Afganistán vs. Jordania

Afganistán vs. Jordania: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 50,8 noches en Afganistán y 74,7 noches en Jordania, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Jordania, con 23,9 noches más, o 1,47 veces el de Afganistán.

noches al año · CMIP6

Afganistán vs. Jordania: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 50,8 noches en Afganistán y 74,7 noches en Jordania, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Jordania, con 23,9 noches más, o 1,47 veces el de Afganistán.
AfganistánJordaniamediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Jordania ha estado por encima desde 1980, cuando superó a Afganistán.
  • La mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) sitúa a Afganistán en 72,3 noches y a Jordania en 131,7 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoAfganistánJordania
201450,874,7
201350,672,2
201250,171,9
201149,971,4
201048,271,4
200948,966,9
200848,869,4
200748,364,6
200648,767,7
200548,166,2
200447,967,4
200347,268,2
200249,463
20014768,3
200047,963,8
199947,962,2
199846,861,8
199746,859,2
19964556,6
199544,454,1
199444,654,6
199342,445,2
199242,548,3
199145,152,3
199045,557,7
198945,553,4
198844,350,5
198744,549,5
19864452
198543,547,1
198443,444,2
198340,541,5
198243,147,4
198143,848,3
19804349,2
19794441,8
197843,145,1
197741,546,7
197641,645,6
197541,443
197441,645,1
197341,744,6
197242,144,8
197140,847,2
197041,644,3
196941,346,3
196840,842,6
196741,541,5
19664143
196541,136,8
196441,337,7
196341,843
196241,845
196142,645,4
196042,146,3
195941,846,3
195843,347,2
195742,248,7
195642,348,4
195541,445,5
195442,542,7
195341,847,8
195242,945,7
195141,545
195042,841,8
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoAfganistánJordania
201552,244,8–59,881,862,6–98,9
201652,545–59,779,261,3–95,2
201752,345,8–58,882,466,3–96,6
20185244,6–59,384,868,8–102,1
201953,345,9–60,787,467,5–100,7
202054,347,1–61,286,866,8–102,2
202153,746,7–61,488,273,8–101,1
202253,146,2–61,688,170–103,7
202355,646–62,792,474,7–106,4
20245647,3–6490,776,3–107,1
202555,947,9–6594,173,1–105,2
202654,945,9–64,591,678,6–106,9
202755,948,7–64,294,475,7–108,4
20285647,4–6492,675,9–106,3
202954,747,9–62,595,381,2–107,3
203056,749,3–63,896,381,5–111,7
203158,650,2–65,493,876,5–110,6
203257,649,8–65,410086,4–110,9
203357,749,1–65,5100,683,6–113,6
203459,148,6–68,298,882,4–112,3
203560,251,4–67,7101,883,2–115,2
203659,251,7–66,697,885,1–116,2
203759,751,1–7010384,6–117,8
20386051,9–67,2102,386,1–122,6
203958,651,3–66107,190,5–125,7
204059,651,8–68106,387,8–125,5
20415951,1–68103,787,8–123,2
204260,752,4–69,9108,586,5–122,3
204359,351,2–68,5105,791–124,9
204460,752,6–69,8105,682,8–125,1
204561,152,7–69,711298,8–128
204661,452,3–71,611395,5–127,5
204762,553,6–71,5112,293–125,7
204863,354,7–72,3111,893,7–129,7
204962,253,1–71,9110,384,7–125,6
205063,754,4–73,1112,495,9–127,2
205162,853,2–73,2112,397–125,6
205264,254,7–73,4110,697,4–125,9
205363,354,9–71,6113,798,2–129,9
205464,355,6–73,4115,492,5–130,9
205564,956,7–73,7115,794,8–130,2
205664,155,8–73,4115,394,2–130,5
205765,555,1–75,6115,496,7–135,6
205865,256,7–74,7116,196,6–136,8
205964,556,1–73,6120,998,5–137,1
206066,855,9–75,6115,898,7–138,7
206165,857,4–73,2118,897,1–132,3
206266,856,9–77,412091,6–136,4
206367,359,1–76,6118,7101,7–135,9
206466,357,6–76,7121,4103,3–135,9
206567,457,8–78,5120,2100,4–134,9
20666859,4–77,9120,498,5–135
206769,258,5–79,9124106,1–139,5
20686858,5–77,7123,2105,3–138,1
206968,560,5–78,3118,8105,4–137,2
20706859,6–78,7123104–140,8
207168,458,2–78,9123,6103,8–144,3
207268,558,7–79,3124,5106,3–140,9
207369,960,2–80,9126,6104,8–144,4
207469,260,9–79,3120,9103–139,6
207568,459,6–81,4121,7103,1–138,1
207669,457,9–81124,1105,4–144,2
207770,158,3–80,8124,2105,3–143,9
207867,958,5–82,4124,7105,6–142,8
207968,757,9–81,2132107–143,6
208069,459,3–82128,9106,2–144,4
208169,158,1–81,3125,3108,7–144,8
208270,960,1–83128107,9–145,2
208370,960,3–82,8130,9108–144,7
208471,760,2–82,3130,5110,6–145
208570,260,1–85,4129,1108,8–141,7
208669,660,3–82,9127,5108,9–147,6
208771,362,8–84,1129,8106,1–148,4
208871,660,7–85,2132,2114,9–149,4
208972,361,4–83,9128,7113,4–148,5
20907160,2–83,4128,2111,9–151,3
209172,261,1–83,3132,8112,5–152,1
209272,261,6–83,3130,6108,3–152,6
209372,562,6–83,5135,8116,2–154,4
209472,962,2–85,3135,9116,3–150,6
209573,761,1–84,3133112,7–149,6
209673,362,9–85,7130,4108,1–151,3
209770,960,6–84,3134,5113,5–155,4
209873,562,2–87,3132,5114,9–152,3
209972,761–84,1132,1115,3–145,3
210072,360,5–87,4131,7111,2–153,1

Cada país por separado

Conviene saber

  • Noches del año en que la temperatura se mantiene por encima de 20 °C, promediadas en todo el país.
  • Fuente: World Bank Climate Change Knowledge Portal, CMIP6 multi-model median.
  • La línea discontinua es la mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia), un escenario y no un pronóstico; la franja es su percentil 10–90 de los modelos.
  • Los valores de los modelos climáticos son la mediana de los modelos CMIP6, con las emisiones históricas hasta 2014 y, después, con SSP2-4.5, una trayectoria intermedia: no son mediciones.

Cómo funcionan las capas, de dónde salen sus datos y lo que no pueden decirte: Los países a lo largo del tiempo

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