França vs. Mianmar (Birmânia)

França vs. Mianmar (Birmânia): Noites tropicais

Noites tropicais em 2014: França, 3,1 noites; Mianmar (Birmânia), 201,9 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Mianmar (Birmânia), com diferença de 198,8 noites, ou 66 vezes o do outro país (França).

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noites por ano · CMIP6

França vs. Mianmar (Birmânia): Noites tropicaisNoites tropicais em 2014: França, 3,1 noites; Mianmar (Birmânia), 201,9 noites (rodada mediana dos modelos climáticos CMIP6). Valor mais alto em 2014: Mianmar (Birmânia), com diferença de 198,8 noites, ou 66 vezes o do outro país (França).
FrançaMianmar (Birmânia)mediana 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: Mianmar (Birmânia).
  • Cenário para 2100, segundo a mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio): França, 19,2 noites; Mianmar (Birmânia), 244,5 noites.

Ano a ano

noites por ano · CMIP6

AnoFrançaMianmar (Birmânia)
20143,1201,9
20133,1203,1
20122,9201,1
20112,7200,9
20103,9202,1
20092,5199
20082,4198,1
20072,1196,8
20062,6198,2
20052,9196,7
20042,7200,3
20032,6195,3
20021,8196,6
20012,3199
20001,8197,2
19992,1196,4
19981,5194,7
19971,6194,4
19961,5191,4
19951,3189,9
19941,5188,8
19931,1185
19921180,5
19911,8191,7
19901,9191,5
19891,2190,3
19881,2190,7
19871,3190,8
19860,9189,7
19850,9187,4
19841,1189,1
19831,1182,3
19821186,7
19811,1188,4
19801,2189
19790,9189,8
19781,3186,8
19770,9187,4
19760,8185,8
19750,9183,6
19741,2185,5
19730,9187,5
19720,9184,8
19711185,2
19700,9184,9
19691184,3
19680,9183,7
19670,8182,3
19660,8186,2
19650,7182,9
19641180,6
19630,9183,1
19621,1187,3
19610,9188,7
19601,1187,1
19591,2186,5
19581187,1
19571186,2
19561,2187,9
19551,1185,9
19541,3185,7
19531185
19521,3186,1
19511,1187,1
19501,2186,9
mediana dos modelos CMIP6 (SSP2-4.5, caminho do meio) · 2015–2100
AnoFrançaMianmar (Birmânia)
20153,61,5–8,6205,2186,4–218,9
20164,11,5–9,9202,8186,2–218,8
20173,51,3–10,2203,4187,3–218,3
20183,91,7–10,8205,5190,9–219,9
20194,51,6–9205,2186,7–222,2
20204,11,6–10,5208,2188,5–223,5
20214,51,3–13,2208,9191,2–224,1
202251,5–12,5209,9192,7–224,9
20234,81,6–12,5210,6195,4–226,3
20245,51,8–11,2210,4193,8–226,6
20255,81,5–12,1209,9190,3–225,2
20266,22,1–12,7212,2194,3–229,2
20275,41,7–11,2212195,6–228,6
20285,91,7–13,3213195,7–227,2
20296,31,9–12,6215,3193,9–231,9
20305,82,1–11,9212,2194,9–228
20315,92–11,8214,3197,2–230,8
20325,92,7–12,9215199,3–229,6
203372,5–13,6215,5198,5–230,1
20347,92,4–17,3214,9198,4–233,5
20356,92,4–14,4214,9199,2–236,8
20367,32,6–14,6216198,7–234,5
20377,32,6–13,3217,2199,6–233,5
20386,53–15,1220,7204,8–235,1
20396,92,6–14,3219,7202,4–234,3
20407,72,3–16219,2202,9–235
20418,12,6–15,2220,7203,9–237,7
20426,93–16221,8206,1–237,2
20437,92,8–15,6219,5201,2–237,1
20447,93,1–16,6221,4201,6–239,6
20459,23,2–19,6223,7204,8–241,5
20468,93,2–17,6223,2203,2–240,2
20479,74–19,2224,3204,8–241,1
20489,13,4–17226,4207,7–243,8
204910,13,7–20,8226,5205,6–242,8
205010,94,8–18,9227209,3–243,5
20519,23,5–18,4229,6212,4–246,4
2052103,4–21,2227,2208,6–244,2
20538,73,8–18227,9208,7–247,7
20549,74,4–19,2227,9209,6–244,8
20559,93,9–17,2229,1209,8–247,5
2056114,3–21,8231,8210,4–252,1
205710,94,2–19,8228,6208–249
205813,85,1–25,7228,9208,8–249
205911,23,3–25230,7212,1–247,5
206012,86,1–22234,7211,1–251,5
206112,64,7–23,2231,9213–247,7
206212,36,2–22,4233,6209,9–252,8
2063125,2–24,9233215,4–250,5
2064125,3–21,6233,2214,4–251,3
206512,53,9–30,8230,7210,4–250,7
206611,55,3–22,1233,5214,3–251,2
206718,38,1–33,3233211,5–253,3
2068135,4–23,4233,1212,4–253,7
206915,65,7–25,5236,1214,6–253,4
207013,55,2–29,1235,9218,1–253,4
2071154,4–30,2235,1213,5–259,6
207215,57,4–26234,6216,1–252,6
207313,96–29,1237,2219,3–257,2
207412,84,3–27,3236,4215,7–254,5
207513,96,3–25,6236,7214,4–255,9
2076166,1–33,8237,7216–257
207713,25–29,8237,5219–258,7
207813,75,1–33,6238,5217,3–257,8
207912,95,3–28,4238,5219,2–257,2
208014,45,4–27,9240,5218,8–258,3
208115,15,8–29,8240219,7–260,9
208216,46,1–33,9239,4217,1–258,8
208315,97,9–32239,1220,5–259,2
208414,16,6–27,7241,3218,9–260,6
208516,57,3–30,2241,7218,8–260,7
208619,55,5–32,4241,7217,4–262,7
2087196,9–38241,4220,5–260,9
208818,47,7–35,2241,8222,3–261,5
20891910,6–29,3240,7221,2–262,6
209016,36,8–33,5241,3224,4–260,9
209119,77,6–32,3242,6220,3–262,5
209217,36,1–32,7241,9221,6–263,3
2093156,5–29,8242,1220,2–260
209418,68,5–32,8242,5222,5–261,9
209519,25,9–38,9244,9224–264,4
209619,37,6–35,5243,9221,1–266,5
209717,36,2–36,1243,6219,6–264,2
209818,16,9–36,3243,6222,5–263,9
209920,37,4–34,6244,7221,8–263,5
210019,27–36,7244,5223,2–261,8

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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Militar

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