Iran vs Israël

Iran vs Israël : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 90,8 nuits (Iran) et 97,9 nuits (Israël), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Israël, avec un écart de 7,1 nuits, soit 1,08 fois celle de l’autre pays (Iran).

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nuits par an · CMIP6

Iran vs Israël : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 90,8 nuits (Iran) et 97,9 nuits (Israël), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Israël, avec un écart de 7,1 nuits, soit 1,08 fois celle de l’autre pays (Iran).
IranIsraëlmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Israël : en tête depuis 1998, année où ce pays a dépassé l’autre (Iran).
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 124,4 nuits (Iran) et 149,4 nuits (Israël).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeIranIsraël
201490,897,9
201390,698
201290,396,3
201189,896,1
20108795,5
200987,292,5
20088894,1
200787,992,7
200688,292
200587,192,3
200486,490,7
200385,993,9
200287,789,5
200186,691
200086,589,5
199985,186,2
199883,884,8
199784,384,2
199682,483,7
199581,679,3
199480,680,1
199377,771,6
19927774,9
199181,978,4
199083,180,2
198981,776,9
198880,476,5
198779,875,1
198680,178,3
198579,774
198478,869,4
198375,568,9
198277,973,5
198180,273,5
198079,475,3
197980,268,7
197878,171,6
197777,872,3
197677,273,2
197576,670,9
197476,472,5
197376,971,9
197277,469,9
19717573,1
197075,371,6
196975,670,6
196876,369,6
196776,166,9
196675,568,8
196575,363,5
196475,366,1
196376,470,9
196277,573
196177,771,5
196077,674,9
195976,875
195878,473
195778,274,8
195676,274,3
195576,572,8
195477,671,4
195377,373,7
195278,272
195176,675,1
195077,769,5
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeIranIsraël
201594,482,7–106105,988,4–122,7
201694,183,1–105,3104,186,9–120,1
201793,981,7–104107,892,2–121,4
201894,183–106,310993,8–124,2
201995,183,4–105,810989,1–124,5
202095,985,5–107,5111,594,8–123,5
202197,286–107,711097,7–128,4
202296,285,2–108,3111,493,6–130,2
202398,485,7–110,6117,297,9–130,5
20249885,1–110,5114,5100,4–127,3
202598,787,2–110,5116,698,3–129,2
202699,186,7–111,7115,9104,9–126,2
2027100,288,7–112,1115,699–127,1
202899,686,2–111,6116,3100,2–127,9
202999,386,7–109,9117103,1–129,2
2030100,889,8–111,6118,6102,1–131,2
2031102,990,1–114,8116,8104,4–132,8
2032101,289–113,9121,4106,5–134,7
2033102,889,9–115,1122,1108,9–134,7
2034104,690,7–117,3119,7103,1–133,4
203510592,1–116,2122,8105,8–138,8
2036103,591,4–115,2120,2105,5–136,2
203710693,1–119,4121,6106,3–139,4
2038105,993,2–116,5126,5105,7–142,1
2039104,392,9–116,6127,7110,5–147,1
2040105,592,3–118,4124,2109,7–144,9
2041104,892,5–116,4126108,4–141,5
2042107,793,4–120,7128,5105,8–144,3
204310692,9–118,8126,5111,8–144,3
2044106,893,6–121,2125,9108,5–142,9
2045108,795,1–121,8130,9117,5–148,6
2046109,296,1–121,9131114,4–147,2
2047110,596,9–123,3132,3116,1–145,4
2048111,498,6–124129,9118,5–146,9
204911095,7–123,4127,9108,7–143,9
2050112,199,6–125,1133,3114,3–147
2051111,797,6–124,1130,3116,7–143,9
205211298,3–126130,3119,9–143,5
2053111,597,5–124135120,4–149,7
2054111,899–126,3134,1118,8–149,3
2055114,6101,4–128134,1115,2–150,3
2056113,1100,2–126,2136110,1–151,1
2057113,899,9–128,9132,7110,9–155
2058114,2100–127,7135,7119,1–155,4
2059113,498,9–126,3138,8118,5–156,7
2060116,3100,3–129,5136,1116,3–159,2
2061115100,5–127,6136119–150,7
2062115,799,7–131,1139118,7–156
2063117103,7–130,3137,4120,1–151,2
2064115,1101,7–130,3139,3121–154,3
2065117,3102,8–132,3139,6122,3–154,3
2066117,7103,7–132,1137,3119,6–153,7
2067119103–133,5142,8126–157,8
2068118,1104,3–131,4141,2122,8–156,4
2069118,4103,8–133,2141,5123,7–157,6
2070118,2104,9–132,9141,8120,5–157,5
2071119,3105,1–135,3142,9124,3–161,8
2072119103,2–135,1144,3127–158,5
2073120,6104,9–137,7143,6127,3–159,2
2074119,1104,4–134,5138,8123–162,2
2075119,7105,9–135,5138,1120,8–154,6
2076118,9102,6–137143,2126,8–161,5
2077120,3104,3–135,3142,8120,5–161,6
2078119,2105,3–136143,6128,2–160,6
2079120,1103,2–135,6148,6123,7–160,2
2080120,4106,1–139,5145,5123,5–163,7
2081120,5104,3–137,1143,7128,1–161,2
2082122,5107,5–137,7145,8129,5–160,6
2083122,6105,8–140,4149,4126–163,1
2084123,7107,6–139,1148128,2–164
2085121,3106,6–140,6149127,9–162,4
2086122,1107,9–139,8148127,4–167,1
2087123,7108–140,7146,4123,7–165,7
2088124106,5–142,2147,6133,5–165,3
2089124,1109–139,7148,4131,4–169,1
2090122,5105,4–141,9147,6132,4–168,8
2091124,3108–140,5151,9131,7–170,6
2092125,5110,1–140148,2132–167,4
2093124,5109–139,3154,1135,3–172,2
2094125108,7–142,9153,2133,6–170,3
2095125,3108,5–141148,2131,4–164,1
2096125,8109–142,4150,5130,5–172,6
2097123,6106,9–141,8149,8134,4–172,7
2098125,8109,4–143,8150,9131,3–170,1
2099123,1107,8–140,1149,5129–166,6
2100124,4107,9–143,7149,4130,1–168,5

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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