Argentina vs. Perú

Argentina vs. Perú: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 42,6 noches en Argentina y 164,5 noches en Perú, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Perú, con 121,9 noches más, o 3,86 veces el de Argentina.

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noches al año · CMIP6

Argentina vs. Perú: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 42,6 noches en Argentina y 164,5 noches en Perú, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Perú, con 121,9 noches más, o 3,86 veces el de Argentina.
ArgentinaPerúmediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Perú 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 Perú en 192,3 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoArgentinaPerú
201442,6164,5
201341,8163,1
201241164,8
201141,5164,3
201040,8163,3
200941,6162,3
200841,4162
200739,6159,8
200639,3159,1
200540,1159,3
200440,6161,8
200338,7160,5
200240,2159,9
200139,5160,7
200039,5158
199938,4155,7
199838,8157,4
199738,5156,1
199637152,2
199535,7152,1
199434,7150,8
199334,3148,5
199233,4144
199136,8156
199036158,3
198937153,2
198836,9151,2
198736,1152
198636,4153,4
198536149
198434,7148,3
198335,2145,4
198235,7151,4
198137,3153,1
198036,3150,9
197937,5150,5
197835,7149,1
197735,1150,3
197635,7147,5
197534,8142,1
197435,4148,6
197334,1151,5
197235,5147,6
197134,7145,7
197034,9145,6
196933,4147
196834,6146
196733142,3
196634,3145,7
196532,2143,3
196430,3141,6
196332135,9
196235,2148,9
196135,6146,5
196035,6149,8
195934,5146,1
195833,3149,1
195735,7148,7
195635144
195534,4148,3
195433,6148,7
195335,8148,2
195234,4148,1
195135,4147,2
195033,9147,8
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoArgentinaPerú
201544,433,5–53,4164,3148,5–174,9
201643,532,4–53,4163,4149,8–171,5
201742,834,2–52,6165,5155–175,2
201842,632,7–52,6165152,9–176,6
201943,633,4–53,1163,7151–176,8
202045,735,5–57,2165,3151,6–176,2
202145,634,3–56,4167,6154,7–177,3
202244,633,3–56,4169,5156,6–179,2
202344,934,9–53,9167,1156,3–178,4
202445,834,2–57,5170,6157,3–180,2
202546,536–58,1168,6155–179,9
202647,936,7–57167,8153,3–179,7
202746,434,5–56,3168,3155,2–178,8
202846,133,5–58,5169,8158,3–179,9
202948,336–58,8174162,8–181,7
203047,835,4–60,3168,1153,2–180,6
203146,935,5–58,7172,5156,2–183,7
20324837,9–59,7173,2162,7–184,7
203347,436,7–57,6172156,5–181
203447,837,8–58,9171,6158,7–185,6
203547,339–59172159,3–184,1
203648,939,2–58,4172,5160,7–183,2
20375141,2–60,9175,6166,3–185,3
203848,737,9–59,7175,8164,6–184,9
203948,839,1–58,4174,1162,7–185
204050,440,4–62,3175,4163,9–187
204150,740,4–61,7176,5165,3–186,1
20425037,3–61,1176,3161,9–189,7
204350,340,5–61174,8163,7–185,3
20445240–65175,3161,9–188,2
204552,441,3–65,6177,3165,5–186,9
204651,941,2–62,7180,3167,4–189,9
204751,542–64178,6167,5–189
204854,542,6–65181,2168,2–192,2
204953,942,8–64,9180,4168,1–189,8
205052,543,6–62,4178,6166,4–190,8
205155,743,3–67,4180,3168,5–190,6
205255,642,2–67181,5170,8–191,7
205355,342,6–67,6179,5168,3–190,8
205454,743–66,7180,1167,3–193,9
205555,942,3–67,2181,7171–194,8
205657,642,8–68,6182,2170–193
205756,842,3–68,7181,6168,7–193
205854,841,5–68,1183,1169,4–195,5
205957,844,9–70,3184,6169,7–195,3
206056,943,4–67,9185,6171,1–197,1
206156,542,3–70,6182,7169,9–195,8
206257,345,8–68,5184,3168,7–196,9
206358,244,6–70,2184,6170,8–196,9
206458,845,8–71,5184,4170,1–194,8
206558,746–71,1186,3173,3–196,9
206659,947–68,9185,6172,3–197,4
206758,944,8–71,5184,3169,4–198,2
206857,844,3–70,3186,1172,1–198,3
206959,445,4–70,5184,9169–198,3
207061,348,2–74,3185,4171,8–198,4
207160,148,7–73,2187,3173,3–198,7
207260,146,7–73,7188,1174,9–199,8
207360,847,6–73,5187,6175,9–202,1
207460,447,6–73,7186,4169,5–198,9
207561,347,9–73,9186,4170,6–198,3
207661,146,8–75,8188,8174,2–201
207760,647,1–73,1189,1174,7–201,8
207863,449,4–75,6188,4175,6–202,3
207959,948,7–73188172–199,7
20806348,1–75,5189,1172,8–201,7
208161,448,7–73,5188,4173,6–201,8
208261,747,7–75188,8174,8–199,7
208362,148,2–75,6189,9175,7–204,7
208462,950,3–76190,7176,3–204,4
20856246,9–76,4192176,2–204,6
208662,749,4–76,4189,1175,4–204
208761,847,9–74,9189,1175,9–203,6
208864,450,8–77,5191,1174,7–204,9
208962,749,3–76,3190,1174,3–203
209064,152,5–77,1190,4177–206,2
209164,451,7–78,3192,6174,4–205,9
209265,650,8–78,3192,6176,6–204,7
209362,749,7–76,8190,6176–206
209463,950,1–78,5192,3178,2–204,1
209562,948,8–77,9193,4176,5–207,3
209664,749,4–78,9191,4176,2–207,6
209764,552,4–80,1190,7174,9–202,2
209865,652,7–78,7192,9177,8–208,9
209965,249,3–80,2191,5176,8–205
210065,250–81,7192,3176,6–205,6

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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