熱帶雨林氣候

Multi tool use热带雨林气候,又称热带型雨林气候,全年高溫多雨,可分为两种子类型:常年受赤道低压带控制的赤道多雨气候和常年受潮湿信风控制的热带海洋性气候,在對應的柯本氣候分類法中代號為「Af」。
自然带
农业
以游耕、水稻种植业、热带雨林林业为主。特有作物包括橡胶、椰子、油棕、咖啡等。
代表城市
新加坡
印尼 雅加达
马来西亚 吉隆坡
马来西亚 亞庇
文莱 斯里巴加灣市
印尼 万隆
馬爾地夫 马累
圭亚那 喬治敦
法属圭亚那 開雲
苏里南 巴拉馬利波
秘魯 馬爾多納多港
巴西 聖保羅
巴西 里約熱內盧
刚果(金) 金沙萨
柯本气候分类法
|
---|
| A类 | 赤道多雨气候(Af) · 热带季风气候(Am) · 热带干湿季气候(Aw, As)
|
---|
| B类 | 沙漠气候(Bwh, Bwk, Bwn) · 半干旱气候(Bsh, Bsk)
|
---|
| C类 | 副热带湿润气候(Cfa, Cwa) · 海洋性气候(Cfb, Cwb, Cfc) · 地中海式气候(Csa, Csb)
|
---|
| D类 | 大陆性湿润气候(Dfa, Dwa, Dfb, Dwb) · 副极地气候(Dfc, Dwc, Dfd, Dwd, Dsc, Dsd)
|
---|
| E类 | 极地气候(ET, EF) · 高山气候(ET/H)
|
---|
|
周淑贞气候分类法
|
---|
| 低纬度气候 | 赤道多雨气候 · 热带海洋性气候 · 热带干湿季气候 · 热带季风气候 · 热带干旱半干旱气候
|
---|
| 中纬度气候 | 副热带干旱半干旱气候 · 副热带季风气候 · 副热带湿润氣候 · 地中海式氣候 · 温带海洋性气候 · 温带季风气候 · 温带大陆性湿润气候 · 温带干旱半干旱气候
|
---|
| 高纬度气候 | 副极地气候 · 苔原气候 · 极地冰原气候
|
---|
| 高地气候 | 高山气候 |
---|
|
世界分區
|
---|
| 参见:联合国地理区划
| |

|
亚洲
|
东亚 · 东南亚 · 南亚 · 中亚 · 西亚/西南亚 · 北亚/西伯利亞 · 东北亚 其他:近东 · 中东 · 遠东 · 东亞島弧 · 东印度 · 印度次大陸
|

|
非洲
|
文化地理:阿拉伯非洲 · 黑非洲(拉丁非洲) 自然地理:北部非洲/撒哈拉以北非洲 · 撒哈拉以南非洲(东部非洲 · 中部非洲 · 西部非洲 · 南部非洲) 其他:东北非洲、西北非洲、大中东地区
|

|
欧洲
|
自然地理:东欧 · 西欧 · 南欧 · 北欧 · 中欧 其他:东南欧/巴爾幹地區 · 欧俄
|

|
美洲
|
自然地理:北美洲 · 南美洲 政治地理:北美 · 拉丁美洲(中美(中美洲 · 加勒比地区) · 南美) 文化地理:盎格鲁美洲/英語美洲 · 拉丁美洲(伊比利亚美洲 · 西班牙语美洲) · 中部美洲
|

|
大洋洲
|
澳洲:澳大利亚 澳大拉西亚 · 美拉尼西亚 · 密克罗尼西亚 · 波利尼西亚
|
|

|
极地
|
北极地方 · 南极洲/南极地方
|
|
其他
|
环太平洋地区/亚太地区 · 獨立國家國協地區 · 阿拉伯地區 · 環地中海地區 · 高加索地區
|

|
大洋
|
世界大洋 · 太平洋 · 大西洋 · 印度洋 · 北冰洋 · 南冰洋
|

|
氣候區
|
熱帶:熱帶雨林 · 熱帶莽原 · 熱帶草原 · 熱帶沙漠 · 熱帶季風 亞熱帶:副熱帶濕潤/夏雨型暖濕 · 副熱帶季風 溫帶:溫帶海洋性 · 溫帶大陸性 · 溫帶地中海型 · 溫帶草原 · 溫帶沙漠 · 溫帶季風 副溫帶: 寒帶: 極地氣候 · 副極地氣候(苔原氣候 · 冰原氣候) 副寒帶: 其他: 高地氣候 · 丘陵氣候 · 平原氣候 · 盆地氣候 · 臺地氣候
|

|
生物分布區
|
新北界 · 古北界 · 埃塞俄比亚界 · 東洋界 · 澳新界 · 新熱帶界 · 南極界
|
|
| | 另见:世界七大洲 · 世界主義和世界政府
|
|
ycxpbo dg m ihz
Popular posts from this blog
Ramiro Burr's New Blog - to go back: www.ramiroburr.com From Latin rock to reggaeton, boleros to blues,Tex-Mex to Tejano, conjunto to corridos and beyond, Ramiro Burr has it covered. If you have a new CD release, a trivia question or are looking for tour info, post a message here or e-mail Ramiro directly at: musicreporter@gmail.com Top Tejano songwriter Luis Silva dead of heart attack at 64 By Ramiro Burr on October 23, 2008 8:40 AM | Permalink | Comments (12) | TrackBacks (0) UPDATE: Luis Silva Funeral Service details released Visitation 4-9 p.m. Saturday, Rosary service 6 p.m. Saturday at Porter Loring, 1101 McCullough Ave Funeral Service 10:30 a.m. Monday St. Anthony De Padua Catholic Church, Burial Service at Chapel Hills, 7735 Gibbs Sprawl Road. Porter Loring (210) 227-8221 Related New Flash: Irma Laura Lopez: long time record promoter killed in accident NewsFlash: 9:02 a.m. (New comments below) Luis Silva , one of the most well-known ...
1 I having trouble getting my ResourceDictionary.MergedDictionaries to load from app.xaml. My WPF app has a static class with a Main defined and startup object set to it. Within Main I created an instance of App and run it. The override OnStartup fires and the mainwindow.cs InitializeComponent gives the error "Message "Cannot find resource named 'MaterialDesignFloatingActionMiniAccentButton'. If I put the resources in the mainwindow.xaml everything is fine, but I wanted them to load at the app level so I they are not in each page. Any help appreciated. public partial class App protected override void OnStartup(StartupEventArgs e) base.OnStartup(e); var app = new MainWindow(); var context = new MainWindowViewModel(); app.DataContext = context; app.Show(); from the Main.. var app = new App(); app.Run(); app.xaml.. <Application x:Class="GS.Server.App" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:...
up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...