Argentine vs Mexique

Argentine vs Mexique : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 103,7 nuits (Mexique), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Mexique, avec un écart de 61,1 nuits, soit 2,43 fois celle de l’autre pays (Argentine).

nuits par an · CMIP6

Argentine vs Mexique : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 103,7 nuits (Mexique), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Mexique, avec un écart de 61,1 nuits, soit 2,43 fois celle de l’autre pays (Argentine).
ArgentineMexiquemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Mexique : 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 142,8 nuits (Mexique).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeArgentineMexique
201442,6103,7
201341,8103,9
201241102,8
201141,5102,9
201040,8101,5
200941,6101,8
200841,4100,1
200739,699,1
200639,399,8
200540,199,5
200440,699,4
200338,798,3
200240,299,1
200139,598,7
200039,597,9
199938,496,6
199838,895,8
199738,595,9
19963793,8
199535,792,7
199434,790,7
199334,389
199233,488,5
199136,893,4
19903694,9
19893793
198836,992,1
198736,192
198636,490,2
19853690
198434,788
198335,286,7
198235,788,7
198137,391,5
198036,390,1
197937,590,8
197835,789
197735,189
197635,789,1
197534,886,8
197435,487,9
197334,188,6
197235,587,7
197134,786,8
197034,986,1
196933,487,5
196834,687,1
19673386,7
196634,386,4
196532,284,9
196430,384,7
19633287,1
196235,288
196135,689,5
196035,689,7
195934,589,6
195833,389,1
195735,789
19563588,5
195534,488,2
195433,688,4
195335,888,6
195234,487,8
195135,489,4
195033,988,1
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeArgentineMexique
201544,433,5–53,4106,192,9–118,4
201643,532,4–53,4107,695–120
201742,834,2–52,6108,696,3–119,7
201842,632,7–52,610997,1–120,4
201943,633,4–53,1110,396,4–123
202045,735,5–57,2109,696,8–121,8
202145,634,3–56,4111,296,9–124,1
202244,633,3–56,4109,796–121,7
202344,934,9–53,9111,898,6–125,3
202445,834,2–57,5112,298,2–126,2
202546,536–58,111298,8–125,8
202647,936,7–57113,999,5–126,4
202746,434,5–56,3112,999,5–128,3
202846,133,5–58,5115,2101,9–127,9
202948,336–58,8115,6101,9–127,9
203047,835,4–60,3115,9101,7–128,4
203146,935,5–58,7116,1100,9–129,9
20324837,9–59,7116,1102,5–129,1
203347,436,7–57,6117,5102,5–131,1
203447,837,8–58,9117,2104,1–130,3
203547,339–59116,4103,1–130,3
203648,939,2–58,4117,8105,1–131
20375141,2–60,9118,6104,3–131,7
203848,737,9–59,7121107,5–133,4
203948,839,1–58,4121,3107–135,6
204050,440,4–62,3121,9108,1–135,1
204150,740,4–61,7121,3105,3–134,6
20425037,3–61,1122,7107,7–137,1
204350,340,5–61122,4108,1–137,5
20445240–65121,9108–135,6
204552,441,3–65,6123,1108,8–139,2
204651,941,2–62,7123,8109,9–139,4
204751,542–64125,6111,9–139,4
204854,542,6–65126,3113–140,3
204953,942,8–64,9127111,2–140,8
205052,543,6–62,4128,1112,6–142,5
205155,743,3–67,4127,2113,4–140,8
205255,642,2–67126,2112,5–141,1
205355,342,6–67,6128,4111,5–142,7
205454,743–66,7128,1113,1–142,3
205555,942,3–67,2129114,4–144,7
205657,642,8–68,6129,5114,3–143,8
205756,842,3–68,7130,3113,5–145,9
205854,841,5–68,1128,8114,1–144,5
205957,844,9–70,3129,5114,5–144,5
206056,943,4–67,9131,4115,5–146,5
206156,542,3–70,6131,3118,4–146,8
206257,345,8–68,5130,8115,1–146,3
206358,244,6–70,2131,2115,6–147,9
206458,845,8–71,5132,2116,5–147,8
206558,746–71,1133,1115,8–148,6
206659,947–68,9133,3117,2–149,4
206758,944,8–71,5133,3117–150,3
206857,844,3–70,3134,6117,4–150,5
206959,445,4–70,5134,4117,8–150,9
207061,348,2–74,3134,2116,7–151,8
207160,148,7–73,2136,3120,8–152,7
207260,146,7–73,7137,2119,9–153,1
207360,847,6–73,5136,1119,1–153,6
207460,447,6–73,7136119,7–152,2
207561,347,9–73,9135,2118,5–151,8
207661,146,8–75,8136,3117,4–154,7
207760,647,1–73,1136,8119,6–152,8
207863,449,4–75,6137,1118,3–154,2
207959,948,7–73138,1121,3–157,1
20806348,1–75,5137,6120,5–157,9
208161,448,7–73,5137,8120,7–154,7
208261,747,7–75138,7121,6–155,2
208362,148,2–75,6139,2119,3–158,8
208462,950,3–76140,3123,4–157,5
20856246,9–76,4139,2120,9–157,2
208662,749,4–76,4139,8121–157,8
208761,847,9–74,9139,5121,5–157,4
208864,450,8–77,5141121,8–159,9
208962,749,3–76,3140,4121,7–158,9
209064,152,5–77,1141,2123–160,7
209164,451,7–78,3141,8123–161,6
209265,650,8–78,3141,3122,5–159,3
209362,749,7–76,8141,4124,3–161
209463,950,1–78,5142123,3–159,6
209562,948,8–77,9143,5124–160,7
209664,749,4–78,9142,3125–161,3
209764,552,4–80,1141,2123,2–160
209865,652,7–78,7142,2122,5–162
209965,249,3–80,2141,8122,4–160,7
210065,250–81,7142,8124,3–160,8

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 Mexique

Santé

Population

Économie

Éducation

Politique

Conflit

Militaire

Climat

Technologie et environnement