Afganistán vs. Turkmenistán

Afganistán vs. Turkmenistán: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 50,8 noches en Afganistán y 93,3 noches en Turkmenistán, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Turkmenistán, con 42,6 noches más, o 1,84 veces el de Afganistán.

noches al año · CMIP6

Afganistán vs. Turkmenistán: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 50,8 noches en Afganistán y 93,3 noches en Turkmenistán, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Turkmenistán, con 42,6 noches más, o 1,84 veces el de Afganistán.
AfganistánTurkmenistánmediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Turkmenistán ha estado por encima en todos los años con datos de ambos desde 1950.
  • La mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) sitúa a Afganistán en 72,3 noches y a Turkmenistán en 123,4 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoAfganistánTurkmenistán
201450,893,3
201350,692,7
201250,191,5
201149,989,1
201048,287,4
200948,990,4
200848,888,7
200748,389,8
200648,791,4
200548,187,2
200447,988,6
200347,287,4
200249,490,3
20014788,4
200047,985,4
199947,985,3
199846,886
199746,886,4
19964582,9
199544,481,6
199444,679,9
199342,474,7
199242,575,9
199145,181,8
199045,581,2
198945,580,9
198844,380,8
198744,579,7
19864476,9
198543,581,1
198443,477,2
198340,570,8
198243,179
198143,877,5
19804376,7
19794480,1
197843,177,1
197741,575,9
197641,674,7
197541,474,8
197441,673,6
197341,775,3
197242,175,6
197140,872,7
197041,674,2
196941,375,3
196840,873,2
196741,574,4
19664174,6
196541,173,1
196441,375,4
196341,874,7
196241,876,9
196142,676,1
196042,173,2
195941,875,2
195843,381,9
195742,276,6
195642,377
195541,475,2
195442,579,1
195341,874
195242,977,1
195141,575,7
195042,877,9
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoAfganistánTurkmenistán
201552,244,8–59,893,981,5–108,7
201652,545–59,793,481,1–108,3
201752,345,8–58,895,280,7–105,1
20185244,6–59,394,681,1–108,5
201953,345,9–60,796,183,3–108,3
202054,347,1–61,297,584,6–110,3
202153,746,7–61,498,487,5–108
202253,146,2–61,697,284,1–108,3
202355,646–62,710085,3–110,1
20245647,3–64100,185,6–111,4
202555,947,9–65100,788,4–112,2
202654,945,9–64,598,887,1–111,2
202755,948,7–64,2101,188,6–116
20285647,4–64100,189,1–111,8
202954,747,9–62,5100,785,9–112,9
203056,749,3–63,8101,390–111,1
203158,650,2–65,4103,491,2–113,9
203257,649,8–65,4104,991,4–116,6
203357,749,1–65,5103,188,1–115,3
203459,148,6–68,2101,286,4–115,9
203560,251,4–67,7105,891,6–116,5
203659,251,7–66,6104,292,7–118,2
203759,751,1–70105,993,3–118,2
20386051,9–67,2106,495,2–117
203958,651,3–6610289,8–112,2
204059,651,8–68107,790–117,9
20415951,1–68106,893,1–117,7
204260,752,4–69,9105,293–118,1
204359,351,2–68,5105,890,5–116,6
204460,752,6–69,8107,795–120,8
204561,152,7–69,7108,191,8–119,5
204661,452,3–71,6109,493,3–122,1
204762,553,6–71,5108,994,6–122
204863,354,7–72,3110,799,4–120,9
204962,253,1–71,9108,897,1–120,8
205063,754,4–73,1110,898,7–122,9
205162,853,2–73,2109,997,7–119,6
205264,254,7–73,4111,297,7–122,2
205363,354,9–71,6110,598,2–121,7
205464,355,6–73,4112,5100,2–123,3
205564,956,7–73,7111,8100,8–123,7
205664,155,8–73,4114101,6–125,2
205765,555,1–75,6113,598,9–125,3
205865,256,7–74,7111,999,1–124,1
205964,556,1–73,6112,9100,1–123,1
206066,855,9–75,6116,1102,3–128,1
206165,857,4–73,2112,898,8–123,9
206266,856,9–77,4115,4100,9–128,7
206367,359,1–76,6115102,5–128,4
206466,357,6–76,7111,299,7–125,6
206567,457,8–78,5117102,7–130,4
20666859,4–77,9116,1103,6–127,8
206769,258,5–79,9117,9101,2–132,6
20686858,5–77,7115,7104,8–126,9
206968,560,5–78,3117,4103,3–132,4
20706859,6–78,7114102,7–127,9
207168,458,2–78,9114,7102,5–127,8
207268,558,7–79,3116,5100–131,3
207369,960,2–80,9116,8102,9–132,7
207469,260,9–79,3117,9105,4–130,7
207568,459,6–81,4116,5103,6–130,2
207669,457,9–81117,5100–132,4
207770,158,3–80,8118,3101–132,2
207867,958,5–82,4118,3102,7–132,7
207968,757,9–81,2115,8103,3–131,5
208069,459,3–82117,4103,8–133,7
208169,158,1–81,3117,3103,4–130,7
208270,960,1–83120,1106,1–131,6
208370,960,3–82,8121,9106,8–134,7
208471,760,2–82,3118,8102–134,2
208570,260,1–85,4116,3104,3–136,1
208669,660,3–82,9117,8104,4–134,2
208771,362,8–84,1121,6107,7–135
208871,660,7–85,2119,5103,8–136,4
208972,361,4–83,9120,3105,1–135,4
20907160,2–83,4119,4104,3–138,7
209172,261,1–83,3121,9104,2–138,7
209272,261,6–83,3122,4106,6–135,9
209372,562,6–83,5121,9104,5–134,7
209472,962,2–85,3123,5107,7–140,4
209573,761,1–84,3123,7106,6–135,4
209673,362,9–85,7123110,5–139
209770,960,6–84,3121,5105,9–137,1
209873,562,2–87,3124,1108,5–138,7
209972,761–84,1123,5110,4–137,4
210072,360,5–87,4123,4108,1–141,6

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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