Israël vs Afrique du Sud

Israël vs Afrique du Sud : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 97,9 nuits (Israël) et 27,1 nuits (Afrique du Sud), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Israël, avec un écart de 70,8 nuits, soit 3,61 fois celle de l’autre pays (Afrique du Sud).

nuits par an · CMIP6

Israël vs Afrique du Sud : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 97,9 nuits (Israël) et 27,1 nuits (Afrique du Sud), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Israël, avec un écart de 70,8 nuits, soit 3,61 fois celle de l’autre pays (Afrique du Sud).
IsraëlAfrique du Sudmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Israël : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 149,4 nuits (Israël) et 58,7 nuits (Afrique du Sud).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeIsraëlAfrique du Sud
201497,927,1
20139828,3
201296,327,9
201196,126,1
201095,526
200992,525,8
200894,124,8
200792,724,7
20069225,5
200592,325,3
200490,725,8
200393,925,1
200289,525
20019124,5
200089,523,3
199986,223
199884,823,4
199784,222,5
199683,720,4
199579,319,3
199480,120
199371,618,1
199274,918,1
199178,422,3
199080,222,7
198976,922
198876,521,2
198775,121,9
198678,321
19857418,9
198469,420
198368,919
198273,520,3
198173,520
198075,321,2
197968,719,9
197871,619,8
197772,319,2
197673,219,2
197570,918,8
197472,519,7
197371,919,6
197269,919
197173,119,1
197071,618,6
196970,618,7
196869,617,8
196766,917,5
196668,817,8
196563,517,2
196466,114,9
196370,916,5
19627319,6
196171,519,7
196074,919,8
19597518,5
19587319,3
195774,819,4
195674,318
195572,819,5
195471,418,4
195373,718,4
19527219,3
195175,118,9
195069,518,1
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeIsraëlAfrique du Sud
2015105,988,4–122,728,620–39,5
2016104,186,9–120,126,817,8–37,9
2017107,892,2–121,428,919,6–37,8
201810993,8–124,229,620,6–40,6
201910989,1–124,529,820,8–41,5
2020111,594,8–123,529,518,9–39,1
202111097,7–128,431,121,4–42,9
2022111,493,6–130,23223,7–43,1
2023117,297,9–130,531,922,9–41,8
2024114,5100,4–127,33324–45,6
2025116,698,3–129,231,920,7–44,5
2026115,9104,9–126,234,521,9–46,9
2027115,699–127,134,423–47,7
2028116,3100,2–127,933,522,9–46
2029117103,1–129,236,226,5–48,3
2030118,6102,1–131,236,124,9–49
2031116,8104,4–132,836,324,5–50,3
2032121,4106,5–134,736,424,5–49,2
2033122,1108,9–134,736,924,5–48,3
2034119,7103,1–133,437,626,4–51,8
2035122,8105,8–138,837,625,2–49,5
2036120,2105,5–136,23826,5–50,5
2037121,6106,3–139,439,928,2–53,4
2038126,5105,7–142,141,528,4–54,2
2039127,7110,5–147,139,227–52,9
2040124,2109,7–144,938,125,6–55,6
2041126108,4–141,540,227,4–54,3
2042128,5105,8–144,34229–56,4
2043126,5111,8–144,342,128,2–58,4
2044125,9108,5–142,941,929,5–57,8
2045130,9117,5–148,642,728,2–59
2046131114,4–147,244,130–59,5
2047132,3116,1–145,444,630,7–61,2
2048129,9118,5–146,94531,9–61,5
2049127,9108,7–143,945,632,3–61,4
2050133,3114,3–14746,931–63,6
2051130,3116,7–143,947,532–65
2052130,3119,9–143,548,332,7–64,3
2053135120,4–149,745,733,7–62,1
2054134,1118,8–149,34833,3–64,3
2055134,1115,2–150,346,833–68,4
2056136110,1–151,147,933,2–64,8
2057132,7110,9–15550,232,6–68,9
2058135,7119,1–155,447,934–66,4
2059138,8118,5–156,751,333,1–66,9
2060136,1116,3–159,251,936–69,9
2061136119–150,750,534,8–71,3
2062139118,7–15650,532,7–71
2063137,4120,1–151,250,434,3–69,7
2064139,3121–154,35134,1–67,7
2065139,6122,3–154,350,433,6–70,2
2066137,3119,6–153,75335,7–72,4
2067142,8126–157,850,634,8–70,4
2068141,2122,8–156,454,837,8–72,5
2069141,5123,7–157,654,339,1–73,4
2070141,8120,5–157,554,337,2–73,3
2071142,9124,3–161,855,837,9–76,9
2072144,3127–158,55639,4–78,6
2073143,6127,3–159,260,443,4–80,3
2074138,8123–162,257,439,1–75,3
2075138,1120,8–154,656,137,7–76
2076143,2126,8–161,558,538,4–75,3
2077142,8120,5–161,657,341–80,5
2078143,6128,2–160,65639,5–79
2079148,6123,7–160,257,639,3–78
2080145,5123,5–163,759,540,3–80,9
2081143,7128,1–161,25841,5–79,6
2082145,8129,5–160,658,839,7–77,7
2083149,4126–163,160,839,1–82,9
2084148128,2–16462,540,4–82,9
2085149127,9–162,460,741,3–87,6
2086148127,4–167,160,542,1–83,3
2087146,4123,7–165,757,941–82,9
2088147,6133,5–165,364,243,4–85,3
2089148,4131,4–169,161,541,3–81,2
2090147,6132,4–168,861,641,5–86,8
2091151,9131,7–170,663,341,6–86,3
2092148,2132–167,463,144,9–84,8
2093154,1135,3–172,262,443,2–86,1
2094153,2133,6–170,363,145,6–87,4
2095148,2131,4–164,165,342,6–91,7
2096150,5130,5–172,66142,7–90,1
2097149,8134,4–172,758,841,2–84,6
2098150,9131,3–170,165,143,8–89,8
2099149,5129–166,664,345–87
2100149,4130,1–168,558,742–88,2

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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