Pakistan vs Corée du Sud

Pakistan vs Corée du Sud : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 149,9 nuits (Pakistan) et 68,9 nuits (Corée du Sud), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Pakistan, avec un écart de 81 nuits, soit 2,17 fois celle de l’autre pays (Corée du Sud).

nuits par an · CMIP6

Pakistan vs Corée du Sud : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 149,9 nuits (Pakistan) et 68,9 nuits (Corée du Sud), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Pakistan, avec un écart de 81 nuits, soit 2,17 fois celle de l’autre pays (Corée du Sud).
PakistanCorée du Sudmédiane 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) : 177,6 nuits (Pakistan) et 96,3 nuits (Corée du Sud).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéePakistanCorée du Sud
2014149,968,9
2013149,169,7
2012149,967,7
201114965,3
2010148,468,3
2009147,165,8
2008147,463,7
2007147,364,2
2006146,764,8
2005146,565,1
2004147,566,8
200314663,2
2002148,363,3
2001145,463,4
2000144,761,7
1999146,964,2
1998144,860,7
1997143,260,4
1996141,261,2
1995141,855,2
1994142,154,8
1993140,449,2
1992139,950,7
1991142,556,9
1990142,658,8
1989142,558,7
1988140,355,6
198714052,6
198614051,4
198514053,1
1984138,950,4
1983136,346,8
1982138,554
1981141,553,9
1980139,551,6
1979139,152,6
197813956,4
1977138,651,8
1976139,252,8
1975136,554,6
1974138,752,7
1973137,850,4
1972137,451,8
197113649,7
1970137,750,4
1969135,955,2
1968136,651,7
1967135,257,3
1966136,952,9
1965138,352,8
1964135,152,2
1963135,757,9
196213753,3
1961138,658,2
196013955,2
1959138,654,8
1958137,756
195714055,8
1956137,859,1
1955137,555,7
1954137,854
1953136,955,4
1952138,157
1951136,754,7
1950139,159,8
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéePakistanCorée du Sud
2015152,4138,7–163,368,656,8–82
2016150,6139,4–161,770,353,5–81,8
2017151,3138,8–16270,559,5–82,9
2018152,6139,8–161,869,156,9–81,2
2019151,8138,1–163,374,663,1–84,4
2020153,1140,3–164,57157,6–83
2021154,1140,6–165,770,252,7–84,1
2022153,1140,2–165,772,563–81,2
2023155,5141,6–165,974,563,2–84,2
2024156,8143,3–168,773,558,6–87,1
2025155,7141,5–168,675,762,3–87,1
2026155,3142,2–167,97564–88,4
2027156,8140,9–168,974,163,4–88,9
2028156,5143,9–167,677,361,5–87,9
2029155,9141,5–167,775,463,1–86,7
2030156,3143,3–167,675,364,5–87,6
2031157,3144,4–168,176,763,6–87,3
2032157,4142,5–169,676,761–89,2
2033157,7143,6–169,478,860–92,7
2034159,5145,6–173,477,264,7–87,2
2035159,3146,7–170,38168,9–92,1
2036159,1147,5–171,481,964,1–95
2037162,2147,5–175,378,465,8–89,3
2038161,4148,6–171,778,866,9–89,4
2039160148,2–170,477,564,7–89,2
2040160,9147,9–171,380,567,4–92,7
2041160,8146,7–171,780,966,4–97,7
2042162,3149,9–175,682,469,1–95
2043161,1150,3–173,883,268,5–97,9
2044163150,9–173,983,169,3–91,6
2045163149,5–174,88170,4–92,2
2046163,5149,8–177,28668,3–95,2
2047165,2151,8–178,583,469,7–96,7
2048166,4154,1–179,482,769,2–95,2
2049165150,8–178,281,669–96,8
2050166,9153,5–179,381,569,8–93,8
2051165,6150,8–18084,572,7–98,8
2052166,7155,4–179,583,167,8–98,5
2053166,3154,2–178,886,969,8–98,1
2054167,5153,9–18184,773,3–97,5
2055167,8155,8–182,586,570,8–101,3
2056166,3153,6–179,785,874,5–99,8
2057168,3153,9–182,387,976,1–100,7
2058167,5157–179,986,275,2–99,4
2059170,9155,9–183,886,766,9–100,4
2060170,3156,5–181,886,371,9–101,9
2061168,8156,8–179,68974,8–99,5
2062171,6153,5–186,587,772,3–102,2
2063171,3159,5–183,886,774,6–101,2
2064170,2155,3–184,586,673,6–100,3
2065169,7156,4–18591,575,3–102,2
2066172,2157–186,789,272,6–100,5
2067173,2160,2–186,390,372,7–102,6
2068172,6157,7–186,390,473,8–106,4
2069171,8157,3–185,69174,5–102,5
2070171,7158,9–186,789,774,6–107
2071173,4158,7–186,892,674,9–107,9
2072174161,5–186,990,976,6–103,9
2073175,6157,2–187,991,376,2–104
2074173,5160–186,391,974,6–107
2075173161,5–187,894,576,4–103,7
2076172,9158,8–186,793,477,5–105,6
2077175161,3–187,895,776,3–107,2
2078174,4160,9–189,393,576,9–110,5
2079172,5158,3–187,791,179,2–105,7
2080175,1160,7–189,292,481,7–107,1
2081174,9159,2–190,293,878–108,8
2082175,4161,8–190,696,279,9–110,1
2083176,5161,8–190,894,481,1–108
2084176,1160,9–190,591,574,4–107,3
2085176,3161,9–193,69481,4–107,4
2086173,9160–189,193,678,5–111,5
2087176161–193,194,480,9–113,5
2088175,4160,5–195,293,779,8–108,5
2089177,2164,2–191,794,478,9–107
2090177,7163,9–192,297,979,5–109
2091177,8162,8–192,295,280,6–107,7
2092178,7162,9–192,99580–106,3
2093177164–19195,379,5–109,9
2094176,8164,1–190,792,279,8–111
2095178,6163,8–193,194,884–112,2
2096177,8163,7–192,5100,481–113,2
2097177,3160,4–192,597,278,6–108,8
2098178,7162,6–195,797,479,9–110,4
2099176159,9–193,295,879,9–109,3
2100177,6162,2–19396,381,6–113,8

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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