China vs. Tailandia

China vs. Tailandia: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 41,5 noches en China y 286,4 noches en Tailandia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tailandia, con 245 noches más, o 6,91 veces el de China.

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noches al año · CMIP6

China vs. Tailandia: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 41,5 noches en China y 286,4 noches en Tailandia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tailandia, con 245 noches más, o 6,91 veces el de China.
ChinaTailandiamediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Tailandia 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 Tailandia en 320,8 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoChinaTailandia
201441,5286,4
201341,7289,1
201240,8286,6
201140,2286,4
201040,5286
200939,5286,9
200839,2284,8
200738,7283,2
200639,5284,3
200539,5281,7
200439,7287,5
200338,5279,3
200238,8280
200139,5285,5
200038,6283,4
199938,5282,5
199837,6282,7
199737,1284,8
199636,6279,8
199535,1278,7
199434,9280,8
199333,2275,6
199232,3268,8
199135,9276,7
199036,4279,2
198936,1278,4
198835,1279,6
198734,5277,9
198634277,5
198533,5276
198433,4277,9
198331,5273,9
198234,1275,7
198134,2277,8
198034,3277,9
197933,8278
197834,8276
197733,3277,3
197632,7275,6
197533,1274,4
197433,3276
197333,1280,6
197232,6273,9
197133273,2
197032,4276
196933,4274,8
196832,8277
196733,4270,3
196633,4274,4
196532,5275,8
196432,1271,9
196334,5274,7
196234275,4
196134,6278,5
196034,1276,2
195934274,4
195835278,7
195734,4277,4
195634,6277
195534,2274,6
195434,2275
195334,3275,4
195234,3275,1
195135,1277,5
195034,9276,2
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoChinaTailandia
201542,334,8–49,8290,6272,2–305
201642,134,4–50287,1269,8–306,2
201743,135,3–51,6290273,8–302,8
201842,335,5–49,5292,6275,1–308,7
201943,836,5–51,1291,2272,8–306,7
202043,736,8–51,1292,4272,2–307,8
202144,136–52,1294,2276,3–308,5
202244,737,5–52,7294,8277,2–311,9
202345,737,8–53,4296,1281,9–310,2
202445,738,1–54291,7275,5–307,8
202546,337,5–54,8294276,7–306,3
202646,237,6–55,5296278–309,3
202746,138–54,9295,8276,3–311,1
202846,438,4–54,3297279,3–315,1
202946,939,1–55,6300,3278,7–315
203047,138,8–55,3297,7280,2–312,5
20314738,8–56300,8282,8–317,1
203248,339,3–57,4297,2280,9–311,4
203347,939,7–56,6300281,9–315,8
203448,440,5–57,3300,8279–318,4
203549,740,8–58,6298,6281,5–317,8
20364940,1–58,2300,4279,9–316,9
20374941,2–57,6299,8280–315,1
203850,542,4–59,3304,8286,6–319,3
203949,641,2–59,2300,9281,9–317
204050,942,4–60,4301,6284,5–315,7
204151,342,5–61,1303,1285,1–318,8
204251,642–61,5303,8290–318,3
204350,742,7–61302285,8–317,9
204451,942,4–61,9304,3286,3–318,8
204551,542,8–61,1307,1287,7–324,2
20465343,7–62,7305,9285,2–321
204753,544,5–62,5306,6289,5–321,5
204853,144–62,6309,4288,9–325,7
204952,843,8–63,3308,1287,2–324,1
205053,644,4–63,8307,5291–321,5
205154,345,1–64,8312,8294,8–326
205253,444,6–63,2310,9291,2–323,4
205354,244,2–64,2308,3289,5–323,3
205454,545,3–64,8308,8292,8–322,3
20555545,1–65,8308,6290,6–325,1
205655,245,1–66,6311,3294,9–326,3
205754,844,9–65,7308,5286,7–326,4
205855,145,8–67,7308291,1–325,1
205955,345,1–67,2312,7295,8–325,3
206057,246,9–68,1313,1294,6–328,6
206156,546,6–66,3314,4289,5–331,1
206256,846,9–68,5311,4293,4–330,3
206357,247,2–68,6314,8296,9–327,3
20645747,1–67,7312,5295,4–330
206557,347,1–67,8309,6293,1–329,3
206657,347,9–68,7312,1292,6–328
206757,546,4–68,2311,2289,6–329,4
206858,748,5–70,5310,8292,4–330,6
206958,548,4–69315,5296,1–329,5
20705847,6–71,7314,2292,9–330,7
207159,347,4–71,6313,8296,4–330,8
207259,248,1–71,5314,8296–329,6
207359,849,1–70,9316,5299,9–332,1
207459,648,7–71,1317,2295–333,8
207558,748,3–71,4317,2295,3–331,4
207660,249–70,9317,4299,8–335
207760,851,1–72,4317,5297,3–335,9
207859,648,8–72,4315,9297,1–331,6
207960,750,1–72,6318,5300,5–332,3
208059,950–72,3319,8297,4–337,5
208160,950–73,2317,7299,5–334,9
20826149,8–73,3317,9294,8–333
208361,251,2–73,6315297,8–332,9
208461,749,7–74,6316295,5–330
208561,250,8–75,2322,6300,8–334,7
208661,648,9–74,5319,4295,2–335,2
208761,650,6–75320,2302,2–334,7
208862,750,5–77,1321,4299,8–334,8
208961,950–75,2318,9296,4–338,1
209062,551,4–73,7317,6304–337,4
209163,852–75,7320,1299,8–336,1
209263,251,2–75,1316,3298–336,4
209363,252–75,4316,1297,7–333,7
20946351,1–76,3323,4301,8–337,3
209563,952,8–76,4322,9302,4–338,9
209663,852,2–76,8319,6302,8–336,7
209762,750,7–75,1319,8299,1–336
209863,451,2–76,8320,5303,9–336
209963,851,9–76,1319,9303,1–334,4
210063,351,7–76,2320,8301,1–336,7

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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