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北京市的平均天气 中国

In 北京市,夏季长、暖和、潮湿和部分多云,冬季冰冻、干燥和大部分晴天。 在一年中,气温通常在-8°C31°C之间变化,极少低于-12°C或高于36°C

Climate Summary

很冷寒冷凉爽舒适暖和暖和舒适凉爽寒冷很冷1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月77%77%58%58%晴天阴天precipitation: 138毫米precipitation: 138毫米1毫米1毫米muggy: 88%muggy: 88%0%0%干燥干燥tourism score: 7.3tourism score: 7.30.00.0
Click on each chart for more information.

Based on the tourism score, the best times of year to visit 北京市 for warm-weather activities are from mid 五月 to late 六月和from mid 八月 to late 九月.

温度

炎热季节持续4.4个月,从5月9日9月20日,每日平均高温超过25°C。 一年中最热的一天是7月16日,平均高温为31°C,平均低温为23°C

寒冷季节持续3.0个月,从11月25日2月24日,每日平均高温低于7°C。 一年中最冷的一天是1月11日,平均低温为-8°C,平均高温为1°C

平均高温和低温

用第25-75和第10-90百分位区间表示的每日平均高温(红线)和低温(蓝线)。 细虚线是对应的平均感知气温。

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。

平均小时气温

北京市的平均小时气温1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月上午12时上午4时上午8时下午12时下午4时下午8时上午12时冰冻冰冻冰冻冰冻很冷很冷寒冷寒冷凉爽凉爽舒适暖和暖和
The average hourly temperature, color coded into bands: frigid < -9°C < freezing < 0°C < very cold < 7°C < cold < 13°C < cool < 18°C < comfortable < 24°C < warm < 29°C < hot < 35°C < sweltering. 阴影叠加表示夜晚和民用曙光/暮光。

美国、堪薩斯州、Marysville (10,547公里 away) is the far-away foreign place with temperatures most similar to 北京市 (view comparison).

云彩

在北京市,天空被云彩覆盖的平均百分比全年经历很小的季节性变化。

在北京市,一年中较晴朗的天气在9月8日前后开始,持续5.6个月,在2月25日前后终止。 12月12日是一年中最晴朗的日子77%的时间天空晴朗大部分晴朗部分多云23%的时间多云大部分多云

一年中较多云的天气在2月25日前后开始,持续6.5个月,在9月8日前后终止。 6月18日是一年中最多云的日子42%的时间天空多云大部分多云58%的时间晴朗大部分晴朗部分多云

Cloud Cover Categories

Cloud Cover Categories in 北京市较晴朗较晴朗较多云1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月0%100%10%90%20%80%30%70%40%60%50%50%60%40%70%30%80%20%90%10%100%0%12月12日77%12月12日77%6月18日58%6月18日58%9月8日67%9月8日67%2月25日68%2月25日68%晴天大部分晴天部分多云大部分多云阴天
在每一个云盖带度过的时间百分比(按照天空覆盖云彩的百分比分类):clear < 20% < 大部晴朗 < 40% < 部分多云 < 60% < 大部多云 < 80% < 多云

降水

潮湿的日子是至少有1毫米水分或水分当量降水的日子。 在北京市,出现潮湿天气的机率全年变化很大。

较潮湿的季节持续3.4个月,从6月4日9月16日,某一特定日子潮湿的机率超过20%。 潮湿天气的机率最高为39%,在7月28日

较干燥的季节持续8.6个月,从9月16日6月4日。 潮湿天气的机率最小为0%,在12月11日

我们将潮湿的天气区分为仅下雨仅下雪雨夹雪。 根据本分类,在北京市,最常见的降水形式全年变化。

仅下雨9.9个月期间最常见,从2月4日12月3日。 一天出现仅下雨的最高机率为39%,在7月28日

仅下雪2.1个月期间最常见,从12月3日2月4日。 一天出现仅下雪的最高机率为1%,在1月4日

每日降水机率

观察到不同类型降水的天数百分比(不包括微量):仅为雨水、仅为雪水和雨雪混合(同一天既下雨又下雪)。

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,。 北京市的每月降雨量有极大季节性变化。

一年的多雨阶段持续6.7个月,从4月7日10月28日,其相关31天的降雨量至少为13毫米。 在以7月24日为中心的31天期间降雨最多,平均总累计雨量为138毫米

一年中最少降雨的阶段持续5.3个月,从10月28日4月7日最少雨的日期在1月12日前后,平均总累计降雨量为0毫米

平均月降雨量

用第25-75和第10-90百分位区间表示在滑动31天期间累积、以相关日期为中心的平均降雨(实线)。 细虚线是对应的平均水当量降雪。

太阳

北京市的白天长度全年变化很大。 2018年年,最短的一天是12月22日,有9小时20分钟的日光;最长的一天是6月21日,有15小时0分钟的日光。

日光和曙光/暮光时数

北京市的日光和曙光/暮光时数1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月0小时24小时4小时20小时8小时16小时12小时12小时16小时8小时20小时4小时24小时0小时12小时7分钟3月21日12小时7分钟3月21日15小时0分钟6月21日15小时0分钟6月21日12小时11分钟9月23日12小时11分钟9月23日9小时20分钟12月22日9小时20分钟12月22日夜晚夜晚白天
可见太阳的时数(黑线)。 从下(最深的黄色)至上(最深的灰色),颜色带表示:全日光、曙光/暮光(民用、航海和天文)和全黑夜。

最早的日出日期和时间6月14日 上午4:45最晚的日出时间比最早的日出时间晚2小时51分钟,在1月5日 上午7:36最早的日落日期和时间12月7日 下午4:49最晚的日落时间比最早的日落时间晚2小时58分钟,在6月28日 下午7:47

2018年年 北京市没有夏令时(DST)。

伴有曙光/暮光的日出和日落

北京市伴有曙光/暮光的日出和日落1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月上午12时上午2时上午4时上午6时上午8时上午10时下午12时下午2时下午4时下午6时下午8时下午10时上午12时6月14日上午4:456月14日上午4:45下午7:476月28日下午7:476月28日12月7日下午4:4912月7日下午4:49上午7:361月5日上午7:361月5日白天夜晚夜晚夜晚夜晚午夜午夜中午日出日落
2018年年的太阳日。 从下至上,黑线是前一个日照午夜、日出、日照中午、日落和下一个日照午夜。 白天、曙光/暮光(民用、航海和天文)和夜晚用从黄色到灰色颜色带表示。

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。

北京市的感知湿度有极大季节性变化。

一年的较闷热阶段持续3.0个月,从6月12日9月11日,在此阶段至少有22%的时间舒适度为闷热压抑难受22%。 一年中最闷热的一天7月29日88%的时间会出现闷热气况。

一年中最不闷热的一天2月17日,该日基本未听说过有闷热气况。

湿度舒适水平

北京市的湿度舒适水平闷热1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2月17日0%2月17日0%88%7月29日88%7月29日6月12日22%6月12日22%9月11日22%9月11日22%极为难受极为难受闷热难受闷热难受闷热闷热干燥干燥潮湿潮湿舒适舒适
在不同湿度舒适度度过的时间百分比(按照露点分类):干燥 < 13°C < 舒适 < 16°C < 潮湿 < 18°C < 闷热 < 21°C < 压抑 < 24°C < 难受。

刮风

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。

在北京市,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5.1个月,从1月6日6月9日,平均风速超过每小时11.5公里。 一年中最多风的一天是4月20日,平均小时风速为每小时14.6公里

一年中较平静的阶段持续6.9个月,从6月9日1月6日。 一年中最平静的一天是8月16日,平均小时风速为每小时8.5公里

平均风速

北京市的平均风速多风1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月每小时0公里每小时2公里每小时4公里每小时6公里每小时8公里每小时10公里每小时12公里每小时14公里每小时16公里每小时18公里每小时20公里每小时22公里每小时24公里4月20日每小时14.6公里4月20日每小时14.6公里8月16日每小时8.5公里8月16日每小时8.5公里1月6日每小时11.5公里1月6日每小时11.5公里6月9日每小时11.5公里6月9日每小时11.5公里
用第25-75和第10-90百分位区间表示的每小时平均风速(深灰色线条)。

北京市占主导地位的平均小时风向全年变化。

风经常来自南面,持续5.4个月,从4月17日9月30日,峰值百分比为52%,在7月27日。 风经常来自北面,持续6.6个月,从9月30日4月17日,峰值百分比为52%,在1月1日

风向

北京市的风向1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月0%100%20%80%40%60%60%40%80%20%100%0%西
平均风向的时数百分比来自四个主要风向(北、东、南和西),不包括平均风速低于每小时2公里的时数。 边界上的浅色区域是在隐含中间方向(东北、东南、西南和西北)度过的时数百分比。

Best Time of Year to Visit

To characterize how pleasant the weather is in 北京市 throughout the year, we compute two travel scores.

The tourism score favors clear, rainless days with perceived temperatures between 18°C and 27°C. Based on this score, the best times of year to visit 北京市 for general outdoor tourist activities are from mid 五月 to late 六月和from mid 八月 to late 九月, with a peak score in the first week of 九月.

Tourism Score

Tourism Score in 北京市best time1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月02468107.37.30.00.07.17.15.85.8precipitationprecipitationcloudscloudstemperaturetemperaturetourism score
The tourism score (filled area), and its constituents: the temperature score (red line), the cloud cover score (blue line), and the precipitation score (green line).

The beach/pool score favors clear, rainless days with perceived temperatures between 24°C and 32°C. Based on this score, the best time of year to visit 北京市 for hot-weather activities is from mid 六月 to late 八月, with a peak score in the last week of 七月.

Beach/Pool Score

Beach/Pool Score in 北京市best time1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月02468106.66.60.00.0 precipitationprecipitationcloudscloudstemperaturetemperaturebeach/pool score
The beach/pool score (filled area), and its constituents: the temperature score (red line), the cloud cover score (blue line), and the precipitation score (green line).

Methodology

For each hour between 上午8:00 and 下午9:00 of each day in the analysis period (1980年 to 2016年), independent scores are computed for perceived temperature, cloud cover, and total precipitation. Those scores are combined into a single hourly composite score, which is then aggregated into days, averaged over all the years in the analysis period, and smoothed.

Our cloud cover score is 10 for fully clear skies, falling linearly to 9 for mostly clear skies, and to 1 for fully overcast skies.

Our precipitation score, which is based on the three-hour precipitation centered on the hour in question, is 10 for no precipitation, falling linearly to 9 for trace precipitation, and to 0 for 1毫米 of precipitation or more.

Our tourism temperature score is 0 for perceived temperatures below 10°C, rising linearly to 9 for 18°C, to 10 for 24°C, falling linearly to 9 for 27°C, and to 1 for 32°C or hotter.

Our beach/pool temperature score is 0 for perceived temperatures below 18°C, rising linearly to 9 for 24°C, to 10 for 28°C, falling linearly to 9 for 32°C, and to 1 for 38°C or hotter.

生长季节

Definitions of the growing season vary throughout the world, but for the purposes of this report, we define it as the longest continuous period of non-freezing temperatures (≥ 0°C) in the year (the calendar year in the Northern Hemisphere, or from 7月1日 until 6月30日 in the Southern Hemisphere).

The growing season in 北京市 typically lasts for 7.5个月 (229天), from around 3月22日 to around 11月6日, rarely starting before 3月7日 or after 4月7日, and rarely ending before 10月23日 or after 11月21日.

Time Spent in Various Temperature Bands and the Growing Season

Time Spent in Various Temperature Bands and the Growing Season in 北京市生长季节1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月0%100%10%90%20%80%30%70%40%60%50%50%60%40%70%30%80%20%90%10%100%0%50%3月22日50%3月22日50%11月6日50%11月6日90%4月7日90%4月7日90%10月23日90%10月23日10%3月7日10%3月7日10%11月21日10%11月21日0%12月18日0%12月18日7月20日100%7月20日100%冰冻很冷寒冷凉爽舒适暖和极冷酷热
The percentage of time spent in various temperature bands: frigid < -9°C < freezing < 0°C < very cold < 7°C < cold < 13°C < cool < 18°C < comfortable < 24°C < warm < 29°C < hot < 35°C < sweltering. The black line is the percentage chance that a given day is within the growing season.

Growing degree days are a measure of yearly heat accumulation used to predict plant and animal development, and defined as the integral of warmth above a base temperature, discarding any excess above a maximum temperature. In this report, we use a base of 10°C and a cap of 30°C.

Based on growing degree days alone, the first spring blooms in 北京市 should appear around 4月4日, only rarely appearing before 3月27日 or after 4月13日.

Growing Degree Days

The average growing degree days accumulated over the course of the year, with 25th to 75th and 10th to 90th percentile bands.

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较大季节性变化。

一年中较明亮的阶段持续3.5个月,从4月13日7月27日,每平方米平均每日入射短波能量超过5.8千瓦时。 一年中最明亮的一天是5月30日,平均能量为6.7千瓦时

一年中较黑暗的阶段持续3.1个月,从11月1日2月4日,每平方米平均每日入射短波能量低于3.2千瓦时。 一年中最黑暗的一天是12月19日,平均能量为2.3千瓦时

平均每日入射短波太阳能

用第25-75和第10-90百分位区间表示的每平方米达到地面的平均每日短波太阳能(橘黄线条)。

地形

在本报告中,北京市的地理坐标是纬度39.908°、经度116.397°和海拔51米。

北京市3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47米,平均海拔为52米16公里以内还仅包括最适度的海拔变化(105米)。 80公里以内仅包括最适度的海拔变化(2,116米)。

北京市 3公里以内的区域被人造面积100%)覆盖,16公里以内的区域被人造面积91%)覆盖,80公里以内的区域被农田45%)和树木27%)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北京市的典型天气。

温度和露点

有2个足够近的气象站,可帮助我们对北京市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,对气象站与北京市之间的海拔差异进行纠正。

北京市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, 权重与北京市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:北京首都国际机场 (91%、25公里、东北)和天津滨海国际机场 (9%、119公里、东南).

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《太阳、月亮和行星天文表》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。

土地使用数据来自美国食品与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。

地图是 © Esri,其中数据来自《国家地理》、Esri、DeLorme、NAVTEQ、UNEP-WCMC、USGS、NASA、 ESA、METI、NRCAN、GEBCO、NOAA和iPC。

Disclaimer

The information on this site is provided as is, without any assurances as to its accuracy or suitability for any purpose. Weather data is prone to errors, outages, and other defects. We assume no responsibility for any decisions made on the basis of the content presented on this site.

We draw particular cautious attention to our reliance on the MERRA-2 model-based reconstructions for a number of important data series. While having the tremendous advantages of temporal and spatial completeness, these reconstructions: (1) are based on computer models that may have model-based errors, (2) are coarsely sampled on a 50 km grid and are therefore unable to reconstruct the local variations of many microclimates, and (3) have particular difficulty with the weather in some coastal areas, especially small islands.

We further caution that our travel scores are only as good as the data that underpin them, that weather conditions at any given location and time are unpredictable and variable, and that the definition of the scores reflects a particular set of preferences that may not agree with those of any particular reader.