Temperatura powietrza w klatce meteorologicznej powinna być mierzona na wysokości 2 metrów nad poziomem gruntu, co jest zgodne z zaleceniami WMO (World Meteorological Organization). Pomiar w tej wysokości ma na celu uzyskanie reprezentatywnej wartości temperatury, która nie jest zniekształcona przez bezpośrednie oddziaływanie podłoża, roślinności czy innych obiektów. W praktyce, czujniki temperatury umieszczane na wysokości 2 metrów zapewniają, że pomiary są zgodne z rzeczywistymi warunkami atmosferycznymi, a także odpowiadają normom stosowanym w meteorologii. Ustalona wysokość ułatwia również porównania między różnymi stacjami meteorologicznymi, co jest kluczowe dla analizy danych klimatycznych oraz prognozowania pogody. Zastosowanie tej standardowej wysokości jest również istotne w kontekście badań naukowych, gdzie precyzyjne dane temperatury mają ogromne znaczenie dla analiz klimatycznych oraz modelowania atmosferycznego.
Wybierając wysokości 3 metry, 1 metr lub 4 metry, można wpaść w pułapki błędnych założeń dotyczących pomiarów temperatury powietrza. Wysokość 3 metrów może prowadzić do pomiarów, które będą mniej reprezentatywne dla warunków, w jakich typowy człowiek funkcjonuje, a także mogą być zniekształcone przez lokalne uwarunkowania, takie jak budynki czy drzewa, które mogą wpływać na przepływ powietrza. Natomiast pomiar na wysokości 1 metra zbliża czujnik do powierzchni gruntu, co może skutkować nieadekwatnymi wynikami, ponieważ temperatura przy gruncie jest zazwyczaj wyższa ze względu na promieniowanie cieplne. Z tego powodu taka wysokość jest stosunkowo niewłaściwa do użytku meteorologicznego. Wysokość 4 metrów także wykracza poza standardy, co może powodować dodatkowe problemy z interpretacją wyników. W kontekście meteorologicznym, różnice w wysokości pomiaru mogą znacząco wpłynąć na dokładność analiz. Dlatego kluczowe jest stosowanie standardu 2 metrów, który został wprowadzony w celu zminimalizowania wpływu lokalnych warunków na pomiary. Ignorowanie tych zasad może prowadzić do mylnych wniosków i błędnych prognoz, a także utrudnić porównania między danymi z różnych stacji.