Sardar Vallabhbhai Patel International Airport的全年气候和平均天气 印度Sardar Vallabhbhai Patel International Airport雨季闷热难受和大部分多云，旱季大部分晴天，全年热。 在一年中，气温通常在13°C到41°C之间变化，极少低于10°C或高于44°C。 根据沙滩/泳池得分，拜访Sardar Vallabhbhai Patel International Airport开展热天活动的最佳时间是从二月下旬至四月中旬和从十月中旬至十一月上旬。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport的平均温度炎热季节持续2.2个月，从4月7日到6月14日，每日平均高温超过38°C。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport一年中最热的月份是 五月，平均高温为 41°C，平均低温为 28°C。 凉爽季节持续2.2个月，从12月6日到2月12日，每日平均高温低于30°C。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport一年中最冷的月份是 一月，平均低温为 13°C，平均高温为 28°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。 尼日尔、Gouré（距此6,614公里）是同Sardar Vallabhbhai Patel International Airport气温最相似的遥远的海外城市（查看对比）。 
将Sardar Vallabhbhai Patel International Airport与另一城市相比较：云彩在Sardar Vallabhbhai Patel International Airport，天空被云彩覆盖的平均百分比全年经历极大的季节性变化。 在Sardar Vallabhbhai Patel International Airport，一年中较晴朗的天气在9月14日前后开始，持续9.0个月，在6月12日前后终止。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport一年中最晴朗的月份是 二月，天空平均 88% 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6月12日前后开始，持续3.0个月，在9月14日前后终止。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport一年中最多云的月份是 七月，天空平均 71% 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Sardar Vallabhbhai Patel International Airport，出现潮湿天气的机率全年变化很大。 较潮湿的季节持续2.7个月，从6月21日到9月12日，某一特定日子潮湿的机率超过23%。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport潮湿天数最多的月份是 七月，平均 12.6天 天的降雨量为 1毫米 或以上。 较干燥的季节持续9.3个月，从9月12日到6月21日。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport潮湿天数最少的月份是 十二月，平均 0.2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。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport仅下雨的天数最多的月份是 七月，有 12.6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46%，在7月28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，。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport的每月降雨量有极大季节性变化。 一年的多雨阶段持续5.1个月，从5月16日到10月19日，其相关31天的降雨量至少为13毫米。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport雨水最多的月份是 七月，平均降雨量为 228毫米。 一年中最少降雨的阶段持续6.9个月，从10月19日到5月16日。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport雨水最少的月份是 一月，平均降雨量为 1毫米。
太阳Sardar Vallabhbhai Patel International Airport的白天长度全年变化。 2024年年，最短的一天是12月21日，有10小时43分钟的日光；最长的一天是6月21日，有13小时33分钟的日光。
最早的日出日期和时间是6月8日 上午5:53，最晚的日出时间比最早的日出时间晚1小时30分钟，在1月15日 上午7:22。 最早的日落日期和时间是11月28日 下午5:52，最晚的日落时间比最早的日落时间晚1小时36分钟，在7月3日 下午7:29。 2024年年 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport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。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport的感知湿度有极大季节性变化。 一年的较闷热阶段持续6.0个月，从4月26日到10月26日，在此阶段至少有26%的时间舒适度为闷热、压抑或难受26%。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport闷热天数最多的月份是 八月，有 30.9天 天闷热或更糟。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport闷热天数最少的月份是 二月，有 0.3天 天闷热或更糟。
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Sardar Vallabhbhai Patel International Airport，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3.9个月，从4月23日到8月20日，平均风速超过每小时13.4公里。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport一年中最多风的月份是 六月，平均小时风速为 每小时18.6公里。 一年中较平静的阶段持续8.1个月，从8月20日到4月23日。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport一年中最平静的月份是 十月，平均小时风速为 每小时8.3公里。
Sardar Vallabhbhai Patel International Airport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7.0个月，从3月7日到10月8日，峰值百分比为85%，在5月13日。 风经常来自东面，持续2.4个月，从10月8日到12月20日，峰值百分比为55%，在11月7日。 风经常来自北面，持续2.6个月，从12月20日到3月7日，峰值百分比为46%，在1月1日。 最佳拜访时间为了描绘Sardar Vallabhbhai Patel International Airport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Sardar Vallabhbhai Patel International Airport开展一般户外旅游活动的最佳时间是从十一月上旬至三月上旬，其中得分最高的是二月第一周。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport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Sardar Vallabhbhai Patel International Airport开展热天活动的最佳时间是从二月下旬至四月中旬和从十月中旬至十一月上旬，其中得分最高的是三月第三周。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport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。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport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经历较大季节性变化。 一年中较明亮的阶段持续2.4个月，从3月26日到6月8日，每平方米平均每日入射短波能量超过7.0千瓦时。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport一年中最明亮的月份是 五月，日照度为 7.5千瓦时。 一年中较黑暗的阶段持续2.5个月，从11月8日到1月24日，每平方米平均每日入射短波能量低于5.2千瓦时。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport一年中最黑暗的月份是 十二月，日照度为 4.6千瓦时。
地形在本报告中，Sardar Vallabhbhai Patel International Airport的地理坐标是纬度23.077°、经度72.635°和海拔53米。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport3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32米，平均海拔为56米。 16公里以内还仅包括最适度的海拔变化（69米）。 80公里以内仅包括最适度的海拔变化（297米）。 Sardar Vallabhbhai Patel International Airport 3公里以内的区域被人造表面（96%）覆盖，16公里以内的区域被农田（56%）和人造表面（42%）覆盖，80公里以内的区域被农田（93%）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Sardar Vallabhbhai Patel International Airport的典型天气。 温度和露点Sardar Vallabhbhai Patel International Airport有一个在分析阶段内报告足够可靠的气象台，我们将其包括在了我们的网络中。 在可能的情况下，历史温度和露点测量直接来自该气象台。 这些记录来自美国国家海洋与大气管理局（NOAA）的综合陆地小时数据集，必要时依据国际民航组织（ICAO）航空例行天气报告（METAR）记录。 在该地点200公里以内没有我们网络中的其他气象台。 因此，如果该气象台出现缺失或错误测量的情况，我们则依据来自美国国家航空航天局（NASA）的MERRA-2现代再分析，按照该气象台与广域MERRA-2重建数值之间的典型季节和昼夜差异进行调整。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。 |
