Bangladesh vs. Japão

Bangladesh vs. Japão: Noites tropicais

Noites tropicais em 2014: Bangladesh, 239,9 noites; Japão, 58,6 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Bangladesh, com diferença de 181,3 noites, ou 4,09 vezes o do outro país (Japão).

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noites por ano · CMIP6

Bangladesh vs. Japão: Noites tropicaisNoites tropicais em 2014: Bangladesh, 239,9 noites; Japão, 58,6 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Bangladesh, com diferença de 181,3 noites, ou 4,09 vezes o do outro país (Japão).
BangladeshJapãomediana 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: Bangladesh.
  • Cenário para 2100, segundo a mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio): Bangladesh, 269,8 noites; Japão, 87,7 noites.

Ano a ano

noites por ano · CMIP6

AnoBangladeshJapão
2014239,958,6
201323959,9
2012240,459,3
2011240,557,9
201024159,6
2009238,657,6
2008236,757,3
2007236,956,6
2006238,957,5
2005238,257,2
2004238,756,7
2003236,556,1
2002237,656
2001237,254,2
2000239,353,8
1999236,655,3
1998235,552,4
1997235,552,4
1996235,552,9
1995234,849,7
1994233,649,5
1993232,245,4
199222845,1
1991233,449,4
1990234,650,7
1989235,751,4
1988235,148,1
1987236,447,7
1986233,846,1
1985233,646,7
198423644,8
198323041,9
1982232,346,4
1981235,945,9
1980233,446,5
1979234,546,7
1978231,847,6
1977232,345,8
197623246
1975231,346,9
1974232,945,6
1973232,144,3
1972234,345,8
1971233,144,8
1970232,544
1969231,146,9
1968229,745,7
1967231,648,3
1966232,645,9
1965232,545,8
1964229,344,9
1963233,848,3
1962231,945,6
1961236,248,9
1960232,546,4
1959234,746,9
1958233,548,8
1957232,549,2
1956234,350,6
1955230,247,9
1954232,946,9
195323449,2
1952230,349,5
1951233,546,2
1950233,949,9
mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio) · 2015–2100
AnoBangladeshJapão
2015241,2227–252,460,649,3–74,4
2016237,9226,6–249,361,547,9–73,9
2017239,8227,5–249,462,352,1–75,8
2018242,6227–25560,548,5–73,8
2019241,2228,5–251,964,152,1–80,1
2020242,6229,3–254,463,151–74,5
2021244,3230,4–254,462,348,5–78,8
2022243,8231,5–254,264,653,8–76,5
2023243,5229,2–254,565,951,7–78
2024245,7231,4–257,165,352,9–80,7
2025242,5229,4–253,965,652,8–80,4
2026243,9227,9–258,165,554,2–81,2
2027247,1232,8–259,366,452,9–79,5
2028244,2232,2–254,465,352,4–80,1
2029247,3232,7–261,568,555–80,4
2030243,9232,3–255,266,552,3–80,6
2031245,1232,9–262,366,554,7–80
2032247,6236,6–257,86650,8–82,1
2033245,3231,7–256,670,354,7–84,8
2034246,3233,2–260,468,553,9–81,7
2035246,4234,1–260,972,960,4–84,6
2036246,2228,6–260,472,556,1–89,7
2037247,7235,4–260,267,656,7–82,5
2038249232,1–26170,558,6–83,8
2039250234,4–262,770,455,6–85,7
2040248,9235,5–260,573,657,4–89,3
2041248,3235,6–261,972,955,6–88,5
2042252,5237,8–265,371,258,1–86,4
2043250,8234,7–263,473,357,9–88,1
2044251,8239,1–265,272,657,8–85,5
2045250,3239,1–265,672,959,5–86,7
2046252,7238,9–267,876,261–90,3
2047253,9239,4–267,175,656,6–89,3
2048254,4242,7–270,574,858,5–89,4
2049253,7241,5–266,474,359,7–90,8
2050254,6242,5–269,275,160,8–89,3
2051254,7242,7–270,175,861,1–92,4
2052252,3240,2–264,674,557,9–90,4
2053256,9244–272,478,559,6–91,6
2054255,9243,5–269,475,959,6–89,3
2055255,2243,8–273,676,862,2–95,1
2056259,1243,6–274,777,861,9–93,7
2057257,5243,8–273,779,962,8–94,4
2058257,4245,6–274,279,263,7–94,9
2059258,3246,4–271,879,858–95,6
2060259,2246,1–272,678,261,1–95,1
2061257,7244,8–270,180,865,7–96,7
2062260,4246,4–274,28063,6–96,3
2063259,9241,3–272,78064,1–96,5
2064260,2245,9–273,177,661,4–95,2
2065259,8244,1–274,781,763–97,4
2066260246,6–274,680,363,8–94,2
2067261,4246,4–272,381,363,2–97,1
2068260,1245,8–274,879,861,4–99,3
2069263,3249,8–276,682,365–96,1
2070259,6245,8–272,683,360,2–102,3
2071262,2248,7–283,483,663,6–99,2
2072259,8248,6–27684,363,3–99,1
2073264,1246,6–277,283,564,9–97,4
2074262,6248,3–276,684,366,8–100,9
2075263,6248,5–277,785,664,1–99,8
2076261,6251–276,983,968,8–99,3
2077264251,1–279,886,467,6–102,4
2078265251,6–281,684,167,7–103,2
2079263,8248,5–277,286,168,3–99,4
2080266,8251,9–280,384,767,6–103,7
2081266,5250,7–279,983,668,5–104,3
2082264249,6–277,386,469,4–107,7
2083266,6251,8–282,885,966,5–105,7
2084264,8253,1–284,285,867,4–102,3
2085265,4251,2–283,487,568,9–102,8
2086268,2252,8–285,384,668,6–105,3
2087265,7251,3–280,887,270,3–107
2088267,2252,6–284,486,866,3–102,5
2089267,1252,5–286,785,765,9–103,8
2090267,9254,9–283,489,469,5–104,4
2091267,7254,5–282,288,367,4–103,1
2092268,8253,6–281,78667,7–102,3
2093268,1251,7–28788,969,8–107,4
2094267,4251,3–287,487,569,3–103,7
2095270,8253,7–284,98872,4–104,9
2096267,9250,5–285,890,771–107,3
2097269,3254,9–287,389,471–103,1
2098268,8252,4–284,988,571–106,5
2099269253–282,388,370,8–102,4
2100269,8254,8–284,987,769,2–106,2

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

Bangladesh vs. Japão

Saúde

Pessoas

Economia

Educação

Política

Conflito

Militar

Clima

Tecnologia e meio ambiente