Alemania vs. India

Alemania vs. India: Días por encima de 35 °C

Días por encima de 35 °C en 2014: 0 días en Alemania y 80,6 días en India, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en India, con 80,6 días más, o 2700 veces el de Alemania.

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días al año · CMIP6

Alemania vs. India: Días por encima de 35 °CDías por encima de 35 °C en 2014: 0 días en Alemania y 80,6 días en India, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en India, con 80,6 días más, o 2700 veces el de Alemania.
AlemaniaIndiamediana 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 Alemania en 1,3 días y a India en 111,9 días para 2100.

Año a año

días al año · CMIP6

AñoAlemaniaIndia
2014080,6
2013079,2
2012081,3
2011079,9
2010080,8
2009078,4
2008077
2007079
2006076,2
2005079,9
2004080,1
2003076,9
2002079,2
2001080,1
2000076,6
1999077,1
1998076,9
1997075,4
1996072,1
1995075,4
1994076,3
1993072,3
1992068,7
1991078,1
1990076,7
1989075,5
1988073,9
1987075,3
1986076,8
1985073
1984075,9
1983074,1
1982076,1
1981076,3
1980075,3
1979074,4
1978074,4
1977074,6
1976076
1975071
1974075,8
1973077,9
1972071,1
1971074,1
1970073,7
1969073,3
1968072,2
1967071,3
1966075,3
1965073,7
1964068,9
1963070,4
1962074,2
1961075,4
1960075,4
1959077,9
1958074,8
1957075,5
1956075,6
1955074,8
1954075,3
1953075,2
1952076
1951076,3
1950076,5
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoAlemaniaIndia
201500–0,181,664,7–96
201600–1,18063,1–96,1
201700–0,779,461,7–95,3
201800–0,382,461,5–95,7
201900–0,879,160,2–95,2
202000–0,582,262,4–99
202100–0,382,167,7–96,4
202200–183,962,8–100,3
202300–1,683,164–99,3
202400–184,766,4–100,3
202500–1,381,662,4–97,1
202600–1,884,866,1–101,3
202700–0,983,563,7–102
202800–1,382,862,9–99,9
202900–1,289,566–105,9
203000–0,984,265,7–100,2
203100–185,466,7–103,4
203200–1,885,665,5–105,3
203300–1,583,865,8–99,8
20340,10–2,785,467,4–104,8
203500–185,766,6–105,3
20360,10–1,884,565,5–101,8
203700–2,789,772,2–107,5
203800–1,590,269,1–107,1
20390,10–1,487,168,5–107,4
204000–1,287,566,6–106
204100–1,589,171,2–107,8
204200–1,595,475,7–112,9
20430,10–1,391,270,1–111,1
20440,10–2,490,471,6–110,9
204500–1,791,772–108,5
20460,20–2,295,469,1–117
20470,20–2,794,272,6–113,5
20480,10–2,897,673,2–120,5
20490,30–2,495,173,8–117,5
20500,30–1,794,474,5–117
20510,20–1,794,775,8–114,7
20520,10–2,596,876,1–116,5
205300–2,394,673,9–116,7
20540,40–2,496,574,3–117
20550,20–2,699,175,7–118
20560,40–3,799,173,7–118,2
20570,30–2,5100,371,9–123,9
20580,40–3,197,775,1–121,5
20590,30–3,3102,380,5–127,4
20600,30–2,910380,3–124,4
20610,40–2,6100,978,4–122,6
20620,70–3,1100,175,4–126,5
20630,50–4100,678,3–122,1
20640,40–4,110081–123,3
20650,40–4,4103,580,5–128,2
20660,40–2,7100,780,7–124,6
20670,80–6,399,678,4–126
20680,30–2,3102,780,1–130,1
20690,80,1–410477,5–128,1
20700,80–5,2101,179,7–125,6
20710,50–5,9105,581,4–132,1
20721,10–4,2104,384,4–128,2
20730,40–3,5108,485,4–130
20740,50–3,5105,182,9–126,8
20750,70–4,7102,578,8–126
20760,50–6,2105,582,2–134,6
20770,60–5,6107,484,1–132,6
20780,90–8,4107,382,8–127,7
20790,30–4,3105,379,7–127,2
20800,70–4,6109,784,5–135,9
20810,90–6,3108,986,2–134,4
20821,20–7,6105,783,4–133,6
20830,50–3,9110,287,8–135,8
20840,50–3,7111,582,3–138,1
20850,80–4,6112,381,2–143,6
20861,30–6,1107,882,8–141,1
20871,10–7,1107,980,1–134
20881,80–7,8107,984,4–143,1
20891,20–5,3107,981,7–137,3
20900,70–8,5108,883,9–136,6
20911,60–6113,486,9–144
20920,40–5,5113,587,1–142,8
20930,50–2,5108,482,7–144,8
20941,50–5,6111,386,8–139,5
20951,20–7,9114,186,4–143,6
20960,80–5,210880,4–140,3
20970,50–6,2110,385–137,8
209810–5,9113,687,7–141,1
209910–6,4112,585,3–137,7
21001,30–5,7111,986,8–138,7

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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