Burundi vs. Tanzania

Burundi vs. Tanzania: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 28,5 noches en Burundi y 106,3 noches en Tanzania, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tanzania, con 77,8 noches más, o 3,73 veces el de Burundi.

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noches al año · CMIP6

Burundi vs. Tanzania: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 28,5 noches en Burundi y 106,3 noches en Tanzania, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tanzania, con 77,8 noches más, o 3,73 veces el de Burundi.
BurundiTanzaniamediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Tanzania 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 Tanzania en 208 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoBurundiTanzania
201428,5106,3
201328,4105,5
201228,8108,4
201128,9109
201027,9103,9
200927,9101,1
200827,8100,3
200727,699,5
200627,7100,4
200527,598,7
200427,6100,4
200327,699,6
200227,698,4
200127,7101,5
200027,394,9
199927,194,2
199827,196,8
199727,293,5
199626,989,6
199526,888,5
199426,585,4
199326,281,2
199226,180,1
19912789,6
199026,891,1
198926,789,1
198826,687,6
198726,688,5
198626,789,4
198526,383
198426,483,1
198326,482,1
198226,584,8
198126,888
198026,485
197926,685,5
197826,382,9
197726,584,1
197626,481
197526,380,8
197426,382,2
197326,383,6
197226,281,4
197126,180,7
197026,181,8
196926,179,5
19682679,1
196725,877,5
196625,978,1
196526,178
196425,773,8
196325,773,1
196226,281,1
196126,482,6
196026,583,9
195926,281,4
195826,282,1
195726,180,9
195626,180
195526,281,6
195426,281,4
195326,380,6
195226,281,4
195126,282,1
195026,280,7
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoBurundiTanzania
201529,627–36114,895,2–137,4
201628,826,7–32,5108,391,6–125,6
20173027–33,7114,893,6–137,8
201830,327,4–34,4116,497,4–137,1
201929,727,4–33,7113,495,2–133,2
202030,927,7–37,7119,396,2–143,5
202130,627,8–37119,5100,9–147,1
202230,828,5–36,7124,4105,3–147,4
202330,528–36,7122,1102,1–147,8
202432,127,9–39126,2100–150,1
202531,527,1–38,7124,6100,9–154
202631,927,4–38,3126,999,1–155,6
202731,427,9–37,9128102,9–147,7
202832,328,4–37,9129,9106,4–152,1
202933,229–38,9134,1111–156,5
203032,728,1–39,9129,4106,4–151,1
203133,930–40,9136,4115,9–158,4
203233,829,9–43,1135,1114–166,8
203334,129,6–43,1135,2110,9–161,9
203433,829,8–45,5134,7112,5–166,3
203535,228,9–43,2140,2114,6–165
203634,729,5–45,8137,8113,3–165,5
203736,830,3–48,2142,9121,5–168,9
203837,631,9–45,5147,9124,3–169,3
203936,929,5–47,7144,3117,6–171,3
20403630,7–49,3140,5117–178
204137,531,7–47,9149,1121,7–175,6
20423731,3–53,9146,3120,5–185,3
204336,829,7–48,4144,6117–173
204437,429,9–48,5147,7121,2–175,8
20453932–53,6150,1125,2–183,4
204642,631,9–57,3161,5128,6–192,2
204741,632,9–56,2160,2129,7–194,4
204843,232,5–57,9158,8132,7–193,1
204942,333,1–56,8157,6131,1–196
205043,331,4–55,8159,7127,8–192
205142,833–60163,2135,5–197,8
205244,333,2–62,1161,9136,2–199,1
205342,432,4–59,4160,6127,5–197,7
205444,532,8–68,5163,2131,5–200,2
205544,234,5–64,8167,4137–208,3
205644,132,4–63,2166,4130,8–209,7
205745,534,3–65,8168134,6–208,3
205848,132,4–69,9168,7134,9–210,3
205947,736,2–69,1174,7144,9–219,5
206049,734,6–73181,7138,1–219,8
206150,833,4–71,8171,8135,5–218,1
206249,534,2–78,1177,5139,9–224
206348,434,2–67,7181,4140,1–213,8
206452,134,6–70,5185,3140,1–215,2
206550,835,2–72,2183,5141,1–221,8
206651,336,5–72,8181,9146,3–219,3
206752,334,3–81,3178,8138,8–229,2
206851,335,2–81,5186144,2–228,4
206950,134–76183,7141,7–225,3
207050,835,4–83,9180,7140,4–228,2
207151,235,5–90,8184,9146,9–235,2
207253,338,9–80191,3155–226,1
207356,538,6–89191,6152,4–235,6
207453,736,7–82,1183,3149,7–231,7
207553,435–83183,8144,8–233
207658,636,5–90,7191,1150,9–233,2
207755,738,4–95,2191,3152,6–238,2
207855,938,6–89,1189156,6–233,8
207960,637,3–91,2190,5147–237,3
208061,638–89,4197,3150,7–241,2
208159,339,3–91,1195,6153,4–237,4
208261,139–95194,5157,3–237,3
208358,238,4–111,2193,2151–249,8
208465,239,6–104,5201,1152,2–246,7
208567,340,2–110,3204,2162,3–252,3
208661,340,8–104,5195156–248,7
208765,240,1–107,8196,7160,8–244,5
208866,340,9–101,4208,4154,7–246,9
208961,240,2–100,9201,3158,6–248,2
209059,540,9–115,5197,9160,7–253,6
209171,541,2–115,8210161,6–256
209264,742,1–120,7205,8158,3–253,6
209367,341,4–113,8207,2161,2–251,9
209467,342,1–115,2207,9161,3–250,6
209572,544,4–126,1214,2166,4–258,5
209665,841,2–122,9205,3159,8–257,4
209763,939,5–121,8206,6158,4–256,8
209868,640,3–128,1209,1161–258,3
209963,440,9–122,9208,5160,1–256
210067,441,2–126,5208158,6–258,6

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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