Burundi vs Cameroun

Burundi vs Cameroun : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 28,5 nuits (Burundi) et 238,7 nuits (Cameroun), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Cameroun, avec un écart de 210,2 nuits, soit 8,37 fois celle de l’autre pays (Burundi).

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nuits par an · CMIP6

Burundi vs Cameroun : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 28,5 nuits (Burundi) et 238,7 nuits (Cameroun), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Cameroun, avec un écart de 210,2 nuits, soit 8,37 fois celle de l’autre pays (Burundi).
BurundiCamerounmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Cameroun : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 67,4 nuits (Burundi) et 324,2 nuits (Cameroun).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeBurundiCameroun
201428,5238,7
201328,4236,7
201228,8242,2
201128,9237,6
201027,9230,4
200927,9226,6
200827,8223,1
200727,6222,1
200627,7220,1
200527,5216,1
200427,6217,6
200327,6221
200227,6215,5
200127,7223
200027,3210
199927,1200,5
199827,1203,5
199727,2202
199626,9190
199526,8187,3
199426,5183,1
199326,2165,2
199226,1156,7
199127192,6
199026,8200,7
198926,7187,5
198826,6185,8
198726,6182,7
198626,7188,9
198526,3173,2
198426,4172,9
198326,4165,5
198226,5176,3
198126,8182,6
198026,4173,6
197926,6175,8
197826,3172,8
197726,5175,7
197626,4164,5
197526,3159,5
197426,3166,8
197326,3170,4
197226,2165,2
197126,1161,3
197026,1164,4
196926,1160
196826157,8
196725,8147,9
196625,9156,5
196526,1151,6
196425,7143,1
196325,7145,9
196226,2171,8
196126,4167,2
196026,5176,2
195926,2166,5
195826,2169,2
195726,1168,2
195626,1160
195526,2163,7
195426,2167,6
195326,3168,2
195226,2165,7
195126,2172,8
195026,2162,8
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeBurundiCameroun
201529,627–36242,2196,9–270,8
201628,826,7–32,5237,7192,1–259,9
20173027–33,7245,8205,7–271,3
201830,327,4–34,4245,7208–270,5
201929,727,4–33,7243,7200,2–275,6
202030,927,7–37,7246,4210,4–278
202130,627,8–37255,2220,2–279,6
202230,828,5–36,7255,8221–285,7
202330,528–36,7254,5221,7–284,1
202432,127,9–39263225,8–286,8
202531,527,1–38,7257,3222,7–293,9
202631,927,4–38,3260,4211,9–292
202731,427,9–37,9258,5223,8–291,5
202832,328,4–37,9266,9235,5–294,7
202933,229–38,9269,9242,3–293,5
203032,728,1–39,9266,6229–293,5
203133,930–40,9273,2229,9–298,5
203233,829,9–43,1269,8240,6–296,2
203334,129,6–43,1271,8235,6–303,4
203433,829,8–45,5268,1239,2–299,1
203535,228,9–43,2277,5241,5–302,7
203634,729,5–45,8275,7235,1–301,3
203736,830,3–48,2283,5252,3–305,9
203837,631,9–45,5285,8258–307,9
203936,929,5–47,7280,9250,4–305,8
20403630,7–49,3279,5252,1–310,6
204137,531,7–47,9284,5254,6–309,9
20423731,3–53,9284,8253,6–313,2
204336,829,7–48,4281,2251,4–309,8
204437,429,9–48,5283,8244,4–312,3
20453932–53,6286,8253,7–311,4
204642,631,9–57,3296,1260,6–318,1
204741,632,9–56,2294,3260,7–316,6
204843,232,5–57,9297,3265,6–318,1
204942,333,1–56,8298,3267,8–318,1
205043,331,4–55,8296,9267,9–322,7
205142,833–60297,8266,7–319,9
205244,333,2–62,1298,7270,1–322,3
205342,432,4–59,4297,7261,3–321,7
205444,532,8–68,5301,2268,2–324,6
205544,234,5–64,8301,3276,5–324,3
205644,132,4–63,2302,1270,4–329,2
205745,534,3–65,8305,4277,7–327,4
205848,132,4–69,9302,6272,1–325,2
205947,736,2–69,1306,2279,6–330,1
206049,734,6–73306,1276,1–331,1
206150,833,4–71,8304,4267,2–329,7
206249,534,2–78,1307,6266,2–332,2
206348,434,2–67,7309,1272,5–328,8
206452,134,6–70,5308,5278,7–331
206550,835,2–72,2311,3284,1–329,6
206651,336,5–72,8311,9284–332,7
206752,334,3–81,3310,1271,7–335,6
206851,335,2–81,5312,9278,7–335
206950,134–76310,4278,4–333,4
207050,835,4–83,9309,8281,2–334,9
207151,235,5–90,8316,4282,3–336
207253,338,9–80315,4289,2–335,3
207356,538,6–89314282,6–339,5
207453,736,7–82,1311,7281,9–336,8
207553,435–83314,8285,3–335,3
207658,636,5–90,7315,2284,7–338,4
207755,738,4–95,2318,2289,7–341,4
207855,938,6–89,1315,8286,4–338,5
207960,637,3–91,2317,7287,8–337,5
208061,638–89,4321,5285,9–341,7
208159,339,3–91,1318,7290–339
208261,139–95316,2289–337,7
208358,238,4–111,2317,7288,2–341,6
208465,239,6–104,5318,5284,5–342,1
208567,340,2–110,3323,4294–342,7
208661,340,8–104,5319,5292,3–343
208765,240,1–107,8318292,7–342,5
208866,340,9–101,4320,4288,1–342
208961,240,2–100,9320,1289,6–340,7
209059,540,9–115,5322,4292,8–342,6
209171,541,2–115,8322,6289,9–345
209264,742,1–120,7324,9291,6–343,6
209367,341,4–113,8322,3299,7–342,6
209467,342,1–115,2324299,3–343,4
209572,544,4–126,1326,4300,2–346,4
209665,841,2–122,9322,1294,4–346,4
209763,939,5–121,8320,9287,4–342,5
209868,640,3–128,1323,1293,8–344,4
209963,440,9–122,9322,6295,7–344,2
210067,441,2–126,5324,2293,6–346,6

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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