太阳黑子

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇太阳黑子范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

太阳黑子范文第1篇

太阳是地球上光和热的源泉，它的一举一动，都会对地球产生各种各样的影响。黑子既然是太阳上物质的一种激烈的活动现象，所以对地球的影响很明显。

当太阳上有大群黑子出现的时候，会出现磁暴现象使指南针会乱抖动，不能正确地指示方向；平时很善于识别方向的信鸽会迷路；无线电通讯也会受到严重阻碍，甚至会突然中断一段时间，这些反常现象将会对飞机、轮船和人造卫星的安全航行、还有电视传真等等方面造成很大的威胁。

同时，太阳黑子产生的带电离子，可以破坏地球高空的电离层，使大气发生异常，还会干扰地球磁场，从而使电讯中断。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。

黑子还会引起地球上气候的变化。100多年以前，一位瑞士的天文学家就发现，黑子多的时候地球上气候干燥，农业丰收；黑子少的时候气候潮湿，暴雨成灾。我国的著名科学家竺可桢也研究出来，凡是中国古代书上对黑子记载得多的世纪，也是中国范围内特别寒冷的冬天出现得多的世纪。还有人统计了些地区降雨量的变化情况，发现这种变化也是每过11年重复一遍，很可能也跟黑子数目的增减有关系。

研究地震的科学工作者发现，太阳黑子数目增多的时候，地球上的地震也多。地震次数的多少，也有大约11年左右的周期性。

植物学家也发现，树木的生长情况也随太阳活动的11年周期而变化。黑子多的年份树木生长得快；黑子少的年份就生长得慢。

更有趣的是，黑子数目的变化甚至还会影响到我们的身体，人体血液中白血球数目的变化也有11年的周期性。而且_般的人在太阳黑子少的年份，感到肚子饿的较快，小麦的产量较高，小麦的蚜虫也较少；

太阳黑子活动高峰时，心肌梗死的病人数量也激剧增加。为什么太阳黑子活动高峰时，患病人数会增加呢?原来黑子活动高峰时，太阳会发射出大量的高能粒子流与X射线，并引起地球磁暴现象。它们破坏地球上空的大气层，使气候出现异常，致使地球上的微生物大量繁殖，为疾病流行创造了条件。另一个方面，太阳黑子频繁活动会引起生物体内物质发生强烈电离。例如紫外线剧增，会引起感冒病毒细胞中遗传因子变异，并发生突变性的遗传，产生一种感染力很强而人体对它却有免疫力的亚型流感病毒。这种病毒一但通过空气或水等媒介传播开去，就会酿成来势凶猛的流行性感冒。

太阳黑子范文第2篇

假如所有的小河都干涸了，外面是一副惨不忍睹的景象——往日的高楼大厦不在辉煌，往日繁华的街道不在人山人海，往日欢声笑语的人们只能静静地在家等待着死神的降临。

假如所有的小河都干涸了，高楼大厦里的人们没有水喝，躺在地上瘦骨嶙峋那往日高度非凡的大老板趴在地上痛苦的着。

假如所有的小河都干涸了，人们痛苦的声将传遍整个地球，人类将灭亡！

太阳黑子范文第3篇

地质学家告诉我们，地球的磁场会逆转，南极变成北极，北极变成南极。如今，研究太阳的专家也告诉我们，太阳的磁场也会逆转。

地球磁场的逆转没有固定的时间间隔，一般在10万年到几百万年的时间内会逆转一次，逆转过程需要大约1千年到1万年的时间。而太阳磁场的逆转却要频繁得多，11年逆转一次，正好与太阳黑子变化的周期相符合，而且太阳磁场逆转过程正好发生在太阳黑子最多的时候。太阳专家告诉我们，2012年是太阳黑子最多的一年，也正是太阳磁场发生逆转的时候。有意思的是，太阳磁场的逆转非常准时，就像时钟一样，每11年就会逆转一次。

这会不会与太阳黑子有关系呢？

太阳磁场为何逆转

对于太阳磁场，与地球磁场同样存在的问题之一就是，太阳的磁场为什么会发生逆转呢？

科学家发现，恒星都有自己的磁场，恒星的磁场一般都会发生逆转，只不过逆转周期各不相同。恒星磁场的产生，据科学家推测类似于发电机原理，恒星本身就是由各种带电的离子组成的，恒星的自转会导致体内的离子出现涡流，带电离子的涡流就相当于我们熟悉的导线里的电流。我们知道，电场的变化就会产生一个个磁场，带电离子涡流也会产生磁场，一个个磁场叠加起来，导致太阳对外呈现出总体的磁场。

至于恒星的磁场为何会逆转，可能与恒星体内的离子涡流方向经常变化有关，也就是恒星体内的涡流方向经常发生变化，从而导致磁场的变化。

磁场逆转的影响

地质专家告诉我们，地球磁场的逆转一般会给地球带来巨大的变化，那么太阳磁场逆转那么频繁，为什么我们却没有什么感觉呢？

其实太阳磁场的逆转对于太阳本身的影响还是很大的。在磁场逆转过程中，磁场处于变动最大的时候，此时产生的太阳黑子最多。说白了，太阳黑子其实就是强烈的局部磁场，这局部磁场会把太阳内部的很多物质抛撒出来，释放出比较强的离子流，也就是太阳风。

太阳黑子范文第4篇

太阳引起地球上出现温度差，然后有了压力差，然后又风，水蒸发又会形成降水，再加上各地区地形等。

太阳黑子的活动对地球上的温度有直接影响。当太阳黑子活动低迷时，地球大气中的电磁场便会受到强烈干扰，太阳辐射会发生较大的变化。其结果是一段时期内加剧了南北极地的寒冷空气和赤道附近低纬度地区的暖湿空气相互交换，使大多数人类聚居地区的气温下降。与此相反，假如太阳黑子活动较为频繁时，冷暖空气的南北交换量便相对减少，我们生活的地区气温就会相对较高，天气的变化也显得较为稳定。

（来源：文章屋网 ）

太阳黑子范文第5篇

为了充分模拟生物神经元的时间累积效果，以便提高传统神经网络的逼近能力，本文提出一种基于序列输入的神经网络模型(sequenceinput-basedneuralnetworks,SINN)，该模型的每个输入样本为多维离散序列，可表述为一个矩阵。基于L-M算法设计了该模型的学习算法。以太阳黑子数年均值预测为例，仿真结果表明，当输入节点数和序列长度比较接近时，该模型的逼近和预测能力明显优于普通神经网络。

基于序列输入的神经网络模型

1基于序列输入的神经元模型

对于n×q矩阵式样本，普通神经元将每一列视为单个样本，而将整个矩阵视为q个n维样本。为实现对矩阵式样本的整体映射，本文提出序列神经元模型，如图1所示。

2基于序列输入的神经网络模型

本文提出的序列输入神经网络模型为三层结构，隐层为序列神经元，输出层为普通神经元，如图3所示，图中g为sigmoid函数。

基于序列输入的神经网络算法

1算法原理

令输入层n个节点，隐层p个节点，输出层m个节点。给定L个学习样本，其中第l(l=1,2,,L)个样本可表示为若逼近误差小于等于预先设定的限定误差，或迭代步数带到预先设定的最大步数，则算法终止。

2实施方案

Step1模型初始化。包括：序列长度、各层节点数，各层权值的迭代初值，限定误差E，限定步数G。置当前代数g=1。Step2按式(4-5)计算各层输出，按式(6-15)调整网络权值。Step3按式(16)计算逼近误差maxE，若E>Emax或g<G，则g=g+1转Step2，否则转Step4。Step4保存各层权值，停机。

仿真对比

1Mackey-Glass时间序列逼近

本节以Mackey-Glass数据逼近作为仿真对象，并与普通三层ANN对比，验证SINN的优越性。Mackey-Glass序列样本可由下式产生为使对比公平，两种算法采用相同的网络结构，且均采用L-M算法调整权值。由上式生成序列仿真方案为用前面的m个数据，预测紧邻其后的1个(即第m+1个)数据。因此两种模型的输出层均只有一个节点。为使对比充分，两种模型隐层均取5,10,,20个节点。样本归一化后的限定误差取0.05，限定步数取100。两种模型的初始权值均在(-1,1)中随机选取，L-M算法的控制参数=0.05tµ。ANN隐层和输出层采用Sigmoid函数。

根据仿真方案，我们取预测长度m=24。令SINN输入节点为n，序列长度为q，显然，q反映在时间上的积累。为考察SINN的性能，即考察当n和q满足什么关系时，SINN的性能最佳，我们将SINN输入节点n和序列长度q分别取为表1所示的8种情况，显然ANN的输入节点只有m=24一种情形。为便于对比，首先定义收敛的概念。算法终止后，若逼近误差小于限定误差，称算法收敛。

对于输入节点和隐层节点的每种组合，分别用两种模型仿真10次，并记录每种模型的平均逼近误差、平均迭代步数、平均收敛次数作为评价指标。仿真结果表明，SINN3_8、SIQNN4_6、SIQNN6_4、SIQNN8_3这四种SINN的逼近能力明显优于ANN。两种模型的训练结果对比如图4-6所示。

2太阳黑子数年均值预测

太阳黑子是太阳活动中最基本、最明显的活动现象。太阳黑子产生的带电离子，可以破坏地球高空的电离层，使大气发生异常，还会干扰地球磁场，从而使电讯中断，因此研究太阳黑子的变换规律有着重要的现实意义。本节利用观测数据，采用SINN建立太阳黑子的预测模型，并通过与ANN和PNN对比，验证SINN的优越性。

2.1构造样本数据

本实验采用太阳黑子的年度平均值序列作为仿真对象，从1749年至2007年，共计259个数据。该数据呈现高度非线性，致使常规预测模型很难凑效。其分布特征如图7所示。样本数据的构造方法是：用连续24年的数据预测其后1年的太阳黑子数。例如用1749-1773年数据预测1774年的太阳黑子数，以此类推。用1749-1948共200年的数据构造训练样本集，完成模型训练。用余下的59个样本作为测试集，以检验模型的预测能力。

2.2模型参数设置

本仿真将SINN与采用L-M算法的ANN和PNN对比。隐层均分别取10,11,,25个节点。根据上节结果，我们仅考察SINN3_8、SINN4_6、SINN6_4、SINN8_3四种模型。限定误差取0.05，限定步数取1000。PNN输入输出均为一个节点，正交基采用24个Fourier基函数。

4.2.3训练结果对比

对于隐层节点的每种取值，分别用ANN、PNN和四种SINN训练10次，并统计平均逼近误差、平均迭代步数、收敛次数，作为评价指标。训练结果对比如图8-10所示。

2.4预测结果对比

下面考察SINN和PNN、ANN的预测性能对比。以隐层20个节点为例，将ANN、PNN和4种SINN分别用训练集训练10次，每次训练之后，不论是否收敛，立即用测试集预测，然后统计最大误差maxE、误差均值avgE、误差方差varE这三项指标的10次预测平均值，对比结果如表2所示，以SINN4_6为例，对比曲线如图11所示。

3对仿真结果的分析

综合以上两个仿真结果可知，当输入节点n和序列长q比较接近时，SINN的逼近及预测能力明显好于PNN和ANN。对此可作如下分析。SINN直接接收离散序列，通过两次映射将输入序列循环地映射为隐层序列神经元的输出，由于序列神经元采用了更多可调的权值，所以SINN有更强的逼近能力。从SINN算法可以看出，输入节点可以视为模式记忆的宽度，而序列长度可以视为模式记忆的深度，当宽度和深度适当匹配时，SINN呈现出明显优于PNN和ANN的性能。对于PNN由于只能以深度方式获取样本信息，加之正交基展开带来的截断误差，必然导致逼近能力下降。对于ANN，由于只能接收几何点式的向量输入，即只能以宽度方式而不能以深度方式获取样本信息，因此在ANN的信息处理过程中，不可避免地存在样本信息的丢失，从而使逼近能力受到影响。