Maroc vs Tunisie

Maroc vs Tunisie : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 59,6 nuits (Maroc) et 110,5 nuits (Tunisie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tunisie, avec un écart de 50,9 nuits, soit 1,85 fois celle de l’autre pays (Maroc).

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nuits par an · CMIP6

Maroc vs Tunisie : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 59,6 nuits (Maroc) et 110,5 nuits (Tunisie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tunisie, avec un écart de 50,9 nuits, soit 1,85 fois celle de l’autre pays (Maroc).
MarocTunisiemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Tunisie : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 103,8 nuits (Maroc) et 143,8 nuits (Tunisie).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeMarocTunisie
201459,6110,5
201360,7110,7
201258,8110
201158,4108,9
201056,7109,6
200958,6106,1
200858,5108,6
200754,8106,6
200657,5107,6
200556,9105,6
200456,1105
200354,6105,5
200255,5103,8
200156,4101,8
200052,8104,5
199953,6100,1
199851,9100,1
199751,2100,1
199650,499,1
19954895,9
199447,995
199344,691,3
199240,689,9
199148,798,2
199052,598,6
198948,394,7
198848,894,2
198747,392,7
198643,693,7
198543,590,6
198443,691,8
198342,190
198243,793,9
198143,693,3
198042,992,5
197945,993,8
19784490,2
19774588,3
197640,190,5
197542,588,6
19744288,3
197343,590,5
197242,291
197140,788,8
197041,387,3
196940,790,1
19684288,9
196741,187,6
196640,587,5
196539,484,5
196442,585,7
196341,788
196243,192,7
196142,788,3
19604390,7
195943,392,2
195842,791,8
19574292,3
195643,890
195545,592,7
195442,389,9
195342,889,4
195243,891,8
195144,191,6
195045,189,6
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeMarocTunisie
201562,147,1–77110,796,9–126,1
201662,747,4–77,9111,596,6–130,1
201763,749–78,1116,5102,4–131,8
201864,449,6–80,6115,999,4–131,9
201967,950,6–82,7116,598,5–129,5
202065,649,2–82113,899,9–130,1
202166,351–84,5117,4104,1–129,3
202270,554,8–87,8119,7103–137,3
202367,653,2–82,4118,7102,2–131,9
202470,456,5–85,5121107,5–132,6
202568,652,1–87120,2100–134
202668,754,7–84,2122,1110,1–134,5
202772,957,6–88,1119103,6–134,1
202873,253,6–89,6121,1104,5–135,4
202970,754,6–90,5121,5110,2–135,8
203071,453,4–86121,6104–133,4
203173,354,3–89,9121,8105,7–134,9
203274,160–88,7125,2111,6–138,9
203373,857,6–88,9124,7107,6–137,5
203477,761–94,3124,6107–141,7
203575,857,8–92,8126,3115,5–142,6
203675,660,5–91,7126112,5–141,9
203776,458–94,8126,5110–140
203877,962,2–97,3126,2111,1–139,1
203978,262,7–94,7127112,5–142,3
204073,957,1–97,5127,5112,8–144,3
204176,560,4–90,6125,5109,1–140,4
204278,663,1–96,4129,9114,8–145,8
204380,161,4–96,9129,1111,6–142
204479,362,3–96,1127,1112,8–141,8
204582,265,9–98,5128,5113,8–140,8
204682,260,8–98,7128,3109,9–144
204783,963,8–101131,2113,6–147,5
204882,667,6–99,2129,9114,9–142,3
204985,366,9–101,9130115,4–143,5
205085,368,4–104,6132,3117,6–147,6
205184,366,5–103,5130,1112,6–148,6
205286,164,4–105,4132,7116,8–146,7
205384,165,5–106,1132,5119,5–149,8
205484,764,8–103,4135,2118,4–148,8
205587,769,1–104,2135,1119,2–151,6
205688,369,2–104,6134,8119,6–149,5
20578971,1–108,8131,9118,5–148,6
205887,368,2–106,5137,8122,5–156,5
205987,169,2–108,1134,9117,1–152,5
206090,873,5–108,9136,2120,5–150,1
20619274,9–111,9139119,4–154
206287,868,3–110,2134,9119,1–155,9
206395,174,5–114,4138,6119,2–152,5
206488,969,9–113,6134,9121,1–152,7
206591,270,6–112,5137,1123,3–150,5
206694,275,6–115,8136,6119,2–155,1
206791,273,1–113,3138,9124,4–154,3
206893,573,6–114,5141,7124,8–159,2
206995,873,9–113,3140,3123,5–154,1
20709677,9–115,5137123,6–155,3
207193,977,5–115,9140,5123,1–156,1
207295,974,8–115,6142,6128–154,3
207396,277,3–119,2139,3124,7–154,6
207497,377,3–117140,1123–156,5
207594,972,5–115,4139,6124,5–157,1
207697,575,2–117,6143,4125,2–158,8
207797,773,1–119,7141,3119,1–158,3
207898,678,4–118,2143127,2–155,9
207997,376,8–118,8144,7123,9–158,5
208097,374,3–117,5143,6123,6–158,7
208196,974,9–120,1139,9126,3–158,8
208298,678,3–115,8145,5125,9–158,1
2083101,378,9–120,3143,4124,3–158,7
208499,577,9–119,5144,8129,6–159,7
2085100,778,1–126,4145,3124,7–159,5
2086101,576,9–123,5144,7129,5–162,7
2087101,280,6–126,2144125,7–159,2
2088103,379–126147,3127,2–165,4
2089101,581,2–123142,7125,3–164,8
2090102,982,6–122,1145,2126,3–165,1
2091103,378,7–124,2144,9127,4–164,4
2092101,981,8–120,9148,2126,3–161,1
2093100,480,6–121,2146,9127,2–165,6
2094103,977,9–123,4145,7126,8–160,4
2095103,380,5–126145,5125,4–161,5
2096105,378,9–125,5146,3130–169,4
2097104,984–123,6144,6125,7–160,6
2098103,776,7–126,2147129,6–161,9
2099105,283,3–128,4145,8130,3–163,7
2100103,880,4–125,6143,8124,8–163,8

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

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