Calcolatore escursione termica mensile
Dodici mesi temperati con massime medie da 4 a 29 °C e minime da −3 a 17 °C danno escursioni mensili da 7 a 12 gradi e una media annua di poco inferiore a 10. Confronti stazioni o decenni sulla stessa scala. Gratis nel suo browser.
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L'escursione termica mensile è la differenza tra la temperatura massima media di un mese e la sua temperatura minima media. Climatologi, agronomi e analisti dell'energia degli edifici usano tale intervallo per mese, e la media aritmetica di tali intervalli su un anno, come firma compatta di continentalità, nuvolosità e raffreddamento radiativo. Una stazione marittima mantiene notti miti e giorni moderati, così le escursioni mensili restano piccole; un interno continentale secco oscilla con più forza e la stessa statistica si apre. Questo calcolatore di escursione termica mensile accetta due array paralleli —massime medie mensili e minime medie mensili—, calcola l'escursione di ogni mese come massimo meno minimo e restituisce l'escursione media annuale come media di tali valori mensili.
Cosa misura l'escursione termica mensile e come si forma la media annuale
L'escursione termica mensile è una statistica usuale delle normali climatiche, non il tempo di un solo giorno. Per ogni mese di calendario Lei prende la media delle temperature massime giornaliere di quel mese e la media delle minime giornaliere, poi sottrae. Il risultato è l'inviluppo tipico giorno–notte di quel mese, già mediato sui giorni che sono entrati nella media mensile.
L'escursione media annuale è quindi la media aritmetica di tali inviluppi mensili. Questa costruzione in due passi è il modo in cui gli annuari climatici, le discussioni di continentalità e molte note agronomiche di stress termico riportano l'escursione termica. È un'intenzione di ricerca distinta dall'escursione termica diurna di un giorno nominato: una serie giornaliera risponde di quanto ieri ha oscillato, mentre una serie di escursione termica mensile risponde quanto è largo l'inviluppo giornaliero tipico a gennaio, a luglio e, in media, sull'anno.
I climi marittimi, nuvolosi o umidi comprimono le escursioni mensili; quelli secchi, d'alta quota o fortemente continentali le aprono. Lei può confrontare due stazioni, o la stessa stazione su decenni, alimentando le massime e minime medie mensili nella stessa identità. Questo calcolatore non converte le unità, non colma i mesi mancanti e non inventa un tredicesimo valore quando Lei ne invia undici; valuta solo A_i uguale a Tmax_mean_i meno Tmin_mean_i e la media di tali A_i.
Conservi ogni valore nella stessa unità —quasi sempre gradi Celsius per il clima operativo— e tenga i due array allineati mese per mese affinché la media annuale sia una vera media di inviluppi abbinati e non un miscuglio di stagioni senza relazione.
Chi usa l’escursione termica mensile
I modelli agricoli e di fenologia usano la media annuale delle escursioni mensili come proxy di continentalità o nuvolosità quando mancano dati di radiazione completi. Gli studi di energia e comfort degli edifici confrontano gli inviluppi mensili tra siti costieri e interni per dimensionare strategie di ventilazione notturna o riscaldamento. Laboratori didattici e generatori di esami necessitano di un oracolo deterministico che rifiuti array mensili disallineati invece di mediare in silenzio un abbinamento di valori residui.
I notebook di ricerca che rielaborano normali climatiche mensili storiche possono valutare in batch l'escursione media annuale di molte stazioni senza erigere un toolkit climatico completo. Mantenga i due array mensili della stessa lunghezza, conservi la massima media di ogni mese almeno uguale alla minima media, fissi la media annuale arrotondata nei test e otterrà statistiche di escursione termica mensile riproducibili per corsi, documentazione e worker di edge senza spedire una libreria di meteorologia a ogni client.
Casi d'uso
Normali climatiche e cruscotti di stazione
Calcoli l'escursione termica di ogni mese e la media annuale da archivi di Tmax e Tmin medi mensili per tabelle di normali climatiche e pannelli di continentalità.
Agricoltura, edifici e confronto tra siti
Confronti gli inviluppi mensili e la loro media annuale tra siti costieri e interni come proxy semplice di umidità, nuvolosità e raffreddamento notturno.
Domande frequenti
Cosa succede se gli array mensili hanno lunghezze diverse?
Una serie di massime più lunga o più corta di quella delle minime non può essere abbinata mese per mese e non viene fatturata.
È la stessa cosa dell'escursione termica diurna?
No. L'escursione termica diurna è un massimo meno minimo giornaliero. Questo calcolatore usa massime medie mensili e minime medie mensili, poi media tali escursioni mensili sulla serie.
Quali unità di temperatura devo usare?
Usi la stessa unità per ogni valore di entrambi gli array, tipicamente °C.
Come si calcola l’escursione termica media annua?
Per ogni mese si sottrae la minima media dalla massima media, poi si fa la media dei risultati. Nell’esempio temperato le escursioni vanno da 7 a 12 e sommano 119, quindi la media annua è 119/12, poco meno di 10 gradi.
Che cosa indica un’escursione termica ampia su un clima?
Indica un luogo secco, elevato o molto continentale, dove i giorni si scaldano e le notti si raffreddano con forza. I climi marittimi, nuvolosi o umidi mantengono escursioni piccole, per questo il valore è un indizio rapido di continentalità.
Strumenti correlati
Per sviluppatori — accesso via API
Tutto quello che vedi in questa pagina è disponibile anche via API. Questa sezione è per i team che vogliono integrarlo nei propri sistemi; chi non ne ha bisogno può semplicemente usare lo strumento qui sopra.
Endpoint
Autenticazione con Bearer token: un POST mette in coda l'attività e il risultato arriva via webhook o link firmato.
Chiamala dal tuo stack
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"
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body: JSON.stringify({
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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={
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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",
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],
]));
$task = json_decode($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)Esempio di richiesta
{
"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
]
}Esempio di risposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "earth.thermal_amplitude_series",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}L'API è asincrona: ricevi subito un task_id e puoi fare polling fino a 1 richiesta al secondo.
Prezzi
Prezzo pubblicato, senza token né crediti. Se l'attività fallisce, non paghi.
Errori
| HTTP | Codice | Significato |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Chiave API mancante o non valida: controlla l'header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Credito esaurito: ricarica per continuare a eseguire attività. |
404 | unknown_type | Tipo di attività sconosciuto: controlla il campo type della richiesta. |
429 | rate_limited | Troppe richieste in poco tempo: rallenta e riprova tra qualche secondo. |
Note tecniche
Quando i due array differiscono in lunghezza, l'operazione fallisce con invalid_input così che le pipeline non abbinino mai la massima di gennaio alla minima di febbraio.
Contratto di ingresso, forma della risposta e comportamento di errore
Sono accettati almeno un mese e al massimo centoventi mesi, così un decennio di normali climatiche mensili può essere valutato in una sola chiamata. Le stringhe numeriche vengono convertite quando si interpretano come decimali finiti. Se la massima media di un qualsiasi mese si trova strettamente sotto la minima media abbinata, la richiesta è rifiutata anche in quel caso, così un'escursione negativa priva di senso non entra mai nella media annuale. Tutte le uscite numeriche sono arrotondate a dodici decimali per goldens stabili tra runtime. Esempio: dodici mesi temperati con massime quattro, sei, undici, sedici, ventuno, ventisei, ventinove, ventotto, ventitré, diciassette, dieci e cinque contro minime meno tre, meno due, uno, cinque, dieci, quattordici, diciassette, sedici, dodici, sette, due e meno due producono escursioni mensili da sette a dodici e una media annuale di centodiciannove dodicesimi. Invii con POST un corpo JSON con due array obbligatori della stessa lunghezza: t_max_mean, le massime medie mensili ordinate, e t_min_mean, le minime medie mensili ordinate. Ogni campo può anche usare alias comuni come tmax_mean, max_mean o monthly_max per le massime e tmin_mean, min_mean o monthly_min per le minime; i nomi canonici restano t_max_mean e t_min_mean. Array assenti, valori che non sono array, serie vuote, voci non finite e magnitudini oltre un milione falliscono con invalid_input indicando il problema. Il fallimento in evidenza è uno scarto di lunghezza: se t_max_mean ha tre valori e t_min_mean ne ha due, il gestore rifiuta l'intera richiesta con un messaggio che gli array devono avere la stessa lunghezza, citando entrambi i conteggi. In caso di successo il corpo include month_count; annual_average_amplitude come media aritmetica delle escursioni mensili; sum_amplitude; min_amplitude e max_amplitude sulla serie; unit temperature_degrees; stringhe formula e equation per la visualizzazione; un array monthly che ripete ogni indice di mese basato su uno con t_max_mean, t_min_mean e amplitude arrotondati; e steps per interfacce didattiche. La validazione fallita non viene fatturata; le chiamate analitiche riuscite usano il prezzo base pubblicato $0.002 senza token di modello né rete in uscita.
Dove un'API di serie di escursione termica mensile ripaga il costo
I cruscotti climatici spesso necessitano di una colonna di escursione mensile accanto a temperatura media e totali di precipitazione; chiamare un piccolo endpoint parse evita di incorporare la logica di intervallo in ogni linguaggio che tocca il feed della stazione. Poiché l'implementazione è parse pura di livello A, ogni chiamata riuscita costa $0.002 senza latenza di IA.
Casi di integrazione
Didattica e oracoli di controllo qualità
Offra agli studenti un controllo deterministico dell'escursione termica mensile e rifiuti qualsiasi richiesta in cui i due array mensili differiscono in lunghezza come invalid_input.
Domande tecniche
Come si calcola l'escursione termica mensile e la media annuale?
Invii t_max_mean e t_min_mean come due array della stessa lunghezza. Per ogni mese A = t_max_mean − t_min_mean; l'API restituisce tali escursioni mensili e annual_average_amplitude come loro media aritmetica.
Quanto costa il calcolatore di escursione termica mensile?
Lo strumento nel browser è gratuito. Le richieste API usano il saldo prepagato a $0.002 per chiamata riuscita; l'input non valido non viene fatturato.