Autriche vs Bangladesh

Autriche vs Bangladesh : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 0,8 nuits (Autriche) et 239,9 nuits (Bangladesh), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Bangladesh, avec un écart de 239,1 nuits, soit 290 fois celle de l’autre pays (Autriche).

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nuits par an · CMIP6

Autriche vs Bangladesh : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 0,8 nuits (Autriche) et 239,9 nuits (Bangladesh), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Bangladesh, avec un écart de 239,1 nuits, soit 290 fois celle de l’autre pays (Autriche).
AutricheBangladeshmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Bangladesh : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 6,7 nuits (Autriche) et 269,8 nuits (Bangladesh).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeAutricheBangladesh
20140,8239,9
20130,4239
20120,5240,4
20110,6240,5
20100,5241
20090,3238,6
20080,3236,7
20070,2236,9
20060,4238,9
20050,4238,2
20040,4238,7
20030,3236,5
20020,2237,6
20010,3237,2
20000,3239,3
19990,3236,6
19980,1235,5
19970,1235,5
19960,2235,5
19950,2234,8
19940,1233,6
19930232,2
19920228
19910,2233,4
19900,2234,6
19890,2235,7
19880,1235,1
19870,1236,4
19860,1233,8
19850,1233,6
19840236
19830,1230
19820232,3
19810235,9
19800,1233,4
19790234,5
19780,1231,8
19770232,3
19760,1232
19750,1231,3
19740,1232,9
19730232,1
19720,1234,3
19710233,1
19700232,5
19690,1231,1
19680229,7
19670,1231,6
19660232,6
19650232,5
19640,1229,3
19630,1233,8
19620231,9
19610,1236,2
19600232,5
19590,2234,7
19580233,5
19570232,5
19560,1234,3
19550,1230,2
19540232,9
19530,1234
19520,1230,3
19510233,5
19500,1233,9
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeAutricheBangladesh
20150,60,1–2241,2227–252,4
20160,70,1–2,6237,9226,6–249,3
20170,90,1–3,4239,8227,5–249,4
20180,80,2–3,2242,6227–255
20190,90,2–2,9241,2228,5–251,9
20201,30,2–3,4242,6229,3–254,4
20210,70,1–3,1244,3230,4–254,4
20221,10,1–3,4243,8231,5–254,2
20230,90,1–3,9243,5229,2–254,5
20240,90,1–3,4245,7231,4–257,1
20251,60–4242,5229,4–253,9
20261,40,2–4,4243,9227,9–258,1
20271,10,1–3,6247,1232,8–259,3
20281,30,3–4,3244,2232,2–254,4
20291,50,2–5,5247,3232,7–261,5
20301,20,1–4,2243,9232,3–255,2
20311,30,2–4,1245,1232,9–262,3
20321,50,2–4,9247,6236,6–257,8
20331,60,1–5245,3231,7–256,6
203420,1–5,8246,3233,2–260,4
20351,90,3–5,3246,4234,1–260,9
20362,30,4–7246,2228,6–260,4
20372,20,3–6,6247,7235,4–260,2
20381,90,3–7,1249232,1–261
20392,80,3–6,4250234,4–262,7
20402,40,7–5,8248,9235,5–260,5
20412,40,5–5,5248,3235,6–261,9
20422,50,4–6,8252,5237,8–265,3
20432,70,4–6,2250,8234,7–263,4
20442,30,6–7,4251,8239,1–265,2
20452,70,4–6,5250,3239,1–265,6
20462,90,4–8,7252,7238,9–267,8
20473,80,3–8,2253,9239,4–267,1
20483,20,3–10,2254,4242,7–270,5
20493,50,2–7,6253,7241,5–266,4
20502,81–7254,6242,5–269,2
20512,40,4–8,2254,7242,7–270,1
20523,60,5–7,5252,3240,2–264,6
20532,30,6–6,3256,9244–272,4
20542,70,8–7255,9243,5–269,4
20553,20,5–9,2255,2243,8–273,6
20563,61–8,8259,1243,6–274,7
20573,30,8–7,5257,5243,8–273,7
205850,3–10,8257,4245,6–274,2
20594,40,6–11,5258,3246,4–271,8
20603,91,1–10259,2246,1–272,6
20614,51,4–9,4257,7244,8–270,1
20623,90,9–9,2260,4246,4–274,2
20635,41,4–11,3259,9241,3–272,7
20644,70,9–9,9260,2245,9–273,1
206551,3–10,6259,8244,1–274,7
20664,91,2–11,6260246,6–274,6
20675,91,3–13,5261,4246,4–272,3
20684,71,6–9,3260,1245,8–274,8
20695,11,3–10,1263,3249,8–276,6
20704,41,2–11,6259,6245,8–272,6
20714,80,5–12,5262,2248,7–283,4
20725,81,9–10,2259,8248,6–276
20735,31,4–10,5264,1246,6–277,2
20744,51–11,8262,6248,3–276,6
20755,61,5–13,6263,6248,5–277,7
20766,20,9–14,6261,6251–276,9
20774,51,4–12,9264251,1–279,8
20785,61–15265251,6–281,6
20796,80,8–17,4263,8248,5–277,2
20806,31,8–13,3266,8251,9–280,3
20815,71,6–12,9266,5250,7–279,9
208272,2–16,2264249,6–277,3
20835,31,5–12,9266,6251,8–282,8
20846,11,3–11,5264,8253,1–284,2
20856,41,9–13,3265,4251,2–283,4
20866,41,7–15,1268,2252,8–285,3
20877,21,4–15,3265,7251,3–280,8
208872,3–15267,2252,6–284,4
20896,51,8–19267,1252,5–286,7
20906,11,9–17,7267,9254,9–283,4
20917,91,9–16,7267,7254,5–282,2
20926,91,4–14,4268,8253,6–281,7
20935,61,4–13,6268,1251,7–287
20948,51,8–15,3267,4251,3–287,4
20957,21,2–16270,8253,7–284,9
20966,51–15,2267,9250,5–285,8
20975,41,1–15269,3254,9–287,3
20987,62,1–15,1268,8252,4–284,9
20997,51,3–17,6269253–282,3
21006,72,5–16,1269,8254,8–284,9

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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