关于进行Mann-Kendall （MK） 检验的软件选择，以下是综合信息后的推荐及使用说明：

一、推荐软件

MATLAB

MATLAB 提供了内置的 `mannkendall` 函数，适用于时间序列数据的趋势分析。该函数可计算趋势指数、显著性检验（p值和z值）并生成趋势图（如UB、UF曲线）。

Python

- pymannkendall：

一个非参数统计包，适用于一维时间序列的MK检验。安装可通过 `conda install -c conda-forge pymannkendall` 完成，示例代码简洁且经过验证。

- ArcGIS：通过扩展模块（如 `arcpy.sa.MannKendall`）也可进行MK检验，适合地理空间数据。

二、操作步骤（以Python为例）

安装pymannkendall

```bash

conda install -c conda-forge pymannkendall

```

示例代码

```python

import numpy as np

from pymannkendall import mann_kendall

示例数据

data = np.array([3, 5, 2, 8, 6, 4, 9, 7, 10, 5])

计算MK检验

mk = mann_kendall(data)

print(f"Trend Index: {mk.trend}")

print(f"P-value: {mk.pvalue}")

print(f"Z-value: {mk.zscore}")

绘制趋势图

mk.plot()

```

三、结果解读

p值：

小于0.05表示趋势显著；

z值：大于0表示上升趋势，小于0表示下降趋势。

四、其他工具

R语言：通过 `trend` 包中的 `mann_kendall.test` 函数实现，适合统计分析需求。

在线工具：如 [Kendall's Tau Calculator](https://www.ksstat.com/)，适合快速验证结果(需注意数据量限制)。

总结

根据需求选择工具：MATLAB适合工程计算，Python（pymannkendall）适合快速开发和数据分析，ArcGIS适合地理空间数据。结合具体场景选择即可。