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印度夏天最高溫度60度

生活 更新时间:2025-01-27 20:08:59

今年印度尤其熱,3月份的最高氣溫就達到了38攝氏度,平均氣溫則是33.1攝氏度,這已經是近122年以來最熱的三月了,而進入4月後,高溫依舊在發力,以至于四月底世界氣象組織和印度氣象部門相繼對5月發出高溫預警。

印度夏天最高溫度60度(印度或迎50度高溫)1

預測在5月份,在印度北部和西部将面臨50攝氏度的“極端”高溫,這樣的氣溫已幾近印度122年來的最高水平。相比往常年份,今年印度的高溫差不多直接提前了一個月,并且還尤其極端,在多個方面都有體現。

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最為直觀的是與2010年印度西北部極端高溫事件相比較,當年高溫天氣發生在6月初,一周内的平均氣溫達到了48.5度,導緻數百人被熱死,而當年五月份多數城市的氣溫一直維持在42度以上,如此看來,今年印度的氣溫與2010年可以說是相仿,但區别在于高溫提前了将近一個月,至于會不會出現有人因熱喪命的現象,現在還不好說。

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2010年印度高溫 多人在進行祈雨儀式

還有一個就是在電力方面,根據印媒4月30日報道,因為近期印度多地遭受熱浪襲擊,電力需求迅速上漲,因而電力緊張問題日漸突出,為此,印度相關部門決定将700多趟客運列車停運,優先保證煤炭供應各大火電廠(印度3/4的電力來源是煤炭發電,全國173家燃煤火電廠中有108家煤炭告急)。

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什麼原因導緻的高溫?

原因大緻上可以分為兩點,一點是印度本身的地理氣候,另一點就是在全球變暖的大背景上出現氣候異常事件的頻率增加。

首先來看看印度自身的地理氣候:

我們都知道印度位于我國西南下方,緯度上主要分布在北緯10到30度之間,除了北部靠喜馬拉雅山脈,其餘瀕臨印度洋、阿拉伯海、孟加拉灣等。可以算是典型的熱帶地區,以熱帶季風氣候為主,道理上來講,高溫對于印度人而言是一件稀松平常的事情,因為全年平均氣溫也在22攝氏度以上。

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然而事實并不如此,畢竟是平均氣溫(就像平均工資并不能代表大部分人收入一樣),印度的溫度分布也呈兩個狀态,一個是旱季(每年的10月到次年5月),一個是雨季(6月到9月),通俗來講,那就是旱的旱死,澇的澇死,旱季氣溫以最後的兩個月為代表,也就是4月和5月,氣溫往往都在38到40攝氏度之間(不過根據印度氣象局的研究,印度在此期間的熱浪天數,呈現每10年快速增加的狀态)。而在6到9月的雨季,又因為雨水過于旺盛,洪災也時常發生。

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對于四五月而言,印度高溫還與副熱帶高壓有着密不可分的關系,首先副熱帶高壓的内部氣流以下沉為主,增溫強烈,且由于氣壓梯度小,所以基本上沒啥風,再加上印度緯度偏低,受太陽輻射的強度更高,因而熱量積聚強烈,容易出現局部旱災。

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補充副熱帶高壓的形成:除了太陽輻射之外,還由于地球自轉導緻的地轉偏向力使得赤道地段的氣流,再北上時會發生偏移現象,一般在北緯三十度左右就成了主體上自西向東的氣流,随着氣流聚集,就會出現下沉狀态,形成副熱帶高壓。

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因而印度相比于同緯度地區,往往其高溫會更加猛烈。

再來看全球氣候變暖因素:

全球變暖已經是一個不争的事實,主要原因就是人類自工業革命以來,大量長期地使用燃燒化石能源,使得溫室氣體不斷進入大氣,增強了地球的溫室效應,使得氣溫不斷上升。而氣候變暖的另一個表現特征就是全球異常氣候現象出現的頻次增加了。

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而這些異常氣候現象包括但不局限于幹旱、洪災、台風、雷暴、厄爾尼諾、沙塵暴等等,這些現象出現的頻率與強度正在增加。以厄爾尼諾為例,在2014年發表在權威學術期刊《自然•氣候變化》上的一篇文章表示:在全球變暖的背景下,會顯著增加超強厄爾尼諾事件的發生頻率。

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美國GFS:中國5月上旬河北等地可能會出現45度高溫

按照美國GFS全球氣象預報系統(隸屬于美國國家氣象局)的預測,印度高溫仍會持續,而我國可能也會在5月上旬局地遭遇異常高溫,請看下面這幅圖:

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亞洲地區氣溫預測圖

這是該系統預測5月10号亞洲地區的氣溫分布,其中在我國地區可以明顯看到,在河北、河南、山東三個省份上面出現了紫色,這是比紅色高溫還要更高的溫度,其中河北局部甚至有45攝氏度之高。

很顯然,這個預測結論可以說是讓人大吃一驚,畢竟五月出頭就能四十幾度,相信很多人都是不敢相信的,想必不少朋友此時心裡就想問這個GFS到底是個啥呢?憑什麼預測出這個結果?

實際上這個GFS是一套數值天氣預報系統,從科學角度而言,利用的是現有的實際數據(通過衛星、氣象站等專業機構或工具獲取),利用超級計算機進行推演,達到天氣預測的目的。國際上的主流系統有兩個,一個是歐洲中期天氣預報中心(ECMWF),另一個就是GFS,從先進角度,歐洲的更勝一籌。

當然了,對于美國預測系統給出的結論,我們大可不必全信,因為天氣系統本身是非常複雜的,畢竟蝴蝶效應是實際存在的,而且預測的又是數天之後的天氣氣溫,即便是超級計算機,其結論的可靠性仍舊會進一步降低。

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蝴蝶效應 混沌現象

#印度高溫#

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