Bangladesh vs Brésil

Bangladesh vs Brésil : Température

Température en 2025 : 25,9 °C (Bangladesh) et 25,2 °C (Brésil), selon les observations ERA5. En 2025, valeur la plus élevée : Bangladesh, avec un écart de 0,7 °C, soit 1,03 fois celle de l’autre pays (Brésil).

°C · ERA5

Bangladesh vs Brésil : TempératureTempérature en 2025 : 25,9 °C (Bangladesh) et 25,2 °C (Brésil), selon les observations ERA5. En 2025, valeur la plus élevée : Bangladesh, avec un écart de 0,7 °C, soit 1,03 fois celle de l’autre pays (Brésil).
BangladeshBrésilsimulation historique CMIP6, médiane des modèlesmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Bangladesh : en tête depuis 2016, année où ce pays a dépassé l’autre (Brésil).
  • En 2025, sur 233 pays classés du plus élevé au plus bas : Bangladesh au rang 79, Brésil au rang 93.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 27,7 °C (Bangladesh) et 27,9 °C (Brésil).

Année par année

°C · ERA5

AnnéeBangladeshBangladesh : simulation historique CMIP6, médiane des modèlesBrésilBrésil : simulation historique CMIP6, médiane des modèles
202525,925,925,226,2
20242626,125,826,2
202326,126,125,626,1
202225,825,924,826,2
202125,8262526,1
202025,425,825,226
201925,825,825,525,9
201825,325,725,125,9
201725,625,825,425,9
201625,925,725,625,8
201525,425,725,725,9
201425,525,825,225,8
201325,325,825,125,9
201225,325,925,225,9
201125,225,824,925,8
20102625,825,325,7
200925,925,62525,7
200825,425,624,825,6
200725,325,625,125,5
200625,825,724,925,5
200525,625,725,225,5
200425,325,624,925,7
200325,225,62525,6
200225,225,825,225,5
200125,225,824,825,7
20002525,724,525,4
199925,525,624,625,4
199825,325,525,425,4
199724,725,624,925,4
199625,325,524,625,2
199525,325,524,825,2
199425,225,424,725,1
199324,825,224,725
19922525,124,524,7
19912525,624,625,3
199024,925,624,725,4
19892525,524,225,2
198825,325,524,625,2
198725,425,62525,1
198625,125,624,325,2
198525,225,524,224,9
198424,825,524,425
198324,825,324,824,8
19822525,424,525,1
198124,725,524,425,2
198025,125,524,525
197925,725,524,225,1
197824,725,324,225
197724,825,424,425,1
197625,125,32424,9
197524,925,32424,7
197424,625,423,824,9
197325,125,424,525
197225,225,424,524,9
197124,425,42424,9
19702525,424,524,8
19692525,324,824,9
196824,725,323,924,8
196724,725,324,324,7
19662525,524,224,8
196524,725,324,224,7
196425,225,32424,7
19632525,424,924,6
196224,925,524,224,9
196124,925,62524,9
196025,425,524,325
195924,825,624,624,9
195825,625,52525
195725,625,424,625
19562525,523,724,8
195525,225,424,325
195425,125,624,425
195324,125,524,524,9
195224,425,524,324,9
195124,525,624,424,9
195024,525,624,324,9
  • 12.3Projeté
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2026–2100
AnnéeBangladeshBangladesh : simulation historique CMIP6, médiane des modèlesBrésilBrésil : simulation historique CMIP6, médiane des modèles
2026–2625,4–26,6–26,125,3–27
2027–26,125,5–26,6–26,225,4–27
2028–2625,5–26,5–26,325,5–27,1
2029–26,125,5–26,7–26,525,8–27,3
2030–2625,4–26,5–26,225,4–27
2031–26,125,6–26,6–26,525,6–27,3
2032–26,125,6–26,6–26,525,8–27,4
2033–26,125,4–26,6–26,425,6–27,2
2034–26,125,6–26,6–26,325,7–27,5
2035–26,125,5–26,9–26,425,7–27,4
2036–26,225,4–26,9–26,425,8–27,1
2037–26,225,6–27–26,726–27,3
2038–26,425,7–26,8–26,725,9–27,4
2039–26,425,7–27,1–26,625,9–27,5
2040–26,425,5–27,1–26,625,9–27,6
2041–26,325,8–27,1–26,826–27,5
2042–26,425,9–27,3–26,625,8–27,9
2043–26,425,7–27,2–26,625,8–27,6
2044–26,525,9–27,1–26,625,9–27,7
2045–26,525,9–27–26,726–27,6
2046–26,625,7–27,4–2726,2–27,8
2047–26,725,8–27,3–26,926,1–27,8
2048–26,725,7–27,6–2726,2–28
2049–26,726,1–27,6–2726,2–27,8
2050–26,726,1–27,4–26,926,1–28
2051–26,926,1–27,5–2726,2–28
2052–26,726,1–27,6–27,126,4–28
2053–26,826,1–27,7–2726,2–28
2054–26,926,1–27,6–2726,2–28,1
2055–26,826,2–27,9–27,126,4–28,3
2056–2726,2–27,9–27,126,2–28,4
2057–2726,2–27,9–27,226,1–28,1
2058–2726,3–28,1–27,226,3–28,5
2059–2726,4–28–27,326,4–28,5
2060–27,126,5–27,8–27,426,5–28,4
2061–27,126,5–27,8–27,226,3–28,5
2062–27,126,3–28,1–27,226,3–28,7
2063–27,126,4–28–27,426,3–28,5
2064–2726,5–27,9–27,226,3–28,3
2065–2726,4–27,8–27,426,5–28,6
2066–27,126,5–28–27,426,5–28,5
2067–2726,3–28–27,426,3–28,5
2068–27,226,4–28,2–27,526,4–28,6
2069–27,426,6–28,1–27,326,5–28,6
2070–2726,5–27,9–27,426,4–28,7
2071–27,226,5–28,3–27,526,6–28,5
2072–27,226,4–28,1–27,626,6–28,8
2073–27,326,6–28,3–27,726,7–28,8
2074–27,326,5–28,2–27,526,5–28,8
2075–27,326,7–28–27,626,5–28,6
2076–27,226,6–28,2–27,626,6–28,8
2077–27,326,7–28,4–27,826,6–28,9
2078–27,426,6–28,4–27,626,8–28,9
2079–27,326,7–28,2–27,626,5–28,9
2080–27,526,8–28,4–27,526,6–28,8
2081–27,527–28,4–27,626,7–28,9
2082–27,526,6–28,5–27,726,8–28,8
2083–27,526,7–28,5–27,726,7–29,3
2084–27,626,7–28,7–27,826,7–29
2085–27,526,9–28,8–2826,8–29,2
2086–27,626,8–28,9–27,726,6–29,1
2087–27,526,8–28,4–27,826,8–29,1
2088–27,526,7–28,9–27,826,7–29,3
2089–27,526,9–28,9–27,726,8–29,2
2090–27,627–28,7–27,826,9–29,3
2091–27,527,1–28,7–27,926,7–29,2
2092–27,626,9–28,7–27,926,8–29,2
2093–27,526,9–28,8–27,826,8–29,3
2094–27,626,9–28,7–27,826,9–29,1
2095–27,827–28,9–28,126,8–29,2
2096–27,626,8–28,8–27,726,8–29,3
2097–27,626,9–28,7–27,926,8–29,1
2098–27,726,9–28,6–2826,9–29,7
2099–27,626,9–28,4–27,826,9–29,2
2100–27,727,1–28,9–27,926,9–29,2

Chaque pays séparément

Bon à savoir

  • Température moyenne de l’air près du sol, sur l’ensemble du pays et de l’année.
  • Source : ERA5 reanalysis (Copernicus, ECMWF) and CMIP6, via the World Bank Climate Change Knowledge Portal.
  • 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.
  • Les rangs portent sur les 233 pays ayant une valeur en 2025, du plus élevé au plus bas.

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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