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Also known as angle of latitude
thumb|Earth model with circles of latitude in black and indications of the North Pole, [[Equator, and the northern and southern hemispheres.]] thumb|upright=0.9|right|Earth's Graticule (cartography)|graticule. The vertical lines from pole to pole are lines of constant [[longitude, or meridians. The circles parallel to the equator are lines of constant latitude, or parallels. The graticule shows the latitude and longitude of points on the surface. In this example meridians are spaced at 6° intervals and parallels at 4° intervals.]]
Latitude is a measurement system that uses imaginary circles running parallel to the Earth's equator to identify locations on the planet's surface. It matters because, when combined with longitude lines, latitude allows us to pinpoint the exact geographic position of any place on Earth.
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纬度(φ)是地球表面一个點的南北地理位置的表示法。纬度与经度通常一起使用以确定地表上某点的精确位置。 纬度是一个角度,其范围从赤道的0度到南北极的90度。在英文文本中,纬度通常使用小写希腊字母phi (φ)来表示。它以度、分、秒或者小数形式的度来计量,再附上N或S来表示北纬或南纬。纬度相同的连线形成与赤道平行的大圆。赤道、南回归线、北回归线、南极圈和北极圈是特殊的纬线。 纬度数值在0至30度之间的地区称为低纬度地区;纬度数值在30至60度之间的地区称为中纬度地区;纬度数值在60至90度之间的地区称为高纬度地区。地球绕太阳运行的轨道平面叫做黄道,与地球自转轴垂直的平面是赤道面。黄道面和赤道面的夹角被称为黄赤交角,在图中以{\displaystyle i}i 表示,当前黄赤交角的值为23° 26′ 21″。因为这个角与地球自转轴和黄道法线的夹角相同,因此这个角也被称为地轴倾角。 该图像展示了一个垂直于黄道且通过地球自转轴的平面的横截面,该时刻为冬至,太阳直射点位于南回归线上。这时南极圈以南为极昼,而北极圈以北为极夜。夏至时太阳直射在北回归线上,极昼极夜现象正好与冬至时相反。回归线的纬度和黄赤交角相同,两个极圈的纬度等于黄赤交角的余角。只有在两条回归线之间地区有可能发生太阳直射现象。 这些纬线将在下面的墨卡托投影中清晰的标示出来。 在定义经纬度的时候,做了两个抽象假设。第一,以大地水准面来代替地球的物理表面,大地水准面是一个假想的由地球上静止平衡的海平面延伸到陆地内部而形成的闭合曲面。第二,用一个数学上简单的参考表面来作为大地水准面的近似。最简单的参考表面为球面,但是用旋转椭球面来模拟大地水准面要更为准确些。经纬度在这个参考表面上的定义将在下文中详细说明,经度相同和纬度相同的点的连线共同构成了这个参考表面上的经纬网。地球真实表面上一点的纬度和其在参考表面上的对应点一致,过地球真实表面上一点作参考表面的法线,该法线与参考表面的交点即为真实表面上那一点的对应点。纬度,经度和遵循某种规范的高度共同组成了 ISO 19111 标准中所定义的地理坐标系统。 由于有不同的参考椭球面,地表上一点的纬度特征也就并不唯一。ISO标准中关于这一点的描述为:如果坐标参考系统没有完全定义,那么坐标(主要指经度和纬度)顶多是模糊不清的,至少也是毫无意义的。这对于精确的应用非常重要,比如GPS,但是,在一般的使用中,并不需要很高的精度,通常也就不提及参考椭球面。 无论是为了使用经纬仪还是为了确定GPS卫星的轨道,纬度的测量都要求人们对地球重力场有充分的了解。研究地球的轮廓及其重力场的学科是大地测量学,这些内容将不会在此文中讨论。通过简单的名称变换,这篇文章里涉及到的地球坐标系统也可以扩展运用到月球,行星和其它天体上。
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).
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