Japon vs Soudan

Japon vs Soudan : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 58,6 nuits (Japon) et 242,4 nuits (Soudan), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Soudan, avec un écart de 183,8 nuits, soit 4,14 fois celle de l’autre pays (Japon).

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nuits par an · CMIP6

Japon vs Soudan : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 58,6 nuits (Japon) et 242,4 nuits (Soudan), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Soudan, avec un écart de 183,8 nuits, soit 4,14 fois celle de l’autre pays (Japon).
JaponSoudanmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Soudan : 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 278,6 nuits (Soudan).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeJaponSoudan
201458,6242,4
201359,9240
201259,3242
201157,9242,2
201059,6240,6
200957,6236,5
200857,3237,1
200756,6236
200657,5235,3
200557,2233,1
200456,7233,5
200356,1235,6
200256234,7
200154,2235,4
200053,8230,5
199955,3232,1
199852,4230,2
199752,4231,1
199652,9227,3
199549,7227,8
199449,5225,3
199345,4219,1
199245,1217,8
199149,4227,3
199050,7227,5
198951,4223
198848,1223,1
198747,7224,4
198646,1226,4
198546,7222,1
198444,8220,7
198341,9217
198246,4216,3
198145,9223,2
198046,5220
197946,7218,4
197847,6218,5
197745,8219,3
197646220,1
197546,9215,7
197445,6217,5
197344,3220
197245,8217,9
197144,8215,5
197044217
196946,9213,1
196845,7214
196748,3210,3
196645,9213,3
196545,8213,4
196444,9213,2
196348,3210,1
196245,6217
196148,9216,9
196046,4221,3
195946,9217,8
195848,8216,2
195749,2218,9
195650,6217,2
195547,9216,6
195446,9218,9
195349,2215,1
195249,5216,4
195146,2218,5
195049,9214,1
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeJaponSoudan
201560,649,3–74,4242,3225,3–258,3
201661,547,9–73,9241,4223,3–254,1
201762,352,1–75,8243,2223–259,1
201860,548,5–73,8242,3226,4–258,5
201964,152,1–80,1243,1221,7–260,4
202063,151–74,5244,9225,9–261,7
202162,348,5–78,8245,6229,1–261,5
202264,653,8–76,5249230,9–262,3
202365,951,7–78247,1226,8–263,1
202465,352,9–80,7251,5232,8–266,1
202565,652,8–80,4250,7232,4–265,6
202665,554,2–81,2250230,8–266,6
202766,452,9–79,5248,8228,4–265,6
202865,352,4–80,1249232,2–263,1
202968,555–80,4251,4232,1–266
203066,552,3–80,6252235,4–266,7
203166,554,7–80253,3234,4–268,9
20326650,8–82,1250,4232,3–266,6
203370,354,7–84,8254,4235,3–269,4
203468,553,9–81,7254,2234,5–269,9
203572,960,4–84,6258,3240,2–273,6
203672,556,1–89,7252,8235,6–268,6
203767,656,7–82,5256,7238,6–271,8
203870,558,6–83,8258,7244,8–272,1
203970,455,6–85,7259,5241,2–272,5
204073,657,4–89,3256,4236,7–272,3
204172,955,6–88,5259,1241,2–274,5
204271,258,1–86,4258,7242–274,7
204373,357,9–88,1258,1240,3–272,6
204472,657,8–85,5257,3238,6–274,7
204572,959,5–86,7258,8243,1–276,2
204676,261–90,3261,1241,7–277,6
204775,656,6–89,3261,4244,6–278,4
204874,858,5–89,4260,4243,4–279,5
204974,359,7–90,8261,9242,6–275,9
205075,160,8–89,3263,5245,4–279
205175,861,1–92,4263,6246,6–278,8
205274,557,9–90,4263,8248,7–278,3
205378,559,6–91,6262,8242,4–279,2
205475,959,6–89,3266,3246,6–282,9
205576,862,2–95,1265,6245,9–281,4
205677,861,9–93,7264,1242,6–281,5
205779,962,8–94,4266,4247,6–283,4
205879,263,7–94,9265,2247,4–280,3
205979,858–95,6268,4249,6–285,4
206078,261,1–95,1263,6246,7–284,4
206180,865,7–96,7266,9250,1–281,9
20628063,6–96,3266,4248,5–285
20638064,1–96,5267,1246,9–283,4
206477,661,4–95,2269250,7–284,7
206581,763–97,4269,8253,9–285,6
206680,363,8–94,2271,4251,9–287,3
206781,363,2–97,1270,9250–288,4
206879,861,4–99,3271,9251,7–289,8
206982,365–96,1268251,1–286,2
207083,360,2–102,3269252,3–285,8
207183,663,6–99,2275,5254,1–290,4
207284,363,3–99,1273,3254,2–289,4
207383,564,9–97,4271,9250,7–287,6
207484,366,8–100,9270,9249–290,1
207585,664,1–99,8273,1254–291,9
207683,968,8–99,3272,7255,2–290,9
207786,467,6–102,4274,6255,2–292,7
207884,167,7–103,2274,3255,6–291,2
207986,168,3–99,4272255,2–288,5
208084,767,6–103,7276,6256–292,2
208183,668,5–104,3275,1254,1–294,8
208286,469,4–107,7272,9258,7–288,6
208385,966,5–105,7276,5258–291,7
208485,867,4–102,3275,4253–294,9
208587,568,9–102,8275,3258,6–291,6
208684,668,6–105,3276,4256,9–296,6
208787,270,3–107273,5253,1–293,3
208886,866,3–102,5273,6253,7–293,6
208985,765,9–103,8276,5256,6–293,4
209089,469,5–104,4276,6256,4–294,6
209188,367,4–103,1277,4256,4–296,6
20928667,7–102,3274,6254,3–294,9
209388,969,8–107,4278261,9–292,1
209487,569,3–103,7280,3262,2–294
20958872,4–104,9277,5262,6–294
209690,771–107,3279,7258,7–297
209789,471–103,1276,3254,1–297,6
209888,571–106,5277,7258,2–295,5
209988,370,8–102,4276,8257,2–296,2
210087,769,2–106,2278,6259–294,3

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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