| # SIDC SILSO 月度总太阳黑子数序列 |
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| ## 背景 |
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| 太阳黑子是太阳光球层上因强磁场抑制对流而形成的暗区，其数量是太阳活动水平最直观、 |
| 历史记录最悠久的代理指标之一。系统性目视观测始于 Galileo 时代（约 1610 年）， |
| 而现代连续月度记录由 SIDC（太阳影响数据分析中心，比利时皇家天文台）维护， |
| 国际太阳黑子数（ISN）v2.0 版本覆盖 1749 年至今，是迄今持续时间最长的地球物理仪器 |
| 观测序列之一。 |
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| **黑子周期的核心规律**： |
| - **施瓦贝周期（Schwabe cycle）**：约 11 年的太阳活动准周期，表现为黑子数从极小值 |
| 增至极大值再降回极小值。自 1755 年以来已命名至第 25 周（2019 年至今）。 |
| - **海尔周期（Hale cycle）**：约 22 年的磁极性周期，两个相邻施瓦贝周期合为一个完整 |
| 磁场反转周期。 |
| - **格莱斯贝格周期（Gleissberg cycle）**：~80–90 年的长周期振幅调制，成因尚有争议。 |
| - **道尔顿极小期（Dalton Minimum，1790–1830）** 与 **马伦德极小期（Maunder Minimum， |
| 1645–1715）** 是历史上活动极低的年代，展示了长期非平稳性。 |
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| ## 数据描述 |
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| `data/data.csv` 包含以下列（列 0 为输出，与 LLM-SRBench 约定一致）： |
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| | 列序 | 名称 | 角色 | 单位 | 含义 | |
| |-----:|------------|--------|-------------|------| |
| | 0 | `ssn` | 输出 | 无量纲 | 月度平均总黑子数（ISN v2.0），当月所有日值的均值 | |
| | 1 | `t_year` | 输入 | 十进制年 | 月中点十进制年（连续时间坐标） | |
| | 2 | `year` | 输入 | 整数年 | 整数日历年 | |
| | 3 | `month` | 输入 | 整数 1–12 | 日历月份 | |
| | 4 | `ssn_std` | 输入 | 无量纲 | 当月日黑子数的标准差（月内变率指标，当前 ground_truth 未使用） | |
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| 约 3300 行，覆盖 1749 年至今，缺测月份（SILSO 哨兵值 −1）已过滤。 |
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| ## 物理约束与已知规律 |
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| 1. **非负性**：月度黑子数 SSN ≥ 0，极小期月份可出现 SSN = 0（无黑子月）。 |
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| 2. **准周期而非严格周期**：施瓦贝周期长度在 9–14 年间变化，极大值幅度在不同周期间 |
| 变化 2–3 倍。没有任何闭合公式能精确预测下一个极大值的时间和幅度。 |
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| 3. **上升相快、下降相慢**：典型太阳活动周从极小值到极大值约 4–5 年，从极大值到下一个 |
| 极小值约 6–7 年，即周期波形不对称（正偏斜）。 |
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| 4. **无月度季节性**：与 ENSO/SOI 不同，黑子数不存在显著的月度季节性信号（太阳活动 |
| 本身与地球公转无强耦合）。`month` 列保留以供 SR 系统自行判断其是否有用。 |
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| 5. **长程相关性**：连续月度黑子数具有强正自相关（周期内），以及由长期活动变化引起的 |
| 长程非平稳趋势。 |
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| ## 符号回归挑战 |
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| - **多尺度振荡**：~11 年施瓦贝周期叠加 ~88 年格莱斯贝格调制，SR 系统需同时拟合 |
| 短周期结构和长期趋势，但两者均非精确周期，三角函数组合会面临频率漂移问题。 |
| - **非对称波形**：黑子极小值附近波形"尖锐"（快速下降），极大值附近相对宽缓； |
| 纯正弦基函数无法准确表达，需要更丰富的函数库。 |
| - **极小期**：马伦德极小期（若追溯到代理数据）和道尔顿极小期显示系统可长期维持近零 |
| 活动，这是"准周期振荡"模型所不能表达的分叉行为。 |
| - **预测 vs 描述**：SR 在此数据集上更接近"描述性拟合"而非"因果发现"—— |
| 黑子数的物理机制（Babcock-Leighton 太阳发电机，复杂耦合偏微分方程组） |
| 远超简单代数表达式的表达能力。`ground_truth: []` 反映这一现实。 |
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| ## ISN v2.0 校准说明 |
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| 2015 年的国际重校准（Clette & Lefevre 2016；Clette et al. 2021）将历史黑子数 |
| 上调约 1.5 倍（相对于旧 Zürich/v1 序列），主要修正了 1849 年、1947 年附近因换 |
| 仪器和换主观测者引入的系统偏差。凡比较本数据集与旧版 ISN 或旧文献拟合结果时， |
| 必须注意版本差异。本 entry 使用 ISN v2.0。 |
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| ## 污染等级 |
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| **低（low）**。尽管太阳黑子的 ~11 年周期是众所周知的科学事实，但并不存在一个 |
| 能预测 SSN 时间序列的简单封闭公式——LLM 无法通过记忆文献给出具体的函数形式。 |
| 本 entry 是真正的 Track A 发现任务。 |
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| ## 已知局限与注意事项 |
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| - **仅使用时间坐标**：当前 entry 仅以时间变量（`t_year`、`year`、`month`）和 |
| 月内变率（`ssn_std`）作为输入，属于纯时序问题。结合太阳磁场数据（如极区磁场强度、 |
| 活动纬度）可构建更具物理意义的多变量 SR 问题。 |
| - **数据版本更新**：SILSO 每月更新，重新运行 `download.sh` 会拉取最新数据。 |
| - **代理指标**：黑子数本身是太阳磁活动的间接代理，并非第一性原理的物理量； |
| 不同观测者的主观计数方式（k 因子校正）即便在 ISN v2.0 校准后仍存在残余不确定性。 |
| - **CC-BY-NC-4.0 许可**：本数据集仅限非商业使用；如需商业应用，需与 SIDC 协商。 |
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| ## 参考文献 |
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| - Clette, F. et al. (2021). Recalibration of the Sunspot Number Series: Status Report. |
| *Space Weather*, 19(7), e2020SW002565. |
| <https://doi.org/10.1029/2020SW002565> |
| - SIDC — Solar Influences Data Analysis Center. SILSO Monthly Mean Total Sunspot Number. |
| <https://www.sidc.be/SILSO/INFO/snmtotcsv.php> |
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