Chine vs Soudan

Chine vs Soudan : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 41,5 nuits (Chine) et 242,4 nuits (Soudan), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Soudan, avec un écart de 201 nuits, soit 5,85 fois celle de l’autre pays (Chine).

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nuits par an · CMIP6

Chine vs Soudan : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 41,5 nuits (Chine) et 242,4 nuits (Soudan), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Soudan, avec un écart de 201 nuits, soit 5,85 fois celle de l’autre pays (Chine).
ChineSoudanmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Soudan : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 63,3 nuits (Chine) et 278,6 nuits (Soudan).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeChineSoudan
201441,5242,4
201341,7240
201240,8242
201140,2242,2
201040,5240,6
200939,5236,5
200839,2237,1
200738,7236
200639,5235,3
200539,5233,1
200439,7233,5
200338,5235,6
200238,8234,7
200139,5235,4
200038,6230,5
199938,5232,1
199837,6230,2
199737,1231,1
199636,6227,3
199535,1227,8
199434,9225,3
199333,2219,1
199232,3217,8
199135,9227,3
199036,4227,5
198936,1223
198835,1223,1
198734,5224,4
198634226,4
198533,5222,1
198433,4220,7
198331,5217
198234,1216,3
198134,2223,2
198034,3220
197933,8218,4
197834,8218,5
197733,3219,3
197632,7220,1
197533,1215,7
197433,3217,5
197333,1220
197232,6217,9
197133215,5
197032,4217
196933,4213,1
196832,8214
196733,4210,3
196633,4213,3
196532,5213,4
196432,1213,2
196334,5210,1
196234217
196134,6216,9
196034,1221,3
195934217,8
195835216,2
195734,4218,9
195634,6217,2
195534,2216,6
195434,2218,9
195334,3215,1
195234,3216,4
195135,1218,5
195034,9214,1
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeChineSoudan
201542,334,8–49,8242,3225,3–258,3
201642,134,4–50241,4223,3–254,1
201743,135,3–51,6243,2223–259,1
201842,335,5–49,5242,3226,4–258,5
201943,836,5–51,1243,1221,7–260,4
202043,736,8–51,1244,9225,9–261,7
202144,136–52,1245,6229,1–261,5
202244,737,5–52,7249230,9–262,3
202345,737,8–53,4247,1226,8–263,1
202445,738,1–54251,5232,8–266,1
202546,337,5–54,8250,7232,4–265,6
202646,237,6–55,5250230,8–266,6
202746,138–54,9248,8228,4–265,6
202846,438,4–54,3249232,2–263,1
202946,939,1–55,6251,4232,1–266
203047,138,8–55,3252235,4–266,7
20314738,8–56253,3234,4–268,9
203248,339,3–57,4250,4232,3–266,6
203347,939,7–56,6254,4235,3–269,4
203448,440,5–57,3254,2234,5–269,9
203549,740,8–58,6258,3240,2–273,6
20364940,1–58,2252,8235,6–268,6
20374941,2–57,6256,7238,6–271,8
203850,542,4–59,3258,7244,8–272,1
203949,641,2–59,2259,5241,2–272,5
204050,942,4–60,4256,4236,7–272,3
204151,342,5–61,1259,1241,2–274,5
204251,642–61,5258,7242–274,7
204350,742,7–61258,1240,3–272,6
204451,942,4–61,9257,3238,6–274,7
204551,542,8–61,1258,8243,1–276,2
20465343,7–62,7261,1241,7–277,6
204753,544,5–62,5261,4244,6–278,4
204853,144–62,6260,4243,4–279,5
204952,843,8–63,3261,9242,6–275,9
205053,644,4–63,8263,5245,4–279
205154,345,1–64,8263,6246,6–278,8
205253,444,6–63,2263,8248,7–278,3
205354,244,2–64,2262,8242,4–279,2
205454,545,3–64,8266,3246,6–282,9
20555545,1–65,8265,6245,9–281,4
205655,245,1–66,6264,1242,6–281,5
205754,844,9–65,7266,4247,6–283,4
205855,145,8–67,7265,2247,4–280,3
205955,345,1–67,2268,4249,6–285,4
206057,246,9–68,1263,6246,7–284,4
206156,546,6–66,3266,9250,1–281,9
206256,846,9–68,5266,4248,5–285
206357,247,2–68,6267,1246,9–283,4
20645747,1–67,7269250,7–284,7
206557,347,1–67,8269,8253,9–285,6
206657,347,9–68,7271,4251,9–287,3
206757,546,4–68,2270,9250–288,4
206858,748,5–70,5271,9251,7–289,8
206958,548,4–69268251,1–286,2
20705847,6–71,7269252,3–285,8
207159,347,4–71,6275,5254,1–290,4
207259,248,1–71,5273,3254,2–289,4
207359,849,1–70,9271,9250,7–287,6
207459,648,7–71,1270,9249–290,1
207558,748,3–71,4273,1254–291,9
207660,249–70,9272,7255,2–290,9
207760,851,1–72,4274,6255,2–292,7
207859,648,8–72,4274,3255,6–291,2
207960,750,1–72,6272255,2–288,5
208059,950–72,3276,6256–292,2
208160,950–73,2275,1254,1–294,8
20826149,8–73,3272,9258,7–288,6
208361,251,2–73,6276,5258–291,7
208461,749,7–74,6275,4253–294,9
208561,250,8–75,2275,3258,6–291,6
208661,648,9–74,5276,4256,9–296,6
208761,650,6–75273,5253,1–293,3
208862,750,5–77,1273,6253,7–293,6
208961,950–75,2276,5256,6–293,4
209062,551,4–73,7276,6256,4–294,6
209163,852–75,7277,4256,4–296,6
209263,251,2–75,1274,6254,3–294,9
209363,252–75,4278261,9–292,1
20946351,1–76,3280,3262,2–294
209563,952,8–76,4277,5262,6–294
209663,852,2–76,8279,7258,7–297
209762,750,7–75,1276,3254,1–297,6
209863,451,2–76,8277,7258,2–295,5
209963,851,9–76,1276,8257,2–296,2
210063,351,7–76,2278,6259–294,3

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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