Francia vs. Myanmar (Birmania)

Francia vs. Myanmar (Birmania): Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 3,1 noches en Francia y 201,9 noches en Myanmar (Birmania), en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Myanmar (Birmania), con 198,8 noches más, o 66 veces el de Francia.

noches al año · CMIP6

Francia vs. Myanmar (Birmania): Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 3,1 noches en Francia y 201,9 noches en Myanmar (Birmania), en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Myanmar (Birmania), con 198,8 noches más, o 66 veces el de Francia.
FranciaMyanmar (Birmania)mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Myanmar (Birmania) 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 Francia en 19,2 noches y a Myanmar (Birmania) en 244,5 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoFranciaMyanmar (Birmania)
20143,1201,9
20133,1203,1
20122,9201,1
20112,7200,9
20103,9202,1
20092,5199
20082,4198,1
20072,1196,8
20062,6198,2
20052,9196,7
20042,7200,3
20032,6195,3
20021,8196,6
20012,3199
20001,8197,2
19992,1196,4
19981,5194,7
19971,6194,4
19961,5191,4
19951,3189,9
19941,5188,8
19931,1185
19921180,5
19911,8191,7
19901,9191,5
19891,2190,3
19881,2190,7
19871,3190,8
19860,9189,7
19850,9187,4
19841,1189,1
19831,1182,3
19821186,7
19811,1188,4
19801,2189
19790,9189,8
19781,3186,8
19770,9187,4
19760,8185,8
19750,9183,6
19741,2185,5
19730,9187,5
19720,9184,8
19711185,2
19700,9184,9
19691184,3
19680,9183,7
19670,8182,3
19660,8186,2
19650,7182,9
19641180,6
19630,9183,1
19621,1187,3
19610,9188,7
19601,1187,1
19591,2186,5
19581187,1
19571186,2
19561,2187,9
19551,1185,9
19541,3185,7
19531185
19521,3186,1
19511,1187,1
19501,2186,9
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoFranciaMyanmar (Birmania)
20153,61,5–8,6205,2186,4–218,9
20164,11,5–9,9202,8186,2–218,8
20173,51,3–10,2203,4187,3–218,3
20183,91,7–10,8205,5190,9–219,9
20194,51,6–9205,2186,7–222,2
20204,11,6–10,5208,2188,5–223,5
20214,51,3–13,2208,9191,2–224,1
202251,5–12,5209,9192,7–224,9
20234,81,6–12,5210,6195,4–226,3
20245,51,8–11,2210,4193,8–226,6
20255,81,5–12,1209,9190,3–225,2
20266,22,1–12,7212,2194,3–229,2
20275,41,7–11,2212195,6–228,6
20285,91,7–13,3213195,7–227,2
20296,31,9–12,6215,3193,9–231,9
20305,82,1–11,9212,2194,9–228
20315,92–11,8214,3197,2–230,8
20325,92,7–12,9215199,3–229,6
203372,5–13,6215,5198,5–230,1
20347,92,4–17,3214,9198,4–233,5
20356,92,4–14,4214,9199,2–236,8
20367,32,6–14,6216198,7–234,5
20377,32,6–13,3217,2199,6–233,5
20386,53–15,1220,7204,8–235,1
20396,92,6–14,3219,7202,4–234,3
20407,72,3–16219,2202,9–235
20418,12,6–15,2220,7203,9–237,7
20426,93–16221,8206,1–237,2
20437,92,8–15,6219,5201,2–237,1
20447,93,1–16,6221,4201,6–239,6
20459,23,2–19,6223,7204,8–241,5
20468,93,2–17,6223,2203,2–240,2
20479,74–19,2224,3204,8–241,1
20489,13,4–17226,4207,7–243,8
204910,13,7–20,8226,5205,6–242,8
205010,94,8–18,9227209,3–243,5
20519,23,5–18,4229,6212,4–246,4
2052103,4–21,2227,2208,6–244,2
20538,73,8–18227,9208,7–247,7
20549,74,4–19,2227,9209,6–244,8
20559,93,9–17,2229,1209,8–247,5
2056114,3–21,8231,8210,4–252,1
205710,94,2–19,8228,6208–249
205813,85,1–25,7228,9208,8–249
205911,23,3–25230,7212,1–247,5
206012,86,1–22234,7211,1–251,5
206112,64,7–23,2231,9213–247,7
206212,36,2–22,4233,6209,9–252,8
2063125,2–24,9233215,4–250,5
2064125,3–21,6233,2214,4–251,3
206512,53,9–30,8230,7210,4–250,7
206611,55,3–22,1233,5214,3–251,2
206718,38,1–33,3233211,5–253,3
2068135,4–23,4233,1212,4–253,7
206915,65,7–25,5236,1214,6–253,4
207013,55,2–29,1235,9218,1–253,4
2071154,4–30,2235,1213,5–259,6
207215,57,4–26234,6216,1–252,6
207313,96–29,1237,2219,3–257,2
207412,84,3–27,3236,4215,7–254,5
207513,96,3–25,6236,7214,4–255,9
2076166,1–33,8237,7216–257
207713,25–29,8237,5219–258,7
207813,75,1–33,6238,5217,3–257,8
207912,95,3–28,4238,5219,2–257,2
208014,45,4–27,9240,5218,8–258,3
208115,15,8–29,8240219,7–260,9
208216,46,1–33,9239,4217,1–258,8
208315,97,9–32239,1220,5–259,2
208414,16,6–27,7241,3218,9–260,6
208516,57,3–30,2241,7218,8–260,7
208619,55,5–32,4241,7217,4–262,7
2087196,9–38241,4220,5–260,9
208818,47,7–35,2241,8222,3–261,5
20891910,6–29,3240,7221,2–262,6
209016,36,8–33,5241,3224,4–260,9
209119,77,6–32,3242,6220,3–262,5
209217,36,1–32,7241,9221,6–263,3
2093156,5–29,8242,1220,2–260
209418,68,5–32,8242,5222,5–261,9
209519,25,9–38,9244,9224–264,4
209619,37,6–35,5243,9221,1–266,5
209717,36,2–36,1243,6219,6–264,2
209818,16,9–36,3243,6222,5–263,9
209920,37,4–34,6244,7221,8–263,5
210019,27–36,7244,5223,2–261,8

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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