Argentine vs Tanzanie

Argentine vs Tanzanie : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 106,3 nuits (Tanzanie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tanzanie, avec un écart de 63,7 nuits, soit 2,49 fois celle de l’autre pays (Argentine).

nuits par an · CMIP6

Argentine vs Tanzanie : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 106,3 nuits (Tanzanie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tanzanie, avec un écart de 63,7 nuits, soit 2,49 fois celle de l’autre pays (Argentine).
ArgentineTanzaniemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Tanzanie : 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 208 nuits (Tanzanie).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeArgentineTanzanie
201442,6106,3
201341,8105,5
201241108,4
201141,5109
201040,8103,9
200941,6101,1
200841,4100,3
200739,699,5
200639,3100,4
200540,198,7
200440,6100,4
200338,799,6
200240,298,4
200139,5101,5
200039,594,9
199938,494,2
199838,896,8
199738,593,5
19963789,6
199535,788,5
199434,785,4
199334,381,2
199233,480,1
199136,889,6
19903691,1
19893789,1
198836,987,6
198736,188,5
198636,489,4
19853683
198434,783,1
198335,282,1
198235,784,8
198137,388
198036,385
197937,585,5
197835,782,9
197735,184,1
197635,781
197534,880,8
197435,482,2
197334,183,6
197235,581,4
197134,780,7
197034,981,8
196933,479,5
196834,679,1
19673377,5
196634,378,1
196532,278
196430,373,8
19633273,1
196235,281,1
196135,682,6
196035,683,9
195934,581,4
195833,382,1
195735,780,9
19563580
195534,481,6
195433,681,4
195335,880,6
195234,481,4
195135,482,1
195033,980,7
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeArgentineTanzanie
201544,433,5–53,4114,895,2–137,4
201643,532,4–53,4108,391,6–125,6
201742,834,2–52,6114,893,6–137,8
201842,632,7–52,6116,497,4–137,1
201943,633,4–53,1113,495,2–133,2
202045,735,5–57,2119,396,2–143,5
202145,634,3–56,4119,5100,9–147,1
202244,633,3–56,4124,4105,3–147,4
202344,934,9–53,9122,1102,1–147,8
202445,834,2–57,5126,2100–150,1
202546,536–58,1124,6100,9–154
202647,936,7–57126,999,1–155,6
202746,434,5–56,3128102,9–147,7
202846,133,5–58,5129,9106,4–152,1
202948,336–58,8134,1111–156,5
203047,835,4–60,3129,4106,4–151,1
203146,935,5–58,7136,4115,9–158,4
20324837,9–59,7135,1114–166,8
203347,436,7–57,6135,2110,9–161,9
203447,837,8–58,9134,7112,5–166,3
203547,339–59140,2114,6–165
203648,939,2–58,4137,8113,3–165,5
20375141,2–60,9142,9121,5–168,9
203848,737,9–59,7147,9124,3–169,3
203948,839,1–58,4144,3117,6–171,3
204050,440,4–62,3140,5117–178
204150,740,4–61,7149,1121,7–175,6
20425037,3–61,1146,3120,5–185,3
204350,340,5–61144,6117–173
20445240–65147,7121,2–175,8
204552,441,3–65,6150,1125,2–183,4
204651,941,2–62,7161,5128,6–192,2
204751,542–64160,2129,7–194,4
204854,542,6–65158,8132,7–193,1
204953,942,8–64,9157,6131,1–196
205052,543,6–62,4159,7127,8–192
205155,743,3–67,4163,2135,5–197,8
205255,642,2–67161,9136,2–199,1
205355,342,6–67,6160,6127,5–197,7
205454,743–66,7163,2131,5–200,2
205555,942,3–67,2167,4137–208,3
205657,642,8–68,6166,4130,8–209,7
205756,842,3–68,7168134,6–208,3
205854,841,5–68,1168,7134,9–210,3
205957,844,9–70,3174,7144,9–219,5
206056,943,4–67,9181,7138,1–219,8
206156,542,3–70,6171,8135,5–218,1
206257,345,8–68,5177,5139,9–224
206358,244,6–70,2181,4140,1–213,8
206458,845,8–71,5185,3140,1–215,2
206558,746–71,1183,5141,1–221,8
206659,947–68,9181,9146,3–219,3
206758,944,8–71,5178,8138,8–229,2
206857,844,3–70,3186144,2–228,4
206959,445,4–70,5183,7141,7–225,3
207061,348,2–74,3180,7140,4–228,2
207160,148,7–73,2184,9146,9–235,2
207260,146,7–73,7191,3155–226,1
207360,847,6–73,5191,6152,4–235,6
207460,447,6–73,7183,3149,7–231,7
207561,347,9–73,9183,8144,8–233
207661,146,8–75,8191,1150,9–233,2
207760,647,1–73,1191,3152,6–238,2
207863,449,4–75,6189156,6–233,8
207959,948,7–73190,5147–237,3
20806348,1–75,5197,3150,7–241,2
208161,448,7–73,5195,6153,4–237,4
208261,747,7–75194,5157,3–237,3
208362,148,2–75,6193,2151–249,8
208462,950,3–76201,1152,2–246,7
20856246,9–76,4204,2162,3–252,3
208662,749,4–76,4195156–248,7
208761,847,9–74,9196,7160,8–244,5
208864,450,8–77,5208,4154,7–246,9
208962,749,3–76,3201,3158,6–248,2
209064,152,5–77,1197,9160,7–253,6
209164,451,7–78,3210161,6–256
209265,650,8–78,3205,8158,3–253,6
209362,749,7–76,8207,2161,2–251,9
209463,950,1–78,5207,9161,3–250,6
209562,948,8–77,9214,2166,4–258,5
209664,749,4–78,9205,3159,8–257,4
209764,552,4–80,1206,6158,4–256,8
209865,652,7–78,7209,1161–258,3
209965,249,3–80,2208,5160,1–256
210065,250–81,7208158,6–258,6

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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