Côte d’Ivoire vs Zimbabwe

Côte d’Ivoire vs Zimbabwe : Température

Température en 2025 : 26,8 °C (Côte d’Ivoire) et 21,8 °C (Zimbabwe), selon les observations ERA5. En 2025, valeur la plus élevée : Côte d’Ivoire, avec un écart de 5 °C, soit 1,23 fois celle de l’autre pays (Zimbabwe).

°C · ERA5

Côte d’Ivoire vs Zimbabwe : TempératureTempérature en 2025 : 26,8 °C (Côte d’Ivoire) et 21,8 °C (Zimbabwe), selon les observations ERA5. En 2025, valeur la plus élevée : Côte d’Ivoire, avec un écart de 5 °C, soit 1,23 fois celle de l’autre pays (Zimbabwe).
Côte d’IvoireZimbabwesimulation historique CMIP6, médiane des modèlesmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Côte d’Ivoire : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • En 2025, sur 233 pays classés du plus élevé au plus bas : Côte d’Ivoire au rang 47, Zimbabwe au rang 132.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 29,1 °C (Côte d’Ivoire) et 24,3 °C (Zimbabwe).

Année par année

°C · ERA5

AnnéeCôte d’IvoireCôte d’Ivoire : simulation historique CMIP6, médiane des modèlesZimbabweZimbabwe : simulation historique CMIP6, médiane des modèles
202526,827,421,822,1
202427,127,422,922,4
20232727,322,322,3
202226,527,421,622,2
202126,927,221,622,1
202026,827,121,822,2
201926,727,122,422,1
201826,527,121,922,1
201726,827,121,222,1
201626,92722,322
201526,527,222,222
201426,527,121,521,9
201326,52721,622
201226,32721,821,8
201126,42721,521,7
201026,82721,821,8
200926,526,92121,6
200826,426,921,321,8
200726,626,821,421,7
200626,526,821,321,6
200526,526,822,321,8
200426,426,921,221,8
200326,526,821,521,8
200226,326,821,721,8
200126,126,921,121,7
200025,926,820,621,7
199925,826,72121,4
199826,626,721,621,7
199726,126,72121,4
199625,926,52121,4
19952626,522,121,3
19942626,521,321,3
199326,126,321,521
199225,926,322,421,1
19912626,621,421,3
199026,226,721,521,6
19892626,521,121,4
198826,226,521,121,4
198726,626,522,121,3
198625,926,620,721,3
198525,826,420,721,1
19842626,421,221,1
198326,326,422,121,1
198225,826,421,221
19812626,520,121,2
198025,926,420,721,2
197925,826,420,621,2
197825,726,420,221
197725,926,420,821,1
197625,126,32021,1
197525,426,320,221,1
197425,426,319,921,2
197326,126,420,921,1
197225,626,320,621,2
197125,326,42121,1
197025,826,421,521,1
196925,726,420,721,2
196825,526,320,921,1
196725,326,120,721
196625,726,221,120,8
196525,326,220,721
196425,52620,820,8
196325,726,120,520,7
196225,326,420,821,1
196125,526,321,221,1
196025,626,420,921,3
195925,526,420,821,2
195825,526,420,421,2
19572526,420,921,2
195624,826,220,220,9
19552526,319,921,2
195425,126,421,621,1
195325,626,320,221
195225,426,32121
195125,426,422,321,1
195025,126,320,721
  • 12.3Projeté
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2026–2100
AnnéeCôte d’IvoireCôte d’Ivoire : simulation historique CMIP6, médiane des modèlesZimbabweZimbabwe : simulation historique CMIP6, médiane des modèles
2026–27,426,6–27,9–22,321,6–23,1
2027–27,426,7–28–22,521,8–23,5
2028–27,426,9–28–22,521,8–23,2
2029–27,627,1–27,9–22,821,9–23,3
2030–27,426,9–28–22,622,1–23,4
2031–27,627–28–22,621,8–23,4
2032–27,627,2–28,1–22,621,9–23,4
2033–27,626,9–28,2–22,621,8–23,5
2034–27,627,1–28,1–22,721,8–23,8
2035–27,727–28,2–22,822–23,5
2036–27,627–28,2–22,722–23,4
2037–27,827,2–28,3–2322,1–23,8
2038–27,927,3–28,3–23,122,1–24
2039–27,827,2–28,3–22,722–23,6
2040–27,727,2–28,4–22,622,1–23,7
2041–27,927,3–28,4–22,822,1–23,6
2042–27,927,3–28,4–2322,2–23,9
2043–27,827,3–28,4–2322,2–23,9
2044–27,827,3–28,5–2322,3–23,9
2045–2827,4–28,5–22,922,1–23,7
2046–28,127,4–28,5–23,122,3–23,9
2047–28,227,4–28,6–23,322,2–24,1
2048–28,127,6–28,7–23,222,4–24,1
2049–28,127,6–28,7–23,322,4–24,2
2050–2827,5–28,7–23,422,6–24,2
2051–28,127,5–28,8–23,422,7–24,3
2052–28,227,5–28,9–23,622,4–24,5
2053–28,227,4–28,9–23,322,4–24,1
2054–28,227,5–28,9–23,522,3–24,7
2055–28,327,6–29–23,622,5–24,6
2056–28,327,6–29–23,522,4–24,6
2057–28,427,6–29–23,322,7–24,4
2058–28,227,7–29–23,422,8–24,3
2059–28,327,8–29,3–23,722,9–24,6
2060–28,527,8–29,2–23,822,5–24,5
2061–28,427,6–29,2–23,622,7–24,7
2062–28,327,7–29,2–23,522,7–24,6
2063–28,427,8–29,2–23,622,6–24,6
2064–28,427,7–29,1–23,622,6–24,3
2065–28,527,7–29,2–23,622,5–24,9
2066–28,527,9–29,3–23,822,9–24,6
2067–28,527,8–29,2–23,422,6–24,7
2068–28,527,9–29,3–23,622,7–24,8
2069–28,627,8–29,4–23,822,8–24,8
2070–28,427,7–29,5–23,722,8–24,9
2071–28,627,8–29,5–23,822,9–25
2072–28,628–29,4–2422,6–24,9
2073–28,727,8–29,7–24,123,1–25,1
2074–28,527,8–29,5–2422,9–25,1
2075–28,627,8–29,5–23,923–24,8
2076–28,727,9–29,5–23,722,8–25
2077–28,827,8–29,8–2423–25,3
2078–28,728,1–29,6–2423,1–24,9
2079–28,727,9–29,6–23,922,8–25,2
2080–28,927,9–29,8–24,123–25,2
2081–28,728,1–29,7–2423–25,3
2082–28,828–29,6–2423,1–25,1
2083–28,828,1–29,8–23,922,8–25,5
2084–28,828,1–29,8–24,123–25,1
2085–2928,1–29,9–24,423–25,4
2086–2928–29,7–2423,1–25,2
2087–28,828–29,8–24,123,2–25,1
2088–28,928–29,7–24,423,3–25,4
2089–28,728–29,7–24,323,5–25,2
2090–28,828,1–29,9–24,323–25,2
2091–28,928,1–30–24,422,9–25,3
2092–2928,1–29,9–24,323,3–25,3
2093–28,928,1–30–24,423–25,4
2094–28,828,3–29,8–24,523,1–25,7
2095–29,128,1–30,1–24,623,3–25,4
2096–28,828,1–30,1–24,323,4–25,5
2097–28,928,1–29,9–2423,2–25,3
2098–2928–30–24,523,2–25,9
2099–2927,9–30,1–24,423,2–25,6
2100–29,128,1–30,1–24,323,2–25,4

Chaque pays séparément

Bon à savoir

  • Température moyenne de l’air près du sol, sur l’ensemble du pays et de l’année.
  • Source : ERA5 reanalysis (Copernicus, ECMWF) and CMIP6, via the World Bank Climate Change Knowledge Portal.
  • 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.
  • Les rangs portent sur les 233 pays ayant une valeur en 2025, du plus élevé au plus bas.

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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