Calculadora de amplitude térmica mensal
Doze meses temperados com máximas médias de 4 a 29 °C e mínimas de −3 a 17 °C dão amplitudes mensais de 7 a 12 graus e uma média anual de pouco menos de 10. Compare estações ou décadas na mesma escala. Grátis no seu navegador.
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A amplitude térmica mensal é a diferença entre a temperatura máxima média de um mês e sua temperatura mínima média. Climatologistas, agrônomos e analistas de energia em edifícios usam esse intervalo por mês, e a média aritmética desses intervalos ao longo de um ano, como assinatura compacta de continentalidade, nebulosidade e resfriamento radiativo. Uma estação marítima mantém noites amenas e dias moderados, de modo que as amplitudes mensais ficam pequenas; um interior continental seco oscila com mais força e a mesma estatística se abre. Esta calculadora de amplitude térmica mensal aceita dois arrays paralelos —máximas médias mensais e mínimas médias mensais—, calcula a amplitude de cada mês como máxima menos mínima e devolve a amplitude média anual como média desses valores mensais.
O que a amplitude térmica mensal mede e como se forma a média anual
A amplitude térmica mensal é uma estatística usual de normais climáticas, não o tempo de um único dia. Para cada mês do calendário você toma a média das temperaturas máximas diárias daquele mês e a média das mínimas diárias, e depois subtrai. O resultado é o envelope típico dia–noite daquele mês, já médio sobre os dias que entraram na média mensal.
A amplitude média anual é então a média aritmética desses envelopes mensais. Essa construção em dois passos é como anuários climáticos, discussões de continentalidade e muitas notas agronômicas de estresse térmico informam a amplitude térmica. É uma intenção de busca distinta da amplitude térmica diária de um dia nomeado: uma série diária responde quanto ontem oscilou, enquanto uma série de amplitude térmica mensal responde quão largo é o envelope diário típico em janeiro, em julho e, em média, ao longo do ano.
Climas marítimos, nublados ou úmidos comprimem as amplitudes mensais; secos, de grande altitude ou fortemente continentais as abrem. Você pode comparar duas estações, ou a mesma estação ao longo de décadas, alimentando suas máximas e mínimas médias mensais na mesma identidade. Esta calculadora não converte unidades, não preenche meses ausentes nem inventa um décimo terceiro valor quando você envia onze; ela apenas avalia A_i igual a Tmax_mean_i menos Tmin_mean_i e a média desses A_i.
Mantenha todos os valores na mesma unidade —quase sempre graus Celsius no trabalho climático operacional— e mantenha os dois arrays alinhados mês a mês para que a média anual seja uma média verdadeira de envelopes emparelhados, e não uma mistura de estações sem relação.
Quem usa a amplitude térmica mensal
Modelos agrícolas e de fenologia usam a média anual das amplitudes mensais como proxy de continentalidade ou nebulosidade quando faltam dados completos de radiação. Estudos de energia e conforto em edifícios comparam envelopes mensais entre sítios costeiros e interiores para dimensionar estratégias de ventilação noturna ou aquecimento. Laboratórios de ensino e geradores de provas precisam de um oráculo determinístico que rejeite arrays mensais desalinhados em vez de fazer em silêncio a média de um emparelhamento de valores sobrantes.
Cadernos de pesquisa que reprocessam normais climáticas mensais históricas podem avaliar em lote a amplitude média anual de muitas estações sem montar um kit climático completo. Mantenha os dois arrays mensais com o mesmo comprimento, conserve a máxima média de cada mês pelo menos igual à mínima média, fixe a média anual arredondada nos testes e você obtém estatísticas de amplitude térmica mensal reproduzíveis para cursos, documentação e workers de borda sem enviar uma biblioteca de meteorologia a cada cliente.
Casos de uso
Normais climáticas e painéis de estação
Calcule a amplitude térmica de cada mês e a média anual a partir de arquivos de Tmax e Tmin médios mensais para tabelas de normais climáticas e painéis de continentalidade.
Agricultura, edifícios e comparação de sítios
Compare os envelopes mensais e sua média anual entre sítios costeiros e interiores como proxy simples de umidade, nebulosidade e resfriamento noturno.
Perguntas frequentes
O que acontece se os arrays mensais tiverem comprimentos diferentes?
Uma série de máximas mais longa ou mais curta que a de mínimas não pode ser emparelhada mês a mês e não é cobrada.
Isso é o mesmo que a amplitude térmica diária?
Não. A amplitude térmica diária é um máximo menos mínimo diário. Esta calculadora usa máximas médias mensais e mínimas médias mensais e depois faz a média dessas amplitudes mensais sobre a série.
Quais unidades de temperatura devo usar?
Use a mesma unidade para cada valor dos dois arrays, tipicamente °C.
Como é calculada a amplitude térmica média anual?
Para cada mês, a mínima média é subtraída da máxima média, e depois se calcula a média dos resultados. No exemplo temperado, as amplitudes vão de 7 a 12 e somam 119, então a média anual é 119/12, pouco menos de 10 graus.
O que uma amplitude térmica grande diz sobre um clima?
Indica um local seco, alto ou muito continental, onde os dias esquentam e as noites esfriam com força. Climas marítimos, nublados ou úmidos mantêm amplitudes pequenas, por isso o número funciona como sinal rápido de continentalidade.
Ferramentas relacionadas
Para desenvolvedores — acesso via API
Tudo nesta página está disponível via API. Esta seção é para equipes que querem integrar a ferramenta aos próprios sistemas; quem não precisa disso pode simplesmente usar a ferramenta acima.
Endpoint
Autenticação por token Bearer. Um único POST coloca a tarefa na fila; o resultado chega por webhook ou link assinado.
Chame do seu código
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/earth/thermal-amplitude-series \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"t_max_mean":[4,6,11,16,21,26,29,28,23,17,10,5],"t_min_mean":[-3,-2,1,5,10,14,17,16,12,7,2,-2]}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/earth/thermal-amplitude-series", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"t_max_mean": [
4,
6,
11,
16,
21,
26,
29,
28,
23,
17,
10,
5
],
"t_min_mean": [
-3,
-2,
1,
5,
10,
14,
17,
16,
12,
7,
2,
-2
]
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/earth/thermal-amplitude-series",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"t_max_mean": [
4,
6,
11,
16,
21,
26,
29,
28,
23,
17,
10,
5
],
"t_min_mean": [
-3,
-2,
1,
5,
10,
14,
17,
16,
12,
7,
2,
-2
]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/earth/thermal-amplitude-series", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"t_max_mean":[4,6,11,16,21,26,29,28,23,17,10,5],"t_min_mean":[-3,-2,1,5,10,14,17,16,12,7,2,-2]}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"t_max_mean":[4,6,11,16,21,26,29,28,23,17,10,5],"t_min_mean":[-3,-2,1,5,10,14,17,16,12,7,2,-2]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/earth/thermal-amplitude-series", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Exemplo de requisição
{
"t_max_mean": [
4,
6,
11,
16,
21,
26,
29,
28,
23,
17,
10,
5
],
"t_min_mean": [
-3,
-2,
1,
5,
10,
14,
17,
16,
12,
7,
2,
-2
]
}Exemplo de resposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "earth.thermal_amplitude_series",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}A API é assíncrona: cada chamada devolve um task_id na hora. Se preferir polling, consulte o status a até 1 requisição por segundo.
Preço
Preço publicado, sem tokens nem créditos escondidos. Tarefa que falha não é cobrada.
Erros
| HTTP | Código | O que significa |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Token ausente ou inválido. Confira o header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Saldo insuficiente para esta tarefa. Faça uma recarga e tente de novo. |
404 | unknown_type | Esse tipo de tarefa não existe. Confira o campo type no catálogo. |
429 | rate_limited | Muitas requisições em pouco tempo. Espere um instante e tente de novo. |
Notas técnicas
Quando os dois arrays diferem em comprimento, a tarefa falha com invalid_input para que os pipelines nunca emparelhem a máxima de janeiro com a mínima de fevereiro.
Contrato de entrada, forma da resposta e comportamento de erro
Aceitam-se pelo menos um mês e no máximo cento e vinte meses, de modo que uma década de normais climáticas mensais pode ser avaliada em uma chamada. Cadeias numéricas são convertidas quando se interpretam como decimais finitos. Se a máxima média de qualquer mês ficar estritamente abaixo da mínima média correspondente, a solicitação também é rejeitada para que uma amplitude negativa sem sentido nunca entre na média anual. Todas as saídas numéricas são arredondadas a doze casas decimais para goldens estáveis entre runtimes. Exemplo: doze meses temperados com máximas quatro, seis, onze, dezesseis, vinte e um, vinte e seis, vinte e nove, vinte e oito, vinte e três, dezessete, dez e cinco contra mínimas menos três, menos dois, um, cinco, dez, quatorze, dezessete, dezesseis, doze, sete, dois e menos dois produzem amplitudes mensais de sete a doze e uma média anual de cento e dezenove doze avos. Envie por POST um corpo JSON com dois arrays obrigatórios do mesmo comprimento: t_max_mean, as máximas médias mensais ordenadas, e t_min_mean, as mínimas médias mensais ordenadas. Cada campo também pode usar aliases comuns como tmax_mean, max_mean ou monthly_max para as máximas e tmin_mean, min_mean ou monthly_min para as mínimas; os nomes canônicos permanecem t_max_mean e t_min_mean. Arrays ausentes, valores que não sejam arrays, séries vazias, entradas não finitas e magnitudes acima de um milhão falham com invalid_input nomeando o problema. Em sucesso o corpo inclui month_count; annual_average_amplitude como média aritmética das amplitudes mensais; sum_amplitude; min_amplitude e max_amplitude da série; unit temperature_degrees; strings formula e equation para exibição; um array monthly ecoando cada índice de mês baseado em um com o t_max_mean, t_min_mean e amplitude arredondados; e steps para interfaces de ensino. Validação falha não é cobrada; chamadas analíticas bem-sucedidas usam o preço base publicado US$ 0,002 sem tokens de modelo nem rede de saída.
Onde uma API de série de amplitude térmica mensal se paga
Painéis climáticos frequentemente precisam de uma coluna de amplitude mensal ao lado da temperatura média e dos totais de precipitação; chamar um endpoint parse pequeno evita embutir a lógica de intervalos em cada linguagem que toca o feed da estação. Como a implementação é parse pura tier A, cada chamada bem-sucedida custa US$ 0,002 sem latência de IA.
Casos de integração
Ensino e oráculos de controle de qualidade
Dê aos alunos uma verificação determinística da amplitude térmica mensal e rejeite qualquer pedido em que os dois arrays mensais diferem em comprimento como invalid_input.
Perguntas técnicas
Como calcular a amplitude térmica mensal e a média anual?
Envie t_max_mean e t_min_mean como dois arrays do mesmo comprimento. Para cada mês A = t_max_mean − t_min_mean; a API devolve essas amplitudes mensais e annual_average_amplitude como sua média aritmética.
Quanto custa a calculadora de amplitude térmica mensal?
A ferramenta do navegador é gratuita. Pedidos API usam saldo pré-pago a US$ 0,002 por chamada bem-sucedida; entrada inválida não é cobrada.