Burundi vs. Camerún

Burundi vs. Camerún: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 28,5 noches en Burundi y 238,7 noches en Camerún, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Camerún, con 210,2 noches más, o 8,37 veces el de Burundi.

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noches al año · CMIP6

Burundi vs. Camerún: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 28,5 noches en Burundi y 238,7 noches en Camerún, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Camerún, con 210,2 noches más, o 8,37 veces el de Burundi.
BurundiCamerúnmediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Camerún 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 Burundi en 67,4 noches y a Camerún en 324,2 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoBurundiCamerún
201428,5238,7
201328,4236,7
201228,8242,2
201128,9237,6
201027,9230,4
200927,9226,6
200827,8223,1
200727,6222,1
200627,7220,1
200527,5216,1
200427,6217,6
200327,6221
200227,6215,5
200127,7223
200027,3210
199927,1200,5
199827,1203,5
199727,2202
199626,9190
199526,8187,3
199426,5183,1
199326,2165,2
199226,1156,7
199127192,6
199026,8200,7
198926,7187,5
198826,6185,8
198726,6182,7
198626,7188,9
198526,3173,2
198426,4172,9
198326,4165,5
198226,5176,3
198126,8182,6
198026,4173,6
197926,6175,8
197826,3172,8
197726,5175,7
197626,4164,5
197526,3159,5
197426,3166,8
197326,3170,4
197226,2165,2
197126,1161,3
197026,1164,4
196926,1160
196826157,8
196725,8147,9
196625,9156,5
196526,1151,6
196425,7143,1
196325,7145,9
196226,2171,8
196126,4167,2
196026,5176,2
195926,2166,5
195826,2169,2
195726,1168,2
195626,1160
195526,2163,7
195426,2167,6
195326,3168,2
195226,2165,7
195126,2172,8
195026,2162,8
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoBurundiCamerún
201529,627–36242,2196,9–270,8
201628,826,7–32,5237,7192,1–259,9
20173027–33,7245,8205,7–271,3
201830,327,4–34,4245,7208–270,5
201929,727,4–33,7243,7200,2–275,6
202030,927,7–37,7246,4210,4–278
202130,627,8–37255,2220,2–279,6
202230,828,5–36,7255,8221–285,7
202330,528–36,7254,5221,7–284,1
202432,127,9–39263225,8–286,8
202531,527,1–38,7257,3222,7–293,9
202631,927,4–38,3260,4211,9–292
202731,427,9–37,9258,5223,8–291,5
202832,328,4–37,9266,9235,5–294,7
202933,229–38,9269,9242,3–293,5
203032,728,1–39,9266,6229–293,5
203133,930–40,9273,2229,9–298,5
203233,829,9–43,1269,8240,6–296,2
203334,129,6–43,1271,8235,6–303,4
203433,829,8–45,5268,1239,2–299,1
203535,228,9–43,2277,5241,5–302,7
203634,729,5–45,8275,7235,1–301,3
203736,830,3–48,2283,5252,3–305,9
203837,631,9–45,5285,8258–307,9
203936,929,5–47,7280,9250,4–305,8
20403630,7–49,3279,5252,1–310,6
204137,531,7–47,9284,5254,6–309,9
20423731,3–53,9284,8253,6–313,2
204336,829,7–48,4281,2251,4–309,8
204437,429,9–48,5283,8244,4–312,3
20453932–53,6286,8253,7–311,4
204642,631,9–57,3296,1260,6–318,1
204741,632,9–56,2294,3260,7–316,6
204843,232,5–57,9297,3265,6–318,1
204942,333,1–56,8298,3267,8–318,1
205043,331,4–55,8296,9267,9–322,7
205142,833–60297,8266,7–319,9
205244,333,2–62,1298,7270,1–322,3
205342,432,4–59,4297,7261,3–321,7
205444,532,8–68,5301,2268,2–324,6
205544,234,5–64,8301,3276,5–324,3
205644,132,4–63,2302,1270,4–329,2
205745,534,3–65,8305,4277,7–327,4
205848,132,4–69,9302,6272,1–325,2
205947,736,2–69,1306,2279,6–330,1
206049,734,6–73306,1276,1–331,1
206150,833,4–71,8304,4267,2–329,7
206249,534,2–78,1307,6266,2–332,2
206348,434,2–67,7309,1272,5–328,8
206452,134,6–70,5308,5278,7–331
206550,835,2–72,2311,3284,1–329,6
206651,336,5–72,8311,9284–332,7
206752,334,3–81,3310,1271,7–335,6
206851,335,2–81,5312,9278,7–335
206950,134–76310,4278,4–333,4
207050,835,4–83,9309,8281,2–334,9
207151,235,5–90,8316,4282,3–336
207253,338,9–80315,4289,2–335,3
207356,538,6–89314282,6–339,5
207453,736,7–82,1311,7281,9–336,8
207553,435–83314,8285,3–335,3
207658,636,5–90,7315,2284,7–338,4
207755,738,4–95,2318,2289,7–341,4
207855,938,6–89,1315,8286,4–338,5
207960,637,3–91,2317,7287,8–337,5
208061,638–89,4321,5285,9–341,7
208159,339,3–91,1318,7290–339
208261,139–95316,2289–337,7
208358,238,4–111,2317,7288,2–341,6
208465,239,6–104,5318,5284,5–342,1
208567,340,2–110,3323,4294–342,7
208661,340,8–104,5319,5292,3–343
208765,240,1–107,8318292,7–342,5
208866,340,9–101,4320,4288,1–342
208961,240,2–100,9320,1289,6–340,7
209059,540,9–115,5322,4292,8–342,6
209171,541,2–115,8322,6289,9–345
209264,742,1–120,7324,9291,6–343,6
209367,341,4–113,8322,3299,7–342,6
209467,342,1–115,2324299,3–343,4
209572,544,4–126,1326,4300,2–346,4
209665,841,2–122,9322,1294,4–346,4
209763,939,5–121,8320,9287,4–342,5
209868,640,3–128,1323,1293,8–344,4
209963,440,9–122,9322,6295,7–344,2
210067,441,2–126,5324,2293,6–346,6

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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