India vs. Corea del Sur

India vs. Corea del Sur: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 215,5 noches en India y 68,9 noches en Corea del Sur, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en India, con 146,6 noches más, o 3,13 veces el de Corea del Sur.

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noches al año · CMIP6

India vs. Corea del Sur: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 215,5 noches en India y 68,9 noches en Corea del Sur, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en India, con 146,6 noches más, o 3,13 veces el de Corea del Sur.
IndiaCorea del Surmediana 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 Corea del Sur en 96,3 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoIndiaCorea del Sur
2014215,568,9
201321669,7
2012217,467,7
2011215,565,3
2010215,268,3
2009213,765,8
2008213,763,7
2007213,364,2
2006212,564,8
2005212,965,1
2004214,966,8
2003212,163,2
200221363,3
2001212,263,4
2000210,861,7
1999211,964,2
1998210,360,7
1997209,560,4
199620761,2
1995208,855,2
1994207,154,8
199320649,2
1992203,550,7
199120856,9
1990209,958,8
198920858,7
1988207,355,6
1987207,252,6
1986207,251,4
1985205,953,1
1984206,750,4
1983203,346,8
1982205,754
1981208,453,9
1980205,351,6
1979205,552,6
1978204,156,4
1977205,951,8
1976204,652,8
1975202,654,6
1974205,352,7
1973205,650,4
1972203,851,8
1971203,649,7
1970202,650,4
1969203,655,2
1968201,751,7
1967201,657,3
1966203,952,9
1965202,452,8
1964201,252,2
1963201,857,9
1962203,853,3
1961206,358,2
196020655,2
1959206,154,8
195820456
1957206,555,8
195620459,1
1955203,255,7
195420654
195320455,4
1952204,457
1951204,354,7
1950206,359,8
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoIndiaCorea del Sur
2015216,9202,1–228,468,656,8–82
2016215202,5–227,670,353,5–81,8
2017216,2202,1–228,570,559,5–82,9
2018218,3204,5–231,469,156,9–81,2
2019217,4202,3–230,474,663,1–84,4
2020217,6203,1–2327157,6–83
2021219,7204,5–233,270,252,7–84,1
2022220,5205,8–23372,563–81,2
2023220,4206,4–233,774,563,2–84,2
2024222,6208,1–236,373,558,6–87,1
2025219,7202,7–236,275,762,3–87,1
2026220,2204,2–236,87564–88,4
2027223,6207,1–23974,163,4–88,9
2028222,1205,1–235,777,361,5–87,9
2029225,4210–240,375,463,1–86,7
2030222,7207,3–235,675,364,5–87,6
2031223,8207,1–237,876,763,6–87,3
2032225,9210–240,576,761–89,2
2033223,8209,3–235,478,860–92,7
2034225,8210–242,777,264,7–87,2
2035224,9210,6–240,98168,9–92,1
2036224,2210,4–240,381,964,1–95
2037228,3213,6–242,678,465,8–89,3
2038228,1212,6–241,478,866,9–89,4
2039227,4211,9–242,877,564,7–89,2
2040227212,2–24280,567,4–92,7
2041227,1210,7–240,580,966,4–97,7
2042229,1214,8–244,282,469,1–95
2043228,9214,5–24483,268,5–97,9
2044229,7214,7–244,283,169,3–91,6
2045231,2216,6–246,18170,4–92,2
2046232,6216,2–248,68668,3–95,2
2047232,4215,5–25083,469,7–96,7
2048235,6218,5–254,382,769,2–95,2
2049235,3218,3–249,981,669–96,8
2050233,5216,6–253,481,569,8–93,8
2051234,9218,6–249,984,572,7–98,8
2052234219,4–249,383,167,8–98,5
2053234,9219,5–252,586,969,8–98,1
2054237,2219,4–253,184,773,3–97,5
2055237,2220,7–256,686,570,8–101,3
2056238,8221,2–254,985,874,5–99,8
2057235,7218,5–253,887,976,1–100,7
2058238,8222,8–254,186,275,2–99,4
2059241,1224,9–256,286,766,9–100,4
2060240,9225,6–255,686,371,9–101,9
2061237,9220,6–253,78974,8–99,5
2062239,9221,2–259,787,772,3–102,2
2063239,9222,3–256,186,774,6–101,2
2064240223,8–256,386,673,6–100,3
2065240,9222,9–257,391,575,3–102,2
2066241,5224,1–258,689,272,6–100,5
2067241,6224,8–257,990,372,7–102,6
2068242,3224,6–262,190,473,8–106,4
2069242,8225,4–259,19174,5–102,5
2070240,1225,3–257,189,774,6–107
2071241,8223,7–260,292,674,9–107,9
2072242,6225,4–259,290,976,6–103,9
2073243,8228–259,391,376,2–104
2074241,6226,9–258,491,974,6–107
2075243,5226,4–258,294,576,4–103,7
2076243,2224,6–259,993,477,5–105,6
2077243,7226,6–264,695,776,3–107,2
2078246,7230,1–261,593,576,9–110,5
2079244,9226,4–261,391,179,2–105,7
2080246,7227–263,792,481,7–107,1
2081247,5230,4–264,893,878–108,8
2082244,6227,9–262,396,279,9–110,1
2083247,5227,8–265,194,481,1–108
2084247,3228,3–266,891,574,4–107,3
2085246,5227,5–267,19481,4–107,4
2086245,6227,7–266,593,678,5–111,5
2087245,5226,7–266,294,480,9–113,5
2088247229,4–266,993,779,8–108,5
2089248,1230–266,394,478,9–107
2090249228,9–266,497,979,5–109
2091248,9230–266,595,280,6–107,7
2092249,8232,3–267,89580–106,3
2093248,1229–266,595,379,5–109,9
2094249,1230,6–268,492,279,8–111
2095251233,2–27094,884–112,2
2096247,8231,4–269,3100,481–113,2
2097251,1231,4–26897,278,6–108,8
2098252,3230,8–268,397,479,9–110,4
2099248,7230,1–268,395,879,9–109,3
2100250,4232,9–266,796,381,6–113,8

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

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Salud

Población

Economía

Educación

Política

Conflicto

Militar

Clima

Tecnología y medio ambiente