Tanzanie vs Zimbabwe

Tanzanie vs Zimbabwe : Nuits tropicales

Nuits tropicales en 2014 : 106,3 nuits (Tanzanie) et 76,4 nuits (Zimbabwe), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tanzanie, avec un écart de 29,9 nuits, soit 1,39 fois celle de l’autre pays (Zimbabwe).

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nuits par an · CMIP6

Tanzanie vs Zimbabwe : Nuits tropicalesNuits tropicales en 2014 : 106,3 nuits (Tanzanie) et 76,4 nuits (Zimbabwe), selon la simulation médiane des modèles climatiques CMIP6. En 2014, valeur la plus élevée : Tanzanie, avec un écart de 29,9 nuits, soit 1,39 fois celle de l’autre pays (Zimbabwe).
TanzanieZimbabwemédiane 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) : 208 nuits (Tanzanie) et 148,3 nuits (Zimbabwe).

Année par année

nuits par an · CMIP6

AnnéeTanzanieZimbabwe
2014106,376,4
2013105,578,4
2012108,475,9
201110973,3
2010103,971,5
2009101,169,6
2008100,369,8
200799,569,3
2006100,470,3
200598,769,5
2004100,471,8
200399,672,9
200298,471,3
2001101,571,3
200094,967,4
199994,262,3
199896,866,3
199793,562
199689,657,7
199588,558,9
199485,456,8
199381,250,1
199280,152,1
199189,658,7
199091,161,5
198989,160,4
198887,661,6
198788,557,3
198689,458,6
19858354,1
198483,154,6
198382,153,3
198284,853,7
19818857
19808557,3
197985,556,2
197882,953,1
197784,155,2
19768151,2
197580,853,6
197482,254,2
197383,653,9
197281,453,2
197180,751,1
197081,853,1
196979,553,3
196879,148,7
196777,548,7
196678,148,8
19657848,6
196473,844,6
196373,147,4
196281,155,8
196182,651,6
196083,955,6
195981,453,6
195882,155,3
195780,953,2
19568048,6
195581,654,4
195481,453
195380,651,8
195281,452,7
195182,152,3
195080,751,8
médiane des modèles CMIP6 (SSP2-4.5, voie médiane) · 2015–2100
AnnéeTanzanieZimbabwe
2015114,895,2–137,479,463,5–98,5
2016108,391,6–125,678,657,9–101,7
2017114,893,6–137,881,263,3–98,5
2018116,497,4–137,182,160,5–104,1
2019113,495,2–133,282,863,9–102,3
2020119,396,2–143,584,362,9–106,9
2021119,5100,9–147,182,564,7–102,7
2022124,4105,3–147,489,870,1–108,8
2023122,1102,1–147,890,672,5–110,7
2024126,2100–150,193,769,8–113,4
2025124,6100,9–1548865,1–114,6
2026126,999,1–155,689,767,8–113,9
2027128102,9–147,795,668,4–119,6
2028129,9106,4–152,193,371,4–115,7
2029134,1111–156,5100,277,2–120
2030129,4106,4–151,19671,6–115,3
2031136,4115,9–158,49874,9–119,8
2032135,1114–166,898,574,7–118,5
2033135,2110,9–161,998,974–120,6
2034134,7112,5–166,3100,277,3–128,1
2035140,2114,6–165103,975,7–130,6
2036137,8113,3–165,5100,878–123
2037142,9121,5–168,910882,1–131,1
2038147,9124,3–169,3110,986,5–135
2039144,3117,6–171,3102,480,4–122,3
2040140,5117–178101,379,5–133,5
2041149,1121,7–175,6108,483,7–134,2
2042146,3120,5–185,3108,883,1–139,9
2043144,6117–173107,985,7–137,3
2044147,7121,2–175,8111,287–134,8
2045150,1125,2–183,4106,186,2–130,7
2046161,5128,6–192,2112,386,4–139,1
2047160,2129,7–194,4119,692,1–145,9
2048158,8132,7–193,1116,888,4–143,9
2049157,6131,1–196119,290,4–146,2
2050159,7127,8–192122,794,1–148,6
2051163,2135,5–197,8122,4100,9–147,7
2052161,9136,2–199,1124,2101,3–152,8
2053160,6127,5–197,7121,689–146,9
2054163,2131,5–200,2123,993,9–150,8
2055167,4137–208,3126,597,9–153,7
2056166,4130,8–209,7126,198–154,7
2057168134,6–208,3122,797,6–150,7
2058168,7134,9–210,3125,3103–154,1
2059174,7144,9–219,5132,2107,4–157,4
2060181,7138,1–219,8132,599,9–159
2061171,8135,5–218,1126,694,2–161,1
2062177,5139,9–224126,399,6–157,3
2063181,4140,1–213,8127,7101–159,7
2064185,3140,1–215,2130,498–151,3
2065183,5141,1–221,8132,4107,6–165,6
2066181,9146,3–219,3134,5106,8–159,8
2067178,8138,8–229,2125,598,9–160,5
2068186144,2–228,4134102,3–166,1
2069183,7141,7–225,3136,9106,4–164,2
2070180,7140,4–228,2133,199,8–166,3
2071184,9146,9–235,2135,2108,4–173,7
2072191,3155–226,1140,4110,6–166,8
2073191,6152,4–235,6140,9109,7–173,6
2074183,3149,7–231,7135,5112–170,6
2075183,8144,8–233136108,5–166,6
2076191,1150,9–233,2133,7105,9–163,7
2077191,3152,6–238,2140,2114,3–170,6
2078189156,6–233,8137,5111,3–172,3
2079190,5147–237,3136,9110,2–172,6
2080197,3150,7–241,2145115,8–173,2
2081195,6153,4–237,4147,2106,5–174,1
2082194,5157,3–237,3141,4111,4–169,9
2083193,2151–249,8143,6106,5–179,2
2084201,1152,2–246,7149,4117,3–176,9
2085204,2162,3–252,3154,3114,9–182,7
2086195156–248,7141,7115,3–176,1
2087196,7160,8–244,5142,7116,8–177,3
2088208,4154,7–246,9150,2118,3–178,9
2089201,3158,6–248,2148,9121,3–176,4
2090197,9160,7–253,6145,7113,7–179,4
2091210161,6–256149,7116,5–181,8
2092205,8158,3–253,6149,4119,7–181,7
2093207,2161,2–251,9152,5117,1–184,1
2094207,9161,3–250,6150,9117,3–182,2
2095214,2166,4–258,5155118,3–181,5
2096205,3159,8–257,4152,4113,1–189,2
2097206,6158,4–256,8144,1113,8–183,3
2098209,1161–258,3152,4119,2–187
2099208,5160,1–256152,9117,3–185
2100208158,6–258,6148,3120,1–184,6

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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