Mexiko vs. Pakistan

Mexiko vs. Pakistan: Tropennächte

Tropennächte 2014: Mexiko 103,7 Nächte, Pakistan 149,9 Nächte; Median der CMIP6-Klimamodelle. Höherer Wert 2014: Pakistan, um 46,2 Nächte; Verhältnis Pakistan zu Mexiko: 1,45.

Nächte pro Jahr · CMIP6

Mexiko vs. Pakistan: TropennächteTropennächte 2014: Mexiko 103,7 Nächte, Pakistan 149,9 Nächte; Median der CMIP6-Klimamodelle. Höherer Wert 2014: Pakistan, um 46,2 Nächte; Verhältnis Pakistan zu Mexiko: 1,45.
MexikoPakistanCMIP6-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.
  • Mexiko: 142,8 Nächte, Pakistan: 177,6 Nächte im Jahr 2100 laut CMIP6-Modellmedian (SSP2-4.5, mittlerer Weg).

Jahr für Jahr

Nächte pro Jahr · CMIP6

JahrMexikoPakistan
2014103,7149,9
2013103,9149,1
2012102,8149,9
2011102,9149
2010101,5148,4
2009101,8147,1
2008100,1147,4
200799,1147,3
200699,8146,7
200599,5146,5
200499,4147,5
200398,3146
200299,1148,3
200198,7145,4
200097,9144,7
199996,6146,9
199895,8144,8
199795,9143,2
199693,8141,2
199592,7141,8
199490,7142,1
199389140,4
199288,5139,9
199193,4142,5
199094,9142,6
198993142,5
198892,1140,3
198792140
198690,2140
198590140
198488138,9
198386,7136,3
198288,7138,5
198191,5141,5
198090,1139,5
197990,8139,1
197889139
197789138,6
197689,1139,2
197586,8136,5
197487,9138,7
197388,6137,8
197287,7137,4
197186,8136
197086,1137,7
196987,5135,9
196887,1136,6
196786,7135,2
196686,4136,9
196584,9138,3
196484,7135,1
196387,1135,7
196288137
196189,5138,6
196089,7139
195989,6138,6
195889,1137,7
195789140
195688,5137,8
195588,2137,5
195488,4137,8
195388,6136,9
195287,8138,1
195189,4136,7
195088,1139,1
CMIP6-Modellmedian (SSP2-4.5, mittlerer Weg) · 2015–2100
JahrMexikoPakistan
2015106,192,9–118,4152,4138,7–163,3
2016107,695–120150,6139,4–161,7
2017108,696,3–119,7151,3138,8–162
201810997,1–120,4152,6139,8–161,8
2019110,396,4–123151,8138,1–163,3
2020109,696,8–121,8153,1140,3–164,5
2021111,296,9–124,1154,1140,6–165,7
2022109,796–121,7153,1140,2–165,7
2023111,898,6–125,3155,5141,6–165,9
2024112,298,2–126,2156,8143,3–168,7
202511298,8–125,8155,7141,5–168,6
2026113,999,5–126,4155,3142,2–167,9
2027112,999,5–128,3156,8140,9–168,9
2028115,2101,9–127,9156,5143,9–167,6
2029115,6101,9–127,9155,9141,5–167,7
2030115,9101,7–128,4156,3143,3–167,6
2031116,1100,9–129,9157,3144,4–168,1
2032116,1102,5–129,1157,4142,5–169,6
2033117,5102,5–131,1157,7143,6–169,4
2034117,2104,1–130,3159,5145,6–173,4
2035116,4103,1–130,3159,3146,7–170,3
2036117,8105,1–131159,1147,5–171,4
2037118,6104,3–131,7162,2147,5–175,3
2038121107,5–133,4161,4148,6–171,7
2039121,3107–135,6160148,2–170,4
2040121,9108,1–135,1160,9147,9–171,3
2041121,3105,3–134,6160,8146,7–171,7
2042122,7107,7–137,1162,3149,9–175,6
2043122,4108,1–137,5161,1150,3–173,8
2044121,9108–135,6163150,9–173,9
2045123,1108,8–139,2163149,5–174,8
2046123,8109,9–139,4163,5149,8–177,2
2047125,6111,9–139,4165,2151,8–178,5
2048126,3113–140,3166,4154,1–179,4
2049127111,2–140,8165150,8–178,2
2050128,1112,6–142,5166,9153,5–179,3
2051127,2113,4–140,8165,6150,8–180
2052126,2112,5–141,1166,7155,4–179,5
2053128,4111,5–142,7166,3154,2–178,8
2054128,1113,1–142,3167,5153,9–181
2055129114,4–144,7167,8155,8–182,5
2056129,5114,3–143,8166,3153,6–179,7
2057130,3113,5–145,9168,3153,9–182,3
2058128,8114,1–144,5167,5157–179,9
2059129,5114,5–144,5170,9155,9–183,8
2060131,4115,5–146,5170,3156,5–181,8
2061131,3118,4–146,8168,8156,8–179,6
2062130,8115,1–146,3171,6153,5–186,5
2063131,2115,6–147,9171,3159,5–183,8
2064132,2116,5–147,8170,2155,3–184,5
2065133,1115,8–148,6169,7156,4–185
2066133,3117,2–149,4172,2157–186,7
2067133,3117–150,3173,2160,2–186,3
2068134,6117,4–150,5172,6157,7–186,3
2069134,4117,8–150,9171,8157,3–185,6
2070134,2116,7–151,8171,7158,9–186,7
2071136,3120,8–152,7173,4158,7–186,8
2072137,2119,9–153,1174161,5–186,9
2073136,1119,1–153,6175,6157,2–187,9
2074136119,7–152,2173,5160–186,3
2075135,2118,5–151,8173161,5–187,8
2076136,3117,4–154,7172,9158,8–186,7
2077136,8119,6–152,8175161,3–187,8
2078137,1118,3–154,2174,4160,9–189,3
2079138,1121,3–157,1172,5158,3–187,7
2080137,6120,5–157,9175,1160,7–189,2
2081137,8120,7–154,7174,9159,2–190,2
2082138,7121,6–155,2175,4161,8–190,6
2083139,2119,3–158,8176,5161,8–190,8
2084140,3123,4–157,5176,1160,9–190,5
2085139,2120,9–157,2176,3161,9–193,6
2086139,8121–157,8173,9160–189,1
2087139,5121,5–157,4176161–193,1
2088141121,8–159,9175,4160,5–195,2
2089140,4121,7–158,9177,2164,2–191,7
2090141,2123–160,7177,7163,9–192,2
2091141,8123–161,6177,8162,8–192,2
2092141,3122,5–159,3178,7162,9–192,9
2093141,4124,3–161177164–191
2094142123,3–159,6176,8164,1–190,7
2095143,5124–160,7178,6163,8–193,1
2096142,3125–161,3177,8163,7–192,5
2097141,2123,2–160177,3160,4–192,5
2098142,2122,5–162178,7162,6–195,7
2099141,8122,4–160,7176159,9–193,2
2100142,8124,3–160,8177,6162,2–193

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

Mexiko vs. Pakistan

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Menschen

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Bildung

Politik

Konflikt

Militär

Klima

Technik und Umwelt