Congo-Kinshasa vs Inde

Congo-Kinshasa vs Inde : Jours au-dessus de 35 °C

Jours au-dessus de 35 °C en 2014 : 2 jours (Congo-Kinshasa) et 80,6 jours (Inde), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 78,6 jours, soit 40 fois celle de l’autre pays (Congo-Kinshasa).

Congo-KinshasaInde
Voir son évolution sur la carte

jours par an · CMIP6

Toutes les annéesDepuis 1990Depuis 2010
ValeursÉvolution
LinéaireLogarithmique
Projection
Congo-Kinshasa vs Inde : Jours au-dessus de 35 °CJours au-dessus de 35 °C en 2014 : 2 jours (Congo-Kinshasa) et 80,6 jours (Inde), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 78,6 jours, soit 40 fois celle de l’autre pays (Congo-Kinshasa).
Congo-KinshasaIndemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Derniers chiffres

jours par an · CMIP6

PaysDernière valeur10 ans plus tôtProjeté
Congo-Kinshasa2 20141,725 2100
Inde80,6 201480,1111,9 2100

Ce que disent les chiffres

  • Inde : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 25 jours (Congo-Kinshasa) et 111,9 jours (Inde).

Année par année

jours par an · CMIP6

AnnéeCongo-KinshasaInde
2014280,6
2013279,2
20122,181,3
20111,879,9
20101,780,8
20091,878,4
20081,577
20071,279
20061,576,2
20051,979,9
20041,780,1
20031,476,9
20021,779,2
20011,880,1
2000176,6
19991,177,1
19981,276,9
19971,175,4
1996172,1
19950,975,4
19940,876,3
19930,772,3
19920,668,7
19911,278,1
19901,276,7
19891,275,5
19880,973,9
1987175,3
19861,176,8
1985173
1984175,9
19830,974,1
19820,876,1
19810,976,3
19800,975,3
19790,874,4
19780,674,4
19770,974,6
19760,776
1975171
19740,875,8
19730,977,9
19720,671,1
19710,874,1
19700,673,7
19690,873,3
19680,772,2
19670,671,3
19660,675,3
19650,773,7
19640,368,9
19630,770,4
19620,974,2
19610,775,4
19600,975,4
1959177,9
19580,774,8
19570,875,5
19560,775,6
19550,874,8
19540,775,3
19530,975,2
19520,876
19510,876,3
19500,976,5
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeCongo-KinshasaInde
20152,60,6–7,281,664,7–96
20161,80,1–4,98063,1–96,1
20172,30,3–6,879,461,7–95,3
20182,30,4–6,482,461,5–95,7
20192,10,2–879,160,2–95,2
20202,30,5–7,182,262,4–99
20212,80,7–7,182,167,7–96,4
20222,60,6–7,183,962,8–100,3
20232,50,5–7,183,164–99,3
20242,90,8–8,284,766,4–100,3
20252,70,6–6,981,662,4–97,1
20263,10,5–8,984,866,1–101,3
20273,10,4–10,783,563,7–102
20283,50,6–10,382,862,9–99,9
202941,1–11,289,566–105,9
20303,30,6–10,684,265,7–100,2
203140,9–1285,466,7–103,4
20324,50,8–13,685,665,5–105,3
20333,90,8–12,383,865,8–99,8
20344,20,6–13,285,467,4–104,8
20354,21–14,585,766,6–105,3
20364,40,3–11,684,565,5–101,8
203751–14,489,772,2–107,5
20385,61–14,990,269,1–107,1
20394,30,9–12,487,168,5–107,4
20404,80,9–1687,566,6–106
20416,31–1589,171,2–107,8
20426,50,9–18,495,475,7–112,9
20435,60,9–17,291,270,1–111,1
20445,11,1–14,890,471,6–110,9
20455,81,1–13,891,772–108,5
20468,31,2–20,595,469,1–117
204791,7–24,194,272,6–113,5
20488,61,6–21,197,673,2–120,5
20498,61,7–24,195,173,8–117,5
20507,11,1–19,894,474,5–117
20517,41,8–24,194,775,8–114,7
20529,21,7–2196,876,1–116,5
205391,8–24,694,673,9–116,7
20549,71,5–23,896,574,3–117
20558,31,5–30,199,175,7–118
20569,50,8–30,799,173,7–118,2
205710,81,5–33100,371,9–123,9
205811,92–28,697,775,1–121,5
205910,42,3–28,8102,380,5–127,4
206012,31,7–31,310380,3–124,4
206112,41,5–33100,978,4–122,6
206210,52–30,9100,175,4–126,5
206310,82–30,1100,678,3–122,1
206411,32,6–32,510081–123,3
206513,73,4–39,4103,580,5–128,2
206611,42,8–33,3100,780,7–124,6
206712,22,5–38,699,678,4–126
2068132,7–35,8102,780,1–130,1
206912,51,2–34,510477,5–128,1
2070122,7–42,2101,179,7–125,6
2071142,4–40,1105,581,4–132,1
207215,93,2–34,3104,384,4–128,2
207317,23,2–51108,485,4–130
207413,72,8–36,9105,182,9–126,8
207513,82,1–45,3102,578,8–126
207614,63,2–50105,582,2–134,6
207717,13,6–42,2107,484,1–132,6
207815,62,6–46,9107,382,8–127,7
207916,63,8–46,1105,379,7–127,2
208016,53,5–42,8109,784,5–135,9
208116,72,8–52,1108,986,2–134,4
208217,53,4–47,2105,783,4–133,6
208318,54,3–59,2110,287,8–135,8
208419,23,2–43,4111,582,3–138,1
208519,54–53,3112,381,2–143,6
208619,43,2–53,1107,882,8–141,1
208718,63,2–55,4107,980,1–134
208818,84,5–54,1107,984,4–143,1
208919,94,9–52,3107,981,7–137,3
2090194,5–48,3108,883,9–136,6
209120,64,6–60,2113,486,9–144
209221,64,2–57,7113,587,1–142,8
209321,45,7–60,6108,482,7–144,8
209423,54,9–63,1111,386,8–139,5
209525,24,5–63,7114,186,4–143,6
209619,44,3–59,510880,4–140,3
209719,94–52,5110,385–137,8
209820,83,2–65,2113,687,7–141,1
209920,73,6–66112,585,3–137,7
2100253,5–59111,986,8–138,7

Chaque pays séparément

Bon à savoir

  • Jours de l’année où la température maximale dépasse 35 °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