Japón vs. Tanzania

Japón vs. Tanzania: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 58,6 noches en Japón y 106,3 noches en Tanzania, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tanzania, con 47,7 noches más, o 1,81 veces el de Japón.

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noches al año · CMIP6

Japón vs. Tanzania: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 58,6 noches en Japón y 106,3 noches en Tanzania, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tanzania, con 47,7 noches más, o 1,81 veces el de Japón.
JapónTanzaniamediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Tanzania 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 Tanzania en 208 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoJapónTanzania
201458,6106,3
201359,9105,5
201259,3108,4
201157,9109
201059,6103,9
200957,6101,1
200857,3100,3
200756,699,5
200657,5100,4
200557,298,7
200456,7100,4
200356,199,6
20025698,4
200154,2101,5
200053,894,9
199955,394,2
199852,496,8
199752,493,5
199652,989,6
199549,788,5
199449,585,4
199345,481,2
199245,180,1
199149,489,6
199050,791,1
198951,489,1
198848,187,6
198747,788,5
198646,189,4
198546,783
198444,883,1
198341,982,1
198246,484,8
198145,988
198046,585
197946,785,5
197847,682,9
197745,884,1
19764681
197546,980,8
197445,682,2
197344,383,6
197245,881,4
197144,880,7
19704481,8
196946,979,5
196845,779,1
196748,377,5
196645,978,1
196545,878
196444,973,8
196348,373,1
196245,681,1
196148,982,6
196046,483,9
195946,981,4
195848,882,1
195749,280,9
195650,680
195547,981,6
195446,981,4
195349,280,6
195249,581,4
195146,282,1
195049,980,7
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoJapónTanzania
201560,649,3–74,4114,895,2–137,4
201661,547,9–73,9108,391,6–125,6
201762,352,1–75,8114,893,6–137,8
201860,548,5–73,8116,497,4–137,1
201964,152,1–80,1113,495,2–133,2
202063,151–74,5119,396,2–143,5
202162,348,5–78,8119,5100,9–147,1
202264,653,8–76,5124,4105,3–147,4
202365,951,7–78122,1102,1–147,8
202465,352,9–80,7126,2100–150,1
202565,652,8–80,4124,6100,9–154
202665,554,2–81,2126,999,1–155,6
202766,452,9–79,5128102,9–147,7
202865,352,4–80,1129,9106,4–152,1
202968,555–80,4134,1111–156,5
203066,552,3–80,6129,4106,4–151,1
203166,554,7–80136,4115,9–158,4
20326650,8–82,1135,1114–166,8
203370,354,7–84,8135,2110,9–161,9
203468,553,9–81,7134,7112,5–166,3
203572,960,4–84,6140,2114,6–165
203672,556,1–89,7137,8113,3–165,5
203767,656,7–82,5142,9121,5–168,9
203870,558,6–83,8147,9124,3–169,3
203970,455,6–85,7144,3117,6–171,3
204073,657,4–89,3140,5117–178
204172,955,6–88,5149,1121,7–175,6
204271,258,1–86,4146,3120,5–185,3
204373,357,9–88,1144,6117–173
204472,657,8–85,5147,7121,2–175,8
204572,959,5–86,7150,1125,2–183,4
204676,261–90,3161,5128,6–192,2
204775,656,6–89,3160,2129,7–194,4
204874,858,5–89,4158,8132,7–193,1
204974,359,7–90,8157,6131,1–196
205075,160,8–89,3159,7127,8–192
205175,861,1–92,4163,2135,5–197,8
205274,557,9–90,4161,9136,2–199,1
205378,559,6–91,6160,6127,5–197,7
205475,959,6–89,3163,2131,5–200,2
205576,862,2–95,1167,4137–208,3
205677,861,9–93,7166,4130,8–209,7
205779,962,8–94,4168134,6–208,3
205879,263,7–94,9168,7134,9–210,3
205979,858–95,6174,7144,9–219,5
206078,261,1–95,1181,7138,1–219,8
206180,865,7–96,7171,8135,5–218,1
20628063,6–96,3177,5139,9–224
20638064,1–96,5181,4140,1–213,8
206477,661,4–95,2185,3140,1–215,2
206581,763–97,4183,5141,1–221,8
206680,363,8–94,2181,9146,3–219,3
206781,363,2–97,1178,8138,8–229,2
206879,861,4–99,3186144,2–228,4
206982,365–96,1183,7141,7–225,3
207083,360,2–102,3180,7140,4–228,2
207183,663,6–99,2184,9146,9–235,2
207284,363,3–99,1191,3155–226,1
207383,564,9–97,4191,6152,4–235,6
207484,366,8–100,9183,3149,7–231,7
207585,664,1–99,8183,8144,8–233
207683,968,8–99,3191,1150,9–233,2
207786,467,6–102,4191,3152,6–238,2
207884,167,7–103,2189156,6–233,8
207986,168,3–99,4190,5147–237,3
208084,767,6–103,7197,3150,7–241,2
208183,668,5–104,3195,6153,4–237,4
208286,469,4–107,7194,5157,3–237,3
208385,966,5–105,7193,2151–249,8
208485,867,4–102,3201,1152,2–246,7
208587,568,9–102,8204,2162,3–252,3
208684,668,6–105,3195156–248,7
208787,270,3–107196,7160,8–244,5
208886,866,3–102,5208,4154,7–246,9
208985,765,9–103,8201,3158,6–248,2
209089,469,5–104,4197,9160,7–253,6
209188,367,4–103,1210161,6–256
20928667,7–102,3205,8158,3–253,6
209388,969,8–107,4207,2161,2–251,9
209487,569,3–103,7207,9161,3–250,6
20958872,4–104,9214,2166,4–258,5
209690,771–107,3205,3159,8–257,4
209789,471–103,1206,6158,4–256,8
209888,571–106,5209,1161–258,3
209988,370,8–102,4208,5160,1–256
210087,769,2–106,2208158,6–258,6

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