Iran vs. Pakistan

Iran vs. Pakistan: Tropennächte

Tropennächte 2014: Iran 90,8 Nächte, Pakistan 149,9 Nächte; Median der CMIP6-Klimamodelle. Höherer Wert 2014: Pakistan, um 59,1 Nächte; Verhältnis Pakistan zu Iran: 1,65.

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Nächte pro Jahr · CMIP6

Iran vs. Pakistan: TropennächteTropennächte 2014: Iran 90,8 Nächte, Pakistan 149,9 Nächte; Median der CMIP6-Klimamodelle. Höherer Wert 2014: Pakistan, um 59,1 Nächte; Verhältnis Pakistan zu Iran: 1,65.
IranPakistanCMIP6-Modellmedian (SSP2-4.5, mittlerer Weg)10.–90. Perzentil der Modelle

Was die Zahlen sagen

  • Seit 1950 in jedem Jahr mit Daten für beide höher: Pakistan.
  • Iran: 124,4 Nächte, Pakistan: 177,6 Nächte im Jahr 2100 laut CMIP6-Modellmedian (SSP2-4.5, mittlerer Weg).

Jahr für Jahr

Nächte pro Jahr · CMIP6

JahrIranPakistan
201490,8149,9
201390,6149,1
201290,3149,9
201189,8149
201087148,4
200987,2147,1
200888147,4
200787,9147,3
200688,2146,7
200587,1146,5
200486,4147,5
200385,9146
200287,7148,3
200186,6145,4
200086,5144,7
199985,1146,9
199883,8144,8
199784,3143,2
199682,4141,2
199581,6141,8
199480,6142,1
199377,7140,4
199277139,9
199181,9142,5
199083,1142,6
198981,7142,5
198880,4140,3
198779,8140
198680,1140
198579,7140
198478,8138,9
198375,5136,3
198277,9138,5
198180,2141,5
198079,4139,5
197980,2139,1
197878,1139
197777,8138,6
197677,2139,2
197576,6136,5
197476,4138,7
197376,9137,8
197277,4137,4
197175136
197075,3137,7
196975,6135,9
196876,3136,6
196776,1135,2
196675,5136,9
196575,3138,3
196475,3135,1
196376,4135,7
196277,5137
196177,7138,6
196077,6139
195976,8138,6
195878,4137,7
195778,2140
195676,2137,8
195576,5137,5
195477,6137,8
195377,3136,9
195278,2138,1
195176,6136,7
195077,7139,1
CMIP6-Modellmedian (SSP2-4.5, mittlerer Weg) · 2015–2100
JahrIranPakistan
201594,482,7–106152,4138,7–163,3
201694,183,1–105,3150,6139,4–161,7
201793,981,7–104151,3138,8–162
201894,183–106,3152,6139,8–161,8
201995,183,4–105,8151,8138,1–163,3
202095,985,5–107,5153,1140,3–164,5
202197,286–107,7154,1140,6–165,7
202296,285,2–108,3153,1140,2–165,7
202398,485,7–110,6155,5141,6–165,9
20249885,1–110,5156,8143,3–168,7
202598,787,2–110,5155,7141,5–168,6
202699,186,7–111,7155,3142,2–167,9
2027100,288,7–112,1156,8140,9–168,9
202899,686,2–111,6156,5143,9–167,6
202999,386,7–109,9155,9141,5–167,7
2030100,889,8–111,6156,3143,3–167,6
2031102,990,1–114,8157,3144,4–168,1
2032101,289–113,9157,4142,5–169,6
2033102,889,9–115,1157,7143,6–169,4
2034104,690,7–117,3159,5145,6–173,4
203510592,1–116,2159,3146,7–170,3
2036103,591,4–115,2159,1147,5–171,4
203710693,1–119,4162,2147,5–175,3
2038105,993,2–116,5161,4148,6–171,7
2039104,392,9–116,6160148,2–170,4
2040105,592,3–118,4160,9147,9–171,3
2041104,892,5–116,4160,8146,7–171,7
2042107,793,4–120,7162,3149,9–175,6
204310692,9–118,8161,1150,3–173,8
2044106,893,6–121,2163150,9–173,9
2045108,795,1–121,8163149,5–174,8
2046109,296,1–121,9163,5149,8–177,2
2047110,596,9–123,3165,2151,8–178,5
2048111,498,6–124166,4154,1–179,4
204911095,7–123,4165150,8–178,2
2050112,199,6–125,1166,9153,5–179,3
2051111,797,6–124,1165,6150,8–180
205211298,3–126166,7155,4–179,5
2053111,597,5–124166,3154,2–178,8
2054111,899–126,3167,5153,9–181
2055114,6101,4–128167,8155,8–182,5
2056113,1100,2–126,2166,3153,6–179,7
2057113,899,9–128,9168,3153,9–182,3
2058114,2100–127,7167,5157–179,9
2059113,498,9–126,3170,9155,9–183,8
2060116,3100,3–129,5170,3156,5–181,8
2061115100,5–127,6168,8156,8–179,6
2062115,799,7–131,1171,6153,5–186,5
2063117103,7–130,3171,3159,5–183,8
2064115,1101,7–130,3170,2155,3–184,5
2065117,3102,8–132,3169,7156,4–185
2066117,7103,7–132,1172,2157–186,7
2067119103–133,5173,2160,2–186,3
2068118,1104,3–131,4172,6157,7–186,3
2069118,4103,8–133,2171,8157,3–185,6
2070118,2104,9–132,9171,7158,9–186,7
2071119,3105,1–135,3173,4158,7–186,8
2072119103,2–135,1174161,5–186,9
2073120,6104,9–137,7175,6157,2–187,9
2074119,1104,4–134,5173,5160–186,3
2075119,7105,9–135,5173161,5–187,8
2076118,9102,6–137172,9158,8–186,7
2077120,3104,3–135,3175161,3–187,8
2078119,2105,3–136174,4160,9–189,3
2079120,1103,2–135,6172,5158,3–187,7
2080120,4106,1–139,5175,1160,7–189,2
2081120,5104,3–137,1174,9159,2–190,2
2082122,5107,5–137,7175,4161,8–190,6
2083122,6105,8–140,4176,5161,8–190,8
2084123,7107,6–139,1176,1160,9–190,5
2085121,3106,6–140,6176,3161,9–193,6
2086122,1107,9–139,8173,9160–189,1
2087123,7108–140,7176161–193,1
2088124106,5–142,2175,4160,5–195,2
2089124,1109–139,7177,2164,2–191,7
2090122,5105,4–141,9177,7163,9–192,2
2091124,3108–140,5177,8162,8–192,2
2092125,5110,1–140178,7162,9–192,9
2093124,5109–139,3177164–191
2094125108,7–142,9176,8164,1–190,7
2095125,3108,5–141178,6163,8–193,1
2096125,8109–142,4177,8163,7–192,5
2097123,6106,9–141,8177,3160,4–192,5
2098125,8109,4–143,8178,7162,6–195,7
2099123,1107,8–140,1176159,9–193,2
2100124,4107,9–143,7177,6162,2–193

Jedes Land für sich

Gut zu wissen

  • Nächte im Jahr, in denen die Temperatur über 20 °C bleibt, gemittelt über das Land.
  • Quelle: World Bank Climate Change Knowledge Portal, CMIP6 multi-model median.
  • Gestrichelte Linie: CMIP6-Modellmedian (SSP2-4.5, mittlerer Weg), ein Szenario und keine Vorhersage; Band: 10.–90. Perzentil der Modelle.
  • Klimamodellwerte sind der Median der CMIP6-Modelle, bis 2014 mit den tatsächlichen Emissionen gerechnet, danach mit SSP2-4.5, einem mittleren Pfad: Es sind keine Messwerte.

Wie die Ebenen funktionieren, woher ihre Daten stammen und was sie nicht verraten: Länder im Zeitverlauf

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