Japón vs. Pakistán

Japón vs. Pakistán: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 58,6 noches en Japón y 149,9 noches en Pakistán, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Pakistán, con 91,3 noches más, o 2,56 veces el de Japón.

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noches al año · CMIP6

Japón vs. Pakistán: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 58,6 noches en Japón y 149,9 noches en Pakistán, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Pakistán, con 91,3 noches más, o 2,56 veces el de Japón.
JapónPakistánmediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Pakistán 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 Japón en 87,7 noches y a Pakistán en 177,6 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoJapónPakistán
201458,6149,9
201359,9149,1
201259,3149,9
201157,9149
201059,6148,4
200957,6147,1
200857,3147,4
200756,6147,3
200657,5146,7
200557,2146,5
200456,7147,5
200356,1146
200256148,3
200154,2145,4
200053,8144,7
199955,3146,9
199852,4144,8
199752,4143,2
199652,9141,2
199549,7141,8
199449,5142,1
199345,4140,4
199245,1139,9
199149,4142,5
199050,7142,6
198951,4142,5
198848,1140,3
198747,7140
198646,1140
198546,7140
198444,8138,9
198341,9136,3
198246,4138,5
198145,9141,5
198046,5139,5
197946,7139,1
197847,6139
197745,8138,6
197646139,2
197546,9136,5
197445,6138,7
197344,3137,8
197245,8137,4
197144,8136
197044137,7
196946,9135,9
196845,7136,6
196748,3135,2
196645,9136,9
196545,8138,3
196444,9135,1
196348,3135,7
196245,6137
196148,9138,6
196046,4139
195946,9138,6
195848,8137,7
195749,2140
195650,6137,8
195547,9137,5
195446,9137,8
195349,2136,9
195249,5138,1
195146,2136,7
195049,9139,1
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoJapónPakistán
201560,649,3–74,4152,4138,7–163,3
201661,547,9–73,9150,6139,4–161,7
201762,352,1–75,8151,3138,8–162
201860,548,5–73,8152,6139,8–161,8
201964,152,1–80,1151,8138,1–163,3
202063,151–74,5153,1140,3–164,5
202162,348,5–78,8154,1140,6–165,7
202264,653,8–76,5153,1140,2–165,7
202365,951,7–78155,5141,6–165,9
202465,352,9–80,7156,8143,3–168,7
202565,652,8–80,4155,7141,5–168,6
202665,554,2–81,2155,3142,2–167,9
202766,452,9–79,5156,8140,9–168,9
202865,352,4–80,1156,5143,9–167,6
202968,555–80,4155,9141,5–167,7
203066,552,3–80,6156,3143,3–167,6
203166,554,7–80157,3144,4–168,1
20326650,8–82,1157,4142,5–169,6
203370,354,7–84,8157,7143,6–169,4
203468,553,9–81,7159,5145,6–173,4
203572,960,4–84,6159,3146,7–170,3
203672,556,1–89,7159,1147,5–171,4
203767,656,7–82,5162,2147,5–175,3
203870,558,6–83,8161,4148,6–171,7
203970,455,6–85,7160148,2–170,4
204073,657,4–89,3160,9147,9–171,3
204172,955,6–88,5160,8146,7–171,7
204271,258,1–86,4162,3149,9–175,6
204373,357,9–88,1161,1150,3–173,8
204472,657,8–85,5163150,9–173,9
204572,959,5–86,7163149,5–174,8
204676,261–90,3163,5149,8–177,2
204775,656,6–89,3165,2151,8–178,5
204874,858,5–89,4166,4154,1–179,4
204974,359,7–90,8165150,8–178,2
205075,160,8–89,3166,9153,5–179,3
205175,861,1–92,4165,6150,8–180
205274,557,9–90,4166,7155,4–179,5
205378,559,6–91,6166,3154,2–178,8
205475,959,6–89,3167,5153,9–181
205576,862,2–95,1167,8155,8–182,5
205677,861,9–93,7166,3153,6–179,7
205779,962,8–94,4168,3153,9–182,3
205879,263,7–94,9167,5157–179,9
205979,858–95,6170,9155,9–183,8
206078,261,1–95,1170,3156,5–181,8
206180,865,7–96,7168,8156,8–179,6
20628063,6–96,3171,6153,5–186,5
20638064,1–96,5171,3159,5–183,8
206477,661,4–95,2170,2155,3–184,5
206581,763–97,4169,7156,4–185
206680,363,8–94,2172,2157–186,7
206781,363,2–97,1173,2160,2–186,3
206879,861,4–99,3172,6157,7–186,3
206982,365–96,1171,8157,3–185,6
207083,360,2–102,3171,7158,9–186,7
207183,663,6–99,2173,4158,7–186,8
207284,363,3–99,1174161,5–186,9
207383,564,9–97,4175,6157,2–187,9
207484,366,8–100,9173,5160–186,3
207585,664,1–99,8173161,5–187,8
207683,968,8–99,3172,9158,8–186,7
207786,467,6–102,4175161,3–187,8
207884,167,7–103,2174,4160,9–189,3
207986,168,3–99,4172,5158,3–187,7
208084,767,6–103,7175,1160,7–189,2
208183,668,5–104,3174,9159,2–190,2
208286,469,4–107,7175,4161,8–190,6
208385,966,5–105,7176,5161,8–190,8
208485,867,4–102,3176,1160,9–190,5
208587,568,9–102,8176,3161,9–193,6
208684,668,6–105,3173,9160–189,1
208787,270,3–107176161–193,1
208886,866,3–102,5175,4160,5–195,2
208985,765,9–103,8177,2164,2–191,7
209089,469,5–104,4177,7163,9–192,2
209188,367,4–103,1177,8162,8–192,2
20928667,7–102,3178,7162,9–192,9
209388,969,8–107,4177164–191
209487,569,3–103,7176,8164,1–190,7
20958872,4–104,9178,6163,8–193,1
209690,771–107,3177,8163,7–192,5
209789,471–103,1177,3160,4–192,5
209888,571–106,5178,7162,6–195,7
209988,370,8–102,4176159,9–193,2
210087,769,2–106,2177,6162,2–193

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

Japón vs. Pakistán

Salud

Población

Economía

Educación

Política

Conflicto

Militar

Clima

Tecnología y medio ambiente