Allemagne vs Inde

Allemagne vs Inde : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 0,8 nuits (Allemagne) et 215,5 nuits (Inde), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 214,7 nuits, soit 260 fois celle de l’autre pays (Allemagne).

Voir son évolution sur la carte

nuits par an · CMIP6

Allemagne vs Inde : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 0,8 nuits (Allemagne) et 215,5 nuits (Inde), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 214,7 nuits, soit 260 fois celle de l’autre pays (Allemagne).
AllemagneIndemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

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) : 8,8 nuits (Allemagne) et 250,4 nuits (Inde).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeAllemagneInde
20140,8215,5
20130,7216
20120,9217,4
20110,5215,5
20100,9215,2
20090,5213,7
20080,2213,7
20070,3213,3
20060,3212,5
20050,6212,9
20040,7214,9
20030,6212,1
20020,2213
20010,5212,2
20000,2210,8
19990,2211,9
19980,1210,3
19970,1209,5
19960,2207
19950,1208,8
19940207,1
19930206
19920203,5
19910,1208
19900,1209,9
19890,1208
19880207,3
19870207,2
19860207,2
19850,1205,9
19840,1206,7
19830203,3
19820205,7
19810208,4
19800205,3
19790205,5
19780,1204,1
19770205,9
19760204,6
19750202,6
19740,1205,3
19730205,6
19720203,8
19710203,6
19700,1202,6
19690203,6
19680201,7
19670201,6
19660203,9
19650202,4
19640201,2
19630201,8
19620203,8
19610206,3
19600206
19590,1206,1
19580204
19570206,5
19560204
19550203,2
19540,1206
19530204
19520204,4
19510204,3
19500206,3
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeAllemagneInde
20150,50–4216,9202,1–228,4
20160,80–4,3215202,5–227,6
20170,70–5,1216,2202,1–228,5
20180,70–3,5218,3204,5–231,4
20191,20–5217,4202,3–230,4
20201,20–5,7217,6203,1–232
202110–6219,7204,5–233,2
20221,40–5,7220,5205,8–233
20231,10–5,7220,4206,4–233,7
20241,20–5,2222,6208,1–236,3
20251,90–8,2219,7202,7–236,2
20261,90,1–6,5220,2204,2–236,8
20271,40–4,7223,6207,1–239
20281,50,1–5,5222,1205,1–235,7
202920,1–6,4225,4210–240,3
20301,60–6,1222,7207,3–235,6
20311,40–5,4223,8207,1–237,8
20321,50,1–7,6225,9210–240,5
20331,70–6,8223,8209,3–235,4
20342,10,2–8,3225,8210–242,7
20351,70,1–6,9224,9210,6–240,9
20362,80,1–7,8224,2210,4–240,3
20372,50–9,2228,3213,6–242,6
20382,20,1–9,7228,1212,6–241,4
203930–8,9227,4211,9–242,8
20402,30,1–7,1227212,2–242
20412,40,1–7,9227,1210,7–240,5
20422,90,4–8,9229,1214,8–244,2
20433,10,1–8,7228,9214,5–244
20443,10,2–10,1229,7214,7–244,2
204530,1–8,7231,2216,6–246,1
20463,10,5–10,9232,6216,2–248,6
20474,30,3–10,6232,4215,5–250
20483,70,2–12,9235,6218,5–254,3
20494,40,2–11,8235,3218,3–249,9
20503,10,6–9,3233,5216,6–253,4
20512,70,1–9,5234,9218,6–249,9
20523,60,2–11,5234219,4–249,3
20532,30,4–8,7234,9219,5–252,5
20543,50,4–10,3237,2219,4–253,1
20553,30,4–11,3237,2220,7–256,6
20564,50,7–14,3238,8221,2–254,9
205740,4–11,3235,7218,5–253,8
20585,80,7–15,5238,8222,8–254,1
20595,10,1–15,6241,1224,9–256,2
20604,40,6–12,3240,9225,6–255,6
20615,31–12,3237,9220,6–253,7
20625,51,6–14,2239,9221,2–259,7
20635,20,8–13,8239,9222,3–256,1
20644,10,5–12,2240223,8–256,3
20654,90,3–15,8240,9222,9–257,3
20665,30,7–11,8241,5224,1–258,6
20677,21,4–17,5241,6224,8–257,9
20683,90,9–11,3242,3224,6–262,1
20696,11,6–15242,8225,4–259,1
20705,80,6–14,9240,1225,3–257,1
20716,30,6–16,4241,8223,7–260,2
20726,21,9–13242,6225,4–259,2
20735,51,3–16,2243,8228–259,3
20745,50,5–16,7241,6226,9–258,4
20756,21,4–18,3243,5226,4–258,2
20767,41,1–20,1243,2224,6–259,9
20776,31,1–17,4243,7226,6–264,6
20786,50,7–21,4246,7230,1–261,5
20796,70,6–22,7244,9226,4–261,3
20806,51,2–14,9246,7227–263,7
20816,60,9–18,5247,5230,4–264,8
20827,91,4–22,5244,6227,9–262,3
20837,61,3–16,8247,5227,8–265,1
20845,91,1–15,9247,3228,3–266,8
20856,50,9–17,6246,5227,5–267,1
20867,90,8–23245,6227,7–266,5
20879,91,1–24,1245,5226,7–266,2
20888,92–18,4247229,4–266,9
20898,31,9–19,2248,1230–266,3
20906,20,8–24,1249228,9–266,4
20919,31,3–23,5248,9230–266,5
20928,61,7–19,2249,8232,3–267,8
20936,20,8–18,2248,1229–266,5
20949,32,4–20,4249,1230,6–268,4
20959,51,1–24251233,2–270
20968,10,2–21,4247,8231,4–269,3
20976,40,5–20,1251,1231,4–268
20989,31,4–22,1252,3230,8–268,3
20998,11,4–20,8248,7230,1–268,3
21008,81,9–21,1250,4232,9–266,7

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

Allemagne vs Inde

Santé

Population

Économie

Éducation

Politique

Conflit

Militaire

Climat

Technologie et environnement