Chine vs Viêt Nam

Chine vs Viêt Nam : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 41,5 nuits (Chine) et 242,6 nuits (Viêt Nam), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Viêt Nam, avec un écart de 201,1 nuits, soit 5,85 fois celle de l’autre pays (Chine).

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nuits par an · CMIP6

Chine vs Viêt Nam : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 41,5 nuits (Chine) et 242,6 nuits (Viêt Nam), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Viêt Nam, avec un écart de 201,1 nuits, soit 5,85 fois celle de l’autre pays (Chine).
ChineViêt Nammédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Viêt Nam : 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 282,7 nuits (Viêt Nam).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeChineViêt Nam
201441,5242,6
201341,7243,6
201240,8242,4
201140,2241,9
201040,5240,9
200939,5240
200839,2238,7
200738,7238
200639,5239,1
200539,5238,3
200439,7241,8
200338,5235,9
200238,8236,3
200139,5241,3
200038,6237
199938,5236
199837,6236,8
199737,1237,1
199636,6231,4
199535,1229,9
199434,9231,2
199333,2225,3
199232,3221,9
199135,9229,8
199036,4233,1
198936,1229,2
198835,1231,7
198734,5230,3
198634230,9
198533,5228
198433,4230,2
198331,5224,9
198234,1227,5
198134,2229,7
198034,3228,1
197933,8228,9
197834,8227,5
197733,3229
197632,7225,8
197533,1225,8
197433,3225,7
197333,1230,3
197232,6225,6
197133225,5
197032,4226,1
196933,4227
196832,8227,1
196733,4222,9
196633,4226,8
196532,5225,4
196432,1222,6
196334,5224,3
196234227,8
196134,6229,4
196034,1228,5
195934226,2
195835230,9
195734,4228,4
195634,6228,7
195534,2227,5
195434,2226,3
195334,3228,2
195234,3228,5
195135,1229,2
195034,9228,9
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeChineViêt Nam
201542,334,8–49,8245,8228,2–261,9
201642,134,4–50243,7226,1–259,4
201743,135,3–51,6247229,6–260,7
201842,335,5–49,5248,3228,8–263,3
201943,836,5–51,1248,1229,2–262,8
202043,736,8–51,1248,8229,6–262,9
202144,136–52,1251,1233,1–266,7
202244,737,5–52,7252,4234,3–266,8
202345,737,8–53,4253,4235,4–266,6
202445,738,1–54251,3236,7–264,6
202546,337,5–54,8252,4234,1–266,2
202646,237,6–55,5252,8232,9–268,5
202746,138–54,9253,2237–268,8
202846,438,4–54,3254,3237,7–272
202946,939,1–55,6258,1238,5–273,7
203047,138,8–55,3256,4240,9–270,1
20314738,8–56255,9241,2–270,9
203248,339,3–57,4257,4239,1–269,9
203347,939,7–56,6258,3241,7–273,2
203448,440,5–57,3258,8240,7–275,8
203549,740,8–58,6258,6242,5–275,4
20364940,1–58,2258,3239,1–273,8
20374941,2–57,6258,7242,4–272,4
203850,542,4–59,3263,4247,6–277,3
203949,641,2–59,2260,2243,7–275,9
204050,942,4–60,4260,1242,8–274,8
204151,342,5–61,1263,1245,9–279
204251,642–61,5263,6246,5–279
204350,742,7–61261,4245,5–279,6
204451,942,4–61,9263,2245,2–277,6
204551,542,8–61,1265,5249,6–281,4
20465343,7–62,7264,9246,8–278,1
204753,544,5–62,5266,9250,4–282,9
204853,144–62,6268250,5–283,8
204952,843,8–63,3267,8251,2–284,8
205053,644,4–63,8268251,2–283,5
205154,345,1–64,8270,9254,3–285,4
205253,444,6–63,2268,3253,3–282,8
205354,244,2–64,2268,5250,1–283,2
205454,545,3–64,8269,1250,8–283,6
20555545,1–65,8270249,8–284,2
205655,245,1–66,6271,7254,8–290,1
205754,844,9–65,7270253–285,7
205855,145,8–67,7270,7252,9–286,5
205955,345,1–67,2273257,6–286,6
206057,246,9–68,1275,7255,6–290,6
206156,546,6–66,3273,5254,6–289,5
206256,846,9–68,5271,4253,1–290,2
206357,247,2–68,6272,9252,7–288,1
20645747,1–67,7273,8254,4–288,1
206557,347,1–67,8272255,8–286,3
206657,347,9–68,7271,8254,4–287,3
206757,546,4–68,2270,8252,1–287,6
206858,748,5–70,5275,6256,9–292,4
206958,548,4–69276,4258,5–292
20705847,6–71,7274,6257,8–292,8
207159,347,4–71,6276,2255,2–294,1
207259,248,1–71,5277256,8–291,4
207359,849,1–70,9278,5262,7–293,4
207459,648,7–71,1277,6259,2–295,8
207558,748,3–71,4276,4258,7–294,4
207660,249–70,9279,2258,5–296,6
207760,851,1–72,4280264,9–294,7
207859,648,8–72,4278,4258,6–295,5
207960,750,1–72,6279,3263,4–293,6
208059,950–72,3280261,4–296,5
208160,950–73,2280,4261,2–297,9
20826149,8–73,3280,9258,9–296
208361,251,2–73,6278,4261,6–295
208461,749,7–74,6279257,4–293,8
208561,250,8–75,2281,3265–297,8
208661,648,9–74,5282,3260,2–297,5
208761,650,6–75281,9261,3–300,7
208862,750,5–77,1283,1265,7–301,5
208961,950–75,2280,8261,2–301,6
209062,551,4–73,7280,5264,5–297,6
209163,852–75,7283,3264,3–298,9
209263,251,2–75,1281,1261,5–299,4
209363,252–75,4280,5263,4–296,1
20946351,1–76,3283264,5–300
209563,952,8–76,4285,5264,5–302,9
209663,852,2–76,8281,8264,8–299,8
209762,750,7–75,1281,5263,3–299
209863,451,2–76,8282,5263,9–301,5
209963,851,9–76,1282,7265,1–298
210063,351,7–76,2282,7261–298,2

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.

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