本篇文章给大家谈谈气温计的认识和读法，以及最低气温计的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
文章详情介绍：
三年级科学上册 第三单元天气 练习题
一、填空。
1.我们可以用( )来测量降雨量的多少。
2.（ ）是测量温度的工具。测量气温的仪器叫( )，又叫（ ）。测量体温的仪器叫（ ）。测量水温的仪器叫（ ）。
3.气象学家通常把云分为（ ）、（ ）、（ ）三类。
4.天气，指的是一个地方在短时间里大气的（ ）、（ ）、（ ）以及（ ）等情况。
5.（ ）可以使地球变热。（ ）是观察和记录气的重要内容。
6.气象预报通常会报一天（ ）内的（ ）和（ ）。
7.（ ）是风吹来的方向，通常用（ ）来描述。如（ ）是由北面吹过来的风。
二、选择正确答案的序号填在括号里。
1.当我们骑车由东向西时感觉比较轻松，由西向东时感觉比较吃力，此时刮的风是（ ）。
A.南风 B.北风 Ｃ.东风
2.在记录风速的时候，数字“1”表示（ ）。
Ａ.无风 Ｂ.微风 Ｃ.大风
3.受台风“山竹”影响，在9月18日，杭州的降水量达到200毫米，这一天杭州的降水量
属于（ ）。
A.大雨 B.暴雨 Ｃ.大暴雨
4.风扇可以给我们送风，主要是因为（ ）。
A.风扇可以让周围的空气流动 B.风扇可以压缩空气 C.空气没有质量
5.雨量器的0刻度位于仪器的（ ）。
A.最上端 B.中间 Ｃ.最下端
6.大团、堆积的云是（ ），预示着可能下雨。
A.层云 B.积云 C.卷云
7.如果某温度计从10 ℃~20 ℃之间有10个小格，那么该温度计的每一个小格表示（ ）
A.1 ℃ B.2℃ C.5℃
8.昨天下了暴雨，我知道降水量在（ ）毫米之间。
Ａ.50.0~99.9 Ｂ.10.0~24.9 Ｃ.25.0~49.9
9.风向标能用于指示风向。下图中，现在的风向是（ ）。
A.东风 B.东南风 C.西北风
10.“扬起尘土和纸片，树枝摇动”是风力（ ）的主要特征。
A.3级 B.4级 C.5级
三、判断正误，对的打“√”，错的打“×”。
（ ）1.通常情况下，午后的气温最高。
（ ）2.雨量器可以摆放在树下进行测量降水量。
（ ）3.大风有力量，小风没有力量。
（ ）4.从东南方吹向西北方的是西北风。
（ ）5.对天气进行连续观测和记录,可以帮助我们更好地认识天气，了解天气变化的一些规律。
（ ）6.同一时间，任何地方的温度是一样的。
（ ）7.当天空被云覆盖四分之一左右的时候，这时的天气为多云。
（ ）8.天气预报的信息是人们根据动植物的异常反应做出的。
四、简答题。
1.制作天气预报的过程中，经历了哪些阶段？（5分）
2.怎样制作简易雨量器？（4分）
3.怎样使用雨量器？（3分）
4.如何正确使用气温计？（5分）
5.天气预报中，包含了哪些信息？（5分）
【数据分享】1901-2022年1km分辨率逐月最低温栅格数据
气象指标在日常研究中非常常用，之前我们给大家分享过来源于国家青藏高原科学数据中心提供的气象指标栅格数据：
1901-2022年1km分辨率逐月平均气温栅格数据（可查看之前的文章获悉详情）
本次我们分享的同样是来自国家青藏高原科学数据中心的高精度气象指标栅格数据——1901-2022年1km分辨率的逐月最低气温栅格数据！该数据在持续更新，5月31日刚更新了2022年的数据！
从官方网站下载的逐月最高气温数据的单位是0.1 ℃，数据格式为NETCDF，即.nc格式。为方便大家使用，我们对原始数据进行了一些处理，单位转化为摄氏度（℃），格式转为栅格（.tif）格式。此外，全国范围的数据非常大，不方便使用，我们将全国数据划分为了分省份的数据！需要重点说明的是：这儿的逐月最低气温是当月每日最低气温的月平均值！
大家可以在公众号回复关键词 628 免费获取该数据，包括全国范围的数据和分省份的数据！无需转发文章，直接获取！以下为数据的详细介绍：
01 数据预览
全国范围的数据
首先我们先来看一下全国范围的数据，我们会提供三种数据：
①原始nc格式的数据
②空间范围大于中国国界的tif格式数据
我们以2022年12月的全国最低气温为例来预览一下，由原始.nc格式数据转为的.tif格式数据的范围为矩形范围，且大于中国国界：
2022年12月全国最低气温（大于全国范围）
③中国国界范围的tif格式数据
我们以国界为范围提取出国界范围的最低气温数据：
2022年12月全国最低气温（全国范围
分省份的数据
对于分省份的数据，我们以2022年12月湖北省和山东省的最低气温为例来预览一下：
2022年12月湖北省最低气温
2022年12月山东省最低气温
02 数据详情
数据来源：
数据来源于彭守璋学者在国家青藏高原科学数据中心平台上分享的数据，网址为：
https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/35ffff9f-8e1b-4296-801f-d8231e4f8dc3
数据说明：
官网上对数据集进行了说明，该数据根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。数据坐标系统建议使用WGS84。
数据格式：
栅格格式（.tif）和NETCDF（.nc）格式
数据单位：
栅格（.tif）格式：摄氏度（ ℃）
NETCDF（.nc）格式：0.1 ℃
时间范围：
1901-2022年（逐月）
数据坐标：
为GCS_WGS_1984
空间范围：
全国/分省
空间分辨率：
0.0083333°（约1km）
数据的引用：
彭守璋. (2020). 中国1km分辨率月最高温度数据集（1901-2022）. 国家青藏高原科学数据中心.Peng, S. (2020). 1-km monthly maximum temperature dataset for China (1901-2022). National Tibetan Plateau Data Center.
https://doi.org/10.5281/zenodo.3114194.
发布数据的文章的引用：
1.Peng, S.Z., Ding, Y.X., Wen, Z.M., Chen, Y.M., Cao, Y., & Ren, J.Y. (2017). Spatiotemporal change and trend analysis of potential evapotranspiration over the Loess Plateau of China during 2011–2100. Agricultural and Forest Meteorology, 233, 183–194.
2.Ding, Y.X., & Peng, S.Z. (2020). Spatiotemporal trends and attribution of drought across China from 1901–2100. Sustainability, 12(2), 477.
3.Peng, S.Z., Ding, Y.X., Liu, W.Z., & Li, Z. (2019). 1 km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017. Earth System Science Data, 11, 1931–1946. https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019
4.Peng, S. , Gang, C. , Cao, Y. , & Chen, Y. . (2017). Assessment of climate change trends over the loess plateau in china from 1901 to 2100. International Journal of Climatology.
如有数据使用需求请按照官方平台的要求进行引用，更多数据详情可以查看官网获悉！
03 数据获取