Nepal vs. Sri Lanka

Nepal vs. Sri Lanka: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 65,9 noches en Nepal y 337,9 noches en Sri Lanka, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Sri Lanka, con 272 noches más, o 5,13 veces el de Nepal.

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noches al año · CMIP6

Nepal vs. Sri Lanka: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 65,9 noches en Nepal y 337,9 noches en Sri Lanka, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Sri Lanka, con 272 noches más, o 5,13 veces el de Nepal.
NepalSri Lankamediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia)percentil 10–90 de los modelos

Lo que dicen las cifras

  • Sri Lanka 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 Nepal en 89,9 noches y a Sri Lanka en 356,1 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoNepalSri Lanka
201465,9337,9
201366,5338,4
201266336,9
201164,7336,8
201065,7336,2
200963,8337,2
200864,1335,4
200764,3333,4
200664,4335,8
200564,4335,4
200464,2336
200364,2334,5
200265335,5
200163,6335
200063,4332,9
199963,3332,1
199861,8334,3
199762,3330,9
199660,9331,1
199560,7331,2
199459,8328,8
199359,6326,3
199257,3324,5
199162331,7
199062,1332,5
198961330,1
198859,8330,7
198760,2329,7
198659,9329,1
198559,2328
198459,4328,3
198357,4324
198260,2328
198159,9330,5
198060,3328,6
197959,2328,3
197858,8326,9
197759,3328,8
197658,8325,9
197558,3325,6
197459,8326,3
197359,2326,9
197257,9325,1
197158,9326,9
197058,1324,4
196957,9324,5
196857,6323,2
196757,3322,4
196658,8324,6
196557,3324,1
196457,3324,6
196358,1322,6
196258,8327,7
196159,1326,8
196059,8326,4
195960,2326,1
195859,1327,2
195759,3325,5
195659,1324,6
195558,2326,1
195459,3324,6
195358,7324,4
195259325,9
195159,3326,3
195059,1328,4
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoNepalSri Lanka
201566,560–73,8339,4328,1–347,4
201666,358,3–73,6339326,4–346,7
201766,758,6–73,6339,5327,6–346,8
201865,658,9–73,3340,4328,3–347
201966,358–74,3340,4328,1–346,4
202068,360,6–75,9341,6331,3–348,4
202167,959,6–75,8341,5327,8–347,3
202268,661–75,3340,6329,7–347,9
202369,361,6–76,2342,4331–349,4
20247063–78,7343,6332,7–349,8
202568,660,3–78,1342,3331–348,4
202669,859,8–78,5341,7328,8–350,2
202769,761–78,1344334,3–351,2
202870,562,6–78344,3334,6–350,5
202970,461,7–80,6344333,2–350
20307061,3–78,5345,4334,7–351,4
203171,262,8–78,6344,1331,4–351,1
203272,163,9–81,1344,5332,2–352,3
203371,264,8–78346,1333,6–351,7
203471,663,8–80,2346,2334,9–352,2
203572,664,3–83345,6337,6–353
203671,965–80,3347,3335,8–353,1
203774,165,9–84,2347332,5–352,5
203874,167–83,3348338,7–353,5
203973,565,2–82,5347,7338,1–352,8
204073,865,9–83,3347,7337,4–353,8
204175,368,2–83,4347,8336,6–353,4
204275,667,7–84,9347,4336,7–353,8
204375,566,3–85348,1337,1–353,8
204476,467,5–85,4347,5338,5–354,6
204576,567,9–85,2348,5339,9–354,9
204676,966,8–86350339–355,4
204777,766,9–86,2350,1339,2–355,3
204878,367,8–88350,9339,3–356,1
204978,568,6–87,8351,7340,7–355,9
205079,367,8–90350,2339,4–356,3
20517970,1–88,5350,4340,3–356,3
205279,570,4–88,6351,5341,3–356,8
205379,170,1–88,4350,6341,6–356,1
205479,168,9–89351,2339,9–357,3
205580,571,8–89,3351,2342,2–356,7
205679,771,5–89,6352,4341–358,2
205780,671,9–89,8352,2341–357
205880,771–91,5351,2340,8–358,1
205980,770,6–93,7352,4343–357,5
206082,472,9–91,7354342,7–358,8
206180,871,4–90,4351,9340,9–357,2
206282,172–93,2352,6341,4–358,1
206382,271,5–92,1353341,7–358,6
206482,872,6–92353,4342,5–358,9
206582,672,2–93,3353,2343,7–357,9
206683,772,4–94,2353,9342,3–358,5
206782,771,9–93,3352,9342,4–358,9
206884,772,4–95,1353,4343–359,6
20698573–94,3354344,3–359,1
207083,273,2–92,7354,3342,8–358,6
207183,872,9–93,9353,5343,4–359,4
207285,274,6–95,4354,7345,5–359,2
207385,875,3–96,4353,6343,3–359
207484,474,5–95,8354,1345–359,7
20758574,2–95,4354,7344,7–359,5
207685,974,8–95354,7341,4–360,4
207786,775,4–97,4354,9343,5–359,9
207885,775,7–96,6353,6342,5–359,6
207985,973,7–96354,2343,4–360
208087,576,4–97,7354,8343–361,4
208187,577,2–98,1355,4345,4–360,3
208286,877,3–98,8355,3345–359,4
20838876,6–99,5355,7344,3–360,1
208488,377,6–99,6355,9346,4–361,2
208587,876,3–100,8354,7345,1–360,5
208687,975,2–100,2356344,9–360,4
208787,476,2–98,9355,2344,8–360,4
208887,375,6–99,2355,7345–361,9
20898776,2–100,1356346,1–360,1
209087,977,5–99355,6345,5–360,8
209188,877,6–101,7356,2343,4–360,7
209288,477,7–101,1356,2345,3–361,5
209388,776,8–99,9355,8343,7–360,9
209488,677,6–99,5356344,9–360,6
209589,478,8–99,7357,1345,9–361
209689,178,6–101,7356,2346,8–362,3
209787,976,6–99,4356,6344,6–360,4
209889,678,1–100,1356,8344,4–361,1
209989,778,5–100,7355,9344,9–361,1
210089,980–100356,1346,8–360,4

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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