Argentine vs Colombie

Argentine vs Colombie : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 279,9 nuits (Colombie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Colombie, avec un écart de 237,3 nuits, soit 6,56 fois celle de l’autre pays (Argentine).

nuits par an · CMIP6

Argentine vs Colombie : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 279,9 nuits (Colombie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Colombie, avec un écart de 237,3 nuits, soit 6,56 fois celle de l’autre pays (Argentine).
ArgentineColombiemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Colombie : 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 297,4 nuits (Colombie).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeArgentineColombie
201442,6279,9
201341,8279,8
201241280,7
201141,5280
201040,8279,1
200941,6279,3
200841,4278,4
200739,6277,3
200639,3277,5
200540,1277,7
200440,6278,2
200338,7277,5
200240,2277,3
200139,5278
200039,5276,2
199938,4274,6
199838,8275,2
199738,5274,4
199637271,2
199535,7271,3
199434,7270,4
199334,3268
199233,4264,7
199136,8273,9
199036275,6
198937271,9
198836,9270,3
198736,1271,8
198636,4271,4
198536268,4
198434,7268,2
198335,2265,1
198235,7269,2
198137,3272,1
198036,3270,2
197937,5269,3
197835,7268,3
197735,1269,6
197635,7266,1
197534,8261,6
197435,4266,6
197334,1269,9
197235,5266,6
197134,7265,7
197034,9265,4
196933,4266
196834,6264,6
196733261,7
196634,3263,7
196532,2263,2
196430,3260,3
196332254,8
196235,2266,7
196135,6267
196035,6268,6
195934,5265,5
195833,3268
195735,7267,4
195635263,3
195534,4267,7
195433,6267,2
195335,8267,9
195234,4268,1
195135,4267,2
195033,9266,5
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeArgentineColombie
201544,433,5–53,4280,4265,9–286,4
201643,532,4–53,4279,9267,9–285,6
201742,834,2–52,6281,7270,6–286,3
201842,632,7–52,6281,5271,8–286,3
201943,633,4–53,1281,1269,5–286,9
202045,735,5–57,2282,1270,6–287,9
202145,634,3–56,4283,2273,9–287,8
202244,633,3–56,4283,7273,6–288,5
202344,934,9–53,9282,6274,2–288,8
202445,834,2–57,5284,7274,7–289,8
202546,536–58,1283,5273,3–289,7
202647,936,7–57283,4272,7–289,7
202746,434,5–56,3283,9273,4–289,2
202846,133,5–58,5285275,1–290,7
202948,336–58,8285,8276–290,3
203047,835,4–60,3284,2273,4–289,8
203146,935,5–58,7285,8274,8–291,2
20324837,9–59,7286,7278,3–292,6
203347,436,7–57,6285,7274,7–290,3
203447,837,8–58,9285275,8–292,8
203547,339–59285,9277,3–292
203648,939,2–58,4286276,9–291,6
20375141,2–60,9287,5279,3–291,9
203848,737,9–59,7288279,7–292,4
203948,839,1–58,4287,6278,8–292,7
204050,440,4–62,3287,6279,3–294,5
204150,740,4–61,7288,2279,9–292,7
20425037,3–61,1288,2278,3–295
204350,340,5–61287,7277,7–293,4
20445240–65287,8278,5–295,1
204552,441,3–65,6288,8280,5–293,9
204651,941,2–62,7290,4281–295,5
204751,542–64289,9280,6–294,6
204854,542,6–65290,7281,4–296,8
204953,942,8–64,9290,9282–295,3
205052,543,6–62,4290,1280,8–296
205155,743,3–67,4290,6280,9–295,7
205255,642,2–67290,9281,9–296,7
205355,342,6–67,6290,5280,8–296,3
205454,743–66,7290,8281,3–297,2
205555,942,3–67,2291,1282,6–298
205657,642,8–68,6291,5281,5–298,6
205756,842,3–68,7291,5281,2–297,3
205854,841,5–68,1291,8281,7–298,9
205957,844,9–70,3292,8282–299,2
206056,943,4–67,9293,2283–300,1
206156,542,3–70,6292,2281,9–298,7
206257,345,8–68,5292,6282,4–299,7
206358,244,6–70,2293,6282,3–298,6
206458,845,8–71,5292,7282,9–299,1
206558,746–71,1293,8283,6–299,4
206659,947–68,9293,1283,4–299,8
206758,944,8–71,5292,9281,8–299,6
206857,844,3–70,3294,2282,5–300,6
206959,445,4–70,5292,9282,4–300
207061,348,2–74,3292,9282,8–300,8
207160,148,7–73,2294,2282,8–301,5
207260,146,7–73,7294,9285,1–301,9
207360,847,6–73,5294,9285,5–302,2
207460,447,6–73,7293,9283,3–300,3
207561,347,9–73,9294,1283,2–300,6
207661,146,8–75,8294,9284,6–302
207760,647,1–73,1295,3284,3–301,9
207863,449,4–75,6294,4285–302
207959,948,7–73294,8283,7–301,8
20806348,1–75,5295,1283,4–302,8
208161,448,7–73,5295,1284,8–302,6
208261,747,7–75295,1284,9–301,3
208362,148,2–75,6295,4284,5–304,6
208462,950,3–76296285,1–304,4
20856246,9–76,4296,6285–305
208662,749,4–76,4295,6284,8–303,6
208761,847,9–74,9295,3284,1–303,4
208864,450,8–77,5295,9284,5–305,5
208962,749,3–76,3295,6285–304,5
209064,152,5–77,1295,7285,8–304,6
209164,451,7–78,3297285–304,9
209265,650,8–78,3296,8286–305,7
209362,749,7–76,8296,3285,6–305,3
209463,950,1–78,5296,4285,8–305
209562,948,8–77,9297,9285,6–304,9
209664,749,4–78,9296285,9–307,5
209764,552,4–80,1296,5284,8–303,4
209865,652,7–78,7296,6286–307,3
209965,249,3–80,2297284,6–305,4
210065,250–81,7297,4286,5–305,2

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

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