Argentine vs Haïti

Argentine vs Haïti : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 298,9 nuits (Haïti), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Haïti, avec un écart de 256,3 nuits, soit 7,01 fois celle de l’autre pays (Argentine).

nuits par an · CMIP6

Argentine vs Haïti : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 298,9 nuits (Haïti), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Haïti, avec un écart de 256,3 nuits, soit 7,01 fois celle de l’autre pays (Argentine).
ArgentineHaïtimédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Haïti : 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 346,8 nuits (Haïti).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeArgentineHaïti
201442,6298,9
201341,8301,1
201241301,5
201141,5301
201040,8298,6
200941,6298,7
200841,4296,4
200739,6293,6
200639,3294,2
200540,1295,3
200440,6298
200338,7295,4
200240,2295,6
200139,5296
200039,5291
199938,4290,8
199838,8291,4
199738,5288
199637287
199535,7283,1
199434,7282,6
199334,3278,8
199233,4277,7
199136,8286,2
199036291,1
198937286,3
198836,9282,7
198736,1282,9
198636,4281
198536277,9
198434,7277,7
198335,2276,1
198235,7280,4
198137,3281,3
198036,3280,2
197937,5280,2
197835,7277,8
197735,1280,4
197635,7276
197534,8275,1
197435,4278,1
197334,1278,3
197235,5276,6
197134,7275,5
197034,9272,2
196933,4275,5
196834,6274,5
196733275
196634,3277,8
196532,2274,1
196430,3274,8
196332274,2
196235,2278,6
196135,6278,2
196035,6278,2
195934,5278,6
195833,3281,6
195735,7278
195635277,9
195534,4280,7
195433,6277,6
195335,8276,8
195234,4279,7
195135,4277,9
195033,9276,8
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeArgentineHaïti
201544,433,5–53,4305,5285,9–322,7
201643,532,4–53,4306288,9–319,7
201742,834,2–52,6307,5292–322,8
201842,632,7–52,6308,8294,3–322,5
201943,633,4–53,1307,1290,7–322,4
202045,735,5–57,2307,4293,2–321,3
202145,634,3–56,4311,8296,6–324,5
202244,633,3–56,4312,1298–329,1
202344,934,9–53,9311,6297,9–324,7
202445,834,2–57,5312,3294,2–326,9
202546,536–58,1314,6291,3–328,7
202647,936,7–57316,3297,5–332,3
202746,434,5–56,3316,4293,9–332,7
202846,133,5–58,5316,4299,6–334,9
202948,336–58,8316,5298,3–333,6
203047,835,4–60,3314,8301,6–331,6
203146,935,5–58,7317,8303,5–333,7
20324837,9–59,7321,4303,7–333,1
203347,436,7–57,6319,5302–332,4
203447,837,8–58,9319,5298,9–337,1
203547,339–59322,6304,3–335,1
203648,939,2–58,4321,3304,1–335,4
20375141,2–60,9325310,6–336
203848,737,9–59,7322305,4–338,2
203948,839,1–58,4322,3305,5–339,8
204050,440,4–62,3324,1309,7–338,7
204150,740,4–61,7323,8310,9–339,7
20425037,3–61,1325307,1–339,2
204350,340,5–61325,4306,3–339,9
20445240–65326,8308,2–345,7
204552,441,3–65,6327312,5–341,6
204651,941,2–62,7330,7312,9–342,1
204751,542–64327,3313,3–343,2
204854,542,6–65331,4313,9–344,2
204953,942,8–64,9333,3314,4–344,6
205052,543,6–62,4331,2312,1–348
205155,743,3–67,4331,4314–342,3
205255,642,2–67331,5314,8–346
205355,342,6–67,6332,8314,2–342,8
205454,743–66,7331,7315,8–348,4
205555,942,3–67,2331,2317,8–348,8
205657,642,8–68,6330317,4–348,3
205756,842,3–68,7335,7314–347,6
205854,841,5–68,1335,3316,4–350,6
205957,844,9–70,3336,7319,6–349
206056,943,4–67,9337,6318,4–350
206156,542,3–70,6336,4318,8–349,6
206257,345,8–68,5336,1317,5–349,7
206358,244,6–70,2338320,8–354
206458,845,8–71,5336,6319,4–350,9
206558,746–71,1335,5318,9–349
206659,947–68,9338,8321,1–351,7
206758,944,8–71,5337,2317,8–350,8
206857,844,3–70,3340,4321,9–353,8
206959,445,4–70,5337,2320,2–351,6
207061,348,2–74,3339,5319,8–351,4
207160,148,7–73,2339,8320,1–353,6
207260,146,7–73,7342,6319,9–353,2
207360,847,6–73,5340,9320,2–353,6
207460,447,6–73,7340,9324,7–353,4
207561,347,9–73,9338,8321,7–353,5
207661,146,8–75,8344,1322–355,4
207760,647,1–73,1340,8321,6–354
207863,449,4–75,6340,6325,1–354,5
207959,948,7–73341,6323,7–354,4
20806348,1–75,5340,3322,6–354,3
208161,448,7–73,5340322,6–353,4
208261,747,7–75342,4326,5–353,5
208362,148,2–75,6342,2326,4–352,5
208462,950,3–76345,5326,2–354,6
20856246,9–76,4344325–355,4
208662,749,4–76,4344,9326,6–355,1
208761,847,9–74,9342,6322,5–354,4
208864,450,8–77,5342,5328,2–356,1
208962,749,3–76,3345,8326,6–358
209064,152,5–77,1343,2328,2–355,8
209164,451,7–78,3344,7323,1–357,7
209265,650,8–78,3346,5326,6–356,5
209362,749,7–76,8341,4324,8–356,7
209463,950,1–78,5341,4327,9–355,8
209562,948,8–77,9345,6326,2–356,1
209664,749,4–78,9344327,2–358,3
209764,552,4–80,1344,2330–356,7
209865,652,7–78,7343,8324,3–358,4
209965,249,3–80,2346,6323,1–358,1
210065,250–81,7346,8326,2–356,3

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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