Mexique vs Pakistan

Mexique vs Pakistan : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 103,7 nuits (Mexique) et 149,9 nuits (Pakistan), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Pakistan, avec un écart de 46,2 nuits, soit 1,45 fois celle de l’autre pays (Mexique).

nuits par an · CMIP6

Mexique vs Pakistan : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 103,7 nuits (Mexique) et 149,9 nuits (Pakistan), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Pakistan, avec un écart de 46,2 nuits, soit 1,45 fois celle de l’autre pays (Mexique).
MexiquePakistanmédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Pakistan : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 142,8 nuits (Mexique) et 177,6 nuits (Pakistan).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeMexiquePakistan
2014103,7149,9
2013103,9149,1
2012102,8149,9
2011102,9149
2010101,5148,4
2009101,8147,1
2008100,1147,4
200799,1147,3
200699,8146,7
200599,5146,5
200499,4147,5
200398,3146
200299,1148,3
200198,7145,4
200097,9144,7
199996,6146,9
199895,8144,8
199795,9143,2
199693,8141,2
199592,7141,8
199490,7142,1
199389140,4
199288,5139,9
199193,4142,5
199094,9142,6
198993142,5
198892,1140,3
198792140
198690,2140
198590140
198488138,9
198386,7136,3
198288,7138,5
198191,5141,5
198090,1139,5
197990,8139,1
197889139
197789138,6
197689,1139,2
197586,8136,5
197487,9138,7
197388,6137,8
197287,7137,4
197186,8136
197086,1137,7
196987,5135,9
196887,1136,6
196786,7135,2
196686,4136,9
196584,9138,3
196484,7135,1
196387,1135,7
196288137
196189,5138,6
196089,7139
195989,6138,6
195889,1137,7
195789140
195688,5137,8
195588,2137,5
195488,4137,8
195388,6136,9
195287,8138,1
195189,4136,7
195088,1139,1
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeMexiquePakistan
2015106,192,9–118,4152,4138,7–163,3
2016107,695–120150,6139,4–161,7
2017108,696,3–119,7151,3138,8–162
201810997,1–120,4152,6139,8–161,8
2019110,396,4–123151,8138,1–163,3
2020109,696,8–121,8153,1140,3–164,5
2021111,296,9–124,1154,1140,6–165,7
2022109,796–121,7153,1140,2–165,7
2023111,898,6–125,3155,5141,6–165,9
2024112,298,2–126,2156,8143,3–168,7
202511298,8–125,8155,7141,5–168,6
2026113,999,5–126,4155,3142,2–167,9
2027112,999,5–128,3156,8140,9–168,9
2028115,2101,9–127,9156,5143,9–167,6
2029115,6101,9–127,9155,9141,5–167,7
2030115,9101,7–128,4156,3143,3–167,6
2031116,1100,9–129,9157,3144,4–168,1
2032116,1102,5–129,1157,4142,5–169,6
2033117,5102,5–131,1157,7143,6–169,4
2034117,2104,1–130,3159,5145,6–173,4
2035116,4103,1–130,3159,3146,7–170,3
2036117,8105,1–131159,1147,5–171,4
2037118,6104,3–131,7162,2147,5–175,3
2038121107,5–133,4161,4148,6–171,7
2039121,3107–135,6160148,2–170,4
2040121,9108,1–135,1160,9147,9–171,3
2041121,3105,3–134,6160,8146,7–171,7
2042122,7107,7–137,1162,3149,9–175,6
2043122,4108,1–137,5161,1150,3–173,8
2044121,9108–135,6163150,9–173,9
2045123,1108,8–139,2163149,5–174,8
2046123,8109,9–139,4163,5149,8–177,2
2047125,6111,9–139,4165,2151,8–178,5
2048126,3113–140,3166,4154,1–179,4
2049127111,2–140,8165150,8–178,2
2050128,1112,6–142,5166,9153,5–179,3
2051127,2113,4–140,8165,6150,8–180
2052126,2112,5–141,1166,7155,4–179,5
2053128,4111,5–142,7166,3154,2–178,8
2054128,1113,1–142,3167,5153,9–181
2055129114,4–144,7167,8155,8–182,5
2056129,5114,3–143,8166,3153,6–179,7
2057130,3113,5–145,9168,3153,9–182,3
2058128,8114,1–144,5167,5157–179,9
2059129,5114,5–144,5170,9155,9–183,8
2060131,4115,5–146,5170,3156,5–181,8
2061131,3118,4–146,8168,8156,8–179,6
2062130,8115,1–146,3171,6153,5–186,5
2063131,2115,6–147,9171,3159,5–183,8
2064132,2116,5–147,8170,2155,3–184,5
2065133,1115,8–148,6169,7156,4–185
2066133,3117,2–149,4172,2157–186,7
2067133,3117–150,3173,2160,2–186,3
2068134,6117,4–150,5172,6157,7–186,3
2069134,4117,8–150,9171,8157,3–185,6
2070134,2116,7–151,8171,7158,9–186,7
2071136,3120,8–152,7173,4158,7–186,8
2072137,2119,9–153,1174161,5–186,9
2073136,1119,1–153,6175,6157,2–187,9
2074136119,7–152,2173,5160–186,3
2075135,2118,5–151,8173161,5–187,8
2076136,3117,4–154,7172,9158,8–186,7
2077136,8119,6–152,8175161,3–187,8
2078137,1118,3–154,2174,4160,9–189,3
2079138,1121,3–157,1172,5158,3–187,7
2080137,6120,5–157,9175,1160,7–189,2
2081137,8120,7–154,7174,9159,2–190,2
2082138,7121,6–155,2175,4161,8–190,6
2083139,2119,3–158,8176,5161,8–190,8
2084140,3123,4–157,5176,1160,9–190,5
2085139,2120,9–157,2176,3161,9–193,6
2086139,8121–157,8173,9160–189,1
2087139,5121,5–157,4176161–193,1
2088141121,8–159,9175,4160,5–195,2
2089140,4121,7–158,9177,2164,2–191,7
2090141,2123–160,7177,7163,9–192,2
2091141,8123–161,6177,8162,8–192,2
2092141,3122,5–159,3178,7162,9–192,9
2093141,4124,3–161177164–191
2094142123,3–159,6176,8164,1–190,7
2095143,5124–160,7178,6163,8–193,1
2096142,3125–161,3177,8163,7–192,5
2097141,2123,2–160177,3160,4–192,5
2098142,2122,5–162178,7162,6–195,7
2099141,8122,4–160,7176159,9–193,2
2100142,8124,3–160,8177,6162,2–193

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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