数据集概述
本数据集围绕热层质量密度的长期变异性展开，通过奇异谱分析（SSA）方法探究其变化趋势，并与相关模型进行对比。包含分析结果、可视化图表、代码脚本及说明文档，为热层物理特性的长期变化研究提供数据支持。
文件详解
该数据集由多种类型文件组成，具体说明如下：
- 文档文件:
- README.md: 热层SSA趋势分析图表说明文档，介绍各.png图表的内容对应关系
- scriptsREADME.txt: 脚本说明文本文件
- LICENSE: 无扩展名的许可文件
- 可视化图表文件（.png格式，共11个）:
- fig1_ssa_variance_profile.png: SSA趋势的高度相关解释方差（R²）图表
- fig2_ssn_trend_correlation_by_alt.png: SSA趋势与太阳黑子数（SSN）的高度相关图表
- fig4_rmse_profile_altitude.png: 模型均方根误差（RMSE）的高度剖面图表
- fig5_mae_profile_altitude.png: 模型平均绝对误差（MAE）的高度剖面图表
- fig6_r2_profile_altitude.png: 模型决定系数（R²）的高度剖面图表
- fig11_trend_residual_illustration.png: 趋势残差说明图表
- 代码文件（.py格式，共6个）:
- ssa_trend_ssn_correlation_by_altitude.py: 计算SSA趋势与SSN高度相关的脚本
- ssa_explained_variance_ratio.py: 计算SSA解释方差比的脚本
- ssa_model_rmse_comparison.py: 模型均方根误差对比脚本
- ssa_vs_model_difference_maps.py: SSA与模型差异图生成脚本
- 数据文件（.xlsx格式，共2个）:
- SSA_Trend_vs_SSN_Correlations.xlsx: SSA趋势与SSN相关性数据
- SSA_Explained_Variance_Ratios.xlsx: SSA解释方差比数据
适用场景
- 热层物理研究: 分析热层质量密度的长期变化规律
- 空间环境建模: 评估热层密度模型的精度与适用性
- 太阳活动影响研究: 探究太阳黑子数与热层密度变化的关联机制
- 统计方法应用: 验证奇异谱分析（SSA）在空间物理数据处理中的有效性
