ブラジルとインドの比較
ブラジルとインドの熱帯夜
2014 年の熱帯夜は、ブラジルが 282 夜、インドが 215.5 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 66.5 夜 高く、インドの 1.31 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、インドが 250.4 夜 とされています。
年ごとの値
年間夜数 · CMIP6
| 年 | ブラジル | インド |
|---|---|---|
| 2014 | 282 | 215.5 |
| 2013 | 282.5 | 216 |
| 2012 | 283.6 | 217.4 |
| 2011 | 281.8 | 215.5 |
| 2010 | 280.2 | 215.2 |
| 2009 | 279.2 | 213.7 |
| 2008 | 277.8 | 213.7 |
| 2007 | 275.9 | 213.3 |
| 2006 | 275.4 | 212.5 |
| 2005 | 275.8 | 212.9 |
| 2004 | 278.5 | 214.9 |
| 2003 | 276.7 | 212.1 |
| 2002 | 276.2 | 213 |
| 2001 | 277.7 | 212.2 |
| 2000 | 273.3 | 210.8 |
| 1999 | 271 | 211.9 |
| 1998 | 273.6 | 210.3 |
| 1997 | 270.9 | 209.5 |
| 1996 | 264.7 | 207 |
| 1995 | 263.8 | 208.8 |
| 1994 | 263.6 | 207.1 |
| 1993 | 258.3 | 206 |
| 1992 | 252.8 | 203.5 |
| 1991 | 269.7 | 208 |
| 1990 | 272.5 | 209.9 |
| 1989 | 267.1 | 208 |
| 1988 | 264.7 | 207.3 |
| 1987 | 265.9 | 207.2 |
| 1986 | 265.7 | 207.2 |
| 1985 | 260.6 | 205.9 |
| 1984 | 261.1 | 206.7 |
| 1983 | 255.9 | 203.3 |
| 1982 | 264.8 | 205.7 |
| 1981 | 265.3 | 208.4 |
| 1980 | 262 | 205.3 |
| 1979 | 261.2 | 205.5 |
| 1978 | 259.7 | 204.1 |
| 1977 | 261.8 | 205.9 |
| 1976 | 258.4 | 204.6 |
| 1975 | 252.4 | 202.6 |
| 1974 | 258.7 | 205.3 |
| 1973 | 261 | 205.6 |
| 1972 | 258.1 | 203.8 |
| 1971 | 256.5 | 203.6 |
| 1970 | 254.5 | 202.6 |
| 1969 | 255.1 | 203.6 |
| 1968 | 254.9 | 201.7 |
| 1967 | 250.3 | 201.6 |
| 1966 | 254.5 | 203.9 |
| 1965 | 250.8 | 202.4 |
| 1964 | 246.2 | 201.2 |
| 1963 | 241.9 | 201.8 |
| 1962 | 257.9 | 203.8 |
| 1961 | 258.2 | 206.3 |
| 1960 | 260.3 | 206 |
| 1959 | 255.7 | 206.1 |
| 1958 | 258.1 | 204 |
| 1957 | 256.6 | 206.5 |
| 1956 | 251.2 | 204 |
| 1955 | 257.2 | 203.2 |
| 1954 | 258 | 206 |
| 1953 | 255.2 | 204 |
| 1952 | 255.8 | 204.4 |
| 1951 | 256.3 | 204.3 |
| 1950 | 254.4 | 206.3 |
CMIP6 モデル中央値（SSP2-4.5、中道） · 2015–2100
| 年 | ブラジル | インド |
|---|---|---|
| 2015 | 284257.6–299.5 | 216.9202.1–228.4 |
| 2016 | 281.5261.4–296.3 | 215202.5–227.6 |
| 2017 | 284.1263.2–297.8 | 216.2202.1–228.5 |
| 2018 | 283.4263.1–298.8 | 218.3204.5–231.4 |
| 2019 | 283.7262.9–302.4 | 217.4202.3–230.4 |
| 2020 | 286.3264.2–303.6 | 217.6203.1–232 |
| 2021 | 287.9266.9–302.3 | 219.7204.5–233.2 |
| 2022 | 289.6270.7–303.9 | 220.5205.8–233 |
| 2023 | 287.3270.5–303 | 220.4206.4–233.7 |
| 2024 | 291.5268.2–304.6 | 222.6208.1–236.3 |
| 2025 | 289.6269.1–304.8 | 219.7202.7–236.2 |
| 2026 | 289.7266.2–305.1 | 220.2204.2–236.8 |
| 2027 | 289.5269.1–303.7 | 223.6207.1–239 |
| 2028 | 291.2271.9–306 | 222.1205.1–235.7 |
| 2029 | 295.5276.3–309.6 | 225.4210–240.3 |
| 2030 | 292.2269.1–306.9 | 222.7207.3–235.6 |
| 2031 | 295.3274–308.9 | 223.8207.1–237.8 |
| 2032 | 296.8280.1–310.9 | 225.9210–240.5 |
| 2033 | 295.4273.3–308.5 | 223.8209.3–235.4 |
| 2034 | 294.3273.5–311.8 | 225.8210–242.7 |
| 2035 | 295.2274.4–310.9 | 224.9210.6–240.9 |
| 2036 | 295.1278.2–307.8 | 224.2210.4–240.3 |
| 2037 | 299.9283.7–311.3 | 228.3213.6–242.6 |
| 2038 | 299.6283.5–312.1 | 228.1212.6–241.4 |
| 2039 | 296.9279.9–311 | 227.4211.9–242.8 |
| 2040 | 298.5279.4–311.9 | 227212.2–242 |
| 2041 | 301.4282.2–314.1 | 227.1210.7–240.5 |
| 2042 | 300.6277.8–314.7 | 229.1214.8–244.2 |
| 2043 | 298.2279.8–312.7 | 228.9214.5–244 |
| 2044 | 300.3281.2–315.6 | 229.7214.7–244.2 |
| 2045 | 299.9279.7–313.1 | 231.2216.6–246.1 |
| 2046 | 302.8285.8–316.6 | 232.6216.2–248.6 |
| 2047 | 303.3285–316.4 | 232.4215.5–250 |
| 2048 | 304.4287.3–317.3 | 235.6218.5–254.3 |
| 2049 | 305.4288.4–318.5 | 235.3218.3–249.9 |
| 2050 | 303.9283.9–316.2 | 233.5216.6–253.4 |
| 2051 | 305.7287.5–317.5 | 234.9218.6–249.9 |
| 2052 | 305.9290.6–318.8 | 234219.4–249.3 |
| 2053 | 305.3285.9–317.5 | 234.9219.5–252.5 |
| 2054 | 306.1288.4–319.3 | 237.2219.4–253.1 |
| 2055 | 306.4290.8–319.8 | 237.2220.7–256.6 |
| 2056 | 306.7288.3–321.1 | 238.8221.2–254.9 |
| 2057 | 306.4287.6–321.1 | 235.7218.5–253.8 |
| 2058 | 309291–321.4 | 238.8222.8–254.1 |
| 2059 | 310.4290.7–322.8 | 241.1224.9–256.2 |
| 2060 | 311.6294.4–325.1 | 240.9225.6–255.6 |
| 2061 | 307.5290.3–321.2 | 237.9220.6–253.7 |
| 2062 | 309291.5–322.8 | 239.9221.2–259.7 |
| 2063 | 310.8290.6–322.8 | 239.9222.3–256.1 |
| 2064 | 309.6290.2–321.1 | 240223.8–256.3 |
| 2065 | 311.1291.6–323.1 | 240.9222.9–257.3 |
| 2066 | 312.2294.2–324.2 | 241.5224.1–258.6 |
| 2067 | 310.9291.5–323.3 | 241.6224.8–257.9 |
| 2068 | 311.5293–324.5 | 242.3224.6–262.1 |
| 2069 | 310.6292.2–323.6 | 242.8225.4–259.1 |
| 2070 | 312.7293–325.3 | 240.1225.3–257.1 |
| 2071 | 311.5292.1–323.9 | 241.8223.7–260.2 |
| 2072 | 313.3297.8–325.5 | 242.6225.4–259.2 |
| 2073 | 313.8298.6–327.2 | 243.8228–259.3 |
| 2074 | 311.4292.4–323.5 | 241.6226.9–258.4 |
| 2075 | 310.9291.5–324.5 | 243.5226.4–258.2 |
| 2076 | 314.2294.4–327.7 | 243.2224.6–259.9 |
| 2077 | 315.1295.6–326.8 | 243.7226.6–264.6 |
| 2078 | 314.9296.3–327.1 | 246.7230.1–261.5 |
| 2079 | 313292.8–326.8 | 244.9226.4–261.3 |
| 2080 | 311.9294.7–325.4 | 246.7227–263.7 |
| 2081 | 313.5295.5–325.6 | 247.5230.4–264.8 |
| 2082 | 315296.8–327.1 | 244.6227.9–262.3 |
| 2083 | 315.7295.3–328.7 | 247.5227.8–265.1 |
| 2084 | 316.6298.5–327.9 | 247.3228.3–266.8 |
| 2085 | 317.4299.3–329.8 | 246.5227.5–267.1 |
| 2086 | 315.8294–328 | 245.6227.7–266.5 |
| 2087 | 316.5297.9–328.5 | 245.5226.7–266.2 |
| 2088 | 315.6297.3–328.8 | 247229.4–266.9 |
| 2089 | 315296.6–327.9 | 248.1230–266.3 |
| 2090 | 316298.9–330.3 | 249228.9–266.4 |
| 2091 | 317298.1–330.6 | 248.9230–266.5 |
| 2092 | 317.6298.7–330.7 | 249.8232.3–267.8 |
| 2093 | 316.3297.5–328.6 | 248.1229–266.5 |
| 2094 | 316.4300.2–327.5 | 249.1230.6–268.4 |
| 2095 | 319299.8–330.7 | 251233.2–270 |
| 2096 | 317.7299.5–330.8 | 247.8231.4–269.3 |
| 2097 | 316.9297.8–329 | 251.1231.4–268 |
| 2098 | 318.6299.9–331.9 | 252.3230.8–268.3 |
| 2099 | 318.1300–330.2 | 248.7230.1–268.3 |
| 2100 | 317.3298.4–330.3 | 250.4232.9–266.7 |
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
ブラジルとインドの比較
健康
人々
- 人口ブラジル：2.11億 人（2023 年）インド：14.4億 人（2023 年）
- 人口増加率ブラジル：0.41%（年率）（2023 年）インド：0.89%（年率）（2023 年）
- 出生率ブラジル：1.62 人（女性 1 人あたり）（2023 年）インド：1.98 人（女性 1 人あたり）（2023 年）
- 都市人口ブラジル：88.2%（2025 年）インド：35.7%（2025 年）
- 年齢中央値ブラジル：33.9 年（2023 年）インド：28.1 年（2023 年）
- 65 歳以上の人口ブラジル：10.6%（2023 年）インド：6.9%（2023 年）
- 純移動率ブラジル：-1.1（人口 1,000 人あたり）（2023 年）インド：-0.7（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）インド：GDP 比 2.3%（2025 年）
- 軍事費（米ドル）ブラジル：$236億（2025 年）インド：$933億（2025 年）
- 1 人当たり軍事費ブラジル：$113（2025 年）インド：$63（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）インド：8.2%（政府支出比）（2025 年）
- 軍の兵員数ブラジル：762,000 人（2020 年）インド：307万 人（2020 年）
- 国力ブラジル：2.01%（世界の国力比）（2022 年）インド：9.94%（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）インド：0.58%（労働力比）（2020 年）
- 武器輸入ブラジル：4.62億 TIV（2025 年）インド：28.6億 TIV（2025 年）
- 武器輸出ブラジル：1.53億 TIV（2025 年）インド：8100万 TIV（2025 年）