Bangladesh vs Népal

Bangladesh vs Népal : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 239,9 nuits (Bangladesh) et 65,9 nuits (Népal), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Bangladesh, avec un écart de 174,1 nuits, soit 3,64 fois celle de l’autre pays (Népal).

Voir son évolution sur la carte

nuits par an · CMIP6

Bangladesh vs Népal : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 239,9 nuits (Bangladesh) et 65,9 nuits (Népal), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Bangladesh, avec un écart de 174,1 nuits, soit 3,64 fois celle de l’autre pays (Népal).
BangladeshNépalmédiane 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 89,9 nuits (Népal).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeBangladeshNépal
2014239,965,9
201323966,5
2012240,466
2011240,564,7
201024165,7
2009238,663,8
2008236,764,1
2007236,964,3
2006238,964,4
2005238,264,4
2004238,764,2
2003236,564,2
2002237,665
2001237,263,6
2000239,363,4
1999236,663,3
1998235,561,8
1997235,562,3
1996235,560,9
1995234,860,7
1994233,659,8
1993232,259,6
199222857,3
1991233,462
1990234,662,1
1989235,761
1988235,159,8
1987236,460,2
1986233,859,9
1985233,659,2
198423659,4
198323057,4
1982232,360,2
1981235,959,9
1980233,460,3
1979234,559,2
1978231,858,8
1977232,359,3
197623258,8
1975231,358,3
1974232,959,8
1973232,159,2
1972234,357,9
1971233,158,9
1970232,558,1
1969231,157,9
1968229,757,6
1967231,657,3
1966232,658,8
1965232,557,3
1964229,357,3
1963233,858,1
1962231,958,8
1961236,259,1
1960232,559,8
1959234,760,2
1958233,559,1
1957232,559,3
1956234,359,1
1955230,258,2
1954232,959,3
195323458,7
1952230,359
1951233,559,3
1950233,959,1
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeBangladeshNépal
2015241,2227–252,466,560–73,8
2016237,9226,6–249,366,358,3–73,6
2017239,8227,5–249,466,758,6–73,6
2018242,6227–25565,658,9–73,3
2019241,2228,5–251,966,358–74,3
2020242,6229,3–254,468,360,6–75,9
2021244,3230,4–254,467,959,6–75,8
2022243,8231,5–254,268,661–75,3
2023243,5229,2–254,569,361,6–76,2
2024245,7231,4–257,17063–78,7
2025242,5229,4–253,968,660,3–78,1
2026243,9227,9–258,169,859,8–78,5
2027247,1232,8–259,369,761–78,1
2028244,2232,2–254,470,562,6–78
2029247,3232,7–261,570,461,7–80,6
2030243,9232,3–255,27061,3–78,5
2031245,1232,9–262,371,262,8–78,6
2032247,6236,6–257,872,163,9–81,1
2033245,3231,7–256,671,264,8–78
2034246,3233,2–260,471,663,8–80,2
2035246,4234,1–260,972,664,3–83
2036246,2228,6–260,471,965–80,3
2037247,7235,4–260,274,165,9–84,2
2038249232,1–26174,167–83,3
2039250234,4–262,773,565,2–82,5
2040248,9235,5–260,573,865,9–83,3
2041248,3235,6–261,975,368,2–83,4
2042252,5237,8–265,375,667,7–84,9
2043250,8234,7–263,475,566,3–85
2044251,8239,1–265,276,467,5–85,4
2045250,3239,1–265,676,567,9–85,2
2046252,7238,9–267,876,966,8–86
2047253,9239,4–267,177,766,9–86,2
2048254,4242,7–270,578,367,8–88
2049253,7241,5–266,478,568,6–87,8
2050254,6242,5–269,279,367,8–90
2051254,7242,7–270,17970,1–88,5
2052252,3240,2–264,679,570,4–88,6
2053256,9244–272,479,170,1–88,4
2054255,9243,5–269,479,168,9–89
2055255,2243,8–273,680,571,8–89,3
2056259,1243,6–274,779,771,5–89,6
2057257,5243,8–273,780,671,9–89,8
2058257,4245,6–274,280,771–91,5
2059258,3246,4–271,880,770,6–93,7
2060259,2246,1–272,682,472,9–91,7
2061257,7244,8–270,180,871,4–90,4
2062260,4246,4–274,282,172–93,2
2063259,9241,3–272,782,271,5–92,1
2064260,2245,9–273,182,872,6–92
2065259,8244,1–274,782,672,2–93,3
2066260246,6–274,683,772,4–94,2
2067261,4246,4–272,382,771,9–93,3
2068260,1245,8–274,884,772,4–95,1
2069263,3249,8–276,68573–94,3
2070259,6245,8–272,683,273,2–92,7
2071262,2248,7–283,483,872,9–93,9
2072259,8248,6–27685,274,6–95,4
2073264,1246,6–277,285,875,3–96,4
2074262,6248,3–276,684,474,5–95,8
2075263,6248,5–277,78574,2–95,4
2076261,6251–276,985,974,8–95
2077264251,1–279,886,775,4–97,4
2078265251,6–281,685,775,7–96,6
2079263,8248,5–277,285,973,7–96
2080266,8251,9–280,387,576,4–97,7
2081266,5250,7–279,987,577,2–98,1
2082264249,6–277,386,877,3–98,8
2083266,6251,8–282,88876,6–99,5
2084264,8253,1–284,288,377,6–99,6
2085265,4251,2–283,487,876,3–100,8
2086268,2252,8–285,387,975,2–100,2
2087265,7251,3–280,887,476,2–98,9
2088267,2252,6–284,487,375,6–99,2
2089267,1252,5–286,78776,2–100,1
2090267,9254,9–283,487,977,5–99
2091267,7254,5–282,288,877,6–101,7
2092268,8253,6–281,788,477,7–101,1
2093268,1251,7–28788,776,8–99,9
2094267,4251,3–287,488,677,6–99,5
2095270,8253,7–284,989,478,8–99,7
2096267,9250,5–285,889,178,6–101,7
2097269,3254,9–287,387,976,6–99,4
2098268,8252,4–284,989,678,1–100,1
2099269253–282,389,778,5–100,7
2100269,8254,8–284,989,980–100

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

Bangladesh vs Népal

Santé

Population

Économie

Éducation

Politique

Conflit

Militaire

Climat

Technologie et environnement