不同站点时序数据集Sen氏斜率计算及MK检验结果合并问题

报错原因说明 #

• 第一个summarise无法存入htest对象报错：Mann-Kendall检验、sens.slope返回的结果是htest类型的列表结构，包含统计量、p值、估计值等多个字段，而dplyr的summarise要求每列返回长度为1的原子向量，直接存入整个列表就会触发错误
• 第二个is.character(x)不成立报错：readr::parse_number()仅支持字符型输入，你要提取的斜率、p值本身就是数值类型，不需要用这个函数做转换，传入数值型参数就会触发类型校验错误

解决代码示例 #

依赖包 #

# 用到的依赖包提前加载
library(dplyr)
library(Kendall)
library(trend)

核心计算逻辑 #

假设你的数据集命名为site_ts_data，包含site（站点分组字段）、year（时间字段，数值型）、obs_value（待检验的观测值字段），计算并整合两种检验结果的代码如下：

检验结果表 <- site_ts_data %>%
  # 按站点分组
  group_by(site) %>%
  # 逐组提取检验字段
  summarise(
    # Mann-Kendall检验结果提取
    MK_p值 = MannKendall(obs_value)$sl,
    MK_tau统计量 = MannKendall(obs_value)$tau,
    # Sen氏斜率结果提取
    Sen斜率 = sens.slope(obs_value)$estimate,
    Sen截距 = sens.slope(obs_value)$intercept,
    Sen_p值 = sens.slope(obs_value)$p.value,
    # 分组完成后自动取消分组
    .groups = "drop"
  )

得到的检验结果表就是每个站点对应一行，包含两种检验所有所需指标的结构化数据框。

可选拓展：保留完整检验对象 #

如果需要留存完整的检验结果供后续调用，可以把检验对象存为列表列：

检验结果表_完整版 <- site_ts_data %>%
  group_by(site) %>%
  summarise(
    MK检验结果 = list(MannKendall(obs_value)),
    Sen斜率检验结果 = list(sens.slope(obs_value)),
    .groups = "drop"
  )

后续需要提取批量指标时，再用mutate+purrr::map从列表列中提取即可。

注意事项 #

• 每个站点的时间序列需要提前清理缺失值，可在分组前加drop_na(obs_value)处理
• 若时间序列存在季节波动，需先完成去季节处理再做趋势检验，避免结果失真
• 如果你使用其他包的检验函数，对应字段的提取名要和函数返回的列表结构匹配，比如用trend::mk.test()的话p值提取逻辑为mk.test(obs_value)$p.value

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dudpant