As an important proxy of the solar extreme ultraviolet radiation from the upper chromosphere and lower corona, the 10.7 cm solar radio flux (F10.7) has a wide range of applications in models of the thermosphere and ionosphere. Forecasting F10.7 has already become a routine business in space weather services. In this study, we analyzed the predictive power of autoregressive (AR) models with orders $p=15$ – 1005, a training sample length $L=22$ years, and a running time window $w = 50$ days on the daily F10.7, during the last two solar cycles (Solar Cycles 23 and 24) at the forecast steps $n=1$ – 81 days. The main conclusions are as follows. (i) The mean forecast error ( $\overline{\delta }$ ) at the $n$ th day or over $N$ days is minimum at an optimal order $p_{\mathrm{o}}$ , which tends to increase as $n$ or $N$ increases. (ii) $\overline{\delta }$ is positively related to both $n$ and F10.7. The large error during the maximum period is the result of the large daily variation in F10.7, mainly due to the appearance and decay of active regions, especially the eruptions of solar flares. (iii) The solar cycle can be divided into six parts in the rising order of $\overline{\delta }$ : (a) closing part of the declining phase, (b) initial rising phase, (c) middle declining phase, (iv) closing rising phase, (v) middle rising phase, and (f) initial declining phase. (iv) The AR model at $p_{\mathrm{o}}$ is not inferior to other techniques. (v) $p_{\mathrm{o}}$ is uncorrelated to the autocorrelation coefficient, and (vi) $\overline{\delta }$ is minimum at a certain $L$ .

中文翻译：

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使用自回归模型预测每日 10.7 cm 太阳无线电通量

作为来自上色层和下日冕的太阳极紫外辐射的重要代表，10.7 cm 太阳射电通量 (F10.7) 在热层和电离层模型中具有广泛的应用。预报 F10.7 已经成为空间天气服务的常规业务。在这项研究中，我们分析了自回归 (AR) 模型的预测能力，订单数为 $p=15$ – 1005，训练样本长度 $L=22$ 年，运行时间窗口 $w = 50$ 天，每天F10.7，在最后两个太阳周期（太阳周期 23 和 24）在预测步骤 $n=1$ – 81 天。主要结论如下。(i) 第 $n$ 天或超过 $N$ 天的平均预测误差 ( $\overline{\delta }$ ) 在最优阶 $p_{\mathrm{o}}$ 处最小，这趋于随着 $n$ 或 $N$ 的增加而增加。(ii) $\overline{\delta }$ 与 $n$ 和 F10.7 均呈正相关。最大值期间的较大误差是F10.7日变化较大的结果，主要是由于活动区的出现和衰减，特别是太阳耀斑的爆发。(iii) 太阳周期可以按升序分为六个部分：(a) 下降阶段的结束部分，(b) 初始上升阶段，(c) 下降阶段中期， (iv) 结束上升阶段，(v) 中间上升阶段，和 (f) 初始下降阶段。(iv) $p_{\mathrm{o}}$ 处的 AR 模型并不逊色于其他技术。(v) $p_{\mathrm{o}}$ 与自相关系数无关，并且 (vi) $\overline{\delta }$ 在某个 $L$ 处最小。最大值期间的较大误差是F10.7日变化较大的结果，主要是由于活动区的出现和衰减，特别是太阳耀斑的爆发。(iii) 太阳周期可以按升序分为六个部分：(a) 下降阶段的结束部分，(b) 初始上升阶段，(c) 下降阶段中期， (iv) 结束上升阶段，(v) 中间上升阶段，和 (f) 初始下降阶段。(iv) $p_{\mathrm{o}}$ 处的 AR 模型并不逊色于其他技术。(v) $p_{\mathrm{o}}$ 与自相关系数无关，并且 (vi) $\overline{\delta }$ 在某个 $L$ 处最小。最大值期间的较大误差是F10.7日变化较大的结果，主要是由于活动区的出现和衰减，特别是太阳耀斑的爆发。(iii) 太阳周期可以按升序分为六个部分：(a) 下降阶段的结束部分，(b) 初始上升阶段，(c) 下降阶段中期， (iv) 结束上升阶段，(v) 中间上升阶段，和 (f) 初始下降阶段。(iv) $p_{\mathrm{o}}$ 处的 AR 模型并不逊色于其他技术。(v) $p_{\mathrm{o}}$ 与自相关系数无关，并且 (vi) $\overline{\delta }$ 在某个 $L$ 处最小。(iii) 太阳周期可以按升序分为六个部分：(a) 下降阶段的结束部分，(b) 初始上升阶段，(c) 下降阶段中期， (iv) 结束上升阶段，(v) 中间上升阶段，和 (f) 初始下降阶段。(iv) $p_{\mathrm{o}}$ 处的 AR 模型并不逊色于其他技术。(v) $p_{\mathrm{o}}$ 与自相关系数无关，并且 (vi) $\overline{\delta }$ 在某个 $L$ 处最小。(iii) 太阳周期可以按升序分为六个部分：(a) 下降阶段的结束部分，(b) 初始上升阶段，(c) 下降阶段中期， (iv) 结束上升阶段，(v) 中间上升阶段，和 (f) 初始下降阶段。(iv) $p_{\mathrm{o}}$ 处的 AR 模型并不逊色于其他技术。(v) $p_{\mathrm{o}}$ 与自相关系数无关，并且 (vi) $\overline{\delta }$ 在某个 $L$ 处最小。