Austria vs. República Democrática del Congo

Austria vs. República Democrática del Congo: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 0,8 noches en Austria y 248,5 noches en República Democrática del Congo, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en República Democrática del Congo, con 247,7 noches más, o 300 veces el de Austria.

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noches al año · CMIP6

Austria vs. República Democrática del Congo: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 0,8 noches en Austria y 248,5 noches en República Democrática del Congo, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en República Democrática del Congo, con 247,7 noches más, o 300 veces el de Austria.
AustriaRepública Democrática del Congomediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • República Democrática del Congo 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 Austria en 6,7 noches y a República Democrática del Congo en 324,1 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoAustriaRepública Democrática del Congo
20140,8248,5
20130,4249,2
20120,5250,9
20110,6248,7
20100,5243,5
20090,3243
20080,3239,7
20070,2237,7
20060,4239
20050,4237,3
20040,4238,5
20030,3239,3
20020,2236,5
20010,3242,5
20000,3233,5
19990,3226,2
19980,1230,6
19970,1226,6
19960,2218,6
19950,2217,2
19940,1211,9
19930201,5
19920197,6
19910,2220,1
19900,2225,4
19890,2218,4
19880,1216,7
19870,1216,6
19860,1216,8
19850,1206,1
19840205,9
19830,1204,3
19820204,5
19810215,2
19800,1211,4
19790208,5
19780,1202,6
19770206,5
19760,1201,9
19750,1199
19740,1204
19730208,4
19720,1202,5
19710196,3
19700201,7
19690,1197,3
19680199
19670,1188,8
19660194,7
19650189
19640,1177,3
19630,1178,5
19620203,2
19610,1203,9
19600209,8
19590,2203,3
19580204,3
19570204
19560,1197,6
19550,1200,5
19540201
19530,1204,6
19520,1201,9
19510204,8
19500,1200,8
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoAustriaRepública Democrática del Congo
20150,60,1–2256,6217,3–277,7
20160,70,1–2,6247,7213,3–269,3
20170,90,1–3,4257,4226,6–278,3
20180,80,2–3,2258,8228,1–276,8
20190,90,2–2,9255,8222,6–278,7
20201,30,2–3,4259,4227,4–282,3
20210,70,1–3,1262,6234,7–283,8
20221,10,1–3,4264,8235,1–288,5
20230,90,1–3,9263,9236,8–287,2
20240,90,1–3,4270,9237,9–290
20251,60–4266,1230,6–292,2
20261,40,2–4,4267,4226,8–294,5
20271,10,1–3,6268,6230,6–293,6
20281,30,3–4,3271,7239,7–295,9
20291,50,2–5,5275,9249,3–296,6
20301,20,1–4,2270,4241,7–296,1
20311,30,2–4,1279,4246,6–297,5
20321,50,2–4,9277,9249,4–302,3
20331,60,1–5276,9245,9–301,6
203420,1–5,8276,7247,4–305,6
20351,90,3–5,3281243,7–305,1
20362,30,4–7278,3244,7–304,9
20372,20,3–6,6286,9256,1–308,6
20381,90,3–7,1289261,5–307,1
20392,80,3–6,4284,7253,4–307,3
20402,40,7–5,8284,5254,7–311,5
20412,40,5–5,5289,9258,4–310,8
20422,50,4–6,8286,9254,1–314,3
20432,70,4–6,2285,9253–313
20442,30,6–7,4288,3253,6–312,5
20452,70,4–6,5289,4260,1–314,1
20462,90,4–8,7298,3261,3–317,3
20473,80,3–8,2298,5268,2–317,8
20483,20,3–10,2299,1268–320,8
20493,50,2–7,6300,3269,6–320,4
20502,81–7297,8267,2–320,6
20512,40,4–8,2298,4272,3–323,1
20523,60,5–7,5300,2271,5–324
20532,30,6–6,3298,7265,5–322,6
20542,70,8–7300,6269,6–322,8
20553,20,5–9,2301,9274,9–325,6
20563,61–8,8302,1266,2–328,3
20573,30,8–7,5305,1274,4–326,5
205850,3–10,8305,3274,1–327,1
20594,40,6–11,5305,4279–329,6
20603,91,1–10310,7273,5–330,2
20614,51,4–9,4307266,1–329,8
20623,90,9–9,2308,8269,1–332
20635,41,4–11,3308,4277,6–328,4
20644,70,9–9,9310,6278,4–329,6
206551,3–10,6311,9282,4–331,2
20664,91,2–11,6310,4284,2–330,3
20675,91,3–13,5308,8275,9–334
20684,71,6–9,3313,9280,8–334,6
20695,11,3–10,1312,1270,6–332,7
20704,41,2–11,6309,6278–334
20714,80,5–12,5312,6285–336,5
20725,81,9–10,2317287,7–334,6
20735,31,4–10,5316,2291,2–337,1
20744,51–11,8311,6284,5–334,9
20755,61,5–13,6312,3279,3–335,2
20766,20,9–14,6315,9288,7–337,1
20774,51,4–12,9318,5292,6–338,2
20785,61–15315287,3–337,1
20796,80,8–17,4314,8286,3–336
20806,31,8–13,3318,5286,8–337,8
20815,71,6–12,9318,4287,8–336,7
208272,2–16,2318,7289,8–336,5
20835,31,5–12,9317,4290,6–340,9
20846,11,3–11,5321,6293,8–339,8
20856,41,9–13,3324,4294,3–341,4
20866,41,7–15,1319290,7–340,7
20877,21,4–15,3318,3291,9–339,6
208872,3–15320,9292,9–340
20896,51,8–19322,1293,9–339,8
20906,11,9–17,7320,4295,5–341,7
20917,91,9–16,7325,4294,3–343,3
20926,91,4–14,4321,5294,4–342,4
20935,61,4–13,6323,1297,8–341,2
20948,51,8–15,3323,1296,5–341,1
20957,21,2–16325,6299,1–343,7
20966,51–15,2321,8296,2–344,1
20975,41,1–15321,5292,6–342
20987,62,1–15,1324,2295,1–342,8
20997,51,3–17,6322,8293,7–344,6
21006,72,5–16,1324,1292,1–344,1

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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