【摘 要】
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基于东帕米尔高原3个气象站近58年（1961—2018年）逐月降水量资料,借助创新性趋势分析（innovative trend analysis,ITA）法、Mann-Kendall（M-K）非参数检验和Sen’s斜率估计法分析了东帕米尔高原降水量的变化趋势。结果表明:三种分析方法得出的结论具有一致性,近年来东帕米尔高原降水量呈增加趋势。Sen’s斜率估计法分析得出有69.44%的月份降水呈增加趋
【基金项目】
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“天池博士”科研项目（tcbs201819）； 新疆大学博士科研启动基金项目（BS180245）共同资助；
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基于东帕米尔高原3个气象站近58年（1961—2018年）逐月降水量资料,借助创新性趋势分析（innovative trend analysis,ITA）法、Mann-Kendall（M-K）非参数检验和Sen’s斜率估计法分析了东帕米尔高原降水量的变化趋势。结果表明:三种分析方法得出的结论具有一致性,近年来东帕米尔高原降水量呈增加趋势。Sen’s斜率估计法分析得出有69.44%的月份降水呈增加趋势,11.11%的月份呈减少趋势;M-K法分析得出有75%的月份降水呈增加趋势,22.22%的月份呈减少趋势;ITA法分析得出有94.44%的月份降水呈增加趋势,5.56%的月份呈减少趋势。三种方法在分析过程中也存在着差异性,如利用Sen’s斜率估计法分析塔什库尔干气象站点时有5个月无变化趋势,与其他两种方法分析结果差异较大。而ITA和M-K法较为准确地辨识时间序列的变化趋势,且不受异常值影响;三种分析方法中,显著性趋势最强的是ITA法,其次是M-K法,Sen’s斜率估计法表现较为一般。其中,ITA分析法有63.89%的月份通过了0.10的显著性水平检验,M-K有25%的月份通过了0.10的显著性水平检验。相较于传统分析方法,ITA的优势在于,它能够给出不同月份不同级别降水量增加或减少的范围和趋势,所以可以有效地识别传统检验无法确定的隐藏的微趋势,更有助于分析水文气象方面数据系列的变化趋势。
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