Alemania vs. Tailandia

Alemania vs. Tailandia: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 0,8 noches en Alemania y 286,4 noches en Tailandia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tailandia, con 285,6 noches más, o 350 veces el de Alemania.

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noches al año · CMIP6

Alemania vs. Tailandia: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 0,8 noches en Alemania y 286,4 noches en Tailandia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tailandia, con 285,6 noches más, o 350 veces el de Alemania.
AlemaniaTailandiamediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Tailandia 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 Tailandia en 320,8 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoAlemaniaTailandia
20140,8286,4
20130,7289,1
20120,9286,6
20110,5286,4
20100,9286
20090,5286,9
20080,2284,8
20070,3283,2
20060,3284,3
20050,6281,7
20040,7287,5
20030,6279,3
20020,2280
20010,5285,5
20000,2283,4
19990,2282,5
19980,1282,7
19970,1284,8
19960,2279,8
19950,1278,7
19940280,8
19930275,6
19920268,8
19910,1276,7
19900,1279,2
19890,1278,4
19880279,6
19870277,9
19860277,5
19850,1276
19840,1277,9
19830273,9
19820275,7
19810277,8
19800277,9
19790278
19780,1276
19770277,3
19760275,6
19750274,4
19740,1276
19730280,6
19720273,9
19710273,2
19700,1276
19690274,8
19680277
19670270,3
19660274,4
19650275,8
19640271,9
19630274,7
19620275,4
19610278,5
19600276,2
19590,1274,4
19580278,7
19570277,4
19560277
19550274,6
19540,1275
19530275,4
19520275,1
19510277,5
19500276,2
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoAlemaniaTailandia
20150,50–4290,6272,2–305
20160,80–4,3287,1269,8–306,2
20170,70–5,1290273,8–302,8
20180,70–3,5292,6275,1–308,7
20191,20–5291,2272,8–306,7
20201,20–5,7292,4272,2–307,8
202110–6294,2276,3–308,5
20221,40–5,7294,8277,2–311,9
20231,10–5,7296,1281,9–310,2
20241,20–5,2291,7275,5–307,8
20251,90–8,2294276,7–306,3
20261,90,1–6,5296278–309,3
20271,40–4,7295,8276,3–311,1
20281,50,1–5,5297279,3–315,1
202920,1–6,4300,3278,7–315
20301,60–6,1297,7280,2–312,5
20311,40–5,4300,8282,8–317,1
20321,50,1–7,6297,2280,9–311,4
20331,70–6,8300281,9–315,8
20342,10,2–8,3300,8279–318,4
20351,70,1–6,9298,6281,5–317,8
20362,80,1–7,8300,4279,9–316,9
20372,50–9,2299,8280–315,1
20382,20,1–9,7304,8286,6–319,3
203930–8,9300,9281,9–317
20402,30,1–7,1301,6284,5–315,7
20412,40,1–7,9303,1285,1–318,8
20422,90,4–8,9303,8290–318,3
20433,10,1–8,7302285,8–317,9
20443,10,2–10,1304,3286,3–318,8
204530,1–8,7307,1287,7–324,2
20463,10,5–10,9305,9285,2–321
20474,30,3–10,6306,6289,5–321,5
20483,70,2–12,9309,4288,9–325,7
20494,40,2–11,8308,1287,2–324,1
20503,10,6–9,3307,5291–321,5
20512,70,1–9,5312,8294,8–326
20523,60,2–11,5310,9291,2–323,4
20532,30,4–8,7308,3289,5–323,3
20543,50,4–10,3308,8292,8–322,3
20553,30,4–11,3308,6290,6–325,1
20564,50,7–14,3311,3294,9–326,3
205740,4–11,3308,5286,7–326,4
20585,80,7–15,5308291,1–325,1
20595,10,1–15,6312,7295,8–325,3
20604,40,6–12,3313,1294,6–328,6
20615,31–12,3314,4289,5–331,1
20625,51,6–14,2311,4293,4–330,3
20635,20,8–13,8314,8296,9–327,3
20644,10,5–12,2312,5295,4–330
20654,90,3–15,8309,6293,1–329,3
20665,30,7–11,8312,1292,6–328
20677,21,4–17,5311,2289,6–329,4
20683,90,9–11,3310,8292,4–330,6
20696,11,6–15315,5296,1–329,5
20705,80,6–14,9314,2292,9–330,7
20716,30,6–16,4313,8296,4–330,8
20726,21,9–13314,8296–329,6
20735,51,3–16,2316,5299,9–332,1
20745,50,5–16,7317,2295–333,8
20756,21,4–18,3317,2295,3–331,4
20767,41,1–20,1317,4299,8–335
20776,31,1–17,4317,5297,3–335,9
20786,50,7–21,4315,9297,1–331,6
20796,70,6–22,7318,5300,5–332,3
20806,51,2–14,9319,8297,4–337,5
20816,60,9–18,5317,7299,5–334,9
20827,91,4–22,5317,9294,8–333
20837,61,3–16,8315297,8–332,9
20845,91,1–15,9316295,5–330
20856,50,9–17,6322,6300,8–334,7
20867,90,8–23319,4295,2–335,2
20879,91,1–24,1320,2302,2–334,7
20888,92–18,4321,4299,8–334,8
20898,31,9–19,2318,9296,4–338,1
20906,20,8–24,1317,6304–337,4
20919,31,3–23,5320,1299,8–336,1
20928,61,7–19,2316,3298–336,4
20936,20,8–18,2316,1297,7–333,7
20949,32,4–20,4323,4301,8–337,3
20959,51,1–24322,9302,4–338,9
20968,10,2–21,4319,6302,8–336,7
20976,40,5–20,1319,8299,1–336
20989,31,4–22,1320,5303,9–336
20998,11,4–20,8319,9303,1–334,4
21008,81,9–21,1320,8301,1–336,7

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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