ブラジルとパキスタンの比較
ブラジルとパキスタンの熱帯夜
2014 年の熱帯夜は、ブラジルが 282 夜、パキスタンが 149.9 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 132.1 夜 高く、パキスタンの 1.88 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、パキスタンが 177.6 夜 とされています。
年ごとの値
年間夜数 · CMIP6
| 年 | ブラジル | パキスタン |
|---|---|---|
| 2014 | 282 | 149.9 |
| 2013 | 282.5 | 149.1 |
| 2012 | 283.6 | 149.9 |
| 2011 | 281.8 | 149 |
| 2010 | 280.2 | 148.4 |
| 2009 | 279.2 | 147.1 |
| 2008 | 277.8 | 147.4 |
| 2007 | 275.9 | 147.3 |
| 2006 | 275.4 | 146.7 |
| 2005 | 275.8 | 146.5 |
| 2004 | 278.5 | 147.5 |
| 2003 | 276.7 | 146 |
| 2002 | 276.2 | 148.3 |
| 2001 | 277.7 | 145.4 |
| 2000 | 273.3 | 144.7 |
| 1999 | 271 | 146.9 |
| 1998 | 273.6 | 144.8 |
| 1997 | 270.9 | 143.2 |
| 1996 | 264.7 | 141.2 |
| 1995 | 263.8 | 141.8 |
| 1994 | 263.6 | 142.1 |
| 1993 | 258.3 | 140.4 |
| 1992 | 252.8 | 139.9 |
| 1991 | 269.7 | 142.5 |
| 1990 | 272.5 | 142.6 |
| 1989 | 267.1 | 142.5 |
| 1988 | 264.7 | 140.3 |
| 1987 | 265.9 | 140 |
| 1986 | 265.7 | 140 |
| 1985 | 260.6 | 140 |
| 1984 | 261.1 | 138.9 |
| 1983 | 255.9 | 136.3 |
| 1982 | 264.8 | 138.5 |
| 1981 | 265.3 | 141.5 |
| 1980 | 262 | 139.5 |
| 1979 | 261.2 | 139.1 |
| 1978 | 259.7 | 139 |
| 1977 | 261.8 | 138.6 |
| 1976 | 258.4 | 139.2 |
| 1975 | 252.4 | 136.5 |
| 1974 | 258.7 | 138.7 |
| 1973 | 261 | 137.8 |
| 1972 | 258.1 | 137.4 |
| 1971 | 256.5 | 136 |
| 1970 | 254.5 | 137.7 |
| 1969 | 255.1 | 135.9 |
| 1968 | 254.9 | 136.6 |
| 1967 | 250.3 | 135.2 |
| 1966 | 254.5 | 136.9 |
| 1965 | 250.8 | 138.3 |
| 1964 | 246.2 | 135.1 |
| 1963 | 241.9 | 135.7 |
| 1962 | 257.9 | 137 |
| 1961 | 258.2 | 138.6 |
| 1960 | 260.3 | 139 |
| 1959 | 255.7 | 138.6 |
| 1958 | 258.1 | 137.7 |
| 1957 | 256.6 | 140 |
| 1956 | 251.2 | 137.8 |
| 1955 | 257.2 | 137.5 |
| 1954 | 258 | 137.8 |
| 1953 | 255.2 | 136.9 |
| 1952 | 255.8 | 138.1 |
| 1951 | 256.3 | 136.7 |
| 1950 | 254.4 | 139.1 |
CMIP6 モデル中央値（SSP2-4.5、中道） · 2015–2100
| 年 | ブラジル | パキスタン |
|---|---|---|
| 2015 | 284257.6–299.5 | 152.4138.7–163.3 |
| 2016 | 281.5261.4–296.3 | 150.6139.4–161.7 |
| 2017 | 284.1263.2–297.8 | 151.3138.8–162 |
| 2018 | 283.4263.1–298.8 | 152.6139.8–161.8 |
| 2019 | 283.7262.9–302.4 | 151.8138.1–163.3 |
| 2020 | 286.3264.2–303.6 | 153.1140.3–164.5 |
| 2021 | 287.9266.9–302.3 | 154.1140.6–165.7 |
| 2022 | 289.6270.7–303.9 | 153.1140.2–165.7 |
| 2023 | 287.3270.5–303 | 155.5141.6–165.9 |
| 2024 | 291.5268.2–304.6 | 156.8143.3–168.7 |
| 2025 | 289.6269.1–304.8 | 155.7141.5–168.6 |
| 2026 | 289.7266.2–305.1 | 155.3142.2–167.9 |
| 2027 | 289.5269.1–303.7 | 156.8140.9–168.9 |
| 2028 | 291.2271.9–306 | 156.5143.9–167.6 |
| 2029 | 295.5276.3–309.6 | 155.9141.5–167.7 |
| 2030 | 292.2269.1–306.9 | 156.3143.3–167.6 |
| 2031 | 295.3274–308.9 | 157.3144.4–168.1 |
| 2032 | 296.8280.1–310.9 | 157.4142.5–169.6 |
| 2033 | 295.4273.3–308.5 | 157.7143.6–169.4 |
| 2034 | 294.3273.5–311.8 | 159.5145.6–173.4 |
| 2035 | 295.2274.4–310.9 | 159.3146.7–170.3 |
| 2036 | 295.1278.2–307.8 | 159.1147.5–171.4 |
| 2037 | 299.9283.7–311.3 | 162.2147.5–175.3 |
| 2038 | 299.6283.5–312.1 | 161.4148.6–171.7 |
| 2039 | 296.9279.9–311 | 160148.2–170.4 |
| 2040 | 298.5279.4–311.9 | 160.9147.9–171.3 |
| 2041 | 301.4282.2–314.1 | 160.8146.7–171.7 |
| 2042 | 300.6277.8–314.7 | 162.3149.9–175.6 |
| 2043 | 298.2279.8–312.7 | 161.1150.3–173.8 |
| 2044 | 300.3281.2–315.6 | 163150.9–173.9 |
| 2045 | 299.9279.7–313.1 | 163149.5–174.8 |
| 2046 | 302.8285.8–316.6 | 163.5149.8–177.2 |
| 2047 | 303.3285–316.4 | 165.2151.8–178.5 |
| 2048 | 304.4287.3–317.3 | 166.4154.1–179.4 |
| 2049 | 305.4288.4–318.5 | 165150.8–178.2 |
| 2050 | 303.9283.9–316.2 | 166.9153.5–179.3 |
| 2051 | 305.7287.5–317.5 | 165.6150.8–180 |
| 2052 | 305.9290.6–318.8 | 166.7155.4–179.5 |
| 2053 | 305.3285.9–317.5 | 166.3154.2–178.8 |
| 2054 | 306.1288.4–319.3 | 167.5153.9–181 |
| 2055 | 306.4290.8–319.8 | 167.8155.8–182.5 |
| 2056 | 306.7288.3–321.1 | 166.3153.6–179.7 |
| 2057 | 306.4287.6–321.1 | 168.3153.9–182.3 |
| 2058 | 309291–321.4 | 167.5157–179.9 |
| 2059 | 310.4290.7–322.8 | 170.9155.9–183.8 |
| 2060 | 311.6294.4–325.1 | 170.3156.5–181.8 |
| 2061 | 307.5290.3–321.2 | 168.8156.8–179.6 |
| 2062 | 309291.5–322.8 | 171.6153.5–186.5 |
| 2063 | 310.8290.6–322.8 | 171.3159.5–183.8 |
| 2064 | 309.6290.2–321.1 | 170.2155.3–184.5 |
| 2065 | 311.1291.6–323.1 | 169.7156.4–185 |
| 2066 | 312.2294.2–324.2 | 172.2157–186.7 |
| 2067 | 310.9291.5–323.3 | 173.2160.2–186.3 |
| 2068 | 311.5293–324.5 | 172.6157.7–186.3 |
| 2069 | 310.6292.2–323.6 | 171.8157.3–185.6 |
| 2070 | 312.7293–325.3 | 171.7158.9–186.7 |
| 2071 | 311.5292.1–323.9 | 173.4158.7–186.8 |
| 2072 | 313.3297.8–325.5 | 174161.5–186.9 |
| 2073 | 313.8298.6–327.2 | 175.6157.2–187.9 |
| 2074 | 311.4292.4–323.5 | 173.5160–186.3 |
| 2075 | 310.9291.5–324.5 | 173161.5–187.8 |
| 2076 | 314.2294.4–327.7 | 172.9158.8–186.7 |
| 2077 | 315.1295.6–326.8 | 175161.3–187.8 |
| 2078 | 314.9296.3–327.1 | 174.4160.9–189.3 |
| 2079 | 313292.8–326.8 | 172.5158.3–187.7 |
| 2080 | 311.9294.7–325.4 | 175.1160.7–189.2 |
| 2081 | 313.5295.5–325.6 | 174.9159.2–190.2 |
| 2082 | 315296.8–327.1 | 175.4161.8–190.6 |
| 2083 | 315.7295.3–328.7 | 176.5161.8–190.8 |
| 2084 | 316.6298.5–327.9 | 176.1160.9–190.5 |
| 2085 | 317.4299.3–329.8 | 176.3161.9–193.6 |
| 2086 | 315.8294–328 | 173.9160–189.1 |
| 2087 | 316.5297.9–328.5 | 176161–193.1 |
| 2088 | 315.6297.3–328.8 | 175.4160.5–195.2 |
| 2089 | 315296.6–327.9 | 177.2164.2–191.7 |
| 2090 | 316298.9–330.3 | 177.7163.9–192.2 |
| 2091 | 317298.1–330.6 | 177.8162.8–192.2 |
| 2092 | 317.6298.7–330.7 | 178.7162.9–192.9 |
| 2093 | 316.3297.5–328.6 | 177164–191 |
| 2094 | 316.4300.2–327.5 | 176.8164.1–190.7 |
| 2095 | 319299.8–330.7 | 178.6163.8–193.1 |
| 2096 | 317.7299.5–330.8 | 177.8163.7–192.5 |
| 2097 | 316.9297.8–329 | 177.3160.4–192.5 |
| 2098 | 318.6299.9–331.9 | 178.7162.6–195.7 |
| 2099 | 318.1300–330.2 | 176159.9–193.2 |
| 2100 | 317.3298.4–330.3 | 177.6162.2–193 |
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
ブラジルとパキスタンの比較
健康
- 平均寿命ブラジル：75.9 年（2023 年）パキスタン：67.7 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）パキスタン：5.6（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）パキスタン：49.4（出生 1,000 人あたり）（2023 年）
- 安全な飲み水ブラジル：87.3%（2022 年）パキスタン：50.6%（2022 年）
- うつ病ブラジル：3.3%（2017 年）パキスタン：3.33%（2017 年）
- 自殺率ブラジル：6.1（人口 10 万人あたり）（2017 年）パキスタン：4.4（人口 10 万人あたり）（2017 年）
人々
- 人口ブラジル：2.11億 人（2023 年）パキスタン：2.48億 人（2023 年）
- 人口増加率ブラジル：0.41%（年率）（2023 年）パキスタン：1.48%（年率）（2023 年）
- 出生率ブラジル：1.62 人（女性 1 人あたり）（2023 年）パキスタン：3.61 人（女性 1 人あたり）（2023 年）
- 都市人口ブラジル：88.2%（2025 年）パキスタン：39.5%（2025 年）
- 年齢中央値ブラジル：33.9 年（2023 年）パキスタン：20.3 年（2023 年）
- 65 歳以上の人口ブラジル：10.6%（2023 年）パキスタン：4.2%（2023 年）
- 純移動率ブラジル：-1.1（人口 1,000 人あたり）（2023 年）パキスタン：-6.5（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）パキスタン：GDP 比 2.91%（2025 年）
- 軍事費（米ドル）ブラジル：$236億（2025 年）パキスタン：$115億（2025 年）
- 1 人当たり軍事費ブラジル：$113（2025 年）パキスタン：$47（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）パキスタン：13.8%（政府支出比）（2025 年）
- 軍の兵員数ブラジル：762,000 人（2020 年）パキスタン：943,000 人（2020 年）
- 国力ブラジル：2.01%（世界の国力比）（2022 年）パキスタン：1.77%（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）パキスタン：1.25%（労働力比）（2020 年）
- 武器輸入ブラジル：4.62億 TIV（2025 年）パキスタン：7.06億 TIV（2025 年）
- 武器輸出ブラジル：1.53億 TIV（2025 年）パキスタン：1.27億 TIV（2025 年）