Argentina vs. Tailandia

Argentina vs. Tailandia: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 42,6 noches en Argentina y 286,4 noches en Tailandia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tailandia, con 243,8 noches más, o 6,72 veces el de Argentina.

Ver cómo cambia en el mapa

noches al año · CMIP6

Argentina vs. Tailandia: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 42,6 noches en Argentina y 286,4 noches en Tailandia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tailandia, con 243,8 noches más, o 6,72 veces el de Argentina.
ArgentinaTailandiamediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Tailandia 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 Tailandia en 320,8 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoArgentinaTailandia
201442,6286,4
201341,8289,1
201241286,6
201141,5286,4
201040,8286
200941,6286,9
200841,4284,8
200739,6283,2
200639,3284,3
200540,1281,7
200440,6287,5
200338,7279,3
200240,2280
200139,5285,5
200039,5283,4
199938,4282,5
199838,8282,7
199738,5284,8
199637279,8
199535,7278,7
199434,7280,8
199334,3275,6
199233,4268,8
199136,8276,7
199036279,2
198937278,4
198836,9279,6
198736,1277,9
198636,4277,5
198536276
198434,7277,9
198335,2273,9
198235,7275,7
198137,3277,8
198036,3277,9
197937,5278
197835,7276
197735,1277,3
197635,7275,6
197534,8274,4
197435,4276
197334,1280,6
197235,5273,9
197134,7273,2
197034,9276
196933,4274,8
196834,6277
196733270,3
196634,3274,4
196532,2275,8
196430,3271,9
196332274,7
196235,2275,4
196135,6278,5
196035,6276,2
195934,5274,4
195833,3278,7
195735,7277,4
195635277
195534,4274,6
195433,6275
195335,8275,4
195234,4275,1
195135,4277,5
195033,9276,2
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoArgentinaTailandia
201544,433,5–53,4290,6272,2–305
201643,532,4–53,4287,1269,8–306,2
201742,834,2–52,6290273,8–302,8
201842,632,7–52,6292,6275,1–308,7
201943,633,4–53,1291,2272,8–306,7
202045,735,5–57,2292,4272,2–307,8
202145,634,3–56,4294,2276,3–308,5
202244,633,3–56,4294,8277,2–311,9
202344,934,9–53,9296,1281,9–310,2
202445,834,2–57,5291,7275,5–307,8
202546,536–58,1294276,7–306,3
202647,936,7–57296278–309,3
202746,434,5–56,3295,8276,3–311,1
202846,133,5–58,5297279,3–315,1
202948,336–58,8300,3278,7–315
203047,835,4–60,3297,7280,2–312,5
203146,935,5–58,7300,8282,8–317,1
20324837,9–59,7297,2280,9–311,4
203347,436,7–57,6300281,9–315,8
203447,837,8–58,9300,8279–318,4
203547,339–59298,6281,5–317,8
203648,939,2–58,4300,4279,9–316,9
20375141,2–60,9299,8280–315,1
203848,737,9–59,7304,8286,6–319,3
203948,839,1–58,4300,9281,9–317
204050,440,4–62,3301,6284,5–315,7
204150,740,4–61,7303,1285,1–318,8
20425037,3–61,1303,8290–318,3
204350,340,5–61302285,8–317,9
20445240–65304,3286,3–318,8
204552,441,3–65,6307,1287,7–324,2
204651,941,2–62,7305,9285,2–321
204751,542–64306,6289,5–321,5
204854,542,6–65309,4288,9–325,7
204953,942,8–64,9308,1287,2–324,1
205052,543,6–62,4307,5291–321,5
205155,743,3–67,4312,8294,8–326
205255,642,2–67310,9291,2–323,4
205355,342,6–67,6308,3289,5–323,3
205454,743–66,7308,8292,8–322,3
205555,942,3–67,2308,6290,6–325,1
205657,642,8–68,6311,3294,9–326,3
205756,842,3–68,7308,5286,7–326,4
205854,841,5–68,1308291,1–325,1
205957,844,9–70,3312,7295,8–325,3
206056,943,4–67,9313,1294,6–328,6
206156,542,3–70,6314,4289,5–331,1
206257,345,8–68,5311,4293,4–330,3
206358,244,6–70,2314,8296,9–327,3
206458,845,8–71,5312,5295,4–330
206558,746–71,1309,6293,1–329,3
206659,947–68,9312,1292,6–328
206758,944,8–71,5311,2289,6–329,4
206857,844,3–70,3310,8292,4–330,6
206959,445,4–70,5315,5296,1–329,5
207061,348,2–74,3314,2292,9–330,7
207160,148,7–73,2313,8296,4–330,8
207260,146,7–73,7314,8296–329,6
207360,847,6–73,5316,5299,9–332,1
207460,447,6–73,7317,2295–333,8
207561,347,9–73,9317,2295,3–331,4
207661,146,8–75,8317,4299,8–335
207760,647,1–73,1317,5297,3–335,9
207863,449,4–75,6315,9297,1–331,6
207959,948,7–73318,5300,5–332,3
20806348,1–75,5319,8297,4–337,5
208161,448,7–73,5317,7299,5–334,9
208261,747,7–75317,9294,8–333
208362,148,2–75,6315297,8–332,9
208462,950,3–76316295,5–330
20856246,9–76,4322,6300,8–334,7
208662,749,4–76,4319,4295,2–335,2
208761,847,9–74,9320,2302,2–334,7
208864,450,8–77,5321,4299,8–334,8
208962,749,3–76,3318,9296,4–338,1
209064,152,5–77,1317,6304–337,4
209164,451,7–78,3320,1299,8–336,1
209265,650,8–78,3316,3298–336,4
209362,749,7–76,8316,1297,7–333,7
209463,950,1–78,5323,4301,8–337,3
209562,948,8–77,9322,9302,4–338,9
209664,749,4–78,9319,6302,8–336,7
209764,552,4–80,1319,8299,1–336
209865,652,7–78,7320,5303,9–336
209965,249,3–80,2319,9303,1–334,4
210065,250–81,7320,8301,1–336,7

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. Tailandia

Salud

Población

Economía

Educación

Política

Conflicto

Militar

Clima

Tecnología y medio ambiente