（一）关于MK检验
降雨、径流分析采用非参数检验方法曼-肯德尔法（Mann-Kendall）检验法来检测泾河合水川流域降水的长期变化趋势和突变情况。在时间序列趋势分析中，Mann-Kendall检验方法，最初由Mann和Kendall提出，许多学者不断应用Mann-Kendall方法分析降水、径流、气温和水质等要素时间序列趋势变化[6-7]。Mann-Kendall检验不需要样本遵循一定的分布，也不受少数异常值的干扰，适用于水文、气象等非正态分布的数据，计算方便。
在Mann-Kendall检验中，原假设H0为时间序列数据（X1，…,Xn),是n个独立的、随机变量同分布的样本；备择假设H1 是双边检验，对于所有的k，j≤n，且k≠j，Xk和Xj的分布是不相同的，检验的统计量S计算如下式：
其中，
S为正态分布，其均值为0，方差 。当n>10时，标准的正态系统变量通过下式计算：
这样，在双边的趋势检验中，在给定的α置信水平上，如果
则原假设是不可接受的，即在α置信水平上，时间序列数据存在明显的上升或下降趋势。对于统计量Z，大于0时是上升趋势；小于0时是下降趋势。Z的绝对值在大于等于1.28、1、64和2.32时，分别表示通过了信度90%，95%，99%的显著性检验。
（二）Matlab原有代码
function [slope,zc,za,sign]=MannKendall(x)
%计算S
s=0;
len=size(x,2);
for m=1:len-1
for n=m+1:len
if x(n)>x(m)
s=s+1;
elseif x(n)==x(m)
s=s+0;
else
s=s-1;
end
end
end
%计算vars和e
vars=len(len-1)(2*len+5)/18;
%计算zc
if s>0
zc=(s-1)/sqrt(vars);
else
zc=(s+1)/sqrt(vars);
end
%计算za
za=var(x);
sign=0;
zc1=abs(zc);
if zc1 >= za
sign=1;
else
sign=0;
end
%计算倾斜度
ndash = len * ( len - 1 ) / 2;
slope1= zeros( ndash, 1 );
m=1;
for k = 1:len-1,
for j = k+1:len,
slope1(m) = ( x(j) - x(k) ) / ( j - k ) ;
m = m + 1;
end;
end;
slope= median( slope1 );
该代码中，关于检验部分有错误，检验应该查找正态分布表
（三）python代码
将代码放在mk包里，内部目录如下：
主要函数放在mk.py中，代码如下：
-- coding: utf-8 --
"""
Created on Sat Oct 29 11:37:59 2016
@author: Administrator
"""
def mk_trend(x):
导入math和numpy
import math
import numpy as np
计算s
s=0
length=len(x)
for m in range(0,length-1):
print(m)
print('/')
for n in range(m+1,length):
print(n)
print('*')
if x[n]>x[m]:
s=s+1
elif x[n]==x[m]:
s=s+0
else:
s=s-1
#计算vars
vars=length*(length-1)*(2*length+5)/18
#计算zc
if s>0:
zc=(s-1)/math.sqrt(vars)
elif s==0:
zc=0
else:
zc=(s+1)/math.sqrt(vars)
#计算za
zc1=abs(zc)
#计算倾斜度
ndash=length*(length-1)/2
slope1=np.zeros(ndash)
m=0
for k in range(0,length-1):
for j in range(k+1,length):
slope1[m]=(x[j]-x[k])/(j-k)
m=m+1
slope=np.median(slope1)
return (slope,zc1)
在test_mk中调用：
-- coding: utf-8 --
"""
Created on Sat Oct 29 13:41:34 2016
@author: Administrator
"""
from mk import mk
(slope,zc1)=mk.mk_trend([1,3,5,8,9])
得到的slope表示趋势，大于零为上升趋势，小于零为下降趋势；zc1用于进行趋势检验，原假设为不存在趋势，在双边的趋势检验中，在给定的α置信水平上，如果
则原假设是不可接受的，即在α置信水平上，时间序列数据存在明显的上升或下降趋势。Z1-a/2需要查找正态分布表，例如在0.05的置信水平下，要查找0.9725处的z值，为1.92。
程序输出的结果如下，因此该趋势为明显的上升趋势。
