基于Mann-Kendall的突变检验，可针对气温，降水等对时间变化的序列数据进行突变点的识别。

对于气温趋势分析，学术界通常采用的是世界气象组织推荐并已广泛应用的Mann-Kendall非参数统计方法，这种方法能有效区分某一自然过程是处于自然波动还是存在确定的变化趋势。

UF，ＵＢ值及画图，以及趋势处理（ＳＥＮ斜率估计）(UF, UB values and plotting, and trend processing (SEN slope estimation))

Mann-Kendall趋势检验(有时称为MK检验)用于分析时间序列数据的持续增加或减少趋势(单调趋势)。这是一个非参数检验，这意味着它适用于所有的分布(即数据不必满足正态假设)。但数据应该没有序列相关性。如果数据具有序列相关性，则可能在显著水平(p值)上产生影响。这可能会导致误解。为了克服这一问题，研究人员提出了几种改良的MannKendall检验(Hamed and Rao modified MK Test)。Yue和Wang修改了MK测试。使用预白化方法等改进的MK测试)。季节性Mann-