阿瓦提的全年氣候和平均天氣 中國阿瓦提夏季長、熱和晴時多雲;冬季短、極冷和多雲;全年乾燥。 全年溫度一般在 -11°C 至 33°C 的範圍内,很少低於 -16°C 或高於 37°C。 根據海灘/泳池得分,到訪阿瓦提進行熱天活動的最佳時間是6月下旬至8月下旬。 阿瓦提的平均溫度熱季從 4月29日至 9月24日持續 4.8 個月,平均每日高溫在 26°C 以上。 阿瓦提一年中最熱的月份是 7月,平均高溫為 33°C,平均低溫為 21°C。 冷季從 11月28日至 2月15日持續 2.5 個月,平均每日高溫在 6°C 以下。 阿瓦提一年中最冷的月份是 1月,平均低溫為 -10°C,平均高溫為 -0°C。
下圖向您展示了全年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。 摩押、犹他州、美國(距此 11,362 公里)和Marysville、堪薩斯州、美國 (11,232 公里)是溫度最接近阿瓦提(檢視比較)的遙遠的外國地點。 雲量阿瓦提全年天空為雲所覆蓋的平均百分比有極端的季節變化。 阿瓦提一年中較爲晴朗的部分從 6月8日左右開始,持續 4.8 個月,在 11月1日左右結束。 阿瓦提一年中最晴朗的月份是 8月,天氣為晴、晴時多雲或多雲的時間平均為 87%。 一年中較爲多雲的部分從 11月1日左右開始,持續 7.2 個月,在 6月8日左右結束。 阿瓦提一年中最多雲的月份是 3月,天氣為陰天或多雲時晴的時間平均為 62%。
降水阿瓦提的雨日(即液體或液體當量降水超過 1 公釐)頻率沒有顯著的季節變化。 頻率範圍是 0% 至 6%,平均值為 3%。 我們將雨日區分爲僅為降雨、僅為降雪和雨夾雪。 阿瓦提僅為降雨天數最多的月份是 7月,平均為 1.7 天。 基於此分類,全年最常見的降水形式是僅為降雨,峰值概率為 6%,出現在 7月25日。
雨量爲了展示各月變化而非僅展示月度總量,我們展示了以一年中的每一天爲中心的滑動 31 天纍積雨量。 阿瓦提的每月雨量有一些季節變化。 阿瓦提的全年降雨。 阿瓦提降雨最多的月份是 7月,平均降雨量為 8 公釐。 阿瓦提降雨最少的月份是 12月,平均降雨量為 0 公釐。
太陽阿瓦提的白天長度在一年中變化顯著。 2024年 最短的一天是 12月21日,有 9 小時 25 分鐘的日照;最長的一天是 6月21日,有 14 小時 55 分鐘的日照。
最早的日出是在 6月13日的 上午7:23,而最晚的日出是在 2 小時 46 分鐘後,在 1月5日的 上午10:09。 最早的日落在 12月7日 下午7:26,最晚的日落比最早的日落時間晚 2 小時 53 分鐘,在 6月27日 下午10:19。 2024年阿瓦提不遵循日光節約時間(DST)。 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。 阿瓦提的感知濕度等級按照悶熱、沉悶或令人難受的時間百分比進行測量,在全年中變化不顯著,始終保持在 1% 的 1% 範圍内。
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。 阿瓦提的平均每小時風速在一年中有顯著的季節變化。 一年中較多風的部分從 3月5日至 8月18日持續 5.4 個月,平均風速超過 每小時 10.0 公里。 阿瓦提一年中最多風的月份是 5月,平均每小時風速為 每小時 12.5 公里。 一年中較少風的時間是從 8月18日至 3月5日的 6.6 個月。 阿瓦提一年中最無風的月份是 12月,平均每小時風速為 每小時 7.4 公里。
阿瓦提的平均每小時主要風向全年均爲東風。 一年中的最佳到訪時間爲了描繪阿瓦提全年的宜人天氣,我們計算了兩項旅行得分。 旅游得分偏向溫度在 18°C 和 27°C 之間的晴且無雨的日子。 根據此得分,一年中到訪阿瓦提進行一般戶外旅游活動的最佳時間是8月上旬至9月下旬,其中得分最高的是9月的第一個星期。 阿瓦提的旅游得分海灘/泳池得分偏向感知溫度在 24°C 和 32°C 之間的晴且無雨的日子。 根據此得分,一年中到訪阿瓦提進行熱天活動的最佳時間是6月下旬至8月下旬,其中得分最高的是7月的最後一個星期。 阿瓦提的海灘/泳池得分方法論為分析期(1980年 至 2016年)每一天 上午8:00 至 下午9:00 的每一個小時計算了感知溫度、雲量和總降水量的獨立得分。 該得分組合成爲一個單一的每小時組合得分,然後匯總為天,取分析期所有年份的平均值並進行平滑處理。 我們的雲量得分在完全晴朗時為 10 分,線性下降為晴時多雲時的 9 分以及完全陰天時的 1 分。 我們的降水得分是基於以所關注的該小時爲中心的三小時降水量,無降水時為 10,線性下降為微量降水時的 9 分以及降水量為 1 公釐 或更多時的 0 分。 我們的旅游得分在感知溫度低於 10°C 時為 0 分,線性增加至 18°C 時的 9 分和 24°C 時的 10 分,其後線性減少至 27°C 時的 9 分和 32°C 或更高溫度時的 1 分。 我們的海灘/泳池溫度得分在感知溫度低於 18°C 時為 0 分,線性增加至 24°C 時的 9 分和 28°C 時的 10 分,其後線性減少至 32°C 時的 9 分和 38°C 或更高溫度時的 1 分。 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。 阿瓦提的生長季一般從 3月13日左右至 11月1日左右持續 7.6 個月(233 天),很少在 2月26日之前或 3月29日之後開始,並且很少在 10月13日之前或 11月22日之後結束。 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。 僅根據生長度日,阿瓦提春季的首次開花應當在 3月23日左右,極少出現在 3月17日之前或 4月1日之後。 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。 一年中的平均每日入射短波太陽能有極端的季節性變化。 一年中較明亮的時期從 5月9日至 8月15日持續 3.2 個月,平均每平方米的每日入射短波太陽能超過 6.7 千瓦小時。 阿瓦提一年中最明亮的月份是 7月,平均值為 7.6 千瓦小時。 一年中較黑暗的時期從 11月2日至 2月10日持續 3.2 個月,平均每平方米的每日入射短波太陽能低於 3.5 千瓦小時。 阿瓦提一年中最黑暗的月份是 12月,平均值為 2.5 千瓦小時。
地形此報告將阿瓦提的地理坐標定為緯度 39.083 度、經度 77.567 度、海拔 1,168 公尺。 阿瓦提 3 公里範圍内的地形基本是平的,最大海拔變化為 11 公尺,平均海拔爲海平面以上 1,170 公尺。 16 公里範圍内基本是平的(34 公尺)。 80 公里範圍内的海拔變化同樣僅爲適度(144 公尺)。 阿瓦提 3 公里範圍内的區域為耕地 (76%)和草原 (22%)所覆蓋,16 公里範圍内為草原 (50%)和耕地 (31%)所覆蓋,80 公里範圍内為草原 (37%)和裸地 (23%)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阿瓦提的典型天氣。 溫度和露點我們的網絡中只有一個氣象站——喀什机场,適合用於替代阿瓦提的歷史溫度和露點記錄。 此氣象站位於距離阿瓦提 143 公里處,比我們的閾值 150 公里更近,被認爲足夠近,可用作我們的溫度和露點記錄的主要來源。 氣象站記錄根據測站和阿瓦提之間的海報差異,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。 請注意,氣象站記錄本身可能已經透過使用其他附近測站或 MERRA-2 reanalysis 進行了回填。 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。 |