Argentine vs Kenya

Argentine vs Kenya : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 245,6 nuits (Kenya), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Kenya, avec un écart de 203 nuits, soit 5,76 fois celle de l’autre pays (Argentine).

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nuits par an · CMIP6

Argentine vs Kenya : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 245,6 nuits (Kenya), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Kenya, avec un écart de 203 nuits, soit 5,76 fois celle de l’autre pays (Argentine).
ArgentineKenyamédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Kenya : 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 277 nuits (Kenya).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeArgentineKenya
201442,6245,6
201341,8245,4
201241244,7
201141,5245
201040,8243,8
200941,6242,3
200841,4240,3
200739,6240,9
200639,3241,5
200540,1241,2
200440,6241,8
200338,7240,8
200240,2240,7
200139,5242
200039,5239,5
199938,4237,8
199838,8239,2
199738,5236,9
199637234,2
199535,7232,9
199434,7231,9
199334,3227,4
199233,4224,8
199136,8233,8
199036236,4
198937234,5
198836,9233,1
198736,1232,6
198636,4233
198536228,7
198434,7230,2
198335,2226,7
198235,7230,6
198137,3232,9
198036,3231,3
197937,5229,6
197835,7228,7
197735,1229,9
197635,7227,8
197534,8225,9
197435,4230,5
197334,1230,4
197235,5228,7
197134,7226
197034,9226,3
196933,4225,9
196834,6222,9
196733224
196634,3225,2
196532,2224,2
196430,3221,8
196332220,2
196235,2227,2
196135,6228,3
196035,6228,8
195934,5228,3
195833,3229,1
195735,7228
195635225,5
195534,4228,7
195433,6227,4
195335,8227,6
195234,4228,5
195135,4228,3
195033,9226,3
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeArgentineKenya
201544,433,5–53,4246,9232,3–256,1
201643,532,4–53,4244,9230,1–255
201742,834,2–52,6248,1233,1–257,7
201842,632,7–52,6248,7237–257,4
201943,633,4–53,1247,1234,8–256,7
202045,735,5–57,2248,6233,2–259,2
202145,634,3–56,4249,5236,3–258,1
202244,633,3–56,4251,5239,7–259,5
202344,934,9–53,9251,8239–260,8
202445,834,2–57,5254,2239,1–263
202546,536–58,1251,5238,1–261,8
202647,936,7–57252,2237,2–263,3
202746,434,5–56,3252,8238,4–263,8
202846,133,5–58,5254,9241,9–264,2
202948,336–58,8256243,4–264,6
203047,835,4–60,3253,6240,6–263,1
203146,935,5–58,7256244,7–264,4
20324837,9–59,7257243,8–267,1
203347,436,7–57,6256241,8–265,9
203447,837,8–58,9256,2241,2–267,9
203547,339–59256,7243,3–266,7
203648,939,2–58,4256,2242,4–266,7
20375141,2–60,9258,7245,9–268,4
203848,737,9–59,7260,3244,5–268,9
203948,839,1–58,4259244,4–268
204050,440,4–62,3258,3246,2–269,8
204150,740,4–61,7260,7244,8–271,2
20425037,3–61,1260,3246,5–272,7
204350,340,5–61259246,6–270,5
20445240–65261,2248,8–270,9
204552,441,3–65,6261,8248,7–272,9
204651,941,2–62,7264,8249,6–275,3
204751,542–64264,4249,8–275,3
204854,542,6–65264,2252,3–274,9
204953,942,8–64,9265,2252,8–275,6
205052,543,6–62,4263,9249,8–275,1
205155,743,3–67,4265,4252,1–275,1
205255,642,2–67266,3252,6–276,2
205355,342,6–67,6265,2251–275,4
205454,743–66,7265,2250,2–277,2
205555,942,3–67,2266,8251,6–277,6
205657,642,8–68,6266,2251,2–277,8
205756,842,3–68,7266,8253–278
205854,841,5–68,1266,7251,5–277,9
205957,844,9–70,3269,8254,7–280,5
206056,943,4–67,9271,1253,9–280,7
206156,542,3–70,6267,5253,9–281,7
206257,345,8–68,5268,1254–281,2
206358,244,6–70,2268,9255–280,1
206458,845,8–71,5270254,1–279,8
206558,746–71,1269,4255,8–282,3
206659,947–68,9270,6258,1–281
206758,944,8–71,5270,7256,1–283
206857,844,3–70,3270,2256–283
206959,445,4–70,5269,8256,1–283,3
207061,348,2–74,3270,1255,8–282,6
207160,148,7–73,2271,9257,9–284,4
207260,146,7–73,7273,5260,3–283,8
207360,847,6–73,5273,1259,9–285,4
207460,447,6–73,7271,9257,5–285,4
207561,347,9–73,9271,1256,5–284,7
207661,146,8–75,8274,1258,6–285,8
207760,647,1–73,1273,4259–286,6
207863,449,4–75,6273,1260–284,4
207959,948,7–73273,3258,7–286,6
20806348,1–75,5275,5259,4–286,9
208161,448,7–73,5274,7259,8–285,6
208261,747,7–75274,8261,3–286,4
208362,148,2–75,6274259,6–289,3
208462,950,3–76276,8259–288,8
20856246,9–76,4276,2261,5–289,1
208662,749,4–76,4275,1260–289,1
208761,847,9–74,9276,2260,3–288,5
208864,450,8–77,5276,8261,6–289,7
208962,749,3–76,3275,9260,3–288,8
209064,152,5–77,1275,3260,5–290,5
209164,451,7–78,3277,7260,4–290,9
209265,650,8–78,3276,2261,2–290,7
209362,749,7–76,8276,9262–290,1
209463,950,1–78,5277262,8–288,9
209562,948,8–77,9278,4262,3–290,4
209664,749,4–78,9277,6260,5–292
209764,552,4–80,1277261–290,2
209865,652,7–78,7277,6262,3–291,5
209965,249,3–80,2277,9260,8–292,4
210065,250–81,7277261,8–290,4

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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