Corée du Sud vs Tanzanie

Corée du Sud vs Tanzanie : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 68,9 nuits (Corée du Sud) et 106,3 nuits (Tanzanie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tanzanie, avec un écart de 37,4 nuits, soit 1,54 fois celle de l’autre pays (Corée du Sud).

nuits par an · CMIP6

Corée du Sud vs Tanzanie : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 68,9 nuits (Corée du Sud) et 106,3 nuits (Tanzanie), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tanzanie, avec un écart de 37,4 nuits, soit 1,54 fois celle de l’autre pays (Corée du Sud).
Corée du SudTanzaniemédiane 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) : 96,3 nuits (Corée du Sud) et 208 nuits (Tanzanie).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeCorée du SudTanzanie
201468,9106,3
201369,7105,5
201267,7108,4
201165,3109
201068,3103,9
200965,8101,1
200863,7100,3
200764,299,5
200664,8100,4
200565,198,7
200466,8100,4
200363,299,6
200263,398,4
200163,4101,5
200061,794,9
199964,294,2
199860,796,8
199760,493,5
199661,289,6
199555,288,5
199454,885,4
199349,281,2
199250,780,1
199156,989,6
199058,891,1
198958,789,1
198855,687,6
198752,688,5
198651,489,4
198553,183
198450,483,1
198346,882,1
19825484,8
198153,988
198051,685
197952,685,5
197856,482,9
197751,884,1
197652,881
197554,680,8
197452,782,2
197350,483,6
197251,881,4
197149,780,7
197050,481,8
196955,279,5
196851,779,1
196757,377,5
196652,978,1
196552,878
196452,273,8
196357,973,1
196253,381,1
196158,282,6
196055,283,9
195954,881,4
19585682,1
195755,880,9
195659,180
195555,781,6
19545481,4
195355,480,6
19525781,4
195154,782,1
195059,880,7
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeCorée du SudTanzanie
201568,656,8–82114,895,2–137,4
201670,353,5–81,8108,391,6–125,6
201770,559,5–82,9114,893,6–137,8
201869,156,9–81,2116,497,4–137,1
201974,663,1–84,4113,495,2–133,2
20207157,6–83119,396,2–143,5
202170,252,7–84,1119,5100,9–147,1
202272,563–81,2124,4105,3–147,4
202374,563,2–84,2122,1102,1–147,8
202473,558,6–87,1126,2100–150,1
202575,762,3–87,1124,6100,9–154
20267564–88,4126,999,1–155,6
202774,163,4–88,9128102,9–147,7
202877,361,5–87,9129,9106,4–152,1
202975,463,1–86,7134,1111–156,5
203075,364,5–87,6129,4106,4–151,1
203176,763,6–87,3136,4115,9–158,4
203276,761–89,2135,1114–166,8
203378,860–92,7135,2110,9–161,9
203477,264,7–87,2134,7112,5–166,3
20358168,9–92,1140,2114,6–165
203681,964,1–95137,8113,3–165,5
203778,465,8–89,3142,9121,5–168,9
203878,866,9–89,4147,9124,3–169,3
203977,564,7–89,2144,3117,6–171,3
204080,567,4–92,7140,5117–178
204180,966,4–97,7149,1121,7–175,6
204282,469,1–95146,3120,5–185,3
204383,268,5–97,9144,6117–173
204483,169,3–91,6147,7121,2–175,8
20458170,4–92,2150,1125,2–183,4
20468668,3–95,2161,5128,6–192,2
204783,469,7–96,7160,2129,7–194,4
204882,769,2–95,2158,8132,7–193,1
204981,669–96,8157,6131,1–196
205081,569,8–93,8159,7127,8–192
205184,572,7–98,8163,2135,5–197,8
205283,167,8–98,5161,9136,2–199,1
205386,969,8–98,1160,6127,5–197,7
205484,773,3–97,5163,2131,5–200,2
205586,570,8–101,3167,4137–208,3
205685,874,5–99,8166,4130,8–209,7
205787,976,1–100,7168134,6–208,3
205886,275,2–99,4168,7134,9–210,3
205986,766,9–100,4174,7144,9–219,5
206086,371,9–101,9181,7138,1–219,8
20618974,8–99,5171,8135,5–218,1
206287,772,3–102,2177,5139,9–224
206386,774,6–101,2181,4140,1–213,8
206486,673,6–100,3185,3140,1–215,2
206591,575,3–102,2183,5141,1–221,8
206689,272,6–100,5181,9146,3–219,3
206790,372,7–102,6178,8138,8–229,2
206890,473,8–106,4186144,2–228,4
20699174,5–102,5183,7141,7–225,3
207089,774,6–107180,7140,4–228,2
207192,674,9–107,9184,9146,9–235,2
207290,976,6–103,9191,3155–226,1
207391,376,2–104191,6152,4–235,6
207491,974,6–107183,3149,7–231,7
207594,576,4–103,7183,8144,8–233
207693,477,5–105,6191,1150,9–233,2
207795,776,3–107,2191,3152,6–238,2
207893,576,9–110,5189156,6–233,8
207991,179,2–105,7190,5147–237,3
208092,481,7–107,1197,3150,7–241,2
208193,878–108,8195,6153,4–237,4
208296,279,9–110,1194,5157,3–237,3
208394,481,1–108193,2151–249,8
208491,574,4–107,3201,1152,2–246,7
20859481,4–107,4204,2162,3–252,3
208693,678,5–111,5195156–248,7
208794,480,9–113,5196,7160,8–244,5
208893,779,8–108,5208,4154,7–246,9
208994,478,9–107201,3158,6–248,2
209097,979,5–109197,9160,7–253,6
209195,280,6–107,7210161,6–256
20929580–106,3205,8158,3–253,6
209395,379,5–109,9207,2161,2–251,9
209492,279,8–111207,9161,3–250,6
209594,884–112,2214,2166,4–258,5
2096100,481–113,2205,3159,8–257,4
209797,278,6–108,8206,6158,4–256,8
209897,479,9–110,4209,1161–258,3
209995,879,9–109,3208,5160,1–256
210096,381,6–113,8208158,6–258,6

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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