Brasil vs. Pakistán

Brasil vs. Pakistán: Días por encima de 35 °C

Días por encima de 35 °C en 2014: 18,8 días en Brasil y 118,6 días en Pakistán, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Pakistán, con 99,8 días más, o 6,3 veces el de Brasil.

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días al año · CMIP6

Brasil vs. Pakistán: Días por encima de 35 °CDías por encima de 35 °C en 2014: 18,8 días en Brasil y 118,6 días en Pakistán, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Pakistán, con 99,8 días más, o 6,3 veces el de Brasil.
BrasilPakistánmediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Pakistán 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 Brasil en 80,8 días y a Pakistán en 147,6 días para 2100.

Año a año

días al año · CMIP6

AñoBrasilPakistán
201418,8118,6
201321,8117,5
201219,5117,5
201119,6118
201015,4114,3
200916,6115,3
200814,6115,4
200711,6112,5
200612112,9
200514,2114,9
200416,2116,1
200315,5114,6
200212,4115,9
200116,1114,4
200013,5114,6
199911,4114,2
199812,8111,7
199711,7112
199610108,3
19958,8110
19949,1108,6
19937,8107,2
19925,6105,2
19918,5110,6
199013,3110,7
198910,2110,9
19889,7109,8
19879,4108,3
19869,9108,7
19857,5105,6
19847108
19836,4104,7
19828,5108
19819,4109,5
19808,1109,7
19799,1108,7
19789108,6
19778106,5
19766,9108,2
19756,8105
19747,1108,8
19737,3108
19727104,5
19715,8106,2
19706,7106,5
19696,9105,8
19686,4104,4
19676,4106,4
19666,4106,4
19656106
19645,9103
19634,9104,3
19627,2106,7
19617,5108,7
19607,8108,7
19597,5110,4
19587,9108,5
19578110,7
19566,9108,8
19558,6108,3
19548,3107
19536,8107,6
19527,2108,9
19517,2108,1
19507,7110,5
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoBrasilPakistán
201518,56,9–38,8122100,8–136,6
201618,57–35,9119,5104,9–132
201719,47,7–41,4119,999,5–134,3
201819,87,6–41,4119,7103–133,8
2019218,9–47,1118,997,2–133,8
202021,98,7–43,2122,8105–136,3
202124,69,7–51,8122,9103,2–138,2
202223,410–51,2120,7101,9–136,4
202325,710,5–55,5123,3104,8–138,8
202427,713,3–51,1124,4105,4–139,1
202527,210,5–57,6123,8102,8–139,1
202624,48,1–53,1122,5101,9–141,8
202728,28,9–55,7124,4101,5–141
202829,411,9–61,9124,8103,6–140,2
202933,916,4–66,7126,499,2–141,6
203028,211,6–56,6122,5103,5–140,1
203135,315,2–70,7122,7105,6–139,9
203235,616,6–67,3126104–143,9
20333113,5–63,2125,9106,6–144,1
203431,214,1–75,1130,9113,2–147,8
203530,814,4–68127,1107,6–143,6
203632,413,7–58,7125,5108,3–143,4
203739,419,6–66,5130,7112,4–147,9
203838,215,4–71,3130,9108,6–144,9
203937,214,6–75,5128,6110,2–144,9
204038,518,6–76,2133,2115,1–146,1
204141,819,9–76,6127,2108,3–143,5
204239,917–86,1134,6112,8–150,7
204337,614,9–81,2131,6112,5–149,3
204438,416,1–84,4128,2108,1–145,9
204540,420,4–74,9133,4116,7–148,7
20465023,7–86,7133,8109–151,1
204743,522,9–86,4134,6110–150,9
204850,424,6–96,2136117,1–152,3
204949,823,9–90,2133,3115,2–152,5
205046,922–92,7138,4119,4–157,4
205147,324,9–95,6138115,5–158,2
205254,728,7–97,5138,3120,3–155,3
205347,122,6–92,3137,4117,7–155,8
205445,221,6–92,2137116–152,4
205552,228,6–103,8139,6120–157,2
205653,223,6–110,8135,8117,3–154,1
205750,620,2–94,7141,5119,5–158,8
205855,325–117,3137,1114,3–154,7
205961,229–118,5141,4122,6–156,6
20606531,1–111,3142,5124,1–158,6
206154,123,5–115,4142,3123,2–157,4
206254,924,7–127,7141,3118,8–161,2
206359,428,6–112,9143,1125,6–160,6
206454,828,7–106,1140,7119,8–163,5
206562,330,3–119,5141,1121,5–159,3
206662,330,6–113,5143,8122,5–163,4
206760,926,9–113,1144,2125,9–162,3
206866,730,1–119,7143,2126–162,2
206960,631,5–113,8144,7119,8–163,2
207059,932,1–124,8143,7126,5–163
207164,433,8–111145,5121,8–164,4
20726830,5–128,1147,1125,5–165,1
207372,736–127,6149,2122,1–164,7
207468,832,6–125,7145,8126,7–162,2
207567,832,7–116,4145,1126,2–160,5
207667,933,7–124,9145,7126,4–165,9
207772,535,5–128,9146,1126,2–164,4
20787336,7–132146,5121,4–164,4
207969,233,6–125,5144,6122,7–161
208067,834,9–122,2148,2123,7–166,4
208170,936,9–140,4145,8122,2–167
208270,640,7–125,8146123,3–168,8
208375,735,7–152,5148,3127–167,4
20847734,1–140,3150,5128,5–167,6
208583,937,2–147,8149,9126,1–170,8
208673,334,6–141146,3124,2–165
208778,439,2–144,2149,9124,3–167,3
208879,335,1–152149,3127,9–169,7
208975,239–146,4148,9129,6–166,7
209078,341,8–148,6150,3131,5–166,7
20918135,2–147,9151,1128,4–168,7
20927936,6–148150,5129,8–170,2
20937739,3–148,7151,6131,8–167,9
20947939,6–144,5151,5130,4–168,6
209588,636,5–155,9152,5130,6–169,2
209675,736,1–152,8150,8124,2–169
20977936,7–135,6149,4130,3–167,5
209882,737,9–166,4151,7125,4–168,2
209977,941–144,7151,6124,4–170,6
210080,840,2–141,3147,6125,2–167,5

Cada país por separado

Conviene saber

  • Días del año en que la temperatura máxima supera los 35 °C, promediados 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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Salud

Población

Economía

Educación

Política

Conflicto

Militar

Clima

Tecnología y medio ambiente