Sāmarrā’ में जनवरी में मौसम इराकदैनिक उच्च तापमान 17°से॰ के आसपास होता है, विरले ही 12°से॰ से कम या 21°से॰ से अधिक होता है। 14 जनवरी को न्यूनतम दैनिक औसत उच्च तापमान 16°से॰ है। दैनिक निम्न तापमान 6°से॰ के आसपास है, विरले ही 2°से॰ से कम या 11°से॰ से अधिक जाता है। 11 जनवरी को न्यूनतम दैनिक औसत निम्न तापमान 6°से॰ है। संदर्भ के लिए, Sāmarrā’ में 22 जुलाई को, वर्ष के सर्वाधिक गर्म दिन तापमान आम तौर पर 29°से॰ से 43°से॰ तक के बीच रहता है, जबकि 11 जनवरी को, वर्ष के सबसे ठंडे दिन, यह 6°से॰ से 16°से॰ तक के बीच रहता है। नीचे दिया गया चित्र आपको जनवरी में केंद्रित वर्ष की तिमाही के लिए प्रति घंटा औसत तापमान का संक्षिप्त लक्षण वर्णन दिखाता है। क्षैतिज अक्ष दिन है, लंबवत अक्ष दिन का घंटा है, और रंग उस घंटे और दिन के लिए औसत तापमान है। फ़ीनिक्स, संयुक्त राज्य (12,099 किलोमीटर दूर) is दूरवर्ती विदेशी स्थान place जहाँ Sāmarrā’ से सर्वाधिक सदृश तापमान हैं (तुलना देखें)। बादलजनवरी में Sāmarrā’ में माह अनिवार्य रूप से स्थिर बादलों के आवरण से गुजरता है, जिसमें आकाश के पूर्णतया या अधिकांशतः बादलों से ढके होने के समय की प्रतिशतता पूरे माह में लगभग 31% बनी रहती है। साफ, अधिकांशतः साफ, या आंशिक रूप से बादल वाली स्थितियों 71% समय सहित, माह का सबसे साफ दिन 31 जनवरी होता है। संदर्भ के लिए, 14 दिसंबर को, वर्ष के सर्वाधिक बादलों से घिरे हुए दिन, पूर्णतया या अधिकांशतः बादलों से ढके होने की स्थितियों की संभावना 35% होती है, जबकि 10 जुलाई को, वर्ष के सबसे साफ दिन, साफ, अधिकांशतः साफ, या अंशतः साफ आकाश होने की संभावना 100% होती है। वर्षणगीला दिन वह दिन होता है जिसमें कम से कम 1 मिलीमीटर तरल या तरल-समकक्ष वर्षण होता है। Sāmarrā’ में, जनवरी के दौरान वर्षा वाले दिन की संभावना अनिवार्य रूप से स्थिर होती है जो कि पूरे समय 12% बनी रहती है। संदर्भ के लिए, 7 फ़रवरी को इस साल के वर्षा वाले दिन की उच्चतम दैनिक संभावना 14% है, और 30 जून को इसकी निम्नतम संभावना -0% है। वर्षामहीने के सकल योग में ही नहीं बल्कि महीने के भीतर भिन्नता दिखाने के लिए, हम प्रत्येक दिन के इर्दगिर्द केंद्रित चर 31-दिन की अवधि में संचित वर्षा दिखाते हैं। जनवरी के दौरान Sāmarrā’ में औसत चर 31-दिन वर्षा अनिवार्य रूप से स्थिर रहती है, यह पूरे समय लगभग 19 मिलीमीटर रहती है, और विरले ही 43 मिलीमीटर से ज्यादा या 3 मिलीमीटर से कम होती है। सूर्यSāmarrā’ में जनवरी के दौरान, दिन की लंबाई बढ़ती हुई होती है। महीने की शुरुआत से अंत तक, दिन की लंबाई 35 मिनट तक बढ़ती है, जिसका अर्थ 1 मिनट और 10 सेकंड की औसत दैनिक बढ़त और 8 मिनट और 8 सेकंड की साप्ताहिक बढ़त है। 9 घंटे और 55 मिनट सूर्य के प्रकाश सहित, 1 जनवरी महीने का सबसे छोटा दिन है और 10 घंटे और 30 मिनट सूर्य के प्रकाश सहित, 31 जनवरी सबसे लंबा दिन है। Sāmarrā’ में माह का सबसे देर से सूर्योदय 8 जनवरी को 7:11 पूर्वाह्न बजे होता है और सबसे जल्दी सूर्योदय 31 जनवरी को 8 मिनट पहले 7:03 पूर्वाह्न पर होता है। शीघ्रातिशीघ्र सूर्यास्त 1 जनवरी को 5:05 अपराह्न बजे है और सबसे देर से होने वाला सूर्यास्त 28 मिनट पर होता है जो कि 31 जनवरी को 5:32 अपराह्न पर होता है। 2024 के दौरान Sāmarrā’ में डेलाइट सेविंग टाइम नहीं पाया गया। संदर्भ के लिए, 20 जून पर, वर्ष के सबसे लंबे दिन, सूर्य 4:52 पूर्वाह्न पर उदय होता है और 7:19 अपराह्न बजे, 14 घंटे और 26 मिनट बाद अस्त होता है जबकि 21 दिसंबर को, वर्ष के सबसे छोटे दिन, यह 7:06 पूर्वाह्न बजे उदय होता है, और 4:58 अपराह्न बजे 9 घंटे और 52 मिनट बाद अस्त होता है। नीचे दिया गया आंकड़ा रिपोर्टिंग अवधि में हर दिन के हर घंटे के लिए सूर्य की ऊंचाई (क्षितिज के ऊपर सूर्य का कोण) और अज़ीमुथ (इसके कंपास असर) का एक कॉम्पैक्ट प्रतिनिधित्व प्रस्तुत करता है। क्षैतिज अक्ष वर्ष का दिन है और लंबवत अक्ष दिन का घंटा है। उस दिन के किसी दिए गए दिन और घंटे के लिए, पृष्ठभूमि का रंग उस समय सूर्य के दिगंश को दर्शाता है। काली आइसोलाइन निरंतर सौर उन्नयन की आकृति हैं। चंद्रमानीचे दिया गया चित्र जनवरी 2024 के लिए महत्वपूर्ण चंद्र आंकड़ों का संक्षिप्त चित्रण प्रस्तुत करता है। क्षैतिज अक्ष दिन है, ऊर्ध्वाधर अक्ष दिन का घंटा है, और रंगीन क्षेत्र उसे इंगित करते हैं जब चंद्रमा क्षितिज से ऊपर होता है। ऊर्ध्वाधर सलेटी बार (नए चंद्रमा) और नीले बार (पूर्ण चंद्रमा) चंद्रमा के प्रमुख चरण दर्शाते है । प्रत्येक बार से जुड़ा लेबल वह तारीख और समय को दर्शाता है जब संबंधित चरण प्राप्त किया जाता है, और संबद्ध समय लेबल निकटतम समय अंतराल के लिए चंद्रमा के उदय और अस्त समय को इंगित करता है जिसमें चंद्रमा क्षितिज से ऊपर हो।
आर्द्रताहम आर्द्रता सहजता स्तर को ओस बिंदु पर आधारित करते हैं, क्योंकि यह निर्धारित करता है कि पसीना त्वचा से वाष्पित हो पाएगा, जिससे शरीर ठंडा हो जाएगा। कम ओस अंक से अधिक शुष्क और उच्च ओस अंक से अधिक आर्द्र महसूस किया जाता है। तापमान के विपरीत, जो आम तौर पर रात और दिन के बीच काफी बदलता है, ओस बिंदु अपेक्षाकृत अधिक धीरे बदलता है, इसलिए तापमान जहाँ रात में कम हो सकता है, वहीं उमस भरे दिन के बाद अकसर उमस भरी रात का सामना किया जाता है। जनवरी के दौरान Sāmarrā’ में संबंधित दिन के उमस भरा होने की संभावना अनिवार्य रूप से स्थिर रहती है, जो पूरा समय 0% रहती है। संदर्भ के लिए, 26 अक्तूबर को, वर्ष के सबसे अधिक उमस भरे दिन, दिन के 0% समय पर उमस भरी स्थितियां होती हैं, जबकि 1 जनवरी को, वर्ष के सबसे कम उमस भरे दिन, दिन के 0% समय पर उमस भरी स्थितियां होती हैं। हवाइस सेक्शन में जमीन के ऊपर 10 मीटर पर व्यापक-क्षेत्र प्रति घंटा औसत हवा वेक्टर (गति और दिशा) पर चर्चा करता है। किसी भी स्थान पर अनुभव की गई हवा स्थानीय स्थलाकृति और अन्य कारकों पर अत्यधिक निर्भर है, और तात्कालिक हवा गति और दिशा प्रति घंटा औसत से अधिक व्यापक रूप से बदलती हैं। जनवरी के दौरान Sāmarrā’ में औसत प्रति घंटा हवा की गति अनिवार्य रूप से स्थिर रहती है, जो पूरा समय 11.1 किलोमीटर प्रति घंटा से 0.3 किलोमीटर प्रति घंटा के भीतर बनी रहती है। संदर्भ के लिए, 28 जून को, वर्ष के सर्वाधिक हवादार दिन, दैनिक औसत हवा की गति 18.3 किलोमीटर प्रति घंटा होती है, जबकि 6 जनवरी को, वर्ष के सबसे शांत दिन दैनिक औसत हवा की गति 10.8 किलोमीटर प्रति घंटा होती है। जनवरी के दौरान 6 जनवरी को निम्नतम दैनिक औसत हवा गति 10.8 किलोमीटर प्रति घंटा होती है। 1 जनवरी को Sāmarrā’ में 40% के सर्वाधिक अनुपात सहित, प्रति घंटा औसत हवा की दिशा पूरे जनवरी के दौरान मुख्यतः उत्तर की ओर से बनी रहती है। कृषि का मौसमकृषि मौसम की परिभाषाएं दुनिया भर में बदलती हैं, परंतु इस रिपोर्ट के प्रयोजनों के लिए, हम इसे वर्ष में गैर-अत्यंत ठंडे तापमान (≥ 0°से॰) की सबसे लंबी सतत अवधि के रूप में परिभाषित करते हैं (उत्तरी गोलार्द्ध में कैलेंडर वर्ष, या दक्षिणी गोलार्द्ध में 1 जुलाई से 30 जून तक)। Sāmarrā’ में हालांकि ऐसा प्रत्येक वर्ष नहीं होता, सर्दियों में कुछ समय के लिए अत्यंत ठंडे तापमान देखे जाते हैं। कृषि मौसम में होने की सबसे कम संभावना वाला दिन 12 जनवरी है, जिसके ऐसा होने की संभावना 73% है। कृषि परिमाण दिनों को पौधों और पशु विकास का पूर्वानुमान करने के लिए वार्षिक गर्मी संचय के माप के रूप में इस्तेमाल किया जाता है, और इसे आधार तापमान के ऊपर उष्मा के अभिन्न अंग के रूप में परिभाषित किया गया है, जिसमें अधिकतम तापमान से ऊपर किसी भी अधिकता को छोड़ दिया जाता है। इस रिपोर्ट में हम 10°से॰ को आधार और 30°से॰ को सीमा के रूप में इस्तेमाल करते हैं। जनवरी के दौरान, Sāmarrā’ में औसत संचयी कृषि परिमाण के दिन धीरे-धीरे बढ़ते हुए हैं, जो महीने के दौरान 69°से॰ से बढ़कर, 2°से॰ से 72°से॰ तक increasing पहुंच जाते हैं। सौर ऊर्जाइस सेक्शन में कुल दैनिक आपतित शॉर्टवेव सौर ऊर्जा के व्यापक क्षेत्र में जमीन की सतह तक पहुंचने, दिन की अवधि में मौसमी भिन्नताओं का पूरा ध्यान रखने, क्षितिज के ऊपर सूर्य की ऊंचाई, और बादलों और अन्य वायुमंडलीय घटकों द्वारा अवशोषण पर चर्चा की गई है। शॉर्टवेव विकिरण में दृश्यमान प्रकाश और पराबैंगनी विकिरण शामिल है। जनवरी के दौरान, Sāmarrā’ में औसत दैनिक आपतित शॉर्टवेव सौर ऊर्जा धीरे-धीरे बढ़ती हुई होती है, जो कि इस महीने के दौरान 0.7 kWh से बढ़ती हुई 2.8 kWh से 3.6 kWh तक पहुंच जाती है। स्थलाकृतिइस रिपोर्ट के प्रयोजन के लिए, Sāmarrā’ के भौगोलिक निर्देशांक 34.196 अंश अक्षांश, 43.886 अंश रेखांश, और 80 मी ऊंचाई हैं। 32 मीटर के अधिकतम ऊंचाई परिवर्तन और समुद्र स्तर से ऊपर 75 मीटर की औसत ऊंचाई सहित Sāmarrā’ के 3 किलोमीटर के भीतर स्थालाकृति में ऊंचाई में केवल मामूली भिन्नताएं हैं। 16 किलोमीटर के भीतर (64 मीटर) की ऊंचाई पर केवल मामूली भिन्नताएं हैं। 80 किलोमीटर के भीतर (342 मीटर) की ऊंचाई पर केवल मामूली भिन्नताएं हैं। Sāmarrā’ के 3 किलोमीटर के भीतर का क्षेत्र बनावटी सतहें (41%), बंजर (27%), घास वाली वनस्पति (16%), और क्रॉपलैंड (14%) से, 16 किलोमीटर के भीतर का क्षेत्र क्रॉपलैंड (66%) और बंजर (16%) से और 80 किलोमीटर के भीतर का क्षेत्र क्रॉपलैंड (39%) और घास वाली वनस्पति (29%) से कवर्ड है। डेटा स्रोतयह रिपोर्ट Sāmarrā’ में 1 जनवरी 1980 से 31 दिसंबर 2016 तक के मौसम की ऐतिहासिक प्रति घंटा रिपोर्टों और मॉडल पुनर्निर्माण के सांख्यिकीय विश्लेषण के आधार पर विशिष्ट मौसम को दर्शाती है। तापमान और ओस बिंदुपर्याप्त रूप से आसपास ऐसे 2 मौसम स्टेशन हैं जो Sāmarrā’ में तापमान और ओस बिंदु के हमारे अनुमान में योगदान देते हैं। प्रत्येक स्टेशन के लिए, उस स्टेशन और Sāmarrā’ के बीच ऊंचाई के अंतर के लिए रिकॉर्ड्स को अंतर्राष्ट्रीय मानक वायुमंडल के अनुसार, और दोनों स्थानों के बीच MERRA-2 उपग्रह-युग पुनःविश्लेषण में मौजूद सापेक्ष परिवर्तन के माध्यम से सही किया जाता है। Sāmarrā’ में अनुमानित मान की गणना प्रत्येक स्टेशन से विशिष्ट योगदान के भारित औसत के रूप में की जाती है, जिसमें Sāmarrā’ और संबंधित स्टेशन के बीच की दूरी के विलोम में वजन आनुपातिक होता है। इस पुनर्निर्माण में योगदान देने वाले स्टेशन हैं:
यह जानने के लिए कि ये स्रोत एक-दूसरे से कितना सहमत हैं, आप Sāmarrā’ की तुलना और उन स्टेशनों को देख कर, कर सकते हैं जो इसके तापमान इतिहास और जलवायु के हमारे अनुमानों में योगदान करते हैं। कृपया ध्यान दें कि प्रत्येक स्रोत के योगदान को ऊंचाई और MERRA-2 डेटा में मौजूद सापेक्ष परिवर्तन के लिए समायोजित किया गया है। अन्य डेटासूर्य की स्थिति (जैसे, सूर्योदय और सूर्यास्त) से संबंधित सभी डेटा की गणना Jean Meeus की किताब Astronomical Algorithms 2nd Edition से प्राप्त खगोलीय सूत्रों का उपयोग की जाती है। बादल छाने, वर्षण, हवा की गति और दिशा, और सौर प्रवाह सहित अन्य सभी मौसम डेटा, नासा के MERRA-2 आधुनिक-युग के पूर्वव्यापी विश्लेषण से मिलता है। यह पुनः विश्लेषण 50 किलोमीटर ग्रिड पर दुनिया भर में मौसम के प्रति घंटा इतिहास को पुनर्निर्मित करने के लिए अत्याधुनिक वैश्विक मौसम विज्ञान संबंधी मॉडल में कई विस्तृत क्षेत्र मापों को जोड़ता है। भूमि उपयोग डेटा संयुक्त राष्ट्र के खाद्य और कृषि संगठन द्वारा प्रकाशित वैश्विक भूमि कवर शेयर डेटाबेस से आता है। ऊंचाई डेटा NASA की जेट प्रोपल्शन प्रयोगशाला द्वारा प्रकाशित, शटल रेडार स्थलाकृति मिशन (SRTM) से आता है। स्थानों और कुछ हवाई अड्डों के नाम, स्थान और समय क्षेत्र GeoNames भौगोलिक डेटाबेस से आते हैं। हवाई अड्डों और मौसम स्टेशनों के लिए समय क्षेत्र AskGeo.com द्वारा प्रदान किए जाते हैं। नक्शे ©OpenStreetMap योगदानकर्ता हैं। अस्वीकरणइस साइट पर जानकारी किसी भी प्रयोजन के लिए इसकी सटीकता या उपयुक्तता के रूप में किसी भी आश्वासन के बिना यथा रूप उपलब्ध करवाई गई है। मौसम डेटा में त्रुटियां, अनुपलब्धता, और अन्य दोष हो सकते हैं। हम इस साइट पर प्रस्तुत सामग्री के आधार पर लिए गए किसी भी निर्णय के लिए कोई जिम्मेदारी नहीं लेते हैं। कई महत्वपूर्ण डेटा शृंखला के लिए MERRA-2 मॉडल आधारित पुनर्निर्माण पर हमारी निर्भरता की ओर हम विशेष सतर्क ध्यान आकर्षित करते हैं। हालांकि इनमें सामयिक और स्थानिक पूर्णता के जबरदस्त लाभ हैं, परंतु फिर भी ये पुनर्निर्माण: (1) ऐसे कंप्यूटर मॉडल्स पर आधारित हैं जिनमें मॉडल आधारित त्रुटियों हो सकती हैं, (2) मोटे 50 किमी ग्रिड से नमूने के रूप में एकत्रित है और इसलिए कई सूक्ष्म जलवायु की स्थानीय विविधताओं के पुनर्निर्माण में असमर्थ हैं, और (3) कुछ तटीय क्षेत्रों विशेष रूप से छोटे द्वीपों के मौसम के संबंध विशेष रूप से मुश्किल का सामना करते हैं। हम आगे चेतावनी देते हैं कि हमारे यात्रा स्कोर केवल उस डेटा जितने अच्छे हैं जिस पर ये आधारित हैं, कि किसी भी स्थान और समय पर मौसम की स्थिति अप्रत्याशित और परिवर्तनीय होती है, और स्कोर की परिभाषा वरीयताओं के ऐसे विशेष सेट को दर्शाती है जिससे संबंधित विशेष पाठक शायद सहमत नहीं हों। कृपया हमारे सेवा की शर्तें पृष्ठ पर दी गई हमारी सभी शर्तों की समीक्षा करें। |