Alemania vs. Myanmar (Birmania)

Alemania vs. Myanmar (Birmania): Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 0,8 noches en Alemania 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 201,1 noches más, o 250 veces el de Alemania.

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noches al año · CMIP6

Todos los añosDesde 1990Desde 2010
ValoresCambio
LinealLogarítmica
Proyección
Alemania vs. Myanmar (Birmania): Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 0,8 noches en Alemania 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 201,1 noches más, o 250 veces el de Alemania.
AlemaniaMyanmar (Birmania)

Últimos datos

noches al año · CMIP6

PaísÚltimo valor10 años antesProyectado
Alemania0,8 20140,78,8 2100
Myanmar (Birmania)201,9 2014200,3244,5 2100

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 Alemania en 8,8 noches y a Myanmar (Birmania) en 244,5 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoAlemaniaMyanmar (Birmania)
20140,8201,9
20130,7203,1
20120,9201,1
20110,5200,9
20100,9202,1
20090,5199
20080,2198,1
20070,3196,8
20060,3198,2
20050,6196,7
20040,7200,3
20030,6195,3
20020,2196,6
20010,5199
20000,2197,2
19990,2196,4
19980,1194,7
19970,1194,4
19960,2191,4
19950,1189,9
19940188,8
19930185
19920180,5
19910,1191,7
19900,1191,5
19890,1190,3
19880190,7
19870190,8
19860189,7
19850,1187,4
19840,1189,1
19830182,3
19820186,7
19810188,4
19800189
19790189,8
19780,1186,8
19770187,4
19760185,8
19750183,6
19740,1185,5
19730187,5
19720184,8
19710185,2
19700,1184,9
19690184,3
19680183,7
19670182,3
19660186,2
19650182,9
19640180,6
19630183,1
19620187,3
19610188,7
19600187,1
19590,1186,5
19580187,1
19570186,2
19560187,9
19550185,9
19540,1185,7
19530185
19520186,1
19510187,1
19500186,9
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoAlemaniaMyanmar (Birmania)
20150,50–4205,2186,4–218,9
20160,80–4,3202,8186,2–218,8
20170,70–5,1203,4187,3–218,3
20180,70–3,5205,5190,9–219,9
20191,20–5205,2186,7–222,2
20201,20–5,7208,2188,5–223,5
202110–6208,9191,2–224,1
20221,40–5,7209,9192,7–224,9
20231,10–5,7210,6195,4–226,3
20241,20–5,2210,4193,8–226,6
20251,90–8,2209,9190,3–225,2
20261,90,1–6,5212,2194,3–229,2
20271,40–4,7212195,6–228,6
20281,50,1–5,5213195,7–227,2
202920,1–6,4215,3193,9–231,9
20301,60–6,1212,2194,9–228
20311,40–5,4214,3197,2–230,8
20321,50,1–7,6215199,3–229,6
20331,70–6,8215,5198,5–230,1
20342,10,2–8,3214,9198,4–233,5
20351,70,1–6,9214,9199,2–236,8
20362,80,1–7,8216198,7–234,5
20372,50–9,2217,2199,6–233,5
20382,20,1–9,7220,7204,8–235,1
203930–8,9219,7202,4–234,3
20402,30,1–7,1219,2202,9–235
20412,40,1–7,9220,7203,9–237,7
20422,90,4–8,9221,8206,1–237,2
20433,10,1–8,7219,5201,2–237,1
20443,10,2–10,1221,4201,6–239,6
204530,1–8,7223,7204,8–241,5
20463,10,5–10,9223,2203,2–240,2
20474,30,3–10,6224,3204,8–241,1
20483,70,2–12,9226,4207,7–243,8
20494,40,2–11,8226,5205,6–242,8
20503,10,6–9,3227209,3–243,5
20512,70,1–9,5229,6212,4–246,4
20523,60,2–11,5227,2208,6–244,2
20532,30,4–8,7227,9208,7–247,7
20543,50,4–10,3227,9209,6–244,8
20553,30,4–11,3229,1209,8–247,5
20564,50,7–14,3231,8210,4–252,1
205740,4–11,3228,6208–249
20585,80,7–15,5228,9208,8–249
20595,10,1–15,6230,7212,1–247,5
20604,40,6–12,3234,7211,1–251,5
20615,31–12,3231,9213–247,7
20625,51,6–14,2233,6209,9–252,8
20635,20,8–13,8233215,4–250,5
20644,10,5–12,2233,2214,4–251,3
20654,90,3–15,8230,7210,4–250,7
20665,30,7–11,8233,5214,3–251,2
20677,21,4–17,5233211,5–253,3
20683,90,9–11,3233,1212,4–253,7
20696,11,6–15236,1214,6–253,4
20705,80,6–14,9235,9218,1–253,4
20716,30,6–16,4235,1213,5–259,6
20726,21,9–13234,6216,1–252,6
20735,51,3–16,2237,2219,3–257,2
20745,50,5–16,7236,4215,7–254,5
20756,21,4–18,3236,7214,4–255,9
20767,41,1–20,1237,7216–257
20776,31,1–17,4237,5219–258,7
20786,50,7–21,4238,5217,3–257,8
20796,70,6–22,7238,5219,2–257,2
20806,51,2–14,9240,5218,8–258,3
20816,60,9–18,5240219,7–260,9
20827,91,4–22,5239,4217,1–258,8
20837,61,3–16,8239,1220,5–259,2
20845,91,1–15,9241,3218,9–260,6
20856,50,9–17,6241,7218,8–260,7
20867,90,8–23241,7217,4–262,7
20879,91,1–24,1241,4220,5–260,9
20888,92–18,4241,8222,3–261,5
20898,31,9–19,2240,7221,2–262,6
20906,20,8–24,1241,3224,4–260,9
20919,31,3–23,5242,6220,3–262,5
20928,61,7–19,2241,9221,6–263,3
20936,20,8–18,2242,1220,2–260
20949,32,4–20,4242,5222,5–261,9
20959,51,1–24244,9224–264,4
20968,10,2–21,4243,9221,1–266,5
20976,40,5–20,1243,6219,6–264,2
20989,31,4–22,1243,6222,5–263,9
20998,11,4–20,8244,7221,8–263,5
21008,81,9–21,1244,5223,2–261,8

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