This is a fairly scary area of research, from a physical point of view. You have two non- linear systems that are coupled in one direction, the earth has lots of stuff going on (volcanoes, ocean variability...), and so from the outset ym know that a linear analysis ( wavelets, fourie r transforms'), is going to be a challenge. It you get lucky then the system will respond in a quasi-linear faohim, in which case the wavelet and fowrier techniques will, through both power and phase persistonce data , (phase persistance is important), reveal some statistically significant coupling. Then you can begin to argue that solar "Causes" climate variations.

Basically, as I am sure you realize, this is a subject that is fairly Controversial.

l hope this helps, good luck , Phil

La Actividad Solar, asì como los fenómenos climáticos, son en verdad muy complejos de por si. Existen muchos modelos físicos y matemáticos que parcialmente explican las posibles asociaciones, sin embargo la realidad es mucho mas compleja que lo que pueden los modelos. Alguien una vez me dijo que el mejor modelo con que podemos contar es el fenómeno real y eso es cierto. Generalmente nos atiborramos utilizando herramientas muy complicadas tratando de visualizar las relaciones físicas entre fenómenos de la naturaleza, sin embargo muchas veces utilizando herramientas más simples podemos revelar las relaciones. El método de Superposición de Épocas es una de esas herramientas. Prueben y verán.

In my little experience, i see that in many works in these subjects use Time Series in a first approach, although I think you should specify your problem a little more, because now for example is very fashionable to use neural networks which is applicable in several branches

Si mi idioma es el español, se notó mucho en lo que escribí en ingles, como te decía los análisis de series de tiempo son muy usados en problemas relacionados con el clima porque estos procesos tienen una clara estacionalidad (ejemplo verano, primavera,otoño e invierno), y esta claro que el tiempo que hubo hoy influirá en el del día de mañana, además existen varios ciclos el diario, el de las estaciones, anual y si se trabaja con el sol tenemos el ciclo solar de aproximadamente 11 años . Las series de tiempo son un método estocástico que poseen esencialmente una componente estacionaria, una cíclica, otra de tendencia y otra aleatoria, te aconsejo el siguiente libro A First Course on Time Series Analysis| Examples with SAS

by Chair of Statistics, University of Wurzburg.Version 2006.Feb.01

I have written on that

https://www.researchgate.net/profile/Dimis_Poulos