Кратко о механизмах (чем проверять гипотезу)
- Прямой радиационный эффект: изменение полного солнечного излучения (TSI) меняет поток энергии на верхней границе атмосферы; ожидаемая глобальная радиационная вынуждающая величина: $\Delta F=\frac{\Delta \mathrm{TSI}}{4}(1-\alpha )$, где $\alpha$ — альбедо (например, при $\Delta \mathrm{TSI}\approx 1.36\mathrm{W}{\mathrm{m}}^{-2}$ и $\alpha \approx 0.3$ получаем $\Delta F\approx 0.24\mathrm{W}{\mathrm{m}}^{-2}$).
- Спектральные изменения (UV/UV‑озоновая цепочка) влияют на стратосферную температуру и динамику, что может модулировать тропосферную циркуляцию.
- Корональные выбросы, солнечные ветры и поток космических лучей могут менять ионосферу, магнитосферу, опосредованно влиять на облачность/аэрозоли (спорный эффект) и кратковременно — на энергию и циркуляцию.
Предлагаемая программа наблюдений (переменные, разрешение, длительность)
1. Солнечные данные (ежедневно/почасово):
- Число солнечных пятен и группа: ежедневные значения (источники: SILSO).
- Радиоизлучение $F_{10.7}$: ежедневно/час.
- TSI и спектральный SSI (UV 200–400 nm): ежедневные спутниковые продуктs (SORCE, TSIS).
- Число и параметры КВ (CME count, скорость, кинетическая энергия): события с временными метками (SOHO, STEREO, SDO).
- Поток солнечных частиц / SEP и поток космических лучей (neutron monitors).
- Солнечный магнитный поле и солнечный ветер (скорость, плотность, IMF): часовое/минутное (ACE, DSCOVR).
2. Земные климатические переменные (пространственно-разрешённо, ежедневное/месячное агрегирование):
- Температура поверхности (глобальная и сетка, 2°×2°), SST, океанское содержание тепла.
- Стратосферная и тропосферная температурные профили (радиозонд, спутник).
- Облачность (тип/покрытие), поверхность альбедо, конденсационные ячейки.
- Озоновое содержание стратосферы, аэрозольное оптическое глубина (AOD, AERONET).
- Атмосферное и океаническое поле: SLP, ветры, вертикальные потоки, ENSO/NAO/AO/PMM индексы.
- Ионосферные параметры (TEC) и магнитная активность (Kp, Dst).
3. Длительность: минимум $\sim 3$ солнечных цикла ($\sim 33\text{–}40\text{лет}$) для устойчивых выводов; использовать исторические и прокси‑реконструкции (Be‑10, C‑14) для многовековых анализов.
4. Инструменты и продукты: спутники (SOHO, SDO, TSIS, STEREO, GOES), наземные сети (neutron monitors, AERONET, radiosonde), реанализы (ERA5, MERRA), GCM/chemistry–climate модели для экспериментов.
Предобработка данных
- Нормализация, проверка качества, заполнение пропусков однотипными методами.
- Удаление трендов, связанных с антропогенными GHG и вулканами: регрессия на индекс GHG и вулканические AOD или использование остатков реанализов/моделей.
- Учет сезонности: детренд/сезонное вычитание или моделирование сезонной компоненты.
- Работа с автокорреляцией: использовать блочный бутстрэп или моделирование ARIMA для корректных доверительных интервалов.
Статистическая схема проверки гипотезы корреляции/влияния
1. Формулировка гипотез:
- Нулевая $H_0$: нет статистически значимой связи между показателями солнечной активности и климатическими параметрами после учёта известных факторов.
- Альтернативная $H_1$: существует связь/влияние (корреляция/каузальность).
2. Первичный анализ:
- Временные ряды: кросс‑корреляции с лагами (ежедневные/месячные лаги до нескольких лет). Оценивать корреляцию как функцию лага: $\rho (\tau )=\mathrm{corr}(S(t),C(t+\tau ))$.
- Вейвлет‑когерентность для нестационарных сигналов и локализации по частоте/времени (significance via Monte‑Carlo red‑noise surrogates).
3. Контролируемая регрессия:
- Множественная регрессия/GLM/GAM: $C(t)={\beta }_0+{\beta }_{1}S(t-\tau )+{\sum }_k{\gamma }_k{X}_k(t)+\epsilon (t)$, где $S$ — солнечная переменная, $X_k$ — контролирующие факторы (ENSO, вулканы, GHG, AOD), оценивать ${\beta }_1$.
- Для нестационарных рядов — тесты коинтеграции (Engle–Granger) и ECM (error correction models).
4. Кауза/направленная статистика:
- Granger‑causality с выбором лагов по AIC/BIC; проверять устойчивость к контролям.
- Transfer entropy/conditional mutual information для нелинейных связей.
5. Полевая значимость и множественное тестирование:
- Для сеточных карт применять полевые критерии (field significance) и корректировки множественных проверок: FDR (Benjamini–Hochberg) или семейный уровень $\alpha$-коррекции (Bonferroni) при большом числе тестов.
6. Атрибуция через модели:
- Обычные эксперименты GCM: исторические наборы с и без солнечных изменений; многореализационные ансамбли; сравнение "фингерпринта" модельного отклика с наблюдаемым методом оптимального обнаружения (регрессия наблюдений на модельный отклик).
- Проверка согласованности остатков (residual consistency test).
Конкретные статистические критерии и пороги
- Уровень значимости: используй базово $\alpha =0.05$, но при множественных тестах — FDR‑контроль на уровне $q=0.05$.
- Доверительные интервалы на коэффициенты: 95% CI (получать через блочный бутстрэп при автокорреляции).
- Для Granger: отвергаем $H_0$ при $p<0.05$ и когда эффект устойчив при добавлении контролей.
- Для вейвлет‑когерентности: значимость через Monte‑Carlo по красному шуму; значимые области ограничивать уровнями 95%.
- Для обнаружения/атрибуции: требование, чтобы вклад солнечной фунции был статистически отличим от нуля и порядка величины, согласованной с модельными экспериментами; использовать t‑статистику и тест согласованности остатков.
Дополнительные рекомендации по оценке эффекта
- Оценивать не только значимость, но и величину эффекта: например, оценить изменение глобальной температуры на единицу изменения TSI или $F_{10.7}$: $\Delta T/\Delta \mathrm{TSI}$ с доверительными интервалами.
- Исследовать региональные сигнатуры (например, стратосфера/полярная циркуляция) — эффект может быть локальным и нелинейным.
- Проверять временные лаги: стратосферные пути — месяцы; океанические ответы — годы.
- Применять суррогатные тесты (phase randomization) для проверки устойчивости корреляций к автокорреляции.
Короткая дорожная карта реализации
1. Сбор: обеспечить согласованные временные ряды солнечных индексов и климатических полей за $\ge 3$ циклов.
2. Предобработка: QA/QC, удаление трендов/сезонности/известных forcings.
3. Исследовательский анализ: корреляции, вейвлеты, карты отклика.
4. Контролируемые регрессии и каузальные тесты (Granger, transfer entropy).
5. Модельная атрибуция: GCM эксперименты с и без солнечных вариаций.
6. Оценка значимости с корректировкой множественных тестов и публикация эффектов с CI.
Итого: для достоверной проверки гипотезы нужна многокомпонентная программа (наблюдения + статистика + модельная атрибуция), длительностью десятки лет; ключевые критерии — устойчивость эффекта к контролям, статистическая значимость после коррекции множественных тестов и согласование наблюдаемого ответа с модельной физикой.