1845-2014年太阳黑子数数据合成评估

新太阳黑子数据合成，其中一些在长期变化特征上截然不同，在1845-2014年间被评估。通常用于校准历史太阳黑子数据（相对于现代数据）的方法是“雏菊链”（daisy-chaining），即校准从一个数据子集传递给相邻子集，通常使用重叠区间数据的回归。近期研究揭示了这些回归中的严重缺陷，并且随着数据序列向过去延伸，重复使用的误差会复合。因此 Usoskin 等人 (2016) 最近的合成数据序列 $R_{UEA}$ 是一个非常重要的进展，因为它避免了回归、雏菊链和其他常见但无效的假设：这是通过比较“活动日”分数的统计与单一参考数据集来实现的。我们研究了六个太阳黑子数据序列，包括 $R_{UEA}$ 和新的“骨干”数据序列 $R_{BB}$，后者最近由 Svalgaard 和 Schatten (2016) 采用回归和雏菊链生成。我们表明所有六个都可以用连续性模型来重现1845-2014年开放太阳磁通量变化的主要特征，正如从地磁活动数据重建的那样。然而，可以识别出一些差异，这些差异与使用一篮子其他太阳磁场代理的测试一致。利用各种太阳黑子观测者的数据，我们说明了 $R_{BB}$ 中使用的方法存在的问题，导致它随着时间回溯越来越高估太阳黑子数，我们推荐使用 $R_{UEA}$，因为它采用了更稳健的程序避免了此类问题。