Botswana vs Zimbabwe

Botswana vs Zimbabwe : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 108 nuits (Botswana) et 76,4 nuits (Zimbabwe), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Botswana, avec un écart de 31,6 nuits, soit 1,41 fois celle de l’autre pays (Zimbabwe).

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nuits par an · CMIP6

Botswana vs Zimbabwe : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 108 nuits (Botswana) et 76,4 nuits (Zimbabwe), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Botswana, avec un écart de 31,6 nuits, soit 1,41 fois celle de l’autre pays (Zimbabwe).
BotswanaZimbabwemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Botswana : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 173,7 nuits (Botswana) et 148,3 nuits (Zimbabwe).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeBotswanaZimbabwe
201410876,4
2013111,878,4
2012111,375,9
2011103,873,3
2010104,571,5
2009100,769,6
200899,469,8
200797,269,3
200698,470,3
200510369,5
200410571,8
2003104,872,9
2002103,871,3
2001100,971,3
200096,767,4
19999362,3
199898,566,3
199793,162
199685,157,7
199585,958,9
199480,656,8
199372,950,1
199275,252,1
199188,958,7
199092,461,5
19899160,4
198885,861,6
198787,657,3
198683,258,6
19857654,1
198477,454,6
198377,353,3
198285,353,7
198182,857
198083,557,3
197978,756,2
197877,553,1
197776,955,2
197673,251,2
197578,453,6
197479,754,2
19737853,9
19727453,2
197173,351,1
197071,753,1
196975,853,3
196870,148,7
196768,148,7
196669,848,8
196570,148,6
196463,644,6
196361,547,4
196280,855,8
196173,851,6
196079,855,6
195976,153,6
195878,355,3
195781,453,2
195666,848,6
195577,954,4
195470,853
195372,551,8
195278,852,7
195178,552,3
195072,451,8
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeBotswanaZimbabwe
2015113,889,4–136,379,463,5–98,5
2016110,879,7–133,678,657,9–101,7
201711591,1–135,481,263,3–98,5
201811892,7–141,382,160,5–104,1
2019115,588,9–136,182,863,9–102,3
2020118,289,2–143,184,362,9–106,9
2021119,891,9–143,482,564,7–102,7
2022125,2101,2–147,889,870,1–108,8
2023126,4102,7–145,290,672,5–110,7
2024124,699–151,393,769,8–113,4
2025121,986,3–150,48865,1–114,6
2026129,396,6–150,289,767,8–113,9
2027129,4105,3–158,195,668,4–119,6
2028127,698–153,393,371,4–115,7
2029132,4113,2–150,2100,277,2–120
2030132,3104,8–154,89671,6–115,3
2031136,1101–158,89874,9–119,8
2032135,4108,1–159,698,574,7–118,5
2033136,3105,8–155,898,974–120,6
2034139,3107,7–161,6100,277,3–128,1
2035136,9110,3–159,6103,975,7–130,6
2036137,7114,1–157,7100,878–123
2037142,5117,1–165,610882,1–131,1
2038146,4119,4–165,9110,986,5–135
2039139,3110,5–159,2102,480,4–122,3
2040134,6108,8–164,7101,379,5–133,5
2041142,5120,2–166,5108,483,7–134,2
2042145,1121,4–171,9108,883,1–139,9
2043144,6122,2–171107,985,7–137,3
2044148,4121,9–167,9111,287–134,8
2045144,5117,2–166,8106,186,2–130,7
2046150119,2–170,1112,386,4–139,1
2047152,8124,3–175,9119,692,1–145,9
2048152,2122,8–174,1116,888,4–143,9
2049156,3125,4–180,8119,290,4–146,2
2050155,4122,4–178,2122,794,1–148,6
2051155,3131,2–176,6122,4100,9–147,7
2052157,4132,6–180,8124,2101,3–152,8
2053156,6127,7–178,2121,689–146,9
2054156,5123,1–186,7123,993,9–150,8
2055154,8128,5–184,4126,597,9–153,7
2056157,8127,1–180,3126,198–154,7
2057160,3131,8–187,1122,797,6–150,7
2058157,6131,4–182,7125,3103–154,1
2059167,4137,5–192,5132,2107,4–157,4
2060164,6137,2–187132,599,9–159
2061164,5130,6–189,1126,694,2–161,1
2062161,7131,2–183,5126,399,6–157,3
2063161,8136,5–190,6127,7101–159,7
2064163,5131,1–184,2130,498–151,3
2065163134,7–191,6132,4107,6–165,6
2066167,8139,2–191,9134,5106,8–159,8
2067160,8136,3–186,4125,598,9–160,5
2068165,1141,1–186,2134102,3–166,1
2069166,7138,4–187,8136,9106,4–164,2
2070168,4135,2–194,2133,199,8–166,3
2071170,3142,2–196,1135,2108,4–173,7
2072171,9147–194,7140,4110,6–166,8
2073172,1145,9–194,9140,9109,7–173,6
2074170,6140,7–197,4135,5112–170,6
2075165,6138,4–194,2136108,5–166,6
2076171,6140,9–197,1133,7105,9–163,7
2077172,4147,2–196,2140,2114,3–170,6
2078170,4140,2–194,5137,5111,3–172,3
2079174,3142,7–197,6136,9110,2–172,6
2080174,7143,3–197145115,8–173,2
2081174,4142,4–192,3147,2106,5–174,1
2082173,8147,9–195,7141,4111,4–169,9
2083174,1138,7–199,9143,6106,5–179,2
2084179,2146,4–201,4149,4117,3–176,9
2085178,2149,5–205,8154,3114,9–182,7
2086174,8151,3–197,8141,7115,3–176,1
2087170,6150,4–197,6142,7116,8–177,3
2088179,3149,6–205,4150,2118,3–178,9
2089177,7149,7–196,6148,9121,3–176,4
2090176,4152,9–200,8145,7113,7–179,4
2091179,8146,7–201,8149,7116,5–181,8
2092178,4153,6–201,4149,4119,7–181,7
2093177,9150,4–199,8152,5117,1–184,1
2094177,5155,8–203,4150,9117,3–182,2
2095184,5152–204,5155118,3–181,5
2096177,9147,3–204,9152,4113,1–189,2
2097170,9147,6–202,9144,1113,8–183,3
2098180,8152,1–207,6152,4119,2–187
2099178,6148,2–204,3152,9117,3–185
2100173,7150,3–202,7148,3120,1–184,6

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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