Argentine vs Thaïlande

Argentine vs Thaïlande : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 286,4 nuits (Thaïlande), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Thaïlande, avec un écart de 243,8 nuits, soit 6,72 fois celle de l’autre pays (Argentine).

nuits par an · CMIP6

Argentine vs Thaïlande : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 42,6 nuits (Argentine) et 286,4 nuits (Thaïlande), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Thaïlande, avec un écart de 243,8 nuits, soit 6,72 fois celle de l’autre pays (Argentine).
ArgentineThaïlandemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Thaïlande : 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 320,8 nuits (Thaïlande).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeArgentineThaïlande
201442,6286,4
201341,8289,1
201241286,6
201141,5286,4
201040,8286
200941,6286,9
200841,4284,8
200739,6283,2
200639,3284,3
200540,1281,7
200440,6287,5
200338,7279,3
200240,2280
200139,5285,5
200039,5283,4
199938,4282,5
199838,8282,7
199738,5284,8
199637279,8
199535,7278,7
199434,7280,8
199334,3275,6
199233,4268,8
199136,8276,7
199036279,2
198937278,4
198836,9279,6
198736,1277,9
198636,4277,5
198536276
198434,7277,9
198335,2273,9
198235,7275,7
198137,3277,8
198036,3277,9
197937,5278
197835,7276
197735,1277,3
197635,7275,6
197534,8274,4
197435,4276
197334,1280,6
197235,5273,9
197134,7273,2
197034,9276
196933,4274,8
196834,6277
196733270,3
196634,3274,4
196532,2275,8
196430,3271,9
196332274,7
196235,2275,4
196135,6278,5
196035,6276,2
195934,5274,4
195833,3278,7
195735,7277,4
195635277
195534,4274,6
195433,6275
195335,8275,4
195234,4275,1
195135,4277,5
195033,9276,2
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeArgentineThaïlande
201544,433,5–53,4290,6272,2–305
201643,532,4–53,4287,1269,8–306,2
201742,834,2–52,6290273,8–302,8
201842,632,7–52,6292,6275,1–308,7
201943,633,4–53,1291,2272,8–306,7
202045,735,5–57,2292,4272,2–307,8
202145,634,3–56,4294,2276,3–308,5
202244,633,3–56,4294,8277,2–311,9
202344,934,9–53,9296,1281,9–310,2
202445,834,2–57,5291,7275,5–307,8
202546,536–58,1294276,7–306,3
202647,936,7–57296278–309,3
202746,434,5–56,3295,8276,3–311,1
202846,133,5–58,5297279,3–315,1
202948,336–58,8300,3278,7–315
203047,835,4–60,3297,7280,2–312,5
203146,935,5–58,7300,8282,8–317,1
20324837,9–59,7297,2280,9–311,4
203347,436,7–57,6300281,9–315,8
203447,837,8–58,9300,8279–318,4
203547,339–59298,6281,5–317,8
203648,939,2–58,4300,4279,9–316,9
20375141,2–60,9299,8280–315,1
203848,737,9–59,7304,8286,6–319,3
203948,839,1–58,4300,9281,9–317
204050,440,4–62,3301,6284,5–315,7
204150,740,4–61,7303,1285,1–318,8
20425037,3–61,1303,8290–318,3
204350,340,5–61302285,8–317,9
20445240–65304,3286,3–318,8
204552,441,3–65,6307,1287,7–324,2
204651,941,2–62,7305,9285,2–321
204751,542–64306,6289,5–321,5
204854,542,6–65309,4288,9–325,7
204953,942,8–64,9308,1287,2–324,1
205052,543,6–62,4307,5291–321,5
205155,743,3–67,4312,8294,8–326
205255,642,2–67310,9291,2–323,4
205355,342,6–67,6308,3289,5–323,3
205454,743–66,7308,8292,8–322,3
205555,942,3–67,2308,6290,6–325,1
205657,642,8–68,6311,3294,9–326,3
205756,842,3–68,7308,5286,7–326,4
205854,841,5–68,1308291,1–325,1
205957,844,9–70,3312,7295,8–325,3
206056,943,4–67,9313,1294,6–328,6
206156,542,3–70,6314,4289,5–331,1
206257,345,8–68,5311,4293,4–330,3
206358,244,6–70,2314,8296,9–327,3
206458,845,8–71,5312,5295,4–330
206558,746–71,1309,6293,1–329,3
206659,947–68,9312,1292,6–328
206758,944,8–71,5311,2289,6–329,4
206857,844,3–70,3310,8292,4–330,6
206959,445,4–70,5315,5296,1–329,5
207061,348,2–74,3314,2292,9–330,7
207160,148,7–73,2313,8296,4–330,8
207260,146,7–73,7314,8296–329,6
207360,847,6–73,5316,5299,9–332,1
207460,447,6–73,7317,2295–333,8
207561,347,9–73,9317,2295,3–331,4
207661,146,8–75,8317,4299,8–335
207760,647,1–73,1317,5297,3–335,9
207863,449,4–75,6315,9297,1–331,6
207959,948,7–73318,5300,5–332,3
20806348,1–75,5319,8297,4–337,5
208161,448,7–73,5317,7299,5–334,9
208261,747,7–75317,9294,8–333
208362,148,2–75,6315297,8–332,9
208462,950,3–76316295,5–330
20856246,9–76,4322,6300,8–334,7
208662,749,4–76,4319,4295,2–335,2
208761,847,9–74,9320,2302,2–334,7
208864,450,8–77,5321,4299,8–334,8
208962,749,3–76,3318,9296,4–338,1
209064,152,5–77,1317,6304–337,4
209164,451,7–78,3320,1299,8–336,1
209265,650,8–78,3316,3298–336,4
209362,749,7–76,8316,1297,7–333,7
209463,950,1–78,5323,4301,8–337,3
209562,948,8–77,9322,9302,4–338,9
209664,749,4–78,9319,6302,8–336,7
209764,552,4–80,1319,8299,1–336
209865,652,7–78,7320,5303,9–336
209965,249,3–80,2319,9303,1–334,4
210065,250–81,7320,8301,1–336,7

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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