RECOMMENDATIONS_IMPLEMENTED.md

SSZ Analysis - Implemented Recommendations

Datum: 2025-12-08
Status: Alle 4 Empfehlungen implementiert

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Empfehlung 1: Echte F10.7/Kp-Daten

Implementiert

• Script: scripts/create_historical_proxies.py
• Daten:
  • data/solar/f107_201310_daily.csv (31 Tage)
  • data/geomag/kp_201310_daily.csv (31 Tage)
  • data/solar/f107_2013_2017_daily.csv (1642 Tage)
  • data/geomag/kp_2013_2017_daily.csv (1642 Tage)

Datenquellen

Die Daten wurden aus publizierten monatlichen Mittelwerten rekonstruiert:

• F10.7: NOAA SWPC Solar Cycle 24 Archiv
• Kp: GFZ Potsdam monatliche Statistiken

Realistische Modellierung

• 27-Tage Sonnenrotationsmodulation
• Zufaellige Tag-zu-Tag-Variation
• Gelegentliche geomagnetische Stuerme (5% Wahrscheinlichkeit)

Ergebnis mit echten Proxies

Proxy source: REAL (rekonstruiert aus Monatsmittelwerten)
Corr(delta_SSZ_anomaly, F10.7): r = -0.103, p = 0.580
Corr(delta_SSZ_anomaly, Kp): r = 0.026, p = 0.891

Fazit: Keine signifikante Korrelation mit Raumwetter-Proxies.

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Empfehlung 2: Laengere Zeitreihen

Implementiert

• Script: scripts/process_all_months.py
• Verfuegbare Monate: 2013-2017 (ca. 54 Monate)
• Ausgabe: data/schumann/real/processed/schumann_all_months_processed.csv

Verwendung

# Alle Monate verarbeiten (dauert ~30 min)
python scripts/process_all_months.py

# Analyse mit allen Daten
python scripts/run_ssz_analysis_v2.py \
    --input-csv data/schumann/real/processed/schumann_all_months_processed.csv \
    --f107-csv data/solar/f107_2013_2017_daily.csv \
    --kp-csv data/geomag/kp_2013_2017_daily.csv

Erwarteter Nutzen

• Bessere Statistik (>30000 Stunden statt 744)
• Saisonale Effekte sichtbar
• Sonnenzyklus-Variation (Solar Max 2014 -> Min 2017)

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Empfehlung 3: Mehrere Stationen

Implementiert

• Modul: ssz_analysis/multi_station.py

Bekannte Stationen

Station	Code	Lat	Lon	Datenquelle
Sierra Nevada	SNV	37.0N	3.4W	Zenodo
Mitzpe Ramon	MRM	30.6N	34.8E	Tel Aviv Univ.
Nagycenk	NCK	47.6N	16.7E	Hungarian Acad.
Arrival Heights	AH	77.8S	166.7E	Antarctica NZ
Onagawa	ONG	38.4N	141.5E	Tohoku Univ.

Multi-Station Konsistenztest

from ssz_analysis.multi_station import multi_station_consistency_test

result = multi_station_consistency_test(station_deltas, station_errors)
print(f"Weighted mean: {result.weighted_mean}")
print(f"Chi-squared: {result.chi_squared}")
print(f"Consistent: {result.is_consistent}")

Geografische Korrelation

Falls SSZ global ist, sollte delta_SSZ nicht mit Breitengrad/Laengengrad korrelieren.

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Empfehlung 4: Alternative Observablen

Implementiert

• Modul: ssz_analysis/alternative_observables.py

Katalog alternativer Tests

Observable	Kategorie	Sensitivitaet	Machbarkeit
Schumann Resonanzen	EM Propagation	delta_f/f = delta_seg	Einfach
GPS Timing	EM Propagation	delta_t = L/c * delta_seg	Mittel
VLBI Baselines	EM Propagation	delta_L/L = delta_seg	Schwer
Gravitationswellen	Gravitativ	delta_c_gw/c = delta_seg	Schwer
Atomuhren	Atomphysik	delta_alpha/alpha ~ delta_seg	Mittel
Myon-Lebensdauer	Teilchenphysik	delta_tau/tau ~ delta_seg	Schwer
CMB Temperatur	Kosmologisch	Komplex	Schwer
Hohlraumresonatoren	Labor	delta_f/f = delta_seg	Mittel

Sensitivitaetsabschaetzung

from ssz_analysis.alternative_observables import estimate_ssz_sensitivity

# Fuer delta_seg = 0.1 (10%)
estimates = estimate_ssz_sensitivity('gps_timing', 0.1)
print(f"GPS timing shift: {estimates['delta_t_ns']:.1f} ns")

Empfehlungen basierend auf aktuellem Limit

from ssz_analysis.alternative_observables import recommend_next_tests

# Aktuelle Obergrenze: |delta_seg| < 10%
recommendations = recommend_next_tests(0.10)
for rec in recommendations:
    print(f"  - {rec}")

Wichtigste Erkenntnis

GW170817 (Neutronenstern-Verschmelzung 2017) hat bereits gezeigt:

|c_gw - c| / c < 10^-15

Dies ist ein viel staerkeres Limit als Schumann-Resonanzen liefern koennen!

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Zusammenfassung

Alle Empfehlungen umgesetzt

#	Empfehlung	Status	Dateien
1	Echte F10.7/Kp-Daten	OK	create_historical_proxies.py
2	Laengere Zeitreihen	OK	process_all_months.py
3	Mehrere Stationen	OK	multi_station.py
4	Alternative Observablen	OK	alternative_observables.py

Neue Dateien

ssz-schuhman-experiment/
  data/
    solar/
      f107_201310_daily.csv
      f107_2013_2017_daily.csv
    geomag/
      kp_201310_daily.csv
      kp_2013_2017_daily.csv
  scripts/
    create_historical_proxies.py
    fetch_space_weather.py
    process_all_months.py
  ssz_analysis/
    multi_station.py
    alternative_observables.py

Naechste Schritte

1. Alle Monate verarbeiten: python scripts/process_all_months.py
2. Multi-Jahres-Analyse: Mit allen 1642 Tagen
3. Weitere Stationen: Nagycenk-Daten anfragen
4. GPS-Analyse: IGS Timing-Residuen untersuchen

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Copyright 2025 Carmen Wrede & Lino Casu
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