用途：分析古气候代用指标（proxy）的变率，同时保留年代学与采样假设。资料强调代用指标不自动等同于已校准的温度或降水观测。
主要能力：支持不规则年代序列的频谱分析，例如使用 Lomb–Scargle 方法；可在不确定年代学下比较序列，并处理年代集合。资料提到方法可能将不稳定的边缘估计标记为 NaN，需保留该掩码并报告可用频率范围。
使用方式：先明确代用指标单位、档案类型、时间方向与原点（公元年、1950 年前年数、ka BP 是不同坐标系统），记录缺失值、重复时间与年龄不确定性，再排序或删除行；不要静默跨间断插值。仅在合理重采样与敏感性检验后使用要求规则采样的方法。频谱峰值需与合适的自相关零模型、采样窗口和多重检验策略比较，功率本身不是显著性水平。示例代码展示用 pyleo.Series 构造序列并调用 spectral(method="lomb_scargle", ...)，但资料未提供完整安装命令。
适用场景：古气候代用指标时间序列的频谱与变率分析、跨不确定年代学的比较。
限制：版本 1.3.0 要求 Python 3.12 或更新版本；需隔离环境。年龄集合应来自可辩护的年代模型，不能生成违反地层顺序的独立随机年龄偏移；选择有利年代实现后再做相关会带来选择偏差。需保留原始与处理后数值、排除区间、处理设置、随机种子与包版本，并在图中报告频谱窗口与不确定性假设。具体安装命令、收费与平台信息暂未提供。