Iran vs Kenya

Iran vs Kenya : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 90,8 nuits (Iran) et 245,6 nuits (Kenya), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Kenya, avec un écart de 154,8 nuits, soit 2,7 fois celle de l’autre pays (Iran).

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nuits par an · CMIP6

Iran vs Kenya : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 90,8 nuits (Iran) et 245,6 nuits (Kenya), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Kenya, avec un écart de 154,8 nuits, soit 2,7 fois celle de l’autre pays (Iran).
IranKenyamédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Kenya : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 124,4 nuits (Iran) et 277 nuits (Kenya).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeIranKenya
201490,8245,6
201390,6245,4
201290,3244,7
201189,8245
201087243,8
200987,2242,3
200888240,3
200787,9240,9
200688,2241,5
200587,1241,2
200486,4241,8
200385,9240,8
200287,7240,7
200186,6242
200086,5239,5
199985,1237,8
199883,8239,2
199784,3236,9
199682,4234,2
199581,6232,9
199480,6231,9
199377,7227,4
199277224,8
199181,9233,8
199083,1236,4
198981,7234,5
198880,4233,1
198779,8232,6
198680,1233
198579,7228,7
198478,8230,2
198375,5226,7
198277,9230,6
198180,2232,9
198079,4231,3
197980,2229,6
197878,1228,7
197777,8229,9
197677,2227,8
197576,6225,9
197476,4230,5
197376,9230,4
197277,4228,7
197175226
197075,3226,3
196975,6225,9
196876,3222,9
196776,1224
196675,5225,2
196575,3224,2
196475,3221,8
196376,4220,2
196277,5227,2
196177,7228,3
196077,6228,8
195976,8228,3
195878,4229,1
195778,2228
195676,2225,5
195576,5228,7
195477,6227,4
195377,3227,6
195278,2228,5
195176,6228,3
195077,7226,3
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeIranKenya
201594,482,7–106246,9232,3–256,1
201694,183,1–105,3244,9230,1–255
201793,981,7–104248,1233,1–257,7
201894,183–106,3248,7237–257,4
201995,183,4–105,8247,1234,8–256,7
202095,985,5–107,5248,6233,2–259,2
202197,286–107,7249,5236,3–258,1
202296,285,2–108,3251,5239,7–259,5
202398,485,7–110,6251,8239–260,8
20249885,1–110,5254,2239,1–263
202598,787,2–110,5251,5238,1–261,8
202699,186,7–111,7252,2237,2–263,3
2027100,288,7–112,1252,8238,4–263,8
202899,686,2–111,6254,9241,9–264,2
202999,386,7–109,9256243,4–264,6
2030100,889,8–111,6253,6240,6–263,1
2031102,990,1–114,8256244,7–264,4
2032101,289–113,9257243,8–267,1
2033102,889,9–115,1256241,8–265,9
2034104,690,7–117,3256,2241,2–267,9
203510592,1–116,2256,7243,3–266,7
2036103,591,4–115,2256,2242,4–266,7
203710693,1–119,4258,7245,9–268,4
2038105,993,2–116,5260,3244,5–268,9
2039104,392,9–116,6259244,4–268
2040105,592,3–118,4258,3246,2–269,8
2041104,892,5–116,4260,7244,8–271,2
2042107,793,4–120,7260,3246,5–272,7
204310692,9–118,8259246,6–270,5
2044106,893,6–121,2261,2248,8–270,9
2045108,795,1–121,8261,8248,7–272,9
2046109,296,1–121,9264,8249,6–275,3
2047110,596,9–123,3264,4249,8–275,3
2048111,498,6–124264,2252,3–274,9
204911095,7–123,4265,2252,8–275,6
2050112,199,6–125,1263,9249,8–275,1
2051111,797,6–124,1265,4252,1–275,1
205211298,3–126266,3252,6–276,2
2053111,597,5–124265,2251–275,4
2054111,899–126,3265,2250,2–277,2
2055114,6101,4–128266,8251,6–277,6
2056113,1100,2–126,2266,2251,2–277,8
2057113,899,9–128,9266,8253–278
2058114,2100–127,7266,7251,5–277,9
2059113,498,9–126,3269,8254,7–280,5
2060116,3100,3–129,5271,1253,9–280,7
2061115100,5–127,6267,5253,9–281,7
2062115,799,7–131,1268,1254–281,2
2063117103,7–130,3268,9255–280,1
2064115,1101,7–130,3270254,1–279,8
2065117,3102,8–132,3269,4255,8–282,3
2066117,7103,7–132,1270,6258,1–281
2067119103–133,5270,7256,1–283
2068118,1104,3–131,4270,2256–283
2069118,4103,8–133,2269,8256,1–283,3
2070118,2104,9–132,9270,1255,8–282,6
2071119,3105,1–135,3271,9257,9–284,4
2072119103,2–135,1273,5260,3–283,8
2073120,6104,9–137,7273,1259,9–285,4
2074119,1104,4–134,5271,9257,5–285,4
2075119,7105,9–135,5271,1256,5–284,7
2076118,9102,6–137274,1258,6–285,8
2077120,3104,3–135,3273,4259–286,6
2078119,2105,3–136273,1260–284,4
2079120,1103,2–135,6273,3258,7–286,6
2080120,4106,1–139,5275,5259,4–286,9
2081120,5104,3–137,1274,7259,8–285,6
2082122,5107,5–137,7274,8261,3–286,4
2083122,6105,8–140,4274259,6–289,3
2084123,7107,6–139,1276,8259–288,8
2085121,3106,6–140,6276,2261,5–289,1
2086122,1107,9–139,8275,1260–289,1
2087123,7108–140,7276,2260,3–288,5
2088124106,5–142,2276,8261,6–289,7
2089124,1109–139,7275,9260,3–288,8
2090122,5105,4–141,9275,3260,5–290,5
2091124,3108–140,5277,7260,4–290,9
2092125,5110,1–140276,2261,2–290,7
2093124,5109–139,3276,9262–290,1
2094125108,7–142,9277262,8–288,9
2095125,3108,5–141278,4262,3–290,4
2096125,8109–142,4277,6260,5–292
2097123,6106,9–141,8277261–290,2
2098125,8109,4–143,8277,6262,3–291,5
2099123,1107,8–140,1277,9260,8–292,4
2100124,4107,9–143,7277261,8–290,4

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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