Camboya vs. Tailandia

Camboya vs. Tailandia: Días por encima de 35 °C

Días por encima de 35 °C en 2014: 45,7 días en Camboya y 39,9 días en Tailandia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Camboya, con 5,8 días más, o 1,14 veces el de Tailandia.

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días al año · CMIP6

Todos los añosDesde 1990Desde 2010
ValoresCambio
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Proyección
Camboya vs. Tailandia: Días por encima de 35 °CDías por encima de 35 °C en 2014: 45,7 días en Camboya y 39,9 días en Tailandia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Camboya, con 5,8 días más, o 1,14 veces el de Tailandia.
CamboyaTailandia

Últimos datos

días al año · CMIP6

PaísÚltimo valor10 años antesProyectado
Camboya45,7 201446,4117,2 2100
Tailandia39,9 201439,495,9 2100

Lo que dicen las cifras

  • Camboya ha estado por encima desde 1969, cuando superó a Tailandia.
  • La mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) sitúa a Camboya en 117,2 días y a Tailandia en 95,9 días para 2100.

Año a año

días al año · CMIP6

AñoCamboyaTailandia
201445,739,9
201350,742,1
201248,840,1
201150,139,9
201048,439,8
200944,137,9
20084436
200740,833
20064639,2
200544,234,9
200446,439,4
200342,334,1
200244,336,3
200148,137,8
200036,932,5
199932,829,7
199839,333,3
199738,333,7
199634,431,3
199536,233,5
199438,533,5
199334,530,4
199226,625,5
199140,235,4
199044,637,7
198932,429,3
19883630,6
198735,731,2
198638,634,3
198531,729,3
19843532,4
198334,730,4
198238,933,1
198131,829,5
198030,828,8
197938,232,4
197828,526,1
197737,631,5
19763229,7
197528,825
197435,531,5
197338,334,5
197231,430,3
197131,727,1
197031,128,7
19693329,9
196827,729,4
196729,828,3
196627,925,4
196529,627,1
196430,626,6
196328,326
196229,328,7
196137,931,1
196036,632,9
195925,724,4
195837,433
195727,727,8
195626,327,1
195535,331,2
195432,830,3
195334,128,2
195238,434,1
195138,633
195031,128,5
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoCamboyaTailandia
201550,827,7–77,741,123,5–66,3
201648,210,9–70,138,915,7–61,2
201749,627–75,641,420,8–64,9
201850,426,8–79,743,521,7–65,5
201952,220,7–72,440,916,5–61,9
202053,324,2–84,545,617,3–66,6
202153,425,4–86,543,720,7–70,7
202257,540,4–90,647,826,4–73,3
202351,925,2–85,841,822,3–67,2
202456,830,5–87,644,726,9–70,9
202562,731,1–89,350,227,3–77
202654,228–90,944,425,2–80,5
202760,633,2–8647,126,2–75,6
202864,131–90,951,123,1–73,3
202974,940,4–104,156,733,9–84,7
203067,533,6–91,650,726,1–78,9
203164,537,3–106,650,531,5–81,2
203265,725–106,849,823,6–85,7
203369,540,2–93,553,432–73,7
203464,838,7–99,951,531,6–83,4
203567,428,6–104,752,228,9–89,2
203666,341,5–88,753,335,2–77,4
20377434,6–100,757,632–82,5
203876,846,8–110,762,238,5–91,5
203968,434,7–95,855,127,8–78,8
20406939–108,253,728,4–91,3
204176,848,8–107,36337,5–86,6
204270,226,4–116,854,826,4–94,7
204369,533,8–110,557,129,8–85,3
204473,445,3–122,557,336,7–95,7
204568,143,9–106,854,934,2–90,2
20467846,6–117,462,736,4–102,1
204782,247,8–12263,635–98,5
204888,343,9–134,872,237,4–110,4
204985,248,1–12466,240,8–98,3
205080,553,2–111,564,536,9–95,3
205183,240,7–123,166,135,5–97,1
205288,250,6–126,874,339,3–108,1
205385,546,6–12464,635–106,7
20548655,2–136,369,144,2–112,1
205588,450,5–131,971,445,3–107,6
205682,442,6–13870,536,5–117,7
205789,147,8–122,87240–104,6
205887,346,8–135,573,140,6–107,3
205993,961,6–143,277,251,2–121,4
206098,854,5–142,180,946–117
206188,639,7–136,977,335,3–117,8
206289,638,2–150,873,535,5–125,8
2063103,254,3–138,483,640,3–122,6
206493,264,2–136,274,746,9–111,8
206587,652,3–147,969,939,5–124,8
2066100,463,4–145,280,250,7–122,7
206787,746,7–137,769,437,9–116
206895,461,2–147,876,445,8–131,7
206996,158,9–152,177,747,4–128,7
207090,852,1–154,773,839,2–129,5
207197,559,3–151,380,642,2–131,6
2072102,759,4–162,281,347,5–135,3
2073109,168–148,788,854,2–133,4
207498,842,7–151,58444,3–128,1
207599,348,6–142,482,838,3–123,9
2076104,339,4–152,382,937,1–132,9
2077110,344,8–153,28849,4–132,4
2078110,757,2–152,191,252–137
207910656–162,385,749,5–144,4
2080112,752,2–15988,552,7–143,6
2081105,558,5–156,787,150,9–135,1
2082110,259,7–153,389,953,5–133,6
2083106,353,9–171,787,145,8–149,7
2084102,354,4–154,78447,7–131
2085113,265,6–166,793,853,8–141,8
2086111,154,4–159,187,745,8–139,2
2087107,555,6–164,486,447,4–139,2
2088110,853,7–176,590,441,7–153,2
2089108,558,9–173,990,149–151,2
209011067,3–179,787,853,3–154,1
2091102,761,1–177,98648,2–148,6
2092114,257,9–16292,650,2–149,9
2093106,567,6–173,989,854,6–159
2094120,659,4–166,695,549,6–143,6
2095123,265,4–177,7103,458,2–156,3
2096110,463,2–176,389,951,3–155,4
2097117,256–165,194,550,2–142,6
2098108,759,9–180,489,851,6–149,6
2099112,650,6–167,988,244,7–147,4
2100117,260,3–181,495,951,1–153,3

Cada país por separado

Conviene saber

  • Días del año en que la temperatura máxima supera los 35 °C, promediados 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