Iran vs Tanzanie

Iran vs Tanzanie : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 90,8 nuits (Iran) et 106,3 nuits (Tanzanie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tanzanie, avec un écart de 15,5 nuits, soit 1,17 fois celle de l’autre pays (Iran).

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nuits par an · CMIP6

Iran vs Tanzanie : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 90,8 nuits (Iran) et 106,3 nuits (Tanzanie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tanzanie, avec un écart de 15,5 nuits, soit 1,17 fois celle de l’autre pays (Iran).
IranTanzaniemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Tanzanie : en tête depuis 1965, 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 208 nuits (Tanzanie).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeIranTanzanie
201490,8106,3
201390,6105,5
201290,3108,4
201189,8109
201087103,9
200987,2101,1
200888100,3
200787,999,5
200688,2100,4
200587,198,7
200486,4100,4
200385,999,6
200287,798,4
200186,6101,5
200086,594,9
199985,194,2
199883,896,8
199784,393,5
199682,489,6
199581,688,5
199480,685,4
199377,781,2
19927780,1
199181,989,6
199083,191,1
198981,789,1
198880,487,6
198779,888,5
198680,189,4
198579,783
198478,883,1
198375,582,1
198277,984,8
198180,288
198079,485
197980,285,5
197878,182,9
197777,884,1
197677,281
197576,680,8
197476,482,2
197376,983,6
197277,481,4
19717580,7
197075,381,8
196975,679,5
196876,379,1
196776,177,5
196675,578,1
196575,378
196475,373,8
196376,473,1
196277,581,1
196177,782,6
196077,683,9
195976,881,4
195878,482,1
195778,280,9
195676,280
195576,581,6
195477,681,4
195377,380,6
195278,281,4
195176,682,1
195077,780,7
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeIranTanzanie
201594,482,7–106114,895,2–137,4
201694,183,1–105,3108,391,6–125,6
201793,981,7–104114,893,6–137,8
201894,183–106,3116,497,4–137,1
201995,183,4–105,8113,495,2–133,2
202095,985,5–107,5119,396,2–143,5
202197,286–107,7119,5100,9–147,1
202296,285,2–108,3124,4105,3–147,4
202398,485,7–110,6122,1102,1–147,8
20249885,1–110,5126,2100–150,1
202598,787,2–110,5124,6100,9–154
202699,186,7–111,7126,999,1–155,6
2027100,288,7–112,1128102,9–147,7
202899,686,2–111,6129,9106,4–152,1
202999,386,7–109,9134,1111–156,5
2030100,889,8–111,6129,4106,4–151,1
2031102,990,1–114,8136,4115,9–158,4
2032101,289–113,9135,1114–166,8
2033102,889,9–115,1135,2110,9–161,9
2034104,690,7–117,3134,7112,5–166,3
203510592,1–116,2140,2114,6–165
2036103,591,4–115,2137,8113,3–165,5
203710693,1–119,4142,9121,5–168,9
2038105,993,2–116,5147,9124,3–169,3
2039104,392,9–116,6144,3117,6–171,3
2040105,592,3–118,4140,5117–178
2041104,892,5–116,4149,1121,7–175,6
2042107,793,4–120,7146,3120,5–185,3
204310692,9–118,8144,6117–173
2044106,893,6–121,2147,7121,2–175,8
2045108,795,1–121,8150,1125,2–183,4
2046109,296,1–121,9161,5128,6–192,2
2047110,596,9–123,3160,2129,7–194,4
2048111,498,6–124158,8132,7–193,1
204911095,7–123,4157,6131,1–196
2050112,199,6–125,1159,7127,8–192
2051111,797,6–124,1163,2135,5–197,8
205211298,3–126161,9136,2–199,1
2053111,597,5–124160,6127,5–197,7
2054111,899–126,3163,2131,5–200,2
2055114,6101,4–128167,4137–208,3
2056113,1100,2–126,2166,4130,8–209,7
2057113,899,9–128,9168134,6–208,3
2058114,2100–127,7168,7134,9–210,3
2059113,498,9–126,3174,7144,9–219,5
2060116,3100,3–129,5181,7138,1–219,8
2061115100,5–127,6171,8135,5–218,1
2062115,799,7–131,1177,5139,9–224
2063117103,7–130,3181,4140,1–213,8
2064115,1101,7–130,3185,3140,1–215,2
2065117,3102,8–132,3183,5141,1–221,8
2066117,7103,7–132,1181,9146,3–219,3
2067119103–133,5178,8138,8–229,2
2068118,1104,3–131,4186144,2–228,4
2069118,4103,8–133,2183,7141,7–225,3
2070118,2104,9–132,9180,7140,4–228,2
2071119,3105,1–135,3184,9146,9–235,2
2072119103,2–135,1191,3155–226,1
2073120,6104,9–137,7191,6152,4–235,6
2074119,1104,4–134,5183,3149,7–231,7
2075119,7105,9–135,5183,8144,8–233
2076118,9102,6–137191,1150,9–233,2
2077120,3104,3–135,3191,3152,6–238,2
2078119,2105,3–136189156,6–233,8
2079120,1103,2–135,6190,5147–237,3
2080120,4106,1–139,5197,3150,7–241,2
2081120,5104,3–137,1195,6153,4–237,4
2082122,5107,5–137,7194,5157,3–237,3
2083122,6105,8–140,4193,2151–249,8
2084123,7107,6–139,1201,1152,2–246,7
2085121,3106,6–140,6204,2162,3–252,3
2086122,1107,9–139,8195156–248,7
2087123,7108–140,7196,7160,8–244,5
2088124106,5–142,2208,4154,7–246,9
2089124,1109–139,7201,3158,6–248,2
2090122,5105,4–141,9197,9160,7–253,6
2091124,3108–140,5210161,6–256
2092125,5110,1–140205,8158,3–253,6
2093124,5109–139,3207,2161,2–251,9
2094125108,7–142,9207,9161,3–250,6
2095125,3108,5–141214,2166,4–258,5
2096125,8109–142,4205,3159,8–257,4
2097123,6106,9–141,8206,6158,4–256,8
2098125,8109,4–143,8209,1161–258,3
2099123,1107,8–140,1208,5160,1–256
2100124,4107,9–143,7208158,6–258,6

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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