Brésil vs Italie

Brésil vs Italie : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 282 nuits (Brésil) et 26,3 nuits (Italie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Brésil, avec un écart de 255,7 nuits, soit 11 fois celle de l’autre pays (Italie).

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nuits par an · CMIP6

Brésil vs Italie : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 282 nuits (Brésil) et 26,3 nuits (Italie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Brésil, avec un écart de 255,7 nuits, soit 11 fois celle de l’autre pays (Italie).
BrésilItaliemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Brésil : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 317,3 nuits (Brésil) et 65,1 nuits (Italie).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeBrésilItalie
201428226,3
2013282,524,7
2012283,624,8
2011281,824,6
2010280,227,1
2009279,223,7
2008277,824,1
2007275,921,5
2006275,424,6
2005275,822,5
2004278,524,5
2003276,723,8
2002276,220,6
2001277,720,8
2000273,321,7
199927120,3
1998273,618,9
1997270,918,9
1996264,718,9
1995263,817,9
1994263,617,4
1993258,316,3
1992252,815,1
1991269,718
1990272,518,2
1989267,116,6
1988264,715,5
1987265,916
1986265,715
1985260,614,5
1984261,115,7
1983255,915,3
1982264,814,1
1981265,315,3
198026215,9
1979261,214,5
1978259,716,5
1977261,813,5
1976258,413,8
1975252,414
1974258,714,8
197326113,5
1972258,113,7
1971256,515,3
1970254,514
1969255,114,5
1968254,913,8
1967250,313,6
1966254,513,2
1965250,812,8
1964246,213,2
1963241,914,2
1962257,915,5
1961258,213,9
1960260,314,9
1959255,716,6
1958258,114,4
1957256,615,5
1956251,216,7
1955257,216,6
195425815,7
1953255,215,4
1952255,816,6
1951256,316
1950254,415,3
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeBrésilItalie
2015284257,6–299,53021,7–40,4
2016281,5261,4–296,329,618–42,2
2017284,1263,2–297,831,820,2–43,7
2018283,4263,1–298,83122–44,3
2019283,7262,9–302,431,521,3–43,2
2020286,3264,2–303,631,619,7–44,3
2021287,9266,9–302,33420,8–46,9
2022289,6270,7–303,937,121,3–50,6
2023287,3270,5–30333,121,3–47,4
2024291,5268,2–304,635,521,6–48,4
2025289,6269,1–304,837,720,5–51,1
2026289,7266,2–305,138,926,6–52,2
2027289,5269,1–303,734,322,4–49,7
2028291,2271,9–30637,724,4–53,1
2029295,5276,3–309,637,824,9–55
2030292,2269,1–306,937,925,7–54,7
2031295,3274–308,937,223,8–51
2032296,8280,1–310,939,226,2–53,8
2033295,4273,3–308,540,426–50,3
2034294,3273,5–311,842,525,1–57,2
2035295,2274,4–310,942,728,9–58,3
2036295,1278,2–307,841,127,7–59,9
2037299,9283,7–311,34328,1–54,8
2038299,6283,5–312,141,628,5–61,3
2039296,9279,9–3114129,4–56,4
2040298,5279,4–311,942,428,1–59,1
2041301,4282,2–314,141,927,2–58,7
2042300,6277,8–314,743,529,6–59
2043298,2279,8–312,74528,7–59,5
2044300,3281,2–315,644,929,4–59,9
2045299,9279,7–313,145,230,3–59,2
2046302,8285,8–316,64627,3–62,4
2047303,3285–316,449,132,4–63,6
2048304,4287,3–317,346,228,3–65,7
2049305,4288,4–318,548,229,5–65,7
2050303,9283,9–316,249,536,4–64,4
2051305,7287,5–317,548,831,6–68,3
2052305,9290,6–318,850,330,9–68,1
2053305,3285,9–317,548,235,9–67
2054306,1288,4–319,349,435,3–66,1
2055306,4290,8–319,852,233,7–67,7
2056306,7288,3–321,150,836,2–71,6
2057306,4287,6–321,150,232,8–65,6
2058309291–321,455,337,5–70,8
2059310,4290,7–322,851,934,5–74,1
2060311,6294,4–325,152,938,2–68,1
2061307,5290,3–321,254,338,3–69,8
2062309291,5–322,853,936,9–69
2063310,8290,6–322,856,437,6–72,1
2064309,6290,2–321,155,938,5–71,3
2065311,1291,6–323,15537,3–73,3
2066312,2294,2–324,253,935,8–73,8
2067310,9291,5–323,361,141,2–76,6
2068311,5293–324,556,241,7–73
2069310,6292,2–323,658,741,8–73
2070312,7293–325,355,738,9–74,4
2071311,5292,1–323,959,637,8–76,6
2072313,3297,8–325,559,643,5–74,6
2073313,8298,6–327,256,939,4–71,6
2074311,4292,4–323,554,836,7–73,7
2075310,9291,5–324,556,941,8–75,4
2076314,2294,4–327,759,941,9–77,7
2077315,1295,6–326,857,437,9–74,1
2078314,9296,3–327,160,540,5–80,7
2079313292,8–326,860,637,1–83,3
2080311,9294,7–325,459,743,1–78
2081313,5295,5–325,65943,7–78,9
2082315296,8–327,163,945,5–80,2
2083315,7295,3–328,760,842–79,7
2084316,6298,5–327,962,547,3–82,1
2085317,4299,3–329,865,246,3–79
2086315,8294–32864,445,6–80,1
2087316,5297,9–328,563,743,8–84
2088315,6297,3–328,867,247,4–84,4
2089315296,6–327,964,546–82,9
2090316298,9–330,365,842,8–80,5
2091317298,1–330,666,745,3–84,7
2092317,6298,7–330,764,838,5–82,3
2093316,3297,5–328,663,644,7–83
2094316,4300,2–327,562,445–82
2095319299,8–330,76643,6–83,5
2096317,7299,5–330,86542,9–85,8
2097316,9297,8–32965,844,9–84,4
2098318,6299,9–331,964,647,9–84,2
2099318,1300–330,267,742,2–81,9
2100317,3298,4–330,365,142,5–83,2

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.

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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