Rwanda vs Tanzanie

Rwanda vs Tanzanie : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 2,4 nuits (Rwanda) et 106,3 nuits (Tanzanie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tanzanie, avec un écart de 103,9 nuits, soit 45 fois celle de l’autre pays (Rwanda).

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nuits par an · CMIP6

Rwanda vs Tanzanie : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 2,4 nuits (Rwanda) et 106,3 nuits (Tanzanie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tanzanie, avec un écart de 103,9 nuits, soit 45 fois celle de l’autre pays (Rwanda).
RwandaTanzaniemédiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane)10e–90e centile des modèles

Ce que disent les chiffres

  • Tanzanie : en tête depuis 1950, chaque année où les deux pays ont des chiffres.
  • Pour 2100, médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) : 34,2 nuits (Rwanda) et 208 nuits (Tanzanie).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeRwandaTanzanie
20142,4106,3
20132,8105,5
20122,9108,4
20112,7109
20102,3103,9
20092,5101,1
20082100,3
20071,999,5
20062,2100,4
2005298,7
20041,8100,4
20031,899,6
20022,498,4
20012,4101,5
20001,794,9
19991,694,2
19981,596,8
1997193,5
19961,189,6
19951,188,5
19941,285,4
19930,981,2
19920,680,1
19911,289,6
19901,791,1
19891,589,1
19881,287,6
19871,388,5
19861,289,4
19850,883
1984183,1
19830,982,1
19820,884,8
19811,188
19801,185
19790,985,5
19780,782,9
19771,184,1
19760,881
1975180,8
19740,982,2
19731,383,6
19720,781,4
19710,780,7
19700,681,8
19690,879,5
19680,879,1
19670,577,5
19660,678,1
19650,678
19640,473,8
19630,673,1
19620,981,1
19610,882,6
19601,183,9
19590,781,4
19580,982,1
19570,880,9
19560,780
19550,881,6
19540,981,4
19530,880,6
19520,881,4
1951182,1
19500,980,7
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeRwandaTanzanie
20153,41,5–7,6114,895,2–137,4
20162,91,2–5,6108,391,6–125,6
20173,41,8–5,5114,893,6–137,8
20183,81,8–7,1116,497,4–137,1
20193,61,3–6,9113,495,2–133,2
20204,32,1–7,9119,396,2–143,5
20214,22,6–7,5119,5100,9–147,1
202242,9–7,8124,4105,3–147,4
20234,41,9–8,4122,1102,1–147,8
202452–9,6126,2100–150,1
20254,42,1–9,5124,6100,9–154
20264,81,7–8,9126,999,1–155,6
20274,92,1–8,7128102,9–147,7
20285,21,7–8,7129,9106,4–152,1
20295,43–9,2134,1111–156,5
20305,33,1–10,2129,4106,4–151,1
20316,63,4–10,4136,4115,9–158,4
20326,34–12,2135,1114–166,8
20336,52,8–12135,2110,9–161,9
20346,13,3–12,4134,7112,5–166,3
20356,83,2–12,7140,2114,6–165
20366,83,7–12,7137,8113,3–165,5
20377,94,3–14,6142,9121,5–168,9
20388,44,1–15,3147,9124,3–169,3
20397,23,6–15,9144,3117,6–171,3
20407,74,3–14,8140,5117–178
20418,44,7–15149,1121,7–175,6
20428,44,4–20,2146,3120,5–185,3
20437,83,8–16,5144,6117–173
20447,24,1–14,5147,7121,2–175,8
20459,24,6–21150,1125,2–183,4
2046124,6–24,1161,5128,6–192,2
204711,25,4–26160,2129,7–194,4
204811,74,6–25,4158,8132,7–193,1
204912,25,7–26,7157,6131,1–196
205011,75,4–22,9159,7127,8–192
205112,36,4–24163,2135,5–197,8
205214,56–26,1161,9136,2–199,1
205312,55–23,9160,6127,5–197,7
205412,85,6–34,3163,2131,5–200,2
205512,66,2–32,8167,4137–208,3
2056145,6–31,6166,4130,8–209,7
205714,96–32,3168134,6–208,3
205815,15,3–38,7168,7134,9–210,3
205914,96,7–38,1174,7144,9–219,5
206018,46,1–38,2181,7138,1–219,8
206116,65,9–40,7171,8135,5–218,1
206217,25,6–49,3177,5139,9–224
206316,46,3–39,1181,4140,1–213,8
206421,76,3–40,1185,3140,1–215,2
206517,17,2–40,5183,5141,1–221,8
206618,37,2–42,5181,9146,3–219,3
206716,86,3–50,2178,8138,8–229,2
206819,76,6–53,2186144,2–228,4
206917,66–55183,7141,7–225,3
207018,17,6–53,8180,7140,4–228,2
207119,36,3–60184,9146,9–235,2
207222,18,7–49,3191,3155–226,1
207324,39,2–61,7191,6152,4–235,6
207423,28,3–57,2183,3149,7–231,7
207521,86,3–53,9183,8144,8–233
207626,77–59,7191,1150,9–233,2
207724,19,1–64,8191,3152,6–238,2
207821,48,3–62,1189156,6–233,8
207926,47,8–64,8190,5147–237,3
208028,78,2–62,2197,3150,7–241,2
208125,79–66,4195,6153,4–237,4
208227,59,2–63,2194,5157,3–237,3
208331,68,7–87193,2151–249,8
208431,39,4–78,4201,1152,2–246,7
208535,29,2–79,6204,2162,3–252,3
2086299,7–76,5195156–248,7
208730,69,5–80196,7160,8–244,5
208832,59,4–76,8208,4154,7–246,9
208927,49,3–82,1201,3158,6–248,2
209025,911,4–96,6197,9160,7–253,6
209143,28,7–89,1210161,6–256
209233,910,5–89,6205,8158,3–253,6
209335,510,9–91207,2161,2–251,9
209434,79,4–91,6207,9161,3–250,6
209540,412,9–106,1214,2166,4–258,5
209635,99,8–99,9205,3159,8–257,4
209732,69,9–89,6206,6158,4–256,8
209835,69,8–105,9209,1161–258,3
209932,810,9–105,8208,5160,1–256
210034,211,1–102,5208158,6–258,6

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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