Matlab处理气象数据（九）逐点变化的显著性分析

利用上面M-K趋势分析的结果，只让置信度大于95%的数据在地图上显示。
这里，可以先自定义一个colorbar。

mycolor = colormap; %mycolor名称任意
save mycolor mycolor;

下次画图时，只要先load mycolor; 再输入colormap(mycolor) 就可以直接用这个colorbar了。

% 逐点变化显著性
% 导入数据Y1、Y2
Y=Y2-Y1;
Y=Y(:,:,3:35);
YA=Y(:,:,1:19);
YB=Y(:,:,20:33);

% 1981-1999年的
for j=1:128for i=1:72y=YA(i,j,:);n = 19;dt=1;% 计算统计量s = 0;for p = 1:n-1for q = p+1:ns = s + sign( y(q) - y(p) );endend% 方差( assuming no tied groups )v = ( n * ( n - 1 ) * ( 2 * n + 5 ) ) / 18;% 检验统计量if s == 0z = 0;elseif s > 0,z = ( s - 1 ) / sqrt( v );elsez = ( s + 1 ) / sqrt( v );end% should calculate Normal value herenor = 1.64;if abs( z ) < nor,sya(i,j) = 0;else% 计算斜率ndash = n * ( n - 1 ) / 2;s = zeros( ndash,1 );s=nan;r = 1;for p = 1:n-1for q = p+1:ns(r) = ( y(q) - y(p) ) / ( q - p ) / dt;r = r + 1;endendsya(i,j) = median( s );endend
end
pcolor(sya);
shading flat;
load mycolor;
colormap(mycolor);

% 1999-2013年的
for j=1:128for i=1:72y=YB(i,j,:);n = 14;dt=1;% 计算统计量s = 0;for p = 1:n-1for q = p+1:ns = s + sign( y(q) - y(p) );endend% 方差( assuming no tied groups )v = ( n * ( n - 1 ) * ( 2 * n + 5 ) ) / 18;% 检验统计量if s == 0z = 0;elseif s > 0,z = ( s - 1 ) / sqrt( v );elsez = ( s + 1 ) / sqrt( v );end% should calculate Normal value herenor = 1.64;if abs( z ) < nor,syb(i,j) = 0;else% 计算斜率ndash = n * ( n - 1 ) / 2;s = zeros( ndash,1 );s=nan;r = 1;for p = 1:n-1for q = p+1:ns(r) = ( y(q) - y(p) ) / ( q - p ) / dt;r = r + 1;endendsyb(i,j) = median( s );endend
end
pcolor(syb);
shading flat;
load mycolor;
colormap(mycolor);

这时即可画出NCEP数据和观测数据平均温度差值1981-1999年和2000-2013年的在95%置信水平下的逐点变化趋势。（图略）

如果白色区域有颜色，就需要在Figure窗口手动调整，点击Edit菜单，选择Colormap，进入Colormap Editor，将数值的最小最大值调成绝对值相同的数值，这里我调成了-0.2和0.2，色彩空间保持HSV，然后确定即可。

类似地，最高温度和最低温度也可以得到这样的图。（图略）

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