Cambodge vs Chine

Cambodge vs Chine : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 337,4 nuits (Cambodge) et 41,5 nuits (Chine), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Cambodge, avec un écart de 296 nuits, soit 8,14 fois celle de l’autre pays (Chine).

nuits par an · CMIP6

Cambodge vs Chine : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 337,4 nuits (Cambodge) et 41,5 nuits (Chine), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Cambodge, avec un écart de 296 nuits, soit 8,14 fois celle de l’autre pays (Chine).
CambodgeChinemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Cambodge : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 357,6 nuits (Cambodge) et 63,3 nuits (Chine).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeCambodgeChine
2014337,441,5
2013342,541,7
2012340,140,8
2011338,340,2
2010338,240,5
2009339,239,5
2008334,939,2
2007336,138,7
200633639,5
200533439,5
2004338,139,7
2003332,938,5
2002333,338,8
2001337,139,5
2000335,938,6
1999335,138,5
1998334,837,6
1997336,837,1
1996330,536,6
1995328,735,1
1994334,334,9
1993329,933,2
1992321,532,3
1991328,135,9
1990333,336,4
1989330,336,1
198833235,1
1987329,734,5
1986330,934
1985330,833,5
1984331,233,4
1983328,731,5
1982329,334,1
1981331,234,2
1980329,934,3
1979330,433,8
1978327,534,8
1977331,633,3
1976329,232,7
1975328,133,1
1974326,833,3
1973331,233,1
1972327,132,6
1971327,433
1970327,932,4
1969327,433,4
1968327,632,8
1967323,933,4
1966326,433,4
1965329,832,5
1964327,132,1
1963328,634,5
1962326,234
1961332,334,6
196032934,1
1959328,534
1958332,735
1957331,134,4
195633034,6
1955326,834,2
195432934,2
1953329,634,3
1952329,234,3
1951330,935,1
1950328,634,9
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeCambodgeChine
2015340323,1–351,242,334,8–49,8
2016339,6325,3–352,542,134,4–50
2017341,9327,4–350,743,135,3–51,6
2018343,5320,1–353,142,335,5–49,5
2019340,8327,2–352,143,836,5–51,1
2020343325,7–352,643,736,8–51,1
2021345,2328,4–35344,136–52,1
2022344,4332,5–353,444,737,5–52,7
2023344,7333,7–355,145,737,8–53,4
2024342,1327,5–352,945,738,1–54
2025343,4332,6–35146,337,5–54,8
2026343,9324,7–353,446,237,6–55,5
2027345,3330,6–354,246,138–54,9
2028346,5331–356,946,438,4–54,3
2029346,5330,1–357,346,939,1–55,6
2030346,7332,4–355,447,138,8–55,3
2031347,7332,3–356,74738,8–56
2032347,5332,3–354,748,339,3–57,4
2033346,5331,7–358,147,939,7–56,6
2034348,1335,3–35748,440,5–57,3
2035347,7330,1–357,749,740,8–58,6
2036348,2329,7–355,84940,1–58,2
2037347,4334,6–355,44941,2–57,6
2038348,9335,4–357,350,542,4–59,3
2039349,3335,7–358,349,641,2–59,2
2040348,9339,2–356,650,942,4–60,4
2041349,9337,3–358,151,342,5–61,1
2042348,1336,5–357,951,642–61,5
2043348,4336,5–357,350,742,7–61
2044348,6337,6–357,851,942,4–61,9
2045349,4335,2–360,251,542,8–61,1
2046351,3337,9–359,45343,7–62,7
2047352,1341,4–359,453,544,5–62,5
2048351,1338,7–360,653,144–62,6
2049352,5339,7–36052,843,8–63,3
2050352,6340,1–359,753,644,4–63,8
2051354,4343,2–360,954,345,1–64,8
2052353,3343,5–359,553,444,6–63,2
2053351,8340,5–358,954,244,2–64,2
2054352343,5–359,354,545,3–64,8
2055352,8339,5–359,25545,1–65,8
2056353,4339,8–360,955,245,1–66,6
2057352,1338,8–359,454,844,9–65,7
2058353,3343–360,655,145,8–67,7
2059355341,5–359,755,345,1–67,2
2060354344,1–36257,246,9–68,1
2061355338,3–36156,546,6–66,3
2062352,2341,4–36156,846,9–68,5
2063356344–360,657,247,2–68,6
2064354,4341,4–361,75747,1–67,7
2065352,7343,4–359,857,347,1–67,8
2066353,7341,8–360,257,347,9–68,7
2067352,9341,2–360,357,546,4–68,2
2068354,6343,6–361,158,748,5–70,5
2069355,6344,7–361,258,548,4–69
2070355343,5–361,45847,6–71,7
2071356346,1–361,159,347,4–71,6
2072356,6345,8–361,559,248,1–71,5
2073357,1347,3–36259,849,1–70,9
2074356,1341,9–362,359,648,7–71,1
2075354,9340,7–361,958,748,3–71,4
2076357,6347,1–362,960,249–70,9
2077356,7345,6–362,360,851,1–72,4
2078355345,5–361,759,648,8–72,4
2079356,5347,1–361,560,750,1–72,6
2080358347,4–363,959,950–72,3
2081355,8345,5–362,560,950–73,2
2082354,6345,1–360,96149,8–73,3
2083355,2345,7–361,761,251,2–73,6
2084355,7343,4–361,661,749,7–74,6
2085358,4350–362,561,250,8–75,2
2086356,6345,5–361,861,648,9–74,5
2087357,5346,7–362,561,650,6–75
2088357347,6–362,462,750,5–77,1
2089357,2346,7–361,861,950–75,2
2090355,7347,6–362,162,551,4–73,7
2091357,8345,5–362,663,852–75,7
2092355,5343,9–362,363,251,2–75,1
2093355,6344,4–361,263,252–75,4
2094359,2347,3–362,96351,1–76,3
2095358,6347,7–362,863,952,8–76,4
2096357,8348,4–363,263,852,2–76,8
2097356,8346,5–362,462,750,7–75,1
2098356,2346,9–362,663,451,2–76,8
2099356,8346,4–362,763,851,9–76,1
2100357,6347,9–363,163,351,7–76,2

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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