Argentina vs. Tanzania

Argentina vs. Tanzania: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 42,6 noches en Argentina y 106,3 noches en Tanzania, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tanzania, con 63,7 noches más, o 2,49 veces el de Argentina.

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noches al año · CMIP6

Argentina vs. Tanzania: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 42,6 noches en Argentina y 106,3 noches en Tanzania, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tanzania, con 63,7 noches más, o 2,49 veces el de Argentina.
ArgentinaTanzaniamediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Tanzania 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 Tanzania en 208 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoArgentinaTanzania
201442,6106,3
201341,8105,5
201241108,4
201141,5109
201040,8103,9
200941,6101,1
200841,4100,3
200739,699,5
200639,3100,4
200540,198,7
200440,6100,4
200338,799,6
200240,298,4
200139,5101,5
200039,594,9
199938,494,2
199838,896,8
199738,593,5
19963789,6
199535,788,5
199434,785,4
199334,381,2
199233,480,1
199136,889,6
19903691,1
19893789,1
198836,987,6
198736,188,5
198636,489,4
19853683
198434,783,1
198335,282,1
198235,784,8
198137,388
198036,385
197937,585,5
197835,782,9
197735,184,1
197635,781
197534,880,8
197435,482,2
197334,183,6
197235,581,4
197134,780,7
197034,981,8
196933,479,5
196834,679,1
19673377,5
196634,378,1
196532,278
196430,373,8
19633273,1
196235,281,1
196135,682,6
196035,683,9
195934,581,4
195833,382,1
195735,780,9
19563580
195534,481,6
195433,681,4
195335,880,6
195234,481,4
195135,482,1
195033,980,7
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoArgentinaTanzania
201544,433,5–53,4114,895,2–137,4
201643,532,4–53,4108,391,6–125,6
201742,834,2–52,6114,893,6–137,8
201842,632,7–52,6116,497,4–137,1
201943,633,4–53,1113,495,2–133,2
202045,735,5–57,2119,396,2–143,5
202145,634,3–56,4119,5100,9–147,1
202244,633,3–56,4124,4105,3–147,4
202344,934,9–53,9122,1102,1–147,8
202445,834,2–57,5126,2100–150,1
202546,536–58,1124,6100,9–154
202647,936,7–57126,999,1–155,6
202746,434,5–56,3128102,9–147,7
202846,133,5–58,5129,9106,4–152,1
202948,336–58,8134,1111–156,5
203047,835,4–60,3129,4106,4–151,1
203146,935,5–58,7136,4115,9–158,4
20324837,9–59,7135,1114–166,8
203347,436,7–57,6135,2110,9–161,9
203447,837,8–58,9134,7112,5–166,3
203547,339–59140,2114,6–165
203648,939,2–58,4137,8113,3–165,5
20375141,2–60,9142,9121,5–168,9
203848,737,9–59,7147,9124,3–169,3
203948,839,1–58,4144,3117,6–171,3
204050,440,4–62,3140,5117–178
204150,740,4–61,7149,1121,7–175,6
20425037,3–61,1146,3120,5–185,3
204350,340,5–61144,6117–173
20445240–65147,7121,2–175,8
204552,441,3–65,6150,1125,2–183,4
204651,941,2–62,7161,5128,6–192,2
204751,542–64160,2129,7–194,4
204854,542,6–65158,8132,7–193,1
204953,942,8–64,9157,6131,1–196
205052,543,6–62,4159,7127,8–192
205155,743,3–67,4163,2135,5–197,8
205255,642,2–67161,9136,2–199,1
205355,342,6–67,6160,6127,5–197,7
205454,743–66,7163,2131,5–200,2
205555,942,3–67,2167,4137–208,3
205657,642,8–68,6166,4130,8–209,7
205756,842,3–68,7168134,6–208,3
205854,841,5–68,1168,7134,9–210,3
205957,844,9–70,3174,7144,9–219,5
206056,943,4–67,9181,7138,1–219,8
206156,542,3–70,6171,8135,5–218,1
206257,345,8–68,5177,5139,9–224
206358,244,6–70,2181,4140,1–213,8
206458,845,8–71,5185,3140,1–215,2
206558,746–71,1183,5141,1–221,8
206659,947–68,9181,9146,3–219,3
206758,944,8–71,5178,8138,8–229,2
206857,844,3–70,3186144,2–228,4
206959,445,4–70,5183,7141,7–225,3
207061,348,2–74,3180,7140,4–228,2
207160,148,7–73,2184,9146,9–235,2
207260,146,7–73,7191,3155–226,1
207360,847,6–73,5191,6152,4–235,6
207460,447,6–73,7183,3149,7–231,7
207561,347,9–73,9183,8144,8–233
207661,146,8–75,8191,1150,9–233,2
207760,647,1–73,1191,3152,6–238,2
207863,449,4–75,6189156,6–233,8
207959,948,7–73190,5147–237,3
20806348,1–75,5197,3150,7–241,2
208161,448,7–73,5195,6153,4–237,4
208261,747,7–75194,5157,3–237,3
208362,148,2–75,6193,2151–249,8
208462,950,3–76201,1152,2–246,7
20856246,9–76,4204,2162,3–252,3
208662,749,4–76,4195156–248,7
208761,847,9–74,9196,7160,8–244,5
208864,450,8–77,5208,4154,7–246,9
208962,749,3–76,3201,3158,6–248,2
209064,152,5–77,1197,9160,7–253,6
209164,451,7–78,3210161,6–256
209265,650,8–78,3205,8158,3–253,6
209362,749,7–76,8207,2161,2–251,9
209463,950,1–78,5207,9161,3–250,6
209562,948,8–77,9214,2166,4–258,5
209664,749,4–78,9205,3159,8–257,4
209764,552,4–80,1206,6158,4–256,8
209865,652,7–78,7209,1161–258,3
209965,249,3–80,2208,5160,1–256
210065,250–81,7208158,6–258,6

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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Política

Conflicto

Militar

Clima

Tecnología y medio ambiente