Argentine vs Bangladesh

Argentine vs Bangladesh : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 239,9 nuits (Bangladesh), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Bangladesh, avec un écart de 197,3 nuits, soit 5,63 fois celle de l’autre pays (Argentine).

nuits par an · CMIP6

Argentine vs Bangladesh : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 239,9 nuits (Bangladesh), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Bangladesh, avec un écart de 197,3 nuits, soit 5,63 fois celle de l’autre pays (Argentine).
ArgentineBangladeshmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Bangladesh : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 65,2 nuits (Argentine) et 269,8 nuits (Bangladesh).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeArgentineBangladesh
201442,6239,9
201341,8239
201241240,4
201141,5240,5
201040,8241
200941,6238,6
200841,4236,7
200739,6236,9
200639,3238,9
200540,1238,2
200440,6238,7
200338,7236,5
200240,2237,6
200139,5237,2
200039,5239,3
199938,4236,6
199838,8235,5
199738,5235,5
199637235,5
199535,7234,8
199434,7233,6
199334,3232,2
199233,4228
199136,8233,4
199036234,6
198937235,7
198836,9235,1
198736,1236,4
198636,4233,8
198536233,6
198434,7236
198335,2230
198235,7232,3
198137,3235,9
198036,3233,4
197937,5234,5
197835,7231,8
197735,1232,3
197635,7232
197534,8231,3
197435,4232,9
197334,1232,1
197235,5234,3
197134,7233,1
197034,9232,5
196933,4231,1
196834,6229,7
196733231,6
196634,3232,6
196532,2232,5
196430,3229,3
196332233,8
196235,2231,9
196135,6236,2
196035,6232,5
195934,5234,7
195833,3233,5
195735,7232,5
195635234,3
195534,4230,2
195433,6232,9
195335,8234
195234,4230,3
195135,4233,5
195033,9233,9
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeArgentineBangladesh
201544,433,5–53,4241,2227–252,4
201643,532,4–53,4237,9226,6–249,3
201742,834,2–52,6239,8227,5–249,4
201842,632,7–52,6242,6227–255
201943,633,4–53,1241,2228,5–251,9
202045,735,5–57,2242,6229,3–254,4
202145,634,3–56,4244,3230,4–254,4
202244,633,3–56,4243,8231,5–254,2
202344,934,9–53,9243,5229,2–254,5
202445,834,2–57,5245,7231,4–257,1
202546,536–58,1242,5229,4–253,9
202647,936,7–57243,9227,9–258,1
202746,434,5–56,3247,1232,8–259,3
202846,133,5–58,5244,2232,2–254,4
202948,336–58,8247,3232,7–261,5
203047,835,4–60,3243,9232,3–255,2
203146,935,5–58,7245,1232,9–262,3
20324837,9–59,7247,6236,6–257,8
203347,436,7–57,6245,3231,7–256,6
203447,837,8–58,9246,3233,2–260,4
203547,339–59246,4234,1–260,9
203648,939,2–58,4246,2228,6–260,4
20375141,2–60,9247,7235,4–260,2
203848,737,9–59,7249232,1–261
203948,839,1–58,4250234,4–262,7
204050,440,4–62,3248,9235,5–260,5
204150,740,4–61,7248,3235,6–261,9
20425037,3–61,1252,5237,8–265,3
204350,340,5–61250,8234,7–263,4
20445240–65251,8239,1–265,2
204552,441,3–65,6250,3239,1–265,6
204651,941,2–62,7252,7238,9–267,8
204751,542–64253,9239,4–267,1
204854,542,6–65254,4242,7–270,5
204953,942,8–64,9253,7241,5–266,4
205052,543,6–62,4254,6242,5–269,2
205155,743,3–67,4254,7242,7–270,1
205255,642,2–67252,3240,2–264,6
205355,342,6–67,6256,9244–272,4
205454,743–66,7255,9243,5–269,4
205555,942,3–67,2255,2243,8–273,6
205657,642,8–68,6259,1243,6–274,7
205756,842,3–68,7257,5243,8–273,7
205854,841,5–68,1257,4245,6–274,2
205957,844,9–70,3258,3246,4–271,8
206056,943,4–67,9259,2246,1–272,6
206156,542,3–70,6257,7244,8–270,1
206257,345,8–68,5260,4246,4–274,2
206358,244,6–70,2259,9241,3–272,7
206458,845,8–71,5260,2245,9–273,1
206558,746–71,1259,8244,1–274,7
206659,947–68,9260246,6–274,6
206758,944,8–71,5261,4246,4–272,3
206857,844,3–70,3260,1245,8–274,8
206959,445,4–70,5263,3249,8–276,6
207061,348,2–74,3259,6245,8–272,6
207160,148,7–73,2262,2248,7–283,4
207260,146,7–73,7259,8248,6–276
207360,847,6–73,5264,1246,6–277,2
207460,447,6–73,7262,6248,3–276,6
207561,347,9–73,9263,6248,5–277,7
207661,146,8–75,8261,6251–276,9
207760,647,1–73,1264251,1–279,8
207863,449,4–75,6265251,6–281,6
207959,948,7–73263,8248,5–277,2
20806348,1–75,5266,8251,9–280,3
208161,448,7–73,5266,5250,7–279,9
208261,747,7–75264249,6–277,3
208362,148,2–75,6266,6251,8–282,8
208462,950,3–76264,8253,1–284,2
20856246,9–76,4265,4251,2–283,4
208662,749,4–76,4268,2252,8–285,3
208761,847,9–74,9265,7251,3–280,8
208864,450,8–77,5267,2252,6–284,4
208962,749,3–76,3267,1252,5–286,7
209064,152,5–77,1267,9254,9–283,4
209164,451,7–78,3267,7254,5–282,2
209265,650,8–78,3268,8253,6–281,7
209362,749,7–76,8268,1251,7–287
209463,950,1–78,5267,4251,3–287,4
209562,948,8–77,9270,8253,7–284,9
209664,749,4–78,9267,9250,5–285,8
209764,552,4–80,1269,3254,9–287,3
209865,652,7–78,7268,8252,4–284,9
209965,249,3–80,2269253–282,3
210065,250–81,7269,8254,8–284,9

Chaque pays séparément

Bon à savoir

  • Nuits de l’année où la température reste au-dessus de 20 °C, en moyenne sur le pays.
  • Source : World Bank Climate Change Knowledge Portal, CMIP6 multi-model median.
  • Ligne en pointillés : médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane), un scénario plutôt qu’une prévision ; bande : 10e–90e centile des modèles.
  • Les valeurs de modèles climatiques sont la médiane des modèles CMIP6, simulés avec les émissions passées jusqu’en 2014, puis selon SSP2-4.5, une trajectoire médiane : ce ne sont pas des mesures.

Comment fonctionnent les calques, d’où viennent leurs données et ce qu’ils ne peuvent pas vous dire : Les pays à travers le temps

Argentine vs Bangladesh

Santé

Population

Économie

Éducation

Politique

Conflit

Militaire

Climat

Technologie et environnement