Argentine vs Pakistan

Argentine vs Pakistan : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 149,9 nuits (Pakistan), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Pakistan, avec un écart de 107,3 nuits, soit 3,52 fois celle de l’autre pays (Argentine).

nuits par an · CMIP6

Argentine vs Pakistan : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 149,9 nuits (Pakistan), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Pakistan, avec un écart de 107,3 nuits, soit 3,52 fois celle de l’autre pays (Argentine).
ArgentinePakistanmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Pakistan : 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 177,6 nuits (Pakistan).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeArgentinePakistan
201442,6149,9
201341,8149,1
201241149,9
201141,5149
201040,8148,4
200941,6147,1
200841,4147,4
200739,6147,3
200639,3146,7
200540,1146,5
200440,6147,5
200338,7146
200240,2148,3
200139,5145,4
200039,5144,7
199938,4146,9
199838,8144,8
199738,5143,2
199637141,2
199535,7141,8
199434,7142,1
199334,3140,4
199233,4139,9
199136,8142,5
199036142,6
198937142,5
198836,9140,3
198736,1140
198636,4140
198536140
198434,7138,9
198335,2136,3
198235,7138,5
198137,3141,5
198036,3139,5
197937,5139,1
197835,7139
197735,1138,6
197635,7139,2
197534,8136,5
197435,4138,7
197334,1137,8
197235,5137,4
197134,7136
197034,9137,7
196933,4135,9
196834,6136,6
196733135,2
196634,3136,9
196532,2138,3
196430,3135,1
196332135,7
196235,2137
196135,6138,6
196035,6139
195934,5138,6
195833,3137,7
195735,7140
195635137,8
195534,4137,5
195433,6137,8
195335,8136,9
195234,4138,1
195135,4136,7
195033,9139,1
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeArgentinePakistan
201544,433,5–53,4152,4138,7–163,3
201643,532,4–53,4150,6139,4–161,7
201742,834,2–52,6151,3138,8–162
201842,632,7–52,6152,6139,8–161,8
201943,633,4–53,1151,8138,1–163,3
202045,735,5–57,2153,1140,3–164,5
202145,634,3–56,4154,1140,6–165,7
202244,633,3–56,4153,1140,2–165,7
202344,934,9–53,9155,5141,6–165,9
202445,834,2–57,5156,8143,3–168,7
202546,536–58,1155,7141,5–168,6
202647,936,7–57155,3142,2–167,9
202746,434,5–56,3156,8140,9–168,9
202846,133,5–58,5156,5143,9–167,6
202948,336–58,8155,9141,5–167,7
203047,835,4–60,3156,3143,3–167,6
203146,935,5–58,7157,3144,4–168,1
20324837,9–59,7157,4142,5–169,6
203347,436,7–57,6157,7143,6–169,4
203447,837,8–58,9159,5145,6–173,4
203547,339–59159,3146,7–170,3
203648,939,2–58,4159,1147,5–171,4
20375141,2–60,9162,2147,5–175,3
203848,737,9–59,7161,4148,6–171,7
203948,839,1–58,4160148,2–170,4
204050,440,4–62,3160,9147,9–171,3
204150,740,4–61,7160,8146,7–171,7
20425037,3–61,1162,3149,9–175,6
204350,340,5–61161,1150,3–173,8
20445240–65163150,9–173,9
204552,441,3–65,6163149,5–174,8
204651,941,2–62,7163,5149,8–177,2
204751,542–64165,2151,8–178,5
204854,542,6–65166,4154,1–179,4
204953,942,8–64,9165150,8–178,2
205052,543,6–62,4166,9153,5–179,3
205155,743,3–67,4165,6150,8–180
205255,642,2–67166,7155,4–179,5
205355,342,6–67,6166,3154,2–178,8
205454,743–66,7167,5153,9–181
205555,942,3–67,2167,8155,8–182,5
205657,642,8–68,6166,3153,6–179,7
205756,842,3–68,7168,3153,9–182,3
205854,841,5–68,1167,5157–179,9
205957,844,9–70,3170,9155,9–183,8
206056,943,4–67,9170,3156,5–181,8
206156,542,3–70,6168,8156,8–179,6
206257,345,8–68,5171,6153,5–186,5
206358,244,6–70,2171,3159,5–183,8
206458,845,8–71,5170,2155,3–184,5
206558,746–71,1169,7156,4–185
206659,947–68,9172,2157–186,7
206758,944,8–71,5173,2160,2–186,3
206857,844,3–70,3172,6157,7–186,3
206959,445,4–70,5171,8157,3–185,6
207061,348,2–74,3171,7158,9–186,7
207160,148,7–73,2173,4158,7–186,8
207260,146,7–73,7174161,5–186,9
207360,847,6–73,5175,6157,2–187,9
207460,447,6–73,7173,5160–186,3
207561,347,9–73,9173161,5–187,8
207661,146,8–75,8172,9158,8–186,7
207760,647,1–73,1175161,3–187,8
207863,449,4–75,6174,4160,9–189,3
207959,948,7–73172,5158,3–187,7
20806348,1–75,5175,1160,7–189,2
208161,448,7–73,5174,9159,2–190,2
208261,747,7–75175,4161,8–190,6
208362,148,2–75,6176,5161,8–190,8
208462,950,3–76176,1160,9–190,5
20856246,9–76,4176,3161,9–193,6
208662,749,4–76,4173,9160–189,1
208761,847,9–74,9176161–193,1
208864,450,8–77,5175,4160,5–195,2
208962,749,3–76,3177,2164,2–191,7
209064,152,5–77,1177,7163,9–192,2
209164,451,7–78,3177,8162,8–192,2
209265,650,8–78,3178,7162,9–192,9
209362,749,7–76,8177164–191
209463,950,1–78,5176,8164,1–190,7
209562,948,8–77,9178,6163,8–193,1
209664,749,4–78,9177,8163,7–192,5
209764,552,4–80,1177,3160,4–192,5
209865,652,7–78,7178,7162,6–195,7
209965,249,3–80,2176159,9–193,2
210065,250–81,7177,6162,2–193

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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