Argentine vs Indonésie

Argentine vs Indonésie : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 306,5 nuits (Indonésie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Indonésie, avec un écart de 263,9 nuits, soit 7,19 fois celle de l’autre pays (Argentine).

nuits par an · CMIP6

Argentine vs Indonésie : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 306,5 nuits (Indonésie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Indonésie, avec un écart de 263,9 nuits, soit 7,19 fois celle de l’autre pays (Argentine).
ArgentineIndonésiemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Indonésie : 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 334,7 nuits (Indonésie).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeArgentineIndonésie
201442,6306,5
201341,8306,4
201241306,3
201141,5304,6
201040,8305,6
200941,6303,9
200841,4303,4
200739,6302,8
200639,3302,8
200540,1303,1
200440,6303,8
200338,7301,9
200240,2301,5
200139,5302,5
200039,5300,9
199938,4300,4
199838,8299,1
199738,5297,9
199637296,9
199535,7296,7
199434,7294,6
199334,3291,6
199233,4288,5
199136,8297,5
199036298,6
198937296
198836,9296,5
198736,1295,6
198636,4295,8
198536292,8
198434,7293,4
198335,2290,1
198235,7294,4
198137,3294,8
198036,3294,5
197937,5294,1
197835,7292,4
197735,1293,4
197635,7290,8
197534,8290,7
197435,4291,5
197334,1293
197235,5290,7
197134,7291,2
197034,9288,9
196933,4290,4
196834,6289,1
196733288,4
196634,3290,5
196532,2288,1
196430,3286,2
196332286,4
196235,2291,2
196135,6292,9
196035,6292,8
195934,5291,9
195833,3293,3
195735,7290,8
195635291,5
195534,4292,4
195433,6290
195335,8291,4
195234,4291,7
195135,4291,7
195033,9291,8
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeArgentineIndonésie
201544,433,5–53,4308295,7–315,1
201643,532,4–53,4307,5296,9–315,6
201742,834,2–52,6308,4295,5–315,6
201842,632,7–52,6308,9296,4–316,6
201943,633,4–53,1309,9297,8–316,7
202045,735,5–57,2310,9299–318,6
202145,634,3–56,4310,4298,7–316,4
202244,633,3–56,4311,4300–319,6
202344,934,9–53,9311,4300,1–320,6
202445,834,2–57,5313,2302–321,2
202546,536–58,1312300,2–321,9
202647,936,7–57312,6299,9–322,8
202746,434,5–56,3312,7301–321,6
202846,133,5–58,5313,8302,4–321,9
202948,336–58,8315,5303,9–324,1
203047,835,4–60,3314,2303,1–322,6
203146,935,5–58,7314,4301,6–321,9
20324837,9–59,7316,9304,8–325,8
203347,436,7–57,6316,6305,4–323,3
203447,837,8–58,9315,4303,9–323,9
203547,339–59316,3305,6–327,9
203648,939,2–58,4317,7305,2–326,2
20375141,2–60,9318,1306,6–325,2
203848,737,9–59,7319,3307,6–326,7
203948,839,1–58,4319,4307,7–326,7
204050,440,4–62,3318,5306,5–329
204150,740,4–61,7320,2308,3–328
20425037,3–61,1320308,7–329,2
204350,340,5–61318,6306,6–327,8
20445240–65321309–329,6
204552,441,3–65,6320,8308,6–329,8
204651,941,2–62,7322,8308,8–331
204751,542–64323,2308,8–333
204854,542,6–65322,3310,5–332,3
204953,942,8–64,9323,8311,6–334,1
205052,543,6–62,4323,3310,3–333,5
205155,743,3–67,4323,6311,2–334,4
205255,642,2–67325,1311,7–334,7
205355,342,6–67,6323,9310,9–333,8
205454,743–66,7324,4311,9–335,4
205555,942,3–67,2325,3312,6–335
205657,642,8–68,6325,9312,4–337,2
205756,842,3–68,7326,9311,9–335,2
205854,841,5–68,1326,4313–336,3
205957,844,9–70,3326,4313,9–337,8
206056,943,4–67,9329,5314,9–338,2
206156,542,3–70,6327,9313,6–336,9
206257,345,8–68,5327,6312,4–339,1
206358,244,6–70,2327,6313,9–339,4
206458,845,8–71,5328,8314,4–338,6
206558,746–71,1327,6314,3–337,9
206659,947–68,9328,6314,7–338,5
206758,944,8–71,5328,8314,3–338
206857,844,3–70,3329,8314,4–339,9
206959,445,4–70,5329,5315,5–339,3
207061,348,2–74,3328,6315,1–338,8
207160,148,7–73,2331,4315,5–340,4
207260,146,7–73,7330,3315,9–339,4
207360,847,6–73,5331,4317,7–341
207460,447,6–73,7329,9316,8–341,1
207561,347,9–73,9330,5315,2–340,2
207661,146,8–75,8331,5316,2–341,2
207760,647,1–73,1332315,9–341,8
207863,449,4–75,6331,4318,2–340,9
207959,948,7–73331,5316,6–341,5
20806348,1–75,5332,4317,4–343,2
208161,448,7–73,5332,3318,4–341,8
208261,747,7–75332,8317,8–340,4
208362,148,2–75,6333,1318,7–342,6
208462,950,3–76333317,8–342,7
20856246,9–76,4332,6318,1–342,7
208662,749,4–76,4333,1318,9–342,3
208761,847,9–74,9332,6318–343,2
208864,450,8–77,5334,5319,5–343,1
208962,749,3–76,3333,6319–342,6
209064,152,5–77,1333,3319,6–343,3
209164,451,7–78,3334,5318,2–343,9
209265,650,8–78,3335,1319,7–343,6
209362,749,7–76,8333,9320–344,9
209463,950,1–78,5335,6320,4–342,8
209562,948,8–77,9335,4319,7–343
209664,749,4–78,9334,3319,4–346,1
209764,552,4–80,1334,2319,5–343,3
209865,652,7–78,7334,9319,4–343,4
209965,249,3–80,2334,4319,4–344,6
210065,250–81,7334,7318,7–343,3

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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