China vs. India

China vs. India: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 41,5 noches en China y 215,5 noches en India, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en India, con 174,1 noches más, o 5,2 veces el de China.

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noches al año · CMIP6

China vs. India: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 41,5 noches en China y 215,5 noches en India, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en India, con 174,1 noches más, o 5,2 veces el de China.
ChinaIndiamediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • India 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 China en 63,3 noches y a India en 250,4 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoChinaIndia
201441,5215,5
201341,7216
201240,8217,4
201140,2215,5
201040,5215,2
200939,5213,7
200839,2213,7
200738,7213,3
200639,5212,5
200539,5212,9
200439,7214,9
200338,5212,1
200238,8213
200139,5212,2
200038,6210,8
199938,5211,9
199837,6210,3
199737,1209,5
199636,6207
199535,1208,8
199434,9207,1
199333,2206
199232,3203,5
199135,9208
199036,4209,9
198936,1208
198835,1207,3
198734,5207,2
198634207,2
198533,5205,9
198433,4206,7
198331,5203,3
198234,1205,7
198134,2208,4
198034,3205,3
197933,8205,5
197834,8204,1
197733,3205,9
197632,7204,6
197533,1202,6
197433,3205,3
197333,1205,6
197232,6203,8
197133203,6
197032,4202,6
196933,4203,6
196832,8201,7
196733,4201,6
196633,4203,9
196532,5202,4
196432,1201,2
196334,5201,8
196234203,8
196134,6206,3
196034,1206
195934206,1
195835204
195734,4206,5
195634,6204
195534,2203,2
195434,2206
195334,3204
195234,3204,4
195135,1204,3
195034,9206,3
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoChinaIndia
201542,334,8–49,8216,9202,1–228,4
201642,134,4–50215202,5–227,6
201743,135,3–51,6216,2202,1–228,5
201842,335,5–49,5218,3204,5–231,4
201943,836,5–51,1217,4202,3–230,4
202043,736,8–51,1217,6203,1–232
202144,136–52,1219,7204,5–233,2
202244,737,5–52,7220,5205,8–233
202345,737,8–53,4220,4206,4–233,7
202445,738,1–54222,6208,1–236,3
202546,337,5–54,8219,7202,7–236,2
202646,237,6–55,5220,2204,2–236,8
202746,138–54,9223,6207,1–239
202846,438,4–54,3222,1205,1–235,7
202946,939,1–55,6225,4210–240,3
203047,138,8–55,3222,7207,3–235,6
20314738,8–56223,8207,1–237,8
203248,339,3–57,4225,9210–240,5
203347,939,7–56,6223,8209,3–235,4
203448,440,5–57,3225,8210–242,7
203549,740,8–58,6224,9210,6–240,9
20364940,1–58,2224,2210,4–240,3
20374941,2–57,6228,3213,6–242,6
203850,542,4–59,3228,1212,6–241,4
203949,641,2–59,2227,4211,9–242,8
204050,942,4–60,4227212,2–242
204151,342,5–61,1227,1210,7–240,5
204251,642–61,5229,1214,8–244,2
204350,742,7–61228,9214,5–244
204451,942,4–61,9229,7214,7–244,2
204551,542,8–61,1231,2216,6–246,1
20465343,7–62,7232,6216,2–248,6
204753,544,5–62,5232,4215,5–250
204853,144–62,6235,6218,5–254,3
204952,843,8–63,3235,3218,3–249,9
205053,644,4–63,8233,5216,6–253,4
205154,345,1–64,8234,9218,6–249,9
205253,444,6–63,2234219,4–249,3
205354,244,2–64,2234,9219,5–252,5
205454,545,3–64,8237,2219,4–253,1
20555545,1–65,8237,2220,7–256,6
205655,245,1–66,6238,8221,2–254,9
205754,844,9–65,7235,7218,5–253,8
205855,145,8–67,7238,8222,8–254,1
205955,345,1–67,2241,1224,9–256,2
206057,246,9–68,1240,9225,6–255,6
206156,546,6–66,3237,9220,6–253,7
206256,846,9–68,5239,9221,2–259,7
206357,247,2–68,6239,9222,3–256,1
20645747,1–67,7240223,8–256,3
206557,347,1–67,8240,9222,9–257,3
206657,347,9–68,7241,5224,1–258,6
206757,546,4–68,2241,6224,8–257,9
206858,748,5–70,5242,3224,6–262,1
206958,548,4–69242,8225,4–259,1
20705847,6–71,7240,1225,3–257,1
207159,347,4–71,6241,8223,7–260,2
207259,248,1–71,5242,6225,4–259,2
207359,849,1–70,9243,8228–259,3
207459,648,7–71,1241,6226,9–258,4
207558,748,3–71,4243,5226,4–258,2
207660,249–70,9243,2224,6–259,9
207760,851,1–72,4243,7226,6–264,6
207859,648,8–72,4246,7230,1–261,5
207960,750,1–72,6244,9226,4–261,3
208059,950–72,3246,7227–263,7
208160,950–73,2247,5230,4–264,8
20826149,8–73,3244,6227,9–262,3
208361,251,2–73,6247,5227,8–265,1
208461,749,7–74,6247,3228,3–266,8
208561,250,8–75,2246,5227,5–267,1
208661,648,9–74,5245,6227,7–266,5
208761,650,6–75245,5226,7–266,2
208862,750,5–77,1247229,4–266,9
208961,950–75,2248,1230–266,3
209062,551,4–73,7249228,9–266,4
209163,852–75,7248,9230–266,5
209263,251,2–75,1249,8232,3–267,8
209363,252–75,4248,1229–266,5
20946351,1–76,3249,1230,6–268,4
209563,952,8–76,4251233,2–270
209663,852,2–76,8247,8231,4–269,3
209762,750,7–75,1251,1231,4–268
209863,451,2–76,8252,3230,8–268,3
209963,851,9–76,1248,7230,1–268,3
210063,351,7–76,2250,4232,9–266,7

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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