Iran vs. Thailand

Iran vs. Thailand: Tropennächte

Tropennächte 2014: Iran 90,8 Nächte, Thailand 286,4 Nächte; Median der CMIP6-Klimamodelle. Höherer Wert 2014: Thailand, um 195,6 Nächte; Verhältnis Thailand zu Iran: 3,15.

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Nächte pro Jahr · CMIP6

Iran vs. Thailand: TropennächteTropennächte 2014: Iran 90,8 Nächte, Thailand 286,4 Nächte; Median der CMIP6-Klimamodelle. Höherer Wert 2014: Thailand, um 195,6 Nächte; Verhältnis Thailand zu Iran: 3,15.
IranThailandCMIP6-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: Thailand.
  • Iran: 124,4 Nächte, Thailand: 320,8 Nächte im Jahr 2100 laut CMIP6-Modellmedian (SSP2-4.5, mittlerer Weg).

Jahr für Jahr

Nächte pro Jahr · CMIP6

JahrIranThailand
201490,8286,4
201390,6289,1
201290,3286,6
201189,8286,4
201087286
200987,2286,9
200888284,8
200787,9283,2
200688,2284,3
200587,1281,7
200486,4287,5
200385,9279,3
200287,7280
200186,6285,5
200086,5283,4
199985,1282,5
199883,8282,7
199784,3284,8
199682,4279,8
199581,6278,7
199480,6280,8
199377,7275,6
199277268,8
199181,9276,7
199083,1279,2
198981,7278,4
198880,4279,6
198779,8277,9
198680,1277,5
198579,7276
198478,8277,9
198375,5273,9
198277,9275,7
198180,2277,8
198079,4277,9
197980,2278
197878,1276
197777,8277,3
197677,2275,6
197576,6274,4
197476,4276
197376,9280,6
197277,4273,9
197175273,2
197075,3276
196975,6274,8
196876,3277
196776,1270,3
196675,5274,4
196575,3275,8
196475,3271,9
196376,4274,7
196277,5275,4
196177,7278,5
196077,6276,2
195976,8274,4
195878,4278,7
195778,2277,4
195676,2277
195576,5274,6
195477,6275
195377,3275,4
195278,2275,1
195176,6277,5
195077,7276,2
CMIP6-Modellmedian (SSP2-4.5, mittlerer Weg) · 2015–2100
JahrIranThailand
201594,482,7–106290,6272,2–305
201694,183,1–105,3287,1269,8–306,2
201793,981,7–104290273,8–302,8
201894,183–106,3292,6275,1–308,7
201995,183,4–105,8291,2272,8–306,7
202095,985,5–107,5292,4272,2–307,8
202197,286–107,7294,2276,3–308,5
202296,285,2–108,3294,8277,2–311,9
202398,485,7–110,6296,1281,9–310,2
20249885,1–110,5291,7275,5–307,8
202598,787,2–110,5294276,7–306,3
202699,186,7–111,7296278–309,3
2027100,288,7–112,1295,8276,3–311,1
202899,686,2–111,6297279,3–315,1
202999,386,7–109,9300,3278,7–315
2030100,889,8–111,6297,7280,2–312,5
2031102,990,1–114,8300,8282,8–317,1
2032101,289–113,9297,2280,9–311,4
2033102,889,9–115,1300281,9–315,8
2034104,690,7–117,3300,8279–318,4
203510592,1–116,2298,6281,5–317,8
2036103,591,4–115,2300,4279,9–316,9
203710693,1–119,4299,8280–315,1
2038105,993,2–116,5304,8286,6–319,3
2039104,392,9–116,6300,9281,9–317
2040105,592,3–118,4301,6284,5–315,7
2041104,892,5–116,4303,1285,1–318,8
2042107,793,4–120,7303,8290–318,3
204310692,9–118,8302285,8–317,9
2044106,893,6–121,2304,3286,3–318,8
2045108,795,1–121,8307,1287,7–324,2
2046109,296,1–121,9305,9285,2–321
2047110,596,9–123,3306,6289,5–321,5
2048111,498,6–124309,4288,9–325,7
204911095,7–123,4308,1287,2–324,1
2050112,199,6–125,1307,5291–321,5
2051111,797,6–124,1312,8294,8–326
205211298,3–126310,9291,2–323,4
2053111,597,5–124308,3289,5–323,3
2054111,899–126,3308,8292,8–322,3
2055114,6101,4–128308,6290,6–325,1
2056113,1100,2–126,2311,3294,9–326,3
2057113,899,9–128,9308,5286,7–326,4
2058114,2100–127,7308291,1–325,1
2059113,498,9–126,3312,7295,8–325,3
2060116,3100,3–129,5313,1294,6–328,6
2061115100,5–127,6314,4289,5–331,1
2062115,799,7–131,1311,4293,4–330,3
2063117103,7–130,3314,8296,9–327,3
2064115,1101,7–130,3312,5295,4–330
2065117,3102,8–132,3309,6293,1–329,3
2066117,7103,7–132,1312,1292,6–328
2067119103–133,5311,2289,6–329,4
2068118,1104,3–131,4310,8292,4–330,6
2069118,4103,8–133,2315,5296,1–329,5
2070118,2104,9–132,9314,2292,9–330,7
2071119,3105,1–135,3313,8296,4–330,8
2072119103,2–135,1314,8296–329,6
2073120,6104,9–137,7316,5299,9–332,1
2074119,1104,4–134,5317,2295–333,8
2075119,7105,9–135,5317,2295,3–331,4
2076118,9102,6–137317,4299,8–335
2077120,3104,3–135,3317,5297,3–335,9
2078119,2105,3–136315,9297,1–331,6
2079120,1103,2–135,6318,5300,5–332,3
2080120,4106,1–139,5319,8297,4–337,5
2081120,5104,3–137,1317,7299,5–334,9
2082122,5107,5–137,7317,9294,8–333
2083122,6105,8–140,4315297,8–332,9
2084123,7107,6–139,1316295,5–330
2085121,3106,6–140,6322,6300,8–334,7
2086122,1107,9–139,8319,4295,2–335,2
2087123,7108–140,7320,2302,2–334,7
2088124106,5–142,2321,4299,8–334,8
2089124,1109–139,7318,9296,4–338,1
2090122,5105,4–141,9317,6304–337,4
2091124,3108–140,5320,1299,8–336,1
2092125,5110,1–140316,3298–336,4
2093124,5109–139,3316,1297,7–333,7
2094125108,7–142,9323,4301,8–337,3
2095125,3108,5–141322,9302,4–338,9
2096125,8109–142,4319,6302,8–336,7
2097123,6106,9–141,8319,8299,1–336
2098125,8109,4–143,8320,5303,9–336
2099123,1107,8–140,1319,9303,1–334,4
2100124,4107,9–143,7320,8301,1–336,7

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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Menschen

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Bildung

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Konflikt

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