Dalududalu的全年气候和平均天气 印度尼西亚Dalududalu夏季热；冬季短和暖和；全年闷热难受、潮湿和阴天。 在一年中，气温通常在23°C到33°C之间变化，极少低于22°C或高于35°C。 根据沙滩/泳池得分，拜访Dalududalu开展热天活动的最佳时间是从五月下旬至八月下旬和从十二月中旬至三月上旬。 Dalududalu的平均温度炎热季节持续3.4个月，从3月27日到7月8日，每日平均高温超过32°C。 Dalududalu一年中最热的月份是 五月，平均高温为 33°C，平均低温为 24°C。 凉爽季节持续1.8个月，从12月7日到2月1日，每日平均高温低于31°C。 Dalududalu一年中最冷的月份是 一月，平均低温为 23°C，平均高温为 31°C。
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。 委内瑞拉、巴塞羅那（距此17,952公里）是同Dalududalu气温最相似的遥远的海外城市（查看对比）。 
将Dalududalu与另一城市相比较：云彩
Dalududalu一年中最晴朗的月份是 二月，天空平均 15% 的时间为晴朗、大部分晴朗或部分多云。
Dalududalu一年中最多云的月份是 十月，天空平均 92% 的时间为多云或大部分多云。
降水潮湿的日子是至少有 1毫米液态或液态当量降水的日子。 在Dalududalu，出现潮湿天气的机率全年变化很大。 较潮湿的季节持续7.4个月，从9月22日到5月3日，某一特定日子潮湿的机率超过53%。 Dalududalu潮湿天数最多的月份是 十一月，平均 20.3天 天的降雨量为 1毫米 或以上。 较干燥的季节持续4.6个月，从5月3日到9月22日。 Dalududalu潮湿天数最少的月份是 六月，平均 11.3天 天的降雨量为 1毫米 或以上。 我们将潮湿的天气区分为仅下雨、仅下雪或雨夹雪。 Dalududalu仅下雨的天数最多的月份是 十一月，有 20.3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70%，在11月11日。
降雨量为了显示几个月内的变化，而不仅仅是显示每月总量，我们显示以一年中的每一天为中心的、连续31天阶段的累计降雨量，。 Dalududalu的每月降雨量有极大季节性变化。 Dalududalu的全年降雨量。 Dalududalu雨水最多的月份是 十一月，平均降雨量为 393毫米。 Dalududalu雨水最少的月份是 六月，平均降雨量为 162毫米。
太阳Dalududalu的白天长度全年基本不变，始终保持在12小时加减11分钟的范围内。 2024年年，最短的一天是12月21日，有12小时4分钟的日光；最长的一天是6月21日，有12小时11分钟的日光。
最早的日出日期和时间是11月1日 上午6:00，最晚的日出时间比最早的日出时间晚31分钟，在2月10日 上午6:30。 最早的日落日期和时间是11月3日 下午6:04，最晚的日落时间比最早的日落时间晚31分钟，在2月12日 下午6:35。 2024年年 Dalududalu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Dalududalu，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100%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。 Dalududalu的平均小时风速全年变化不大，始终保持在每小时3.0公里加减每小时0.2公里的范围内。
Dalududalu占主导地位的平均小时风向全年变化。 风经常来自西面，持续10个月，从2月25日到12月25日，峰值百分比为60%，在10月9日。 风经常来自东面，持续2.0个月，从12月25日到2月25日，峰值百分比为36%，在1月1日。 最佳拜访时间为了描绘Dalududalu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Dalududalu开展一般户外旅游活动的最佳时间是从六月上旬至八月下旬和从十二月中旬至二月下旬，其中得分最高的是一月最后一周。 Dalududalu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Dalududalu开展热天活动的最佳时间是从五月下旬至八月下旬和从十二月中旬至三月上旬，其中得分最高的是一月最后一周。 Dalududalu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。 Dalududalu全年气温足够温暖，在这样的情况下讨论生长季节并无太大的意义。 但我们仍然包含了下列图表，以展示全年的气温分布。 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。 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变化不大，始终保持在4.6千瓦时加减0.4千瓦时的范围内。
地形在本报告中，Dalududalu的地理坐标是纬度1.081°、经度100.245°和海拔63米。 Dalududalu3公里以内的地形仅包括最适度的海拔变化，最大海拔变化为62米，平均海拔为68米。 16公里以内还仅包括最适度的海拔变化（138米）。 80公里以内仅包括最适度的海拔变化（2,198米）。 Dalududalu 3公里以内的区域被树木（52%）和农田（32%）覆盖，16公里以内的区域被树木（55%）和农田（32%）覆盖，80公里以内的区域被树木（59%）和农田（29%）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Dalududalu的典型天气。 温度和露点我们的网络中只有一个气象站Sultan Syarif Kasim II International Airport适合替代Dalududalu的历史气温和露点记录。 在距离Dalududalu 150公里的地点（比我们的150公里阈值更远），该气象站被视为不够近，不能用作我们的气温和露点记录的主要来源。 因此，气象站记录混合了来自NASAMERRA-2卫星时代再分析的内插值，二者均依照国际标准大气压对海拔差异进行纠正。 指定给MERRA-2数值的权重取决于从Dalududalu到最近的气象站之间的距离，从150公里时的0%增加到200公里时的100%。 在这个例子中，MERRA-2权重为1%，使指定给该气象站的权重达到99%。 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。 |
