Hoppa till innehållet

Nagy-Kevély

Nagy-Kevély
Berg
Land Ungern Ungern
Provins Pest
Höjdläge 251 m ö.h.
Koordinater 47°37′24″N 18°59′02″Ö / 47.6233°N 18.9838°Ö / 47.6233; 18.9838 [a]
Högsta punkt
 - höjdläge 524 m ö.h.
Bredd 5,9 km
Höjd 273 m
Tidszon CET (UTC+1)
 - sommartid CEST (UTC+2)
Geonames 3047664
Läge i Ungern
Läge i Ungern
Läge i Ungern

Nagy-Kevély är ett berg i Ungern.[2] Det ligger i provinsen Pest, i den nordvästra delen av landet, 15 km norr om huvudstaden Budapest. Toppen på Nagy-Kevély är 524 meter över havet,[b] eller 273 meter över den omgivande terrängen[c]. Bredden vid basen är 5,9 km.[d]

Terrängen runt Nagy-Kevély är kuperad västerut, men österut är den platt.[e] Den högsta punkten i närheten är Pilis, 756 meter över havet, 10,0 km nordväst om Nagy-Kevély.[f] Runt Nagy-Kevély är det mycket tätbefolkat, med 4 343 invånare per kvadratkilometer.[3] Närmaste större samhälle är Budapest, 14,5 km söder om Nagy-Kevély. Runt Nagy-Kevély är det i huvudsak tätbebyggt.[4]

Trakten ingår i den hemiboreala klimatzonen.[5] Årsmedeltemperaturen i trakten är 12 °C. Den varmaste månaden är juli, då medeltemperaturen är 26 °C, och den kallaste är december, med −2 °C.[6] Genomsnittlig årsnederbörd är 877 millimeter. Den regnigaste månaden är maj, med i genomsnitt 98 mm nederbörd, och den torraste är april, med 45 mm nederbörd.[7]

Nagy-Kevély
Klimatdiagram (förklaring)
JFMAMJJASOND
 
 
77
 
5
−5
 
 
90
 
3
−3
 
 
56
 
11
2
 
 
45
 
20
8
 
 
98
 
25
13
 
 
70
 
28
17
 
 
93
 
31
20
 
 
91
 
29
17
 
 
81
 
22
14
 
 
68
 
15
7
 
 
50
 
8
0
 
 
58
 
1
−6
Genomsnittlig temperatur i °C (max. och min.)
Nederbörd i mm. Årsnederbörd: 877 mm.
Källa: [6]
  1. ^ Position justerad utifrån höjddata (DEM 3") från Viewfinder Panoramas.[1] Mer om algoritmen finns här: Användare:Lsjbot/Algoritmer.
  2. ^ Framräknat ur höjduppgifter (DEM 3") från Viewfinder Panoramas.[1] Mer om algoritmen finns här: Användare:Lsjbot/Algoritmer.
  3. ^ Primärfaktor framräknad ur höjddata (DEM 3") från Viewfinder Panoramas.[1] Mer om algoritmen finns här: Användare:Lsjbot/Algoritmer.
  4. ^ Största utsträckningen av den höjdkurva som ger primärfaktorn.
  5. ^ Framräknat ur variansen i alla höjduppgifter (DEM 3") från Viewfinder Panoramas, inom 10 km radie.[1] Mer om algoritmen finns här: Användare:Lsjbot/Algoritmer.
  6. ^ Den punkt som syns högst över den lokala horisonten runt platsen, enligt höjduppgifter i GeoNames.[2]
  1. ^ [a b c d] ”Viewfinder Panoramas Digital elevation Model”. http://www.viewfinderpanoramas.org/dem3.html. Läst 21 juni 2015. 
  2. ^ [a b] Nagy-Kevély hos Geonames.org (cc-by); post uppdaterad 2008-03-16; databasdump nerladdad 2015-05-23
  3. ^ ”NASA Earth Observations: Population Density”. NASA/SEDAC. Arkiverad från originalet den 9 februari 2016. https://web.archive.org/web/20160209064446/http://neo.sci.gsfc.nasa.gov/view.php?datasetId=SEDAC_POP. Läst 30 januari 2016. 
  4. ^ ”NASA Earth Observations: Land Cover Classification”. NASA/MODIS. Arkiverad från originalet den 28 februari 2016. https://web.archive.org/web/20160228161657/http://neo.sci.gsfc.nasa.gov/view.php?datasetId=MCD12C1_T1. Läst 30 januari 2016. 
  5. ^ Peel, M C; Finlayson, B L; McMahon, T A (2007). ”Updated world map of the Köppen-Geiger climate classification”. Hydrology and Earth System Sciences 11: sid. 1633-1644. doi:10.5194/hess-11-1633-2007. http://www.hydrol-earth-syst-sci.net/11/1633/2007/hess-11-1633-2007.html. Läst 30 januari 2016. 
  6. ^ [a b] ”NASA Earth Observations Data Set Index”. NASA. Arkiverad från originalet den 11 maj 2020. https://web.archive.org/web/20200511075542/https://neo.sci.gsfc.nasa.gov/dataset_index.php. Läst 30 januari 2016. 
  7. ^ ”NASA Earth Observations: Rainfall (1 month - TRMM)”. NASA/Tropical Rainfall Monitoring Mission. Arkiverad från originalet den 19 april 2019. https://web.archive.org/web/20190419091014/https://neo.sci.gsfc.nasa.gov/view.php?datasetId=TRMM_3B43M&year=2014. Läst 30 januari 2016.