An Analysis of Heavy Tail and Long-Range Correlation of Sunspot and El Nino-Southern Oscillation (ENSO) Cycles


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Heavy tail analysis of Sunspot and El Nino-southern oscillation (ENSO) cycles is performed. Also, their significant behavior is investigated and the long-range correlation (persistency) is also determined. In a time series data, the heavy tail analysis helps to determine the persistency and long term dependency. All Sunspot Cycles and El Nino-southern oscillation (ENSO) Cycles are stationary in nature and each data value is strongly correlated to previous values. The purpose of the modeling performed is to evaluate the strength of long- range correlation as analyzed and to quantify the uncertainty which is hidden in Sunspots and El Nino-southern oscillation (ENSO) Cycles. All Sunspot Cycles and ENSO Cycles have the differencing parameter in the range 0 < d < 0.5 in both self-similar (dS) and self-affine (dA) cases. This means that the background dynamics are more regular. The heavy tail parameter βS (self-similar) as well as βA (self-affine) asymptotically follow the Pareto law which shows that the dynamics for all the Sunspot Cycles and El Nino-southern oscillation (ENSO) Cycles is regular and periodic. Heavy tail parameter (β) and differencing parameter (d = H – 0.5) is obtained from the Hurst Exponent ranging between 0.5 and 1 (persistent data). This study concludes that El Nino-southern oscillation (ENSO) Cycle data behave heavy tail and it is more elongated as compared to Sunspots time series data. All Sunspot Cycles and El Nino-southern oscillation (ENSO) Cycles demonstrate a strong long-range correlation (\(\gamma \)). The strength of self-similar long-range correlation (1 < \(~{{\gamma }_{{\text{S}}}} < 3\)) and the self-affine strength of long-range correlation (–1 < \({{\gamma }_{{\text{A}}}} < 1\)) demonstrate persistency in the perspective that 0.5 < HS < 1 and 0.5 < HA < 1. This study shows that every value of El Nino-southern oscillation (ENSO) Cycles and Sunspot Cycles are strongly correlated to preceding values in both the self-similar and self-affine cases. Unit root test is applied to the tail parameter and the strength of long range-correlation of El Nino-southern oscillation (ENSO) and Sunspot Cycles confirms stationary behavior of the parameters. The variation of earth climatic has a strong influence in Sunspots Cycles and El Nino-southern oscillation (ENSO) Cycles. Sunspots and El Nino-southern oscillation (ENSO) have strong correlation with each other (Asma et  al. 2018). The El Nino-southern oscillation (ENSO) cycles influence on the variation of the parameter of local climate which depends on the changes in solar activity.

Об авторах

Asma Zaffar

Department of Mathematics, Sir Syed University of Engineering and Technology

Автор, ответственный за переписку.
Email: asmazaffar105@gmail.com
Пакистан, Karachi

Shaheen Abbas

Mathematical Sciences Research Centre, Federal Urdu University of Arts, Sciences and Technology

Email: asmazaffar105@gmail.com
Пакистан, Karachi

Muhammad Ansari

Department of Mathematics, Sir Syed University of Engineering and Technology

Email: asmazaffar105@gmail.com
Пакистан, Karachi

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».