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研究

数量:7 (1)DOI: 10.37532 / 2320 - 6756.2019.7 (1) .168

我们应该尝试重构美国相对太阳黑子指标(Ra) ?

*通信:
豪R编辑、椅子、c / o AAVSO, 49海湾州Rd,剑桥,马02138,美国电子邮件: (电子邮件保护)

收到:2018年11月5日;接受:2018年11月12日;发表:2018年11月20日

引用:豪r .我们应该试图重构美国相对太阳黑子指标(Ra) ?J phy阿斯特朗领域。2018;7 (1):168。

文摘

新修正的国际太阳黑子数量(是),称为太阳黑子数2.0版本,由弗雷德里克Clette(世界数据中心(WDC) -SILSO),埃德·克莱夫(国家太阳天文台)和列夫Svalgaard(斯坦福大学),笨蛋声称有现代大最大。这个来自国际天文学联合会(IAU)新闻发布会上,2015年8月(http://www.iau.org/news/pressreleases/detail/ iau1508 /)。这是重建AAVSO引发了一些问题:我们应该试图重构美国相对指数(Ra)赞同并重建(Clette等)?沙普利与增殖系数的方法(http://iopscience.iop.org/article/10。1086/126109 / pdf)统计模型团聚体变异由于随机效应如观察者和xed在看到条件影响。生狼平均和计算Ra利用夏普利方法自1949年以来。如果AAVSO决定重构美国Ra指数,那么重要的是比较新数字化的数据回1947和2010两个AAVSO观察者的赫伯特空气和托马斯·克拉格(放牛者等)。这些档案存在AAVSO总部在不同格式的原始观察这两个观察员在过去的70年里

关键字

美国的相对指标;AAVSO太阳能观察员;滚动的相关性;滚动的协方差

介绍

在这篇文章中,我们使用两组每日数据;一个来自那些提交他们的观察员小组和太阳黑子数量和狼数量计算;W = (10 g + s), AAVSO太阳能部分(1]。第二个数据集来自所有AAVSO美国相对指数(R一个),在过去已经提交给NOAA / NGDC期1947年6月到2016年7月以来,从那以后已经从AAVSO观察者计算每个月的数据,现在展出LASP互动太阳能辐照度数据中心:http:// lasp.colorado.edu/lisird。R一个指数已经并将继续从沙普利1949年计算。最近数据数字化从两个观察者,赫伯特空气,和托马斯·克拉格迈克Saladyga AAVSO:https://www.aavso.org/herb-lufts-notebooks-new-science-aavso-archives。目的本文将评估AAVSO是否应该重构美国相对指标,基于这些新数字化的数据。

图1描述了不同的狼每日平均数量和R一个每日平均和两者的区别(左面板)R一个夹板(右面板)1947年4月到2018年9月。图2给出了一个这两个数据集相互匹配。而且,图3显示平均AAVSO狼和Ra数字滚动相关性和协方差。图4显示R一个和AAVSO狼的号码,我们比较这两个数据集覆盖同一时期有不同的相关性和协方差。

physics-astronomy-smoothing

图1:狼的数量从1947年6月到2018年9月的5自由度平滑样条狼数量(左面板)和R一个花键t和5自由度平滑样条同样的时间框架(右面板)。

physics-astronomy-averages

图2:显示了如何密切狼做每日平均数量(https://www.aavso.org/solar)匹配每日美国相对指数(左面板)。以及如何严格这两个数据集t两两比较的散点图(右面板)。这两组数据包含24432天的观察。

physics-astronomy-correlation

图3:AAVSO R一个狼与数字13天滚动相关的R一个和AAVSO数据(左面板)。和一个60天滚动相关情节的R一个和狼数量从1947年6月到2018年9月从数据库AAVSO太阳能面板(右)。

physics-astronomy-orthogonal

图4:滚动相关性和协方差块AAVSO R一个和狼数量从1947年6月到2018年9月显示太阳周期(19到24),看上去AAVSO R之间的负相关性一个狼与数字。波动图是正交协方差情节,显示对称或不对称的斜坡(正面或负面斜坡)评估的方差R一个和狼(右面板)显示不对称波动。

方法

滚动的相关性可以用来检查如何相关的关系这两个数据集之间以及狼数字和R一个数量随时间变化的。值为1时表示数据集都是互相同步。值为1时表示,如果狼的数量出现下降,R一个数字上升。零意味着没有相关关系的相关性存在。

这个时期被选为分析没有天AAVSO狼数量缺失的数据集。R一个匹配数据显示太阳周期过去70年价值不同于狼编号为空气和克拉格数字化数据。

AAVSO面临的问题是两个数据集之间的相关性是否存在不明显的偏差。有足够的证据需要重建Ra ?这些负相关性这些统计测试和图表来自R项目:https: / / cran.r-project.org和杰米•里格斯博士太阳系科学栏目标题,国际Astrostatistics协会(2- - - - - -5]。

结果

似乎是显而易见的,当我们做滚动AAVSO狼数量之间的相关性和R一个是一个新数字化的数据负相关。这将表明,长期R一个不匹配的新数字化狼数量从1947年到2000年从空气和克拉格。

在2018年7月7日周期,滚动相关系数显示了13度周期性,60天窗口。增加滚动时间窗的相关性越来越抚平相关系数和凸显了疲软的太阳周期显示狼和R之间失配的数字一个每天的数据。

所有周期的平均相关系数部分分析狼(拦截)-0.003516 0.579737(60天)这是一个负相关。如果这些数据被认为是独立的观察和独立的时候,静态相关系数是0.8156。回归线的斜率安装R一个与狼数字(图4右面板)是0.8156。静态相关系数之间的差异的虚线的斜率和平均相关系数是由于回归会计只有两个数据集的不同变化,而不是会计时间依赖。

结论

最好的,我们可以通过滚动相关性和协方差分析确定是这两个每日平均数量数据集问题匹配他们的价值观。图14。然而,增加每日滚动相关性从13到60天,图3历史上,开始消除差异越大数字化数据从两个专用的观察家。但我们不会试图重建美国相对指数R一个鉴于目前AAVSO数据库。y

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