Argentine vs Inde

Argentine vs Inde : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 215,5 nuits (Inde), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 172,9 nuits, soit 5,05 fois celle de l’autre pays (Argentine).

Voir son évolution sur la carte

nuits par an · CMIP6

Argentine vs Inde : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 215,5 nuits (Inde), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 172,9 nuits, soit 5,05 fois celle de l’autre pays (Argentine).
ArgentineIndemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Inde : 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 250,4 nuits (Inde).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeArgentineInde
201442,6215,5
201341,8216
201241217,4
201141,5215,5
201040,8215,2
200941,6213,7
200841,4213,7
200739,6213,3
200639,3212,5
200540,1212,9
200440,6214,9
200338,7212,1
200240,2213
200139,5212,2
200039,5210,8
199938,4211,9
199838,8210,3
199738,5209,5
199637207
199535,7208,8
199434,7207,1
199334,3206
199233,4203,5
199136,8208
199036209,9
198937208
198836,9207,3
198736,1207,2
198636,4207,2
198536205,9
198434,7206,7
198335,2203,3
198235,7205,7
198137,3208,4
198036,3205,3
197937,5205,5
197835,7204,1
197735,1205,9
197635,7204,6
197534,8202,6
197435,4205,3
197334,1205,6
197235,5203,8
197134,7203,6
197034,9202,6
196933,4203,6
196834,6201,7
196733201,6
196634,3203,9
196532,2202,4
196430,3201,2
196332201,8
196235,2203,8
196135,6206,3
196035,6206
195934,5206,1
195833,3204
195735,7206,5
195635204
195534,4203,2
195433,6206
195335,8204
195234,4204,4
195135,4204,3
195033,9206,3
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeArgentineInde
201544,433,5–53,4216,9202,1–228,4
201643,532,4–53,4215202,5–227,6
201742,834,2–52,6216,2202,1–228,5
201842,632,7–52,6218,3204,5–231,4
201943,633,4–53,1217,4202,3–230,4
202045,735,5–57,2217,6203,1–232
202145,634,3–56,4219,7204,5–233,2
202244,633,3–56,4220,5205,8–233
202344,934,9–53,9220,4206,4–233,7
202445,834,2–57,5222,6208,1–236,3
202546,536–58,1219,7202,7–236,2
202647,936,7–57220,2204,2–236,8
202746,434,5–56,3223,6207,1–239
202846,133,5–58,5222,1205,1–235,7
202948,336–58,8225,4210–240,3
203047,835,4–60,3222,7207,3–235,6
203146,935,5–58,7223,8207,1–237,8
20324837,9–59,7225,9210–240,5
203347,436,7–57,6223,8209,3–235,4
203447,837,8–58,9225,8210–242,7
203547,339–59224,9210,6–240,9
203648,939,2–58,4224,2210,4–240,3
20375141,2–60,9228,3213,6–242,6
203848,737,9–59,7228,1212,6–241,4
203948,839,1–58,4227,4211,9–242,8
204050,440,4–62,3227212,2–242
204150,740,4–61,7227,1210,7–240,5
20425037,3–61,1229,1214,8–244,2
204350,340,5–61228,9214,5–244
20445240–65229,7214,7–244,2
204552,441,3–65,6231,2216,6–246,1
204651,941,2–62,7232,6216,2–248,6
204751,542–64232,4215,5–250
204854,542,6–65235,6218,5–254,3
204953,942,8–64,9235,3218,3–249,9
205052,543,6–62,4233,5216,6–253,4
205155,743,3–67,4234,9218,6–249,9
205255,642,2–67234219,4–249,3
205355,342,6–67,6234,9219,5–252,5
205454,743–66,7237,2219,4–253,1
205555,942,3–67,2237,2220,7–256,6
205657,642,8–68,6238,8221,2–254,9
205756,842,3–68,7235,7218,5–253,8
205854,841,5–68,1238,8222,8–254,1
205957,844,9–70,3241,1224,9–256,2
206056,943,4–67,9240,9225,6–255,6
206156,542,3–70,6237,9220,6–253,7
206257,345,8–68,5239,9221,2–259,7
206358,244,6–70,2239,9222,3–256,1
206458,845,8–71,5240223,8–256,3
206558,746–71,1240,9222,9–257,3
206659,947–68,9241,5224,1–258,6
206758,944,8–71,5241,6224,8–257,9
206857,844,3–70,3242,3224,6–262,1
206959,445,4–70,5242,8225,4–259,1
207061,348,2–74,3240,1225,3–257,1
207160,148,7–73,2241,8223,7–260,2
207260,146,7–73,7242,6225,4–259,2
207360,847,6–73,5243,8228–259,3
207460,447,6–73,7241,6226,9–258,4
207561,347,9–73,9243,5226,4–258,2
207661,146,8–75,8243,2224,6–259,9
207760,647,1–73,1243,7226,6–264,6
207863,449,4–75,6246,7230,1–261,5
207959,948,7–73244,9226,4–261,3
20806348,1–75,5246,7227–263,7
208161,448,7–73,5247,5230,4–264,8
208261,747,7–75244,6227,9–262,3
208362,148,2–75,6247,5227,8–265,1
208462,950,3–76247,3228,3–266,8
20856246,9–76,4246,5227,5–267,1
208662,749,4–76,4245,6227,7–266,5
208761,847,9–74,9245,5226,7–266,2
208864,450,8–77,5247229,4–266,9
208962,749,3–76,3248,1230–266,3
209064,152,5–77,1249228,9–266,4
209164,451,7–78,3248,9230–266,5
209265,650,8–78,3249,8232,3–267,8
209362,749,7–76,8248,1229–266,5
209463,950,1–78,5249,1230,6–268,4
209562,948,8–77,9251233,2–270
209664,749,4–78,9247,8231,4–269,3
209764,552,4–80,1251,1231,4–268
209865,652,7–78,7252,3230,8–268,3
209965,249,3–80,2248,7230,1–268,3
210065,250–81,7250,4232,9–266,7

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 Inde

Santé

Population

Économie

Éducation

Politique

Conflit

Militaire

Climat

Technologie et environnement