Inde vs Myanmar (Birmanie)

Inde vs Myanmar (Birmanie) : Jours au-dessus de 35 °C

Jours au-dessus de 35 °C en 2014 : 80,6 jours (Inde) et 28,8 jours (Myanmar (Birmanie)), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 51,8 jours, soit 2,8 fois celle de l’autre pays (Myanmar (Birmanie)).

jours par an · CMIP6

Inde vs Myanmar (Birmanie) : Jours au-dessus de 35 °CJours au-dessus de 35 °C en 2014 : 80,6 jours (Inde) et 28,8 jours (Myanmar (Birmanie)), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 51,8 jours, soit 2,8 fois celle de l’autre pays (Myanmar (Birmanie)).
IndeMyanmar (Birmanie)médiane 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) : 111,9 jours (Inde) et 57 jours (Myanmar (Birmanie)).

Année par année

jours par an · CMIP6

AnnéeIndeMyanmar (Birmanie)
201480,628,8
201379,228
201281,327,5
201179,927,4
201080,827,9
200978,427,3
20087727,2
20077925,4
200676,226,8
200579,925
200480,128,3
200376,926,4
200279,227,4
200180,128,4
200076,626,6
199977,126,1
199876,926,4
199775,426,2
199672,124,7
199575,425,5
199476,324,3
199372,323,9
199268,720,5
199178,128,4
199076,726,3
198975,523,8
198873,923,9
198775,325,4
198676,826,6
19857323,6
198475,925,8
198374,123,2
198276,124
198176,323,8
198075,323,5
197974,425,3
197874,423,4
197774,624,1
19767625,6
19757122,3
197475,824,1
197377,925,9
197271,123,1
197174,122,8
197073,724,2
196973,323,6
196872,223,4
196771,324,1
196675,323,1
196573,723,3
196468,921,7
196370,423,2
196274,224,4
196175,424,9
196075,426,2
195977,922,6
195874,825
195775,524,1
195675,625
195574,824,5
195475,325,3
195375,223,5
19527626,1
195176,325
195076,523,8
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeIndeMyanmar (Birmanie)
201581,664,7–9628,518,5–40
20168063,1–96,127,717,3–38,7
201779,461,7–95,32818,9–38,5
201882,461,5–95,729,818,6–41,2
201979,160,2–95,228,218,2–41,3
202082,262,4–9928,616,8–41,4
202182,167,7–96,429,719,4–40,8
202283,962,8–100,331,521,7–42,7
202383,164–99,330,319,9–41,6
202484,766,4–100,331,720,1–43,7
202581,662,4–97,132,721,3–44,8
202684,866,1–101,330,420,3–44,5
202783,563,7–10230,620,4–44,2
202882,862,9–99,931,119–43
202989,566–105,932,720,9–46,4
203084,265,7–100,232,619,3–45
203185,466,7–103,432,721,3–45,2
203285,665,5–105,332,119,6–45,4
203383,865,8–99,833,322–43,8
203485,467,4–104,831,322–43,5
203585,766,6–105,332,620,4–49
203684,565,5–101,833,322,7–46,1
203789,772,2–107,534,322,6–49,1
203890,269,1–107,135,824,4–49,9
203987,168,5–107,434,920,9–49
204087,566,6–1063419,2–51,2
204189,171,2–107,83724,8–51,9
204295,475,7–112,936,223–49,9
204391,270,1–111,134,522,6–47,7
204490,471,6–110,938,222,1–51,2
204591,772–108,535,924,2–50,7
204695,469,1–11738,425,2–57,1
204794,272,6–113,538,824,1–56,1
204897,673,2–120,540,323,4–58,7
204995,173,8–117,540,625,2–58,1
205094,474,5–11740,226,5–55,3
205194,775,8–114,741,726,7–56,8
205296,876,1–116,540,326,3–61,2
205394,673,9–116,741,323,6–61,5
205496,574,3–11742,426,8–60,9
205599,175,7–11841,428,5–61,9
205699,173,7–118,242,726,5–63
2057100,371,9–123,943,226,3–63,2
205897,775,1–121,544,526,8–63,6
2059102,380,5–127,443,729,1–65,3
206010380,3–124,447,428,3–66
2061100,978,4–122,646,729,5–64,5
2062100,175,4–126,547,126,7–68,6
2063100,678,3–122,146,929–66,4
206410081–123,347,527,9–66,1
2065103,580,5–128,242,427,5–62,4
2066100,780,7–124,646,228,9–68,8
206799,678,4–1264125,7–63,6
2068102,780,1–130,146,928–70,4
206910477,5–128,148,729,3–70,1
2070101,179,7–125,643,927,5–64,3
2071105,581,4–132,14926,2–71,9
2072104,384,4–128,24730,6–71,4
2073108,485,4–13050,732,2–74
2074105,182,9–126,84829,2–74
2075102,578,8–12649,126,1–68,9
2076105,582,2–134,647,826,5–72,8
2077107,484,1–132,651,832,9–76,1
2078107,382,8–127,750,632,4–75,6
2079105,379,7–127,250,730,5–77
2080109,784,5–135,953,331,3–79,5
2081108,986,2–134,45235,5–79,1
2082105,783,4–133,652,532,5–76,8
2083110,287,8–135,851,730,5–79,6
2084111,582,3–138,152,329,5–76
2085112,381,2–143,651,232,9–79,4
2086107,882,8–141,152,632,5–80,1
2087107,980,1–13451,732,6–77,9
2088107,984,4–143,150,727,2–88,8
2089107,981,7–137,352,731,4–86,3
2090108,883,9–136,654,231,1–80,1
2091113,486,9–14453,235,4–80,1
2092113,587,1–142,854,135,4–85,5
2093108,482,7–144,85235,6–85
2094111,386,8–139,554,434,9–80,7
2095114,186,4–143,658,535,1–84,3
209610880,4–140,352,832,3–84,1
2097110,385–137,853,230,4–82,8
2098113,687,7–141,155,334,4–83,8
2099112,585,3–137,755,233,1–84,7
2100111,986,8–138,75734,6–84

Chaque pays séparément

Bon à savoir

  • Jours de l’année où la température maximale dépasse 35 °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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