Mexique vs Thaïlande

Mexique vs Thaïlande : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 103,7 nuits (Mexique) et 286,4 nuits (Thaïlande), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Thaïlande, avec un écart de 182,7 nuits, soit 2,76 fois celle de l’autre pays (Mexique).

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nuits par an · CMIP6

Mexique vs Thaïlande : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 103,7 nuits (Mexique) et 286,4 nuits (Thaïlande), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Thaïlande, avec un écart de 182,7 nuits, soit 2,76 fois celle de l’autre pays (Mexique).
MexiqueThaïlandemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Thaïlande : 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 320,8 nuits (Thaïlande).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeMexiqueThaïlande
2014103,7286,4
2013103,9289,1
2012102,8286,6
2011102,9286,4
2010101,5286
2009101,8286,9
2008100,1284,8
200799,1283,2
200699,8284,3
200599,5281,7
200499,4287,5
200398,3279,3
200299,1280
200198,7285,5
200097,9283,4
199996,6282,5
199895,8282,7
199795,9284,8
199693,8279,8
199592,7278,7
199490,7280,8
199389275,6
199288,5268,8
199193,4276,7
199094,9279,2
198993278,4
198892,1279,6
198792277,9
198690,2277,5
198590276
198488277,9
198386,7273,9
198288,7275,7
198191,5277,8
198090,1277,9
197990,8278
197889276
197789277,3
197689,1275,6
197586,8274,4
197487,9276
197388,6280,6
197287,7273,9
197186,8273,2
197086,1276
196987,5274,8
196887,1277
196786,7270,3
196686,4274,4
196584,9275,8
196484,7271,9
196387,1274,7
196288275,4
196189,5278,5
196089,7276,2
195989,6274,4
195889,1278,7
195789277,4
195688,5277
195588,2274,6
195488,4275
195388,6275,4
195287,8275,1
195189,4277,5
195088,1276,2
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeMexiqueThaïlande
2015106,192,9–118,4290,6272,2–305
2016107,695–120287,1269,8–306,2
2017108,696,3–119,7290273,8–302,8
201810997,1–120,4292,6275,1–308,7
2019110,396,4–123291,2272,8–306,7
2020109,696,8–121,8292,4272,2–307,8
2021111,296,9–124,1294,2276,3–308,5
2022109,796–121,7294,8277,2–311,9
2023111,898,6–125,3296,1281,9–310,2
2024112,298,2–126,2291,7275,5–307,8
202511298,8–125,8294276,7–306,3
2026113,999,5–126,4296278–309,3
2027112,999,5–128,3295,8276,3–311,1
2028115,2101,9–127,9297279,3–315,1
2029115,6101,9–127,9300,3278,7–315
2030115,9101,7–128,4297,7280,2–312,5
2031116,1100,9–129,9300,8282,8–317,1
2032116,1102,5–129,1297,2280,9–311,4
2033117,5102,5–131,1300281,9–315,8
2034117,2104,1–130,3300,8279–318,4
2035116,4103,1–130,3298,6281,5–317,8
2036117,8105,1–131300,4279,9–316,9
2037118,6104,3–131,7299,8280–315,1
2038121107,5–133,4304,8286,6–319,3
2039121,3107–135,6300,9281,9–317
2040121,9108,1–135,1301,6284,5–315,7
2041121,3105,3–134,6303,1285,1–318,8
2042122,7107,7–137,1303,8290–318,3
2043122,4108,1–137,5302285,8–317,9
2044121,9108–135,6304,3286,3–318,8
2045123,1108,8–139,2307,1287,7–324,2
2046123,8109,9–139,4305,9285,2–321
2047125,6111,9–139,4306,6289,5–321,5
2048126,3113–140,3309,4288,9–325,7
2049127111,2–140,8308,1287,2–324,1
2050128,1112,6–142,5307,5291–321,5
2051127,2113,4–140,8312,8294,8–326
2052126,2112,5–141,1310,9291,2–323,4
2053128,4111,5–142,7308,3289,5–323,3
2054128,1113,1–142,3308,8292,8–322,3
2055129114,4–144,7308,6290,6–325,1
2056129,5114,3–143,8311,3294,9–326,3
2057130,3113,5–145,9308,5286,7–326,4
2058128,8114,1–144,5308291,1–325,1
2059129,5114,5–144,5312,7295,8–325,3
2060131,4115,5–146,5313,1294,6–328,6
2061131,3118,4–146,8314,4289,5–331,1
2062130,8115,1–146,3311,4293,4–330,3
2063131,2115,6–147,9314,8296,9–327,3
2064132,2116,5–147,8312,5295,4–330
2065133,1115,8–148,6309,6293,1–329,3
2066133,3117,2–149,4312,1292,6–328
2067133,3117–150,3311,2289,6–329,4
2068134,6117,4–150,5310,8292,4–330,6
2069134,4117,8–150,9315,5296,1–329,5
2070134,2116,7–151,8314,2292,9–330,7
2071136,3120,8–152,7313,8296,4–330,8
2072137,2119,9–153,1314,8296–329,6
2073136,1119,1–153,6316,5299,9–332,1
2074136119,7–152,2317,2295–333,8
2075135,2118,5–151,8317,2295,3–331,4
2076136,3117,4–154,7317,4299,8–335
2077136,8119,6–152,8317,5297,3–335,9
2078137,1118,3–154,2315,9297,1–331,6
2079138,1121,3–157,1318,5300,5–332,3
2080137,6120,5–157,9319,8297,4–337,5
2081137,8120,7–154,7317,7299,5–334,9
2082138,7121,6–155,2317,9294,8–333
2083139,2119,3–158,8315297,8–332,9
2084140,3123,4–157,5316295,5–330
2085139,2120,9–157,2322,6300,8–334,7
2086139,8121–157,8319,4295,2–335,2
2087139,5121,5–157,4320,2302,2–334,7
2088141121,8–159,9321,4299,8–334,8
2089140,4121,7–158,9318,9296,4–338,1
2090141,2123–160,7317,6304–337,4
2091141,8123–161,6320,1299,8–336,1
2092141,3122,5–159,3316,3298–336,4
2093141,4124,3–161316,1297,7–333,7
2094142123,3–159,6323,4301,8–337,3
2095143,5124–160,7322,9302,4–338,9
2096142,3125–161,3319,6302,8–336,7
2097141,2123,2–160319,8299,1–336
2098142,2122,5–162320,5303,9–336
2099141,8122,4–160,7319,9303,1–334,4
2100142,8124,3–160,8320,8301,1–336,7

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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