Bangladesh vs Japon

Bangladesh vs Japon : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 239,9 nuits (Bangladesh) et 58,6 nuits (Japon), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Bangladesh, avec un écart de 181,3 nuits, soit 4,09 fois celle de l’autre pays (Japon).

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nuits par an · CMIP6

Bangladesh vs Japon : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 239,9 nuits (Bangladesh) et 58,6 nuits (Japon), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Bangladesh, avec un écart de 181,3 nuits, soit 4,09 fois celle de l’autre pays (Japon).
BangladeshJaponmédiane 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 87,7 nuits (Japon).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeBangladeshJapon
2014239,958,6
201323959,9
2012240,459,3
2011240,557,9
201024159,6
2009238,657,6
2008236,757,3
2007236,956,6
2006238,957,5
2005238,257,2
2004238,756,7
2003236,556,1
2002237,656
2001237,254,2
2000239,353,8
1999236,655,3
1998235,552,4
1997235,552,4
1996235,552,9
1995234,849,7
1994233,649,5
1993232,245,4
199222845,1
1991233,449,4
1990234,650,7
1989235,751,4
1988235,148,1
1987236,447,7
1986233,846,1
1985233,646,7
198423644,8
198323041,9
1982232,346,4
1981235,945,9
1980233,446,5
1979234,546,7
1978231,847,6
1977232,345,8
197623246
1975231,346,9
1974232,945,6
1973232,144,3
1972234,345,8
1971233,144,8
1970232,544
1969231,146,9
1968229,745,7
1967231,648,3
1966232,645,9
1965232,545,8
1964229,344,9
1963233,848,3
1962231,945,6
1961236,248,9
1960232,546,4
1959234,746,9
1958233,548,8
1957232,549,2
1956234,350,6
1955230,247,9
1954232,946,9
195323449,2
1952230,349,5
1951233,546,2
1950233,949,9
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeBangladeshJapon
2015241,2227–252,460,649,3–74,4
2016237,9226,6–249,361,547,9–73,9
2017239,8227,5–249,462,352,1–75,8
2018242,6227–25560,548,5–73,8
2019241,2228,5–251,964,152,1–80,1
2020242,6229,3–254,463,151–74,5
2021244,3230,4–254,462,348,5–78,8
2022243,8231,5–254,264,653,8–76,5
2023243,5229,2–254,565,951,7–78
2024245,7231,4–257,165,352,9–80,7
2025242,5229,4–253,965,652,8–80,4
2026243,9227,9–258,165,554,2–81,2
2027247,1232,8–259,366,452,9–79,5
2028244,2232,2–254,465,352,4–80,1
2029247,3232,7–261,568,555–80,4
2030243,9232,3–255,266,552,3–80,6
2031245,1232,9–262,366,554,7–80
2032247,6236,6–257,86650,8–82,1
2033245,3231,7–256,670,354,7–84,8
2034246,3233,2–260,468,553,9–81,7
2035246,4234,1–260,972,960,4–84,6
2036246,2228,6–260,472,556,1–89,7
2037247,7235,4–260,267,656,7–82,5
2038249232,1–26170,558,6–83,8
2039250234,4–262,770,455,6–85,7
2040248,9235,5–260,573,657,4–89,3
2041248,3235,6–261,972,955,6–88,5
2042252,5237,8–265,371,258,1–86,4
2043250,8234,7–263,473,357,9–88,1
2044251,8239,1–265,272,657,8–85,5
2045250,3239,1–265,672,959,5–86,7
2046252,7238,9–267,876,261–90,3
2047253,9239,4–267,175,656,6–89,3
2048254,4242,7–270,574,858,5–89,4
2049253,7241,5–266,474,359,7–90,8
2050254,6242,5–269,275,160,8–89,3
2051254,7242,7–270,175,861,1–92,4
2052252,3240,2–264,674,557,9–90,4
2053256,9244–272,478,559,6–91,6
2054255,9243,5–269,475,959,6–89,3
2055255,2243,8–273,676,862,2–95,1
2056259,1243,6–274,777,861,9–93,7
2057257,5243,8–273,779,962,8–94,4
2058257,4245,6–274,279,263,7–94,9
2059258,3246,4–271,879,858–95,6
2060259,2246,1–272,678,261,1–95,1
2061257,7244,8–270,180,865,7–96,7
2062260,4246,4–274,28063,6–96,3
2063259,9241,3–272,78064,1–96,5
2064260,2245,9–273,177,661,4–95,2
2065259,8244,1–274,781,763–97,4
2066260246,6–274,680,363,8–94,2
2067261,4246,4–272,381,363,2–97,1
2068260,1245,8–274,879,861,4–99,3
2069263,3249,8–276,682,365–96,1
2070259,6245,8–272,683,360,2–102,3
2071262,2248,7–283,483,663,6–99,2
2072259,8248,6–27684,363,3–99,1
2073264,1246,6–277,283,564,9–97,4
2074262,6248,3–276,684,366,8–100,9
2075263,6248,5–277,785,664,1–99,8
2076261,6251–276,983,968,8–99,3
2077264251,1–279,886,467,6–102,4
2078265251,6–281,684,167,7–103,2
2079263,8248,5–277,286,168,3–99,4
2080266,8251,9–280,384,767,6–103,7
2081266,5250,7–279,983,668,5–104,3
2082264249,6–277,386,469,4–107,7
2083266,6251,8–282,885,966,5–105,7
2084264,8253,1–284,285,867,4–102,3
2085265,4251,2–283,487,568,9–102,8
2086268,2252,8–285,384,668,6–105,3
2087265,7251,3–280,887,270,3–107
2088267,2252,6–284,486,866,3–102,5
2089267,1252,5–286,785,765,9–103,8
2090267,9254,9–283,489,469,5–104,4
2091267,7254,5–282,288,367,4–103,1
2092268,8253,6–281,78667,7–102,3
2093268,1251,7–28788,969,8–107,4
2094267,4251,3–287,487,569,3–103,7
2095270,8253,7–284,98872,4–104,9
2096267,9250,5–285,890,771–107,3
2097269,3254,9–287,389,471–103,1
2098268,8252,4–284,988,571–106,5
2099269253–282,388,370,8–102,4
2100269,8254,8–284,987,769,2–106,2

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.

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