Inde vs Thaïlande

Inde vs Thaïlande : Jours au-dessus de 35 °C

Jours au-dessus de 35 °C en 2014 : 80,6 jours (Inde) et 39,9 jours (Thaïlande), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 40,7 jours, soit 2,02 fois celle de l’autre pays (Thaïlande).

jours par an · CMIP6

Inde vs Thaïlande : Jours au-dessus de 35 °CJours au-dessus de 35 °C en 2014 : 80,6 jours (Inde) et 39,9 jours (Thaïlande), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Inde, avec un écart de 40,7 jours, soit 2,02 fois celle de l’autre pays (Thaïlande).
IndeThaïlandemédiane 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 95,9 jours (Thaïlande).

Année par année

jours par an · CMIP6

AnnéeIndeThaïlande
201480,639,9
201379,242,1
201281,340,1
201179,939,9
201080,839,8
200978,437,9
20087736
20077933
200676,239,2
200579,934,9
200480,139,4
200376,934,1
200279,236,3
200180,137,8
200076,632,5
199977,129,7
199876,933,3
199775,433,7
199672,131,3
199575,433,5
199476,333,5
199372,330,4
199268,725,5
199178,135,4
199076,737,7
198975,529,3
198873,930,6
198775,331,2
198676,834,3
19857329,3
198475,932,4
198374,130,4
198276,133,1
198176,329,5
198075,328,8
197974,432,4
197874,426,1
197774,631,5
19767629,7
19757125
197475,831,5
197377,934,5
197271,130,3
197174,127,1
197073,728,7
196973,329,9
196872,229,4
196771,328,3
196675,325,4
196573,727,1
196468,926,6
196370,426
196274,228,7
196175,431,1
196075,432,9
195977,924,4
195874,833
195775,527,8
195675,627,1
195574,831,2
195475,330,3
195375,228,2
19527634,1
195176,333
195076,528,5
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeIndeThaïlande
201581,664,7–9641,123,5–66,3
20168063,1–96,138,915,7–61,2
201779,461,7–95,341,420,8–64,9
201882,461,5–95,743,521,7–65,5
201979,160,2–95,240,916,5–61,9
202082,262,4–9945,617,3–66,6
202182,167,7–96,443,720,7–70,7
202283,962,8–100,347,826,4–73,3
202383,164–99,341,822,3–67,2
202484,766,4–100,344,726,9–70,9
202581,662,4–97,150,227,3–77
202684,866,1–101,344,425,2–80,5
202783,563,7–10247,126,2–75,6
202882,862,9–99,951,123,1–73,3
202989,566–105,956,733,9–84,7
203084,265,7–100,250,726,1–78,9
203185,466,7–103,450,531,5–81,2
203285,665,5–105,349,823,6–85,7
203383,865,8–99,853,432–73,7
203485,467,4–104,851,531,6–83,4
203585,766,6–105,352,228,9–89,2
203684,565,5–101,853,335,2–77,4
203789,772,2–107,557,632–82,5
203890,269,1–107,162,238,5–91,5
203987,168,5–107,455,127,8–78,8
204087,566,6–10653,728,4–91,3
204189,171,2–107,86337,5–86,6
204295,475,7–112,954,826,4–94,7
204391,270,1–111,157,129,8–85,3
204490,471,6–110,957,336,7–95,7
204591,772–108,554,934,2–90,2
204695,469,1–11762,736,4–102,1
204794,272,6–113,563,635–98,5
204897,673,2–120,572,237,4–110,4
204995,173,8–117,566,240,8–98,3
205094,474,5–11764,536,9–95,3
205194,775,8–114,766,135,5–97,1
205296,876,1–116,574,339,3–108,1
205394,673,9–116,764,635–106,7
205496,574,3–11769,144,2–112,1
205599,175,7–11871,445,3–107,6
205699,173,7–118,270,536,5–117,7
2057100,371,9–123,97240–104,6
205897,775,1–121,573,140,6–107,3
2059102,380,5–127,477,251,2–121,4
206010380,3–124,480,946–117
2061100,978,4–122,677,335,3–117,8
2062100,175,4–126,573,535,5–125,8
2063100,678,3–122,183,640,3–122,6
206410081–123,374,746,9–111,8
2065103,580,5–128,269,939,5–124,8
2066100,780,7–124,680,250,7–122,7
206799,678,4–12669,437,9–116
2068102,780,1–130,176,445,8–131,7
206910477,5–128,177,747,4–128,7
2070101,179,7–125,673,839,2–129,5
2071105,581,4–132,180,642,2–131,6
2072104,384,4–128,281,347,5–135,3
2073108,485,4–13088,854,2–133,4
2074105,182,9–126,88444,3–128,1
2075102,578,8–12682,838,3–123,9
2076105,582,2–134,682,937,1–132,9
2077107,484,1–132,68849,4–132,4
2078107,382,8–127,791,252–137
2079105,379,7–127,285,749,5–144,4
2080109,784,5–135,988,552,7–143,6
2081108,986,2–134,487,150,9–135,1
2082105,783,4–133,689,953,5–133,6
2083110,287,8–135,887,145,8–149,7
2084111,582,3–138,18447,7–131
2085112,381,2–143,693,853,8–141,8
2086107,882,8–141,187,745,8–139,2
2087107,980,1–13486,447,4–139,2
2088107,984,4–143,190,441,7–153,2
2089107,981,7–137,390,149–151,2
2090108,883,9–136,687,853,3–154,1
2091113,486,9–1448648,2–148,6
2092113,587,1–142,892,650,2–149,9
2093108,482,7–144,889,854,6–159
2094111,386,8–139,595,549,6–143,6
2095114,186,4–143,6103,458,2–156,3
209610880,4–140,389,951,3–155,4
2097110,385–137,894,550,2–142,6
2098113,687,7–141,189,851,6–149,6
2099112,585,3–137,788,244,7–147,4
2100111,986,8–138,795,951,1–153,3

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

Inde vs Thaïlande

Santé

Population

Économie

Éducation

Politique

Conflit

Militaire

Climat

Technologie et environnement