Argentina vs. Tailândia

Argentina vs. Tailândia: Noites tropicais

Noites tropicais em 2014: Argentina, 42,6 noites; Tailândia, 286,4 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Tailândia, com diferença de 243,8 noites, ou 6,72 vezes o do outro país (Argentina).

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noites por ano · CMIP6

Argentina vs. Tailândia: Noites tropicaisNoites tropicais em 2014: Argentina, 42,6 noites; Tailândia, 286,4 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Tailândia, com diferença de 243,8 noites, ou 6,72 vezes o do outro país (Argentina).
ArgentinaTailândiamediana 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: Tailândia.
  • Cenário para 2100, segundo a mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio): Argentina, 65,2 noites; Tailândia, 320,8 noites.

Ano a ano

noites por ano · CMIP6

AnoArgentinaTailândia
201442,6286,4
201341,8289,1
201241286,6
201141,5286,4
201040,8286
200941,6286,9
200841,4284,8
200739,6283,2
200639,3284,3
200540,1281,7
200440,6287,5
200338,7279,3
200240,2280
200139,5285,5
200039,5283,4
199938,4282,5
199838,8282,7
199738,5284,8
199637279,8
199535,7278,7
199434,7280,8
199334,3275,6
199233,4268,8
199136,8276,7
199036279,2
198937278,4
198836,9279,6
198736,1277,9
198636,4277,5
198536276
198434,7277,9
198335,2273,9
198235,7275,7
198137,3277,8
198036,3277,9
197937,5278
197835,7276
197735,1277,3
197635,7275,6
197534,8274,4
197435,4276
197334,1280,6
197235,5273,9
197134,7273,2
197034,9276
196933,4274,8
196834,6277
196733270,3
196634,3274,4
196532,2275,8
196430,3271,9
196332274,7
196235,2275,4
196135,6278,5
196035,6276,2
195934,5274,4
195833,3278,7
195735,7277,4
195635277
195534,4274,6
195433,6275
195335,8275,4
195234,4275,1
195135,4277,5
195033,9276,2
mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio) · 2015–2100
AnoArgentinaTailândia
201544,433,5–53,4290,6272,2–305
201643,532,4–53,4287,1269,8–306,2
201742,834,2–52,6290273,8–302,8
201842,632,7–52,6292,6275,1–308,7
201943,633,4–53,1291,2272,8–306,7
202045,735,5–57,2292,4272,2–307,8
202145,634,3–56,4294,2276,3–308,5
202244,633,3–56,4294,8277,2–311,9
202344,934,9–53,9296,1281,9–310,2
202445,834,2–57,5291,7275,5–307,8
202546,536–58,1294276,7–306,3
202647,936,7–57296278–309,3
202746,434,5–56,3295,8276,3–311,1
202846,133,5–58,5297279,3–315,1
202948,336–58,8300,3278,7–315
203047,835,4–60,3297,7280,2–312,5
203146,935,5–58,7300,8282,8–317,1
20324837,9–59,7297,2280,9–311,4
203347,436,7–57,6300281,9–315,8
203447,837,8–58,9300,8279–318,4
203547,339–59298,6281,5–317,8
203648,939,2–58,4300,4279,9–316,9
20375141,2–60,9299,8280–315,1
203848,737,9–59,7304,8286,6–319,3
203948,839,1–58,4300,9281,9–317
204050,440,4–62,3301,6284,5–315,7
204150,740,4–61,7303,1285,1–318,8
20425037,3–61,1303,8290–318,3
204350,340,5–61302285,8–317,9
20445240–65304,3286,3–318,8
204552,441,3–65,6307,1287,7–324,2
204651,941,2–62,7305,9285,2–321
204751,542–64306,6289,5–321,5
204854,542,6–65309,4288,9–325,7
204953,942,8–64,9308,1287,2–324,1
205052,543,6–62,4307,5291–321,5
205155,743,3–67,4312,8294,8–326
205255,642,2–67310,9291,2–323,4
205355,342,6–67,6308,3289,5–323,3
205454,743–66,7308,8292,8–322,3
205555,942,3–67,2308,6290,6–325,1
205657,642,8–68,6311,3294,9–326,3
205756,842,3–68,7308,5286,7–326,4
205854,841,5–68,1308291,1–325,1
205957,844,9–70,3312,7295,8–325,3
206056,943,4–67,9313,1294,6–328,6
206156,542,3–70,6314,4289,5–331,1
206257,345,8–68,5311,4293,4–330,3
206358,244,6–70,2314,8296,9–327,3
206458,845,8–71,5312,5295,4–330
206558,746–71,1309,6293,1–329,3
206659,947–68,9312,1292,6–328
206758,944,8–71,5311,2289,6–329,4
206857,844,3–70,3310,8292,4–330,6
206959,445,4–70,5315,5296,1–329,5
207061,348,2–74,3314,2292,9–330,7
207160,148,7–73,2313,8296,4–330,8
207260,146,7–73,7314,8296–329,6
207360,847,6–73,5316,5299,9–332,1
207460,447,6–73,7317,2295–333,8
207561,347,9–73,9317,2295,3–331,4
207661,146,8–75,8317,4299,8–335
207760,647,1–73,1317,5297,3–335,9
207863,449,4–75,6315,9297,1–331,6
207959,948,7–73318,5300,5–332,3
20806348,1–75,5319,8297,4–337,5
208161,448,7–73,5317,7299,5–334,9
208261,747,7–75317,9294,8–333
208362,148,2–75,6315297,8–332,9
208462,950,3–76316295,5–330
20856246,9–76,4322,6300,8–334,7
208662,749,4–76,4319,4295,2–335,2
208761,847,9–74,9320,2302,2–334,7
208864,450,8–77,5321,4299,8–334,8
208962,749,3–76,3318,9296,4–338,1
209064,152,5–77,1317,6304–337,4
209164,451,7–78,3320,1299,8–336,1
209265,650,8–78,3316,3298–336,4
209362,749,7–76,8316,1297,7–333,7
209463,950,1–78,5323,4301,8–337,3
209562,948,8–77,9322,9302,4–338,9
209664,749,4–78,9319,6302,8–336,7
209764,552,4–80,1319,8299,1–336
209865,652,7–78,7320,5303,9–336
209965,249,3–80,2319,9303,1–334,4
210065,250–81,7320,8301,1–336,7

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. Tailândia

Saúde

Pessoas

Economia

Educação

Política

Conflito

Militar

Clima

Tecnologia e meio ambiente