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Daliang的典型天气。

有2个足够近的气象站，可帮助我们对Daliang的气温和露点作出估计。

对于每一个气象站，气象站记录依据国际标准大气压和MERRA-2卫星时代再分析中两个地点之间存在的相对变化，对气象站与Daliang之间的海拔差异进行纠正。

Daliang的估计值作为来自每个气象站的单独估计值的加权平均值计算，权重与Daliang和某一特定气象站之间的距离成反比。

为该重建提供数值的气象站是：

如需了解这些来源之间的一致程度，您可以查看Daliang和用于我们对其温度历史和气候的估计的气象站之间比较。 请注意，每个来源的贡献度均按照海拔和 MERRA-2 数据中的相对变化经过了调整。

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。

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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。

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