Transit of Venus on 2012 Jun 6 - multisite predictions Note: '+' after the time => following UT day; '-' after the time => preceding UT day; Exterior INGRESS Interior INGRESS Maximum Interior EGRESS Exterior EGRESS Min. Site Longitude Latitude Elvn U.T. PA Alt U.T. PA U.T. PA Alt U.T. PA U.T. PA Alt Sepn o ' o ' m h m s o o h m s o h m s o o h m s o h m s o o " Agra India 78 5. 27 15. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 32 346 20 4 34 58 292 4 52 30 290 64 542.2 Amritsar India 74 55. 31 35. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 21 346 18 4 35 18 292 4 52 49 290 60 540.6 ANADYR Siberia 177 55. 64 55. 0 22 7 8- 42 43 22 24 48- 39 1 27 46 345 46 4 31 7 292 4 48 50 289 29 540.9 ASHKHABAD Iran 58 25. 37 55. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 3 346 7 4 36 29 292 4 54 1 289 46 537.3 BAGHDAD Iraq 44 25. 33 25. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... .. .. .. ... .. 4 37 21 292 4 54 56 289 35 ..... BAKU Azerbajan 49 55. 40 25. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 31 50 346 3 4 36 55 292 4 54 29 289 40 536.0 BANGALORE Ind 77 35. 12 55. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 33 9 346 15 4 34 41 293 4 52 15 290 61 546.4 BANGKOK Thail 100 35. 13 45. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 26 346 36 4 32 22 293 4 49 57 290 79 549.8 BARNAUL Siber 83 45. 53 25. 0 .. .. .. ... .. 22 25 21- 40 1 30 54 346 28 4 34 41 292 4 52 12 289 55 537.1 BEIJING China 116 25. 39 55. 0 22 10 0- 42 14 22 27 51- 39 1 30 41 346 52 4 31 57 292 4 49 31 290 71 544.0 BOMBAY India 72 55. 18 55. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 33 0 346 13 4 35 17 292 4 52 50 290 58 543.8 CALCUTTA India 88 25. 22 35. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 32 346 28 4 33 54 293 4 51 27 290 73 545.1 Changsha Hn Ch 112 55. 28 15. 0 22 11 9- 42 7 22 29 4- 39 1 31 20 346 50 4 31 43 293 4 49 17 290 82 547.1 CHITA Siberia 113 35. 52 5. 0 22 8 37- 42 15 22 26 25- 40 1 30 14 346 46 4 32 42 292 4 50 15 289 60 540.4 Chongqing Chn 106 35. 29 35. 0 22 10 46- 42 3 22 28 42- 39 1 31 34 346 45 4 32 23 293 4 49 55 290 83 545.7 CHUNG-LI Taiwan 121 15. 24 55. 152 22 11 44- 42 13 22 29 38- 39 1 31 2 346 57 4 30 47 293 4 48 23 290 77 549.4 COLOMBO SriLnk 79 55. 6 55. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 33 18 346 15 4 34 16 293 4 51 51 290 60 548.7 Dehra Dun Ind 78 5. 30 15. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 23 346 21 4 35 1 292 4 52 32 290 63 541.4 DELHI India 77 15. 28 45. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 28 346 19 4 35 4 292 4 52 35 290 63 541.7 Fang Shan Twn 120 35. 21 55. 0 22 12 1- 42 12 22 29 57- 39 1 31 10 346 56 4 30 41 293 4 48 17 290 78 550.3 Fuzhou Fuj Chn 119 15. 26 5. 0 22 11 34- 42 12 22 29 28- 39 1 31 6 346 56 4 31 1 293 4 48 36 290 79 548.7 Ganzhou China 114 55. 25 55. 0 22 11 28- 42 8 22 29 23- 39 1 31 20 346 52 4 31 25 293 4 49 0 290 82 548.2 HANOI Vietnam 105 55. 21 5. 0 .. .. .. ... .. 22 29 35- 39 1 31 56 346 43 4 32 6 293 4 49 40 290 87 548.3 HARBIN China 126 45. 45 45. 0 22 9 34- 42 22 22 27 22- 39 1 30 0 346 56 4 31 29 292 4 49 4 290 62 543.5 Hengchun Taiwn 120 45. 21 55. 0 22 12 2- 42 12 22 29 57- 39 1 31 10 346 57 4 30 40 293 4 48 17 290 78 550.3 HO CHI MINH Vt 106 45. 10 45. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 15 346 41 4 31 35 293 4 49 11 290 78 551.8 HONG KONG Ch 114 15. 22 15. 0 22 11 48- 42 6 22 29 45- 39 1 31 30 346 51 4 31 20 293 4 48 54 290 84 549.2 Hsinchu Taiwan 121 5. 24 45. 0 22 11 45- 42 13 22 29 39- 39 1 31 3 346 57 4 30 47 293 4 48 23 290 77 549.4 Hyderabad Ind 78 25. 17 25. 554 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 58 346 17 4 34 44 293 4 52 17 290 63 545.1 IGARKA Siberia 86 35. 67 35. 0 22 6 28- 42 10 22 24 15- 40 1 29 54 346 28 4 34 25 292 4 51 59 289 43 535.5 INARIGDA Siber 107 45. 63 15. 0 22 7 21- 42 16 22 25 7- 40 1 29 49 346 38 4 33 26 292 4 51 0 289 49 537.6 Indore India 75 55. 22 45. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 47 346 17 4 35 6 292 4 52 38 290 62 543.2 ISLAMABAD Pak 73 5. 33 45. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 16 346 17 4 35 27 292 4 52 58 290 59 539.9 Jaipur India 75 45. 26 55. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 35 346 18 4 35 10 292 4 52 41 290 62 542.0 JAKARTA Indon 106 45. - 6 5. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 38 346 33 4 30 52 294 4 48 34 291 61 557.6 JAPAL India 78 45. 17 5. 695 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 59 346 17 4 34 42 293 4 52 15 290 63 545.3 JERUSALEM Isrl 35 15. 31 45. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... .. .. .. ... .. 4 37 47 292 4 55 25 289 27 ..... Jodhpur India 73 5. 26 15. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 39 346 15 4 35 24 292 4 52 56 290 59 541.8 KABUL Afgan 69 15. 34 35. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 15 346 15 4 35 46 292 4 53 17 290 55 539.2 KAGOSHIMA Jpn 130 35. 31 35. 0 22 11 12- 42 23 22 29 2- 39 1 30 18 346 65 4 30 20 293 4 47 57 290 68 548.4 KANDLA India 70 15. 23 5. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 50 346 12 4 35 36 292 4 53 8 290 57 542.3 Kaohsiung Twn 120 15. 22 35. 0 22 11 57- 42 12 22 29 53- 39 1 31 10 346 56 4 30 45 293 4 48 21 290 78 550.0 KARACHI Pak 67 5. 24 55. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 46 346 10 4 35 53 292 4 53 25 290 54 541.4 KARGASOK Siber 80 55. 59 5. 0 22 6 55- 42 2 22 24 45- 40 1 30 32 346 26 4 34 47 292 4 52 20 289 49 536.0 KATHMANDU Nepl 85 15. 27 45. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 22 346 26 4 34 19 292 4 51 51 290 70 543.1 KHATANGA Siber 102 35. 71 55. 0 22 6 27- 42 17 22 24 11- 40 1 29 24 346 32 4 33 49 291 4 51 25 289 41 536.0 KUALA LUMPUR My 101 45. 3 5. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 41 346 34 4 31 48 293 4 49 26 291 70 553.6 KUNMING China 102 45. 25 5. 0 .. .. .. ... .. 22 29 1- 39 1 31 55 346 41 4 32 35 293 4 50 7 290 85 546.5 KUWAIT 48 5. 29 25. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... .. .. .. ... .. 4 37 13 292 4 54 48 289 38 ..... Lahore Pakistn 74 15. 31 35. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 22 346 18 4 35 21 292 4 52 52 290 60 540.6 Lhasa Tibet Cn 91 5. 29 35. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 7 346 31 4 33 50 292 4 51 21 290 74 543.4 LUCKNOW India 80 55. 26 55. 120 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 30 346 22 4 34 42 292 4 52 14 290 66 542.7 MAGDAGACHI Sib 125 45. 53 25. 0 22 8 42- 42 23 22 26 28- 40 1 29 44 346 51 4 32 0 292 4 49 35 289 56 541.3 MANILA Phil Is 120 55. 14 35. 0 22 12 46- 41 10 22 30 44- 39 1 31 23 346 55 4 30 17 293 4 47 55 290 75 552.8 MASHAD Iran 59 35. 36 15. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 9 346 8 4 36 26 292 4 53 58 289 47 537.7 MT. ABU India 72 45. 24 35. 1700 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 44 346 15 4 35 24 292 4 52 56 290 59 542.2 NAINI Tal Ind 79 25. 29 25. 192 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 24 346 22 4 34 53 292 4 52 24 290 65 541.8 Nanchang China 115 55. 28 45. 0 22 11 12- 42 10 22 29 6- 39 1 31 10 346 53 4 31 28 293 4 49 2 290 80 547.4 Nanded India 77 25. 19 5. 200 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 55 346 17 4 34 53 293 4 52 25 290 62 544.4 NANJING China 118 45. 32 5. 0 22 10 55- 42 13 22 28 48- 39 1 30 54 346 55 4 31 22 293 4 48 56 290 76 546.7 NAZWA Muscat 57 35. 22 55. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 52 346 1 4 36 36 292 4 54 10 290 45 540.7 ne Beijing Chn 117 35. 40 25. 0 22 9 59- 42 15 22 27 49- 39 1 30 37 346 52 4 31 53 292 4 49 27 290 70 544.0 NEW DELHI Ind 77 15. 28 35. 220 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 29 346 19 4 35 4 292 4 52 35 290 63 541.7 OKHOTSK Siber 143 15. 59 25. 0 22 8 8- 42 32 22 25 51- 39 1 28 55 346 52 4 31 31 292 4 49 9 289 45 541.1 PADANG Indones 120 25. - 6 15. 0 22 14 31- 41 2 22 32 36- 38 1 31 54 346 44 4 29 25 294 4 47 9 291 59 559.8 PALU Indonesia 121 45. - 8 15. 0 22 14 42- 41 2 22 32 47- 38 1 31 51 346 44 4 29 12 294 4 46 58 291 56 560.7 PENANG Sumatra 100 25. 5 35. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 41 346 33 4 32 2 293 4 49 39 291 72 552.6 PUNE India 73 55. 18 35. 150 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 33 0 346 14 4 35 11 293 4 52 44 290 59 544.1 Qingdao China 120 25. 36 5. 0 22 10 31- 42 16 22 28 23- 39 1 30 40 346 56 4 31 26 292 4 49 1 290 72 545.7 RANGOON Burma 96 15. 16 45. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 30 346 33 4 32 56 293 4 50 30 290 78 548.1 RIYADH SArabia 46 45. 24 35. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... .. .. .. ... .. 4 37 18 292 4 54 54 290 36 ..... s Taipei Twn 121 35. 24 55. 17 22 11 44- 42 13 22 29 39- 39 1 31 1 346 58 4 30 45 293 4 48 21 290 77 549.4 SALALAH Oman 54 5. 17 5. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... .. .. .. ... .. 4 36 47 292 4 54 22 290 41 ..... SANAA Yemen 44 15. 15 25. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... .. .. .. ... .. 4 37 23 292 4 55 1 290 31 ..... SAPPORO Japan 141 25. 43 5. 0 22 9 58- 42 33 22 27 44- 39 1 29 23 346 66 4 30 20 292 4 47 58 290 56 545.8 SEOUL S Korea 127 5. 37 35. 0 22 10 30- 42 21 22 28 19- 39 1 30 17 346 60 4 30 59 292 4 48 34 290 68 546.1 SHANGHAI China 121 25. 31 5. 0 22 11 5- 42 15 22 28 58- 39 1 30 48 346 57 4 31 5 293 4 48 40 290 75 547.4 SHANGHAI Obs. 121 25. 31 15. 15 22 11 4- 42 15 22 28 56- 39 1 30 47 346 57 4 31 5 293 4 48 40 290 75 547.3 Shenyang China 123 25. 41 45. 0 22 9 57- 42 19 22 27 47- 39 1 30 18 346 56 4 31 30 292 4 49 4 290 67 544.3 SHIRAZ Iran 52 35. 29 35. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... .. .. .. ... .. 4 36 56 292 4 54 30 290 42 ..... SINGAPORE 103 55. 1 15. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 38 346 35 4 31 30 293 4 49 9 291 68 554.6 Srinigar India 74 45. 34 5. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 13 346 19 4 35 19 292 4 52 50 290 60 540.0 TABRIZ Iran 46 15. 38 5. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... .. .. .. ... .. 4 37 10 292 4 54 44 289 37 ..... TAIPEI Taiwan 121 35. 25 5. 0 22 11 44- 42 13 22 29 38- 39 1 31 1 346 58 4 30 45 293 4 48 21 290 77 549.4 Taiyuan China 112 35. 37 55. 0 22 10 7- 42 10 22 27 59- 39 1 30 56 346 49 4 32 11 292 4 49 44 290 74 544.1 TASHKENT Kirgz 69 15. 41 15. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 31 50 346 16 4 35 44 292 4 53 15 289 54 537.8 TEHRAN Iran 51 25. 35 45. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 8 346 1 4 36 56 292 4 54 30 289 41 537.1 THIMBU Bhutan 89 45. 27 35. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 15 346 30 4 33 55 292 4 51 26 290 74 543.8 Tianjin China 117 15. 39 5. 0 22 10 7- 42 14 22 27 58- 39 1 30 41 346 52 4 31 51 292 4 49 25 290 71 544.3 TOKYO Japan 139 45. 35 45. 0 22 10 48- 42 31 22 28 36- 39 1 29 40 346 70 4 29 54 292 4 47 32 290 59 548.1 Udaipur India 73 45. 24 35. 742 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 32 44 346 15 4 35 19 292 4 52 51 290 60 542.3 ULAANBAATAR Mn 106 55. 47 55. 0 22 8 53- 42 10 22 26 43- 40 1 30 40 346 43 4 33 1 292 4 50 33 290 65 540.7 URUMQI China 87 35. 43 45. 0 .. .. .. ... .. .. .. .. ... 1 31 26 346 30 4 34 23 292 4 51 53 290 64 539.4 VANINO Siberia 140 15. 49 5. 0 22 9 17- 42 32 22 27 2- 39 1 29 17 346 60 4 30 51 292 4 48 29 290 53 543.8 VLADIVOSTOK Sb 131 55. 43 5. 0 22 9 55- 42 26 22 27 43- 39 1 29 51 346 61 4 30 58 292 4 48 34 290 61 544.8 VORKUTA Siber 64 5. 67 25. 0 22 5 49- 42 4 22 23 37- 40 1 30 1 346 20 4 35 15 291 4 52 50 289 38 534.2 WUHAN China 108 55. 30 35. 0 22 10 45- 42 5 22 28 40- 39 1 31 25 346 47 4 32 12 293 4 49 45 290 82 545.8 XIAN XIGUAN Ch 108 55. 34 15. 0 22 10 22- 42 6 22 28 16- 39 1 31 15 346 47 4 32 21 292 4 49 53 290 78 544.7 YAKUTSK Siber 129 55. 62 15. 0 22 7 47- 42 25 22 25 31- 40 1 29 16 346 46 4 32 19 292 4 49 55 289 48 539.5 YUMEN China 97 45. 39 55. 0 22 9 21- 42 0 22 27 14- 40 1 31 23 346 38 4 33 30 292 4 51 1 290 71 541.6 YUNNAN China 102 45. 25 5. 0 .. .. .. ... .. 22 29 2- 39 1 31 55 346 41 4 32 34 293 4 50 7 290 85 546.6 Zhengzhou Chn 113 35. 34 45. 0 22 10 29- 42 10 22 28 22- 39 1 31 2 346 50 4 31 57 292 4 49 30 290 77 545.2