- Rapoarte lunare
- Informatii sumare
- Informatii lunare
- RSS Feed
Temperaturi globale
Odata cu contributia a opt recorduri lunare consecutive de temperatura lunara stabilite din ianuarie pana in august, iar restul de luni clasandu-se printre cele mai calde cinci, 2016 a devenit cel mai cald an din seria de 137 de ani a NOAA. Remarcabil, acesta este al treilea an consecutiv, a fost stabilit un nou record anual de temperatura anual. Temperatura medie globala pe suprafetele terestre si oceanice pentru 2016 a fost de 0,94 ° C (1,69 ° F) peste media secolului XX de 13,9 ° C (57,0 ° F), depasind caldura record din 2015 cu 0,04 ° C (0,07 ° F) F). Temperaturile globale din 2016 au fost influentate major de conditiile puternice ale El Nino, care au predominat la inceputul anului.
Aceasta este a cincea oara in secolul XXI, a fost stabilita o noua temperatura record record (impreuna cu 2005, 2010, 2014 si 2015) si, de asemenea, marcheaza a 40-a an consecutiva (din 1977) ca temperatura anuala a fost peste 20 media secolului. Pana in prezent, toti cei 16 ani ai secolului XXI se situeaza printre cei saptezeci cei mai calzi inregistrati (1998 este in prezent al optulea cel mai cald). Cei cinci ani cei mai caldurosi au avut loc din 2010.
In general, temperatura anuala globala a crescut cu o rata medie de 0,07 ° C (0,13 ° F) pe deceniu incepand cu 1880 si cu o rata medie de 0,17 ° C (0,31 ° F) pe deceniu din 1970.
Doisprezece ani cei mai calzi (1880-2016)
Urmatorul tabel prezinta lista globala a temperaturii si a anomaliei combinate anual de terenuri si oceane, pentru fiecare dintre cei 12 cei mai calduti inregistrati (2003, 2006 si 2007, ca 10).
Locul
1 =
Perioada cea mai calda a inregistrarii: 1880-2016 Anul Anomalia ° C Anomalia ° F 1 2016 0,94 1,69 2 2015 0,90 1,62 3 2014 0,74 1,33 4 2010 0,70 1,26 5 2013 0,67 1,21 6 2005 0,66 1,19 7 2009 0,64 1,15 8 1998 0,63 1,13 9 2012 0,62 1,12 10 (egalitate) 2003 0,61 1,10 10 (egalitate) 2006 0,61 1,10 10 (egalitate) 2007 0,61 1,10
O mare parte din caldura record pentru glob poate fi atribuita caldurii record in oceanele globale. Temperatura medie anuala pentru suprafetele oceanelor din intreaga lume a fost cu 0,75 ° C (1,35 ° F) mai mare decat media secolului XX, reducand recordul anterior din 2015 cu 0,01 ° C (0,02 ° F). Un El Nino puternic, aproape record, la Oceanul Pacific, la inceputul anului, a dus la unele dintre cele mai ridicate temperaturi lunare ale oceanelor mondiale inregistrate, ianuarie, februarie, martie, aprilie, iunie, iulie si august toate clasandu-se printre cele 12 cele mai calde. din toate lunile din recordul de 137 de ani. In ianuarie, februarie si martie, fiecare a observat o temperatura lunara de cel putin 0,8 ° C (1,4 ° F) peste medie. Aceasta a fost o continuare a unui prag de temperatura ridicat, care a fost depasit pentru prima data in septembrie 2015. El Nino a disipat primavara si a fost inlocuit de conditiile slabe ale La Nina aproape de sfarsitul anului.
Pe langa puternica El Nino, s-a dezvoltat o faza puternica negativa a Dipolului Oceanului Indian (IOD) in emisfera sudica iarna si primavara, influentand temperaturile din acea regiune. Indicii au fost printre cele mai scazute niveluri inregistrate in iulie si septembrie, dupa cum a raportat Organizatia Meteorologica Mondiala (OMM).
In general, s-au observat temperaturi anuale cu temperaturi calde si mult mai calde decat media in anumite parti ale bazinului oceanic. Caldura record pentru anul a fost deosebit de notabila in apele Pacificului de nord, in apropiere de Alaska, Marea Bering, parti din sudul si vestul Pacificului, parti ale Atlanticului central vestic, regiuni din Golful Mexic si Caraibe, parti din sud si estul Oceanului Indian extinzand spre est peste apele natiunilor insulare din sud-estul Asiei si Oceania. Singura zona oceanica cu temperaturi reci inregistrate a fost la est de Pasajul Drake de langa Peninsula Antarctica, o zona care a fost mult mai rece decat media de la sfarsitul anului 2013.
In mod separat, temperaturile au fost si inalte pe suprafetele terestre. Temperatura anuala globala a suprafetei terenului pentru 2016 a fost de 1,43 ° C (2,57 ° F) peste media secolului XX, depasind recordul anterior din 2015 cu 0,11 ° C (0,19 ° F). Unele temperaturi lunare extrem de ridicate ale suprafetei de teren au contribuit la aceasta caldura. Martie 2016 a inregistrat cea mai ridicata temperatura medie a suprafetei terestre dintre toate lunile din istoria, la 2,35 ° C (4,23 ° F) peste media secolului XX. Februarie a avut a doua cea mai mare temperatura lunara din toate timpurile, la + 2,24 ° C (+ 4,03 ° F) si aprilie a avut a cincea cea mai ridicata, la + 1,85 ° C (+ 3,33 ° F).
Deoarece suprafetele terestre au, in general, o capacitate de caldura scazuta in raport cu oceanele, anomaliile de temperatura pot varia foarte mult intre luni. In 2016, anomalia medie a temperaturii lunare a terenului a variat de la + 2,35 ° C (+ 4,23 ° F) in martie, dupa cum s-a mentionat mai sus, la + 0,95 ° C (+ 1,71 ° F) in noiembrie, o diferenta de 1,40 ° C (2,52 ° F). Oceanul are o capacitate de caldura mult mai mare decat pamantul si astfel anomaliile tind sa varieze mai putin pe perioade lunare. In cursul anului, anomalia globala a temperaturii oceanice lunare a scazut de la + 0,85 ° C (+ 1,53 ° F) in ianuarie la + 0,61 ° C (+ 1,10 ° F) in decembrie, o diferenta de 0,24 ° C (0,43 ° F).
Rang anomalie ianuarie-decembrie
(din 137 de ani) Inregistrari ° C ° F An (i) ° C ° F Global +1,43 ± 0,15 +2,57 ± 0,27 Cel mai cald 1er 2016 +1,43 +2,57 Cel mai tare 137th 1907 -0,59 -1,06 +0,75 ± 0,16 +1,35 ± 0,29 Cea mai calda 1 2016 +0,75 +1,35 Cea mai tare 137th 1909 -0,45 -0,81 +0,94 ± 0,15 +1,69 ± 0,27 Cea mai calda 1er 2016 +0,94 +1,69 Cel mai cool 137th 1908 -0,44 -0,79 Emisfera Nordului +1,57 ± 0,17 +2,83 ± 0,31 Cel mai cald 1er 2016 + 1,57 +2,83 Cel mai cool 137th 1884 -0,68 -1,22 +0,86 ± 0,16 +1,55 ± 0,29 Cel mai cald 2015 +0,88 +1,58 Cel mai rece 136th 1908, 1909 -0,47 -0,85 +1,13 ± 0,15 +2,03 ± 0,27 Cel mai cald 1er 2016 +1,13 +2,03 Cel mai cool 137th 1908 -0,46 -0,83 Emisfera Sudica +1,07 ± 0,12 +1,93 ± 0,22 Cea mai calda 2015 +1,09 +1,96 Cel mai cool 136th 1917 -0,64 -1,15 +0,69 ± 0,16 +1,24 ± 0,29 Cel mai cald 2016 +0,61 +1,24 Cel mai cool 137th 1911-0,43 -0,77 +0,75 ± 0,15 +1,35 ± 0,27 Cea mai calda 1 2016 +0,75 +1.35 Cel mai tare 137. 1911 -0.45 -0.81
Temperatura anuala combinata a solului si oceanului mediu din 1901-2000 este de 13,9 ° C (56,9 ° F), temperatura medie anuala a terenului pentru aceeasi perioada este de 8,5 ° C (47,3 ° F), iar temperatura pe termen lung medie a suprafetei marii. este de 16,1 ° C (60,9 ° F).
Informatii suplimentare
- Evolutia temperaturii din anul curent
Temperaturi regionale
Urmatoarele informatii au fost compilate din rapoartele anterioare de monitorizare NCEI si rapoartele publice ale Serviciilor Nationale de Hidrometeorologie (NHMS; colegii Serviciului National Meteorologic din SUA), inclusiv cele transmise pentru informarea starii provizorii a climatului in 2016 de catre Organizatia Meteorologica Mondiala. Informatii mai detaliate vor fi disponibile in Declaratia finala a OMM, care va fi lansata in primavara 2016.
Marea majoritate a suprafetelor terestre din lume au inregistrat temperaturi anuale peste medie, asa cum este indicat de harta Percentilelor de temperatura de mai jos. Caldura record pentru anul actual a fost prezenta in Rusia Extremului Orient, Alaska, in vestul Canadei, pe o parte din estul Statelor Unite, o mare parte din America Centrala si nordul Americii de Sud, sudul Chile, o mare parte din estul si vestul Africii, nord Siberia centrala, parti din Asia de sud, o mare parte din natiunile insulare din sud-estul Asiei si Papua Noua Guinee si unele parti din Australia, in special de-a lungul coastelor de nord si est. Conform Analizei Regionale Globale a NCEI, toate cele sase continente au avut cel putin o temperatura medie medie pe cinci in top, America de Nord inregistrand cea mai ridicata temperatura anuala de cand inregistrarile continentale au inceput in 1910, cu 1,86 ° C (3,35 ° F) mai mare decat 1910–19. 2000 medie.
Europa a cunoscut cel de-al treilea an cel mai cald, in spatele doar 2014 (record record) si 2015 (al doilea cel mai cald), facand ultimii trei ani cei trei cei mai calzi din recordul continental de 107 ani. Mai multe statistici pentru fiecare tara sunt detaliate mai jos:
- Pentru Spania, temperatura medie anuala pentru 2016 a fost cu 0,7 ° C (1,3 ° F) mai mare decat media sa din 1981-2010. Acest lucru marcheaza cel de-al saselea an cel mai cald din tara de la inregistrarile nationale in 1965 si al cincilea cel mai cald pentru secolul XXI. O temperatura record record pentru ianuarie si a treia cea mai mare inregistrata pentru vara au contribuit la caldura generala.
- Temperatura medie anuala in Regatul Unit pentru 2016 a fost de 0,5 ° C (0,9 ° F) peste media nationala din 1981-2010, a scazut sub nivelul celor mai caldurosi 10 ani inregistrati, dar a fost cu 0,1 ° C (0,2 ° F) mai cald decat 2015.
- Rapoartele preliminare indica faptul ca temperatura medie medie in 2016 pentru Franta a fost cu 0,6 ° C (1,1 ° F) mai mare decat media din 1981-2010, situandu-se in jurul celei de-a 10-a temperaturi mai calde dintr-o serie care dateaza din 1900.
- Temperatura medie anuala pentru Germania a fost de 1,4 ° C (2,5 ° F) peste media nationala din 1961-1999 si 0,7 ° C (1,3 ° F) peste media sa din 1981-2010. Anul acesta a fost mai rece decat anii caldurosi precedenti din 2014 si 2015, scazand un top 10 in topul din 1881.
- A doua cea mai calda iarna inregistrata a ajutat la 2016 la al patrulea an cel mai cald pentru Austria in perioada record de 248 de ani a tarii, cu 1,0 ° C (1,8 ° F) mai mare decat temperatura medie din 1981-2010. In prezent, cei mai caldurosi ani inregistrati pentru Austria sunt 2014, 2015 si 1994.
- Danemarca a raportat o temperatura medie anuala care a fost de 1,3 ° C (2,3 ° F) mai mare decat media nationala din 1961-1999 si de 0,1 ° C (0,2 ° F) mai mare decat media din ultimul deceniu (2006-2015), legandu-se cu 1949, 1992 si 2011 ca al 11-lea an cel mai cald al tarii de la inceperea inregistrarilor in 1874. Douazeci si sase din ultimii 29 de ani au fost mai calde decat media, potrivit agentiei nationale de meteorologie din Danemarca, DMI. 2014 inregistreaza in prezent recordul anual de temperatura ridicat
- 2016 a fost un an cald si pentru Finlanda, in special in Laponia centrala si nordica, unde temperatura medie anuala a fost aproape de 2 ° C (4 ° F) mai mare decat media din 1981-2010. Sodankyl & aumla a observat al cincilea an cel mai cald din istoria celor 108 ani ai statiei.
- Peste Atlantic, Islanda a fost mai calda decat media in 2016, in mod semnificativ in unele zone. Capitala Reykjavik a raportat cea de-a doua temperatura medie medie anuala, in spatele doar 2003. Anul a ajuns la un inceput rece in ianuarie si februarie, dar pana in martie a fost mai cald decat media si a fost deosebit de cald spre sfarsitul anului. Octombrie a fost foarte cald.
In general, Asia a observat cel de-al treilea an cel mai cald in palmares, in spatele anului 2015 (recordul cel mai cald) si 2007 (al doilea cel mai cald). Aprilie, august si septembrie au fost fiecare record calde, in timp ce octombrie si noiembrie au fost ambii mai reci decat mediile lor pe termen lung. Anul a inceput sa fie rece in unele zone. Dupa cum a raportat OMM, la sfarsitul lunii ianuarie, temperaturile extreme extreme s-au extins din estul Chinei pana in sudul Thailandei. In sudul Chinei, Guangzhou a inregistrat prima zapada din 1967, iar Nanning a fost prima din 1983. De asemenea, a fost o caldura substantiala in timpul anului. Thailanda a stabilit un nou record national de temperatura ridicata de 44,6 ° C (112,3 ° F) la Mae Hong Son pe 28 aprilie, in timp ce multe alte locatii individuale si-au stabilit propriile recorduri de toate timpurile. Pe 19 mai, Phalodi, India, a atins 51,0 ° C (123,8 ° F), stabilind un record national. Temperaturile inregistrate sau aproape record au fost observate de mai multe ori in parti din Orientul Mijlociu intre sfarsitul lunii iulie si inceputul lunii septembrie. Mitribah, Kuweit, a observat o temperatura de 54,0 ° C (129,2 ° F) pe 21 iulie, cea mai ridicata temperatura inregistrata pentru Asia (inca este supusa verificarii din aceasta publicatie). Pe 22 iulie, Basra, Irak, a atins 53,9 ° C (129,0 ° F), iar Delhoran, Iran, a ajuns la 53,0 ° C (127.4 ° F), un nou record national.
Continentul african a observat cel de-al doilea an cel mai calduros, in spatele numai 2015. In fiecare luna s-a clasat printre cele sapte cele mai calde, cu recordul dintre aprilie si august. Caldura era abundenta pentru a incepe anul. Pe 7 ianuarie in Africa de Sud, temperaturile au atins valori maxime de 42,7 ° C (108,9 ° F) si 38,9 ° C (102,0 ° F) la Pretoria si, respectiv, la Johannesburg. Fiecare dintre aceste temperaturi si-a inregistrat recordurile anterioare cu cel putin 3 ° C (5 ° F).
In America de Sud, continentul in ansamblu a fost al doilea cel mai cald din palmaresul din 2016, in spatele doar 2015. Ianuarie, februarie si aprilie au fost cele mai calde record. Temperaturile sezoniere in Brazilia au fost peste medie pe aproape intreaga tara, cu exceptia unor temperaturi mai reci decat media din sudul extrem in cea mai mare parte a anului. Argentina a raportat o medie anuala a temperaturii care a fost de 0,23 ° C (0,41 ° F) mai mare decat cea din 1961-1999. Desi peste medie, plecarea de temperatura nu a fost printre cele 10 cele mai mari in recordul de 56 de ani. Ca atare, 2016 a doborat sirul anilor de inregistrare consecutivi sau aproape de record. In prezent, cei patru ani din 2012-2015 raman cei mai calzi patru inregistrati. 2009 este al cincilea cel mai cald.
Oceania a avut al cincilea an cel mai cald din palmares, dupa 2013 (cel mai cald), 2005 (al doilea cel mai cald), 2014 (al treilea) si 2009 (al patrulea).
- Cu majoritatea temperaturilor peste medie in intreaga tara si nicaieri sub medie, NIWA a raportat ca 2016 a fost cel mai cald anotimp national din Noua Zeelanda de 108 ani. Un mai cald record, a doua cea mai calda februarie si a treia iunie cea mai calda au contribuit la acest nou record anual. Doar august si decembrie au fost mai reci decat media.
- 2016 a fost a patra cea mai calda din Australia in cei 107 ani record, cu o temperatura medie de 0,87 ° C (1,57 ° F) mai mare decat media sa din 1961-1999. Noua din ultimii 10 ani (cu exceptia anului 2010) au fost mai calde decat media si sapte din cei zece ani mai calzi au avut loc din 2005. Temperatura maxima medie in 2016 a fost de 0,70 ° C (1,30 ° F) peste medie, iar temperatura minima medie a fost 1,03 ° C (1,85 ° F) peste medie, care a fost a doua cea mai calda din record, in spatele doar 1998. La nivel regional, temperatura medie anuala s-a clasat printre cele patru cele mai mari pentru Queensland, Noua Tara Galilor de Sud, Victoria, Teritoriul de Nord si Tasmania, acesta din urma inregistrand un nivel record.
Continentul nord-american a fost record pentru 2016, depasind recordul anterior de temperatura ridicata din 1998 cu 0,33 ° C (0,59 ° F). Aceasta caldura a venit in ciuda unui val de frig semnificativ din ianuarie in estul Statelor Unite, care a adus ninsori abundente in mai multe regiuni. Temperatura medie anuala pentru Statele Unite contigue a fost a doua cea mai mare dintre cei 122 de ani inregistrati, in spatele doar 2012, si a fost a 20-a temperatura anuala mai mare decat media anuala. In latitudinile mai mari, Alaska a avut cel mai cald an de cand a inceput recordul sau de stat in 1925, depasind recordul anterior stabilit in 2015. Multe regiuni din vestul Canadei au avut cea mai calda vara la record.
Precipitatii globale
Asa cum indica procentele globale ale hartilor normale ale precipitatiilor si ale precipitatiilor, precum este tipic, multe statii au fost umede pe parcursul anului, in timp ce multe statii au fost uscate. De asemenea, asa cum s-a discutat mai jos, au avut loc evenimente cu precipitatii extreme si seceta in intreaga lume.
Conform OMM, seceta majora a afectat o mare parte din Africa de Sud. Regiunea a cunoscut doua anotimpuri ploioase consecutive, cu precipitatii cu mult sub medie incepand cu 2014. Cele mai afectate tari au inclus Malawi, Angola, Zambia, Zimbabwe, Mozambic, Madagascar si Lesoto.
Dupa ce a fost cel mai umed decembrie din 2015 (Marea Britanie), Regatul Unit a primit 152 la suta din precipitatiile medii in ianuarie, marcand cel de-al patrulea ianuarie mai umed de la inceputurile recordurilor nationale in 1910. Scotia de Est a observat a doua luna mai umeda (ianuarie) in toate lunile din recordul sau. Anul a inceput si ca unul umed in Irlanda. Aeroportul din Dublin a raportat ianuarie cel mai umed din 1948, cu precipitatii de 118,4 mm (4,7 inci), aproape de doua ori media lunara.
Suedia a observat precipitatii abundente in luna februarie. Nordul Norrlandului, care a avut cele mai mari plecari lunare, in medie, din toate regiunile tarii, a primit de trei ori cantitatile medii de precipitatii pentru luna.
Precipitatiile sub medie au fost observate in cea mai mare parte a Australiei in aprilie 2016. Totalul precipitatiilor medii la nivel national a fost de doar 33 la suta din valoarea normala – cea mai scazuta totala a precipitatiilor din aprilie din 1997 si a opta cea mai mica de la inregistrarea nationala a precipitatiilor in 1900. Toate regiunile au observat si ele conditii sub medie in cursul lunii. Cu toate acestea, incepand cu luna mai, precipitatiile abundente au afectat cea mai mare parte a estului Australiei, contribuind la usurarea secetei care a fost prezenta din 2012 in Queensland interioara si in unele parti din Victoria si Australia de Sud. In general, tara a avut luna mai umeda din 1983 si a saptea mai umeda de cand au inceput inregistrarile nationale de precipitatii in 1900, urmata de cea de-a doua iunie mai umeda. In luna septembrie, precipitatiile medii in toata tara au fost, de asemenea, a doua cea mai mare.
Conform Serviciului Meteorologic din Danemarca (DMI), precipitatiile medii la nivel national pentru aprilie 2016 au fost de 67,5 mm (2,66 inci) – In luna aprilie mai umed din Dmarkmark din 1998. Inregistrarile nationale de precipitatii au inceput in 1874.
Mai multe evenimente de precipitatii din aprilie au adus acumulari abundente in nord-estul Argentinei, conform Serviciului National de Meteorologie de Argentina, mai multe statii stabilind noi inregistrari lunare de precipitatii, deoarece au primit de doua sau de trei ori media precipitatiilor lunare. Statia Malargue a primit un total de 145,3 mm (5,7 inci), de peste sase ori media lui aprilie de 22,9 mm (0,9 inci). Ploile abundente au declansat inundatii, afectand sute de oameni si fortandu-i sa-si evacueze casele, dupa cum raporteaza CIIFEN.
Conditiile mai umede decat media au afectat o mare parte din Fiji in aprilie 2016. Potrivit Serviciului Meterologic din Fiji, 13 din cele 24 de statii au primit mai mult de doua ori media lunara. Doua statii (aeroportul Nadi si Ono-i-Lau) au avut de peste trei ori totalul lor mediu. O mare parte din precipitatii au fost atribuite mai multor sisteme tropicale care au afectat tara in cursul lunii.
Bazinul Yangtze din China a cunoscut cel mai semnificativ sezon de inundatii din 1999. Ploaiele au fost constant in toata regiunea Yangtze mijlocie si inferioara, din aprilie pana in iulie, cu o ploaie in aceasta regiune aproximativ 140 la suta din medie.
Mai multe locatii din Olanda au primit precipitatii de peste 200 mm (7,8 inci) in luna iunie. Limburg Ysselsteyn a primit un total de 277 mm (10,9 inci), stabilind un nou record pentru luna respectiva.
Dupa cum a raportat OMM, inundatii semnificative au avut loc in diferite parti ale Indiei in timpul sezonului musonic. Deosebit de notabil a fost bazinul Ganges, unde raul Ganges a atins inaltimi record in unele locatii.
De asemenea, raportata de OMM, precipitatiile au fost, in general, sub medie in timpul sezonului de „ploi lungi” din Kenya si Tanzania, care se desfasoara intre martie si mai. FEWS a raportat ca „ploile scurte” care au inceput in luna octombrie au fost „semnificativ sub medie” pana in decembrie, ceea ce a condus la conditii de cultura si crestere slaba in zonele agricole sud-estice si de coasta.
Totalul precipitatiilor pe Insula Fiji a fost peste medie peste mult peste luna august. Conform Serviciului Meteorologic din Fiji, 18 din 26 de statii au inregistrat de doua ori totalul lor lunar normal, patru statii primind de patru ori mai mult decat normal lunar. Precipitatiile au ajutat la asigurarea unei scutiri mult mai necesare de conditiile uscate care au afectat regiunea in ultimele luni.
Conform OMM, precipitatiile sezoniere peste medie in Sahel au dus la inundatii semnificative in bazinul raului Niger. In Nigerul superior, raul a atins cel mai inalt nivel din 1964 la Mopti, Mali, pe 6 septembrie. Inundarea s-a produs si mai departe in aval, in special in Niger si nordul Nigeria, si a fost semnalata si in alte parti din Africa de Vest in afara bazinului Nigerului, inclusiv Gambia, Senegal si Ghana.
Finlanda a observat cea mai secera octombrie in perioada record de 55 de ani a tarii. Cele mai uscate regiuni au fost in vest si nord, cu precipitatii totale in general intre 5 si 20 mm. Norvegia a raportat cel de-al patrulea octombrie cel mai sec de la inceputul recordului national in 1900. Unele statii, in principal in Oppland si Hedmark, au primit mai putin de 10 la suta din precipitatiile normale.
Din cauza celui de-al saselea octombrie cel mai sec, inregistrat, precipitatiile totale din toamna anului trecut au fost de 74 la suta din media sa din 1981-2010. Aceasta este cea mai mica suma din 2008 si s-a clasat in partea de jos la 25% dintre toate aceste perioade din seria care dateaza din 1910.
Cateva sisteme de joasa presiune au afectat Noua Zeelanda in noiembrie, aducand precipitatii abundente in unele zone.
filme porno alexis texas http://www.bmst.eu/url.php?l=https://adult69.ro/
porno grasute http://www.hvac8.com/link.php?url=https://adult69.ro/
porno mici https://www.911days.com/externallink.php?url=https://adult69.ro/
porno virgine http://www.yac-net.co.jp/cgi-bin/rank.cgi?mode=link&id=217&url=https://adult69.ro/filme-porno/amatori
porno gay romania http://www.ixawiki.com/link.php?url=https://adult69.ro/filme-porno/anal
genç porno http://www.gensuikin.org/i/index.cgi?id=1&mode=redirect&no=242&ref_eid=110&url=https://adult69.ro/filme-porno/asiatice
mesaje porno http://m.adlf.jp/jump.php?l=https://adult69.ro/filme-porno/beeg
retube porno http://www.travelnewsasia.org/__media__/js/netsoltrademark.php?d=adult69.ro/filme-porno/blonde
porno syren de mer https://www.bfrss.org.uk/redirect.aspx?guid=3376c5c3-6ba2-42b9-8ebb-b1a4b9cf352e&url=https://adult69.ro/filme-porno/brazzers
filme porno cu mame sexi http://wen.org.cn/modules/links/redirect.php?url=https://adult69.ro/filme-porno/brunete
porno mo https://www.pet-fufu.com/cgi-bin/pet/rank.cgi?mode=link&id=6054&url=https://adult69.ro/filme-porno/chaturbate
filme porno crampie http://www.altoona.com/ads_new/click.php?id=158&zone=59&campaign=159&url=https://adult69.ro/blonda-de-16-ani-este-linsa-in-pizda-de-tatal-ei
poze cu porno https://thebigshow.com/go.php?id=36&url=https://adult69.ro/bruneta-minora-sta-in-genuchi-si-suge-pula-vecinullui-ei
porno magyar https://vasilkov.info/in.php?link=https://adult69.ro/film-porno-cu-un-cuplu-de-amatori-filmati-cu-camera-ascunsa
filme porno cu pedofili http://www.findtherightjob.com/captureExternalClick/?url=https://adult69.ro/blona-frumoasa-care-seamana-cu-bianca-dragusanu-este-supusa-la-perversiuni
porno futai https://www.netvasco.com.br/cgi-bin/redireciona/redirect.cgi?link=https://adult69.ro/studenta-face-show-la-web-si-se-masturbeaza-cu-un-vibrator
porno teen hd https://meditation.org.au/podcast_description.asp?feed=https://adult69.ro/un-culpu-de-amatori-fac-sex-in-padure-o-fute-pe-la-spate-anal
porno sex mame fii https://mc.rltools.com/l/25ac99999a6c3fa8f7b8c709ac463307/601212/?url=https://adult69.ro/fututa-cu-degetele-de-sora-ei-mai-mica
filme porno anime http://urlxray.com/display.php?url=adult69.ro/curva-bruneta-care-stie-ce-vrea
porno romania free http://baranpatogh.ir/go/index.php?url=https://adult69.ro/fetita-naiva-violata-de-bunic
Wellington a observat noiembrie cea mai umeda in 89 de ani de inregistrare, cu zonele inconjuratoare, de asemenea, raportarea aproape-record record total de precipitatii lunare.
Franta a fost uscata record in luna decembrie, cu precipitatii medii totalizand doar 20 la suta din media 1991-2010, inregistrand un nivel record minim din decembrie 2015. Inregistrarile nationale de precipitatii dateaza din 1959.
Chiar si cu cel mai uscat decembrie inregistrat la sfarsitul anului, 2016 a fost relativ umed in Austria. In echilibru, totalul precipitatiilor in toata tara a fost de 110 la suta din media 1981-2010, ceea ce a facut unul dintre cei 25 de ani mai umedi de la inceperea recordurilor nationale in 1858.
Referinte
- Peterson, TC si RS Vose, 1997: o imagine de ansamblu asupra bazei de date a retelei globale de clima climatologica. Taur. Amer. Meteorol. Soc. , 78, 2837-2849.
- Quayle, RG, TC Peterson, AN Basist si CS Godfrey, 1999: Un index de temperatura global operational in timp real. Geophys. Res. Lett ., 26, 333-335.
- Smith, TM si RW Reynolds (2005), O reconstructie globala a temperaturii suprafetei aerului si marii suprafetei terestre bazata pe observatii istorice (1880-1997), J. Clim ., 18, 2021-2036.
- Smith, si colab. (2008), Imbunatatirile la Analiza istorica a temperaturii suprafetei terestre de suprafata-ocean din NOAA (1880-2006), J. Climate ., 21, 2283-2293.
Citand acest raport
NOAA National Centers for Environmental Information, State of the Climate: Global Climate Report for 2016 2016, publicat online ianuarie 2017, preluat la 16 iunie 2020 de la https://www.ncdc.noaa.gov/sotc/global/201613.
‘) .ready (functie () {$ .getScript (‘ / sotc / js / page-nav.js ‘)}); } else {$ (‘# raportContent’). prepend (‘
„); }} var date = new Array (13); date [“national”] = new Array (23); date [“national”] [“1998”] = new Array (“13”); date [“national”] [“1999”] = new Array (“1”, “2”, “14”, “3”, “4”, “5”, “15”, “6”, “7” , “8”, “16”, “9”, “10”, “11”, “17”, “13”); date [“national”] [“2000”] = new Array (“1”, “2”, “14”, “3”, “4”, “5”, “15”, “6”, “7” , “8”, “16”, “9”, “10”, “11”, “17”, “12”, “13”); datele [ “nationale”] [ “2001” ] = new Array (“1”, “2”, “14”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, ” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“national”] [“2002”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”); date [“national”] [“2003”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”); date [“national”] [“2004”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “12”); date [“national”] [“2005”] = new Array (“1”, “2”, “14”, “3”, “4”, “5”, “15”, “6”, “7” , “8”, “16”, “9”, “10”, “11”, “17”, “12”); date [“national”] [“2006”] = new Array (“1”, “2”, “14”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8” , “9”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“national”] [“2007”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7” , “8”, “9”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“national”] [“2008”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“national”] [“2009”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“national”] [“2010”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, ” ] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, ” 12 “,” 13 “); date [“national”] [“2015”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“national”] [“2016”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“national”] [“2017”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“national”] [“2018”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“national”] [“2019”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“national”] [“2020”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”); date [“global”] = new Array (24); datele[” date [“global”] [“2001”] = Array new (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global”] [“2002”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global”] [“2003”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global”] [“2004”] = new Array (“1″, ” “8”, “9”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global”] [“2008”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global”] [“2009”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global”] [“2010”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global”] [“2011”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global”] [“2012”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global”] [“2013”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global”] [“2014″] = new Array (” “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global”] [“2018”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global”] [“2019”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global”] [“2020”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”); date [“global-regions”] = new Array (6); datele [ “-regiuni globale”] [“ “8”, “9”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global-regions”] [“2019”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“global-regions”] [“2020”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”); date [“upper-air”] = new Array (21); date [“upper-air”] [“2000”] = new Array (“5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “12”); date [“upper-air”] [“2001”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“upper-air”] [“2002”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“upper-air”] [“2003”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“upper-air”] [“2004”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9″ , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“upper-air”] [“2005”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“upper-air”] [“2006”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“upper-air”] [“2007”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“upper-air”] [“2008”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“upper-air”] [“2009”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“upper-air”] [“2010”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“upper-air”] [“2011″] = new Array (” “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“upper-air”] [“2015”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“upper-air”] [“2016”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“upper-air”] [“2017”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” date [“global-zapada”] [“2003”] = new Array (“13”); date [“global-zapada”] [“2004”] = new Array (“13”); date [“global-zapada”] [“2005”] = new Array (“7”, “9”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global-zapada”] [“2006”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 13 “); date [“global-zapada”] [“2007”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); datele [ “global-zapada”] [“ “8”, “9”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“global-zapada”] [“2015”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“global-zapada”] [“2016”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “6”, “7”, “8”, “9”, ” 10 “,” 11 “,” 12 “,” 13 “); date [“global-zapada”] [“2017”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “, “13”); date [“global-zapada”] [“2018”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “); date [“global-zapada”] [“2019”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” 12 “); date [“global-zapada”] [“2020”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”); date [“seceta”] = Array new (22); date [“seceta”] [“1999”] = new Array (“7”, “16”, “9”); datele [ “seceta”] [ “2000” ] = new Array (“5”, “16”, “9”, “10”, “11”, “12”); date [“seceta”] [“2001”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”); date [“seceta”] [“2002”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“seceta”] [“2003”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“seceta”] [“2004”] = Array nou (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“seceta”] [“2005”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“seceta”] [“2006”] = Array nou (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); datele [ “seceta”] [ “2007” ] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, ” 12 “,” 13 “); date [“seceta”] [“2008”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“seceta”] [“2009”] = Array nou (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“seceta”] [“2010”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“seceta”] [“2011”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“seceta”] [“2012”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“seceta”] [“2013”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” . “10”, “11”, “12”, “13”); date [“seceta”] [“2014”] = Array nou (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“seceta”] [“2015”] = Array nou (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“seceta”] [“2016”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); datele[” “4”, “5”); date [“foc”] = Array new (20); date [“foc”] [“1998”] = new Array (“13”); date [“foc”] [“2002”] = new Array (“6”, “7”, “8”, “9”, “13”); date [“foc”] [“2003”] = new Array (“6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “13”, “15”); date [“foc”] [“2004”] = new Array (“4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “13”); date [“foc”] [“2005”] = new Array (“6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “13”); date [“foc”] [“2006″] = new Array (” “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“foc”] [“2014”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“foc”] [“2015”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“foc”] [“2016”] = Array nou (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“foc”] [“2017”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“foc”] [“2018”] = Array nou (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“foc”] [“2019”] = Array nou (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); datele[” “10”, “13”); date [“tropical-cicloni”] [“2006”] = new Array (“6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “13”); date [“tropical-cicloni”] [“2007”] = new Array (“5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “12”, “13”); date [“tropical-cicloni”] [“2008”] = new Array (“5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “12”, ” 13 “); date [“tropical-cicloni”] [“2009”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, ” 9 “,” 10 “,” 11 “,” ] = new Array (“6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “13”); date [“tropical-cicloni”] [“2014”] = new Array (“6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “13”); date [“tropical-cicloni”] [“2015”] = new Array (“5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “13”); date [“tropical-cicloni”] [“2016”] = new Array (“6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “13”); date [“tropical-cicloni”] [“2017”] = new Array (“6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “13”); datele[” “9”, “10”, “11”, “12”); date [“zapada”] [“2005”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “10”, “11”, “12”); date [“zapada”] [“2006”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “10”, “11”, “12”); date [“zapada”] [“2007”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “10”, “11”, “12”); date [“zapada”] [“2008”] = nou Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “10”, “11”, “12”, “13” ); date [“zapada”] [“2009”] = new Array (“1”, “2” , “3”, “4”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“zapada”] [“2010”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“zapada”] [“2011”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“zapada”] [“2012”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“zapada”] [“2013”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “10”, “11”, “12”, “13” ); datele[” date [“zapada”] [“2019”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “10”, “11”, “12”, “13”); date [“zapada”] [“2020”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”); date [„tornade”] = new Array (14); date [“tornade”] [“2006”] = new Array (“15”); date [“tornade”] [“2008”] = new Array (“15”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “12”, “13” ); date [“tornade”] [“2009”] = new Array (“2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “17”, “12” , “13”); datele[” “9”, “10”, “11”, “13”); date [“tornade”] [“2017”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “13”); date [“tornade”] [“2018”] = new Array (“2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10” , “11”, “13”); date [“tornade”] [“2019”] = new Array (“2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10” , “11”, “13”); date [“tornade”] [“2020”] = new Array (“1″, ” , “12”); date [“pericole”] [“2003”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”); date [“pericole”] [“2004”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”); date [“pericole”] [“2005”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”); date [“pericole”] [“2006”] = Array nou (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9”, “10”, “11”, “12”); date [“pericole”] [“2007”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”); date [“pericole”] [“2008”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”); date [“pericole”] [“2009”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”); date [“pericole”] [“2010”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”); date [“pericole”] [“2011”] = Array nou (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”); date [“pericole”] [“2012”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”); date [“pericole”] [“2013”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”); date [“enso”] = new Array (7); date [“enso”] [“2003”] = new Array (“13”); date [“enso”] [“2004”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“enso”] [“2005”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, “11”, “12”, “13”); date [“enso”] [“2006”] = new Array (“1”, “2”, “3”, “4”, “5”, “6”, “7”, “8”, “9” , “10”, ” $ ( ‘# Ani’) val (2016).; $ ( ‘# Luni’) val (13).; populatePageSections (); } function fillYears () {var report = $ (‘# raport’). val (); var an = $ (‘# an’). val (); . $ ( ‘# Ani’) gaseste ( ‘optiunea’) sterge ().; // ordine inversa de ani ani = Array new (); for (var an in date [raport]) {years.unshift (yr);} $ .each (ani, functie (cheie, an) {$ (‘# an’). append ($ (‘)
‘) .val (yr) .html (yr)); }); if ($. inArray (an, ani)> -1) {$ (‘# an’). val (an); } fillMonths (); } function fillMonths () {var monthNames = new Array (“ianuarie”, “februarie”, “martie”, “aprilie”, “mai”, “iunie”, “iulie”, “august”, “septembrie”, “octombrie “,” Noiembrie “,” decembrie “,” anual “,” iarna (DJF) “,” primavara (MAM) “,” vara (JJA) “,” toamna (SON) “); raport var = $ (‘# raport’). val (); var an = $ (‘# an’). val (); var luna = $ (‘# luna’). val (); . $ ( ‘# Luni’) gaseste ( ‘optiunea’) sterge ().; $ .each (date [raport] [an], functie (cheie, luna) {$ (‘# luna’). append ($ (‘
‘) .val (mon) .html (Nume luna [lun-1])); if (lun> 13) $ (“optiunea # luna [valoare = ‘” + mon + “‘]”). addClass (“sezon”); }); if ($ .inArray (luna, date [raport] [an])> -1) {$ (‘# luna’). val (luna); } altceva daca (luna> date [raport] [an] [date [raport] [an]. lungime-1]) {$ (‘# luna’). val (date [raport] [an] [date [raport] [an] .length-1]); }}








