Japón vs. Tailandia

Japón vs. Tailandia: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 58,6 noches en Japón y 286,4 noches en Tailandia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tailandia, con 227,8 noches más, o 4,89 veces el de Japón.

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noches al año · CMIP6

Japón vs. Tailandia: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 58,6 noches en Japón y 286,4 noches en Tailandia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tailandia, con 227,8 noches más, o 4,89 veces el de Japón.
JapónTailandiamediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Tailandia 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 Tailandia en 320,8 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoJapónTailandia
201458,6286,4
201359,9289,1
201259,3286,6
201157,9286,4
201059,6286
200957,6286,9
200857,3284,8
200756,6283,2
200657,5284,3
200557,2281,7
200456,7287,5
200356,1279,3
200256280
200154,2285,5
200053,8283,4
199955,3282,5
199852,4282,7
199752,4284,8
199652,9279,8
199549,7278,7
199449,5280,8
199345,4275,6
199245,1268,8
199149,4276,7
199050,7279,2
198951,4278,4
198848,1279,6
198747,7277,9
198646,1277,5
198546,7276
198444,8277,9
198341,9273,9
198246,4275,7
198145,9277,8
198046,5277,9
197946,7278
197847,6276
197745,8277,3
197646275,6
197546,9274,4
197445,6276
197344,3280,6
197245,8273,9
197144,8273,2
197044276
196946,9274,8
196845,7277
196748,3270,3
196645,9274,4
196545,8275,8
196444,9271,9
196348,3274,7
196245,6275,4
196148,9278,5
196046,4276,2
195946,9274,4
195848,8278,7
195749,2277,4
195650,6277
195547,9274,6
195446,9275
195349,2275,4
195249,5275,1
195146,2277,5
195049,9276,2
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoJapónTailandia
201560,649,3–74,4290,6272,2–305
201661,547,9–73,9287,1269,8–306,2
201762,352,1–75,8290273,8–302,8
201860,548,5–73,8292,6275,1–308,7
201964,152,1–80,1291,2272,8–306,7
202063,151–74,5292,4272,2–307,8
202162,348,5–78,8294,2276,3–308,5
202264,653,8–76,5294,8277,2–311,9
202365,951,7–78296,1281,9–310,2
202465,352,9–80,7291,7275,5–307,8
202565,652,8–80,4294276,7–306,3
202665,554,2–81,2296278–309,3
202766,452,9–79,5295,8276,3–311,1
202865,352,4–80,1297279,3–315,1
202968,555–80,4300,3278,7–315
203066,552,3–80,6297,7280,2–312,5
203166,554,7–80300,8282,8–317,1
20326650,8–82,1297,2280,9–311,4
203370,354,7–84,8300281,9–315,8
203468,553,9–81,7300,8279–318,4
203572,960,4–84,6298,6281,5–317,8
203672,556,1–89,7300,4279,9–316,9
203767,656,7–82,5299,8280–315,1
203870,558,6–83,8304,8286,6–319,3
203970,455,6–85,7300,9281,9–317
204073,657,4–89,3301,6284,5–315,7
204172,955,6–88,5303,1285,1–318,8
204271,258,1–86,4303,8290–318,3
204373,357,9–88,1302285,8–317,9
204472,657,8–85,5304,3286,3–318,8
204572,959,5–86,7307,1287,7–324,2
204676,261–90,3305,9285,2–321
204775,656,6–89,3306,6289,5–321,5
204874,858,5–89,4309,4288,9–325,7
204974,359,7–90,8308,1287,2–324,1
205075,160,8–89,3307,5291–321,5
205175,861,1–92,4312,8294,8–326
205274,557,9–90,4310,9291,2–323,4
205378,559,6–91,6308,3289,5–323,3
205475,959,6–89,3308,8292,8–322,3
205576,862,2–95,1308,6290,6–325,1
205677,861,9–93,7311,3294,9–326,3
205779,962,8–94,4308,5286,7–326,4
205879,263,7–94,9308291,1–325,1
205979,858–95,6312,7295,8–325,3
206078,261,1–95,1313,1294,6–328,6
206180,865,7–96,7314,4289,5–331,1
20628063,6–96,3311,4293,4–330,3
20638064,1–96,5314,8296,9–327,3
206477,661,4–95,2312,5295,4–330
206581,763–97,4309,6293,1–329,3
206680,363,8–94,2312,1292,6–328
206781,363,2–97,1311,2289,6–329,4
206879,861,4–99,3310,8292,4–330,6
206982,365–96,1315,5296,1–329,5
207083,360,2–102,3314,2292,9–330,7
207183,663,6–99,2313,8296,4–330,8
207284,363,3–99,1314,8296–329,6
207383,564,9–97,4316,5299,9–332,1
207484,366,8–100,9317,2295–333,8
207585,664,1–99,8317,2295,3–331,4
207683,968,8–99,3317,4299,8–335
207786,467,6–102,4317,5297,3–335,9
207884,167,7–103,2315,9297,1–331,6
207986,168,3–99,4318,5300,5–332,3
208084,767,6–103,7319,8297,4–337,5
208183,668,5–104,3317,7299,5–334,9
208286,469,4–107,7317,9294,8–333
208385,966,5–105,7315297,8–332,9
208485,867,4–102,3316295,5–330
208587,568,9–102,8322,6300,8–334,7
208684,668,6–105,3319,4295,2–335,2
208787,270,3–107320,2302,2–334,7
208886,866,3–102,5321,4299,8–334,8
208985,765,9–103,8318,9296,4–338,1
209089,469,5–104,4317,6304–337,4
209188,367,4–103,1320,1299,8–336,1
20928667,7–102,3316,3298–336,4
209388,969,8–107,4316,1297,7–333,7
209487,569,3–103,7323,4301,8–337,3
20958872,4–104,9322,9302,4–338,9
209690,771–107,3319,6302,8–336,7
209789,471–103,1319,8299,1–336
209888,571–106,5320,5303,9–336
209988,370,8–102,4319,9303,1–334,4
210087,769,2–106,2320,8301,1–336,7

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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