Japon vs Mexique

Japon vs Mexique : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 58,6 nuits (Japon) et 103,7 nuits (Mexique), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Mexique, avec un écart de 45,1 nuits, soit 1,77 fois celle de l’autre pays (Japon).

Voir son évolution sur la carte

nuits par an · CMIP6

Japon vs Mexique : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 58,6 nuits (Japon) et 103,7 nuits (Mexique), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Mexique, avec un écart de 45,1 nuits, soit 1,77 fois celle de l’autre pays (Japon).
JaponMexiquemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Mexique : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 87,7 nuits (Japon) et 142,8 nuits (Mexique).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeJaponMexique
201458,6103,7
201359,9103,9
201259,3102,8
201157,9102,9
201059,6101,5
200957,6101,8
200857,3100,1
200756,699,1
200657,599,8
200557,299,5
200456,799,4
200356,198,3
20025699,1
200154,298,7
200053,897,9
199955,396,6
199852,495,8
199752,495,9
199652,993,8
199549,792,7
199449,590,7
199345,489
199245,188,5
199149,493,4
199050,794,9
198951,493
198848,192,1
198747,792
198646,190,2
198546,790
198444,888
198341,986,7
198246,488,7
198145,991,5
198046,590,1
197946,790,8
197847,689
197745,889
19764689,1
197546,986,8
197445,687,9
197344,388,6
197245,887,7
197144,886,8
19704486,1
196946,987,5
196845,787,1
196748,386,7
196645,986,4
196545,884,9
196444,984,7
196348,387,1
196245,688
196148,989,5
196046,489,7
195946,989,6
195848,889,1
195749,289
195650,688,5
195547,988,2
195446,988,4
195349,288,6
195249,587,8
195146,289,4
195049,988,1
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeJaponMexique
201560,649,3–74,4106,192,9–118,4
201661,547,9–73,9107,695–120
201762,352,1–75,8108,696,3–119,7
201860,548,5–73,810997,1–120,4
201964,152,1–80,1110,396,4–123
202063,151–74,5109,696,8–121,8
202162,348,5–78,8111,296,9–124,1
202264,653,8–76,5109,796–121,7
202365,951,7–78111,898,6–125,3
202465,352,9–80,7112,298,2–126,2
202565,652,8–80,411298,8–125,8
202665,554,2–81,2113,999,5–126,4
202766,452,9–79,5112,999,5–128,3
202865,352,4–80,1115,2101,9–127,9
202968,555–80,4115,6101,9–127,9
203066,552,3–80,6115,9101,7–128,4
203166,554,7–80116,1100,9–129,9
20326650,8–82,1116,1102,5–129,1
203370,354,7–84,8117,5102,5–131,1
203468,553,9–81,7117,2104,1–130,3
203572,960,4–84,6116,4103,1–130,3
203672,556,1–89,7117,8105,1–131
203767,656,7–82,5118,6104,3–131,7
203870,558,6–83,8121107,5–133,4
203970,455,6–85,7121,3107–135,6
204073,657,4–89,3121,9108,1–135,1
204172,955,6–88,5121,3105,3–134,6
204271,258,1–86,4122,7107,7–137,1
204373,357,9–88,1122,4108,1–137,5
204472,657,8–85,5121,9108–135,6
204572,959,5–86,7123,1108,8–139,2
204676,261–90,3123,8109,9–139,4
204775,656,6–89,3125,6111,9–139,4
204874,858,5–89,4126,3113–140,3
204974,359,7–90,8127111,2–140,8
205075,160,8–89,3128,1112,6–142,5
205175,861,1–92,4127,2113,4–140,8
205274,557,9–90,4126,2112,5–141,1
205378,559,6–91,6128,4111,5–142,7
205475,959,6–89,3128,1113,1–142,3
205576,862,2–95,1129114,4–144,7
205677,861,9–93,7129,5114,3–143,8
205779,962,8–94,4130,3113,5–145,9
205879,263,7–94,9128,8114,1–144,5
205979,858–95,6129,5114,5–144,5
206078,261,1–95,1131,4115,5–146,5
206180,865,7–96,7131,3118,4–146,8
20628063,6–96,3130,8115,1–146,3
20638064,1–96,5131,2115,6–147,9
206477,661,4–95,2132,2116,5–147,8
206581,763–97,4133,1115,8–148,6
206680,363,8–94,2133,3117,2–149,4
206781,363,2–97,1133,3117–150,3
206879,861,4–99,3134,6117,4–150,5
206982,365–96,1134,4117,8–150,9
207083,360,2–102,3134,2116,7–151,8
207183,663,6–99,2136,3120,8–152,7
207284,363,3–99,1137,2119,9–153,1
207383,564,9–97,4136,1119,1–153,6
207484,366,8–100,9136119,7–152,2
207585,664,1–99,8135,2118,5–151,8
207683,968,8–99,3136,3117,4–154,7
207786,467,6–102,4136,8119,6–152,8
207884,167,7–103,2137,1118,3–154,2
207986,168,3–99,4138,1121,3–157,1
208084,767,6–103,7137,6120,5–157,9
208183,668,5–104,3137,8120,7–154,7
208286,469,4–107,7138,7121,6–155,2
208385,966,5–105,7139,2119,3–158,8
208485,867,4–102,3140,3123,4–157,5
208587,568,9–102,8139,2120,9–157,2
208684,668,6–105,3139,8121–157,8
208787,270,3–107139,5121,5–157,4
208886,866,3–102,5141121,8–159,9
208985,765,9–103,8140,4121,7–158,9
209089,469,5–104,4141,2123–160,7
209188,367,4–103,1141,8123–161,6
20928667,7–102,3141,3122,5–159,3
209388,969,8–107,4141,4124,3–161
209487,569,3–103,7142123,3–159,6
20958872,4–104,9143,5124–160,7
209690,771–107,3142,3125–161,3
209789,471–103,1141,2123,2–160
209888,571–106,5142,2122,5–162
209988,370,8–102,4141,8122,4–160,7
210087,769,2–106,2142,8124,3–160,8

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

Japon vs Mexique

Santé

Population

Économie

Éducation

Politique

Conflit

Militaire

Climat

Technologie et environnement