Bhoutan vs Inde

Bhoutan vs Inde : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 18,5 nuits (Bhoutan) et 215,5 nuits (Inde), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 197,1 nuits, soit 12 fois celle de l’autre pays (Bhoutan).

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nuits par an · CMIP6

Bhoutan vs Inde : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 18,5 nuits (Bhoutan) et 215,5 nuits (Inde), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 197,1 nuits, soit 12 fois celle de l’autre pays (Bhoutan).
BhoutanIndemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Inde : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 34 nuits (Bhoutan) et 250,4 nuits (Inde).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeBhoutanInde
201418,5215,5
201318,2216
201217,6217,4
201116,9215,5
201017,7215,2
200916,7213,7
200816,5213,7
200716,2213,3
200616,5212,5
200516,6212,9
200416,2214,9
200316,1212,1
200216,1213
200116,1212,2
200015,7210,8
199915,4211,9
199815,5210,3
199715,2209,5
199613,7207
199513,4208,8
199413,5207,1
199312,4206
199211,7203,5
199115,1208
199014,8209,9
198913,8208
198813,4207,3
198713,6207,2
198613,6207,2
198513,4205,9
198413206,7
198312,1203,3
198213,2205,7
198113,3208,4
198013205,3
197913205,5
197812,6204,1
197712,8205,9
197613,1204,6
197512,5202,6
197413,1205,3
197312,9205,6
197212,2203,8
197112,6203,6
197012,2202,6
196912,3203,6
196812,4201,7
196711,9201,6
196612,7203,9
196512,1202,4
196411,9201,2
196312,1201,8
196213,2203,8
196113,2206,3
196013,1206
195913,4206,1
195813,1204
195713,2206,5
195612,9204
195513,2203,2
195412,9206
195312,9204
195213,3204,4
195113,4204,3
195012,9206,3
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeBhoutanInde
201517,413,4–22,5216,9202,1–228,4
20161812,6–22215202,5–227,6
201718,714–22,7216,2202,1–228,5
201817,914,3–22,1218,3204,5–231,4
201918,513–23,2217,4202,3–230,4
202018,713,9–24,4217,6203,1–232
202119,415,2–23,6219,7204,5–233,2
202219,616–23,8220,5205,8–233
202320,716,1–25,6220,4206,4–233,7
202420,616–26,1222,6208,1–236,3
20252015,7–27,4219,7202,7–236,2
202620,515,2–26,5220,2204,2–236,8
202720,315,9–25,7223,6207,1–239
202821,116,8–27,3222,1205,1–235,7
20292116,5–27,9225,4210–240,3
203021,116,2–26222,7207,3–235,6
203121,415,6–26,5223,8207,1–237,8
20322217,7–26,6225,9210–240,5
203321,917,6–26,3223,8209,3–235,4
203421,818,3–26,9225,8210–242,7
203522,717,8–29,6224,9210,6–240,9
203622,418,2–28,1224,2210,4–240,3
203723,919,2–28,5228,3213,6–242,6
203824,220,3–30,4228,1212,6–241,4
203924,419,8–29,5227,4211,9–242,8
204024,119,6–30,6227212,2–242
204125,420,9–30,9227,1210,7–240,5
204225,519,8–31,7229,1214,8–244,2
204324,519,5–30,9228,9214,5–244
20442519,6–30,5229,7214,7–244,2
204525,219,9–30,9231,2216,6–246,1
204626,119,4–32,3232,6216,2–248,6
204725,820,3–31,1232,4215,5–250
204826,820,8–32,8235,6218,5–254,3
204926,722,4–33,4235,3218,3–249,9
205027,321,2–33,6233,5216,6–253,4
205127,422,2–34,2234,9218,6–249,9
205227,322,1–33,9234219,4–249,3
205326,722,5–32,6234,9219,5–252,5
205427,522,7–33,6237,2219,4–253,1
205527,923,2–34,2237,2220,7–256,6
20562822,9–34,8238,8221,2–254,9
205728,622,2–34,8235,7218,5–253,8
205828,123,1–36,3238,8222,8–254,1
205928,323,4–36,1241,1224,9–256,2
206030,123,7–35,4240,9225,6–255,6
206128,724,1–34,7237,9220,6–253,7
206229,622,9–36,3239,9221,2–259,7
206329,523,7–36,7239,9222,3–256,1
206429,323,2–35,4240223,8–256,3
206529,324,2–36,3240,9222,9–257,3
206630,224,1–36,5241,5224,1–258,6
206729,623,6–35,8241,6224,8–257,9
206830,422,8–37,3242,3224,6–262,1
206930,523,7–36,5242,8225,4–259,1
207030,324,5–36,1240,1225,3–257,1
207131,224,2–37,3241,8223,7–260,2
207231,224–37,3242,6225,4–259,2
207331,425,4–38,3243,8228–259,3
207430,625–38,4241,6226,9–258,4
207530,624,1–38,5243,5226,4–258,2
207631,225,3–37,8243,2224,6–259,9
207731,626,1–39,2243,7226,6–264,6
207831,526,7–38,7246,7230,1–261,5
207931,525,1–38,1244,9226,4–261,3
208032,626,5–37,7246,7227–263,7
208132,327,1–39,8247,5230,4–264,8
208232,525,8–39244,6227,9–262,3
208332,526,5–40,9247,5227,8–265,1
208432,926,4–41,3247,3228,3–266,8
208533,328–41,5246,5227,5–267,1
208633,627,3–40,5245,6227,7–266,5
208733,127,1–40,1245,5226,7–266,2
208833,427,6–41,2247229,4–266,9
208932,928,3–40,8248,1230–266,3
209033,628,4–40,2249228,9–266,4
209134,328,3–41,5248,9230–266,5
209234,128–42,1249,8232,3–267,8
209333,928,3–42248,1229–266,5
209433,828–41,5249,1230,6–268,4
209534,329,5–40,8251233,2–270
20963428–42,1247,8231,4–269,3
20973327,7–41,5251,1231,4–268
209834,227,2–41,8252,3230,8–268,3
209933,928,4–41,5248,7230,1–268,3
21003428,3–42,1250,4232,9–266,7

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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