Burundi vs. Mali

Burundi vs. Mali: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 28,5 noches en Burundi y 250,2 noches en Mali, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Mali, con 221,7 noches más, o 8,78 veces el de Burundi.

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noches al año · CMIP6

Burundi vs. Mali: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 28,5 noches en Burundi y 250,2 noches en Mali, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Mali, con 221,7 noches más, o 8,78 veces el de Burundi.
BurundiMalimediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Mali 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 Mali en 283,6 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoBurundiMali
201428,5250,2
201328,4247,3
201228,8253,1
201128,9251,9
201027,9250,4
200927,9248
200827,8247,8
200727,6248,1
200627,7245,5
200527,5244,3
200427,6243,9
200327,6247,1
200227,6245,8
200127,7245,6
200027,3243,2
199927,1242,4
199827,1240,6
199727,2240,7
199626,9236,4
199526,8238
199426,5236,2
199326,2235,1
199226,1232
199127238,7
199026,8241
198926,7236,3
198826,6234,7
198726,6236,1
198626,7237,1
198526,3235,3
198426,4233
198326,4231,2
198226,5234,9
198126,8233,9
198026,4231,5
197926,6233,8
197826,3234,8
197726,5233,6
197626,4231,7
197526,3232,4
197426,3229,7
197326,3230,3
197226,2230,7
197126,1229,5
197026,1229,9
196926,1227,3
196826230,5
196725,8229
196625,9228,1
196526,1230,2
196425,7228,9
196325,7228,2
196226,2231,7
196126,4231,6
196026,5235,1
195926,2231,8
195826,2231,8
195726,1233,3
195626,1230,7
195526,2230,6
195426,2232
195326,3228,3
195226,2229,2
195126,2231,4
195026,2228,6
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoBurundiMali
201529,627–36247,9231,5–264,7
201628,826,7–32,5248231,3–262,6
20173027–33,7252,7233,6–268,2
201830,327,4–34,4254,2236,4–269
201929,727,4–33,7251,6233,5–272,3
202030,927,7–37,7251,3231,2–270,7
202130,627,8–37254,8238,5–270
202230,828,5–36,7257237,8–275,3
202330,528–36,7254,2239,6–269,2
202432,127,9–39259,3242,3–276,8
202531,527,1–38,7256,2239,2–272,3
202631,927,4–38,3256,8237,2–277,8
202731,427,9–37,9258,5240,3–273,1
202832,328,4–37,9259,7243,6–273,9
202933,229–38,9260,8240,3–275,3
203032,728,1–39,9258,1237,5–272,6
203133,930–40,9262,2243,4–280,6
203233,829,9–43,1260,5242,1–278,2
203334,129,6–43,1262,1241,7–280,3
203433,829,8–45,5260,7242–275,3
203535,228,9–43,2261,5244,8–283,6
203634,729,5–45,8262,5244,6–281,1
203736,830,3–48,2264,5245,2–279,6
203837,631,9–45,5266246,7–283,2
203936,929,5–47,7262,3245–281,6
20403630,7–49,3263,6247,5–279,6
204137,531,7–47,9264,6250,8–283,1
20423731,3–53,9265,7245,9–283,5
204336,829,7–48,4264,8246,9–278,8
204437,429,9–48,5269,3247,4–284,7
20453932–53,6265,6248,9–283,7
204642,631,9–57,3269,8247,5–286,4
204741,632,9–56,2271,9251,2–290,3
204843,232,5–57,9270,4254,4–288,2
204942,333,1–56,8272252,1–288,2
205043,331,4–55,8269,5250,6–286,4
205142,833–60268,8251,7–286,9
205244,333,2–62,1270,1252,7–292,1
205342,432,4–59,4269,3249,2–288,8
205444,532,8–68,5270,3251,7–290,6
205544,234,5–64,8270,9252,7–288,1
205644,132,4–63,2273248,6–291,4
205745,534,3–65,8275,5255,2–295
205848,132,4–69,9271252,7–293,2
205947,736,2–69,1274,5259,3–299,6
206049,734,6–73273,5258–293,7
206150,833,4–71,8275,4257–298
206249,534,2–78,1270,8251,7–291,8
206348,434,2–67,7275,9256,6–292,2
206452,134,6–70,5276,4256,6–298,4
206550,835,2–72,2275,3256–295,1
206651,336,5–72,8276,9260–296,5
206752,334,3–81,3272,6255,4–293,3
206851,335,2–81,5277,5258,1–296,5
206950,134–76276,1257,7–293,3
207050,835,4–83,9277,2256,6–296,6
207151,235,5–90,8277,2258,4–295,6
207253,338,9–80281,9263,8–298,9
207356,538,6–89276,8257,9–296,8
207453,736,7–82,1277,7258,7–295,9
207553,435–83278,5260,1–298,5
207658,636,5–90,7278,1261,1–294,2
207755,738,4–95,2283,8263,1–302,3
207855,938,6–89,1283,8263,5–299,4
207960,637,3–91,2278,9259,2–300,6
208061,638–89,4281,2262,1–299,4
208159,339,3–91,1279,1259,3–301,8
208261,139–95280,2260,2–298,4
208358,238,4–111,2280,8260,8–302,3
208465,239,6–104,5280,4263,8–301
208567,340,2–110,3284,6259,2–303
208661,340,8–104,5281,9262,8–302,4
208765,240,1–107,8279,7258,8–302,8
208866,340,9–101,4282,3260,7–303,3
208961,240,2–100,9283,4262,4–300,5
209059,540,9–115,5283,9259,8–301,9
209171,541,2–115,8283,1260,4–304,8
209264,742,1–120,7281,6259,7–303,1
209367,341,4–113,8284,8265,8–305,4
209467,342,1–115,2284,6262,8–305,6
209572,544,4–126,1283,6262–304,6
209665,841,2–122,9284,9263,3–306,3
209763,939,5–121,8280261–300,5
209868,640,3–128,1282,5262–302,1
209963,440,9–122,9285,3266,2–305,4
210067,441,2–126,5283,6262,8–304,1

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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