.png

最后,附上两篇使用该方法的文章做参考 :https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00382-019-04697-1https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2873283/


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PS: 论坛写帖子有点麻烦啊。





武林秘籍.jpeg

MTT.m

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售价: 1 贡献  [记录]

tempfortest.xlsx

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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2019-12-31 19:30:24 | 显示全部楼层
oydl1985 发表于 2019-12-31 17:53
你会发现,突变年份和魏凤英书中的M-K检验结果不一致。哈哈哈!那么,楼主觉得哪一个方法更好呢?

我也不知道,但是对我的数据做突变检验,三种方法的结果差不多
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新浪微博达人勋

发表于 2019-12-31 17:53:34 | 显示全部楼层
你会发现,突变年份和魏凤英书中的M-K检验结果不一致。哈哈哈!那么,楼主觉得哪一个方法更好呢?
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新浪微博达人勋

发表于 2019-12-31 22:30:45 | 显示全部楼层
楼主这个发现高大上!
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新浪微博达人勋

发表于 2019-12-31 22:43:57 | 显示全部楼层
谢谢分享~~
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新浪微博达人勋

发表于 2020-1-1 08:08:51 | 显示全部楼层
感谢分享!
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新浪微博达人勋

发表于 2020-1-2 04:24:53 来自手机 | 显示全部楼层
谢谢了,共同分享
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新浪微博达人勋

发表于 2020-1-2 07:28:03 | 显示全部楼层
{:eb511:}{:eb511:}
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新浪微博达人勋

发表于 2020-1-2 08:27:06 | 显示全部楼层
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新浪微博达人勋

发表于 2020-1-2 08:45:34 | 显示全部楼层
学习了,大神666
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