Argentina vs. Bangladesh

Argentina vs. Bangladesh: Noites tropicais

Noites tropicais em 2014: Argentina, 42,6 noites; Bangladesh, 239,9 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Bangladesh, com diferença de 197,3 noites, ou 5,63 vezes o do outro país (Argentina).

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noites por ano · CMIP6

Argentina vs. Bangladesh: Noites tropicaisNoites tropicais em 2014: Argentina, 42,6 noites; Bangladesh, 239,9 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Bangladesh, com diferença de 197,3 noites, ou 5,63 vezes o do outro país (Argentina).
ArgentinaBangladeshmediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio)percentil 10–90 dos modelos

O que os números dizem

  • Mais alto em todos os anos com dados de ambos desde 1950: Bangladesh.
  • Cenário para 2100, segundo a mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio): Argentina, 65,2 noites; Bangladesh, 269,8 noites.

Ano a ano

noites por ano · CMIP6

AnoArgentinaBangladesh
201442,6239,9
201341,8239
201241240,4
201141,5240,5
201040,8241
200941,6238,6
200841,4236,7
200739,6236,9
200639,3238,9
200540,1238,2
200440,6238,7
200338,7236,5
200240,2237,6
200139,5237,2
200039,5239,3
199938,4236,6
199838,8235,5
199738,5235,5
199637235,5
199535,7234,8
199434,7233,6
199334,3232,2
199233,4228
199136,8233,4
199036234,6
198937235,7
198836,9235,1
198736,1236,4
198636,4233,8
198536233,6
198434,7236
198335,2230
198235,7232,3
198137,3235,9
198036,3233,4
197937,5234,5
197835,7231,8
197735,1232,3
197635,7232
197534,8231,3
197435,4232,9
197334,1232,1
197235,5234,3
197134,7233,1
197034,9232,5
196933,4231,1
196834,6229,7
196733231,6
196634,3232,6
196532,2232,5
196430,3229,3
196332233,8
196235,2231,9
196135,6236,2
196035,6232,5
195934,5234,7
195833,3233,5
195735,7232,5
195635234,3
195534,4230,2
195433,6232,9
195335,8234
195234,4230,3
195135,4233,5
195033,9233,9
mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio) · 2015–2100
AnoArgentinaBangladesh
201544,433,5–53,4241,2227–252,4
201643,532,4–53,4237,9226,6–249,3
201742,834,2–52,6239,8227,5–249,4
201842,632,7–52,6242,6227–255
201943,633,4–53,1241,2228,5–251,9
202045,735,5–57,2242,6229,3–254,4
202145,634,3–56,4244,3230,4–254,4
202244,633,3–56,4243,8231,5–254,2
202344,934,9–53,9243,5229,2–254,5
202445,834,2–57,5245,7231,4–257,1
202546,536–58,1242,5229,4–253,9
202647,936,7–57243,9227,9–258,1
202746,434,5–56,3247,1232,8–259,3
202846,133,5–58,5244,2232,2–254,4
202948,336–58,8247,3232,7–261,5
203047,835,4–60,3243,9232,3–255,2
203146,935,5–58,7245,1232,9–262,3
20324837,9–59,7247,6236,6–257,8
203347,436,7–57,6245,3231,7–256,6
203447,837,8–58,9246,3233,2–260,4
203547,339–59246,4234,1–260,9
203648,939,2–58,4246,2228,6–260,4
20375141,2–60,9247,7235,4–260,2
203848,737,9–59,7249232,1–261
203948,839,1–58,4250234,4–262,7
204050,440,4–62,3248,9235,5–260,5
204150,740,4–61,7248,3235,6–261,9
20425037,3–61,1252,5237,8–265,3
204350,340,5–61250,8234,7–263,4
20445240–65251,8239,1–265,2
204552,441,3–65,6250,3239,1–265,6
204651,941,2–62,7252,7238,9–267,8
204751,542–64253,9239,4–267,1
204854,542,6–65254,4242,7–270,5
204953,942,8–64,9253,7241,5–266,4
205052,543,6–62,4254,6242,5–269,2
205155,743,3–67,4254,7242,7–270,1
205255,642,2–67252,3240,2–264,6
205355,342,6–67,6256,9244–272,4
205454,743–66,7255,9243,5–269,4
205555,942,3–67,2255,2243,8–273,6
205657,642,8–68,6259,1243,6–274,7
205756,842,3–68,7257,5243,8–273,7
205854,841,5–68,1257,4245,6–274,2
205957,844,9–70,3258,3246,4–271,8
206056,943,4–67,9259,2246,1–272,6
206156,542,3–70,6257,7244,8–270,1
206257,345,8–68,5260,4246,4–274,2
206358,244,6–70,2259,9241,3–272,7
206458,845,8–71,5260,2245,9–273,1
206558,746–71,1259,8244,1–274,7
206659,947–68,9260246,6–274,6
206758,944,8–71,5261,4246,4–272,3
206857,844,3–70,3260,1245,8–274,8
206959,445,4–70,5263,3249,8–276,6
207061,348,2–74,3259,6245,8–272,6
207160,148,7–73,2262,2248,7–283,4
207260,146,7–73,7259,8248,6–276
207360,847,6–73,5264,1246,6–277,2
207460,447,6–73,7262,6248,3–276,6
207561,347,9–73,9263,6248,5–277,7
207661,146,8–75,8261,6251–276,9
207760,647,1–73,1264251,1–279,8
207863,449,4–75,6265251,6–281,6
207959,948,7–73263,8248,5–277,2
20806348,1–75,5266,8251,9–280,3
208161,448,7–73,5266,5250,7–279,9
208261,747,7–75264249,6–277,3
208362,148,2–75,6266,6251,8–282,8
208462,950,3–76264,8253,1–284,2
20856246,9–76,4265,4251,2–283,4
208662,749,4–76,4268,2252,8–285,3
208761,847,9–74,9265,7251,3–280,8
208864,450,8–77,5267,2252,6–284,4
208962,749,3–76,3267,1252,5–286,7
209064,152,5–77,1267,9254,9–283,4
209164,451,7–78,3267,7254,5–282,2
209265,650,8–78,3268,8253,6–281,7
209362,749,7–76,8268,1251,7–287
209463,950,1–78,5267,4251,3–287,4
209562,948,8–77,9270,8253,7–284,9
209664,749,4–78,9267,9250,5–285,8
209764,552,4–80,1269,3254,9–287,3
209865,652,7–78,7268,8252,4–284,9
209965,249,3–80,2269253–282,3
210065,250–81,7269,8254,8–284,9

Cada país separadamente

Bom saber

  • Noites no ano em que a temperatura fica acima de 20 °C, em média no país.
  • Fonte: World Bank Climate Change Knowledge Portal, CMIP6 multi-model median.
  • Linha tracejada: mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio), um cenário e não uma previsão; a faixa mostra o percentil 10–90 dos modelos.
  • Os valores de modelos climáticos são a mediana dos modelos CMIP6, rodados com as emissões passadas até 2014 e, depois, com o SSP2-4.5, uma trajetória intermediária: não são medições.

Como as camadas funcionam, de onde vêm os dados e o que elas não conseguem dizer: Os países ao longo do tempo

Argentina vs. Bangladesh

Saúde

Pessoas

Economia

Educação

Política

Conflito

Militar

Clima

Tecnologia e meio ambiente