ブラジルとグアテマラの比較
ブラジルとグアテマラの熱帯夜
2014 年の熱帯夜は、ブラジルが 282 夜、グアテマラが 171.5 夜 です（CMIP6 気候モデルの中央値による計算）。 2014 年の値はブラジルのほうが 110.5 夜 高く、グアテマラの 1.64 倍でした。
年間夜数 · CMIP6
数字からわかること
- 1950 年以降、両国ともデータのあるすべての年でブラジルのほうが高くなっています。
- CMIP6 モデル中央値（SSP2-4.5、中道）では、2100 年にブラジルが 317.3 夜、グアテマラが 230.9 夜 とされています。
年ごとの値
年間夜数 · CMIP6
| 年 | ブラジル | グアテマラ |
|---|---|---|
| 2014 | 282 | 171.5 |
| 2013 | 282.5 | 175.4 |
| 2012 | 283.6 | 171.8 |
| 2011 | 281.8 | 173.8 |
| 2010 | 280.2 | 171.4 |
| 2009 | 279.2 | 169.7 |
| 2008 | 277.8 | 167.8 |
| 2007 | 275.9 | 167.6 |
| 2006 | 275.4 | 167.2 |
| 2005 | 275.8 | 169.2 |
| 2004 | 278.5 | 167.4 |
| 2003 | 276.7 | 165.8 |
| 2002 | 276.2 | 165.7 |
| 2001 | 277.7 | 165.3 |
| 2000 | 273.3 | 163.6 |
| 1999 | 271 | 162 |
| 1998 | 273.6 | 162.1 |
| 1997 | 270.9 | 160.7 |
| 1996 | 264.7 | 157.9 |
| 1995 | 263.8 | 153.5 |
| 1994 | 263.6 | 155 |
| 1993 | 258.3 | 153.5 |
| 1992 | 252.8 | 151.7 |
| 1991 | 269.7 | 158.2 |
| 1990 | 272.5 | 161.9 |
| 1989 | 267.1 | 157.5 |
| 1988 | 264.7 | 154.2 |
| 1987 | 265.9 | 154.7 |
| 1986 | 265.7 | 153.1 |
| 1985 | 260.6 | 150.7 |
| 1984 | 261.1 | 150.3 |
| 1983 | 255.9 | 148.1 |
| 1982 | 264.8 | 151.3 |
| 1981 | 265.3 | 156.7 |
| 1980 | 262 | 152.3 |
| 1979 | 261.2 | 153 |
| 1978 | 259.7 | 149.5 |
| 1977 | 261.8 | 150.6 |
| 1976 | 258.4 | 151.6 |
| 1975 | 252.4 | 147.4 |
| 1974 | 258.7 | 150.2 |
| 1973 | 261 | 149.6 |
| 1972 | 258.1 | 148.2 |
| 1971 | 256.5 | 145.5 |
| 1970 | 254.5 | 145.4 |
| 1969 | 255.1 | 146.8 |
| 1968 | 254.9 | 146.7 |
| 1967 | 250.3 | 142.7 |
| 1966 | 254.5 | 145.9 |
| 1965 | 250.8 | 143.3 |
| 1964 | 246.2 | 143 |
| 1963 | 241.9 | 144.6 |
| 1962 | 257.9 | 149.5 |
| 1961 | 258.2 | 149.8 |
| 1960 | 260.3 | 151.4 |
| 1959 | 255.7 | 147.4 |
| 1958 | 258.1 | 150.5 |
| 1957 | 256.6 | 151.1 |
| 1956 | 251.2 | 148.2 |
| 1955 | 257.2 | 152.5 |
| 1954 | 258 | 150.4 |
| 1953 | 255.2 | 149.3 |
| 1952 | 255.8 | 150.3 |
| 1951 | 256.3 | 151.8 |
| 1950 | 254.4 | 148.6 |
CMIP6 モデル中央値（SSP2-4.5、中道） · 2015–2100
| 年 | ブラジル | グアテマラ |
|---|---|---|
| 2015 | 284257.6–299.5 | 177158.4–194.6 |
| 2016 | 281.5261.4–296.3 | 178.5161.5–195.5 |
| 2017 | 284.1263.2–297.8 | 182.8166.6–194.9 |
| 2018 | 283.4263.1–298.8 | 180.2165–196.4 |
| 2019 | 283.7262.9–302.4 | 181.7159.3–199.5 |
| 2020 | 286.3264.2–303.6 | 184.1161.8–198.6 |
| 2021 | 287.9266.9–302.3 | 184.4168.1–201.1 |
| 2022 | 289.6270.7–303.9 | 184.6165.7–198.4 |
| 2023 | 287.3270.5–303 | 186.3171.1–207 |
| 2024 | 291.5268.2–304.6 | 187.1169.9–207.3 |
| 2025 | 289.6269.1–304.8 | 187.4169.7–205.6 |
| 2026 | 289.7266.2–305.1 | 190.9167.9–211 |
| 2027 | 289.5269.1–303.7 | 188.4171.9–210.9 |
| 2028 | 291.2271.9–306 | 191.3175.8–208.5 |
| 2029 | 295.5276.3–309.6 | 192.7175.6–208.8 |
| 2030 | 292.2269.1–306.9 | 191173.3–207.9 |
| 2031 | 295.3274–308.9 | 193.6175.3–211.4 |
| 2032 | 296.8280.1–310.9 | 196.4178.7–214.8 |
| 2033 | 295.4273.3–308.5 | 193.3174.6–208.5 |
| 2034 | 294.3273.5–311.8 | 193.5176.2–214.4 |
| 2035 | 295.2274.4–310.9 | 193.4177.7–212.8 |
| 2036 | 295.1278.2–307.8 | 194.4180.5–212.8 |
| 2037 | 299.9283.7–311.3 | 199.1180–216.2 |
| 2038 | 299.6283.5–312.1 | 202.6184.8–216.7 |
| 2039 | 296.9279.9–311 | 199181.6–217.6 |
| 2040 | 298.5279.4–311.9 | 200.3182.9–217.9 |
| 2041 | 301.4282.2–314.1 | 200.7182.1–218.2 |
| 2042 | 300.6277.8–314.7 | 201.6180.3–222.1 |
| 2043 | 298.2279.8–312.7 | 201.7182.3–226.4 |
| 2044 | 300.3281.2–315.6 | 200.8184.9–222.3 |
| 2045 | 299.9279.7–313.1 | 203.6188.7–225.1 |
| 2046 | 302.8285.8–316.6 | 204.5183.3–227.5 |
| 2047 | 303.3285–316.4 | 207.5190.3–227.5 |
| 2048 | 304.4287.3–317.3 | 208.2188.9–229.4 |
| 2049 | 305.4288.4–318.5 | 210.1188.7–227.4 |
| 2050 | 303.9283.9–316.2 | 211.4188–230.7 |
| 2051 | 305.7287.5–317.5 | 208.1192.7–229.2 |
| 2052 | 305.9290.6–318.8 | 207.7193–227.9 |
| 2053 | 305.3285.9–317.5 | 209.8186.4–233.2 |
| 2054 | 306.1288.4–319.3 | 209.5194.7–233.2 |
| 2055 | 306.4290.8–319.8 | 212.4196.2–231.9 |
| 2056 | 306.7288.3–321.1 | 210.9193.3–233.1 |
| 2057 | 306.4287.6–321.1 | 213.3193.7–232.4 |
| 2058 | 309291–321.4 | 211.7192.3–238.1 |
| 2059 | 310.4290.7–322.8 | 214.5190.4–237.4 |
| 2060 | 311.6294.4–325.1 | 217.4196.4–237.3 |
| 2061 | 307.5290.3–321.2 | 213.9193.7–237.1 |
| 2062 | 309291.5–322.8 | 216.3194–237.3 |
| 2063 | 310.8290.6–322.8 | 217.2197–240.8 |
| 2064 | 309.6290.2–321.1 | 214.5196.1–236.1 |
| 2065 | 311.1291.6–323.1 | 217.3195.2–238.2 |
| 2066 | 312.2294.2–324.2 | 217.9195.2–240 |
| 2067 | 310.9291.5–323.3 | 216.4194.1–241.1 |
| 2068 | 311.5293–324.5 | 221200.2–243.4 |
| 2069 | 310.6292.2–323.6 | 219.9200.5–241.9 |
| 2070 | 312.7293–325.3 | 219.6199.9–242.6 |
| 2071 | 311.5292.1–323.9 | 222.5203.4–243 |
| 2072 | 313.3297.8–325.5 | 225.6200.4–247.6 |
| 2073 | 313.8298.6–327.2 | 224.4199.9–248.3 |
| 2074 | 311.4292.4–323.5 | 222.5202.2–245.9 |
| 2075 | 310.9291.5–324.5 | 220.2198.7–242.6 |
| 2076 | 314.2294.4–327.7 | 222.9195.4–247.7 |
| 2077 | 315.1295.6–326.8 | 225.2198.3–245.9 |
| 2078 | 314.9296.3–327.1 | 225.4197.8–245.9 |
| 2079 | 313292.8–326.8 | 223.4199.3–248.2 |
| 2080 | 311.9294.7–325.4 | 223.4201–250.7 |
| 2081 | 313.5295.5–325.6 | 224202.5–246.6 |
| 2082 | 315296.8–327.1 | 224.8201.3–245.9 |
| 2083 | 315.7295.3–328.7 | 225202.3–250.5 |
| 2084 | 316.6298.5–327.9 | 227.9204.9–249.9 |
| 2085 | 317.4299.3–329.8 | 227.7199.2–251.3 |
| 2086 | 315.8294–328 | 224.9202.3–249.6 |
| 2087 | 316.5297.9–328.5 | 227.1197.8–249.7 |
| 2088 | 315.6297.3–328.8 | 230.6207.4–255.5 |
| 2089 | 315296.6–327.9 | 229.7207.4–251.4 |
| 2090 | 316298.9–330.3 | 228.2210–253.4 |
| 2091 | 317298.1–330.6 | 231.4206.6–255.4 |
| 2092 | 317.6298.7–330.7 | 230.1207.4–253.4 |
| 2093 | 316.3297.5–328.6 | 226.7206–255.5 |
| 2094 | 316.4300.2–327.5 | 227.3204.4–251.7 |
| 2095 | 319299.8–330.7 | 231.1207.7–255.5 |
| 2096 | 317.7299.5–330.8 | 229.9206.3–255.5 |
| 2097 | 316.9297.8–329 | 226.7208.6–249.5 |
| 2098 | 318.6299.9–331.9 | 231.1202.9–259.1 |
| 2099 | 318.1300–330.2 | 230.2203.1–256.5 |
| 2100 | 317.3298.4–330.3 | 230.9208.9–255.1 |
国ごとに見る
知っておきたいこと
- 気温が 20 °C を下回らない夜の年間日数の国内平均。
- 出典：World Bank Climate Change Knowledge Portal, CMIP6 multi-model median。
- 破線はCMIP6 モデル中央値（SSP2-4.5、中道）です。確定した見通しではなく、ひとつのシナリオです。帯はそのモデルの 10〜90 パーセンタイルを示します。
- 気候モデルの値は CMIP6 モデルの中央値で、2014 年までは過去の排出量、それ以降は中間的な経路である SSP2-4.5 に基づいて計算したものです。観測値ではありません。
各レイヤーの仕組み、データの出どころ、そこからはわからないこと： 国々の推移
ブラジルとグアテマラの比較
健康
- 平均寿命ブラジル：75.9 年（2023 年）グアテマラ：72.6 年（2023 年）
- 子どもの死亡率ブラジル：1.4（出生 100 人あたり）（2024 年）グアテマラ：2.1（出生 100 人あたり）（2024 年）
- 乳児死亡率ブラジル：12.1（出生 1,000 人あたり）（2023 年）グアテマラ：17.6（出生 1,000 人あたり）（2023 年）
- 安全な飲み水ブラジル：87.3%（2022 年）グアテマラ：56.3%（2022 年）
- うつ病ブラジル：3.3%（2017 年）グアテマラ：3.22%（2017 年）
- 自殺率ブラジル：6.1（人口 10 万人あたり）（2017 年）グアテマラ：5.9（人口 10 万人あたり）（2017 年）
人々
- 人口ブラジル：2.11億 人（2023 年）グアテマラ：1810万 人（2023 年）
- 人口増加率ブラジル：0.41%（年率）（2023 年）グアテマラ：1.55%（年率）（2023 年）
- 出生率ブラジル：1.62 人（女性 1 人あたり）（2023 年）グアテマラ：2.31 人（女性 1 人あたり）（2023 年）
- 都市人口ブラジル：88.2%（2025 年）グアテマラ：56.3%（2025 年）
- 年齢中央値ブラジル：33.9 年（2023 年）グアテマラ：22.6 年（2023 年）
- 65 歳以上の人口ブラジル：10.6%（2023 年）グアテマラ：4.7%（2023 年）
- 純移動率ブラジル：-1.1（人口 1,000 人あたり）（2023 年）グアテマラ：-0.5（人口 1,000 人あたり）（2023 年）
経済
教育
政治
紛争
軍用
- 軍事費ブラジル：GDP 比 1.05%（2025 年）グアテマラ：GDP 比 0.52%（2025 年）
- 軍事費（米ドル）ブラジル：$236億（2025 年）グアテマラ：$6.17億（2025 年）
- 1 人当たり軍事費ブラジル：$113（2025 年）グアテマラ：$34（2025 年）
- 政府支出に占める軍事費ブラジル：2.2%（政府支出比）（2025 年）グアテマラ：3.5%（政府支出比）（2025 年）
- 軍の兵員数ブラジル：762,000 人（2020 年）グアテマラ：43,000 人（2020 年）
- 国力ブラジル：2.01%（世界の国力比）（2022 年）グアテマラ：0.09%（世界の国力比）（2022 年）
- 労働力に占める兵員の割合ブラジル：0.76%（労働力比）（2020 年）グアテマラ：0.64%（労働力比）（2020 年）
- 武器輸入ブラジル：4.62億 TIV（2025 年）グアテマラ：600万 TIV（2023 年）