Saḩar的全年气候和平均天气 也门Saḩar夏季干旱、大部分多云和暖和，冬季干燥、大部分晴天和凉爽。 在一年中，气温通常在4°C到28°C之间变化，极少低于1°C或高于30°C。 根据旅游得分，拜访Saḩar开展温暖天气活动的最佳时间是从二月下旬至六月上旬和从八月中旬至十月中旬。 Saḩar 按月划分的温度暖和季节持续3.3个月，从5月24日到9月2日，每日平均高温超过27°C。 Saḩar一年中最热的月份是 六月，平均高温为 28°C，平均低温为 15°C。 凉爽季节持续3.5个月，从10月18日到2月3日，每日平均高温低于23°C。 Saḩar一年中最冷的月份是 十二月，平均低温为 4°C，平均高温为 21°C。 Saḩar 月平均温度下图向您显示全年每小时平均气温的简要特征。 横轴表示一年中的天，纵轴表示一天中的小时，颜色是该小时和天的平均气温。 墨西哥、圣路易斯波托西市（距此14,404公里）和南非、Vryheid（5,013公里）是同Saḩar气温最相似的遥远的海外城市（查看对比）。 云彩在Saḩar，天空被云彩覆盖的平均百分比全年经历较大的季节性变化。 在Saḩar，一年中较晴朗的天气在9月4日前后开始，持续7.7个月，在4月27日前后终止。 Saḩar一年中最晴朗的月份是 十一月，天空平均 79% 的时间为晴朗、大部分晴朗或部分多云。 一年中较多云的天气在4月27日前后开始，持续4.3个月，在9月4日前后终止。 Saḩar一年中最多云的月份是 七月，天空平均 61% 的时间为多云或大部分多云。 
将 Saḩar 与：降水Saḩar在潮湿天气（即有超过1毫米水分或水当量降水的天气）频率方面有较大的季节性变化。 频率范围从1%到5%，平均值为2%。 我们将潮湿的天气区分为仅下雨、仅下雪或雨夹雪。 Saḩar仅下雨的天数最多的月份是 八月，有 1.2天 天。 根据本分类，全年最常见的降水形式是仅下雨，其峰值概率为5%，在8月11日。 降雨量在Saḩar，相关31天降雨量全年变化不大，始终在3毫米加减2毫米的范围内。 太阳Saḩar的白天长度全年变化。 2026年年，最短的一天是12月21日，有11小时13分钟的日光；最长的一天是6月21日，有13小时2分钟的日光。 最早的日出日期和时间是6月3日 上午5:31，最晚的日出时间比最早的日出时间晚1小时2分钟，在1月21日 上午6:33。 最早的日落日期和时间是11月22日 下午5:29，最晚的日落时间比最早的日落时间晚1小时8分钟，在7月7日 下午6:37。 2026年年 Saḩar没有夏令时（DST）。 下图紧凑展示了报告期每一天每小时的太阳仰角（太阳在地平线上的角度）和方位（指南针方位）。 横轴表示一年中的天，纵轴表示一天中的小时。 背景颜色表示太阳在给定的一天和当天给定的一个小时中的方位。 黑色等值线是恒定太阳仰角的轮廓线。 月球湿度我们根据露点确定湿度舒适度，因为露点决定汗水是否会从皮肤上蒸发，从而使身体感到凉爽。 较低的露点产生较干燥的感觉，较高的露点产生较潮湿的感觉。 与气温不同（气温通常在夜间和白天差别很大），露点的变化较慢，因此虽然气温在夜间可能下降，闷热的白天通常会接着有闷热的夜晚。 在Saḩar，感知的湿度水平（按照湿度舒适水平为闷热、压抑或难受的时间百分比测量）全年变化不大，始终几乎保持在0%的常量。 风本节讨论在地面上方10米的广域小时平均风矢量（速度和方向）。 在任何一个特定地点经历的刮风在很大程度上取决于当地地形和其他因素，瞬时风速和风向比小时平均值变化更大。 在Saḩar，平均小时风速经历较大的季节性变化。 一年中较多风的阶段持续5.5个月，从5月16日到11月1日，平均风速超过每小时10.4公里。 Saḩar一年中最多风的月份是 七月，平均小时风速为 每小时12.5公里。 一年中较平静的阶段持续6.5个月，从11月1日到5月16日。 Saḩar一年中最平静的月份是 十二月，平均小时风速为 每小时8.1公里。 Saḩar占主导地位的平均小时风向全年变化。 风经常来自北面，持续3.0个月，从6月10日到9月11日，峰值百分比为57%，在8月22日。 风经常来自东面，持续9.0个月，从9月11日到6月10日，峰值百分比为60%，在1月1日。 最佳拜访时间为了描绘Saḩar全年的宜人天气，我们计算两项旅行得分。 旅游得分偏向晴朗、不下雨的日子，感知温度在18°C和27°C之间。 根据此得分，拜访Saḩar开展一般户外旅游活动的最佳时间是从二月下旬至六月上旬和从八月中旬至十月中旬，其中得分最高的是九月第三周。 Saḩar旅游得分
旅游得分（填充区域）及其组成：温度得分（红线），云量得分（蓝线），以及降水得分（绿线）。
沙滩/泳池得分偏向晴朗、不下雨的日期，感知温度在24°C和32°C之间。 根据此得分，拜访Saḩar开展热天活动的最佳时间是从五月中旬至七月中旬和从八月中旬至九月中旬，其中得分最高的是九月第一周。 Saḩar的沙滩/泳池得分
沙滩/泳池得分（填充区域）及其组成：温度得分（红线），云量得分（蓝线），以及降水得分（绿线）。
方法论为上午8:00下午9:00分析阶段（1980年至2016年）中每天上午8:00至下午9:00之间的每个小时计算了感知温度、云量和总降水量的独立得分。 这些得分经组合成为单一的小时综合得分，然后聚合为天，取得分析阶段所有年份的平均值并进行平滑处理。 我们的云量得分为完全晴朗的天空10分，绝大多时间晴朗的天空9分，完全多云的天空1分，各点之间呈线性下降。 我们的降水得分是基于以对应小时为中心的三小时降水而得出的，10表示无降水，9表示微量降水，0表示1毫米降水或更多。各点之间呈线性下降。 当感知温度低于10°C时，我们的旅游温度得分为0，由此呈线性上升状态，18°C时得分为9，24°C时得分为10，而后呈线性下降，27°C时得分为9，32°C及以上时得分为1。 当感知温度低于18°C时，我们的沙滩/泳池温度得分为0，由此呈线性上升状态，24°C时得分为9，28°C时得分为10，而后呈线性下降，32°C时得分为9，38°C及以上时得分为1。 生长季节全球各地对生长季节的定义有所不同，基于本报告的目的，我们将其定义为一年（北半球的日历年或南半球从7月1日至6月30日）的非结冰温度（≥ 0°C）最长的连续阶段。 尽管并非每年如此，Saḩar在一些冬季会出现结冰温度。 12月29日属于生长季节的概率最低，为63%。 生长度日是用于预测植物和动物发育的年度热累积的量度，定义为超过基础温度的热量积分，超过最大温度的部分忽略不计。 在本报告中，我们使用的基础温度为10°C，上限温度为30°C。 仅根据生长度日，Saḩar春季首次开花应当在1月11日左右，发生在1月10日之前或1月14日之后的概率很低。 太阳能本节讨论达到大面积地表的总每日入射短波太阳能，全面考虑白天长度、太阳超过地平线的高度以及被云彩和其他大气成分吸收的季节性变化。 短波辐射包括可见光和紫外线辐射。 平均每日入射短波太阳能全年经历一些季节性变化。 一年中较明亮的阶段持续1.6个月，从5月7日到6月25日，每平方米平均每日入射短波能量超过7.3千瓦时。 Saḩar一年中最明亮的月份是 六月，日照度为 7.4千瓦时。 一年中较黑暗的阶段持续2.1个月，从11月20日到1月23日，每平方米平均每日入射短波能量低于6.4千瓦时。 Saḩar一年中最黑暗的月份是 十二月，日照度为 6.1千瓦时。 地形在本报告中，Saḩar的地理坐标是纬度15.316°、经度44.309°和海拔2,372米。 Saḩar3公里以内的地形包括很大的海拔变化，最大海拔变化为254米，平均海拔为2,411米。 16公里以内包括很大的海拔变化（779米）。 80公里以内包括非常大的海拔变化（3,077米）。 Saḩar 3公里以内的区域被裸土（60%）和草原（36%）覆盖，16公里以内的区域被裸土（52%）和稀疏植被（17%）覆盖，80公里以内的区域被裸土（66%）和稀疏植被（22%）覆盖。 数据来源本报告根据1980年1月1日到2016年12月31日的历史小时天气报告统计分析和模型重建描述Saḩar的典型天气。 温度和露点有2个足够近的气象站，可帮助我们对Saḩar的气温和露点作出估计。 对于每一个气象站，气象站记录依据国际标准大气压和MERRA-2卫星时代再分析中两个地点之间存在的相对变化，对气象站与Saḩar之间的海拔差异进行纠正。 Saḩar的估计值作为来自每个气象站的单独估计值的加权平均值计算，权重与Saḩar和某一特定气象站之间的距离成反比。 为该重建提供数值的气象站是：
 如需了解这些来源之间的一致程度，您可以查看Saḩar和用于我们对其温度历史和气候的估计的气象站之间比较。 请注意，每个来源的贡献度均按照海拔和 MERRA-2 数据中的相对变化经过了调整。 其他数据所有与太阳位置（例如，日出和日落）相关的数据均使用Jean Meeus编著的《天文算法》第二版一书中的天文公式计算。 所有其他天气数据（包括云层分布、降水、风速和风向、日辐射通量）来自美国国家航空航天局（NASA）的MERRA-2现代回顾分析。 此项再分析将各种广域测量综合进一个最先进的全球气象模式中，在一个50公里的坐标方格中重建全球天气小时史。 土地使用数据来自联合国粮食及农业组织发布的全球土地覆盖SHARE数据库。 海拔数据来自美国国家航空航天局（NASA）喷气推进实验室发布的航天飞机地貌雷达使命（SRTM）。 地点和某些机场的名称、地址和时区来自 GeoNames 地理数据库 。 机场和气象台时区由 AskGeo.com 提供。 免责声明本网站上的信息按原样提供，不保证其准确度或适用于任何用途。 天气数据容易存在错误、中断和其他缺陷。 我们就任何基于本网站内容做出的决定不负任何责任。 我们特别就依赖以 MERRA-2 模型为基础的几项重要数据序列的重建提请您的谨慎注意。 尽管具备时间和空间完整性的巨大优势，这些重建：（1）是基于可能存在基于模型的错误的计算机模型，（2）是在50公里的网格上粗略采样，因此无法重建很多微气候的局部变化，并且（3）针对一些沿海地区、特别是小岛屿的天气存在特别的困难。 我们进一步提醒您，我们的旅行分数的质量取决于支持它们的数据的质量，任一给定地点和时间的天气状况不可预测且多变，并且分数的定义反映了一个可能不会符合特定读者偏好的特定偏好集合。 请审阅我们的服务条款页面所列出的完整条款。 |
