Burundi vs. Zimbabue

Burundi vs. Zimbabue: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 28,5 noches en Burundi y 76,4 noches en Zimbabue, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Zimbabue, con 47,9 noches más, o 2,68 veces el de Burundi.

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noches al año · CMIP6

Burundi vs. Zimbabue: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 28,5 noches en Burundi y 76,4 noches en Zimbabue, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Zimbabue, con 47,9 noches más, o 2,68 veces el de Burundi.
BurundiZimbabuemediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Zimbabue 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 Zimbabue en 148,3 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoBurundiZimbabue
201428,576,4
201328,478,4
201228,875,9
201128,973,3
201027,971,5
200927,969,6
200827,869,8
200727,669,3
200627,770,3
200527,569,5
200427,671,8
200327,672,9
200227,671,3
200127,771,3
200027,367,4
199927,162,3
199827,166,3
199727,262
199626,957,7
199526,858,9
199426,556,8
199326,250,1
199226,152,1
19912758,7
199026,861,5
198926,760,4
198826,661,6
198726,657,3
198626,758,6
198526,354,1
198426,454,6
198326,453,3
198226,553,7
198126,857
198026,457,3
197926,656,2
197826,353,1
197726,555,2
197626,451,2
197526,353,6
197426,354,2
197326,353,9
197226,253,2
197126,151,1
197026,153,1
196926,153,3
19682648,7
196725,848,7
196625,948,8
196526,148,6
196425,744,6
196325,747,4
196226,255,8
196126,451,6
196026,555,6
195926,253,6
195826,255,3
195726,153,2
195626,148,6
195526,254,4
195426,253
195326,351,8
195226,252,7
195126,252,3
195026,251,8
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoBurundiZimbabue
201529,627–3679,463,5–98,5
201628,826,7–32,578,657,9–101,7
20173027–33,781,263,3–98,5
201830,327,4–34,482,160,5–104,1
201929,727,4–33,782,863,9–102,3
202030,927,7–37,784,362,9–106,9
202130,627,8–3782,564,7–102,7
202230,828,5–36,789,870,1–108,8
202330,528–36,790,672,5–110,7
202432,127,9–3993,769,8–113,4
202531,527,1–38,78865,1–114,6
202631,927,4–38,389,767,8–113,9
202731,427,9–37,995,668,4–119,6
202832,328,4–37,993,371,4–115,7
202933,229–38,9100,277,2–120
203032,728,1–39,99671,6–115,3
203133,930–40,99874,9–119,8
203233,829,9–43,198,574,7–118,5
203334,129,6–43,198,974–120,6
203433,829,8–45,5100,277,3–128,1
203535,228,9–43,2103,975,7–130,6
203634,729,5–45,8100,878–123
203736,830,3–48,210882,1–131,1
203837,631,9–45,5110,986,5–135
203936,929,5–47,7102,480,4–122,3
20403630,7–49,3101,379,5–133,5
204137,531,7–47,9108,483,7–134,2
20423731,3–53,9108,883,1–139,9
204336,829,7–48,4107,985,7–137,3
204437,429,9–48,5111,287–134,8
20453932–53,6106,186,2–130,7
204642,631,9–57,3112,386,4–139,1
204741,632,9–56,2119,692,1–145,9
204843,232,5–57,9116,888,4–143,9
204942,333,1–56,8119,290,4–146,2
205043,331,4–55,8122,794,1–148,6
205142,833–60122,4100,9–147,7
205244,333,2–62,1124,2101,3–152,8
205342,432,4–59,4121,689–146,9
205444,532,8–68,5123,993,9–150,8
205544,234,5–64,8126,597,9–153,7
205644,132,4–63,2126,198–154,7
205745,534,3–65,8122,797,6–150,7
205848,132,4–69,9125,3103–154,1
205947,736,2–69,1132,2107,4–157,4
206049,734,6–73132,599,9–159
206150,833,4–71,8126,694,2–161,1
206249,534,2–78,1126,399,6–157,3
206348,434,2–67,7127,7101–159,7
206452,134,6–70,5130,498–151,3
206550,835,2–72,2132,4107,6–165,6
206651,336,5–72,8134,5106,8–159,8
206752,334,3–81,3125,598,9–160,5
206851,335,2–81,5134102,3–166,1
206950,134–76136,9106,4–164,2
207050,835,4–83,9133,199,8–166,3
207151,235,5–90,8135,2108,4–173,7
207253,338,9–80140,4110,6–166,8
207356,538,6–89140,9109,7–173,6
207453,736,7–82,1135,5112–170,6
207553,435–83136108,5–166,6
207658,636,5–90,7133,7105,9–163,7
207755,738,4–95,2140,2114,3–170,6
207855,938,6–89,1137,5111,3–172,3
207960,637,3–91,2136,9110,2–172,6
208061,638–89,4145115,8–173,2
208159,339,3–91,1147,2106,5–174,1
208261,139–95141,4111,4–169,9
208358,238,4–111,2143,6106,5–179,2
208465,239,6–104,5149,4117,3–176,9
208567,340,2–110,3154,3114,9–182,7
208661,340,8–104,5141,7115,3–176,1
208765,240,1–107,8142,7116,8–177,3
208866,340,9–101,4150,2118,3–178,9
208961,240,2–100,9148,9121,3–176,4
209059,540,9–115,5145,7113,7–179,4
209171,541,2–115,8149,7116,5–181,8
209264,742,1–120,7149,4119,7–181,7
209367,341,4–113,8152,5117,1–184,1
209467,342,1–115,2150,9117,3–182,2
209572,544,4–126,1155118,3–181,5
209665,841,2–122,9152,4113,1–189,2
209763,939,5–121,8144,1113,8–183,3
209868,640,3–128,1152,4119,2–187
209963,440,9–122,9152,9117,3–185
210067,441,2–126,5148,3120,1–184,6

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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