Allemagne vs Myanmar (Birmanie) : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 0,8 nuits (Allemagne) et 201,9 nuits (Myanmar (Birmanie)), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Myanmar (Birmanie), avec un écart de 201,1 nuits, soit 250 fois celle de l’autre pays (Allemagne).

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nuits par an · CMIP6

AllemagneMyanmar (Birmanie)médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

Myanmar (Birmanie) : 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 244,5 nuits (Myanmar (Birmanie)).

Année par année

nuits par an · CMIP6

Année	Allemagne	Myanmar (Birmanie)
2014	0,8	201,9
2013	0,7	203,1
2012	0,9	201,1
2011	0,5	200,9
2010	0,9	202,1
2009	0,5	199
2008	0,2	198,1
2007	0,3	196,8
2006	0,3	198,2
2005	0,6	196,7
2004	0,7	200,3
2003	0,6	195,3
2002	0,2	196,6
2001	0,5	199
2000	0,2	197,2
1999	0,2	196,4
1998	0,1	194,7
1997	0,1	194,4
1996	0,2	191,4
1995	0,1	189,9
1994	0	188,8
1993	0	185
1992	0	180,5
1991	0,1	191,7
1990	0,1	191,5
1989	0,1	190,3
1988	0	190,7
1987	0	190,8
1986	0	189,7
1985	0,1	187,4
1984	0,1	189,1
1983	0	182,3
1982	0	186,7
1981	0	188,4
1980	0	189
1979	0	189,8
1978	0,1	186,8
1977	0	187,4
1976	0	185,8
1975	0	183,6
1974	0,1	185,5
1973	0	187,5
1972	0	184,8
1971	0	185,2
1970	0,1	184,9
1969	0	184,3
1968	0	183,7
1967	0	182,3
1966	0	186,2
1965	0	182,9
1964	0	180,6
1963	0	183,1
1962	0	187,3
1961	0	188,7
1960	0	187,1
1959	0,1	186,5
1958	0	187,1
1957	0	186,2
1956	0	187,9
1955	0	185,9
1954	0,1	185,7
1953	0	185
1952	0	186,1
1951	0	187,1
1950	0	186,9

médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100

Année	Allemagne	Myanmar (Birmanie)
2015	0,50–4	205,2186,4–218,9
2016	0,80–4,3	202,8186,2–218,8
2017	0,70–5,1	203,4187,3–218,3
2018	0,70–3,5	205,5190,9–219,9
2019	1,20–5	205,2186,7–222,2
2020	1,20–5,7	208,2188,5–223,5
2021	10–6	208,9191,2–224,1
2022	1,40–5,7	209,9192,7–224,9
2023	1,10–5,7	210,6195,4–226,3
2024	1,20–5,2	210,4193,8–226,6
2025	1,90–8,2	209,9190,3–225,2
2026	1,90,1–6,5	212,2194,3–229,2
2027	1,40–4,7	212195,6–228,6
2028	1,50,1–5,5	213195,7–227,2
2029	20,1–6,4	215,3193,9–231,9
2030	1,60–6,1	212,2194,9–228
2031	1,40–5,4	214,3197,2–230,8
2032	1,50,1–7,6	215199,3–229,6
2033	1,70–6,8	215,5198,5–230,1
2034	2,10,2–8,3	214,9198,4–233,5
2035	1,70,1–6,9	214,9199,2–236,8
2036	2,80,1–7,8	216198,7–234,5
2037	2,50–9,2	217,2199,6–233,5
2038	2,20,1–9,7	220,7204,8–235,1
2039	30–8,9	219,7202,4–234,3
2040	2,30,1–7,1	219,2202,9–235
2041	2,40,1–7,9	220,7203,9–237,7
2042	2,90,4–8,9	221,8206,1–237,2
2043	3,10,1–8,7	219,5201,2–237,1
2044	3,10,2–10,1	221,4201,6–239,6
2045	30,1–8,7	223,7204,8–241,5
2046	3,10,5–10,9	223,2203,2–240,2
2047	4,30,3–10,6	224,3204,8–241,1
2048	3,70,2–12,9	226,4207,7–243,8
2049	4,40,2–11,8	226,5205,6–242,8
2050	3,10,6–9,3	227209,3–243,5
2051	2,70,1–9,5	229,6212,4–246,4
2052	3,60,2–11,5	227,2208,6–244,2
2053	2,30,4–8,7	227,9208,7–247,7
2054	3,50,4–10,3	227,9209,6–244,8
2055	3,30,4–11,3	229,1209,8–247,5
2056	4,50,7–14,3	231,8210,4–252,1
2057	40,4–11,3	228,6208–249
2058	5,80,7–15,5	228,9208,8–249
2059	5,10,1–15,6	230,7212,1–247,5
2060	4,40,6–12,3	234,7211,1–251,5
2061	5,31–12,3	231,9213–247,7
2062	5,51,6–14,2	233,6209,9–252,8
2063	5,20,8–13,8	233215,4–250,5
2064	4,10,5–12,2	233,2214,4–251,3
2065	4,90,3–15,8	230,7210,4–250,7
2066	5,30,7–11,8	233,5214,3–251,2
2067	7,21,4–17,5	233211,5–253,3
2068	3,90,9–11,3	233,1212,4–253,7
2069	6,11,6–15	236,1214,6–253,4
2070	5,80,6–14,9	235,9218,1–253,4
2071	6,30,6–16,4	235,1213,5–259,6
2072	6,21,9–13	234,6216,1–252,6
2073	5,51,3–16,2	237,2219,3–257,2
2074	5,50,5–16,7	236,4215,7–254,5
2075	6,21,4–18,3	236,7214,4–255,9
2076	7,41,1–20,1	237,7216–257
2077	6,31,1–17,4	237,5219–258,7
2078	6,50,7–21,4	238,5217,3–257,8
2079	6,70,6–22,7	238,5219,2–257,2
2080	6,51,2–14,9	240,5218,8–258,3
2081	6,60,9–18,5	240219,7–260,9
2082	7,91,4–22,5	239,4217,1–258,8
2083	7,61,3–16,8	239,1220,5–259,2
2084	5,91,1–15,9	241,3218,9–260,6
2085	6,50,9–17,6	241,7218,8–260,7
2086	7,90,8–23	241,7217,4–262,7
2087	9,91,1–24,1	241,4220,5–260,9
2088	8,92–18,4	241,8222,3–261,5
2089	8,31,9–19,2	240,7221,2–262,6
2090	6,20,8–24,1	241,3224,4–260,9
2091	9,31,3–23,5	242,6220,3–262,5
2092	8,61,7–19,2	241,9221,6–263,3
2093	6,20,8–18,2	242,1220,2–260
2094	9,32,4–20,4	242,5222,5–261,9
2095	9,51,1–24	244,9224–264,4
2096	8,10,2–21,4	243,9221,1–266,5
2097	6,40,5–20,1	243,6219,6–264,2
2098	9,31,4–22,1	243,6222,5–263,9
2099	8,11,4–20,8	244,7221,8–263,5
2100	8,81,9–21,1	244,5223,2–261,8

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