Vaida-Cămăraș秋季的天氣 羅馬尼亞每日高溫下降 20°C，從 23°C 變爲 3°C，極少低於 -3°C 或高於 28°C。 每日低溫下降 13°C，從 11°C 變爲 -3°C，極少低於 -9°C 或高於 14°C。 作爲參考，Vaida-Cămăraș一年中最熱的一天——8月2日的溫度一般在 14°C 至 25°C 的範圍内，而一年中最冷的一天——1月19日的溫度一般在 -7°C 至 -1°C 的範圍内。 下圖向您展示了秋季每小時平均溫度的緊凑表徵分析。 水平軸表示日期，垂直軸表示一天中的小時，色彩表示當天該小時的平均溫度。 阿姆斯特朗、加拿大（距此 8,645 公里）和Terra Alta、美國 (7,805 公里)是溫度最接近Vaida-Cămăraș（檢視比較）的遙遠的外國地點。 
將Vaida-Cămăraș與另一個城市相比較：雲量Vaida-Cămăraș秋季的雲量極快地增加，陰天或多雲時陰的時間占比從 35% 增加至 56%。 秋季最晴朗的一天是 9月1日，届時有 65% 的時間為晴、晴時多雲或多雲。 作爲參考，12月27日是一年中雲量最多的一天，陰天或多雲時陰的機率為 56%，而 7月31日是一年中最晴朗的一天，晴、晴時多雲或多雲的機率為 76%。 降水雨日的液體或液體當量降水至少為 1 公釐。 在Vaida-Cămăraș，秋季雨日的機率在整個季度降低，季初為 21%，季末為 16%。 作爲參考，一年中最高的雨日機率在 6月12日，為 37%，而最低機率在 1月26日，為 11%。 Vaida-Cămăraș整個秋季一天中僅有降雨的機率從 21% 減少為 11%、一天中有雨夾雪的機率從 0% 增加為 2%和一天中僅有降雪的機率從 0% 增加為 3%。 雨量爲了展示當季變化而非僅展示月度總量，我們展示了以每一天爲中心的滑動 31 天纍積雨量。 Vaida-Cămăraș秋季的平均滑動 31 天雨量減少，季初為 39 公釐，極少高於 70 公釐 或低於 11 公釐；季末為 19 公釐，極少高於 41 公釐 或低於 3 公釐。 降雪和雨量類似，我們考慮的是以每一天爲中心的滑動 31 天纍積降雪。 Vaida-Cămăraș 秋季 31 天滑動期間的平均雪量增加，季度初為 0 公釐，很少超過 -0 公釐 或低於 -0 公釐；季度末為 39 公釐，很少超過 111 公釐。 太陽整個秋季，Vaida-Cămăraș白天的長度極快地縮短。 從季初到季末，白天的長度減少 4 小時 29 分鐘，表示平均每天減少 2 分鐘 59 秒，平均每周減少 20 分鐘 53 秒。 秋季最短的一天是 11月30日，有 8 小時 50 分鐘的日照；最長的一天是 9月1日，有 13 小時 19 分鐘的日照。 Vaida-Cămăraș秋季最早的日出是在 9月1日的 上午6:44，最晚的日出是在 1 小時 14 分鐘後，在 10月26日的 上午7:58。 最晚的日落在 9月1日 下午8:03，最早的日落比最晚的日落時間早 3 小時 25 分鐘，在 11月30日 下午4:38。 日光節約時間（DST）於 2024年10月27日 上午3:00開始，將日出和日落時間推遲了一個小時。 作爲參考，6月20日是一年中最長的一天，太陽於 上午5:29 升起，在 15 小時 52 分鐘 後於 下午9:22 落下，而 12月21日是一年中最短的一天，太陽於 上午8:06 升起，在 8 小時 32 分鐘 後於 下午4:38 落下。 下圖展示了報告期每一天每個小時的太陽仰角（太陽位於地平線上方的角度）和方位（其羅盤方位）的緊凑表徵分析。 水平軸表示一年中的日期，垂直軸表示一天中的小時。 背景色彩表示給定的一天和當天給定的一個小時中的天陽方位。 黑色等值線是恆定太陽仰角的輪廓線。 月亮下圖為 2024年年秋季月亮重要資料的緊縮表示圖。 水平軸表示日期，垂直軸表示一天中的小時，色彩區域表示月亮在地平線上方的時間。 垂直的灰色長條（新月）和藍色長條（滿月）表示主要的月相。 與每個條形相關聯的標簽標示了獲取該月相的日期和時間，並且伴隨的時間標簽表示了最近一個月亮在地平線上方的時間間隔的月亮升起和落下的時間。 濕度我們根據露點確定濕度舒適等級，因爲露點決定了汗水是否會從皮膚上蒸發，進而冷卻身體。 較低的露點令人感覺更乾燥，而較高的露點令人感覺更潮濕。 與一般在夜晚和白天之間差異較大的溫度不同，露點往往變化較慢，因此儘管溫度在夜間可能會下降，悶熱的白天之後的夜晚一般也很悶熱。 Vaida-Cămăraș秋季給定的一天天氣悶熱的機率基本不變，整個季度保持在約 0%。 作爲參考，7月28日是一年中最悶熱的一天，出現悶熱天氣的機率為 6%，而 1月1日是一年中最不悶熱的一天，出現悶熱天氣的機率為 0%。 風此節討論的是地面以上 10 公尺處的廣域平均每小時風向量（速度和方向）。 任意給定地點的風很大程度上取決於本地地形和其他因素，並且瞬時風速和方向比每小時平均值變化要大得多。 Vaida-Cămăraș秋季的每小時平均風速基本不變，整個季度保持在 每小時 9.7 公里 的 每小時 0.4 公里 範圍内。 作爲參考，3月16日是全年風最大的一天，日均風速為 每小時 12.0 公里，而 8月10日是全年最無風的一天，日均風速為 每小時 8.4 公里。 秋季的最高日均風速為 每小時 10.1 公里，在 11月16日。 Vaida-Cămăraș秋季的風向主要為西風——9月1日至 9月20日和南風——9月20日至 11月30日。 生長季全球生長季節的定義有所不同，此報告中我們將其定義爲一年（北半球的曆年，或者南半球的 7月1日至 6月30日）中不凍結溫度（≥ 0°C）的最長連續期間。 Vaida-Cămăraș的生長季一般從 4月17日左右至 10月14日左右持續 5.9 個月（180 天），很少在 3月28日之前或 5月4日之後開始，並且很少在 9月26日之前或 10月31日之後結束。 Vaida-Cămăraș的秋季給定的一天在生長季内的機率在整個季度從 99% 到 0% 極快地下降。 生長度日用於預測植物和動物發育的一年中纍計熱量的測量，定義爲在一個基本溫以上的溫暖積分，超過溫度上限的部分不計。 此報告中，我們使用了基礎溫度 10°C 以及上限 30°C。 Vaida-Cămăraș秋季的纍計平均生長度日增加，整個季度從 1,014°C 至 1,213°C，共增加 198°C。 太陽能此節討論的是在廣域抵達地面的每日入射短波太陽能總量，並充分考慮到白天長度、地平線之上的太陽仰角、以及雲和其他大氣成分的吸收等季節變化。 短波輻射包含可見光和紫外線幅射。 Vaida-Cămăraș秋季的日均入射短波太陽能極快地減少，整個季度減少 3.8 千瓦小時，從 5.1 千瓦小時 變爲 1.4 千瓦小時。 地形此報告將Vaida-Cămăraș的地理坐標定為緯度 46.828 度、經度 23.947 度、海拔 357 公尺。 Vaida-Cămăraș 3 公里範圍内的地形包含顯著的海拔變化，最大海拔變化為 202 公尺，平均海拔爲海平面以上 410 公尺。 16 公里範圍内的海拔變化顯著（274 公尺）。 80 公里範圍内的海拔變化非常顯著（1,660 公尺）。 Vaida-Cămăraș 3 公里範圍内的區域為耕地 (54%)、樹木 (21%)和草原 (15%)所覆蓋，16 公里範圍内為耕地 (56%)和草原 (21%)所覆蓋，80 公里範圍内為耕地 (39%)和樹木 (33%)所覆蓋。 資料來源此報告根據 1980年1月1日到 2016年12月31日的歷史每小時天氣報告統計分析和模型重建展示了Vaida-Cămăraș的典型天氣。 溫度和露點有 4 個氣象站足夠近，可幫助我們對Vaida-Cămăraș的溫度和露點做出估計。 每個氣象站的記錄均根據該測站和Vaida-Cămăraș之間的海報差異，按照國際標準大氣以及兩個地點之間在 MERRA-2 satellite-era reanalysis 中存在的相對變化進行了糾正。 Vaida-Cămăraș的估計值是由來自每個測站的單獨貢獻值進行加權平均計算得出的，權重與Vaida-Cămăraș和給定測站之間的距離成反比。 為此重建貢獻了數值的測站包括：
 如需瞭解這些來源之間的一致性，您可以檢視Vaida-Cămăraș和爲我們對其溫度歷史和氣候的估計作貢獻的測站之間的比較。 請注意，每個來源的貢獻均根據海拔和 MERRA-2 資料中的相對變化進行了調整。 其他資料所有與太陽位置（例如日出和日落）相關的資料均使用 Jean Meeus 的《Astronomical Algorithms》第二版一書中的天文公式進行計算。 包含雲量、降水、風速和風向以及太陽通量在内的所有其他天氣資料來自美國太空總署的 MERRA-2 現代時期回顧性分析。 此重新分析在一個最先進的氣象模型中將各種廣域測量相結合，以 50 公里的網格重建全球每小時的天氣歷史。 土地使用資料來自聯合國糧食和農業組織發佈的 全球土地覆蓋共享資料庫。 海拔資料來自美國太空總署噴射推進實驗室發佈的太空梭雷達製圖任務（SRTM）。 地點和一些機場的名字、位置和時區來自 GeoNames 地理資料庫 。 機場和氣象站時區由 AskGeo.com 提供。 免責聲明此網站上的資訊依現況提供，針對其準確性或適用性無任何保證。 天氣資料易出現錯誤、中斷或其他缺陷。 我們不對基於此網站内容所做的任何決定擔負任何責任。 請特別注意，我們的一系列重要資料系列依賴以 MERRA-2 模型為基礎的重建。 儘管具備時間和空間完整性的巨大優勢，這些重建：（1）是基於可能存在基於模型的錯誤的電腦模型，（2）是在 50 公里的網格上粗略采樣，因此無法重建許多微氣候的局部變化，並且（3）針對一些尤其包括小島嶼在内的沿海地區的天氣存在特別的困難。 我們進一步提醒您，我們的旅行分數的質量取決於作爲其基礎的資料質量，任一給定地點和時間的天氣狀況均無法預測且多變，並且分數的定義反映了一個特定的偏好集合，可能並不符合具體讀者的偏好。 請檢閲我們的服務條款頁面上的條款全文。 |
