Burundi vs. Níger

Burundi vs. Níger: Noites tropicais

Noites tropicais em 2014: Burundi, 28,5 noites; Níger, 221,6 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Níger, com diferença de 193,1 noites, ou 7,77 vezes o do outro país (Burundi).

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noites por ano · CMIP6

Burundi vs. Níger: Noites tropicaisNoites tropicais em 2014: Burundi, 28,5 noites; Níger, 221,6 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Níger, com diferença de 193,1 noites, ou 7,77 vezes o do outro país (Burundi).
BurundiNígermediana 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: Níger.
  • Cenário para 2100, segundo a mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio): Burundi, 67,4 noites; Níger, 251,1 noites.

Ano a ano

noites por ano · CMIP6

AnoBurundiNíger
201428,5221,6
201328,4216,1
201228,8220,8
201128,9220,1
201027,9219,1
200927,9217,2
200827,8216,8
200727,6216,9
200627,7214,3
200527,5213,6
200427,6213,6
200327,6215,5
200227,6214,6
200127,7213,4
200027,3211,2
199927,1210,4
199827,1207,7
199727,2211,5
199626,9208,6
199526,8208,3
199426,5207,8
199326,2202,6
199226,1203,4
199127209,4
199026,8208,1
198926,7206
198826,6203
198726,6204,9
198626,7206,8
198526,3203,9
198426,4201,8
198326,4200,5
198226,5201,9
198126,8204,3
198026,4200,6
197926,6200,5
197826,3202
197726,5203,8
197626,4201,7
197526,3199
197426,3200,6
197326,3202,6
197226,2200,7
197126,1200,8
197026,1199,8
196926,1196,1
196826200,3
196725,8196,6
196625,9198,2
196526,1199
196425,7199,2
196325,7196,7
196226,2201,1
196126,4198,2
196026,5203,2
195926,2201,6
195826,2199,2
195726,1201,1
195626,1199,6
195526,2199,7
195426,2201,1
195326,3196,5
195226,2197,9
195126,2199,8
195026,2200,8
mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio) · 2015–2100
AnoBurundiNíger
201529,627–36218,8202,8–235,8
201628,826,7–32,5217,7201,8–230,6
20173027–33,7222,4205,2–237,4
201830,327,4–34,4220,5206,3–238,8
201929,727,4–33,7219,1201,8–238,1
202030,927,7–37,7220,9206,9–234,7
202130,627,8–37222,8208,2–240,2
202230,828,5–36,7226,3209,7–239,2
202330,528–36,7223,2206,6–238,4
202432,127,9–39228,4214,3–242,9
202531,527,1–38,7226,7211,2–241
202631,927,4–38,3226,3210–243,1
202731,427,9–37,9228,5209,9–241,1
202832,328,4–37,9227,1211,9–240,2
202933,229–38,9230,4213,3–247,1
203032,728,1–39,9226,4211,6–242,2
203133,930–40,9230,1210,8–247,1
203233,829,9–43,1228,7212,3–241
203334,129,6–43,1229,9214,9–245,4
203433,829,8–45,5229,5212,1–244,9
203535,228,9–43,2232,3217,5–248
203634,729,5–45,8230,2213,7–244,6
203736,830,3–48,2233,2215,1–246,5
203837,631,9–45,5234,3218,2–249,7
203936,929,5–47,7231214,2–247,1
20403630,7–49,3230,8214,8–247,5
204137,531,7–47,9232,6218,6–252,9
20423731,3–53,9233,8216,2–250,5
204336,829,7–48,4232,5217,8–245,8
204437,429,9–48,5233,8218,2–250,1
20453932–53,6233,6218,1–249,7
204642,631,9–57,3234,3217–250,2
204741,632,9–56,2238,4224,3–253,1
204843,232,5–57,9238221,4–254
204942,333,1–56,8237,7217,4–253
205043,331,4–55,8238,2220,7–254,5
205142,833–60236,3220,6–254,7
205244,333,2–62,1239,5224,3–255,8
205342,432,4–59,4236,3223,9–255,6
205444,532,8–68,5239,4220,2–257,9
205544,234,5–64,8238,6223,7–254,7
205644,132,4–63,2239214,7–260,3
205745,534,3–65,8240,4223–256,3
205848,132,4–69,9238,2220,2–255,7
205947,736,2–69,1243,9224,6–262,7
206049,734,6–73239,8222,6–260
206150,833,4–71,8242,5224,9–258,5
206249,534,2–78,1241,6222,4–259,8
206348,434,2–67,7241,3220,9–255,2
206452,134,6–70,5244,4225,9–259,5
206550,835,2–72,2242,8226,5–262,4
206651,336,5–72,8245,6227–263,5
206752,334,3–81,3240,7224,9–262
206851,335,2–81,5244224,3–265,4
206950,134–76243,9225,5–261,6
207050,835,4–83,9243,1225,6–261,3
207151,235,5–90,8246,1230,3–264
207253,338,9–80247,9229,9–263,7
207356,538,6–89243,4225,4–262,8
207453,736,7–82,1243,2224,4–264,6
207553,435–83244,3230,2–263,3
207658,636,5–90,7246,5228,5–266,6
207755,738,4–95,2250,1232,3–267,4
207855,938,6–89,1249,2230,8–264,5
207960,637,3–91,2244,4228,7–263,8
208061,638–89,4248,8230,4–267
208159,339,3–91,1247227,8–268,1
208261,139–95247230,6–264,4
208358,238,4–111,2247,3230,7–267,5
208465,239,6–104,5247,7229,4–265,2
208567,340,2–110,3248,9227–264,2
208661,340,8–104,5250,4230,9–269,5
208765,240,1–107,8245,8226,2–266,9
208866,340,9–101,4248,3226,7–271,1
208961,240,2–100,9251,9232,5–269,5
209059,540,9–115,5249,7227,7–267,4
209171,541,2–115,8248,9230,5–272,2
209264,742,1–120,7251229,8–274
209367,341,4–113,8249,9234,8–267
209467,342,1–115,2252,2234–267,5
209572,544,4–126,1251,1233–270,7
209665,841,2–122,9250,8234,8–270,4
209763,939,5–121,8250,2227,8–270,8
209868,640,3–128,1250,1228,1–268,5
209963,440,9–122,9251,9232,2–268,2
210067,441,2–126,5251,1234,5–271,5

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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Saúde

Pessoas

Economia

Educação

Política

Conflito

Militar

Clima

Tecnologia e meio ambiente