Argentina vs. Indonésia

Argentina vs. Indonésia: Noites tropicais

Noites tropicais em 2014: Argentina, 42,6 noites; Indonésia, 306,5 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Indonésia, com diferença de 263,9 noites, ou 7,19 vezes o do outro país (Argentina).

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noites por ano · CMIP6

Argentina vs. Indonésia: Noites tropicaisNoites tropicais em 2014: Argentina, 42,6 noites; Indonésia, 306,5 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Indonésia, com diferença de 263,9 noites, ou 7,19 vezes o do outro país (Argentina).
ArgentinaIndonésiamediana 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: Indonésia.
  • Cenário para 2100, segundo a mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio): Argentina, 65,2 noites; Indonésia, 334,7 noites.

Ano a ano

noites por ano · CMIP6

AnoArgentinaIndonésia
201442,6306,5
201341,8306,4
201241306,3
201141,5304,6
201040,8305,6
200941,6303,9
200841,4303,4
200739,6302,8
200639,3302,8
200540,1303,1
200440,6303,8
200338,7301,9
200240,2301,5
200139,5302,5
200039,5300,9
199938,4300,4
199838,8299,1
199738,5297,9
199637296,9
199535,7296,7
199434,7294,6
199334,3291,6
199233,4288,5
199136,8297,5
199036298,6
198937296
198836,9296,5
198736,1295,6
198636,4295,8
198536292,8
198434,7293,4
198335,2290,1
198235,7294,4
198137,3294,8
198036,3294,5
197937,5294,1
197835,7292,4
197735,1293,4
197635,7290,8
197534,8290,7
197435,4291,5
197334,1293
197235,5290,7
197134,7291,2
197034,9288,9
196933,4290,4
196834,6289,1
196733288,4
196634,3290,5
196532,2288,1
196430,3286,2
196332286,4
196235,2291,2
196135,6292,9
196035,6292,8
195934,5291,9
195833,3293,3
195735,7290,8
195635291,5
195534,4292,4
195433,6290
195335,8291,4
195234,4291,7
195135,4291,7
195033,9291,8
mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio) · 2015–2100
AnoArgentinaIndonésia
201544,433,5–53,4308295,7–315,1
201643,532,4–53,4307,5296,9–315,6
201742,834,2–52,6308,4295,5–315,6
201842,632,7–52,6308,9296,4–316,6
201943,633,4–53,1309,9297,8–316,7
202045,735,5–57,2310,9299–318,6
202145,634,3–56,4310,4298,7–316,4
202244,633,3–56,4311,4300–319,6
202344,934,9–53,9311,4300,1–320,6
202445,834,2–57,5313,2302–321,2
202546,536–58,1312300,2–321,9
202647,936,7–57312,6299,9–322,8
202746,434,5–56,3312,7301–321,6
202846,133,5–58,5313,8302,4–321,9
202948,336–58,8315,5303,9–324,1
203047,835,4–60,3314,2303,1–322,6
203146,935,5–58,7314,4301,6–321,9
20324837,9–59,7316,9304,8–325,8
203347,436,7–57,6316,6305,4–323,3
203447,837,8–58,9315,4303,9–323,9
203547,339–59316,3305,6–327,9
203648,939,2–58,4317,7305,2–326,2
20375141,2–60,9318,1306,6–325,2
203848,737,9–59,7319,3307,6–326,7
203948,839,1–58,4319,4307,7–326,7
204050,440,4–62,3318,5306,5–329
204150,740,4–61,7320,2308,3–328
20425037,3–61,1320308,7–329,2
204350,340,5–61318,6306,6–327,8
20445240–65321309–329,6
204552,441,3–65,6320,8308,6–329,8
204651,941,2–62,7322,8308,8–331
204751,542–64323,2308,8–333
204854,542,6–65322,3310,5–332,3
204953,942,8–64,9323,8311,6–334,1
205052,543,6–62,4323,3310,3–333,5
205155,743,3–67,4323,6311,2–334,4
205255,642,2–67325,1311,7–334,7
205355,342,6–67,6323,9310,9–333,8
205454,743–66,7324,4311,9–335,4
205555,942,3–67,2325,3312,6–335
205657,642,8–68,6325,9312,4–337,2
205756,842,3–68,7326,9311,9–335,2
205854,841,5–68,1326,4313–336,3
205957,844,9–70,3326,4313,9–337,8
206056,943,4–67,9329,5314,9–338,2
206156,542,3–70,6327,9313,6–336,9
206257,345,8–68,5327,6312,4–339,1
206358,244,6–70,2327,6313,9–339,4
206458,845,8–71,5328,8314,4–338,6
206558,746–71,1327,6314,3–337,9
206659,947–68,9328,6314,7–338,5
206758,944,8–71,5328,8314,3–338
206857,844,3–70,3329,8314,4–339,9
206959,445,4–70,5329,5315,5–339,3
207061,348,2–74,3328,6315,1–338,8
207160,148,7–73,2331,4315,5–340,4
207260,146,7–73,7330,3315,9–339,4
207360,847,6–73,5331,4317,7–341
207460,447,6–73,7329,9316,8–341,1
207561,347,9–73,9330,5315,2–340,2
207661,146,8–75,8331,5316,2–341,2
207760,647,1–73,1332315,9–341,8
207863,449,4–75,6331,4318,2–340,9
207959,948,7–73331,5316,6–341,5
20806348,1–75,5332,4317,4–343,2
208161,448,7–73,5332,3318,4–341,8
208261,747,7–75332,8317,8–340,4
208362,148,2–75,6333,1318,7–342,6
208462,950,3–76333317,8–342,7
20856246,9–76,4332,6318,1–342,7
208662,749,4–76,4333,1318,9–342,3
208761,847,9–74,9332,6318–343,2
208864,450,8–77,5334,5319,5–343,1
208962,749,3–76,3333,6319–342,6
209064,152,5–77,1333,3319,6–343,3
209164,451,7–78,3334,5318,2–343,9
209265,650,8–78,3335,1319,7–343,6
209362,749,7–76,8333,9320–344,9
209463,950,1–78,5335,6320,4–342,8
209562,948,8–77,9335,4319,7–343
209664,749,4–78,9334,3319,4–346,1
209764,552,4–80,1334,2319,5–343,3
209865,652,7–78,7334,9319,4–343,4
209965,249,3–80,2334,4319,4–344,6
210065,250–81,7334,7318,7–343,3

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. Indonésia

Saúde

Pessoas

Economia

Educação

Política

Conflito

Militar

Clima

Tecnologia e meio ambiente