República Democrática del Congo vs. India

República Democrática del Congo vs. India: Días por encima de 35 °C

Días por encima de 35 °C en 2014: 2 días en República Democrática del Congo y 80,6 días en India, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en India, con 78,6 días más, o 40 veces el de República Democrática del Congo.

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días al año · CMIP6

República Democrática del Congo vs. India: Días por encima de 35 °CDías por encima de 35 °C en 2014: 2 días en República Democrática del Congo y 80,6 días en India, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en India, con 78,6 días más, o 40 veces el de República Democrática del Congo.
República Democrática del CongoIndiamediana 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 República Democrática del Congo en 25 días y a India en 111,9 días para 2100.

Año a año

días al año · CMIP6

AñoRepública Democrática del CongoIndia
2014280,6
2013279,2
20122,181,3
20111,879,9
20101,780,8
20091,878,4
20081,577
20071,279
20061,576,2
20051,979,9
20041,780,1
20031,476,9
20021,779,2
20011,880,1
2000176,6
19991,177,1
19981,276,9
19971,175,4
1996172,1
19950,975,4
19940,876,3
19930,772,3
19920,668,7
19911,278,1
19901,276,7
19891,275,5
19880,973,9
1987175,3
19861,176,8
1985173
1984175,9
19830,974,1
19820,876,1
19810,976,3
19800,975,3
19790,874,4
19780,674,4
19770,974,6
19760,776
1975171
19740,875,8
19730,977,9
19720,671,1
19710,874,1
19700,673,7
19690,873,3
19680,772,2
19670,671,3
19660,675,3
19650,773,7
19640,368,9
19630,770,4
19620,974,2
19610,775,4
19600,975,4
1959177,9
19580,774,8
19570,875,5
19560,775,6
19550,874,8
19540,775,3
19530,975,2
19520,876
19510,876,3
19500,976,5
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoRepública Democrática del CongoIndia
20152,60,6–7,281,664,7–96
20161,80,1–4,98063,1–96,1
20172,30,3–6,879,461,7–95,3
20182,30,4–6,482,461,5–95,7
20192,10,2–879,160,2–95,2
20202,30,5–7,182,262,4–99
20212,80,7–7,182,167,7–96,4
20222,60,6–7,183,962,8–100,3
20232,50,5–7,183,164–99,3
20242,90,8–8,284,766,4–100,3
20252,70,6–6,981,662,4–97,1
20263,10,5–8,984,866,1–101,3
20273,10,4–10,783,563,7–102
20283,50,6–10,382,862,9–99,9
202941,1–11,289,566–105,9
20303,30,6–10,684,265,7–100,2
203140,9–1285,466,7–103,4
20324,50,8–13,685,665,5–105,3
20333,90,8–12,383,865,8–99,8
20344,20,6–13,285,467,4–104,8
20354,21–14,585,766,6–105,3
20364,40,3–11,684,565,5–101,8
203751–14,489,772,2–107,5
20385,61–14,990,269,1–107,1
20394,30,9–12,487,168,5–107,4
20404,80,9–1687,566,6–106
20416,31–1589,171,2–107,8
20426,50,9–18,495,475,7–112,9
20435,60,9–17,291,270,1–111,1
20445,11,1–14,890,471,6–110,9
20455,81,1–13,891,772–108,5
20468,31,2–20,595,469,1–117
204791,7–24,194,272,6–113,5
20488,61,6–21,197,673,2–120,5
20498,61,7–24,195,173,8–117,5
20507,11,1–19,894,474,5–117
20517,41,8–24,194,775,8–114,7
20529,21,7–2196,876,1–116,5
205391,8–24,694,673,9–116,7
20549,71,5–23,896,574,3–117
20558,31,5–30,199,175,7–118
20569,50,8–30,799,173,7–118,2
205710,81,5–33100,371,9–123,9
205811,92–28,697,775,1–121,5
205910,42,3–28,8102,380,5–127,4
206012,31,7–31,310380,3–124,4
206112,41,5–33100,978,4–122,6
206210,52–30,9100,175,4–126,5
206310,82–30,1100,678,3–122,1
206411,32,6–32,510081–123,3
206513,73,4–39,4103,580,5–128,2
206611,42,8–33,3100,780,7–124,6
206712,22,5–38,699,678,4–126
2068132,7–35,8102,780,1–130,1
206912,51,2–34,510477,5–128,1
2070122,7–42,2101,179,7–125,6
2071142,4–40,1105,581,4–132,1
207215,93,2–34,3104,384,4–128,2
207317,23,2–51108,485,4–130
207413,72,8–36,9105,182,9–126,8
207513,82,1–45,3102,578,8–126
207614,63,2–50105,582,2–134,6
207717,13,6–42,2107,484,1–132,6
207815,62,6–46,9107,382,8–127,7
207916,63,8–46,1105,379,7–127,2
208016,53,5–42,8109,784,5–135,9
208116,72,8–52,1108,986,2–134,4
208217,53,4–47,2105,783,4–133,6
208318,54,3–59,2110,287,8–135,8
208419,23,2–43,4111,582,3–138,1
208519,54–53,3112,381,2–143,6
208619,43,2–53,1107,882,8–141,1
208718,63,2–55,4107,980,1–134
208818,84,5–54,1107,984,4–143,1
208919,94,9–52,3107,981,7–137,3
2090194,5–48,3108,883,9–136,6
209120,64,6–60,2113,486,9–144
209221,64,2–57,7113,587,1–142,8
209321,45,7–60,6108,482,7–144,8
209423,54,9–63,1111,386,8–139,5
209525,24,5–63,7114,186,4–143,6
209619,44,3–59,510880,4–140,3
209719,94–52,5110,385–137,8
209820,83,2–65,2113,687,7–141,1
209920,73,6–66112,585,3–137,7
2100253,5–59111,986,8–138,7

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

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