Bangladés vs. Italia

Bangladés vs. Italia: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 239,9 noches en Bangladés y 26,3 noches en Italia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Bangladés, con 213,6 noches más, o 9,13 veces el de Italia.

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noches al año · CMIP6

Bangladés vs. Italia: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 239,9 noches en Bangladés y 26,3 noches en Italia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Bangladés, con 213,6 noches más, o 9,13 veces el de Italia.
BangladésItaliamediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Bangladés 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 Bangladés en 269,8 noches y a Italia en 65,1 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoBangladésItalia
2014239,926,3
201323924,7
2012240,424,8
2011240,524,6
201024127,1
2009238,623,7
2008236,724,1
2007236,921,5
2006238,924,6
2005238,222,5
2004238,724,5
2003236,523,8
2002237,620,6
2001237,220,8
2000239,321,7
1999236,620,3
1998235,518,9
1997235,518,9
1996235,518,9
1995234,817,9
1994233,617,4
1993232,216,3
199222815,1
1991233,418
1990234,618,2
1989235,716,6
1988235,115,5
1987236,416
1986233,815
1985233,614,5
198423615,7
198323015,3
1982232,314,1
1981235,915,3
1980233,415,9
1979234,514,5
1978231,816,5
1977232,313,5
197623213,8
1975231,314
1974232,914,8
1973232,113,5
1972234,313,7
1971233,115,3
1970232,514
1969231,114,5
1968229,713,8
1967231,613,6
1966232,613,2
1965232,512,8
1964229,313,2
1963233,814,2
1962231,915,5
1961236,213,9
1960232,514,9
1959234,716,6
1958233,514,4
1957232,515,5
1956234,316,7
1955230,216,6
1954232,915,7
195323415,4
1952230,316,6
1951233,516
1950233,915,3
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoBangladésItalia
2015241,2227–252,43021,7–40,4
2016237,9226,6–249,329,618–42,2
2017239,8227,5–249,431,820,2–43,7
2018242,6227–2553122–44,3
2019241,2228,5–251,931,521,3–43,2
2020242,6229,3–254,431,619,7–44,3
2021244,3230,4–254,43420,8–46,9
2022243,8231,5–254,237,121,3–50,6
2023243,5229,2–254,533,121,3–47,4
2024245,7231,4–257,135,521,6–48,4
2025242,5229,4–253,937,720,5–51,1
2026243,9227,9–258,138,926,6–52,2
2027247,1232,8–259,334,322,4–49,7
2028244,2232,2–254,437,724,4–53,1
2029247,3232,7–261,537,824,9–55
2030243,9232,3–255,237,925,7–54,7
2031245,1232,9–262,337,223,8–51
2032247,6236,6–257,839,226,2–53,8
2033245,3231,7–256,640,426–50,3
2034246,3233,2–260,442,525,1–57,2
2035246,4234,1–260,942,728,9–58,3
2036246,2228,6–260,441,127,7–59,9
2037247,7235,4–260,24328,1–54,8
2038249232,1–26141,628,5–61,3
2039250234,4–262,74129,4–56,4
2040248,9235,5–260,542,428,1–59,1
2041248,3235,6–261,941,927,2–58,7
2042252,5237,8–265,343,529,6–59
2043250,8234,7–263,44528,7–59,5
2044251,8239,1–265,244,929,4–59,9
2045250,3239,1–265,645,230,3–59,2
2046252,7238,9–267,84627,3–62,4
2047253,9239,4–267,149,132,4–63,6
2048254,4242,7–270,546,228,3–65,7
2049253,7241,5–266,448,229,5–65,7
2050254,6242,5–269,249,536,4–64,4
2051254,7242,7–270,148,831,6–68,3
2052252,3240,2–264,650,330,9–68,1
2053256,9244–272,448,235,9–67
2054255,9243,5–269,449,435,3–66,1
2055255,2243,8–273,652,233,7–67,7
2056259,1243,6–274,750,836,2–71,6
2057257,5243,8–273,750,232,8–65,6
2058257,4245,6–274,255,337,5–70,8
2059258,3246,4–271,851,934,5–74,1
2060259,2246,1–272,652,938,2–68,1
2061257,7244,8–270,154,338,3–69,8
2062260,4246,4–274,253,936,9–69
2063259,9241,3–272,756,437,6–72,1
2064260,2245,9–273,155,938,5–71,3
2065259,8244,1–274,75537,3–73,3
2066260246,6–274,653,935,8–73,8
2067261,4246,4–272,361,141,2–76,6
2068260,1245,8–274,856,241,7–73
2069263,3249,8–276,658,741,8–73
2070259,6245,8–272,655,738,9–74,4
2071262,2248,7–283,459,637,8–76,6
2072259,8248,6–27659,643,5–74,6
2073264,1246,6–277,256,939,4–71,6
2074262,6248,3–276,654,836,7–73,7
2075263,6248,5–277,756,941,8–75,4
2076261,6251–276,959,941,9–77,7
2077264251,1–279,857,437,9–74,1
2078265251,6–281,660,540,5–80,7
2079263,8248,5–277,260,637,1–83,3
2080266,8251,9–280,359,743,1–78
2081266,5250,7–279,95943,7–78,9
2082264249,6–277,363,945,5–80,2
2083266,6251,8–282,860,842–79,7
2084264,8253,1–284,262,547,3–82,1
2085265,4251,2–283,465,246,3–79
2086268,2252,8–285,364,445,6–80,1
2087265,7251,3–280,863,743,8–84
2088267,2252,6–284,467,247,4–84,4
2089267,1252,5–286,764,546–82,9
2090267,9254,9–283,465,842,8–80,5
2091267,7254,5–282,266,745,3–84,7
2092268,8253,6–281,764,838,5–82,3
2093268,1251,7–28763,644,7–83
2094267,4251,3–287,462,445–82
2095270,8253,7–284,96643,6–83,5
2096267,9250,5–285,86542,9–85,8
2097269,3254,9–287,365,844,9–84,4
2098268,8252,4–284,964,647,9–84,2
2099269253–282,367,742,2–81,9
2100269,8254,8–284,965,142,5–83,2

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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