Marruecos vs. Siria

Marruecos vs. Siria: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 59,6 noches en Marruecos y 89,6 noches en Siria, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Siria, con 30 noches más, o 1,5 veces el de Marruecos.

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noches al año · CMIP6

Marruecos vs. Siria: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 59,6 noches en Marruecos y 89,6 noches en Siria, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Siria, con 30 noches más, o 1,5 veces el de Marruecos.
MarruecosSiriamediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Siria 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 Marruecos en 103,8 noches y a Siria en 133,8 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoMarruecosSiria
201459,689,6
201360,790,8
201258,891,2
201158,489,6
201056,788,1
200958,686,2
200858,587,9
200754,885
200657,587,3
200556,985,3
200456,186,7
200354,686,7
200255,584,3
200156,485,9
200052,883,2
199953,682,1
199851,980,5
199751,280,5
199650,478,1
19954875,8
199447,976,7
199344,671,5
199240,671,3
199148,775,5
199052,579,3
198948,375,7
198848,876,2
198747,373
198643,676
198543,572,6
198443,669,6
198342,167,9
198243,772
198143,672
198042,975
197945,967,7
19784470,2
19774570,1
197640,173,4
197542,569
19744270
197343,570,7
197242,270,1
197140,770,7
197041,370,9
196940,771,3
19684268,7
196741,168,8
196640,568,8
196539,464,3
196442,566,4
196341,769,1
196243,171,5
196142,770,8
19604371,7
195943,372,7
195842,772,8
19574272,6
195643,872,2
195545,570,3
195442,368,9
195342,872,2
195243,870,8
195144,172,4
195045,168,9
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoMarruecosSiria
201562,147,1–7796,981,9–110,9
201662,747,4–77,993,581,2–108,2
201763,749–78,19782,1–109,5
201864,449,6–80,697,785,9–111
201967,950,6–82,798,983,7–111,2
202065,649,2–8298,683,7–112,6
202166,351–84,510087,1–110,7
202270,554,8–87,8101,684,9–113,2
202367,653,2–82,4101,988,3–115,3
202470,456,5–85,5102,790,7–113,8
202568,652,1–87102,988,6–114,2
202668,754,7–84,2103,389,5–116,1
202772,957,6–88,1103,886,7–116,5
202873,253,6–89,6103,589,2–116,4
202970,754,6–90,5105,694–116,3
203071,453,4–86105,991,3–119,2
203173,354,3–89,9105,190,7–116
203274,160–88,7107,893,2–119,4
203373,857,6–88,9108,796,6–119,1
203477,761–94,3107,593,9–119
203575,857,8–92,8108,596,3–118,3
203675,660,5–91,7105,793,2–118,7
203776,458–94,8109,294,8–121,9
203877,962,2–97,3111,897,8–125,5
203978,262,7–94,7112,398,9–128
204073,957,1–97,5111,898,5–127,5
204176,560,4–90,6110,799,1–124,5
204278,663,1–96,4112,996,4–126,5
204380,161,4–96,9113,199,7–127,3
204479,362,3–96,1112,599,8–128,8
204582,265,9–98,5118,4105,5–131,3
204682,260,8–98,7117,2104,7–129
204783,963,8–101114,9100,6–129,1
204882,667,6–99,2114,3101,2–130,8
204985,366,9–101,911499,3–128,9
205085,368,4–104,6116,8104,6–132,7
205184,366,5–103,5117,7105,5–129
205286,164,4–105,4116,2103,9–128,2
205384,165,5–106,1119,1105,2–131,3
205484,764,8–103,4119,7102,7–135,5
205587,769,1–104,2120,8104,3–134,2
205688,369,2–104,6119,799,9–132,9
20578971,1–108,8120,6102,3–137,1
205887,368,2–106,5120,1103,1–136,5
205987,169,2–108,1123,5107,4–137,2
206090,873,5–108,9119,6106,4–140,3
20619274,9–111,9122,8103,9–136,1
206287,868,3–110,2121,8104,3–136,5
206395,174,5–114,4122,1106,2–136,7
206488,969,9–113,6124,3108,4–136,6
206591,270,6–112,5123,7108,9–138,7
206694,275,6–115,8122,1104,4–136,2
206791,273,1–113,3126111,1–142,7
206893,573,6–114,5126,8112,1–140,3
206995,873,9–113,3123107,9–137,3
20709677,9–115,5126,5110,3–139,4
207193,977,5–115,9126109,5–142,8
207295,974,8–115,6128111,8–141,9
207396,277,3–119,2127,6108–143,7
207497,377,3–117124,2107–139,7
207594,972,5–115,4124,7109,2–140,6
207697,575,2–117,6126,6109,8–140,8
207797,773,1–119,7127,5109–143,3
207898,678,4–118,2127,2113,3–141,8
207997,376,8–118,8132,9116–146,9
208097,374,3–117,5129111,8–144,3
208196,974,9–120,1127,6112,5–145,6
208298,678,3–115,8129,1111,3–143,8
2083101,378,9–120,3133,2110,3–144,1
208499,577,9–119,5132,2111–145,1
2085100,778,1–126,4130,9112,7–143,3
2086101,576,9–123,5130,9112,6–146,5
2087101,280,6–126,2129,6109,8–148,7
2088103,379–126132,5116,9–146,5
2089101,581,2–123130,4115,3–148,4
2090102,982,6–122,1128,9115–145,8
2091103,378,7–124,2133,4116–150,3
2092101,981,8–120,9131,6115,3–149
2093100,480,6–121,2135119,8–151
2094103,977,9–123,4134118–148,5
2095103,380,5–126134,3117,3–148,9
2096105,378,9–125,5131,5113,7–148,7
2097104,984–123,6136,2112,7–154,1
2098103,776,7–126,2131,5115,2–152,2
2099105,283,3–128,4132,8116–145,1
2100103,880,4–125,6133,8113,2–152,2

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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