Argentina vs. Mianmar (Birmânia): Noites tropicais

Noites tropicais em 2014: Argentina, 42,6 noites; Mianmar (Birmânia), 201,9 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Mianmar (Birmânia), com diferença de 159,3 noites, ou 4,73 vezes o do outro país (Argentina).

Veja a mudança no mapa

noites por ano · CMIP6

ArgentinaMianmar (Birmânia)mediana 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: Mianmar (Birmânia).
Cenário para 2100, segundo a mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio): Argentina, 65,2 noites; Mianmar (Birmânia), 244,5 noites.

Ano a ano

noites por ano · CMIP6

Ano	Argentina	Mianmar (Birmânia)
2014	42,6	201,9
2013	41,8	203,1
2012	41	201,1
2011	41,5	200,9
2010	40,8	202,1
2009	41,6	199
2008	41,4	198,1
2007	39,6	196,8
2006	39,3	198,2
2005	40,1	196,7
2004	40,6	200,3
2003	38,7	195,3
2002	40,2	196,6
2001	39,5	199
2000	39,5	197,2
1999	38,4	196,4
1998	38,8	194,7
1997	38,5	194,4
1996	37	191,4
1995	35,7	189,9
1994	34,7	188,8
1993	34,3	185
1992	33,4	180,5
1991	36,8	191,7
1990	36	191,5
1989	37	190,3
1988	36,9	190,7
1987	36,1	190,8
1986	36,4	189,7
1985	36	187,4
1984	34,7	189,1
1983	35,2	182,3
1982	35,7	186,7
1981	37,3	188,4
1980	36,3	189
1979	37,5	189,8
1978	35,7	186,8
1977	35,1	187,4
1976	35,7	185,8
1975	34,8	183,6
1974	35,4	185,5
1973	34,1	187,5
1972	35,5	184,8
1971	34,7	185,2
1970	34,9	184,9
1969	33,4	184,3
1968	34,6	183,7
1967	33	182,3
1966	34,3	186,2
1965	32,2	182,9
1964	30,3	180,6
1963	32	183,1
1962	35,2	187,3
1961	35,6	188,7
1960	35,6	187,1
1959	34,5	186,5
1958	33,3	187,1
1957	35,7	186,2
1956	35	187,9
1955	34,4	185,9
1954	33,6	185,7
1953	35,8	185
1952	34,4	186,1
1951	35,4	187,1
1950	33,9	186,9

mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio) · 2015–2100

Ano	Argentina	Mianmar (Birmânia)
2015	44,433,5–53,4	205,2186,4–218,9
2016	43,532,4–53,4	202,8186,2–218,8
2017	42,834,2–52,6	203,4187,3–218,3
2018	42,632,7–52,6	205,5190,9–219,9
2019	43,633,4–53,1	205,2186,7–222,2
2020	45,735,5–57,2	208,2188,5–223,5
2021	45,634,3–56,4	208,9191,2–224,1
2022	44,633,3–56,4	209,9192,7–224,9
2023	44,934,9–53,9	210,6195,4–226,3
2024	45,834,2–57,5	210,4193,8–226,6
2025	46,536–58,1	209,9190,3–225,2
2026	47,936,7–57	212,2194,3–229,2
2027	46,434,5–56,3	212195,6–228,6
2028	46,133,5–58,5	213195,7–227,2
2029	48,336–58,8	215,3193,9–231,9
2030	47,835,4–60,3	212,2194,9–228
2031	46,935,5–58,7	214,3197,2–230,8
2032	4837,9–59,7	215199,3–229,6
2033	47,436,7–57,6	215,5198,5–230,1
2034	47,837,8–58,9	214,9198,4–233,5
2035	47,339–59	214,9199,2–236,8
2036	48,939,2–58,4	216198,7–234,5
2037	5141,2–60,9	217,2199,6–233,5
2038	48,737,9–59,7	220,7204,8–235,1
2039	48,839,1–58,4	219,7202,4–234,3
2040	50,440,4–62,3	219,2202,9–235
2041	50,740,4–61,7	220,7203,9–237,7
2042	5037,3–61,1	221,8206,1–237,2
2043	50,340,5–61	219,5201,2–237,1
2044	5240–65	221,4201,6–239,6
2045	52,441,3–65,6	223,7204,8–241,5
2046	51,941,2–62,7	223,2203,2–240,2
2047	51,542–64	224,3204,8–241,1
2048	54,542,6–65	226,4207,7–243,8
2049	53,942,8–64,9	226,5205,6–242,8
2050	52,543,6–62,4	227209,3–243,5
2051	55,743,3–67,4	229,6212,4–246,4
2052	55,642,2–67	227,2208,6–244,2
2053	55,342,6–67,6	227,9208,7–247,7
2054	54,743–66,7	227,9209,6–244,8
2055	55,942,3–67,2	229,1209,8–247,5
2056	57,642,8–68,6	231,8210,4–252,1
2057	56,842,3–68,7	228,6208–249
2058	54,841,5–68,1	228,9208,8–249
2059	57,844,9–70,3	230,7212,1–247,5
2060	56,943,4–67,9	234,7211,1–251,5
2061	56,542,3–70,6	231,9213–247,7
2062	57,345,8–68,5	233,6209,9–252,8
2063	58,244,6–70,2	233215,4–250,5
2064	58,845,8–71,5	233,2214,4–251,3
2065	58,746–71,1	230,7210,4–250,7
2066	59,947–68,9	233,5214,3–251,2
2067	58,944,8–71,5	233211,5–253,3
2068	57,844,3–70,3	233,1212,4–253,7
2069	59,445,4–70,5	236,1214,6–253,4
2070	61,348,2–74,3	235,9218,1–253,4
2071	60,148,7–73,2	235,1213,5–259,6
2072	60,146,7–73,7	234,6216,1–252,6
2073	60,847,6–73,5	237,2219,3–257,2
2074	60,447,6–73,7	236,4215,7–254,5
2075	61,347,9–73,9	236,7214,4–255,9
2076	61,146,8–75,8	237,7216–257
2077	60,647,1–73,1	237,5219–258,7
2078	63,449,4–75,6	238,5217,3–257,8
2079	59,948,7–73	238,5219,2–257,2
2080	6348,1–75,5	240,5218,8–258,3
2081	61,448,7–73,5	240219,7–260,9
2082	61,747,7–75	239,4217,1–258,8
2083	62,148,2–75,6	239,1220,5–259,2
2084	62,950,3–76	241,3218,9–260,6
2085	6246,9–76,4	241,7218,8–260,7
2086	62,749,4–76,4	241,7217,4–262,7
2087	61,847,9–74,9	241,4220,5–260,9
2088	64,450,8–77,5	241,8222,3–261,5
2089	62,749,3–76,3	240,7221,2–262,6
2090	64,152,5–77,1	241,3224,4–260,9
2091	64,451,7–78,3	242,6220,3–262,5
2092	65,650,8–78,3	241,9221,6–263,3
2093	62,749,7–76,8	242,1220,2–260
2094	63,950,1–78,5	242,5222,5–261,9
2095	62,948,8–77,9	244,9224–264,4
2096	64,749,4–78,9	243,9221,1–266,5
2097	64,552,4–80,1	243,6219,6–264,2
2098	65,652,7–78,7	243,6222,5–263,9
2099	65,249,3–80,2	244,7221,8–263,5
2100	65,250–81,7	244,5223,2–261,8

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