太阳黑子数时间序列分析数据
太阳黑子活动周期的天体物理机理
太阳黑子活动周期的天体物理机理一、太阳黑子活动周期概述太阳黑子是太阳表面的一种显著特征，表现为比周围区域温度更低、亮度更暗的区域。
这些黑子是由于太阳磁场的复杂相互作用而形成的。
太阳黑子的活动周期，也称为太阳活动周期，是太阳黑子数量和强度在时间上的变化规律。
这一周期大约为11年，期间太阳黑子的数量和活动强度会经历从增加到减少再到增加的过程。
1.1 太阳黑子活动周期的发现太阳黑子活动周期的发现可以追溯到19世纪初，当时天文学家首次注意到太阳黑子数量的周期性变化。
随着时间的推移，科学家们通过观测和研究，逐渐揭示了太阳黑子活动周期的形成机制和影响因素。
1.2 太阳黑子活动周期的影响太阳黑子活动周期不仅对太阳自身的物理状态产生影响，还对地球及其周边空间环境产生深远的影响。
例如，太阳黑子活动增强期间，太阳辐射的增强可能会影响地球的气候系统，甚至引发极端天气事件。
同时，太阳黑子活动还会引发太阳耀斑和日冕物质抛射，这些现象不仅对地球的通信系统和卫星导航系统构成威胁，还可能对宇航员在太空中的安全造成影响。
二、太阳黑子活动周期的天体物理机理太阳黑子活动周期的形成是一个复杂的天体物理过程，涉及太阳内部的磁场、对流运动、辐射传输等多个因素。
以下是对这些机理的详细分析。
2.1 太阳内部的磁场太阳的磁场是太阳黑子活动周期形成的关键因素之一。
太阳内部的磁场主要由太阳对流层中的等离子体运动产生。
太阳对流层的等离子体在运动过程中，由于科里奥利力的作用，会形成复杂的磁场结构。
这些磁场结构在太阳表面形成太阳黑子。
2.2 太阳对流层的运动太阳对流层是太阳内部的一个重要区域，其运动对太阳黑子活动周期的形成具有重要影响。
太阳对流层的等离子体在运动过程中，会不断地将热量从太阳内部传输到太阳表面。
这种对流运动不仅会影响太阳内部的磁场分布，还会影响太阳黑子的形成和演化。
2.3 太阳辐射传输太阳辐射传输是太阳内部能量传递的重要方式之一。
太阳内部的辐射传输主要通过光子在不同层次之间的散射和吸收来实现。
时间序列分析第一章王燕习题解答
时间序列分析习题解答第一章 P. 7 1.5 习题1.1 什么是时间序列？请收集几个生活中的观察值序列。
答：按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成一个时间序列。
例1：1820—1869年每年出现的太阳黑子数目的观察值；年份黑子数年份黑子数年份黑子数年份黑子数年份黑子数1820 16 1830 71 1840 63 1850 66 1860 96 1821 7 1831 48 1841 37 1851 64 1861 77 1822 4 1832 28 1842 24 1852 54 1862 59 1823 2 1833 8 1843 11 1853 39 1863 44 1824 8 1834 13 1844 15 1854 21 1864 47 1825 17 1835 57 1845 40 1855 7 1865 30 1826 36 1836 122 1846 62 1856 4 1866 16 1827 50 1837 138 1847 98 1857 23 1867 7 1828 62 1838 103 1848 124 1858 55 1868 37 1829 67 1839 86 1849 96 1859 94 1869 74 例2：北京市城镇居民1990—1999年每年的消费支出按照时间顺序记录下来，就构成了一个序列长度为10的消费支出时间序列（单位：亿元）。
1686，1925，2356，3027，3891，4874，5430，5796，6217，6796。
1.2 时域方法的特点是什么？答：时域方法特点：具有理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释的优点，是时间序列分析的主流方法。
1.3 时域方法的发展轨迹是怎样的？答：时域方法的发展轨迹：一．基础阶段：1. G.U. Yule 1972年AR模型2. G.U.Walker 1931年 MA模型、ARMA模型二．核心阶段：G.E.P.Box和G.M.Jenkins1. 1970年，出版《Time Series Analysis Forecasting and Control》2. 提出ARIMA模型（Box-Jenkins模型）3. Box-Jenkins模型实际上主要运用于单变量、同方差场合的线性模型三．完善阶段：1.异方差场合：a.Robert F.Engle 1982年 ARCH模型b.Bollerslov 1985年 GARCH模型2.多变量场合：C.Granger 1987年提出了协整（co-integration）理论3.非线性场合：汤家豪等 1980年门限自回归模型1.4 在附录1中选择几个感兴趣的序列，创建数据集。
实验八太阳黑子的投影观测及数据处理
实验八太阳黑子的投影观测及数据处理一、实验目的1．学会太阳黑子的投影观测方法；2．运用太阳球面坐标，黑子分型的相关知识，学会太阳黑子相应观测资料的处理方法。
二、实验仪器天文望远镜附加太阳投影屏，黑子观测记录纸（图sh8.1）图sh8.1 太阳黑子观测记录纸三、太阳黑子的投影观测1.调节望远镜，使日面像进入视场，并按要求把记录纸固定在投影屏上，启动转仪钟。
2.调节望远镜的焦距，使日像最清楚。
3.调整投影屏的前后位置，使日像大小与观测纪录纸上的圆重合。
4.确定投影屏上图纸的东西方向：调节望远镜，使其沿着赤经方向来回微动（利用电钮控制或手动操作杆来实现），移动图纸，使黑子移动方向严格地沿图纸上的东西方向运动（即图纸上的东西线与黑子移动方向一致）。
5.描绘黑子时要求大小、形状尽可能一致，位置要准确。
下笔时先轻描，当位置准确后再重描。
先描本影，后描半影，全部描完后，再检查一遍，看是否有遗漏的小黑子6.最后记录观测完毕的时刻及观测当日世界时为0h的P(日轴方位角)、B0（日面中心纬度）、L0(日面中心经度)和天气状况等。
四、观测资料的分析处理太阳黑子投影观测每日数据处理包括:1. 黑子的分群、编号、分型一般相距极近的几个黑子常属于同一群，但也有仅一个单独黑子而相当于一群的。
分群后，按黑子出现的先后，自西向东给黑子群一个顺序编号(见图sh8.2)。
依据黑子的分型标准，给各群黑子标出所属类型。
图sh8.2 太阳黑子图黑子群有好几种分类方法，在此我们只介绍苏黎世天文台的分类法：按照黑子群演变的发展阶段分为A、B、C、D、E、F、G、H、J共9种类型。
演变到最强是E型和F型，演变到最末是J型。
A类：没有半影的黑子或者单极小黑子群。
B类：没有半影的双极黑子群。
C类：同B类相似，但其中一个主要黑子有半影。
D类：双极群，两个主要黑子都有半影，其中一个黑子是简单结构；东西方向延伸不小于10°。
E类：大的双极群，结构复杂，两个主要黑子都有半影，在两个主要黑子之间有些小黑子；东西方向延伸不小于10°。
太阳黑子周期和太阳活动规律
太阳黑子周期和太阳活动规律太阳是我们生活在地球上的一切生命和活动的源头。
太阳活动的变化对地球的气候、通信系统以及太空探索等都有着重要影响。
太阳黑子周期和太阳活动规律是研究太阳活动变化的重要指标。
本文将深入探讨太阳黑子周期的定义、周期性变化以及其与太阳活动规律的关系。
首先，太阳黑子是太阳表面的一个暗淡的区域，相对较冷，由于磁场的强度高于周围区域而在观测中呈现为黑点。
太阳黑子周期是指太阳黑子的数量随时间的变化规律。
太阳黑子周期的长度约为11年左右，这个周期是通过观测太阳黑子数量并统计得出的。
每个黑子周期可细分为两个半周期，分别为上半周期和下半周期。
上半周期是指从一个黑子极小值到下一个黑子极大值的时间段，而下半周期是指从一个黑子极大值到下一个黑子极小值的时间段。
太阳黑子周期的研究对于了解太阳活动规律具有重要意义。
太阳活动规律是指太阳黑子数量随时间的变化规律以及太阳辐射和磁场强度等的变化趋势。
太阳活动包括太阳黑子、耀斑、日冕物质抛射等，而太阳黑子周期与这些活动之间有密切的关联。
研究表明，太阳黑子数量的变化与太阳辐射的强度、地球磁场的变化以及地球上的气候变化之间存在一定的关系。
太阳黑子周期与太阳活动的规律性变化是科学家预测太阳爆发活动并预警太空天气的重要手段。
在太阳黑子周期中，上半周期和下半周期的变化规律有所不同。
上半周期通常是太阳活动逐渐增强的阶段，太阳黑子数量逐渐增加并达到一个极大值。
在这个阶段，太阳爆发活动频繁，耀斑和日冕物质抛射现象增加。
而下半周期则是太阳活动逐渐减弱的阶段，太阳黑子数量逐渐减少并达到一个极小值。
在这个阶段，太阳爆发活动较为稀少，但仍存在一些小规模的耀斑和日冕物质抛射。
太阳黑子周期和太阳活动规律的研究不仅对理解太阳内部的物理过程和太阳大气的运动有重要意义，而且在日常生活中也有一定的应用价值。
在通信系统方面，太阳黑子周期的变化会引起电离层的变化，从而影响无线电信号的传播。
因此，在预测无线电通信信号质量和工程设计中，需要考虑太阳黑子周期的影响。
太阳黑子峰值谷值
太阳黑子峰值谷值
太阳黑子是太阳表面上的暗区，它们的大小和数量会随着太阳活动的周期而变化。
太阳活动的周期大约是11 年，也就是说，每隔11 年，太阳黑子的数量会达到一个峰值，然后又逐渐减少，直到达到一个谷值，这个周期称为太阳活动周期或太阳黑子周期。
太阳黑子的形成和演化与太阳磁场的变化密切相关。
太阳磁场在太阳内部的对流区中产生，并通过太阳表面的活动区传递到太阳外部。
当太阳磁场线相互交错并形成复杂的结构时，它们会抑制太阳表面的对流，导致局部区域的温度降低，形成太阳黑子。
太阳黑子的大小和数量对太阳活动的强度有重要影响。
太阳黑子数量的峰值通常与太阳耀斑、日冕物质抛射等剧烈的太阳活动事件相关联。
这些活动可能会对地球的磁场和大气层产生影响，引发磁暴、极光等现象。
对于太阳黑子活动的预测和研究对于空间天气预报和太阳物理学研究非常重要。
科学家们通过观测太阳黑子的变化，可以更好地了解太阳内部的物理过程和太阳活动对地球的影响。
目前，太阳处于第25 个11 年周期，根据2020 年的预测，这个周期将在2025 年达到峰值，强度与上一个周期相当。
然而，太阳活动
的预测仍然存在一定的不确定性，因为太阳的复杂行为和磁场变化难以完全预测。
如果你想了解更多关于太阳黑子的信息，可以查阅相关的科学文献、观看天文学讲座或参观天文馆。
对于普通公众来说，关注太阳活动的信息可以帮助我们更好地了解地球的空间环境和可能的影响。
太阳黑子数记录
太阳黑子数记录太阳黑子是太阳表面的一种特殊结构，通常呈现为黑色小区域，其活动与太阳活动周期密切相关。
太阳黑子的数量变化对于太阳活动的研究和天文学的发展非常重要。
本文将为您介绍太阳黑子数的记录和其背后的意义。
1. 太阳黑子的定义太阳黑子是指太阳表面上一种相对较暗的区域，通常呈现为黑色或暗色的斑点。
这些黑子区域是太阳上的磁场强度较高的区域，与太阳的活动周期密切相关。
2. 太阳黑子数的观测和记录太阳黑子数的观测和记录是通过望远镜观测太阳表面上的黑子区域，并记录其数量。
这一观测历史可以追溯到17世纪。
最早对太阳黑子进行计数的是天文学家吉哈·卡萨·冯·斯瓦别（Johann Caspar von Schwabe），而后由其他天文学家继续进行观测和记录。
3. 太阳黑子数的变化太阳黑子数随着太阳活动周期的变化而呈现出周期性变化。
太阳活动周期通常为11年左右，即从一个太阳极大期到下一个太阳极大期需要约11年的时间。
在太阳活动周期中，太阳黑子数会出现先增加后减少的趋势。
当太阳活动周期接近极大期时，太阳黑子数达到最大值；而当太阳活动周期接近极小期时，太阳黑子数达到最小值。
4. 太阳黑子数与气候变化太阳活动的变化对地球的气候有一定的影响，而太阳黑子数的变化被认为是太阳活动变化的指示之一。
一些研究表明，太阳活动周期的变化与地球的温度变化存在一定的关联性。
太阳黑子数的减少通常与地球气温的升高相联系，而太阳黑子数的增加则与地球气温的下降相联系。
5. 太阳黑子数的意义太阳黑子数的记录和研究对于太阳活动和地球气候的理解非常重要。
通过观察和记录太阳黑子数的变化，科学家可以更好地探索太阳活动的规律和周期，从而预测和研究太阳风暴、太阳耀斑等太阳活动现象。
同时，太阳黑子数的变化也可以提供一些关于地球气候变化的线索，对气候预测和研究具有一定的参考价值。
总结：太阳黑子数的记录和研究是太阳活动和地球气候研究的重要组成部分。
太阳黑子数的变化特点
太阳黑子数的变化特点
太阳黑子数是衡量太阳活动程度的指标，它反映了太阳表面上黑子（太阳活动区域）的数量变化。
太阳黑子数的变化特点主要包括以下几个方面：
1.太阳黑子周期：太阳黑子数呈现出周期性变化，大约为11
年的周期。
这是因为太阳活动有一个活跃期和较不活跃的期间。
在活跃期，太阳黑子数增加，太阳表面上的磁活动和能量释放增强。
2.黑子数的周期差异：虽然11年是平均周期，但每个太阳
黑子周期并不完全相同。
有的周期可能稍短，有的可能稍长。
周期的长短和强度与太阳内部动力学和磁场的复杂相互作用有关。
3.黑子数的季节变化：太阳黑子数在每个太阳年中的分布不
是均匀的，存在季节性变化。
在周期的某些阶段，太阳黑子数的峰值出现在年中（如北半球夏季），而在其他阶段峰值出现在年底或年初。
4.太阳活动的周期性变化：太阳黑子数的变化还与其他太阳
活动指标有关，如耀斑（太阳爆发）、色球降温事件等。
在活动期，这些指标通常与太阳黑子数的增加和太阳活动的增强相关。
需要注意的是，太阳黑子数的变化是自然界中的周期性现象，与人类活动无关。
了解和研究太阳黑子数的变化特点对于了解
太阳活动和太阳对地球环境的影响具有重要的科学价值。
太阳黑子数时间序列的奇异谱分析和小波分析
3 小波分析
311 小波分析 小波分析是目前分析时间序列的有效工具 , 它可以获 取时间序列的时间 — 频率特征 , 该分析方法是一种窗口大 小 (即窗口面积 ) 固定但其形状可改变 , 时间窗和频率窗 都可以改变的时频局域化分析方法 , 即在低频部分具有较 高的频率分辨率和较低的时间分辨率 , 在高频部分具有较 高的时间分辨率和较低的频率分辨率 , 所以被誉为数学显 微镜 。正是这种特性 , 使小波变换具有对信号的自适应性 。 将基本小波函数 ψ ( t) 做位移 τ后 , 再在不同尺度 a 下与待分析信号 x ( t) 做内积得到 x ( t) 的小波变换 : 1 +∞ t -τ 3 ) = ) d t a > 0 ( 9) W Tx ( a,τ x ( t)ψ (
可以由多维的时间序列中获取时间序列的主要成分 , 是常 用的多元统计分析方法之一 , 主要将多个彼此相关的指标 变换为少数几个彼此独立的综合指标即主成分 , 并要求主 成分能反映原始数据的几乎全部信息 , 其中 , 常用于对一 维的时间序列进行分析的方法称为奇异谱分析 ( SSA , Sin2 gular spectrum analysis) 。 奇异谱方法 ( SSA ) 是一种特别适合于研究周期振荡 行为的分析方法 , 它是从时间序列的动力重构出发 , 并与 经验正交函数相联系的一种统计技术 , 是 EOF 分解的一特 殊应用 。分解的空间结构与时间尺度密切相关 , 可以较好 地从含噪声的有限尺度时间序列中提取信息 , 目前已应用 于多种时间序列的分析中 。 SSA 的具体操作过程是 , 将一个样本量为 n 的时间序 列按给定嵌套空间维数 (即窗口长度 ) 构造一资料矩阵 。 当这一个资料矩阵计算出明显成对的特征值 , 且相 应 的 EOF几乎是周期性或正交时 , 通常就对应着信号中的振荡 行为 , 可 见 SSA 在 数 学 上 相 应 于 EOF 在 延 滞 坐 标 上 的 表达 。 对给定的 X1 , X 2 , …, X n 的时间序列 , 给定嵌套维数 M , M < N / 2, 建立时滞矩阵 : x1 x2 … xN - M +1
太阳黑子活动的峰值年
太阳黑子活动的峰值年太阳黑子活动的峰值年太阳黑子活动，是指太阳磁场内部的活动。
太阳黑子是表明这种活动的一种标志，它们是太阳表面的一些暗区，与周围较亮的区域相比，更难被观测到。
太阳黑子活动周期大约为11年，其峰值年则是指这个周期中黑子数量最多的那一年。
太阳黑子活动的峰值年对于地球来说有着很大的影响。
太阳黑子活动的峰值年，是太阳黑子数量最多的一年，这个峰值期通常会持续一年左右。
在这个时期，太阳表面的黑子数量远远高于其他时期，甚至会出现很多的大黑子群，黑子的大小和数量都实现了展现，这个周期被称为太阳黑子活动的峰值期。
在峰值年，太阳黑子的活动带来了许多变化，首先是太阳的辐射和磁场会变得更强，太阳黑子的数量越多，其强度也就越大。
由于太阳的磁场很强，这使得太阳上出现的黑子群可以产生强烈的爆发，这种爆发在峰值年特别频繁。
太阳黑子活动的峰值年对地球的影响也非常大，对电离层、通信、导航和卫星等技术都会产生一定的影响。
太阳黑子活动峰值周期对气候也产生一定的影响，有些地球物理学家认为太阳黑子活动与气候变化有关。
在太阳黑子活动的峰值期，太阳发出的辐射能量很强，这会使得地球上的大气层产生电离现象，形成极光和电离层层尖，但是同时，太阳的辐射也会对地球的气候产生影响。
在太阳黑子活动峰值年，地球上的气温变化较为剧烈，这对人类生产生活的影响是不可忽视的。
太阳黑子活动的峰值年对太空探测也产生了一定的影响。
在太阳黑子活动峰值周期中，太阳爆发事件比较频繁，这对人造卫星和空间站的安全造成了一定的压力。
由于太阳黑子活动与地球的气候变化有关，在这个时间段内，太阳辐射和磁场的影响也会加强。
所以在此期间开展太空探测和人类活动需要更多地考虑安全因素。
总之，太阳黑子活动的峰值年是太阳活动周期中最重要的一年，它对地球的气候、太空探测、通讯、导航等方面都产生着重要的影响，因此科学家对它的研究及时探究其规律也显得渐渐显得极其必要。
通过对太阳黑子活动的研究，我们可以预测它的周期和峰值，为我们的科学研究及人类的活动做好充分的准备和应对。
基于TAR模型的太阳黑子非线性时间序列预测
基于TAR 模型的太阳黑子非线性时间序列预测摘要：太阳黑子数目的变化对地球的气候、农业、通信、导航等方面影响巨大因此对太阳黑子数目进行预测具有十分重要的意义。
本文对1945-2005年的太阳黑子数据建立基于不同时间段的门限自回归模型(TAR)，分析太阳黑子时间序列的变动特征并对未来10年的太阳黑子数进行预测。
从模型诊断结果可以得出：TAR(2；3，5)模型能很好地拟合该太阳黑子的非线性时间序列，相应的预测值也比较精确。
关键词：太阳黑子 非线性时间序列 TAR 模型 预测0 引言太阳黑子的太阳活动中最基本的现象，它是在太阳的光球层桑发生的一种太阳活动，太阳黑子是表示太阳活动强弱的一项重要指标，它是典型的复杂时间序列，地磁变化、大气运动、气候异常、海洋活动、等都和太阳黑子数的变化有着不同程度的关系。
对太阳黑子活动进行有效的预测以此来分析地球环境的变化有着十分重要的价值。
因此，历来世界各国都十分重视对太阳黑子活动的预测工作，以便能够采取防范措施，避免意外的灾难性事故发生。
任晶等（2014）建立了基于相空间重构的神经网络和神经网络的太阳黑子时间序列预测模，并在MATLAB 环境下进行预测仿真，仿真结果表明，建立的模型预测精度较好。
向昌盛等（2011）提出了一种相空间重构和最小二乘支持向量机（LSSVM ）参数的联合优化方法，实验结果表明联合优化方法预测精度比较好，而且优化速度更快。
对于太阳黑子的预测文献中，运用向量自回归（TAR ）模型进行预测的还比较少。
本文对1945-2005年的太阳黑子数据建立基于不同时间段的门限自回归模型(TAR)，分析太阳黑子时间序列的变动特征并对未来10年的太阳黑子数进行预测。
1 TAR 模型门限自回归模型作为一类非线性模型，能够解释金融数据中的非线性性质。
它首先是由Tong(1980)提出的。
门限自回归模型设定某一特定的时点，时间序列的运动方式从一种机制跳跃到了另一种机制，同时这种跳跃是离散的。
天文科普：太阳黑子解析
天文科普：太阳黑子解析【导语】我们的太阳其实只是看起来宁静，而实际上却时时刻刻都存在着各种剧烈活动，太阳黑子就是一种最为常见的活动现象。
中国是世界上公认最早观测记录太阳黑子的国家。
《汉书·五行志》对公元前28年的大黑子有着详细记载：“汉成帝河平元年三月乙未，日出黄，有黑气，大如钱，居日中央”。
这一记载不但表明了黑子出现的日期，而且说明了黑子的大小、形状和位置。
1.太阳黑子的结构太阳黑子特写，注意其中深黑色的就是本影，周围淡黑色的纤维状结构即为半影太阳黑子是经常出现在日面光球层的暗黑斑点，是典型的太阳活动现象的表现。
发展完全的黑子通常是由较黑的“本影”核和周围较本影亮的“半影”组成。
黑子显得黑，实际上并非绝对的黑，从黑子光谱分析得出，黑子的温度比明亮的光球温度低1500°C左右，磁场强度可达三四千高斯。
太阳黑子经常成群出现，其大小很不相同，有的小到刚刚可以看到，有的却比地球大上十余倍。
大黑子群通常是由几十个大小不等的黑子组成，黑子越大，寿命越长。
【小知识】太阳黑子的磁场按太阳自转的方向，对成群出现的黑子，西面的称为前导黑子，东面的称为后随黑子。
它们的磁场正好相反，一个为南极（S极），另一个就为北极（N极）。
南北半球的前导黑子的极性正好相反。
2.太阳黑子的投影观测由于太阳光十分强烈，因此绝对不可以直接通过望远镜的目镜去看太阳！要观测太阳黑子，除使用专业的太阳滤光片之外，通常还可以采用投影观测的方法。
在望远镜目镜的后面安装一块投影板，并在投影板上放上太阳黑子记录纸，让通过望远镜的太阳光在投影板上成像，调节焦距，使日面边缘轮廓清晰。
在望远镜不跟踪的条件下，进行东西线校准，使图纸上的东西线与太阳黑子的视运动方向平行，在量度太阳黑子的日面经度和纬度时，它是基本参考线。
然后让望远镜跟踪太阳，观测者用铅笔把太阳黑子在记录纸上的位置、形状和数目按本影和半影仔细地描绘下来，不可忽略或遗漏微小的黑子。
太阳黑子的活动周期
太阳黑子是在太阳的光球层上发生的一种太阳活动，是太阳活动中最基本，最明显的活动现象。
一般认为，太阳黑子实际上是太阳表面一种炽热气体的巨大漩涡，温度大约为4500摄氏度。
因为比太阳的光球层表面温度要低，所以看上去像一些深暗色的斑点。
太阳黑子很少单独活动。
常常成群出现。
活动周期为11.2年。
届时会对地球的磁场和各类电子产品和电器产生损害。
中文名太阳黑子周期外文名sunspot cycle学科天文学规律太阳黑子活动周期大约间隔11年影响气温变化、通讯电力等概念介绍黑子周期【太阳黑子周期】（sunspot cycle）黑子活动各种时间尺度的准周期性变化，最著名的是太阳黑子11年周期。
太阳黑子相对数变化曲线1843年德国药剂师施瓦贝（H．S. Schwabe），通过他自己对太阳黑子二十余年的观测记录，发现太阳黑子的消长有一个10年左右的周期。
1848年沃尔夫（J.R.Wolf)引入太阳黑子相对数，并将逐月黑子相对数推算到1749年，从而肯定地指出太阳黑子活动的周期平均长度为11．1年。
图1为1749年到1980年年平均黑子相对数变化曲线。
从图1上可以清楚地看到，二百多年来太阳黑子数的变化明显地保持了平均11年左右的周期性。
在每一个周期中，黑子从最少年开始，在3－5年中增大，达到一个极大值（或峰值），然后在随后的5—7年再减小到一个极小值（或谷值）。
相对应的年份分别称为黑子极大年（或峰年，用M年表示）和黑子极小年（或谷年，用m年表示）。
实际上太阳黑子周期长度在7．3年到16.1年之间。
太阳黑子11年周期又称太阳活动周期。
一般以黑子最少的年份作为太阳活动周期开始的年份。
按规定，从1755年开始的周期作为太阳活动的第1周，第21周是1976年开始的。
随着对太阳活动研究的深入，又相继发现了22年左右的太阳活动磁周期、80－90年的太阳活动世纪周期以及200年左右的太阳活动双世纪周期等。
太阳黑子周期是指太阳黑子活动变化规律所具有的周期性。
导入每年的太阳黑子数数据loadsunspotdatwhosyear=sunspot
1. 导入每年的太阳黑子数数据load sunspot.dat whosyear=sunspot(:,1); wolfer=sunspot(:,2); plot(year,wolfer) xlabel('Year')ylabel('Number of sunspot') title('Sunspot Data')1700175018001850190019502000020406080100120140160180200YearN u m b e r o f s u n s p o tSunspot Data考察序列的图形，该序列为近似的平稳序列或含有周期大约为11的季节项。
2．计算样本自相关函数和偏相关函数figureautocorr(wolfer,40,2);legend('自相关系数函数');510152025303540LagS a m p l e A u t o c o r r e l a t i o nSample Autocorrelation Function (ACF)说明：可认为该序列的自相关系数函数随时间振荡缓慢而趋向于0； 可认为该序列具有周期为11的特征，建议先消去周期性趋势。
figureparcorr(wolfer,40);legend('偏相关系数函数');510152025303540LagS a m p l e P a r t i a l A u t o c o r r e l a t i o n sSample Partial Autocorrelation Function说明：可认为该序列的偏相关系数函数随时间振荡缓慢而趋向于03. 时间序列的分解（消去季节项）（1）季节项的估计（取每个周期内的数据平均值为各自的季节项估计）；length(wolfer);wolfer1=[wolfer; zeros(9,1)]; wolferm=reshape(wolfer1,11,27);meanm=[mean(wolferm(1:2,1:27)') mean(wolferm(3:11,1:26)')]';（等价于meanm=[mean(wolferm(1,1:27));mean(wolferm(2,1:27)); mean(wolferm(3,1:26));mean(wolferm(4,1:26));mean(wolferm(5,1:26)); mean(wolferm(6,1:26));mean(wolferm(7,1:26));mean(wolferm(8,1:26));mean(wolferm(9,1:26));mean(wolferm(10,1:26));mean(wolferm(11,1:26))];）meanm1= meanm*ones(1,27); seasonal=meanm1(1:288); plot(year,seasonal); xlabel('Year')ylabel('Number of sunspot') title('太阳黑子数的季节项估计')17001750180018501900195020002030405060708090YearN u m b e r o f s u n s p o t太阳黑子数的季节项估计（2）消去季节项后数据,其样本均值可近似认为为0；wolfer2=wolferm-meanm*ones(1,27); wolfer3=reshape(wolfer2,1,297); wolfer0=wolfer3(1:288)'; plot(year,wolfer0);1700175018001850190019502000-100-5050100150消去季节项估计后的数据（3）计算样本自相关函数和偏相关函数figureautocorr(wolfer0,40,2);legend('消去季节项后的数据的自相关系数函数'); figureparcorr(wolfer0,40);legend('消去季节项后的数据的偏相关系数函数');510152025303540LagS a m p l e A u t o c o r r e l a t i o nSample Autocorrelation Function (ACF)510152025303540LagS a m p l e P a r t i a l A u t o c o r r e l a t i o n sSample Partial Autocorrelation Function样本自相关函数和偏相关函数的特征与原来变化不大，随时间振荡趋向于0，不具有较明显的截尾性质，建议采ARMA 模型进行建模。
太阳黑子的周期
太阳黑子的周期
太阳黑子的周期是非常重要的太阳活动现象，也是太阳活动的基本周期。
它是太阳轮辐射日数及太阳活动相关变化的重要特征，主要由太阳外显微磁活动周期性变化形成。
太阳黑子是在太阳表面形成密集的黑子，他们在太阳表面形成环状，内侧为黑子，外侧以向外的磁场线链接成环，这些围绕日出点和日落点出现，具有黑子结构，从而形成太阳活动的基础。
太阳黑子的周期一般为11.2年，其中一个极端为5-6年，另一个极端为17-18年，但这种极值周期也很少观察到。
通常太阳磁活动的变化更多地取决于剥夺现象，比如在太阳表面产生一个新的黑子，它会引发一次磁活动，但当一个黑子消失时，也会引发一次磁活动。
事实上，如果在一个现象中存在多种元素，可能会引发更长时间内的活动周期，取决于不同元素协同作用的结果。
太阳黑子除了具备11年周期之外，它还具备另外几种短期的活动周期，其中最短的是一年的周期，也就是一个太阳轮的周期。
这也是太阳活动的重要方面，太阳黑子具备多种活动模式，表现出非常短的
活动周期，这种太阳活动是太阳表面不断发生变化的表现，这种短期活动也是太阳学研究中非常重要的部分，研究太阳活动的变化模式，尤其是短期活动模式，这是非常有趣又重要的部分。
在11年太阳活动周期中，不同的事件也有一定的时间节律，比如发生太阳耀斑的时间以及太阳能的变化，这些特征也在太阳活动的变化形态中具有明显的特征。
此外，太阳黑子也具备一定的持续时间，这种持续时间主要取决于所发生的黑子的外部条件，例如，外部的磁力场的变化等，这种持续时间有助于研究太阳活动变化的模式，以及短期活动变化的研究。
时间序列深度学习：seq2seq模型预测太阳黑子
时间序列深度学习：seq2seq模型预测太阳⿊⼦⽬录时间序列深度学习：seq2seq 模型预测太阳⿊⼦本⽂翻译⾃《Time Series Deep Learning, Part 2: Predicting Sunspot Frequency With Keras Lstm in R》，略有删减深度学习于商业的⽤途之⼀是提⾼时间序列预测的准确性。
显⽰了如何利⽤⾃相关性预测未来 10 年的⽉度太阳⿊⼦数量。
本教程将借助 RStudio 重新审视太阳⿊⼦数据集，并且使⽤到中⼀些⾼级的深度学习功能，展⽰基于的深度学习教程遇到tfruns（⽤于追踪、可视化和管理 TensorFlow 训练、实验的）后产⽣出的有趣结果。
学习路线该深度学习教程将教会你：时间序列深度学习如何应⽤于商业深度学习预测太阳⿊⼦如何建⽴ LSTM 模型如何回测 LSTM 模型事实上，最酷的事之⼀是你能画出 LSTM 预测的回测结果。
商业中的时间序列深度学习时间序列预测是商业中实现投资回报率（ROI）的⼀个关键领域。
想⼀想：预测准确度提⾼ 10％就可以为机构节省数百万美元。
这怎么可能？下⾯让我们来看看。
我们将以为例，⼀家为Artificial Intelligence和Deep Learning⽣产最先进芯⽚的半导体⼚商。
NVIDIA⽣产的，这对于⾼性能深度学习所要求的⼤规模数值计算来说是必需的。
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太阳活动周 历史数据
太阳活动周历史数据以太阳活动周是指太阳活动在一周内的变化和发展。
太阳活动是指太阳上发生的各种现象，如太阳黑子、太阳耀斑、太阳风等。
这些太阳活动对地球上的生物和环境都有着重要的影响。
太阳黑子是太阳表面上的一些暗斑，它们表示太阳磁场的活动。
太阳黑子的数量和分布可以反映太阳的活动程度。
通过观测太阳黑子的变化，科学家可以了解太阳的活动周期和变化规律。
太阳耀斑是太阳表面上的一种巨大能量释放现象，它们释放出的能量相当于数十亿个核弹头的能量。
太阳耀斑的发生与太阳黑子的活动密切相关，通常发生在太阳黑子的周围。
太阳耀斑会释放出大量的高能粒子和电磁辐射，对地球上的电离层和通信系统造成干扰，甚至对太空飞行员的健康构成威胁。
太阳风是太阳大气层中的等离子体流，它以高速度从太阳表面喷射出来，向宇宙空间蔓延。
太阳风中带有大量的高能粒子和电磁辐射，对地球的磁场和电离层有着重要影响。
太阳风的强度和速度也与太阳黑子的活动有关，太阳风的变化会引发地球磁暴和极光等现象。
太阳活动周的历史数据记录了过去一段时间内太阳活动的变化情况。
科学家通过观测太阳黑子、太阳耀斑和太阳风等现象，可以分析太阳活动的周期和变化规律。
这些数据对于了解太阳活动对地球和人类的影响具有重要意义。
太阳活动的周期性变化被称为太阳活动周期，通常以11年为一个周期。
在一个太阳活动周期内，太阳黑子的数量和活动程度会有周期性的变化。
太阳活动周期的观测和预测对于太空探测、通信系统和气象预报等领域都有重要的应用价值。
通过分析太阳活动周的历史数据，科学家发现太阳活动周期并不是完全规律的，有时会出现周期延长或缩短的情况。
这些变化可能与太阳内部的物理机制和动力学过程有关，但目前还没有得到完全的解释。
太阳活动周的历史数据还可以用来研究太阳活动与地球气候变化的关系。
科学家通过比较太阳活动周期和地球气候变化的时间序列，发现它们之间可能存在一定的相关性。
太阳活动的变化可能会对地球气候产生一定的影响，但具体的机制还需要进一步的研究。
21,22,23太阳活动周上升期太阳黑子资料的分析
21,22,23太阳活动周上升期太阳黑子资料的分析
吴琴娣;宋谊
【期刊名称】《紫金山天文台台刊》
【年(卷),期】1999(018)002
【摘要】本文分析了第２１、２２，２３太阳活动周的上升期２３个月（月均值）太阳黑子资料。
结果表明：太阳黑子相对数和面积南北不对称。
２３周的太阳黑子相对数和面积（２３个月的平均）高于２２周，但低于２１周。
我们估计第２３周峰年为２０００年３月或１９９９年１２月。
【总页数】3页(P151-153)
【作者】吴琴娣;宋谊
【作者单位】中国科学院紫金山天文台;中国科学院紫金山天文台
【正文语种】中文
【中图分类】P182.9
【相关文献】
1.第廿二周太阳活动上升期X射线耀斑时间分布规律 [J], 陈协珍
2.第22周太阳活动上升期黑子群的一些特点 [J], 洪琴芳
3.22周和23周太阳黑子相对数峰值趋势分析 [J], 范岳华
4.第22周上升期地磁扰动的初步分析(英文) [J], 章公亮;高玉芬;李灼华;章庆华
5.太阳活动上升期源表面太阳风质量流量的速度关系分析 [J], 魏奉思;周清军
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