Argentine vs Myanmar (Birmanie) : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 201,9 nuits (Myanmar (Birmanie)), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Myanmar (Birmanie), avec un écart de 159,3 nuits, soit 4,73 fois celle de l’autre pays (Argentine).

Voir son évolution sur la carte

nuits par an · CMIP6

ArgentineMyanmar (Birmanie)médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

Myanmar (Birmanie) : 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 244,5 nuits (Myanmar (Birmanie)).

Année par année

nuits par an · CMIP6

Année	Argentine	Myanmar (Birmanie)
2014	42,6	201,9
2013	41,8	203,1
2012	41	201,1
2011	41,5	200,9
2010	40,8	202,1
2009	41,6	199
2008	41,4	198,1
2007	39,6	196,8
2006	39,3	198,2
2005	40,1	196,7
2004	40,6	200,3
2003	38,7	195,3
2002	40,2	196,6
2001	39,5	199
2000	39,5	197,2
1999	38,4	196,4
1998	38,8	194,7
1997	38,5	194,4
1996	37	191,4
1995	35,7	189,9
1994	34,7	188,8
1993	34,3	185
1992	33,4	180,5
1991	36,8	191,7
1990	36	191,5
1989	37	190,3
1988	36,9	190,7
1987	36,1	190,8
1986	36,4	189,7
1985	36	187,4
1984	34,7	189,1
1983	35,2	182,3
1982	35,7	186,7
1981	37,3	188,4
1980	36,3	189
1979	37,5	189,8
1978	35,7	186,8
1977	35,1	187,4
1976	35,7	185,8
1975	34,8	183,6
1974	35,4	185,5
1973	34,1	187,5
1972	35,5	184,8
1971	34,7	185,2
1970	34,9	184,9
1969	33,4	184,3
1968	34,6	183,7
1967	33	182,3
1966	34,3	186,2
1965	32,2	182,9
1964	30,3	180,6
1963	32	183,1
1962	35,2	187,3
1961	35,6	188,7
1960	35,6	187,1
1959	34,5	186,5
1958	33,3	187,1
1957	35,7	186,2
1956	35	187,9
1955	34,4	185,9
1954	33,6	185,7
1953	35,8	185
1952	34,4	186,1
1951	35,4	187,1
1950	33,9	186,9

médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100

Année	Argentine	Myanmar (Birmanie)
2015	44,433,5–53,4	205,2186,4–218,9
2016	43,532,4–53,4	202,8186,2–218,8
2017	42,834,2–52,6	203,4187,3–218,3
2018	42,632,7–52,6	205,5190,9–219,9
2019	43,633,4–53,1	205,2186,7–222,2
2020	45,735,5–57,2	208,2188,5–223,5
2021	45,634,3–56,4	208,9191,2–224,1
2022	44,633,3–56,4	209,9192,7–224,9
2023	44,934,9–53,9	210,6195,4–226,3
2024	45,834,2–57,5	210,4193,8–226,6
2025	46,536–58,1	209,9190,3–225,2
2026	47,936,7–57	212,2194,3–229,2
2027	46,434,5–56,3	212195,6–228,6
2028	46,133,5–58,5	213195,7–227,2
2029	48,336–58,8	215,3193,9–231,9
2030	47,835,4–60,3	212,2194,9–228
2031	46,935,5–58,7	214,3197,2–230,8
2032	4837,9–59,7	215199,3–229,6
2033	47,436,7–57,6	215,5198,5–230,1
2034	47,837,8–58,9	214,9198,4–233,5
2035	47,339–59	214,9199,2–236,8
2036	48,939,2–58,4	216198,7–234,5
2037	5141,2–60,9	217,2199,6–233,5
2038	48,737,9–59,7	220,7204,8–235,1
2039	48,839,1–58,4	219,7202,4–234,3
2040	50,440,4–62,3	219,2202,9–235
2041	50,740,4–61,7	220,7203,9–237,7
2042	5037,3–61,1	221,8206,1–237,2
2043	50,340,5–61	219,5201,2–237,1
2044	5240–65	221,4201,6–239,6
2045	52,441,3–65,6	223,7204,8–241,5
2046	51,941,2–62,7	223,2203,2–240,2
2047	51,542–64	224,3204,8–241,1
2048	54,542,6–65	226,4207,7–243,8
2049	53,942,8–64,9	226,5205,6–242,8
2050	52,543,6–62,4	227209,3–243,5
2051	55,743,3–67,4	229,6212,4–246,4
2052	55,642,2–67	227,2208,6–244,2
2053	55,342,6–67,6	227,9208,7–247,7
2054	54,743–66,7	227,9209,6–244,8
2055	55,942,3–67,2	229,1209,8–247,5
2056	57,642,8–68,6	231,8210,4–252,1
2057	56,842,3–68,7	228,6208–249
2058	54,841,5–68,1	228,9208,8–249
2059	57,844,9–70,3	230,7212,1–247,5
2060	56,943,4–67,9	234,7211,1–251,5
2061	56,542,3–70,6	231,9213–247,7
2062	57,345,8–68,5	233,6209,9–252,8
2063	58,244,6–70,2	233215,4–250,5
2064	58,845,8–71,5	233,2214,4–251,3
2065	58,746–71,1	230,7210,4–250,7
2066	59,947–68,9	233,5214,3–251,2
2067	58,944,8–71,5	233211,5–253,3
2068	57,844,3–70,3	233,1212,4–253,7
2069	59,445,4–70,5	236,1214,6–253,4
2070	61,348,2–74,3	235,9218,1–253,4
2071	60,148,7–73,2	235,1213,5–259,6
2072	60,146,7–73,7	234,6216,1–252,6
2073	60,847,6–73,5	237,2219,3–257,2
2074	60,447,6–73,7	236,4215,7–254,5
2075	61,347,9–73,9	236,7214,4–255,9
2076	61,146,8–75,8	237,7216–257
2077	60,647,1–73,1	237,5219–258,7
2078	63,449,4–75,6	238,5217,3–257,8
2079	59,948,7–73	238,5219,2–257,2
2080	6348,1–75,5	240,5218,8–258,3
2081	61,448,7–73,5	240219,7–260,9
2082	61,747,7–75	239,4217,1–258,8
2083	62,148,2–75,6	239,1220,5–259,2
2084	62,950,3–76	241,3218,9–260,6
2085	6246,9–76,4	241,7218,8–260,7
2086	62,749,4–76,4	241,7217,4–262,7
2087	61,847,9–74,9	241,4220,5–260,9
2088	64,450,8–77,5	241,8222,3–261,5
2089	62,749,3–76,3	240,7221,2–262,6
2090	64,152,5–77,1	241,3224,4–260,9
2091	64,451,7–78,3	242,6220,3–262,5
2092	65,650,8–78,3	241,9221,6–263,3
2093	62,749,7–76,8	242,1220,2–260
2094	63,950,1–78,5	242,5222,5–261,9
2095	62,948,8–77,9	244,9224–264,4
2096	64,749,4–78,9	243,9221,1–266,5
2097	64,552,4–80,1	243,6219,6–264,2
2098	65,652,7–78,7	243,6222,5–263,9
2099	65,249,3–80,2	244,7221,8–263,5
2100	65,250–81,7	244,5223,2–261,8

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