Pakistan vs Syrie

Pakistan vs Syrie : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 149,9 nuits (Pakistan) et 89,6 nuits (Syrie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Pakistan, avec un écart de 60,3 nuits, soit 1,67 fois celle de l’autre pays (Syrie).

nuits par an · CMIP6

Pakistan vs Syrie : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 149,9 nuits (Pakistan) et 89,6 nuits (Syrie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Pakistan, avec un écart de 60,3 nuits, soit 1,67 fois celle de l’autre pays (Syrie).
PakistanSyriemédiane 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 133,8 nuits (Syrie).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéePakistanSyrie
2014149,989,6
2013149,190,8
2012149,991,2
201114989,6
2010148,488,1
2009147,186,2
2008147,487,9
2007147,385
2006146,787,3
2005146,585,3
2004147,586,7
200314686,7
2002148,384,3
2001145,485,9
2000144,783,2
1999146,982,1
1998144,880,5
1997143,280,5
1996141,278,1
1995141,875,8
1994142,176,7
1993140,471,5
1992139,971,3
1991142,575,5
1990142,679,3
1989142,575,7
1988140,376,2
198714073
198614076
198514072,6
1984138,969,6
1983136,367,9
1982138,572
1981141,572
1980139,575
1979139,167,7
197813970,2
1977138,670,1
1976139,273,4
1975136,569
1974138,770
1973137,870,7
1972137,470,1
197113670,7
1970137,770,9
1969135,971,3
1968136,668,7
1967135,268,8
1966136,968,8
1965138,364,3
1964135,166,4
1963135,769,1
196213771,5
1961138,670,8
196013971,7
1959138,672,7
1958137,772,8
195714072,6
1956137,872,2
1955137,570,3
1954137,868,9
1953136,972,2
1952138,170,8
1951136,772,4
1950139,168,9
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéePakistanSyrie
2015152,4138,7–163,396,981,9–110,9
2016150,6139,4–161,793,581,2–108,2
2017151,3138,8–1629782,1–109,5
2018152,6139,8–161,897,785,9–111
2019151,8138,1–163,398,983,7–111,2
2020153,1140,3–164,598,683,7–112,6
2021154,1140,6–165,710087,1–110,7
2022153,1140,2–165,7101,684,9–113,2
2023155,5141,6–165,9101,988,3–115,3
2024156,8143,3–168,7102,790,7–113,8
2025155,7141,5–168,6102,988,6–114,2
2026155,3142,2–167,9103,389,5–116,1
2027156,8140,9–168,9103,886,7–116,5
2028156,5143,9–167,6103,589,2–116,4
2029155,9141,5–167,7105,694–116,3
2030156,3143,3–167,6105,991,3–119,2
2031157,3144,4–168,1105,190,7–116
2032157,4142,5–169,6107,893,2–119,4
2033157,7143,6–169,4108,796,6–119,1
2034159,5145,6–173,4107,593,9–119
2035159,3146,7–170,3108,596,3–118,3
2036159,1147,5–171,4105,793,2–118,7
2037162,2147,5–175,3109,294,8–121,9
2038161,4148,6–171,7111,897,8–125,5
2039160148,2–170,4112,398,9–128
2040160,9147,9–171,3111,898,5–127,5
2041160,8146,7–171,7110,799,1–124,5
2042162,3149,9–175,6112,996,4–126,5
2043161,1150,3–173,8113,199,7–127,3
2044163150,9–173,9112,599,8–128,8
2045163149,5–174,8118,4105,5–131,3
2046163,5149,8–177,2117,2104,7–129
2047165,2151,8–178,5114,9100,6–129,1
2048166,4154,1–179,4114,3101,2–130,8
2049165150,8–178,211499,3–128,9
2050166,9153,5–179,3116,8104,6–132,7
2051165,6150,8–180117,7105,5–129
2052166,7155,4–179,5116,2103,9–128,2
2053166,3154,2–178,8119,1105,2–131,3
2054167,5153,9–181119,7102,7–135,5
2055167,8155,8–182,5120,8104,3–134,2
2056166,3153,6–179,7119,799,9–132,9
2057168,3153,9–182,3120,6102,3–137,1
2058167,5157–179,9120,1103,1–136,5
2059170,9155,9–183,8123,5107,4–137,2
2060170,3156,5–181,8119,6106,4–140,3
2061168,8156,8–179,6122,8103,9–136,1
2062171,6153,5–186,5121,8104,3–136,5
2063171,3159,5–183,8122,1106,2–136,7
2064170,2155,3–184,5124,3108,4–136,6
2065169,7156,4–185123,7108,9–138,7
2066172,2157–186,7122,1104,4–136,2
2067173,2160,2–186,3126111,1–142,7
2068172,6157,7–186,3126,8112,1–140,3
2069171,8157,3–185,6123107,9–137,3
2070171,7158,9–186,7126,5110,3–139,4
2071173,4158,7–186,8126109,5–142,8
2072174161,5–186,9128111,8–141,9
2073175,6157,2–187,9127,6108–143,7
2074173,5160–186,3124,2107–139,7
2075173161,5–187,8124,7109,2–140,6
2076172,9158,8–186,7126,6109,8–140,8
2077175161,3–187,8127,5109–143,3
2078174,4160,9–189,3127,2113,3–141,8
2079172,5158,3–187,7132,9116–146,9
2080175,1160,7–189,2129111,8–144,3
2081174,9159,2–190,2127,6112,5–145,6
2082175,4161,8–190,6129,1111,3–143,8
2083176,5161,8–190,8133,2110,3–144,1
2084176,1160,9–190,5132,2111–145,1
2085176,3161,9–193,6130,9112,7–143,3
2086173,9160–189,1130,9112,6–146,5
2087176161–193,1129,6109,8–148,7
2088175,4160,5–195,2132,5116,9–146,5
2089177,2164,2–191,7130,4115,3–148,4
2090177,7163,9–192,2128,9115–145,8
2091177,8162,8–192,2133,4116–150,3
2092178,7162,9–192,9131,6115,3–149
2093177164–191135119,8–151
2094176,8164,1–190,7134118–148,5
2095178,6163,8–193,1134,3117,3–148,9
2096177,8163,7–192,5131,5113,7–148,7
2097177,3160,4–192,5136,2112,7–154,1
2098178,7162,6–195,7131,5115,2–152,2
2099176159,9–193,2132,8116–145,1
2100177,6162,2–193133,8113,2–152,2

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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