China vs. Tanzania

China vs. Tanzania: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 41,5 noches en China y 106,3 noches en Tanzania, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tanzania, con 64,9 noches más, o 2,56 veces el de China.

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noches al año · CMIP6

China vs. Tanzania: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 41,5 noches en China y 106,3 noches en Tanzania, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tanzania, con 64,9 noches más, o 2,56 veces el de China.
ChinaTanzaniamediana 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 China en 63,3 noches y a Tanzania en 208 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoChinaTanzania
201441,5106,3
201341,7105,5
201240,8108,4
201140,2109
201040,5103,9
200939,5101,1
200839,2100,3
200738,799,5
200639,5100,4
200539,598,7
200439,7100,4
200338,599,6
200238,898,4
200139,5101,5
200038,694,9
199938,594,2
199837,696,8
199737,193,5
199636,689,6
199535,188,5
199434,985,4
199333,281,2
199232,380,1
199135,989,6
199036,491,1
198936,189,1
198835,187,6
198734,588,5
19863489,4
198533,583
198433,483,1
198331,582,1
198234,184,8
198134,288
198034,385
197933,885,5
197834,882,9
197733,384,1
197632,781
197533,180,8
197433,382,2
197333,183,6
197232,681,4
19713380,7
197032,481,8
196933,479,5
196832,879,1
196733,477,5
196633,478,1
196532,578
196432,173,8
196334,573,1
19623481,1
196134,682,6
196034,183,9
19593481,4
19583582,1
195734,480,9
195634,680
195534,281,6
195434,281,4
195334,380,6
195234,381,4
195135,182,1
195034,980,7
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoChinaTanzania
201542,334,8–49,8114,895,2–137,4
201642,134,4–50108,391,6–125,6
201743,135,3–51,6114,893,6–137,8
201842,335,5–49,5116,497,4–137,1
201943,836,5–51,1113,495,2–133,2
202043,736,8–51,1119,396,2–143,5
202144,136–52,1119,5100,9–147,1
202244,737,5–52,7124,4105,3–147,4
202345,737,8–53,4122,1102,1–147,8
202445,738,1–54126,2100–150,1
202546,337,5–54,8124,6100,9–154
202646,237,6–55,5126,999,1–155,6
202746,138–54,9128102,9–147,7
202846,438,4–54,3129,9106,4–152,1
202946,939,1–55,6134,1111–156,5
203047,138,8–55,3129,4106,4–151,1
20314738,8–56136,4115,9–158,4
203248,339,3–57,4135,1114–166,8
203347,939,7–56,6135,2110,9–161,9
203448,440,5–57,3134,7112,5–166,3
203549,740,8–58,6140,2114,6–165
20364940,1–58,2137,8113,3–165,5
20374941,2–57,6142,9121,5–168,9
203850,542,4–59,3147,9124,3–169,3
203949,641,2–59,2144,3117,6–171,3
204050,942,4–60,4140,5117–178
204151,342,5–61,1149,1121,7–175,6
204251,642–61,5146,3120,5–185,3
204350,742,7–61144,6117–173
204451,942,4–61,9147,7121,2–175,8
204551,542,8–61,1150,1125,2–183,4
20465343,7–62,7161,5128,6–192,2
204753,544,5–62,5160,2129,7–194,4
204853,144–62,6158,8132,7–193,1
204952,843,8–63,3157,6131,1–196
205053,644,4–63,8159,7127,8–192
205154,345,1–64,8163,2135,5–197,8
205253,444,6–63,2161,9136,2–199,1
205354,244,2–64,2160,6127,5–197,7
205454,545,3–64,8163,2131,5–200,2
20555545,1–65,8167,4137–208,3
205655,245,1–66,6166,4130,8–209,7
205754,844,9–65,7168134,6–208,3
205855,145,8–67,7168,7134,9–210,3
205955,345,1–67,2174,7144,9–219,5
206057,246,9–68,1181,7138,1–219,8
206156,546,6–66,3171,8135,5–218,1
206256,846,9–68,5177,5139,9–224
206357,247,2–68,6181,4140,1–213,8
20645747,1–67,7185,3140,1–215,2
206557,347,1–67,8183,5141,1–221,8
206657,347,9–68,7181,9146,3–219,3
206757,546,4–68,2178,8138,8–229,2
206858,748,5–70,5186144,2–228,4
206958,548,4–69183,7141,7–225,3
20705847,6–71,7180,7140,4–228,2
207159,347,4–71,6184,9146,9–235,2
207259,248,1–71,5191,3155–226,1
207359,849,1–70,9191,6152,4–235,6
207459,648,7–71,1183,3149,7–231,7
207558,748,3–71,4183,8144,8–233
207660,249–70,9191,1150,9–233,2
207760,851,1–72,4191,3152,6–238,2
207859,648,8–72,4189156,6–233,8
207960,750,1–72,6190,5147–237,3
208059,950–72,3197,3150,7–241,2
208160,950–73,2195,6153,4–237,4
20826149,8–73,3194,5157,3–237,3
208361,251,2–73,6193,2151–249,8
208461,749,7–74,6201,1152,2–246,7
208561,250,8–75,2204,2162,3–252,3
208661,648,9–74,5195156–248,7
208761,650,6–75196,7160,8–244,5
208862,750,5–77,1208,4154,7–246,9
208961,950–75,2201,3158,6–248,2
209062,551,4–73,7197,9160,7–253,6
209163,852–75,7210161,6–256
209263,251,2–75,1205,8158,3–253,6
209363,252–75,4207,2161,2–251,9
20946351,1–76,3207,9161,3–250,6
209563,952,8–76,4214,2166,4–258,5
209663,852,2–76,8205,3159,8–257,4
209762,750,7–75,1206,6158,4–256,8
209863,451,2–76,8209,1161–258,3
209963,851,9–76,1208,5160,1–256
210063,351,7–76,2208158,6–258,6

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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Conflicto

Militar

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