Iran vs Tunisie

Iran vs Tunisie : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 90,8 nuits (Iran) et 110,5 nuits (Tunisie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tunisie, avec un écart de 19,7 nuits, soit 1,22 fois celle de l’autre pays (Iran).

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nuits par an · CMIP6

Iran vs Tunisie : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 90,8 nuits (Iran) et 110,5 nuits (Tunisie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tunisie, avec un écart de 19,7 nuits, soit 1,22 fois celle de l’autre pays (Iran).
IranTunisiemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Tunisie : 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 143,8 nuits (Tunisie).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeIranTunisie
201490,8110,5
201390,6110,7
201290,3110
201189,8108,9
201087109,6
200987,2106,1
200888108,6
200787,9106,6
200688,2107,6
200587,1105,6
200486,4105
200385,9105,5
200287,7103,8
200186,6101,8
200086,5104,5
199985,1100,1
199883,8100,1
199784,3100,1
199682,499,1
199581,695,9
199480,695
199377,791,3
19927789,9
199181,998,2
199083,198,6
198981,794,7
198880,494,2
198779,892,7
198680,193,7
198579,790,6
198478,891,8
198375,590
198277,993,9
198180,293,3
198079,492,5
197980,293,8
197878,190,2
197777,888,3
197677,290,5
197576,688,6
197476,488,3
197376,990,5
197277,491
19717588,8
197075,387,3
196975,690,1
196876,388,9
196776,187,6
196675,587,5
196575,384,5
196475,385,7
196376,488
196277,592,7
196177,788,3
196077,690,7
195976,892,2
195878,491,8
195778,292,3
195676,290
195576,592,7
195477,689,9
195377,389,4
195278,291,8
195176,691,6
195077,789,6
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeIranTunisie
201594,482,7–106110,796,9–126,1
201694,183,1–105,3111,596,6–130,1
201793,981,7–104116,5102,4–131,8
201894,183–106,3115,999,4–131,9
201995,183,4–105,8116,598,5–129,5
202095,985,5–107,5113,899,9–130,1
202197,286–107,7117,4104,1–129,3
202296,285,2–108,3119,7103–137,3
202398,485,7–110,6118,7102,2–131,9
20249885,1–110,5121107,5–132,6
202598,787,2–110,5120,2100–134
202699,186,7–111,7122,1110,1–134,5
2027100,288,7–112,1119103,6–134,1
202899,686,2–111,6121,1104,5–135,4
202999,386,7–109,9121,5110,2–135,8
2030100,889,8–111,6121,6104–133,4
2031102,990,1–114,8121,8105,7–134,9
2032101,289–113,9125,2111,6–138,9
2033102,889,9–115,1124,7107,6–137,5
2034104,690,7–117,3124,6107–141,7
203510592,1–116,2126,3115,5–142,6
2036103,591,4–115,2126112,5–141,9
203710693,1–119,4126,5110–140
2038105,993,2–116,5126,2111,1–139,1
2039104,392,9–116,6127112,5–142,3
2040105,592,3–118,4127,5112,8–144,3
2041104,892,5–116,4125,5109,1–140,4
2042107,793,4–120,7129,9114,8–145,8
204310692,9–118,8129,1111,6–142
2044106,893,6–121,2127,1112,8–141,8
2045108,795,1–121,8128,5113,8–140,8
2046109,296,1–121,9128,3109,9–144
2047110,596,9–123,3131,2113,6–147,5
2048111,498,6–124129,9114,9–142,3
204911095,7–123,4130115,4–143,5
2050112,199,6–125,1132,3117,6–147,6
2051111,797,6–124,1130,1112,6–148,6
205211298,3–126132,7116,8–146,7
2053111,597,5–124132,5119,5–149,8
2054111,899–126,3135,2118,4–148,8
2055114,6101,4–128135,1119,2–151,6
2056113,1100,2–126,2134,8119,6–149,5
2057113,899,9–128,9131,9118,5–148,6
2058114,2100–127,7137,8122,5–156,5
2059113,498,9–126,3134,9117,1–152,5
2060116,3100,3–129,5136,2120,5–150,1
2061115100,5–127,6139119,4–154
2062115,799,7–131,1134,9119,1–155,9
2063117103,7–130,3138,6119,2–152,5
2064115,1101,7–130,3134,9121,1–152,7
2065117,3102,8–132,3137,1123,3–150,5
2066117,7103,7–132,1136,6119,2–155,1
2067119103–133,5138,9124,4–154,3
2068118,1104,3–131,4141,7124,8–159,2
2069118,4103,8–133,2140,3123,5–154,1
2070118,2104,9–132,9137123,6–155,3
2071119,3105,1–135,3140,5123,1–156,1
2072119103,2–135,1142,6128–154,3
2073120,6104,9–137,7139,3124,7–154,6
2074119,1104,4–134,5140,1123–156,5
2075119,7105,9–135,5139,6124,5–157,1
2076118,9102,6–137143,4125,2–158,8
2077120,3104,3–135,3141,3119,1–158,3
2078119,2105,3–136143127,2–155,9
2079120,1103,2–135,6144,7123,9–158,5
2080120,4106,1–139,5143,6123,6–158,7
2081120,5104,3–137,1139,9126,3–158,8
2082122,5107,5–137,7145,5125,9–158,1
2083122,6105,8–140,4143,4124,3–158,7
2084123,7107,6–139,1144,8129,6–159,7
2085121,3106,6–140,6145,3124,7–159,5
2086122,1107,9–139,8144,7129,5–162,7
2087123,7108–140,7144125,7–159,2
2088124106,5–142,2147,3127,2–165,4
2089124,1109–139,7142,7125,3–164,8
2090122,5105,4–141,9145,2126,3–165,1
2091124,3108–140,5144,9127,4–164,4
2092125,5110,1–140148,2126,3–161,1
2093124,5109–139,3146,9127,2–165,6
2094125108,7–142,9145,7126,8–160,4
2095125,3108,5–141145,5125,4–161,5
2096125,8109–142,4146,3130–169,4
2097123,6106,9–141,8144,6125,7–160,6
2098125,8109,4–143,8147129,6–161,9
2099123,1107,8–140,1145,8130,3–163,7
2100124,4107,9–143,7143,8124,8–163,8

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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