India vs. Japón

India vs. Japón: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 215,5 noches en India y 58,6 noches en Japón, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en India, con 156,9 noches más, o 3,68 veces el de Japón.

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noches al año · CMIP6

India vs. Japón: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 215,5 noches en India y 58,6 noches en Japón, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en India, con 156,9 noches más, o 3,68 veces el de Japón.
IndiaJapónmediana 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 India en 250,4 noches y a Japón en 87,7 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoIndiaJapón
2014215,558,6
201321659,9
2012217,459,3
2011215,557,9
2010215,259,6
2009213,757,6
2008213,757,3
2007213,356,6
2006212,557,5
2005212,957,2
2004214,956,7
2003212,156,1
200221356
2001212,254,2
2000210,853,8
1999211,955,3
1998210,352,4
1997209,552,4
199620752,9
1995208,849,7
1994207,149,5
199320645,4
1992203,545,1
199120849,4
1990209,950,7
198920851,4
1988207,348,1
1987207,247,7
1986207,246,1
1985205,946,7
1984206,744,8
1983203,341,9
1982205,746,4
1981208,445,9
1980205,346,5
1979205,546,7
1978204,147,6
1977205,945,8
1976204,646
1975202,646,9
1974205,345,6
1973205,644,3
1972203,845,8
1971203,644,8
1970202,644
1969203,646,9
1968201,745,7
1967201,648,3
1966203,945,9
1965202,445,8
1964201,244,9
1963201,848,3
1962203,845,6
1961206,348,9
196020646,4
1959206,146,9
195820448,8
1957206,549,2
195620450,6
1955203,247,9
195420646,9
195320449,2
1952204,449,5
1951204,346,2
1950206,349,9
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoIndiaJapón
2015216,9202,1–228,460,649,3–74,4
2016215202,5–227,661,547,9–73,9
2017216,2202,1–228,562,352,1–75,8
2018218,3204,5–231,460,548,5–73,8
2019217,4202,3–230,464,152,1–80,1
2020217,6203,1–23263,151–74,5
2021219,7204,5–233,262,348,5–78,8
2022220,5205,8–23364,653,8–76,5
2023220,4206,4–233,765,951,7–78
2024222,6208,1–236,365,352,9–80,7
2025219,7202,7–236,265,652,8–80,4
2026220,2204,2–236,865,554,2–81,2
2027223,6207,1–23966,452,9–79,5
2028222,1205,1–235,765,352,4–80,1
2029225,4210–240,368,555–80,4
2030222,7207,3–235,666,552,3–80,6
2031223,8207,1–237,866,554,7–80
2032225,9210–240,56650,8–82,1
2033223,8209,3–235,470,354,7–84,8
2034225,8210–242,768,553,9–81,7
2035224,9210,6–240,972,960,4–84,6
2036224,2210,4–240,372,556,1–89,7
2037228,3213,6–242,667,656,7–82,5
2038228,1212,6–241,470,558,6–83,8
2039227,4211,9–242,870,455,6–85,7
2040227212,2–24273,657,4–89,3
2041227,1210,7–240,572,955,6–88,5
2042229,1214,8–244,271,258,1–86,4
2043228,9214,5–24473,357,9–88,1
2044229,7214,7–244,272,657,8–85,5
2045231,2216,6–246,172,959,5–86,7
2046232,6216,2–248,676,261–90,3
2047232,4215,5–25075,656,6–89,3
2048235,6218,5–254,374,858,5–89,4
2049235,3218,3–249,974,359,7–90,8
2050233,5216,6–253,475,160,8–89,3
2051234,9218,6–249,975,861,1–92,4
2052234219,4–249,374,557,9–90,4
2053234,9219,5–252,578,559,6–91,6
2054237,2219,4–253,175,959,6–89,3
2055237,2220,7–256,676,862,2–95,1
2056238,8221,2–254,977,861,9–93,7
2057235,7218,5–253,879,962,8–94,4
2058238,8222,8–254,179,263,7–94,9
2059241,1224,9–256,279,858–95,6
2060240,9225,6–255,678,261,1–95,1
2061237,9220,6–253,780,865,7–96,7
2062239,9221,2–259,78063,6–96,3
2063239,9222,3–256,18064,1–96,5
2064240223,8–256,377,661,4–95,2
2065240,9222,9–257,381,763–97,4
2066241,5224,1–258,680,363,8–94,2
2067241,6224,8–257,981,363,2–97,1
2068242,3224,6–262,179,861,4–99,3
2069242,8225,4–259,182,365–96,1
2070240,1225,3–257,183,360,2–102,3
2071241,8223,7–260,283,663,6–99,2
2072242,6225,4–259,284,363,3–99,1
2073243,8228–259,383,564,9–97,4
2074241,6226,9–258,484,366,8–100,9
2075243,5226,4–258,285,664,1–99,8
2076243,2224,6–259,983,968,8–99,3
2077243,7226,6–264,686,467,6–102,4
2078246,7230,1–261,584,167,7–103,2
2079244,9226,4–261,386,168,3–99,4
2080246,7227–263,784,767,6–103,7
2081247,5230,4–264,883,668,5–104,3
2082244,6227,9–262,386,469,4–107,7
2083247,5227,8–265,185,966,5–105,7
2084247,3228,3–266,885,867,4–102,3
2085246,5227,5–267,187,568,9–102,8
2086245,6227,7–266,584,668,6–105,3
2087245,5226,7–266,287,270,3–107
2088247229,4–266,986,866,3–102,5
2089248,1230–266,385,765,9–103,8
2090249228,9–266,489,469,5–104,4
2091248,9230–266,588,367,4–103,1
2092249,8232,3–267,88667,7–102,3
2093248,1229–266,588,969,8–107,4
2094249,1230,6–268,487,569,3–103,7
2095251233,2–2708872,4–104,9
2096247,8231,4–269,390,771–107,3
2097251,1231,4–26889,471–103,1
2098252,3230,8–268,388,571–106,5
2099248,7230,1–268,388,370,8–102,4
2100250,4232,9–266,787,769,2–106,2

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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Salud

Población

Economía

Educación

Política

Conflicto

Militar

Clima

Tecnología y medio ambiente