Argentine vs Israël

Argentine vs Israël : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 97,9 nuits (Israël), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Israël, avec un écart de 55,3 nuits, soit 2,3 fois celle de l’autre pays (Argentine).

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nuits par an · CMIP6

Argentine vs Israël : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 97,9 nuits (Israël), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Israël, avec un écart de 55,3 nuits, soit 2,3 fois celle de l’autre pays (Argentine).
ArgentineIsraëlmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Israël : 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 149,4 nuits (Israël).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeArgentineIsraël
201442,697,9
201341,898
20124196,3
201141,596,1
201040,895,5
200941,692,5
200841,494,1
200739,692,7
200639,392
200540,192,3
200440,690,7
200338,793,9
200240,289,5
200139,591
200039,589,5
199938,486,2
199838,884,8
199738,584,2
19963783,7
199535,779,3
199434,780,1
199334,371,6
199233,474,9
199136,878,4
19903680,2
19893776,9
198836,976,5
198736,175,1
198636,478,3
19853674
198434,769,4
198335,268,9
198235,773,5
198137,373,5
198036,375,3
197937,568,7
197835,771,6
197735,172,3
197635,773,2
197534,870,9
197435,472,5
197334,171,9
197235,569,9
197134,773,1
197034,971,6
196933,470,6
196834,669,6
19673366,9
196634,368,8
196532,263,5
196430,366,1
19633270,9
196235,273
196135,671,5
196035,674,9
195934,575
195833,373
195735,774,8
19563574,3
195534,472,8
195433,671,4
195335,873,7
195234,472
195135,475,1
195033,969,5
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeArgentineIsraël
201544,433,5–53,4105,988,4–122,7
201643,532,4–53,4104,186,9–120,1
201742,834,2–52,6107,892,2–121,4
201842,632,7–52,610993,8–124,2
201943,633,4–53,110989,1–124,5
202045,735,5–57,2111,594,8–123,5
202145,634,3–56,411097,7–128,4
202244,633,3–56,4111,493,6–130,2
202344,934,9–53,9117,297,9–130,5
202445,834,2–57,5114,5100,4–127,3
202546,536–58,1116,698,3–129,2
202647,936,7–57115,9104,9–126,2
202746,434,5–56,3115,699–127,1
202846,133,5–58,5116,3100,2–127,9
202948,336–58,8117103,1–129,2
203047,835,4–60,3118,6102,1–131,2
203146,935,5–58,7116,8104,4–132,8
20324837,9–59,7121,4106,5–134,7
203347,436,7–57,6122,1108,9–134,7
203447,837,8–58,9119,7103,1–133,4
203547,339–59122,8105,8–138,8
203648,939,2–58,4120,2105,5–136,2
20375141,2–60,9121,6106,3–139,4
203848,737,9–59,7126,5105,7–142,1
203948,839,1–58,4127,7110,5–147,1
204050,440,4–62,3124,2109,7–144,9
204150,740,4–61,7126108,4–141,5
20425037,3–61,1128,5105,8–144,3
204350,340,5–61126,5111,8–144,3
20445240–65125,9108,5–142,9
204552,441,3–65,6130,9117,5–148,6
204651,941,2–62,7131114,4–147,2
204751,542–64132,3116,1–145,4
204854,542,6–65129,9118,5–146,9
204953,942,8–64,9127,9108,7–143,9
205052,543,6–62,4133,3114,3–147
205155,743,3–67,4130,3116,7–143,9
205255,642,2–67130,3119,9–143,5
205355,342,6–67,6135120,4–149,7
205454,743–66,7134,1118,8–149,3
205555,942,3–67,2134,1115,2–150,3
205657,642,8–68,6136110,1–151,1
205756,842,3–68,7132,7110,9–155
205854,841,5–68,1135,7119,1–155,4
205957,844,9–70,3138,8118,5–156,7
206056,943,4–67,9136,1116,3–159,2
206156,542,3–70,6136119–150,7
206257,345,8–68,5139118,7–156
206358,244,6–70,2137,4120,1–151,2
206458,845,8–71,5139,3121–154,3
206558,746–71,1139,6122,3–154,3
206659,947–68,9137,3119,6–153,7
206758,944,8–71,5142,8126–157,8
206857,844,3–70,3141,2122,8–156,4
206959,445,4–70,5141,5123,7–157,6
207061,348,2–74,3141,8120,5–157,5
207160,148,7–73,2142,9124,3–161,8
207260,146,7–73,7144,3127–158,5
207360,847,6–73,5143,6127,3–159,2
207460,447,6–73,7138,8123–162,2
207561,347,9–73,9138,1120,8–154,6
207661,146,8–75,8143,2126,8–161,5
207760,647,1–73,1142,8120,5–161,6
207863,449,4–75,6143,6128,2–160,6
207959,948,7–73148,6123,7–160,2
20806348,1–75,5145,5123,5–163,7
208161,448,7–73,5143,7128,1–161,2
208261,747,7–75145,8129,5–160,6
208362,148,2–75,6149,4126–163,1
208462,950,3–76148128,2–164
20856246,9–76,4149127,9–162,4
208662,749,4–76,4148127,4–167,1
208761,847,9–74,9146,4123,7–165,7
208864,450,8–77,5147,6133,5–165,3
208962,749,3–76,3148,4131,4–169,1
209064,152,5–77,1147,6132,4–168,8
209164,451,7–78,3151,9131,7–170,6
209265,650,8–78,3148,2132–167,4
209362,749,7–76,8154,1135,3–172,2
209463,950,1–78,5153,2133,6–170,3
209562,948,8–77,9148,2131,4–164,1
209664,749,4–78,9150,5130,5–172,6
209764,552,4–80,1149,8134,4–172,7
209865,652,7–78,7150,9131,3–170,1
209965,249,3–80,2149,5129–166,6
210065,250–81,7149,4130,1–168,5

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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