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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。太阳黑子很少单独活动,通常是成群出现。从长期的黑子相对数记录可见,黑子相对数的平均值明显的表现出11年左右的周期性,最短为9.0年,最长为13.6年。黑子相对数的年平均值的极大和极小年份,分别称为太阳活动的极大年(峰年)和极小年(谷年)。太阳黑子活跃时会对地球的磁场产生影响,当太阳上有大群黑子出现的时候,会出现磁暴现象使指南针乱抖动,不能正确地指示方向;平常很善于识别方向的信鸽会迷路;无线电通讯也会受到严重阻碍,甚至会突然中断一段时间,这些反常现象将会对飞机、轮船和人造卫星的安全航行、还有电视传真等等方面造成严重威胁。因此,对太阳黑子数据进行分析建立模型,进而对其数据进行预测有利于对太阳黑子活跃事件带来危害的预防与控制。 本文从比利时皇家天文台的太阳黑子指数数据中心网站获得1700年至2016年的太阳黑子年度数据,时间跨度为317年,共获得317个数据,对数进行分析,建立季节时间序列模型,并对模型进行检验,最后对太阳黑子数据进行预测,得到2017年至2020年的太阳黑子数量的预测值。
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太阳黑子的时间序列模型
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。太阳黑子很少单独活动,通常是成群出现。从长期的黑子相对数记
录可见,黑子相对数的平均值明显的表现出 11 年左右的周期性,最短为 9.0
年,最长为 13.6 年。黑子相对数的年平均值的极大和极小年份,分别称为太
阳活动的极大年(峰年)和极小年(谷年)。太阳黑子活跃时会对地球的磁场
产生影响,当太阳上有大群黑子出现的时候,会出现磁暴现象使指南针乱抖动,
不能正确地指示方向;平常很善于识别方向的信鸽会迷路;无线电通讯也会受
到严重阻碍,甚至会突然中断一段时间,这些反常现象将会对飞机、轮船和人
造卫星的安全航行、还有电视传真等等方面造成严重威胁。因此,对太阳黑子
数据进行分析建立模型,进而对其数据进行预测有利于对太阳黑子活跃事件带
来危害的预防与控制。
本文从比利时皇家天文台的太阳黑子指数数据中心网站获得 1700 年至
2016 年的太阳黑子年度数据,时间跨度为 317 年,共获得 317 个数据,对数
进行分析,建立季节时间序列模型,并对模型进行检验,最后对太阳黑子数据
进行预测,得到 2017 年至 2020 年的太阳黑子数量的预测值。
一、利用 R 软件对太阳黑子数据进行处理
利用 R 软件对太阳黑子数据进行分析,得到太阳黑子数据的时序图,如图
1-1:
图 1-1 的 R 程序如下:
setwd("D:/Data")
w<-read.table(file="sunspot.txt")
names(w)=c("Year","Number")
w
s1=w[,2]
s1
s3=ts(s1,star=1700)
plot(s3,xlab="",ylab="",axes=FALSE)
axis(1,cex.axis=1.5)
axis(2,cex.axis=1.5)
mtext("Time",cex=2,side=1,line=3)
mtext("s3",cex=2,side=2,line=2.5)
图 1-1 太阳黑子数量时序图
从上图中可以看出太阳黑子数量有明显的周期性,对太阳黑子数据进行分
析得到其条形图和自相关和偏自相关图,如图 1-2、图 1-3、图 1-4:
图 1-2 的 R 程序如下:
plot(s3,type='h',xlab="",ylab="",axes=FALSE)
axis(1,cex.axis=1.5)
axis(2,cex.axis=1.5)
mtext("Time",cex=2,side=1,line=3)
mtext("s3",cex=2,side=2,line=2.5)
nn=length(s3)
(mm=mean(s3))
(m1=rep(mm,nn))
lines(1700:2016,m1,lty=2)
图 1-3 的 R 程序如下:
acf(s3,lag=length(s3)-1,xlab="",ylab="",axes=FALSE,mian="")
axis(1,cex.axis=1.5)
axis(2,cex.axis=1.5)
mtext("Lag",cex=2,side=1,line=3)
mtext("ACF",cex=2,side=2,line=2.5)
图 1-2 1700 年至 2016 年太阳黑子数量条形图
图 1-3 太阳黑子数据的自相关函数图
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