Alemania vs. Singapur

Alemania vs. Singapur: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 0,8 noches en Alemania y 365 noches en Singapur, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Singapur, con 364,2 noches más, o 450 veces el de Alemania.

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noches al año · CMIP6

Alemania vs. Singapur: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 0,8 noches en Alemania y 365 noches en Singapur, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Singapur, con 364,2 noches más, o 450 veces el de Alemania.
AlemaniaSingapurmediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Singapur 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 Singapur en 365 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoAlemaniaSingapur
20140,8365
20130,7365
20120,9365
20110,5365
20100,9365
20090,5365
20080,2365
20070,3365
20060,3365
20050,6365
20040,7365
20030,6365
20020,2365
20010,5365
20000,2365
19990,2365
19980,1365
19970,1365
19960,2365
19950,1365
19940365
19930365
19920365
19910,1365
19900,1365
19890,1365
19880365
19870365
19860365
19850,1365
19840,1365
19830365
19820365
19810365
19800365
19790365
19780,1365
19770365
19760365
19750365
19740,1365
19730365
19720365
19710365
19700,1365
19690365
19680365
19670365
19660365
19650365
19640365
19630365
19620365
19610365
19600365
19590,1365
19580365
19570365
19560365
19550365
19540,1365
19530365
19520365
19510365
19500365
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoAlemaniaSingapur
20150,50–4365360–365
20160,80–4,3365360–366
20170,70–5,1365360–365
20180,70–3,5365360–365
20191,20–5365360–365
20201,20–5,7365360–366
202110–6365360–365
20221,40–5,7365360–365
20231,10–5,7365360–365
20241,20–5,2365360–366
20251,90–8,2365360–365
20261,90,1–6,5365360–365
20271,40–4,7365360–365
20281,50,1–5,5365360–366
202920,1–6,4365360–365
20301,60–6,1365360–365
20311,40–5,4365360–365
20321,50,1–7,6365360–366
20331,70–6,8365360–365
20342,10,2–8,3365360–365
20351,70,1–6,9365360–365
20362,80,1–7,8365360–366
20372,50–9,2365360–365
20382,20,1–9,7365360–365
203930–8,9365360–365
20402,30,1–7,1365360–366
20412,40,1–7,9365360–365
20422,90,4–8,9365360–365
20433,10,1–8,7365360–365
20443,10,2–10,1365360–366
204530,1–8,7365360–365
20463,10,5–10,9365360–365
20474,30,3–10,6365360–365
20483,70,2–12,9365360–366
20494,40,2–11,8365360–365
20503,10,6–9,3365360–365
20512,70,1–9,5365360–365
20523,60,2–11,5365360–366
20532,30,4–8,7365360–365
20543,50,4–10,3365360–365
20553,30,4–11,3365360–365
20564,50,7–14,3365360–366
205740,4–11,3365360–365
20585,80,7–15,5365360–365
20595,10,1–15,6365360–365
20604,40,6–12,3365360–366
20615,31–12,3365360–365
20625,51,6–14,2365360–365
20635,20,8–13,8365360–365
20644,10,5–12,2365360–366
20654,90,3–15,8365360–365
20665,30,7–11,8365360–365
20677,21,4–17,5365360–365
20683,90,9–11,3365360–366
20696,11,6–15365360–365
20705,80,6–14,9365360–365
20716,30,6–16,4365360–365
20726,21,9–13365360–366
20735,51,3–16,2365360–365
20745,50,5–16,7365360–365
20756,21,4–18,3365360–365
20767,41,1–20,1365360–366
20776,31,1–17,4365360–365
20786,50,7–21,4365360–365
20796,70,6–22,7365360–365
20806,51,2–14,9365360–366
20816,60,9–18,5365360–365
20827,91,4–22,5365360–365
20837,61,3–16,8365360–365
20845,91,1–15,9365360–366
20856,50,9–17,6365360–365
20867,90,8–23365360–365
20879,91,1–24,1365360–365
20888,92–18,4365360–366
20898,31,9–19,2365360–365
20906,20,8–24,1365360–365
20919,31,3–23,5365360–365
20928,61,7–19,2365360–366
20936,20,8–18,2365360–365
20949,32,4–20,4365360–365
20959,51,1–24365360–365
20968,10,2–21,4365360–366
20976,40,5–20,1365360–365
20989,31,4–22,1365360–365
20998,11,4–20,8365360–365
21008,81,9–21,1365360–365

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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