მზის აქტივობის ანალიზი სპექტრალური და რეკურენტული მეთოდებით

Abstract

სტატიაში გამოკვლეულია მზის აქტივობის ერთ-ერთი ინდექსი - ვოლფის რიცხვი მონაცემთა დამუშავების შემდეგი მეთოდებით: ფურიე ანალიზი, ვეივლეტ ანალიზი, ჰილბერტ-ჰუანგის ანალიზი და რეკურენტული რაოდენობრივი ანალიზი (RQA). სპექტრალური ანალიზის მეთოდებით ნაპოვნია მზის აქტივობის ცნობილი საშუალოდ 11 წლიანი და უფრო დიდი პერიოდებიც. ფურიე და ვეივლეტ ანალიზის მეთოდებისგან განსხვავებით, ჰილბერტ-ჰუანგის ანალიზმა რაოდენობრივად მეტი და მოკლე პერიოდებიც აღმოაჩინა. რეკურენტული რაოდენობრივი ანალიზით გამოკვლეულია მზის აქტივობის დინამიკა რამდენიმე RQA ზომის დახმარებით. მზის აქტივობაში დაიკვირვება ფაზური გადასვლები, რომლებიც ემთხვევა მზის აქტივობის მინიმუმებს. 21-ე საუკუნის მონაცემების ანალიზით დაფიქსირდა ახალი მინიმუმის მოახლოება. ვოლფის რიცხვი აღებულია SILSO-ს მონაცემთა ბაზიდან.

In this paper, we processed one of the indices of solar activity, Wolf Number (Relative Sunspot Number), using the following data analysis methods: Fourier Analysis, Wavelet Analysis, Hilbert-Huang Analysis and Recurrence Quantification Analysis (RQA). Spectral analysis methods have found the well-known solar activity period of 11 years and longer periods as well. Compared to the Fourier and Wavelet Analysis methods, the Hilbert-Huang Transform found quantitatively more and shorter periods. We investigated the dynamics of solar activity with several RQA measures. During solar activity, phase transitions have been observed that coincide with the minimum of activity. Analyzing the 21st century data, a new minimum has been observed, which will not be similar to the Maunder minimum. Wolf’s number data has been taken from the SILSO world database centre