Iran vs Syrie

Iran vs Syrie : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 90,8 nuits (Iran) et 89,6 nuits (Syrie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Iran, avec un écart de 1,2 nuits, soit 1,01 fois celle de l’autre pays (Syrie).

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nuits par an · CMIP6

Iran vs Syrie : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 90,8 nuits (Iran) et 89,6 nuits (Syrie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Iran, avec un écart de 1,2 nuits, soit 1,01 fois celle de l’autre pays (Syrie).
IranSyriemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Iran : en tête depuis 2014, année où ce pays a dépassé l’autre (Syrie).
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 124,4 nuits (Iran) et 133,8 nuits (Syrie).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeIranSyrie
201490,889,6
201390,690,8
201290,391,2
201189,889,6
20108788,1
200987,286,2
20088887,9
200787,985
200688,287,3
200587,185,3
200486,486,7
200385,986,7
200287,784,3
200186,685,9
200086,583,2
199985,182,1
199883,880,5
199784,380,5
199682,478,1
199581,675,8
199480,676,7
199377,771,5
19927771,3
199181,975,5
199083,179,3
198981,775,7
198880,476,2
198779,873
198680,176
198579,772,6
198478,869,6
198375,567,9
198277,972
198180,272
198079,475
197980,267,7
197878,170,2
197777,870,1
197677,273,4
197576,669
197476,470
197376,970,7
197277,470,1
19717570,7
197075,370,9
196975,671,3
196876,368,7
196776,168,8
196675,568,8
196575,364,3
196475,366,4
196376,469,1
196277,571,5
196177,770,8
196077,671,7
195976,872,7
195878,472,8
195778,272,6
195676,272,2
195576,570,3
195477,668,9
195377,372,2
195278,270,8
195176,672,4
195077,768,9
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeIranSyrie
201594,482,7–10696,981,9–110,9
201694,183,1–105,393,581,2–108,2
201793,981,7–1049782,1–109,5
201894,183–106,397,785,9–111
201995,183,4–105,898,983,7–111,2
202095,985,5–107,598,683,7–112,6
202197,286–107,710087,1–110,7
202296,285,2–108,3101,684,9–113,2
202398,485,7–110,6101,988,3–115,3
20249885,1–110,5102,790,7–113,8
202598,787,2–110,5102,988,6–114,2
202699,186,7–111,7103,389,5–116,1
2027100,288,7–112,1103,886,7–116,5
202899,686,2–111,6103,589,2–116,4
202999,386,7–109,9105,694–116,3
2030100,889,8–111,6105,991,3–119,2
2031102,990,1–114,8105,190,7–116
2032101,289–113,9107,893,2–119,4
2033102,889,9–115,1108,796,6–119,1
2034104,690,7–117,3107,593,9–119
203510592,1–116,2108,596,3–118,3
2036103,591,4–115,2105,793,2–118,7
203710693,1–119,4109,294,8–121,9
2038105,993,2–116,5111,897,8–125,5
2039104,392,9–116,6112,398,9–128
2040105,592,3–118,4111,898,5–127,5
2041104,892,5–116,4110,799,1–124,5
2042107,793,4–120,7112,996,4–126,5
204310692,9–118,8113,199,7–127,3
2044106,893,6–121,2112,599,8–128,8
2045108,795,1–121,8118,4105,5–131,3
2046109,296,1–121,9117,2104,7–129
2047110,596,9–123,3114,9100,6–129,1
2048111,498,6–124114,3101,2–130,8
204911095,7–123,411499,3–128,9
2050112,199,6–125,1116,8104,6–132,7
2051111,797,6–124,1117,7105,5–129
205211298,3–126116,2103,9–128,2
2053111,597,5–124119,1105,2–131,3
2054111,899–126,3119,7102,7–135,5
2055114,6101,4–128120,8104,3–134,2
2056113,1100,2–126,2119,799,9–132,9
2057113,899,9–128,9120,6102,3–137,1
2058114,2100–127,7120,1103,1–136,5
2059113,498,9–126,3123,5107,4–137,2
2060116,3100,3–129,5119,6106,4–140,3
2061115100,5–127,6122,8103,9–136,1
2062115,799,7–131,1121,8104,3–136,5
2063117103,7–130,3122,1106,2–136,7
2064115,1101,7–130,3124,3108,4–136,6
2065117,3102,8–132,3123,7108,9–138,7
2066117,7103,7–132,1122,1104,4–136,2
2067119103–133,5126111,1–142,7
2068118,1104,3–131,4126,8112,1–140,3
2069118,4103,8–133,2123107,9–137,3
2070118,2104,9–132,9126,5110,3–139,4
2071119,3105,1–135,3126109,5–142,8
2072119103,2–135,1128111,8–141,9
2073120,6104,9–137,7127,6108–143,7
2074119,1104,4–134,5124,2107–139,7
2075119,7105,9–135,5124,7109,2–140,6
2076118,9102,6–137126,6109,8–140,8
2077120,3104,3–135,3127,5109–143,3
2078119,2105,3–136127,2113,3–141,8
2079120,1103,2–135,6132,9116–146,9
2080120,4106,1–139,5129111,8–144,3
2081120,5104,3–137,1127,6112,5–145,6
2082122,5107,5–137,7129,1111,3–143,8
2083122,6105,8–140,4133,2110,3–144,1
2084123,7107,6–139,1132,2111–145,1
2085121,3106,6–140,6130,9112,7–143,3
2086122,1107,9–139,8130,9112,6–146,5
2087123,7108–140,7129,6109,8–148,7
2088124106,5–142,2132,5116,9–146,5
2089124,1109–139,7130,4115,3–148,4
2090122,5105,4–141,9128,9115–145,8
2091124,3108–140,5133,4116–150,3
2092125,5110,1–140131,6115,3–149
2093124,5109–139,3135119,8–151
2094125108,7–142,9134118–148,5
2095125,3108,5–141134,3117,3–148,9
2096125,8109–142,4131,5113,7–148,7
2097123,6106,9–141,8136,2112,7–154,1
2098125,8109,4–143,8131,5115,2–152,2
2099123,1107,8–140,1132,8116–145,1
2100124,4107,9–143,7133,8113,2–152,2

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.

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