Burundi vs. Níger

Burundi vs. Níger: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 28,5 noches en Burundi y 221,6 noches en Níger, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Níger, con 193,1 noches más, o 7,77 veces el de Burundi.

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noches al año · CMIP6

Burundi vs. Níger: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 28,5 noches en Burundi y 221,6 noches en Níger, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Níger, con 193,1 noches más, o 7,77 veces el de Burundi.
BurundiNígermediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Níger 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 Níger en 251,1 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoBurundiNíger
201428,5221,6
201328,4216,1
201228,8220,8
201128,9220,1
201027,9219,1
200927,9217,2
200827,8216,8
200727,6216,9
200627,7214,3
200527,5213,6
200427,6213,6
200327,6215,5
200227,6214,6
200127,7213,4
200027,3211,2
199927,1210,4
199827,1207,7
199727,2211,5
199626,9208,6
199526,8208,3
199426,5207,8
199326,2202,6
199226,1203,4
199127209,4
199026,8208,1
198926,7206
198826,6203
198726,6204,9
198626,7206,8
198526,3203,9
198426,4201,8
198326,4200,5
198226,5201,9
198126,8204,3
198026,4200,6
197926,6200,5
197826,3202
197726,5203,8
197626,4201,7
197526,3199
197426,3200,6
197326,3202,6
197226,2200,7
197126,1200,8
197026,1199,8
196926,1196,1
196826200,3
196725,8196,6
196625,9198,2
196526,1199
196425,7199,2
196325,7196,7
196226,2201,1
196126,4198,2
196026,5203,2
195926,2201,6
195826,2199,2
195726,1201,1
195626,1199,6
195526,2199,7
195426,2201,1
195326,3196,5
195226,2197,9
195126,2199,8
195026,2200,8
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoBurundiNíger
201529,627–36218,8202,8–235,8
201628,826,7–32,5217,7201,8–230,6
20173027–33,7222,4205,2–237,4
201830,327,4–34,4220,5206,3–238,8
201929,727,4–33,7219,1201,8–238,1
202030,927,7–37,7220,9206,9–234,7
202130,627,8–37222,8208,2–240,2
202230,828,5–36,7226,3209,7–239,2
202330,528–36,7223,2206,6–238,4
202432,127,9–39228,4214,3–242,9
202531,527,1–38,7226,7211,2–241
202631,927,4–38,3226,3210–243,1
202731,427,9–37,9228,5209,9–241,1
202832,328,4–37,9227,1211,9–240,2
202933,229–38,9230,4213,3–247,1
203032,728,1–39,9226,4211,6–242,2
203133,930–40,9230,1210,8–247,1
203233,829,9–43,1228,7212,3–241
203334,129,6–43,1229,9214,9–245,4
203433,829,8–45,5229,5212,1–244,9
203535,228,9–43,2232,3217,5–248
203634,729,5–45,8230,2213,7–244,6
203736,830,3–48,2233,2215,1–246,5
203837,631,9–45,5234,3218,2–249,7
203936,929,5–47,7231214,2–247,1
20403630,7–49,3230,8214,8–247,5
204137,531,7–47,9232,6218,6–252,9
20423731,3–53,9233,8216,2–250,5
204336,829,7–48,4232,5217,8–245,8
204437,429,9–48,5233,8218,2–250,1
20453932–53,6233,6218,1–249,7
204642,631,9–57,3234,3217–250,2
204741,632,9–56,2238,4224,3–253,1
204843,232,5–57,9238221,4–254
204942,333,1–56,8237,7217,4–253
205043,331,4–55,8238,2220,7–254,5
205142,833–60236,3220,6–254,7
205244,333,2–62,1239,5224,3–255,8
205342,432,4–59,4236,3223,9–255,6
205444,532,8–68,5239,4220,2–257,9
205544,234,5–64,8238,6223,7–254,7
205644,132,4–63,2239214,7–260,3
205745,534,3–65,8240,4223–256,3
205848,132,4–69,9238,2220,2–255,7
205947,736,2–69,1243,9224,6–262,7
206049,734,6–73239,8222,6–260
206150,833,4–71,8242,5224,9–258,5
206249,534,2–78,1241,6222,4–259,8
206348,434,2–67,7241,3220,9–255,2
206452,134,6–70,5244,4225,9–259,5
206550,835,2–72,2242,8226,5–262,4
206651,336,5–72,8245,6227–263,5
206752,334,3–81,3240,7224,9–262
206851,335,2–81,5244224,3–265,4
206950,134–76243,9225,5–261,6
207050,835,4–83,9243,1225,6–261,3
207151,235,5–90,8246,1230,3–264
207253,338,9–80247,9229,9–263,7
207356,538,6–89243,4225,4–262,8
207453,736,7–82,1243,2224,4–264,6
207553,435–83244,3230,2–263,3
207658,636,5–90,7246,5228,5–266,6
207755,738,4–95,2250,1232,3–267,4
207855,938,6–89,1249,2230,8–264,5
207960,637,3–91,2244,4228,7–263,8
208061,638–89,4248,8230,4–267
208159,339,3–91,1247227,8–268,1
208261,139–95247230,6–264,4
208358,238,4–111,2247,3230,7–267,5
208465,239,6–104,5247,7229,4–265,2
208567,340,2–110,3248,9227–264,2
208661,340,8–104,5250,4230,9–269,5
208765,240,1–107,8245,8226,2–266,9
208866,340,9–101,4248,3226,7–271,1
208961,240,2–100,9251,9232,5–269,5
209059,540,9–115,5249,7227,7–267,4
209171,541,2–115,8248,9230,5–272,2
209264,742,1–120,7251229,8–274
209367,341,4–113,8249,9234,8–267
209467,342,1–115,2252,2234–267,5
209572,544,4–126,1251,1233–270,7
209665,841,2–122,9250,8234,8–270,4
209763,939,5–121,8250,2227,8–270,8
209868,640,3–128,1250,1228,1–268,5
209963,440,9–122,9251,9232,2–268,2
210067,441,2–126,5251,1234,5–271,5

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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