Inde vs Italie

Inde vs Italie : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 215,5 nuits (Inde) et 26,3 nuits (Italie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 189,2 nuits, soit 8,2 fois celle de l’autre pays (Italie).

nuits par an · CMIP6

Inde vs Italie : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 215,5 nuits (Inde) et 26,3 nuits (Italie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 189,2 nuits, soit 8,2 fois celle de l’autre pays (Italie).
IndeItaliemédiane 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 65,1 nuits (Italie).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeIndeItalie
2014215,526,3
201321624,7
2012217,424,8
2011215,524,6
2010215,227,1
2009213,723,7
2008213,724,1
2007213,321,5
2006212,524,6
2005212,922,5
2004214,924,5
2003212,123,8
200221320,6
2001212,220,8
2000210,821,7
1999211,920,3
1998210,318,9
1997209,518,9
199620718,9
1995208,817,9
1994207,117,4
199320616,3
1992203,515,1
199120818
1990209,918,2
198920816,6
1988207,315,5
1987207,216
1986207,215
1985205,914,5
1984206,715,7
1983203,315,3
1982205,714,1
1981208,415,3
1980205,315,9
1979205,514,5
1978204,116,5
1977205,913,5
1976204,613,8
1975202,614
1974205,314,8
1973205,613,5
1972203,813,7
1971203,615,3
1970202,614
1969203,614,5
1968201,713,8
1967201,613,6
1966203,913,2
1965202,412,8
1964201,213,2
1963201,814,2
1962203,815,5
1961206,313,9
196020614,9
1959206,116,6
195820414,4
1957206,515,5
195620416,7
1955203,216,6
195420615,7
195320415,4
1952204,416,6
1951204,316
1950206,315,3
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeIndeItalie
2015216,9202,1–228,43021,7–40,4
2016215202,5–227,629,618–42,2
2017216,2202,1–228,531,820,2–43,7
2018218,3204,5–231,43122–44,3
2019217,4202,3–230,431,521,3–43,2
2020217,6203,1–23231,619,7–44,3
2021219,7204,5–233,23420,8–46,9
2022220,5205,8–23337,121,3–50,6
2023220,4206,4–233,733,121,3–47,4
2024222,6208,1–236,335,521,6–48,4
2025219,7202,7–236,237,720,5–51,1
2026220,2204,2–236,838,926,6–52,2
2027223,6207,1–23934,322,4–49,7
2028222,1205,1–235,737,724,4–53,1
2029225,4210–240,337,824,9–55
2030222,7207,3–235,637,925,7–54,7
2031223,8207,1–237,837,223,8–51
2032225,9210–240,539,226,2–53,8
2033223,8209,3–235,440,426–50,3
2034225,8210–242,742,525,1–57,2
2035224,9210,6–240,942,728,9–58,3
2036224,2210,4–240,341,127,7–59,9
2037228,3213,6–242,64328,1–54,8
2038228,1212,6–241,441,628,5–61,3
2039227,4211,9–242,84129,4–56,4
2040227212,2–24242,428,1–59,1
2041227,1210,7–240,541,927,2–58,7
2042229,1214,8–244,243,529,6–59
2043228,9214,5–2444528,7–59,5
2044229,7214,7–244,244,929,4–59,9
2045231,2216,6–246,145,230,3–59,2
2046232,6216,2–248,64627,3–62,4
2047232,4215,5–25049,132,4–63,6
2048235,6218,5–254,346,228,3–65,7
2049235,3218,3–249,948,229,5–65,7
2050233,5216,6–253,449,536,4–64,4
2051234,9218,6–249,948,831,6–68,3
2052234219,4–249,350,330,9–68,1
2053234,9219,5–252,548,235,9–67
2054237,2219,4–253,149,435,3–66,1
2055237,2220,7–256,652,233,7–67,7
2056238,8221,2–254,950,836,2–71,6
2057235,7218,5–253,850,232,8–65,6
2058238,8222,8–254,155,337,5–70,8
2059241,1224,9–256,251,934,5–74,1
2060240,9225,6–255,652,938,2–68,1
2061237,9220,6–253,754,338,3–69,8
2062239,9221,2–259,753,936,9–69
2063239,9222,3–256,156,437,6–72,1
2064240223,8–256,355,938,5–71,3
2065240,9222,9–257,35537,3–73,3
2066241,5224,1–258,653,935,8–73,8
2067241,6224,8–257,961,141,2–76,6
2068242,3224,6–262,156,241,7–73
2069242,8225,4–259,158,741,8–73
2070240,1225,3–257,155,738,9–74,4
2071241,8223,7–260,259,637,8–76,6
2072242,6225,4–259,259,643,5–74,6
2073243,8228–259,356,939,4–71,6
2074241,6226,9–258,454,836,7–73,7
2075243,5226,4–258,256,941,8–75,4
2076243,2224,6–259,959,941,9–77,7
2077243,7226,6–264,657,437,9–74,1
2078246,7230,1–261,560,540,5–80,7
2079244,9226,4–261,360,637,1–83,3
2080246,7227–263,759,743,1–78
2081247,5230,4–264,85943,7–78,9
2082244,6227,9–262,363,945,5–80,2
2083247,5227,8–265,160,842–79,7
2084247,3228,3–266,862,547,3–82,1
2085246,5227,5–267,165,246,3–79
2086245,6227,7–266,564,445,6–80,1
2087245,5226,7–266,263,743,8–84
2088247229,4–266,967,247,4–84,4
2089248,1230–266,364,546–82,9
2090249228,9–266,465,842,8–80,5
2091248,9230–266,566,745,3–84,7
2092249,8232,3–267,864,838,5–82,3
2093248,1229–266,563,644,7–83
2094249,1230,6–268,462,445–82
2095251233,2–2706643,6–83,5
2096247,8231,4–269,36542,9–85,8
2097251,1231,4–26865,844,9–84,4
2098252,3230,8–268,364,647,9–84,2
2099248,7230,1–268,367,742,2–81,9
2100250,4232,9–266,765,142,5–83,2

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

Inde vs Italie

Santé

Population

Économie

Éducation

Politique

Conflit

Militaire

Climat

Technologie et environnement