Argentina vs. India

Argentina vs. India: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 42,6 noches en Argentina y 215,5 noches en India, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en India, con 172,9 noches más, o 5,05 veces el de Argentina.

Ver cómo cambia en el mapa

noches al año · CMIP6

Argentina vs. India: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 42,6 noches en Argentina y 215,5 noches en India, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en India, con 172,9 noches más, o 5,05 veces el de Argentina.
ArgentinaIndiamediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • India 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 Argentina en 65,2 noches y a India en 250,4 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoArgentinaIndia
201442,6215,5
201341,8216
201241217,4
201141,5215,5
201040,8215,2
200941,6213,7
200841,4213,7
200739,6213,3
200639,3212,5
200540,1212,9
200440,6214,9
200338,7212,1
200240,2213
200139,5212,2
200039,5210,8
199938,4211,9
199838,8210,3
199738,5209,5
199637207
199535,7208,8
199434,7207,1
199334,3206
199233,4203,5
199136,8208
199036209,9
198937208
198836,9207,3
198736,1207,2
198636,4207,2
198536205,9
198434,7206,7
198335,2203,3
198235,7205,7
198137,3208,4
198036,3205,3
197937,5205,5
197835,7204,1
197735,1205,9
197635,7204,6
197534,8202,6
197435,4205,3
197334,1205,6
197235,5203,8
197134,7203,6
197034,9202,6
196933,4203,6
196834,6201,7
196733201,6
196634,3203,9
196532,2202,4
196430,3201,2
196332201,8
196235,2203,8
196135,6206,3
196035,6206
195934,5206,1
195833,3204
195735,7206,5
195635204
195534,4203,2
195433,6206
195335,8204
195234,4204,4
195135,4204,3
195033,9206,3
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoArgentinaIndia
201544,433,5–53,4216,9202,1–228,4
201643,532,4–53,4215202,5–227,6
201742,834,2–52,6216,2202,1–228,5
201842,632,7–52,6218,3204,5–231,4
201943,633,4–53,1217,4202,3–230,4
202045,735,5–57,2217,6203,1–232
202145,634,3–56,4219,7204,5–233,2
202244,633,3–56,4220,5205,8–233
202344,934,9–53,9220,4206,4–233,7
202445,834,2–57,5222,6208,1–236,3
202546,536–58,1219,7202,7–236,2
202647,936,7–57220,2204,2–236,8
202746,434,5–56,3223,6207,1–239
202846,133,5–58,5222,1205,1–235,7
202948,336–58,8225,4210–240,3
203047,835,4–60,3222,7207,3–235,6
203146,935,5–58,7223,8207,1–237,8
20324837,9–59,7225,9210–240,5
203347,436,7–57,6223,8209,3–235,4
203447,837,8–58,9225,8210–242,7
203547,339–59224,9210,6–240,9
203648,939,2–58,4224,2210,4–240,3
20375141,2–60,9228,3213,6–242,6
203848,737,9–59,7228,1212,6–241,4
203948,839,1–58,4227,4211,9–242,8
204050,440,4–62,3227212,2–242
204150,740,4–61,7227,1210,7–240,5
20425037,3–61,1229,1214,8–244,2
204350,340,5–61228,9214,5–244
20445240–65229,7214,7–244,2
204552,441,3–65,6231,2216,6–246,1
204651,941,2–62,7232,6216,2–248,6
204751,542–64232,4215,5–250
204854,542,6–65235,6218,5–254,3
204953,942,8–64,9235,3218,3–249,9
205052,543,6–62,4233,5216,6–253,4
205155,743,3–67,4234,9218,6–249,9
205255,642,2–67234219,4–249,3
205355,342,6–67,6234,9219,5–252,5
205454,743–66,7237,2219,4–253,1
205555,942,3–67,2237,2220,7–256,6
205657,642,8–68,6238,8221,2–254,9
205756,842,3–68,7235,7218,5–253,8
205854,841,5–68,1238,8222,8–254,1
205957,844,9–70,3241,1224,9–256,2
206056,943,4–67,9240,9225,6–255,6
206156,542,3–70,6237,9220,6–253,7
206257,345,8–68,5239,9221,2–259,7
206358,244,6–70,2239,9222,3–256,1
206458,845,8–71,5240223,8–256,3
206558,746–71,1240,9222,9–257,3
206659,947–68,9241,5224,1–258,6
206758,944,8–71,5241,6224,8–257,9
206857,844,3–70,3242,3224,6–262,1
206959,445,4–70,5242,8225,4–259,1
207061,348,2–74,3240,1225,3–257,1
207160,148,7–73,2241,8223,7–260,2
207260,146,7–73,7242,6225,4–259,2
207360,847,6–73,5243,8228–259,3
207460,447,6–73,7241,6226,9–258,4
207561,347,9–73,9243,5226,4–258,2
207661,146,8–75,8243,2224,6–259,9
207760,647,1–73,1243,7226,6–264,6
207863,449,4–75,6246,7230,1–261,5
207959,948,7–73244,9226,4–261,3
20806348,1–75,5246,7227–263,7
208161,448,7–73,5247,5230,4–264,8
208261,747,7–75244,6227,9–262,3
208362,148,2–75,6247,5227,8–265,1
208462,950,3–76247,3228,3–266,8
20856246,9–76,4246,5227,5–267,1
208662,749,4–76,4245,6227,7–266,5
208761,847,9–74,9245,5226,7–266,2
208864,450,8–77,5247229,4–266,9
208962,749,3–76,3248,1230–266,3
209064,152,5–77,1249228,9–266,4
209164,451,7–78,3248,9230–266,5
209265,650,8–78,3249,8232,3–267,8
209362,749,7–76,8248,1229–266,5
209463,950,1–78,5249,1230,6–268,4
209562,948,8–77,9251233,2–270
209664,749,4–78,9247,8231,4–269,3
209764,552,4–80,1251,1231,4–268
209865,652,7–78,7252,3230,8–268,3
209965,249,3–80,2248,7230,1–268,3
210065,250–81,7250,4232,9–266,7

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

Argentina vs. India

Salud

Población

Economía

Educación

Política

Conflicto

Militar

Clima

Tecnología y medio ambiente