Argentina vs. Pakistán

Argentina vs. Pakistán: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 42,6 noches en Argentina y 149,9 noches en Pakistán, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Pakistán, con 107,3 noches más, o 3,52 veces el de Argentina.

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noches al año · CMIP6

Argentina vs. Pakistán: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 42,6 noches en Argentina y 149,9 noches en Pakistán, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Pakistán, con 107,3 noches más, o 3,52 veces el de Argentina.
ArgentinaPakistánmediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Pakistán 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 Pakistán en 177,6 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoArgentinaPakistán
201442,6149,9
201341,8149,1
201241149,9
201141,5149
201040,8148,4
200941,6147,1
200841,4147,4
200739,6147,3
200639,3146,7
200540,1146,5
200440,6147,5
200338,7146
200240,2148,3
200139,5145,4
200039,5144,7
199938,4146,9
199838,8144,8
199738,5143,2
199637141,2
199535,7141,8
199434,7142,1
199334,3140,4
199233,4139,9
199136,8142,5
199036142,6
198937142,5
198836,9140,3
198736,1140
198636,4140
198536140
198434,7138,9
198335,2136,3
198235,7138,5
198137,3141,5
198036,3139,5
197937,5139,1
197835,7139
197735,1138,6
197635,7139,2
197534,8136,5
197435,4138,7
197334,1137,8
197235,5137,4
197134,7136
197034,9137,7
196933,4135,9
196834,6136,6
196733135,2
196634,3136,9
196532,2138,3
196430,3135,1
196332135,7
196235,2137
196135,6138,6
196035,6139
195934,5138,6
195833,3137,7
195735,7140
195635137,8
195534,4137,5
195433,6137,8
195335,8136,9
195234,4138,1
195135,4136,7
195033,9139,1
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoArgentinaPakistán
201544,433,5–53,4152,4138,7–163,3
201643,532,4–53,4150,6139,4–161,7
201742,834,2–52,6151,3138,8–162
201842,632,7–52,6152,6139,8–161,8
201943,633,4–53,1151,8138,1–163,3
202045,735,5–57,2153,1140,3–164,5
202145,634,3–56,4154,1140,6–165,7
202244,633,3–56,4153,1140,2–165,7
202344,934,9–53,9155,5141,6–165,9
202445,834,2–57,5156,8143,3–168,7
202546,536–58,1155,7141,5–168,6
202647,936,7–57155,3142,2–167,9
202746,434,5–56,3156,8140,9–168,9
202846,133,5–58,5156,5143,9–167,6
202948,336–58,8155,9141,5–167,7
203047,835,4–60,3156,3143,3–167,6
203146,935,5–58,7157,3144,4–168,1
20324837,9–59,7157,4142,5–169,6
203347,436,7–57,6157,7143,6–169,4
203447,837,8–58,9159,5145,6–173,4
203547,339–59159,3146,7–170,3
203648,939,2–58,4159,1147,5–171,4
20375141,2–60,9162,2147,5–175,3
203848,737,9–59,7161,4148,6–171,7
203948,839,1–58,4160148,2–170,4
204050,440,4–62,3160,9147,9–171,3
204150,740,4–61,7160,8146,7–171,7
20425037,3–61,1162,3149,9–175,6
204350,340,5–61161,1150,3–173,8
20445240–65163150,9–173,9
204552,441,3–65,6163149,5–174,8
204651,941,2–62,7163,5149,8–177,2
204751,542–64165,2151,8–178,5
204854,542,6–65166,4154,1–179,4
204953,942,8–64,9165150,8–178,2
205052,543,6–62,4166,9153,5–179,3
205155,743,3–67,4165,6150,8–180
205255,642,2–67166,7155,4–179,5
205355,342,6–67,6166,3154,2–178,8
205454,743–66,7167,5153,9–181
205555,942,3–67,2167,8155,8–182,5
205657,642,8–68,6166,3153,6–179,7
205756,842,3–68,7168,3153,9–182,3
205854,841,5–68,1167,5157–179,9
205957,844,9–70,3170,9155,9–183,8
206056,943,4–67,9170,3156,5–181,8
206156,542,3–70,6168,8156,8–179,6
206257,345,8–68,5171,6153,5–186,5
206358,244,6–70,2171,3159,5–183,8
206458,845,8–71,5170,2155,3–184,5
206558,746–71,1169,7156,4–185
206659,947–68,9172,2157–186,7
206758,944,8–71,5173,2160,2–186,3
206857,844,3–70,3172,6157,7–186,3
206959,445,4–70,5171,8157,3–185,6
207061,348,2–74,3171,7158,9–186,7
207160,148,7–73,2173,4158,7–186,8
207260,146,7–73,7174161,5–186,9
207360,847,6–73,5175,6157,2–187,9
207460,447,6–73,7173,5160–186,3
207561,347,9–73,9173161,5–187,8
207661,146,8–75,8172,9158,8–186,7
207760,647,1–73,1175161,3–187,8
207863,449,4–75,6174,4160,9–189,3
207959,948,7–73172,5158,3–187,7
20806348,1–75,5175,1160,7–189,2
208161,448,7–73,5174,9159,2–190,2
208261,747,7–75175,4161,8–190,6
208362,148,2–75,6176,5161,8–190,8
208462,950,3–76176,1160,9–190,5
20856246,9–76,4176,3161,9–193,6
208662,749,4–76,4173,9160–189,1
208761,847,9–74,9176161–193,1
208864,450,8–77,5175,4160,5–195,2
208962,749,3–76,3177,2164,2–191,7
209064,152,5–77,1177,7163,9–192,2
209164,451,7–78,3177,8162,8–192,2
209265,650,8–78,3178,7162,9–192,9
209362,749,7–76,8177164–191
209463,950,1–78,5176,8164,1–190,7
209562,948,8–77,9178,6163,8–193,1
209664,749,4–78,9177,8163,7–192,5
209764,552,4–80,1177,3160,4–192,5
209865,652,7–78,7178,7162,6–195,7
209965,249,3–80,2176159,9–193,2
210065,250–81,7177,6162,2–193

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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Población

Economía

Educación

Política

Conflicto

Militar

Clima

Tecnología y medio ambiente