France vs Pakistan

France vs Pakistan : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 3,1 nuits (France) et 149,9 nuits (Pakistan), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Pakistan, avec un écart de 146,8 nuits, soit 49 fois celle de l’autre pays (France).

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nuits par an · CMIP6

France vs Pakistan : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 3,1 nuits (France) et 149,9 nuits (Pakistan), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Pakistan, avec un écart de 146,8 nuits, soit 49 fois celle de l’autre pays (France).
FrancePakistanmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Pakistan : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 19,2 nuits (France) et 177,6 nuits (Pakistan).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeFrancePakistan
20143,1149,9
20133,1149,1
20122,9149,9
20112,7149
20103,9148,4
20092,5147,1
20082,4147,4
20072,1147,3
20062,6146,7
20052,9146,5
20042,7147,5
20032,6146
20021,8148,3
20012,3145,4
20001,8144,7
19992,1146,9
19981,5144,8
19971,6143,2
19961,5141,2
19951,3141,8
19941,5142,1
19931,1140,4
19921139,9
19911,8142,5
19901,9142,6
19891,2142,5
19881,2140,3
19871,3140
19860,9140
19850,9140
19841,1138,9
19831,1136,3
19821138,5
19811,1141,5
19801,2139,5
19790,9139,1
19781,3139
19770,9138,6
19760,8139,2
19750,9136,5
19741,2138,7
19730,9137,8
19720,9137,4
19711136
19700,9137,7
19691135,9
19680,9136,6
19670,8135,2
19660,8136,9
19650,7138,3
19641135,1
19630,9135,7
19621,1137
19610,9138,6
19601,1139
19591,2138,6
19581137,7
19571140
19561,2137,8
19551,1137,5
19541,3137,8
19531136,9
19521,3138,1
19511,1136,7
19501,2139,1
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeFrancePakistan
20153,61,5–8,6152,4138,7–163,3
20164,11,5–9,9150,6139,4–161,7
20173,51,3–10,2151,3138,8–162
20183,91,7–10,8152,6139,8–161,8
20194,51,6–9151,8138,1–163,3
20204,11,6–10,5153,1140,3–164,5
20214,51,3–13,2154,1140,6–165,7
202251,5–12,5153,1140,2–165,7
20234,81,6–12,5155,5141,6–165,9
20245,51,8–11,2156,8143,3–168,7
20255,81,5–12,1155,7141,5–168,6
20266,22,1–12,7155,3142,2–167,9
20275,41,7–11,2156,8140,9–168,9
20285,91,7–13,3156,5143,9–167,6
20296,31,9–12,6155,9141,5–167,7
20305,82,1–11,9156,3143,3–167,6
20315,92–11,8157,3144,4–168,1
20325,92,7–12,9157,4142,5–169,6
203372,5–13,6157,7143,6–169,4
20347,92,4–17,3159,5145,6–173,4
20356,92,4–14,4159,3146,7–170,3
20367,32,6–14,6159,1147,5–171,4
20377,32,6–13,3162,2147,5–175,3
20386,53–15,1161,4148,6–171,7
20396,92,6–14,3160148,2–170,4
20407,72,3–16160,9147,9–171,3
20418,12,6–15,2160,8146,7–171,7
20426,93–16162,3149,9–175,6
20437,92,8–15,6161,1150,3–173,8
20447,93,1–16,6163150,9–173,9
20459,23,2–19,6163149,5–174,8
20468,93,2–17,6163,5149,8–177,2
20479,74–19,2165,2151,8–178,5
20489,13,4–17166,4154,1–179,4
204910,13,7–20,8165150,8–178,2
205010,94,8–18,9166,9153,5–179,3
20519,23,5–18,4165,6150,8–180
2052103,4–21,2166,7155,4–179,5
20538,73,8–18166,3154,2–178,8
20549,74,4–19,2167,5153,9–181
20559,93,9–17,2167,8155,8–182,5
2056114,3–21,8166,3153,6–179,7
205710,94,2–19,8168,3153,9–182,3
205813,85,1–25,7167,5157–179,9
205911,23,3–25170,9155,9–183,8
206012,86,1–22170,3156,5–181,8
206112,64,7–23,2168,8156,8–179,6
206212,36,2–22,4171,6153,5–186,5
2063125,2–24,9171,3159,5–183,8
2064125,3–21,6170,2155,3–184,5
206512,53,9–30,8169,7156,4–185
206611,55,3–22,1172,2157–186,7
206718,38,1–33,3173,2160,2–186,3
2068135,4–23,4172,6157,7–186,3
206915,65,7–25,5171,8157,3–185,6
207013,55,2–29,1171,7158,9–186,7
2071154,4–30,2173,4158,7–186,8
207215,57,4–26174161,5–186,9
207313,96–29,1175,6157,2–187,9
207412,84,3–27,3173,5160–186,3
207513,96,3–25,6173161,5–187,8
2076166,1–33,8172,9158,8–186,7
207713,25–29,8175161,3–187,8
207813,75,1–33,6174,4160,9–189,3
207912,95,3–28,4172,5158,3–187,7
208014,45,4–27,9175,1160,7–189,2
208115,15,8–29,8174,9159,2–190,2
208216,46,1–33,9175,4161,8–190,6
208315,97,9–32176,5161,8–190,8
208414,16,6–27,7176,1160,9–190,5
208516,57,3–30,2176,3161,9–193,6
208619,55,5–32,4173,9160–189,1
2087196,9–38176161–193,1
208818,47,7–35,2175,4160,5–195,2
20891910,6–29,3177,2164,2–191,7
209016,36,8–33,5177,7163,9–192,2
209119,77,6–32,3177,8162,8–192,2
209217,36,1–32,7178,7162,9–192,9
2093156,5–29,8177164–191
209418,68,5–32,8176,8164,1–190,7
209519,25,9–38,9178,6163,8–193,1
209619,37,6–35,5177,8163,7–192,5
209717,36,2–36,1177,3160,4–192,5
209818,16,9–36,3178,7162,6–195,7
209920,37,4–34,6176159,9–193,2
210019,27–36,7177,6162,2–193

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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