Argentina vs. Índia

Argentina vs. Índia: Noites tropicais

Noites tropicais em 2014: Argentina, 42,6 noites; Índia, 215,5 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Índia, com diferença de 172,9 noites, ou 5,05 vezes o do outro país (Argentina).

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noites por ano · CMIP6

Argentina vs. Índia: Noites tropicaisNoites tropicais em 2014: Argentina, 42,6 noites; Índia, 215,5 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Índia, com diferença de 172,9 noites, ou 5,05 vezes o do outro país (Argentina).
ArgentinaÍndiamediana 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: Índia.
  • Cenário para 2100, segundo a mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio): Argentina, 65,2 noites; Índia, 250,4 noites.

Ano a ano

noites por ano · CMIP6

AnoArgentinaÍndia
201442,6215,5
201341,8216
201241217,4
201141,5215,5
201040,8215,2
200941,6213,7
200841,4213,7
200739,6213,3
200639,3212,5
200540,1212,9
200440,6214,9
200338,7212,1
200240,2213
200139,5212,2
200039,5210,8
199938,4211,9
199838,8210,3
199738,5209,5
199637207
199535,7208,8
199434,7207,1
199334,3206
199233,4203,5
199136,8208
199036209,9
198937208
198836,9207,3
198736,1207,2
198636,4207,2
198536205,9
198434,7206,7
198335,2203,3
198235,7205,7
198137,3208,4
198036,3205,3
197937,5205,5
197835,7204,1
197735,1205,9
197635,7204,6
197534,8202,6
197435,4205,3
197334,1205,6
197235,5203,8
197134,7203,6
197034,9202,6
196933,4203,6
196834,6201,7
196733201,6
196634,3203,9
196532,2202,4
196430,3201,2
196332201,8
196235,2203,8
196135,6206,3
196035,6206
195934,5206,1
195833,3204
195735,7206,5
195635204
195534,4203,2
195433,6206
195335,8204
195234,4204,4
195135,4204,3
195033,9206,3
mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio) · 2015–2100
AnoArgentinaÍndia
201544,433,5–53,4216,9202,1–228,4
201643,532,4–53,4215202,5–227,6
201742,834,2–52,6216,2202,1–228,5
201842,632,7–52,6218,3204,5–231,4
201943,633,4–53,1217,4202,3–230,4
202045,735,5–57,2217,6203,1–232
202145,634,3–56,4219,7204,5–233,2
202244,633,3–56,4220,5205,8–233
202344,934,9–53,9220,4206,4–233,7
202445,834,2–57,5222,6208,1–236,3
202546,536–58,1219,7202,7–236,2
202647,936,7–57220,2204,2–236,8
202746,434,5–56,3223,6207,1–239
202846,133,5–58,5222,1205,1–235,7
202948,336–58,8225,4210–240,3
203047,835,4–60,3222,7207,3–235,6
203146,935,5–58,7223,8207,1–237,8
20324837,9–59,7225,9210–240,5
203347,436,7–57,6223,8209,3–235,4
203447,837,8–58,9225,8210–242,7
203547,339–59224,9210,6–240,9
203648,939,2–58,4224,2210,4–240,3
20375141,2–60,9228,3213,6–242,6
203848,737,9–59,7228,1212,6–241,4
203948,839,1–58,4227,4211,9–242,8
204050,440,4–62,3227212,2–242
204150,740,4–61,7227,1210,7–240,5
20425037,3–61,1229,1214,8–244,2
204350,340,5–61228,9214,5–244
20445240–65229,7214,7–244,2
204552,441,3–65,6231,2216,6–246,1
204651,941,2–62,7232,6216,2–248,6
204751,542–64232,4215,5–250
204854,542,6–65235,6218,5–254,3
204953,942,8–64,9235,3218,3–249,9
205052,543,6–62,4233,5216,6–253,4
205155,743,3–67,4234,9218,6–249,9
205255,642,2–67234219,4–249,3
205355,342,6–67,6234,9219,5–252,5
205454,743–66,7237,2219,4–253,1
205555,942,3–67,2237,2220,7–256,6
205657,642,8–68,6238,8221,2–254,9
205756,842,3–68,7235,7218,5–253,8
205854,841,5–68,1238,8222,8–254,1
205957,844,9–70,3241,1224,9–256,2
206056,943,4–67,9240,9225,6–255,6
206156,542,3–70,6237,9220,6–253,7
206257,345,8–68,5239,9221,2–259,7
206358,244,6–70,2239,9222,3–256,1
206458,845,8–71,5240223,8–256,3
206558,746–71,1240,9222,9–257,3
206659,947–68,9241,5224,1–258,6
206758,944,8–71,5241,6224,8–257,9
206857,844,3–70,3242,3224,6–262,1
206959,445,4–70,5242,8225,4–259,1
207061,348,2–74,3240,1225,3–257,1
207160,148,7–73,2241,8223,7–260,2
207260,146,7–73,7242,6225,4–259,2
207360,847,6–73,5243,8228–259,3
207460,447,6–73,7241,6226,9–258,4
207561,347,9–73,9243,5226,4–258,2
207661,146,8–75,8243,2224,6–259,9
207760,647,1–73,1243,7226,6–264,6
207863,449,4–75,6246,7230,1–261,5
207959,948,7–73244,9226,4–261,3
20806348,1–75,5246,7227–263,7
208161,448,7–73,5247,5230,4–264,8
208261,747,7–75244,6227,9–262,3
208362,148,2–75,6247,5227,8–265,1
208462,950,3–76247,3228,3–266,8
20856246,9–76,4246,5227,5–267,1
208662,749,4–76,4245,6227,7–266,5
208761,847,9–74,9245,5226,7–266,2
208864,450,8–77,5247229,4–266,9
208962,749,3–76,3248,1230–266,3
209064,152,5–77,1249228,9–266,4
209164,451,7–78,3248,9230–266,5
209265,650,8–78,3249,8232,3–267,8
209362,749,7–76,8248,1229–266,5
209463,950,1–78,5249,1230,6–268,4
209562,948,8–77,9251233,2–270
209664,749,4–78,9247,8231,4–269,3
209764,552,4–80,1251,1231,4–268
209865,652,7–78,7252,3230,8–268,3
209965,249,3–80,2248,7230,1–268,3
210065,250–81,7250,4232,9–266,7

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. Índia

Saúde

Pessoas

Economia

Educação

Política

Conflito

Militar

Clima

Tecnologia e meio ambiente