太阳黑子周期分析
太阳黑子周期分析
1：计算太阳黑子周期
1）、选取历年的太阳黑子数据
本次作业选取的是1700—1999年的太阳黑子数据。将数据导入matlab中，并绘制太阳黑子数随年份变化的关系曲线。如图1所示。
程序如下:
clear
load sunspot.dat
year =sunspot(:,1);
sunspot =sunspot(:,2);
plot(year(1:300),sunspot(1:300),'b.-');
xlabel ('years'); ylabel('sunspot data');
title('1700—1999年太阳黑子数是随年份变化的关系曲线 ');
grid on
图1、太阳黑子数随年份的变化曲线
2）：利用功率谱密度函数分析周期
1、对已经得到的Wolfer数进行FFT变换分析它的变化规律，并作功率与频率的关系图。
y=fft (sunspot (1:300));
y(1)=[];
n=length(y);
power =abs(y(1:n/2)).^2;
q=1/2;
f= (1:n/2)/(n/2)*q;
plot(f, power);
xlabel('周期/年');title('周期图');
运行结果如图2所示。
图2、太阳黑子的功率谱
为了清楚起见，取功率和频率的前50个分量作它的周期图，程序如下: plot(f(1:50),power(1:50));
xlabel('频率');
运行结果如图3所示。
图3、功率和频率的前50个分量的周期图
2、确定太阳黑子的活动周期，画出功率与周期的关系图。程序如下：
T=1./f;
plot (T, power);
axis ([0 50 0 7e+6]); %X轴围是0-50，Y轴围是0-7*10^6
xlabel ('周期');ylabel('功率');
grid on
%在功率与周期的关系图上标出功率的最高点，该位置对应的周期即为太阳黑子活动的周期。程序如下：
hold on
index=find(power==max(power));
m=num2str(T(index));
plot(T(index),power(index),'r.','MarkerSize',25);
text(T(index)+2,power(index),['T=',m]);
hold off
运行结果如图4所示：
图4、太阳黑子周期图
运用功率谱方法计算出太阳黑子的活动周期为T=11.0741，这与Wolfer 得出的11年的周期规律基本一致，说明实验方法是正确的。
2、利用ARMA 模型，预测未来某年的太阳黑子数
1）、建立AR 模型
选用二阶自回归模型AR （2），方程为：
1122t t t t x x x a ??--=++ 2(0,)t a a NID σ: （1）
采用最小二乘法对参数1?、2?进行估计：
1()T T x x x y ?∧
-= （2）
模型残差方差：
2
211223
1()2N a t t t t x x x N σ??--==---∑ （3） 计算参数程序如下： x=zeros(298,2);
for i=2:1:299
x(i-1,1)=sunspot(i);
end
for k=1:1:298
x(k,2)=sunspot(k);
end
y=zeros(298,1);
for t=3:1:300
y(t-2,1)=sunspot(t);
end
A=x';
B=x'*x;
C=inv(B);
D=C*A*y
运行得
D =
1.4867
-0.5981
即 5981
.0-4867.121==ψψ 带入公式（3）解得 364.1380 =ασ
求解程序如下：
syms s
m=0;
s=sunspot (1:300);
for i=3:300;
m=m+(s(i)-1.4867*s(i-1)+0.5981*s(i-2))^2;
end
n=m/298
n =
364.1380
解得 364.1380 =ασ
故得到AR （2）模型方程是：
t t t t a x x x +-=--215981.04867.1
其中 )1380.364,0(~NID a t
2）、用上述AR （2）模型进行检验并预测
Sunspot(1998)=64.3, Sunspot(1999)=93.3, Sunspot(2000)=119.6
利用上述AR （2）模型计算得：
Sunspot(2000)=1.4867*93.3-0.5981*64.3=100.2513
误差率=(119.6-100.2513）/119.6=16.18%;
Sunspot(2004)=40.4, Sunspot(2005)=29.8, Sunspot(2006)=15.2
利用上述AR （2）模型计算得：
Sunspot(2006)=1.4867*29.8-0.5981*40.4=20.1404;
误差率=（15.2-20.1404）/15.2=32.5%
经验证，AR （2）模型对之前所用数据的拟合程度是很好的，但是对后面年份的预测存在一定的误差，有的年份误差偏大，但其实极差并不大，勉强可以预测。
基于MATLAB的太阳黑子时间序列与仿真
2012.3 26 基于MATLAB 的太阳黑子时间序列 分析与仿真 周园 肖洪祥 董俊飞 桂林理工大学信息科学与工程学院 广西 541004 摘要：本文研究了时间序列的分析方法，具体分析了基于最大Lyapunov 指数的方法在太阳黑子时间序列分析中的应用。介绍利用MATLAB 对太阳黑子时间序列进行分析与仿真的方法，并给出相关的流程、程序和相应的仿真结果。最终证明太阳黑子时间序列是一个混沌时间序列。 关键词：混沌时间序列；最大Lyapunov 指数；太阳黑子数；仿真 0 引言 在非线性系统中，初始条件的微小变化，往往会导致结果以指数级的大小发生分离，这时我们称这个系统存在混沌。时间序列是非线性动力系统的一种模型。如果时间序列对初始条件敏感，采用传统线性时间序列分析方法将很难予以分析，因此传统时间序列预测模型对混沌时间序列的拟合和预测准确度都很差。经过混沌学的发展，可以使用序列本身的规律对其进行预测。Lyapunov 指数法即是其中之一。通过最大Lyapunov 指数的数值，可以判断一个时间序列是否是混沌时间序列，亦即该非线性系统中是否存在着混沌。本文对太阳黑子序列进行分析，证明其是一个混沌时间序列。 1 基于Lyapunov 指数的时间序列分析方法 对时间序列进行分析，首先必须进行相空间重构。根据有限的数据重构吸引子以研究系统动力行为的方法即是相空间重构。主要思想为：系统中每个分量的演化皆是由与之联系的其他分量所决定的，相关分量的信息隐含在任意其他分量的变化过程中，即是运用系统的任何一个观察量可以重构出整个系统的模型。 设时间序列为{}t x ，其中1,2,...,t N =。重构相空间m R 的元素组为： (1)(,,)(,,...,),T=1,2,3,...,T T T T m X m N X X X p τττ++-= (1) 其中，N 为重构相空间维数；τ为延迟时间间隔数，且为正整数；(1)p N m τ=--为时间序列嵌入相空间的向量数，N 为时间序列的数据点数。 由Tokens 定理，在理论条件下可任选τ。但在现实条件下时间序列都是有限长且有噪声的。因而在重构相空间时， τ的选取至关重要。目前所采用的方法大多是通过经验来选 择τ， 从而使得T X 和T X τ+相互独立并不完全相关。 Lyapunov 指数是描述奇异吸引子性质的数据量。在m 维离散系统中存在m 个Lyapunov 指数，即Lyapunov 指数族。正的Lyapunov 指数意为在此维度方向，系统以指数级速度分离。1983年，G.Grebogi 证明了若最大Lyapunov 指数 max 0λ>，则系统一定存在着混沌。因此要判断一个时间序 列是否为混沌时间序列，必须求出其最大Lyapunov 指数。为了保证领域点沿着不同的轨道运动，最近邻域点间必须有分离间隔。此处取分离间隔为/w T t =?，其中T 为用FFT 计算出的序列平均周期；t ?为序列的采样周期。 2 计算机仿真步骤 仿真步骤如图1所示。输入太阳黑子年平均序列，通过 FFT 算法计算得到其平均周期T 。计算分离间隔作为时间窗 ωτ。由公式得到嵌入维数m 。运用所得的参数使用Wolf 法 算出最大Lyapunov 指数。进而判断该序列是否是混沌序列。
太阳黑子周期分析
太阳黑子周期分析 1：计算太阳黑子周期 1）、选取历年的太阳黑子数据 本次作业选取的是1700—1999年的太阳黑子数据。将数据导入matlab中，并绘制太阳黑子数随年份变化的关系曲线。如图1所示。 程序如下: clear load sunspot.dat year =sunspot(:,1); sunspot =sunspot(:,2); plot(year(1:300),sunspot(1:300),'b.-'); xlabel ('years'); ylabel('sunspot data'); title('1700—1999年太阳黑子数是随年份变化的关系曲线 '); grid on 图1、太阳黑子数随年份的变化曲线 2）：利用功率谱密度函数分析周期 1、对已经得到的Wolfer数进行FFT变换分析它的变化规律，并作功率与频率的关系图。 y=fft (sunspot (1:300)); y(1)=[];
n=length(y); power =abs(y(1:n/2)).^2; q=1/2; f= (1:n/2)/(n/2)*q; plot(f, power); xlabel('周期/年');title('周期图'); 运行结果如图2所示。 图2、太阳黑子的功率谱 为了清楚起见，取功率和频率的前50个分量作它的周期图，程序如下: plot(f(1:50),power(1:50)); xlabel('频率'); 运行结果如图3所示。
图3、功率和频率的前50个分量的周期图 2、确定太阳黑子的活动周期，画出功率与周期的关系图。程序如下： T=1./f; plot (T, power); axis ([0 50 0 7e+6]); %X轴围是0-50，Y轴围是0-7*10^6 xlabel ('周期');ylabel('功率'); grid on %在功率与周期的关系图上标出功率的最高点，该位置对应的周期即为太阳黑子活动的周期。程序如下： hold on index=find(power==max(power)); m=num2str(T(index)); plot(T(index),power(index),'r.','MarkerSize',25); text(T(index)+2,power(index),['T=',m]); hold off 运行结果如图4所示：
太阳黑子
太阳黑子（太阳的暗黑斑点）编辑[tài yáng hēi zǐ] 太阳黑子（sunspot）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。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3000-4500K。因为其温度比太阳的光球层表面温度要低1000到2000摄氏度（光球层表面温度约为6000摄氏度），所以看上去像一些深暗色的斑点。太阳黑子很少单独活动，通常是成群出现。黑子的活动周期为11.2年，活跃时会对地球的磁场产生影响，主要是使地球南北极和赤道的大气环流作经向流动，从而造成恶劣天气，使气候转冷。严重时会对各类电子产品和电器造成损害。 目录1基本信息 2活动周期 3黑子特性 4黑子成因 5观测历史 6相关影响 7与人患病 8黑子的形成 1基本信息在太阳的光球层上，有一些旋涡状的气流，像是一个浅盘，中间下凹，看起来是黑色的，这些旋涡状气流就是太阳黑子（sunspot）。黑子本身并不黑，之所以看得黑是因为比起光球来，它的温度要低一、二千度，在更加明亮的光球衬托下，它就成为看起来像是没有什么亮光的暗黑的黑子了。太阳黑子 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4000K （热力学温标单位）。因为比太阳的光球层表面温度要低（光球层表面温度约为6000摄氏度），所以看上去是一些深暗色的斑点。太阳黑子其实并不黑，因为旋涡状气流的温度为4600℃，比太阳表面的正常温度低1400℃还多，所以看上去是黑的。太阳黑子很少单独活动。常常成群出现。 太阳黑子虽然颜色较"深"，但是在观测情况下，与太阳耀斑同样清晰显眼。天文学家把太阳黑子最多的年份称为“太阳活动峰年”，太阳黑子最少的年份称为“太阳活动谷年”[1] 太阳黑子与耀斑 2活动周期太阳耀斑 太阳黑子是太阳表面因温度相对较低而显得“黑”的局部区域。中国是世界上最先发现黑子的国家，早在中国古代，当时的中国人就已发现了黑子的存在。在汉书五行志中说汉成帝河平元年三月乙末，日出黄，有黑气，如大钱，据日中央。 黑子一般成群出现在太阳表面，天文学家又将其称为“黑子群”。黑子的形成周期短，形成后几天到几个月就会消失，新的黑子又会产生。太阳黑子是太阳活动的重要标志，其活动存在着明显的周期性，周期平均为11.1年。黑子群对地球的磁场和电离层会造成干扰，并在地球的两极地区引发极光。
太阳黑子数时间序列分析数据
Re:【求助】请问谁有太阳黑子数据 只有1700-1987年的 年份黑子数： 1700 5.0 1701 11.0 1702 16.0 1703 23.0 1704 36.0 1705 58.0 1706 29.0 1707 20.0 1708 10.0 1709 8.0 1710 3.0 1711 0.0 1712 0.0 1713 2.0 1714 11.0 1715 27.0 1716 47.0 1717 63.0 1718 60.0 1719 39.0 1720 28.0 1721 26.0 1722 22.0 1723 11.0 1724 21.0 1725 40.0 1726 78.0 1727 122.0 1728 103.0 1729 73.0 1730 47.0 1731 35.0
1733 5.0 1734 16.0 1735 34.0 1736 70.0 1737 81.0 1738 111.0 1739 101.0 1740 73.0 1741 40.0 1742 20.0 1743 16.0 1744 5.0 1745 11.0 1746 22.0 1747 40.0 1748 60.0 1749 80.9 1750 83.4 1751 47.7 1752 47.8 1753 30.7 1754 12.2 1755 9.6 1756 10.2 1757 32.4 1758 47.6 1759 54.0 1760 62.9 1761 85.9 1762 61.2 1763 45.1 1764 36.4 1765 20.9 1766 11.4 1767 37.8
太阳黑子周期matlab仿真
太阳黑子的年平均出现次数100年统计 年份次数年份次数年份次数 1770 101 1803 43 1836 122 1771 82 1804 48 1837 138 1772 66 1805 42 1838 103 1773 35 1806 28 1839 86 1774 31 1807 10 1840 63 1775 7 1808 8 1841 37 1776 20 1809 2 1842 24 1777 92 1810 0 1843 11 1778 154 1811 1 1844 15 1779 125 1812 5 1845 40 1780 85 1813 12 1846 62 1781 68 1814 14 1847 98 1782 38 1815 35 1848 124 1783 23 1816 46 1849 96 1784 10 1817 41 1850 66 1785 24 1818 30 1851 64 1786 83 1819 24 1852 54 1787 132 1820 16 1853 39 1788 131 1821 7 1854 21 1789 118 1822 4 1855 7 1790 90 1823 2 1856 4 1791 67 1824 8 1857 23 1792 60 1825 17 1858 55 1793 47 1826 36 1859 94 1794 41 1827 50 1860 96 1795 21 1828 62 1861 77 1796 16 1829 67 1862 59 1797 6 1830 71 1863 44 1798 4 1831 48 1864 47 1799 7 1832 28 1865 30 1800 14 1833 8 1866 16 1801 34 1834 13 1867 7 1802 45 1835 57 1868 37 1869 74
太阳黑子数时间序列的奇异谱分析和小波分析
第32卷第6期 2007年11月 测绘科学 Science of Surveying and M app ing Vol 132No 16 Nov 1 作者简介:徐克红(19822),女,山东泰安人,辽宁工程技术大学与中国测绘科学研究院联合培养硕士研究生,主要研究方向为卫星轨道确定。E 2mail:xukehong0719@1631com 收稿日期:2007206228 太阳黑子数时间序列的奇异谱分析和小波分析 徐克红 ①② ,程鹏飞①,文汉江 ① (①中国测绘科学研究院,北京 100039;②辽宁工程技术大学,辽宁阜新 123000) 【摘 要】本文对小波变换和奇异谱分析方法进行了简要介绍,对离散小波的分解和重构、奇异谱分析的重构进 行了详细阐述。结合太阳黑子数1749年至2007年3月期间的月平均值时间序列进行了小波变换的分解和重构及SS A 方法的重构,提取了其主要的周期特性,并对两种分析方法进行了比较。【关键词】小波分析;离散小波的分解与重构;奇异谱分析;太阳黑子数【中图分类号】P228 【文献标识码】A 【文章编号】100922307(2007)0620035204 1 引言 太阳黑子是太阳光球上经常出现的阴暗斑点,是太阳活动的羁绊标志,是反映太阳辐射变化的重要指标,一般用太阳黑子数表示。太阳黑子数反映了太阳活动强弱的变化,对地球的影响很大,诸如地磁变化、大气运动、气候异常、海洋变化等,都和太阳黑子数变化有着不同程度的关系。因此研究太阳黑子数的变化有利于深入了解它对卫星轨道、定位等方面的影响。 对太阳黑子数变化的研究已有很多,韩延本,韩刚用小波分析的方法对太阳黑子数变化进行研究,验证了小波分析方法的可行性,并得到太阳黑子数变化包含多种周期分量的结论。郝立生,李新,李月英利用Morlet 小波变换对太阳活动变化进行了研究,得到太阳活动存在141和106a 的变化周期。 小波变换的概念是1984年法国地球物理学家J 1Morlte 在分析处理地球物理勘探资料时提出来的。其数学基础是19世纪的傅里叶变换,其后理论物理学家A 1Gr oss man 采用平移和伸缩不变性建立了小波变换的理论体系。1989年S 1Mallat 提出了多分辨率分析概念,统一了在此之前的各种构造小波的方法,特别是提出了二进小波变换的快速算法,使得小波变换完全走向实用性[8]。 奇异谱分析(SS A )是对一维的时间序列进行分析的主成分分析方法。该方法适用于从短噪声时间序列中提取信息。SS A 在时空域中,通过将序列分解成元素行为模式的方法,将含在延迟坐标相空间的信息拆开,通过使用数据适应滤波器来帮助将时间序列分开为统计的独立成分,这些成分可以当作趋势、振动或噪声来进行分类。 本文选用太阳黑子数月平均值,采用小波变换和奇异谱分析的方法对该时间序列进行分析,同时对两种分析方法进行比较。 2 奇异谱分析 主成分分析(PCA,Princi pal Component Analysis ),也称为经验正交函数(E OF,E mp irical O rthogonal Functi on ), 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(SS A,Sin 2gular s pectru m analysis )。 奇异谱方法(SS A )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E OF 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。 SS A 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E OF 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SS A 在数学上相应于E OF 在延滞坐标上的表达。 对给定的X 1,X 2,…,X n 的时间序列,给定嵌套维数M ,M 一、 引言 太阳黑子是人们最早发现也是人们最熟悉的一种太阳表面活动。因为太阳内部磁场发生变化，太阳黑子的数量并不是固定的，它会随着时间的变化而上下波动，每隔一定时间会达到一个最高点，这段时间就被称之为一个太阳黑子周期。太阳黑子的活动呈现周期性变化是由施瓦贝首次发现的。沃尔夫 (R.Wolfer)继而推算出11年的周期规律。实际上，太阳黑子的活动不仅呈11年的周期变化，还有海耳在研究太阳黑子磁场分布时发现的22年周期；格莱斯堡等人发现的80年周期以及蒙德极小期等。由于太阳黑子的活动规律极其复杂，时至今日科学家们仍在努力研究其内在的规律和特性。事实上，对太阳黑子活动规律的研究不仅具有理论意义，而且具有直接的应用需求。太阳黑子的活动呈现周期性变化的，沃尔夫(R.Wolfer)根据在过去的288 年(1700年~1987 年)间每年太阳黑子出现的数量和大小的观测数据推算出11 年的周期规律。我们利用Matlab 强大的数据处理与仿真功能，对Wolfer 数进行功率谱密度分析从而可以得到对太阳黑子活动周期的结论。 二、 实验原理 在该实验中，对Wolfer 数序列做FFT 变换后得到Y （长度为n ），只取其前 n 2 个数据的功率谱密度的估计值2|Y |。原因是时域为离散的实序列的傅立叶变换对应于具有周期性且偶对称的频域特性，因此Y 的前 n 2 个数据已经包含了Wolfer 数的全部信息。根据DFT 的频域单位k 与DTFT 的频域单位?的表达关系式2k N π ?= ?以及?与f 对应关系=2s f f ?π?，可以看出k 与f 呈线性关系 s f f k N = ?；同样地，因为Y 的前n 2个数据已经包含了Wolfer 数的全部信息， 只取前 n 2 个数据分析功率-频率图时，对应的横坐标时应取2 s f f k N =?。（注： s f 为采样频率） 2014年10月26日下午发生的11年(有的媒体说是24年来最大黑子群)来最大太阳黑子群，将释放出巨大能量并被地球吸收。而全球石油能源使用量也在2014年到达最高峰，石油能源释放的能量最高峰和最大太阳黑子群释放出巨大能量高峰期非常接近乃至达到吻合阶段，这会造成2015年2016年地球将从最大热能环境开始冷却，这是一个地球能量重要转折点，而这个转折点将引发重大的自然灾害的发生，如地震、旱灾、洪灾、虫灾、疾病，究竟以哪种自然灾害为主，我也不得而知。但有一个很确定，这次最大太阳黑子群与人类经济周期高度重合将引发百年一遇的重大自然灾害的发生，至少这次发生的灾害会比常年严重很多。这是全球人类都面临的一次大威胁，各国都要做好预防准备。 而更为严重的事情是，现在全球各国正忙于打国际金融战争，已全然对这次全人类面临的重大自然灾害漠视不理。以美国为首联合其他六个发达国家组成的七国联军在2014年把俄罗斯干掉，造成卢布因为石油的暴跌而崩盘。而在2015年1月1日开年第一天，就发生了“台湾在美升旗”这一重大事件，这是美国和中国贸易走到尽头的标志，也是中美贸易大战正式打响的标志。这已经非常明确，2015年七国联军将和中国打一场人类有史以来最大的金融战争。以目前统计数据显示，中美两国的GDP总量不分上下，因此打起来是那么的惨烈。 而我更为关心的是，中国会不会发生“粮食危机”？这个关系到中国14亿人口的安危，容不得一点忽视。有几点显示中国目前非常糟糕：1、中国这几年的城市大跃进、楼市大跃进，已经毁坏大量农田，同时大量人口进入城市造成耕田的人已经少之又少；2、中国大量的粮食依赖于外来进口，万一遇上重大自然灾害粮食绝收，咋办？3、万一七国联军联合封锁进口给中国粮食，咋办？4、中国楼市大跃进已经透支未来20年的金钱与资源，中国超额印发纸币已经超过60万亿年GDP的2倍有多，人均负债都很高，请问还能拿什么来拯救中国的农业？5、进入2015年，中国当局还忙于投入大量资金拯救人民币固定汇率、楼市、股市、各种债务等危害人类文明的泡沫，对中国农业一概不理，对即将发生的“粮食危机”一点都不关心，这让我非常心寒。中国当局已经透支大量的人力物力搞GDP增长，已经早早的把危机种子埋下，到时候不知道拿什么来拯救中国，还记得1958年至1960年的钢铁大跃进，大量毁坏耕田农具，随后的自然灾害一到，饿死了几千万人，这件事现在还不敢公布于世人。 中美金融战争，就算中国打败，也不是最大的问题，最大的问题是中国的“粮食危机”问题。中国人人负债都不要紧，要是吃不上饭，那天下真的大乱，当局肯定面临被推翻的困局。因此当局必须对这个问题严重性有所认识，及早做好预防准备。 中国没发生“粮食危机”自然是中国最大的幸事，假如发生，会有哪些迹象？2014年全国大范围干旱，河南省特别严重（2014年7月，河南遭遇63年来最严重的“夏旱”，河南省多地供水告急），现在遇上太阳黑子与人类经济周期重合，2015年2016年可能会更加的干旱。从这些早期迹象显示，中国未来几年可能面临的是持续的干旱。 据科学家分析，太阳黑子的变化周期是11年，地球上许多地方年降水量的变化与黑子活动的周期有一定的相关性，有的呈正相关有的呈负相关。根据这个规律，太阳黑子活动多的时候，中国将发生严重的干旱，那么可以推断出其他国家将会出现洪涝，地球一边是干旱另外一边是洪灾，最后的结果将造成粮食绝收，全球人类将面临粮食饥荒。而这次太阳黑子与人类经济周期的高度重合，将加剧这一灾害的严重性。 太阳黑子的活动周期为11.2年。太阳黑子活动期间，会对地球的磁场和各类电子产品和电器产生损害。 什么是太阳黑子 太阳的光球表面有时会出现一些暗的区域，它是磁场聚集的地方，这就是太阳黑子。黑子是太阳表面可以看到的最突出的现象。一个中等大小的黑子大概和地球的大小差不多。 黑子的形成和消失要经历几天到几个星期不等。当强磁场浮现到太阳表面，该区域的背景温度缓慢地从6000摄氏度降至4000摄氏度，这时该区域以暗点形式出现在太阳表面。在黑子中心最黑的部分被称作本影，本影是磁场最强的区域。本影周围不太黑、呈条纹状的区域被称为半影。黑子随太阳表面一起旋转，大约经过27天完成一次自转。 长期的观测发现，黑子多的时候，其他太阳活动现象也会比较频繁。黑子附近的光球中总会出现光斑，黑子上空的色球中总会出现谱斑，其附近经常有日珥（暗条）。同时，绝大多数的太阳爆发活动现象也发生在黑子上空的大气中。因此，从太阳大气低层至高层，以黑子为核心形成一个活动中心——太阳活动区。黑子既是活动区的核心，也是活动区最明显的标志。 太阳黑子对地球的影响 “太阳黑子”是在太阳上发生的激烈运动，可能会导致地球的一系列影响，而且当大量的“太阳黑子”出现后，会对地球的磁场有一定的影响。 比如指南针可能会颤动，又或者会无法正确地指出方向；甚至还有可能你导致一些生物失去方向感，比如鸽子大家都应该知道鸽子是通过磁场来进行移动的，所有假如太阳中出现大量的“太阳黑子”可能会导致鸽子失去方向感；还有可能会导致现代工具的的一些干扰，比如无线电受到阻碍等问题。 而且剧瑞士天文学家研究发现“太阳黑子”激烈运动还会导致地球上气候的变化。假如“太阳黑子”激烈运动可能会导致地球气候变的干燥，农作物生存减少。而如果“太阳黑子”运动非常低或减少，也会导致地球气候有所改变，比如气候变的潮湿，暴风雨频繁等问题。 太阳黑子周期与行星的引潮力 李爱云 (枣庄学院物理与电子工程系,山东枣庄 277160) [摘 要]太阳黑子周期的复杂性增加了人们发现其规律的困难,本文对黑子长、短周期进行了统计分析,发现长周期存在7.1年、14.2年、21.3年、28.4年、42.6年的系列,短周期的时变性比长周期的更明显.对黑子周期的外部触发机制做了讨论,发现黑子周期与行星周期之间有良好的对应关系. [关键词]太阳黑子;周期;引潮力 [中图分类号]P136[文献标识码]A [文章编号]1004-7077(2010)02-0016-030 引言 太阳表面不平静,有许多活动现象,包括黑子、耀斑、日珥等.黑子是太阳活动的明显标志,其他活动现象都与黑子有密切关系.黑子的出现有复杂的周期性,除了众所周知的11年周期和22年磁周期外,还有约60年、80年、179年甚至更长周期被发现,另外还有各种更复杂的短周期.黑子周期复杂的原因,一方面是产生黑子的机制复杂,另一方面是人们的观测认识问题.当前公认的黑子产生的内部原因是太阳对流层的磁活动[1],而太阳活动的外部触发因素也是多方面的,如行星对太阳的引潮力[2],行星驱动下太阳质心的运动[3]等,这是黑子周期复杂的真正原因.黑子周期本身的复杂性也决定了人们发现其规律的艰难性,人们由于选用的资料和处理方法不同,可得出许多不同的结果.这对掌握太阳活动的规律,预报太阳活动不利.本文简要报告我们对太阳黑子长、短周期的统计分析方法和结果,并对各周期的产生原因作合理的推测. 1 黑子的长周期分析 图1 258年太阳黑子月均数(a)及其频谱(b) F i g 1 An B w erage M onthly SunspotNum bers (a)and Am p litude(b)i n 258years 16 2010年4月 枣庄学院学报Apr .2010第27卷 第2期J OURNAL OF Z AOZ H UANG UN I VERSI TY Vo.l 27NO.2 *[收稿日期]2009-11-18 [作者简介]李爱云(1982-),山东滕州人,枣庄学院物理与电子工程系助教,硕士,主要从事量子光学的相关研究。太阳黑子活动周期的分析
太阳黑子与人类经济周期重合——全球面临最大自然灾害威胁
太阳黑子的活动周期
太阳黑子周期与行星的引潮力