Jordania vs. Marruecos

Jordania vs. Marruecos: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 74,7 noches en Jordania y 59,6 noches en Marruecos, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Jordania, con 15 noches más, o 1,25 veces el de Marruecos.

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noches al año · CMIP6

Jordania vs. Marruecos: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 74,7 noches en Jordania y 59,6 noches en Marruecos, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Jordania, con 15 noches más, o 1,25 veces el de Marruecos.
JordaniaMarruecosmediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Jordania ha estado por encima desde 1984, cuando superó a Marruecos.
  • La mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) sitúa a Jordania en 131,7 noches y a Marruecos en 103,8 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoJordaniaMarruecos
201474,759,6
201372,260,7
201271,958,8
201171,458,4
201071,456,7
200966,958,6
200869,458,5
200764,654,8
200667,757,5
200566,256,9
200467,456,1
200368,254,6
20026355,5
200168,356,4
200063,852,8
199962,253,6
199861,851,9
199759,251,2
199656,650,4
199554,148
199454,647,9
199345,244,6
199248,340,6
199152,348,7
199057,752,5
198953,448,3
198850,548,8
198749,547,3
19865243,6
198547,143,5
198444,243,6
198341,542,1
198247,443,7
198148,343,6
198049,242,9
197941,845,9
197845,144
197746,745
197645,640,1
19754342,5
197445,142
197344,643,5
197244,842,2
197147,240,7
197044,341,3
196946,340,7
196842,642
196741,541,1
19664340,5
196536,839,4
196437,742,5
19634341,7
19624543,1
196145,442,7
196046,343
195946,343,3
195847,242,7
195748,742
195648,443,8
195545,545,5
195442,742,3
195347,842,8
195245,743,8
19514544,1
195041,845,1
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoJordaniaMarruecos
201581,862,6–98,962,147,1–77
201679,261,3–95,262,747,4–77,9
201782,466,3–96,663,749–78,1
201884,868,8–102,164,449,6–80,6
201987,467,5–100,767,950,6–82,7
202086,866,8–102,265,649,2–82
202188,273,8–101,166,351–84,5
202288,170–103,770,554,8–87,8
202392,474,7–106,467,653,2–82,4
202490,776,3–107,170,456,5–85,5
202594,173,1–105,268,652,1–87
202691,678,6–106,968,754,7–84,2
202794,475,7–108,472,957,6–88,1
202892,675,9–106,373,253,6–89,6
202995,381,2–107,370,754,6–90,5
203096,381,5–111,771,453,4–86
203193,876,5–110,673,354,3–89,9
203210086,4–110,974,160–88,7
2033100,683,6–113,673,857,6–88,9
203498,882,4–112,377,761–94,3
2035101,883,2–115,275,857,8–92,8
203697,885,1–116,275,660,5–91,7
203710384,6–117,876,458–94,8
2038102,386,1–122,677,962,2–97,3
2039107,190,5–125,778,262,7–94,7
2040106,387,8–125,573,957,1–97,5
2041103,787,8–123,276,560,4–90,6
2042108,586,5–122,378,663,1–96,4
2043105,791–124,980,161,4–96,9
2044105,682,8–125,179,362,3–96,1
204511298,8–12882,265,9–98,5
204611395,5–127,582,260,8–98,7
2047112,293–125,783,963,8–101
2048111,893,7–129,782,667,6–99,2
2049110,384,7–125,685,366,9–101,9
2050112,495,9–127,285,368,4–104,6
2051112,397–125,684,366,5–103,5
2052110,697,4–125,986,164,4–105,4
2053113,798,2–129,984,165,5–106,1
2054115,492,5–130,984,764,8–103,4
2055115,794,8–130,287,769,1–104,2
2056115,394,2–130,588,369,2–104,6
2057115,496,7–135,68971,1–108,8
2058116,196,6–136,887,368,2–106,5
2059120,998,5–137,187,169,2–108,1
2060115,898,7–138,790,873,5–108,9
2061118,897,1–132,39274,9–111,9
206212091,6–136,487,868,3–110,2
2063118,7101,7–135,995,174,5–114,4
2064121,4103,3–135,988,969,9–113,6
2065120,2100,4–134,991,270,6–112,5
2066120,498,5–13594,275,6–115,8
2067124106,1–139,591,273,1–113,3
2068123,2105,3–138,193,573,6–114,5
2069118,8105,4–137,295,873,9–113,3
2070123104–140,89677,9–115,5
2071123,6103,8–144,393,977,5–115,9
2072124,5106,3–140,995,974,8–115,6
2073126,6104,8–144,496,277,3–119,2
2074120,9103–139,697,377,3–117
2075121,7103,1–138,194,972,5–115,4
2076124,1105,4–144,297,575,2–117,6
2077124,2105,3–143,997,773,1–119,7
2078124,7105,6–142,898,678,4–118,2
2079132107–143,697,376,8–118,8
2080128,9106,2–144,497,374,3–117,5
2081125,3108,7–144,896,974,9–120,1
2082128107,9–145,298,678,3–115,8
2083130,9108–144,7101,378,9–120,3
2084130,5110,6–14599,577,9–119,5
2085129,1108,8–141,7100,778,1–126,4
2086127,5108,9–147,6101,576,9–123,5
2087129,8106,1–148,4101,280,6–126,2
2088132,2114,9–149,4103,379–126
2089128,7113,4–148,5101,581,2–123
2090128,2111,9–151,3102,982,6–122,1
2091132,8112,5–152,1103,378,7–124,2
2092130,6108,3–152,6101,981,8–120,9
2093135,8116,2–154,4100,480,6–121,2
2094135,9116,3–150,6103,977,9–123,4
2095133112,7–149,6103,380,5–126
2096130,4108,1–151,3105,378,9–125,5
2097134,5113,5–155,4104,984–123,6
2098132,5114,9–152,3103,776,7–126,2
2099132,1115,3–145,3105,283,3–128,4
2100131,7111,2–153,1103,880,4–125,6

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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