Népal vs Sri Lanka

Népal vs Sri Lanka : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 65,9 nuits (Népal) et 337,9 nuits (Sri Lanka), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Sri Lanka, avec un écart de 272 nuits, soit 5,13 fois celle de l’autre pays (Népal).

Voir son évolution sur la carte

nuits par an · CMIP6

Népal vs Sri Lanka : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 65,9 nuits (Népal) et 337,9 nuits (Sri Lanka), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Sri Lanka, avec un écart de 272 nuits, soit 5,13 fois celle de l’autre pays (Népal).
NépalSri Lankamédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Sri Lanka : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 89,9 nuits (Népal) et 356,1 nuits (Sri Lanka).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeNépalSri Lanka
201465,9337,9
201366,5338,4
201266336,9
201164,7336,8
201065,7336,2
200963,8337,2
200864,1335,4
200764,3333,4
200664,4335,8
200564,4335,4
200464,2336
200364,2334,5
200265335,5
200163,6335
200063,4332,9
199963,3332,1
199861,8334,3
199762,3330,9
199660,9331,1
199560,7331,2
199459,8328,8
199359,6326,3
199257,3324,5
199162331,7
199062,1332,5
198961330,1
198859,8330,7
198760,2329,7
198659,9329,1
198559,2328
198459,4328,3
198357,4324
198260,2328
198159,9330,5
198060,3328,6
197959,2328,3
197858,8326,9
197759,3328,8
197658,8325,9
197558,3325,6
197459,8326,3
197359,2326,9
197257,9325,1
197158,9326,9
197058,1324,4
196957,9324,5
196857,6323,2
196757,3322,4
196658,8324,6
196557,3324,1
196457,3324,6
196358,1322,6
196258,8327,7
196159,1326,8
196059,8326,4
195960,2326,1
195859,1327,2
195759,3325,5
195659,1324,6
195558,2326,1
195459,3324,6
195358,7324,4
195259325,9
195159,3326,3
195059,1328,4
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeNépalSri Lanka
201566,560–73,8339,4328,1–347,4
201666,358,3–73,6339326,4–346,7
201766,758,6–73,6339,5327,6–346,8
201865,658,9–73,3340,4328,3–347
201966,358–74,3340,4328,1–346,4
202068,360,6–75,9341,6331,3–348,4
202167,959,6–75,8341,5327,8–347,3
202268,661–75,3340,6329,7–347,9
202369,361,6–76,2342,4331–349,4
20247063–78,7343,6332,7–349,8
202568,660,3–78,1342,3331–348,4
202669,859,8–78,5341,7328,8–350,2
202769,761–78,1344334,3–351,2
202870,562,6–78344,3334,6–350,5
202970,461,7–80,6344333,2–350
20307061,3–78,5345,4334,7–351,4
203171,262,8–78,6344,1331,4–351,1
203272,163,9–81,1344,5332,2–352,3
203371,264,8–78346,1333,6–351,7
203471,663,8–80,2346,2334,9–352,2
203572,664,3–83345,6337,6–353
203671,965–80,3347,3335,8–353,1
203774,165,9–84,2347332,5–352,5
203874,167–83,3348338,7–353,5
203973,565,2–82,5347,7338,1–352,8
204073,865,9–83,3347,7337,4–353,8
204175,368,2–83,4347,8336,6–353,4
204275,667,7–84,9347,4336,7–353,8
204375,566,3–85348,1337,1–353,8
204476,467,5–85,4347,5338,5–354,6
204576,567,9–85,2348,5339,9–354,9
204676,966,8–86350339–355,4
204777,766,9–86,2350,1339,2–355,3
204878,367,8–88350,9339,3–356,1
204978,568,6–87,8351,7340,7–355,9
205079,367,8–90350,2339,4–356,3
20517970,1–88,5350,4340,3–356,3
205279,570,4–88,6351,5341,3–356,8
205379,170,1–88,4350,6341,6–356,1
205479,168,9–89351,2339,9–357,3
205580,571,8–89,3351,2342,2–356,7
205679,771,5–89,6352,4341–358,2
205780,671,9–89,8352,2341–357
205880,771–91,5351,2340,8–358,1
205980,770,6–93,7352,4343–357,5
206082,472,9–91,7354342,7–358,8
206180,871,4–90,4351,9340,9–357,2
206282,172–93,2352,6341,4–358,1
206382,271,5–92,1353341,7–358,6
206482,872,6–92353,4342,5–358,9
206582,672,2–93,3353,2343,7–357,9
206683,772,4–94,2353,9342,3–358,5
206782,771,9–93,3352,9342,4–358,9
206884,772,4–95,1353,4343–359,6
20698573–94,3354344,3–359,1
207083,273,2–92,7354,3342,8–358,6
207183,872,9–93,9353,5343,4–359,4
207285,274,6–95,4354,7345,5–359,2
207385,875,3–96,4353,6343,3–359
207484,474,5–95,8354,1345–359,7
20758574,2–95,4354,7344,7–359,5
207685,974,8–95354,7341,4–360,4
207786,775,4–97,4354,9343,5–359,9
207885,775,7–96,6353,6342,5–359,6
207985,973,7–96354,2343,4–360
208087,576,4–97,7354,8343–361,4
208187,577,2–98,1355,4345,4–360,3
208286,877,3–98,8355,3345–359,4
20838876,6–99,5355,7344,3–360,1
208488,377,6–99,6355,9346,4–361,2
208587,876,3–100,8354,7345,1–360,5
208687,975,2–100,2356344,9–360,4
208787,476,2–98,9355,2344,8–360,4
208887,375,6–99,2355,7345–361,9
20898776,2–100,1356346,1–360,1
209087,977,5–99355,6345,5–360,8
209188,877,6–101,7356,2343,4–360,7
209288,477,7–101,1356,2345,3–361,5
209388,776,8–99,9355,8343,7–360,9
209488,677,6–99,5356344,9–360,6
209589,478,8–99,7357,1345,9–361
209689,178,6–101,7356,2346,8–362,3
209787,976,6–99,4356,6344,6–360,4
209889,678,1–100,1356,8344,4–361,1
209989,778,5–100,7355,9344,9–361,1
210089,980–100356,1346,8–360,4

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

Népal vs Sri Lanka

Santé

Population

Économie

Éducation

Politique

Conflit

Militaire

Climat

Technologie et environnement