Inde vs Iran

Inde vs Iran : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 215,5 nuits (Inde) et 90,8 nuits (Iran), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 124,7 nuits, soit 2,37 fois celle de l’autre pays (Iran).

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nuits par an · CMIP6

Inde vs Iran : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 215,5 nuits (Inde) et 90,8 nuits (Iran), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 124,7 nuits, soit 2,37 fois celle de l’autre pays (Iran).
IndeIranmédiane 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) : 250,4 nuits (Inde) et 124,4 nuits (Iran).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeIndeIran
2014215,590,8
201321690,6
2012217,490,3
2011215,589,8
2010215,287
2009213,787,2
2008213,788
2007213,387,9
2006212,588,2
2005212,987,1
2004214,986,4
2003212,185,9
200221387,7
2001212,286,6
2000210,886,5
1999211,985,1
1998210,383,8
1997209,584,3
199620782,4
1995208,881,6
1994207,180,6
199320677,7
1992203,577
199120881,9
1990209,983,1
198920881,7
1988207,380,4
1987207,279,8
1986207,280,1
1985205,979,7
1984206,778,8
1983203,375,5
1982205,777,9
1981208,480,2
1980205,379,4
1979205,580,2
1978204,178,1
1977205,977,8
1976204,677,2
1975202,676,6
1974205,376,4
1973205,676,9
1972203,877,4
1971203,675
1970202,675,3
1969203,675,6
1968201,776,3
1967201,676,1
1966203,975,5
1965202,475,3
1964201,275,3
1963201,876,4
1962203,877,5
1961206,377,7
196020677,6
1959206,176,8
195820478,4
1957206,578,2
195620476,2
1955203,276,5
195420677,6
195320477,3
1952204,478,2
1951204,376,6
1950206,377,7
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeIndeIran
2015216,9202,1–228,494,482,7–106
2016215202,5–227,694,183,1–105,3
2017216,2202,1–228,593,981,7–104
2018218,3204,5–231,494,183–106,3
2019217,4202,3–230,495,183,4–105,8
2020217,6203,1–23295,985,5–107,5
2021219,7204,5–233,297,286–107,7
2022220,5205,8–23396,285,2–108,3
2023220,4206,4–233,798,485,7–110,6
2024222,6208,1–236,39885,1–110,5
2025219,7202,7–236,298,787,2–110,5
2026220,2204,2–236,899,186,7–111,7
2027223,6207,1–239100,288,7–112,1
2028222,1205,1–235,799,686,2–111,6
2029225,4210–240,399,386,7–109,9
2030222,7207,3–235,6100,889,8–111,6
2031223,8207,1–237,8102,990,1–114,8
2032225,9210–240,5101,289–113,9
2033223,8209,3–235,4102,889,9–115,1
2034225,8210–242,7104,690,7–117,3
2035224,9210,6–240,910592,1–116,2
2036224,2210,4–240,3103,591,4–115,2
2037228,3213,6–242,610693,1–119,4
2038228,1212,6–241,4105,993,2–116,5
2039227,4211,9–242,8104,392,9–116,6
2040227212,2–242105,592,3–118,4
2041227,1210,7–240,5104,892,5–116,4
2042229,1214,8–244,2107,793,4–120,7
2043228,9214,5–24410692,9–118,8
2044229,7214,7–244,2106,893,6–121,2
2045231,2216,6–246,1108,795,1–121,8
2046232,6216,2–248,6109,296,1–121,9
2047232,4215,5–250110,596,9–123,3
2048235,6218,5–254,3111,498,6–124
2049235,3218,3–249,911095,7–123,4
2050233,5216,6–253,4112,199,6–125,1
2051234,9218,6–249,9111,797,6–124,1
2052234219,4–249,311298,3–126
2053234,9219,5–252,5111,597,5–124
2054237,2219,4–253,1111,899–126,3
2055237,2220,7–256,6114,6101,4–128
2056238,8221,2–254,9113,1100,2–126,2
2057235,7218,5–253,8113,899,9–128,9
2058238,8222,8–254,1114,2100–127,7
2059241,1224,9–256,2113,498,9–126,3
2060240,9225,6–255,6116,3100,3–129,5
2061237,9220,6–253,7115100,5–127,6
2062239,9221,2–259,7115,799,7–131,1
2063239,9222,3–256,1117103,7–130,3
2064240223,8–256,3115,1101,7–130,3
2065240,9222,9–257,3117,3102,8–132,3
2066241,5224,1–258,6117,7103,7–132,1
2067241,6224,8–257,9119103–133,5
2068242,3224,6–262,1118,1104,3–131,4
2069242,8225,4–259,1118,4103,8–133,2
2070240,1225,3–257,1118,2104,9–132,9
2071241,8223,7–260,2119,3105,1–135,3
2072242,6225,4–259,2119103,2–135,1
2073243,8228–259,3120,6104,9–137,7
2074241,6226,9–258,4119,1104,4–134,5
2075243,5226,4–258,2119,7105,9–135,5
2076243,2224,6–259,9118,9102,6–137
2077243,7226,6–264,6120,3104,3–135,3
2078246,7230,1–261,5119,2105,3–136
2079244,9226,4–261,3120,1103,2–135,6
2080246,7227–263,7120,4106,1–139,5
2081247,5230,4–264,8120,5104,3–137,1
2082244,6227,9–262,3122,5107,5–137,7
2083247,5227,8–265,1122,6105,8–140,4
2084247,3228,3–266,8123,7107,6–139,1
2085246,5227,5–267,1121,3106,6–140,6
2086245,6227,7–266,5122,1107,9–139,8
2087245,5226,7–266,2123,7108–140,7
2088247229,4–266,9124106,5–142,2
2089248,1230–266,3124,1109–139,7
2090249228,9–266,4122,5105,4–141,9
2091248,9230–266,5124,3108–140,5
2092249,8232,3–267,8125,5110,1–140
2093248,1229–266,5124,5109–139,3
2094249,1230,6–268,4125108,7–142,9
2095251233,2–270125,3108,5–141
2096247,8231,4–269,3125,8109–142,4
2097251,1231,4–268123,6106,9–141,8
2098252,3230,8–268,3125,8109,4–143,8
2099248,7230,1–268,3123,1107,8–140,1
2100250,4232,9–266,7124,4107,9–143,7

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

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