Pakistan vs Thaïlande

Pakistan vs Thaïlande : Jours au-dessus de 35 °C

Jours au-dessus de 35 °C en 2014 : 118,6 jours (Pakistan) et 39,9 jours (Thaïlande), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Pakistan, avec un écart de 78,7 jours, soit 2,97 fois celle de l’autre pays (Thaïlande).

jours par an · CMIP6

Pakistan vs Thaïlande : Jours au-dessus de 35 °CJours au-dessus de 35 °C en 2014 : 118,6 jours (Pakistan) et 39,9 jours (Thaïlande), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Pakistan, avec un écart de 78,7 jours, soit 2,97 fois celle de l’autre pays (Thaïlande).
PakistanThaïlandemédiane 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) : 147,6 jours (Pakistan) et 95,9 jours (Thaïlande).

Année par année

jours par an · CMIP6

AnnéePakistanThaïlande
2014118,639,9
2013117,542,1
2012117,540,1
201111839,9
2010114,339,8
2009115,337,9
2008115,436
2007112,533
2006112,939,2
2005114,934,9
2004116,139,4
2003114,634,1
2002115,936,3
2001114,437,8
2000114,632,5
1999114,229,7
1998111,733,3
199711233,7
1996108,331,3
199511033,5
1994108,633,5
1993107,230,4
1992105,225,5
1991110,635,4
1990110,737,7
1989110,929,3
1988109,830,6
1987108,331,2
1986108,734,3
1985105,629,3
198410832,4
1983104,730,4
198210833,1
1981109,529,5
1980109,728,8
1979108,732,4
1978108,626,1
1977106,531,5
1976108,229,7
197510525
1974108,831,5
197310834,5
1972104,530,3
1971106,227,1
1970106,528,7
1969105,829,9
1968104,429,4
1967106,428,3
1966106,425,4
196510627,1
196410326,6
1963104,326
1962106,728,7
1961108,731,1
1960108,732,9
1959110,424,4
1958108,533
1957110,727,8
1956108,827,1
1955108,331,2
195410730,3
1953107,628,2
1952108,934,1
1951108,133
1950110,528,5
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéePakistanThaïlande
2015122100,8–136,641,123,5–66,3
2016119,5104,9–13238,915,7–61,2
2017119,999,5–134,341,420,8–64,9
2018119,7103–133,843,521,7–65,5
2019118,997,2–133,840,916,5–61,9
2020122,8105–136,345,617,3–66,6
2021122,9103,2–138,243,720,7–70,7
2022120,7101,9–136,447,826,4–73,3
2023123,3104,8–138,841,822,3–67,2
2024124,4105,4–139,144,726,9–70,9
2025123,8102,8–139,150,227,3–77
2026122,5101,9–141,844,425,2–80,5
2027124,4101,5–14147,126,2–75,6
2028124,8103,6–140,251,123,1–73,3
2029126,499,2–141,656,733,9–84,7
2030122,5103,5–140,150,726,1–78,9
2031122,7105,6–139,950,531,5–81,2
2032126104–143,949,823,6–85,7
2033125,9106,6–144,153,432–73,7
2034130,9113,2–147,851,531,6–83,4
2035127,1107,6–143,652,228,9–89,2
2036125,5108,3–143,453,335,2–77,4
2037130,7112,4–147,957,632–82,5
2038130,9108,6–144,962,238,5–91,5
2039128,6110,2–144,955,127,8–78,8
2040133,2115,1–146,153,728,4–91,3
2041127,2108,3–143,56337,5–86,6
2042134,6112,8–150,754,826,4–94,7
2043131,6112,5–149,357,129,8–85,3
2044128,2108,1–145,957,336,7–95,7
2045133,4116,7–148,754,934,2–90,2
2046133,8109–151,162,736,4–102,1
2047134,6110–150,963,635–98,5
2048136117,1–152,372,237,4–110,4
2049133,3115,2–152,566,240,8–98,3
2050138,4119,4–157,464,536,9–95,3
2051138115,5–158,266,135,5–97,1
2052138,3120,3–155,374,339,3–108,1
2053137,4117,7–155,864,635–106,7
2054137116–152,469,144,2–112,1
2055139,6120–157,271,445,3–107,6
2056135,8117,3–154,170,536,5–117,7
2057141,5119,5–158,87240–104,6
2058137,1114,3–154,773,140,6–107,3
2059141,4122,6–156,677,251,2–121,4
2060142,5124,1–158,680,946–117
2061142,3123,2–157,477,335,3–117,8
2062141,3118,8–161,273,535,5–125,8
2063143,1125,6–160,683,640,3–122,6
2064140,7119,8–163,574,746,9–111,8
2065141,1121,5–159,369,939,5–124,8
2066143,8122,5–163,480,250,7–122,7
2067144,2125,9–162,369,437,9–116
2068143,2126–162,276,445,8–131,7
2069144,7119,8–163,277,747,4–128,7
2070143,7126,5–16373,839,2–129,5
2071145,5121,8–164,480,642,2–131,6
2072147,1125,5–165,181,347,5–135,3
2073149,2122,1–164,788,854,2–133,4
2074145,8126,7–162,28444,3–128,1
2075145,1126,2–160,582,838,3–123,9
2076145,7126,4–165,982,937,1–132,9
2077146,1126,2–164,48849,4–132,4
2078146,5121,4–164,491,252–137
2079144,6122,7–16185,749,5–144,4
2080148,2123,7–166,488,552,7–143,6
2081145,8122,2–16787,150,9–135,1
2082146123,3–168,889,953,5–133,6
2083148,3127–167,487,145,8–149,7
2084150,5128,5–167,68447,7–131
2085149,9126,1–170,893,853,8–141,8
2086146,3124,2–16587,745,8–139,2
2087149,9124,3–167,386,447,4–139,2
2088149,3127,9–169,790,441,7–153,2
2089148,9129,6–166,790,149–151,2
2090150,3131,5–166,787,853,3–154,1
2091151,1128,4–168,78648,2–148,6
2092150,5129,8–170,292,650,2–149,9
2093151,6131,8–167,989,854,6–159
2094151,5130,4–168,695,549,6–143,6
2095152,5130,6–169,2103,458,2–156,3
2096150,8124,2–16989,951,3–155,4
2097149,4130,3–167,594,550,2–142,6
2098151,7125,4–168,289,851,6–149,6
2099151,6124,4–170,688,244,7–147,4
2100147,6125,2–167,595,951,1–153,3

Chaque pays séparément

Bon à savoir

  • Jours de l’année où la température maximale dépasse 35 °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

Pakistan vs Thaïlande

Santé

Population

Économie

Éducation

Politique

Conflit

Militaire

Climat

Technologie et environnement