Bangladesh vs Iran

Bangladesh vs Iran : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 239,9 nuits (Bangladesh) et 90,8 nuits (Iran), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Bangladesh, avec un écart de 149,1 nuits, soit 2,64 fois celle de l’autre pays (Iran).

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nuits par an · CMIP6

Bangladesh vs Iran : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 239,9 nuits (Bangladesh) et 90,8 nuits (Iran), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Bangladesh, avec un écart de 149,1 nuits, soit 2,64 fois celle de l’autre pays (Iran).
BangladeshIranmédiane 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) : 269,8 nuits (Bangladesh) et 124,4 nuits (Iran).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeBangladeshIran
2014239,990,8
201323990,6
2012240,490,3
2011240,589,8
201024187
2009238,687,2
2008236,788
2007236,987,9
2006238,988,2
2005238,287,1
2004238,786,4
2003236,585,9
2002237,687,7
2001237,286,6
2000239,386,5
1999236,685,1
1998235,583,8
1997235,584,3
1996235,582,4
1995234,881,6
1994233,680,6
1993232,277,7
199222877
1991233,481,9
1990234,683,1
1989235,781,7
1988235,180,4
1987236,479,8
1986233,880,1
1985233,679,7
198423678,8
198323075,5
1982232,377,9
1981235,980,2
1980233,479,4
1979234,580,2
1978231,878,1
1977232,377,8
197623277,2
1975231,376,6
1974232,976,4
1973232,176,9
1972234,377,4
1971233,175
1970232,575,3
1969231,175,6
1968229,776,3
1967231,676,1
1966232,675,5
1965232,575,3
1964229,375,3
1963233,876,4
1962231,977,5
1961236,277,7
1960232,577,6
1959234,776,8
1958233,578,4
1957232,578,2
1956234,376,2
1955230,276,5
1954232,977,6
195323477,3
1952230,378,2
1951233,576,6
1950233,977,7
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeBangladeshIran
2015241,2227–252,494,482,7–106
2016237,9226,6–249,394,183,1–105,3
2017239,8227,5–249,493,981,7–104
2018242,6227–25594,183–106,3
2019241,2228,5–251,995,183,4–105,8
2020242,6229,3–254,495,985,5–107,5
2021244,3230,4–254,497,286–107,7
2022243,8231,5–254,296,285,2–108,3
2023243,5229,2–254,598,485,7–110,6
2024245,7231,4–257,19885,1–110,5
2025242,5229,4–253,998,787,2–110,5
2026243,9227,9–258,199,186,7–111,7
2027247,1232,8–259,3100,288,7–112,1
2028244,2232,2–254,499,686,2–111,6
2029247,3232,7–261,599,386,7–109,9
2030243,9232,3–255,2100,889,8–111,6
2031245,1232,9–262,3102,990,1–114,8
2032247,6236,6–257,8101,289–113,9
2033245,3231,7–256,6102,889,9–115,1
2034246,3233,2–260,4104,690,7–117,3
2035246,4234,1–260,910592,1–116,2
2036246,2228,6–260,4103,591,4–115,2
2037247,7235,4–260,210693,1–119,4
2038249232,1–261105,993,2–116,5
2039250234,4–262,7104,392,9–116,6
2040248,9235,5–260,5105,592,3–118,4
2041248,3235,6–261,9104,892,5–116,4
2042252,5237,8–265,3107,793,4–120,7
2043250,8234,7–263,410692,9–118,8
2044251,8239,1–265,2106,893,6–121,2
2045250,3239,1–265,6108,795,1–121,8
2046252,7238,9–267,8109,296,1–121,9
2047253,9239,4–267,1110,596,9–123,3
2048254,4242,7–270,5111,498,6–124
2049253,7241,5–266,411095,7–123,4
2050254,6242,5–269,2112,199,6–125,1
2051254,7242,7–270,1111,797,6–124,1
2052252,3240,2–264,611298,3–126
2053256,9244–272,4111,597,5–124
2054255,9243,5–269,4111,899–126,3
2055255,2243,8–273,6114,6101,4–128
2056259,1243,6–274,7113,1100,2–126,2
2057257,5243,8–273,7113,899,9–128,9
2058257,4245,6–274,2114,2100–127,7
2059258,3246,4–271,8113,498,9–126,3
2060259,2246,1–272,6116,3100,3–129,5
2061257,7244,8–270,1115100,5–127,6
2062260,4246,4–274,2115,799,7–131,1
2063259,9241,3–272,7117103,7–130,3
2064260,2245,9–273,1115,1101,7–130,3
2065259,8244,1–274,7117,3102,8–132,3
2066260246,6–274,6117,7103,7–132,1
2067261,4246,4–272,3119103–133,5
2068260,1245,8–274,8118,1104,3–131,4
2069263,3249,8–276,6118,4103,8–133,2
2070259,6245,8–272,6118,2104,9–132,9
2071262,2248,7–283,4119,3105,1–135,3
2072259,8248,6–276119103,2–135,1
2073264,1246,6–277,2120,6104,9–137,7
2074262,6248,3–276,6119,1104,4–134,5
2075263,6248,5–277,7119,7105,9–135,5
2076261,6251–276,9118,9102,6–137
2077264251,1–279,8120,3104,3–135,3
2078265251,6–281,6119,2105,3–136
2079263,8248,5–277,2120,1103,2–135,6
2080266,8251,9–280,3120,4106,1–139,5
2081266,5250,7–279,9120,5104,3–137,1
2082264249,6–277,3122,5107,5–137,7
2083266,6251,8–282,8122,6105,8–140,4
2084264,8253,1–284,2123,7107,6–139,1
2085265,4251,2–283,4121,3106,6–140,6
2086268,2252,8–285,3122,1107,9–139,8
2087265,7251,3–280,8123,7108–140,7
2088267,2252,6–284,4124106,5–142,2
2089267,1252,5–286,7124,1109–139,7
2090267,9254,9–283,4122,5105,4–141,9
2091267,7254,5–282,2124,3108–140,5
2092268,8253,6–281,7125,5110,1–140
2093268,1251,7–287124,5109–139,3
2094267,4251,3–287,4125108,7–142,9
2095270,8253,7–284,9125,3108,5–141
2096267,9250,5–285,8125,8109–142,4
2097269,3254,9–287,3123,6106,9–141,8
2098268,8252,4–284,9125,8109,4–143,8
2099269253–282,3123,1107,8–140,1
2100269,8254,8–284,9124,4107,9–143,7

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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