Iran vs Afrique du Sud

Iran vs Afrique du Sud : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 90,8 nuits (Iran) et 27,1 nuits (Afrique du Sud), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Iran, avec un écart de 63,7 nuits, soit 3,35 fois celle de l’autre pays (Afrique du Sud).

nuits par an · CMIP6

Iran vs Afrique du Sud : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 90,8 nuits (Iran) et 27,1 nuits (Afrique du Sud), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Iran, avec un écart de 63,7 nuits, soit 3,35 fois celle de l’autre pays (Afrique du Sud).
IranAfrique du Sudmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Iran : 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 58,7 nuits (Afrique du Sud).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeIranAfrique du Sud
201490,827,1
201390,628,3
201290,327,9
201189,826,1
20108726
200987,225,8
20088824,8
200787,924,7
200688,225,5
200587,125,3
200486,425,8
200385,925,1
200287,725
200186,624,5
200086,523,3
199985,123
199883,823,4
199784,322,5
199682,420,4
199581,619,3
199480,620
199377,718,1
19927718,1
199181,922,3
199083,122,7
198981,722
198880,421,2
198779,821,9
198680,121
198579,718,9
198478,820
198375,519
198277,920,3
198180,220
198079,421,2
197980,219,9
197878,119,8
197777,819,2
197677,219,2
197576,618,8
197476,419,7
197376,919,6
197277,419
19717519,1
197075,318,6
196975,618,7
196876,317,8
196776,117,5
196675,517,8
196575,317,2
196475,314,9
196376,416,5
196277,519,6
196177,719,7
196077,619,8
195976,818,5
195878,419,3
195778,219,4
195676,218
195576,519,5
195477,618,4
195377,318,4
195278,219,3
195176,618,9
195077,718,1
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeIranAfrique du Sud
201594,482,7–10628,620–39,5
201694,183,1–105,326,817,8–37,9
201793,981,7–10428,919,6–37,8
201894,183–106,329,620,6–40,6
201995,183,4–105,829,820,8–41,5
202095,985,5–107,529,518,9–39,1
202197,286–107,731,121,4–42,9
202296,285,2–108,33223,7–43,1
202398,485,7–110,631,922,9–41,8
20249885,1–110,53324–45,6
202598,787,2–110,531,920,7–44,5
202699,186,7–111,734,521,9–46,9
2027100,288,7–112,134,423–47,7
202899,686,2–111,633,522,9–46
202999,386,7–109,936,226,5–48,3
2030100,889,8–111,636,124,9–49
2031102,990,1–114,836,324,5–50,3
2032101,289–113,936,424,5–49,2
2033102,889,9–115,136,924,5–48,3
2034104,690,7–117,337,626,4–51,8
203510592,1–116,237,625,2–49,5
2036103,591,4–115,23826,5–50,5
203710693,1–119,439,928,2–53,4
2038105,993,2–116,541,528,4–54,2
2039104,392,9–116,639,227–52,9
2040105,592,3–118,438,125,6–55,6
2041104,892,5–116,440,227,4–54,3
2042107,793,4–120,74229–56,4
204310692,9–118,842,128,2–58,4
2044106,893,6–121,241,929,5–57,8
2045108,795,1–121,842,728,2–59
2046109,296,1–121,944,130–59,5
2047110,596,9–123,344,630,7–61,2
2048111,498,6–1244531,9–61,5
204911095,7–123,445,632,3–61,4
2050112,199,6–125,146,931–63,6
2051111,797,6–124,147,532–65
205211298,3–12648,332,7–64,3
2053111,597,5–12445,733,7–62,1
2054111,899–126,34833,3–64,3
2055114,6101,4–12846,833–68,4
2056113,1100,2–126,247,933,2–64,8
2057113,899,9–128,950,232,6–68,9
2058114,2100–127,747,934–66,4
2059113,498,9–126,351,333,1–66,9
2060116,3100,3–129,551,936–69,9
2061115100,5–127,650,534,8–71,3
2062115,799,7–131,150,532,7–71
2063117103,7–130,350,434,3–69,7
2064115,1101,7–130,35134,1–67,7
2065117,3102,8–132,350,433,6–70,2
2066117,7103,7–132,15335,7–72,4
2067119103–133,550,634,8–70,4
2068118,1104,3–131,454,837,8–72,5
2069118,4103,8–133,254,339,1–73,4
2070118,2104,9–132,954,337,2–73,3
2071119,3105,1–135,355,837,9–76,9
2072119103,2–135,15639,4–78,6
2073120,6104,9–137,760,443,4–80,3
2074119,1104,4–134,557,439,1–75,3
2075119,7105,9–135,556,137,7–76
2076118,9102,6–13758,538,4–75,3
2077120,3104,3–135,357,341–80,5
2078119,2105,3–1365639,5–79
2079120,1103,2–135,657,639,3–78
2080120,4106,1–139,559,540,3–80,9
2081120,5104,3–137,15841,5–79,6
2082122,5107,5–137,758,839,7–77,7
2083122,6105,8–140,460,839,1–82,9
2084123,7107,6–139,162,540,4–82,9
2085121,3106,6–140,660,741,3–87,6
2086122,1107,9–139,860,542,1–83,3
2087123,7108–140,757,941–82,9
2088124106,5–142,264,243,4–85,3
2089124,1109–139,761,541,3–81,2
2090122,5105,4–141,961,641,5–86,8
2091124,3108–140,563,341,6–86,3
2092125,5110,1–14063,144,9–84,8
2093124,5109–139,362,443,2–86,1
2094125108,7–142,963,145,6–87,4
2095125,3108,5–14165,342,6–91,7
2096125,8109–142,46142,7–90,1
2097123,6106,9–141,858,841,2–84,6
2098125,8109,4–143,865,143,8–89,8
2099123,1107,8–140,164,345–87
2100124,4107,9–143,758,742–88,2

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

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