Bangladés vs. Japón

Bangladés vs. Japón: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 239,9 noches en Bangladés y 58,6 noches en Japón, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Bangladés, con 181,3 noches más, o 4,09 veces el de Japón.

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noches al año · CMIP6

Bangladés vs. Japón: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 239,9 noches en Bangladés y 58,6 noches en Japón, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Bangladés, con 181,3 noches más, o 4,09 veces el de Japón.
BangladésJapónmediana 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 Japón en 87,7 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoBangladésJapón
2014239,958,6
201323959,9
2012240,459,3
2011240,557,9
201024159,6
2009238,657,6
2008236,757,3
2007236,956,6
2006238,957,5
2005238,257,2
2004238,756,7
2003236,556,1
2002237,656
2001237,254,2
2000239,353,8
1999236,655,3
1998235,552,4
1997235,552,4
1996235,552,9
1995234,849,7
1994233,649,5
1993232,245,4
199222845,1
1991233,449,4
1990234,650,7
1989235,751,4
1988235,148,1
1987236,447,7
1986233,846,1
1985233,646,7
198423644,8
198323041,9
1982232,346,4
1981235,945,9
1980233,446,5
1979234,546,7
1978231,847,6
1977232,345,8
197623246
1975231,346,9
1974232,945,6
1973232,144,3
1972234,345,8
1971233,144,8
1970232,544
1969231,146,9
1968229,745,7
1967231,648,3
1966232,645,9
1965232,545,8
1964229,344,9
1963233,848,3
1962231,945,6
1961236,248,9
1960232,546,4
1959234,746,9
1958233,548,8
1957232,549,2
1956234,350,6
1955230,247,9
1954232,946,9
195323449,2
1952230,349,5
1951233,546,2
1950233,949,9
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoBangladésJapón
2015241,2227–252,460,649,3–74,4
2016237,9226,6–249,361,547,9–73,9
2017239,8227,5–249,462,352,1–75,8
2018242,6227–25560,548,5–73,8
2019241,2228,5–251,964,152,1–80,1
2020242,6229,3–254,463,151–74,5
2021244,3230,4–254,462,348,5–78,8
2022243,8231,5–254,264,653,8–76,5
2023243,5229,2–254,565,951,7–78
2024245,7231,4–257,165,352,9–80,7
2025242,5229,4–253,965,652,8–80,4
2026243,9227,9–258,165,554,2–81,2
2027247,1232,8–259,366,452,9–79,5
2028244,2232,2–254,465,352,4–80,1
2029247,3232,7–261,568,555–80,4
2030243,9232,3–255,266,552,3–80,6
2031245,1232,9–262,366,554,7–80
2032247,6236,6–257,86650,8–82,1
2033245,3231,7–256,670,354,7–84,8
2034246,3233,2–260,468,553,9–81,7
2035246,4234,1–260,972,960,4–84,6
2036246,2228,6–260,472,556,1–89,7
2037247,7235,4–260,267,656,7–82,5
2038249232,1–26170,558,6–83,8
2039250234,4–262,770,455,6–85,7
2040248,9235,5–260,573,657,4–89,3
2041248,3235,6–261,972,955,6–88,5
2042252,5237,8–265,371,258,1–86,4
2043250,8234,7–263,473,357,9–88,1
2044251,8239,1–265,272,657,8–85,5
2045250,3239,1–265,672,959,5–86,7
2046252,7238,9–267,876,261–90,3
2047253,9239,4–267,175,656,6–89,3
2048254,4242,7–270,574,858,5–89,4
2049253,7241,5–266,474,359,7–90,8
2050254,6242,5–269,275,160,8–89,3
2051254,7242,7–270,175,861,1–92,4
2052252,3240,2–264,674,557,9–90,4
2053256,9244–272,478,559,6–91,6
2054255,9243,5–269,475,959,6–89,3
2055255,2243,8–273,676,862,2–95,1
2056259,1243,6–274,777,861,9–93,7
2057257,5243,8–273,779,962,8–94,4
2058257,4245,6–274,279,263,7–94,9
2059258,3246,4–271,879,858–95,6
2060259,2246,1–272,678,261,1–95,1
2061257,7244,8–270,180,865,7–96,7
2062260,4246,4–274,28063,6–96,3
2063259,9241,3–272,78064,1–96,5
2064260,2245,9–273,177,661,4–95,2
2065259,8244,1–274,781,763–97,4
2066260246,6–274,680,363,8–94,2
2067261,4246,4–272,381,363,2–97,1
2068260,1245,8–274,879,861,4–99,3
2069263,3249,8–276,682,365–96,1
2070259,6245,8–272,683,360,2–102,3
2071262,2248,7–283,483,663,6–99,2
2072259,8248,6–27684,363,3–99,1
2073264,1246,6–277,283,564,9–97,4
2074262,6248,3–276,684,366,8–100,9
2075263,6248,5–277,785,664,1–99,8
2076261,6251–276,983,968,8–99,3
2077264251,1–279,886,467,6–102,4
2078265251,6–281,684,167,7–103,2
2079263,8248,5–277,286,168,3–99,4
2080266,8251,9–280,384,767,6–103,7
2081266,5250,7–279,983,668,5–104,3
2082264249,6–277,386,469,4–107,7
2083266,6251,8–282,885,966,5–105,7
2084264,8253,1–284,285,867,4–102,3
2085265,4251,2–283,487,568,9–102,8
2086268,2252,8–285,384,668,6–105,3
2087265,7251,3–280,887,270,3–107
2088267,2252,6–284,486,866,3–102,5
2089267,1252,5–286,785,765,9–103,8
2090267,9254,9–283,489,469,5–104,4
2091267,7254,5–282,288,367,4–103,1
2092268,8253,6–281,78667,7–102,3
2093268,1251,7–28788,969,8–107,4
2094267,4251,3–287,487,569,3–103,7
2095270,8253,7–284,98872,4–104,9
2096267,9250,5–285,890,771–107,3
2097269,3254,9–287,389,471–103,1
2098268,8252,4–284,988,571–106,5
2099269253–282,388,370,8–102,4
2100269,8254,8–284,987,769,2–106,2

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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