Kendall 检验在水文序列趋势分析中的讨论周 芬（中水珠江规划勘测设计， ，510610）摘要：本文通过蒙特卡洛模拟对 Kendall 非参数秩次相关检验法在水文时间序列趋势检验中的识别能力做了讨论。模拟结果表明，该方法的识别能力与之前给定的显著性水平、样本容量、趋势度和变差系数有关。随着趋势度的绝对值、样本容量和显著性水平的增加，Kendall 检验法的识别能力增强；随着变差系数的增加，该方法的识别能力减小；当趋势存在时，该方法还与时间序列服从的分布类型和形状参数有关。最后采纳 Kendall 秩次检验法分析了普渡河流域、蔡家村和三江口水文站的年径流系列，发现蔡家村和三江口的年径流有增加的趋势，找出了增加的原因。关键词：Mann-Kendall；非参数秩次相关检验法；蒙塔卡洛模拟；水文时间序列；趋势分析；识别能力1 引言水文序列是从工程所在地点或邻近地点水文观测的资料中选取表征水文过程特征值（如洪峰流量或水位、各种时段洪水总量等）的样本。它们是进行频率分析、估量设计水文过程的基础资料。在水文资料的观测期，如因流域上修建了蓄水、引水、水土保持等工程以与流域的气候发生变化等等，这些人工或天然的原因使流域水文现象的形成条件发生了显著的改变，因而水文变量的概率分布规律也发生了显著的变异，我们把这一问题称为水文资料的“非一致性”问题[1]。假如将“非一致性”的水文资料混杂在一起作为一个样本进行水文频率计算显然违反了用于 频率分析的水文序列必须服从同一分布的要求。因此，进行频率分析之前，必须检验序列是否具有一致性，其中趋势检验是一致性检验的容之一。在水文资料分析讨论中，非参数秩次相关统计检验，即 Kendall 检验用于识别时间序列是否存在趋势成分。本文首先简单介绍了 MK 趋势检验法；讨论了该方法识别正态分布序列趋势的能力与给定的显著性水平、样本容量、趋势度和变差系数的关系；同时探讨 该方法识别非正态分布序列趋势的能力与分布类型和形状参数的关系；最后举出该方法的一个应用实例。2 Kendall 秩次相关检验Kendall 非参数秩次相关检验法已经广泛的用于检验水文气象资料的趋势成分，包括水质、流量、气温柔降雨序列等，究其原因主要是，与参数统计检验法相比，非参数检验法更适用于非正态分布或经过删检（删去低于或高于某水平的观测值）的资料，而这些情况在时间序列分析中常常会遇到。过去 20 年里，国际上关于 MK 方法应用讨论的实例非常之多[2-4]。尽管该...
