Argentina vs. Tanzânia

Argentina vs. Tanzânia: Noites tropicais

Noites tropicais em 2014: Argentina, 42,6 noites; Tanzânia, 106,3 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Tanzânia, com diferença de 63,7 noites, ou 2,49 vezes o do outro país (Argentina).

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noites por ano · CMIP6

Argentina vs. Tanzânia: Noites tropicaisNoites tropicais em 2014: Argentina, 42,6 noites; Tanzânia, 106,3 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Tanzânia, com diferença de 63,7 noites, ou 2,49 vezes o do outro país (Argentina).
ArgentinaTanzâniamediana 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: Tanzânia.
  • Cenário para 2100, segundo a mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio): Argentina, 65,2 noites; Tanzânia, 208 noites.

Ano a ano

noites por ano · CMIP6

AnoArgentinaTanzânia
201442,6106,3
201341,8105,5
201241108,4
201141,5109
201040,8103,9
200941,6101,1
200841,4100,3
200739,699,5
200639,3100,4
200540,198,7
200440,6100,4
200338,799,6
200240,298,4
200139,5101,5
200039,594,9
199938,494,2
199838,896,8
199738,593,5
19963789,6
199535,788,5
199434,785,4
199334,381,2
199233,480,1
199136,889,6
19903691,1
19893789,1
198836,987,6
198736,188,5
198636,489,4
19853683
198434,783,1
198335,282,1
198235,784,8
198137,388
198036,385
197937,585,5
197835,782,9
197735,184,1
197635,781
197534,880,8
197435,482,2
197334,183,6
197235,581,4
197134,780,7
197034,981,8
196933,479,5
196834,679,1
19673377,5
196634,378,1
196532,278
196430,373,8
19633273,1
196235,281,1
196135,682,6
196035,683,9
195934,581,4
195833,382,1
195735,780,9
19563580
195534,481,6
195433,681,4
195335,880,6
195234,481,4
195135,482,1
195033,980,7
mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio) · 2015–2100
AnoArgentinaTanzânia
201544,433,5–53,4114,895,2–137,4
201643,532,4–53,4108,391,6–125,6
201742,834,2–52,6114,893,6–137,8
201842,632,7–52,6116,497,4–137,1
201943,633,4–53,1113,495,2–133,2
202045,735,5–57,2119,396,2–143,5
202145,634,3–56,4119,5100,9–147,1
202244,633,3–56,4124,4105,3–147,4
202344,934,9–53,9122,1102,1–147,8
202445,834,2–57,5126,2100–150,1
202546,536–58,1124,6100,9–154
202647,936,7–57126,999,1–155,6
202746,434,5–56,3128102,9–147,7
202846,133,5–58,5129,9106,4–152,1
202948,336–58,8134,1111–156,5
203047,835,4–60,3129,4106,4–151,1
203146,935,5–58,7136,4115,9–158,4
20324837,9–59,7135,1114–166,8
203347,436,7–57,6135,2110,9–161,9
203447,837,8–58,9134,7112,5–166,3
203547,339–59140,2114,6–165
203648,939,2–58,4137,8113,3–165,5
20375141,2–60,9142,9121,5–168,9
203848,737,9–59,7147,9124,3–169,3
203948,839,1–58,4144,3117,6–171,3
204050,440,4–62,3140,5117–178
204150,740,4–61,7149,1121,7–175,6
20425037,3–61,1146,3120,5–185,3
204350,340,5–61144,6117–173
20445240–65147,7121,2–175,8
204552,441,3–65,6150,1125,2–183,4
204651,941,2–62,7161,5128,6–192,2
204751,542–64160,2129,7–194,4
204854,542,6–65158,8132,7–193,1
204953,942,8–64,9157,6131,1–196
205052,543,6–62,4159,7127,8–192
205155,743,3–67,4163,2135,5–197,8
205255,642,2–67161,9136,2–199,1
205355,342,6–67,6160,6127,5–197,7
205454,743–66,7163,2131,5–200,2
205555,942,3–67,2167,4137–208,3
205657,642,8–68,6166,4130,8–209,7
205756,842,3–68,7168134,6–208,3
205854,841,5–68,1168,7134,9–210,3
205957,844,9–70,3174,7144,9–219,5
206056,943,4–67,9181,7138,1–219,8
206156,542,3–70,6171,8135,5–218,1
206257,345,8–68,5177,5139,9–224
206358,244,6–70,2181,4140,1–213,8
206458,845,8–71,5185,3140,1–215,2
206558,746–71,1183,5141,1–221,8
206659,947–68,9181,9146,3–219,3
206758,944,8–71,5178,8138,8–229,2
206857,844,3–70,3186144,2–228,4
206959,445,4–70,5183,7141,7–225,3
207061,348,2–74,3180,7140,4–228,2
207160,148,7–73,2184,9146,9–235,2
207260,146,7–73,7191,3155–226,1
207360,847,6–73,5191,6152,4–235,6
207460,447,6–73,7183,3149,7–231,7
207561,347,9–73,9183,8144,8–233
207661,146,8–75,8191,1150,9–233,2
207760,647,1–73,1191,3152,6–238,2
207863,449,4–75,6189156,6–233,8
207959,948,7–73190,5147–237,3
20806348,1–75,5197,3150,7–241,2
208161,448,7–73,5195,6153,4–237,4
208261,747,7–75194,5157,3–237,3
208362,148,2–75,6193,2151–249,8
208462,950,3–76201,1152,2–246,7
20856246,9–76,4204,2162,3–252,3
208662,749,4–76,4195156–248,7
208761,847,9–74,9196,7160,8–244,5
208864,450,8–77,5208,4154,7–246,9
208962,749,3–76,3201,3158,6–248,2
209064,152,5–77,1197,9160,7–253,6
209164,451,7–78,3210161,6–256
209265,650,8–78,3205,8158,3–253,6
209362,749,7–76,8207,2161,2–251,9
209463,950,1–78,5207,9161,3–250,6
209562,948,8–77,9214,2166,4–258,5
209664,749,4–78,9205,3159,8–257,4
209764,552,4–80,1206,6158,4–256,8
209865,652,7–78,7209,1161–258,3
209965,249,3–80,2208,5160,1–256
210065,250–81,7208158,6–258,6

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

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Pessoas

Economia

Educação

Política

Conflito

Militar

Clima

Tecnologia e meio ambiente