Italia vs. San Marino

Italia vs. San Marino: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 26,3 noches en Italia y 48 noches en San Marino, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en San Marino, con 21,7 noches más, o 1,83 veces el de Italia.

noches al año · CMIP6

Italia vs. San Marino: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 26,3 noches en Italia y 48 noches en San Marino, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en San Marino, con 21,7 noches más, o 1,83 veces el de Italia.
ItaliaSan Marinomediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • San Marino 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 Italia en 65,1 noches y a San Marino en 97 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoItaliaSan Marino
201426,348
201324,743
201224,846
201124,649
201027,152
200923,743
200824,144
200721,540
200624,647
200522,541
200424,546
200323,845
200220,639
200120,836
200021,741
199920,335
199818,931
199718,935
199618,930
199517,930
199417,430
199316,330
199215,124
19911829
199018,232
198916,627
198815,526
19871629
19861525
198514,521
198415,728
198315,324
198214,122
198115,326
198015,927
197914,517
197816,530
197713,519
197613,823
19751419
197414,825
197313,522
197213,721
197115,327
19701422
196914,524
196813,821
196713,619
196613,221
196512,818
196413,225
196314,218
196215,522
196113,918
196014,923
195916,630
195814,421
195715,527
195616,727
195516,631
195415,728
195315,425
195216,631
19511629
195015,324
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoItaliaSan Marino
20153021,7–40,45842–74
201629,618–42,25535–76
201731,820,2–43,76040–74
20183122–44,35644–73
201931,521,3–43,25633–72
202031,619,7–44,35932–73
20213420,8–46,96130–81
202237,121,3–50,67039–85
202333,121,3–47,46135–76
202435,521,6–48,46539–78
202537,720,5–51,17224–87
202638,926,6–52,26655–88
202734,322,4–49,76140–90
202837,724,4–53,16751–86
202937,824,9–557141–88
203037,925,7–54,77252–89
203137,223,8–516640–91
203239,226,2–53,87052–92
203340,426–50,37044–79
203442,525,1–57,27452–88
203542,728,9–58,37453–97
203641,127,7–59,96951–101
20374328,1–54,87748–87
203841,628,5–61,36953–95
20394129,4–56,46856–90
204042,428,1–59,17554–97
204141,927,2–58,77250–92
204243,529,6–597253–93
20434528,7–59,58151–101
204444,929,4–59,97551–92
204545,230,3–59,27358–88
20464627,3–62,47543–99
204749,132,4–63,68053–95
204846,228,3–65,77653–104
204948,229,5–65,77948–104
205049,536,4–64,48361–99
205148,831,6–68,38051–111
205250,330,9–68,18361–104
205348,235,9–678465–106
205449,435,3–66,18561–98
205552,233,7–67,79158–109
205650,836,2–71,68167–105
205750,232,8–65,68362–100
205855,337,5–70,88566–112
205951,934,5–74,18762–107
206052,938,2–68,18966–102
206154,338,3–69,88767–114
206253,936,9–699061–101
206356,437,6–72,18966–106
206455,938,5–71,39472–107
20655537,3–73,38668–108
206653,935,8–73,88866–105
206761,141,2–76,69176–111
206856,241,7–738772–105
206958,741,8–739272–113
207055,738,9–74,48565–115
207159,637,8–76,69460–112
207259,643,5–74,69673–110
207356,939,4–71,69061–104
207454,836,7–73,78763–112
207556,941,8–75,49071–107
207659,941,9–77,79174–111
207757,437,9–74,18669–111
207860,540,5–80,79571–114
207960,637,1–83,39164–119
208059,743,1–789070–110
20815943,7–78,99178–112
208263,945,5–80,29676–113
208360,842–79,79178–116
208462,547,3–82,19582–119
208565,246,3–7910075–117
208664,445,6–80,19779–114
208763,743,8–849277–115
208867,247,4–84,410280–123
208964,546–82,99779–116
209065,842,8–80,510079–116
209166,745,3–84,79781–118
209264,838,5–82,310176–120
209363,644,7–8310371–123
209462,445–829379–118
20956643,6–83,59774–118
20966542,9–85,89978–120
209765,844,9–84,49775–115
209864,647,9–84,29877–115
209967,742,2–81,99976–121
210065,142,5–83,29774–116

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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