Corea del Sur vs. Tailandia

Corea del Sur vs. Tailandia: Noches tropicales

Noches tropicales en 2014: 68,9 noches en Corea del Sur y 286,4 noches en Tailandia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tailandia, con 217,5 noches más, o 4,15 veces el de Corea del Sur.

noches al año · CMIP6

Corea del Sur vs. Tailandia: Noches tropicalesNoches tropicales en 2014: 68,9 noches en Corea del Sur y 286,4 noches en Tailandia, en la simulación mediana de los modelos climáticos CMIP6. En 2014, el valor fue mayor en Tailandia, con 217,5 noches más, o 4,15 veces el de Corea del Sur.
Corea del SurTailandiamediana 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 Corea del Sur en 96,3 noches y a Tailandia en 320,8 noches para 2100.

Año a año

noches al año · CMIP6

AñoCorea del SurTailandia
201468,9286,4
201369,7289,1
201267,7286,6
201165,3286,4
201068,3286
200965,8286,9
200863,7284,8
200764,2283,2
200664,8284,3
200565,1281,7
200466,8287,5
200363,2279,3
200263,3280
200163,4285,5
200061,7283,4
199964,2282,5
199860,7282,7
199760,4284,8
199661,2279,8
199555,2278,7
199454,8280,8
199349,2275,6
199250,7268,8
199156,9276,7
199058,8279,2
198958,7278,4
198855,6279,6
198752,6277,9
198651,4277,5
198553,1276
198450,4277,9
198346,8273,9
198254275,7
198153,9277,8
198051,6277,9
197952,6278
197856,4276
197751,8277,3
197652,8275,6
197554,6274,4
197452,7276
197350,4280,6
197251,8273,9
197149,7273,2
197050,4276
196955,2274,8
196851,7277
196757,3270,3
196652,9274,4
196552,8275,8
196452,2271,9
196357,9274,7
196253,3275,4
196158,2278,5
196055,2276,2
195954,8274,4
195856278,7
195755,8277,4
195659,1277
195555,7274,6
195454275
195355,4275,4
195257275,1
195154,7277,5
195059,8276,2
mediana de modelos CMIP6 (SSP2-4.5, vía intermedia) · 2015–2100
AñoCorea del SurTailandia
201568,656,8–82290,6272,2–305
201670,353,5–81,8287,1269,8–306,2
201770,559,5–82,9290273,8–302,8
201869,156,9–81,2292,6275,1–308,7
201974,663,1–84,4291,2272,8–306,7
20207157,6–83292,4272,2–307,8
202170,252,7–84,1294,2276,3–308,5
202272,563–81,2294,8277,2–311,9
202374,563,2–84,2296,1281,9–310,2
202473,558,6–87,1291,7275,5–307,8
202575,762,3–87,1294276,7–306,3
20267564–88,4296278–309,3
202774,163,4–88,9295,8276,3–311,1
202877,361,5–87,9297279,3–315,1
202975,463,1–86,7300,3278,7–315
203075,364,5–87,6297,7280,2–312,5
203176,763,6–87,3300,8282,8–317,1
203276,761–89,2297,2280,9–311,4
203378,860–92,7300281,9–315,8
203477,264,7–87,2300,8279–318,4
20358168,9–92,1298,6281,5–317,8
203681,964,1–95300,4279,9–316,9
203778,465,8–89,3299,8280–315,1
203878,866,9–89,4304,8286,6–319,3
203977,564,7–89,2300,9281,9–317
204080,567,4–92,7301,6284,5–315,7
204180,966,4–97,7303,1285,1–318,8
204282,469,1–95303,8290–318,3
204383,268,5–97,9302285,8–317,9
204483,169,3–91,6304,3286,3–318,8
20458170,4–92,2307,1287,7–324,2
20468668,3–95,2305,9285,2–321
204783,469,7–96,7306,6289,5–321,5
204882,769,2–95,2309,4288,9–325,7
204981,669–96,8308,1287,2–324,1
205081,569,8–93,8307,5291–321,5
205184,572,7–98,8312,8294,8–326
205283,167,8–98,5310,9291,2–323,4
205386,969,8–98,1308,3289,5–323,3
205484,773,3–97,5308,8292,8–322,3
205586,570,8–101,3308,6290,6–325,1
205685,874,5–99,8311,3294,9–326,3
205787,976,1–100,7308,5286,7–326,4
205886,275,2–99,4308291,1–325,1
205986,766,9–100,4312,7295,8–325,3
206086,371,9–101,9313,1294,6–328,6
20618974,8–99,5314,4289,5–331,1
206287,772,3–102,2311,4293,4–330,3
206386,774,6–101,2314,8296,9–327,3
206486,673,6–100,3312,5295,4–330
206591,575,3–102,2309,6293,1–329,3
206689,272,6–100,5312,1292,6–328
206790,372,7–102,6311,2289,6–329,4
206890,473,8–106,4310,8292,4–330,6
20699174,5–102,5315,5296,1–329,5
207089,774,6–107314,2292,9–330,7
207192,674,9–107,9313,8296,4–330,8
207290,976,6–103,9314,8296–329,6
207391,376,2–104316,5299,9–332,1
207491,974,6–107317,2295–333,8
207594,576,4–103,7317,2295,3–331,4
207693,477,5–105,6317,4299,8–335
207795,776,3–107,2317,5297,3–335,9
207893,576,9–110,5315,9297,1–331,6
207991,179,2–105,7318,5300,5–332,3
208092,481,7–107,1319,8297,4–337,5
208193,878–108,8317,7299,5–334,9
208296,279,9–110,1317,9294,8–333
208394,481,1–108315297,8–332,9
208491,574,4–107,3316295,5–330
20859481,4–107,4322,6300,8–334,7
208693,678,5–111,5319,4295,2–335,2
208794,480,9–113,5320,2302,2–334,7
208893,779,8–108,5321,4299,8–334,8
208994,478,9–107318,9296,4–338,1
209097,979,5–109317,6304–337,4
209195,280,6–107,7320,1299,8–336,1
20929580–106,3316,3298–336,4
209395,379,5–109,9316,1297,7–333,7
209492,279,8–111323,4301,8–337,3
209594,884–112,2322,9302,4–338,9
2096100,481–113,2319,6302,8–336,7
209797,278,6–108,8319,8299,1–336
209897,479,9–110,4320,5303,9–336
209995,879,9–109,3319,9303,1–334,4
210096,381,6–113,8320,8301,1–336,7

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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