Argentina vs. Vietnã

Argentina vs. Vietnã: Noites tropicais

Noites tropicais em 2014: Argentina, 42,6 noites; Vietnã, 242,6 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Vietnã, com diferença de 200 noites, ou 5,69 vezes o do outro país (Argentina).

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noites por ano · CMIP6

Argentina vs. Vietnã: Noites tropicaisNoites tropicais em 2014: Argentina, 42,6 noites; Vietnã, 242,6 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Vietnã, com diferença de 200 noites, ou 5,69 vezes o do outro país (Argentina).
ArgentinaVietnãmediana 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: Vietnã.
  • Cenário para 2100, segundo a mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio): Argentina, 65,2 noites; Vietnã, 282,7 noites.

Ano a ano

noites por ano · CMIP6

AnoArgentinaVietnã
201442,6242,6
201341,8243,6
201241242,4
201141,5241,9
201040,8240,9
200941,6240
200841,4238,7
200739,6238
200639,3239,1
200540,1238,3
200440,6241,8
200338,7235,9
200240,2236,3
200139,5241,3
200039,5237
199938,4236
199838,8236,8
199738,5237,1
199637231,4
199535,7229,9
199434,7231,2
199334,3225,3
199233,4221,9
199136,8229,8
199036233,1
198937229,2
198836,9231,7
198736,1230,3
198636,4230,9
198536228
198434,7230,2
198335,2224,9
198235,7227,5
198137,3229,7
198036,3228,1
197937,5228,9
197835,7227,5
197735,1229
197635,7225,8
197534,8225,8
197435,4225,7
197334,1230,3
197235,5225,6
197134,7225,5
197034,9226,1
196933,4227
196834,6227,1
196733222,9
196634,3226,8
196532,2225,4
196430,3222,6
196332224,3
196235,2227,8
196135,6229,4
196035,6228,5
195934,5226,2
195833,3230,9
195735,7228,4
195635228,7
195534,4227,5
195433,6226,3
195335,8228,2
195234,4228,5
195135,4229,2
195033,9228,9
mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio) · 2015–2100
AnoArgentinaVietnã
201544,433,5–53,4245,8228,2–261,9
201643,532,4–53,4243,7226,1–259,4
201742,834,2–52,6247229,6–260,7
201842,632,7–52,6248,3228,8–263,3
201943,633,4–53,1248,1229,2–262,8
202045,735,5–57,2248,8229,6–262,9
202145,634,3–56,4251,1233,1–266,7
202244,633,3–56,4252,4234,3–266,8
202344,934,9–53,9253,4235,4–266,6
202445,834,2–57,5251,3236,7–264,6
202546,536–58,1252,4234,1–266,2
202647,936,7–57252,8232,9–268,5
202746,434,5–56,3253,2237–268,8
202846,133,5–58,5254,3237,7–272
202948,336–58,8258,1238,5–273,7
203047,835,4–60,3256,4240,9–270,1
203146,935,5–58,7255,9241,2–270,9
20324837,9–59,7257,4239,1–269,9
203347,436,7–57,6258,3241,7–273,2
203447,837,8–58,9258,8240,7–275,8
203547,339–59258,6242,5–275,4
203648,939,2–58,4258,3239,1–273,8
20375141,2–60,9258,7242,4–272,4
203848,737,9–59,7263,4247,6–277,3
203948,839,1–58,4260,2243,7–275,9
204050,440,4–62,3260,1242,8–274,8
204150,740,4–61,7263,1245,9–279
20425037,3–61,1263,6246,5–279
204350,340,5–61261,4245,5–279,6
20445240–65263,2245,2–277,6
204552,441,3–65,6265,5249,6–281,4
204651,941,2–62,7264,9246,8–278,1
204751,542–64266,9250,4–282,9
204854,542,6–65268250,5–283,8
204953,942,8–64,9267,8251,2–284,8
205052,543,6–62,4268251,2–283,5
205155,743,3–67,4270,9254,3–285,4
205255,642,2–67268,3253,3–282,8
205355,342,6–67,6268,5250,1–283,2
205454,743–66,7269,1250,8–283,6
205555,942,3–67,2270249,8–284,2
205657,642,8–68,6271,7254,8–290,1
205756,842,3–68,7270253–285,7
205854,841,5–68,1270,7252,9–286,5
205957,844,9–70,3273257,6–286,6
206056,943,4–67,9275,7255,6–290,6
206156,542,3–70,6273,5254,6–289,5
206257,345,8–68,5271,4253,1–290,2
206358,244,6–70,2272,9252,7–288,1
206458,845,8–71,5273,8254,4–288,1
206558,746–71,1272255,8–286,3
206659,947–68,9271,8254,4–287,3
206758,944,8–71,5270,8252,1–287,6
206857,844,3–70,3275,6256,9–292,4
206959,445,4–70,5276,4258,5–292
207061,348,2–74,3274,6257,8–292,8
207160,148,7–73,2276,2255,2–294,1
207260,146,7–73,7277256,8–291,4
207360,847,6–73,5278,5262,7–293,4
207460,447,6–73,7277,6259,2–295,8
207561,347,9–73,9276,4258,7–294,4
207661,146,8–75,8279,2258,5–296,6
207760,647,1–73,1280264,9–294,7
207863,449,4–75,6278,4258,6–295,5
207959,948,7–73279,3263,4–293,6
20806348,1–75,5280261,4–296,5
208161,448,7–73,5280,4261,2–297,9
208261,747,7–75280,9258,9–296
208362,148,2–75,6278,4261,6–295
208462,950,3–76279257,4–293,8
20856246,9–76,4281,3265–297,8
208662,749,4–76,4282,3260,2–297,5
208761,847,9–74,9281,9261,3–300,7
208864,450,8–77,5283,1265,7–301,5
208962,749,3–76,3280,8261,2–301,6
209064,152,5–77,1280,5264,5–297,6
209164,451,7–78,3283,3264,3–298,9
209265,650,8–78,3281,1261,5–299,4
209362,749,7–76,8280,5263,4–296,1
209463,950,1–78,5283264,5–300
209562,948,8–77,9285,5264,5–302,9
209664,749,4–78,9281,8264,8–299,8
209764,552,4–80,1281,5263,3–299
209865,652,7–78,7282,5263,9–301,5
209965,249,3–80,2282,7265,1–298
210065,250–81,7282,7261–298,2

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. Vietnã

Saúde

Pessoas

Economia

Educação

Política

Conflito

Militar

Clima

Tecnologia e meio ambiente