Burundi vs Tchad

Burundi vs Tchad : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 28,5 nuits (Burundi) et 237,6 nuits (Tchad), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tchad, avec un écart de 209,1 nuits, soit 8,33 fois celle de l’autre pays (Burundi).

nuits par an · CMIP6

Burundi vs Tchad : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 28,5 nuits (Burundi) et 237,6 nuits (Tchad), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tchad, avec un écart de 209,1 nuits, soit 8,33 fois celle de l’autre pays (Burundi).
BurundiTchadmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Tchad : 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 273,4 nuits (Tchad).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeBurundiTchad
201428,5237,6
201328,4231,8
201228,8237,9
201128,9236,2
201027,9234,8
200927,9231,5
200827,8230,8
200727,6229,6
200627,7229,5
200527,5228,8
200427,6228
200327,6230,9
200227,6229,8
200127,7230,2
200027,3226,4
199927,1225,1
199827,1222,9
199727,2226,3
199626,9222,4
199526,8222,3
199426,5221,4
199326,2215,6
199226,1214,4
199127223
199026,8222,8
198926,7220
198826,6219,9
198726,6218,4
198626,7222,6
198526,3218
198426,4216,1
198326,4213,7
198226,5214,8
198126,8218,1
198026,4215
197926,6214,5
197826,3216
197726,5216,2
197626,4215,7
197526,3212,2
197426,3213,8
197326,3216,9
197226,2215,2
197126,1212,6
197026,1214,3
196926,1210,3
196826212,8
196725,8209,1
196625,9210,8
196526,1210,3
196425,7210,6
196325,7207,5
196226,2214,7
196126,4212,3
196026,5217,3
195926,2212,5
195826,2213,8
195726,1214
195626,1213,4
195526,2213,8
195426,2214,3
195326,3211,3
195226,2213,1
195126,2213,8
195026,2213,1
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeBurundiTchad
201529,627–36235,8215,6–253,1
201628,826,7–32,5233,3212,8–247,7
20173027–33,7237,6218,6–253,1
201830,327,4–34,4235,8217,8–254,4
201929,727,4–33,7235,2213,3–255,6
202030,927,7–37,7237217,1–255
202130,627,8–37239,6220–258,2
202230,828,5–36,7240,4223,1–258,2
202330,528–36,7239,1216,7–256,4
202432,127,9–39246,7227,6–261,2
202531,527,1–38,7243,2223,9–259,4
202631,927,4–38,3242,9220,8–260,9
202731,427,9–37,9242,3221,2–258,6
202832,328,4–37,9242,7225,4–259,7
202933,229–38,9246,3227,2–264,1
203032,728,1–39,9244,7225,8–261,1
203133,930–40,9246,8224,7–264,8
203233,829,9–43,1244,3226,5–260,2
203334,129,6–43,1247,6228,7–266,1
203433,829,8–45,5247,8224,9–263,9
203535,228,9–43,2250,9230,3–268,9
203634,729,5–45,8246,7226,3–264,1
203736,830,3–48,2249,9230,3–266,2
203837,631,9–45,5252,4233,4–268,7
203936,929,5–47,7250230,8–267,5
20403630,7–49,3248,9227–266,8
204137,531,7–47,9252230–270,9
20423731,3–53,9250,4232–271,8
204336,829,7–48,4251,1232–265,5
204437,429,9–48,5251,4230,2–271,3
20453932–53,6252,3230,8–270,2
204642,631,9–57,3253,6231,9–272,3
204741,632,9–56,2254,6236,7–274,4
204843,232,5–57,9254,4236,6–273,6
204942,333,1–56,8256235,4–272
205043,331,4–55,8255,9234,4–276,1
205142,833–60256,1237,8–275,9
205244,333,2–62,1258,3237,1–273,9
205342,432,4–59,4255,9234,9–275
205444,532,8–68,5260,6233–279,6
205544,234,5–64,8259,9239,1–276,6
205644,132,4–63,2259,4233,3–279
205745,534,3–65,8262,5240,8–278,4
205848,132,4–69,9259,3239,2–275,5
205947,736,2–69,1263,7240,5–282,9
206049,734,6–73259,3239,3–280
206150,833,4–71,8261,1240,7–281,2
206249,534,2–78,1261,4238,1–281,4
206348,434,2–67,7263,4239,6–278,6
206452,134,6–70,5263,9244,3–283,2
206550,835,2–72,2263,7247,7–283,1
206651,336,5–72,8265,2245,7–285,6
206752,334,3–81,3262,5242,8–283,8
206851,335,2–81,5266,8241,4–286,3
206950,134–76262,7242,8–283,1
207050,835,4–83,9264,9243,5–284,9
207151,235,5–90,8267,9248,5–286
207253,338,9–80269,2246,8–285,6
207356,538,6–89263,7241,6–284,2
207453,736,7–82,1264239,7–285,1
207553,435–83266,5246,7–287
207658,636,5–90,7267,8245,8–285,7
207755,738,4–95,2269,5247,1–290,8
207855,938,6–89,1268,6247,9–286,4
207960,637,3–91,2266,4247,9–286,3
208061,638–89,4269,4249,6–289,4
208159,339,3–91,1267,4247,1–291,8
208261,139–95266,7249,2–286,8
208358,238,4–111,2269,8248,9–287,6
208465,239,6–104,5268,4243,4–289,7
208567,340,2–110,3270,8251,2–287,4
208661,340,8–104,5270,6249,6–291,5
208765,240,1–107,8266,3246,2–289,2
208866,340,9–101,4269,2245,6–290,7
208961,240,2–100,9270,4251,1–289
209059,540,9–115,5270,9245,5–291,1
209171,541,2–115,8271,3246,1–293,5
209264,742,1–120,7270,6248,3–291,9
209367,341,4–113,8272,4254,3–289,2
209467,342,1–115,2274254,8–290,2
209572,544,4–126,1273,5251,8–291,6
209665,841,2–122,9273,9252,1–292,5
209763,939,5–121,8270,8246–292,1
209868,640,3–128,1271,1248,3–290,6
209963,440,9–122,9271,8250,5–291,1
210067,441,2–126,5273,4254–291,9

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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