中国とインドネシアの比較
中国とインドネシアの熱帯夜
2014 年の熱帯夜は、中国が 41.5 夜、インドネシアが 306.5 夜 です（CMIP6 気候モデルの中央値による計算）。 2014 年の値はインドネシアのほうが 265.1 夜 高く、中国の 7.39 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インドネシア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 年に中国が 63.3 夜、インドネシアが 334.7 夜 とされています。
年ごとの値
年間夜数 · CMIP6
| 年 | 中国 | インドネシア |
|---|---|---|
| 2014 | 41.5 | 306.5 |
| 2013 | 41.7 | 306.4 |
| 2012 | 40.8 | 306.3 |
| 2011 | 40.2 | 304.6 |
| 2010 | 40.5 | 305.6 |
| 2009 | 39.5 | 303.9 |
| 2008 | 39.2 | 303.4 |
| 2007 | 38.7 | 302.8 |
| 2006 | 39.5 | 302.8 |
| 2005 | 39.5 | 303.1 |
| 2004 | 39.7 | 303.8 |
| 2003 | 38.5 | 301.9 |
| 2002 | 38.8 | 301.5 |
| 2001 | 39.5 | 302.5 |
| 2000 | 38.6 | 300.9 |
| 1999 | 38.5 | 300.4 |
| 1998 | 37.6 | 299.1 |
| 1997 | 37.1 | 297.9 |
| 1996 | 36.6 | 296.9 |
| 1995 | 35.1 | 296.7 |
| 1994 | 34.9 | 294.6 |
| 1993 | 33.2 | 291.6 |
| 1992 | 32.3 | 288.5 |
| 1991 | 35.9 | 297.5 |
| 1990 | 36.4 | 298.6 |
| 1989 | 36.1 | 296 |
| 1988 | 35.1 | 296.5 |
| 1987 | 34.5 | 295.6 |
| 1986 | 34 | 295.8 |
| 1985 | 33.5 | 292.8 |
| 1984 | 33.4 | 293.4 |
| 1983 | 31.5 | 290.1 |
| 1982 | 34.1 | 294.4 |
| 1981 | 34.2 | 294.8 |
| 1980 | 34.3 | 294.5 |
| 1979 | 33.8 | 294.1 |
| 1978 | 34.8 | 292.4 |
| 1977 | 33.3 | 293.4 |
| 1976 | 32.7 | 290.8 |
| 1975 | 33.1 | 290.7 |
| 1974 | 33.3 | 291.5 |
| 1973 | 33.1 | 293 |
| 1972 | 32.6 | 290.7 |
| 1971 | 33 | 291.2 |
| 1970 | 32.4 | 288.9 |
| 1969 | 33.4 | 290.4 |
| 1968 | 32.8 | 289.1 |
| 1967 | 33.4 | 288.4 |
| 1966 | 33.4 | 290.5 |
| 1965 | 32.5 | 288.1 |
| 1964 | 32.1 | 286.2 |
| 1963 | 34.5 | 286.4 |
| 1962 | 34 | 291.2 |
| 1961 | 34.6 | 292.9 |
| 1960 | 34.1 | 292.8 |
| 1959 | 34 | 291.9 |
| 1958 | 35 | 293.3 |
| 1957 | 34.4 | 290.8 |
| 1956 | 34.6 | 291.5 |
| 1955 | 34.2 | 292.4 |
| 1954 | 34.2 | 290 |
| 1953 | 34.3 | 291.4 |
| 1952 | 34.3 | 291.7 |
| 1951 | 35.1 | 291.7 |
| 1950 | 34.9 | 291.8 |
CMIP6 モデル中央値（SSP2-4.5、中道） · 2015–2100
| 年 | 中国 | インドネシア |
|---|---|---|
| 2015 | 42.334.8–49.8 | 308295.7–315.1 |
| 2016 | 42.134.4–50 | 307.5296.9–315.6 |
| 2017 | 43.135.3–51.6 | 308.4295.5–315.6 |
| 2018 | 42.335.5–49.5 | 308.9296.4–316.6 |
| 2019 | 43.836.5–51.1 | 309.9297.8–316.7 |
| 2020 | 43.736.8–51.1 | 310.9299–318.6 |
| 2021 | 44.136–52.1 | 310.4298.7–316.4 |
| 2022 | 44.737.5–52.7 | 311.4300–319.6 |
| 2023 | 45.737.8–53.4 | 311.4300.1–320.6 |
| 2024 | 45.738.1–54 | 313.2302–321.2 |
| 2025 | 46.337.5–54.8 | 312300.2–321.9 |
| 2026 | 46.237.6–55.5 | 312.6299.9–322.8 |
| 2027 | 46.138–54.9 | 312.7301–321.6 |
| 2028 | 46.438.4–54.3 | 313.8302.4–321.9 |
| 2029 | 46.939.1–55.6 | 315.5303.9–324.1 |
| 2030 | 47.138.8–55.3 | 314.2303.1–322.6 |
| 2031 | 4738.8–56 | 314.4301.6–321.9 |
| 2032 | 48.339.3–57.4 | 316.9304.8–325.8 |
| 2033 | 47.939.7–56.6 | 316.6305.4–323.3 |
| 2034 | 48.440.5–57.3 | 315.4303.9–323.9 |
| 2035 | 49.740.8–58.6 | 316.3305.6–327.9 |
| 2036 | 4940.1–58.2 | 317.7305.2–326.2 |
| 2037 | 4941.2–57.6 | 318.1306.6–325.2 |
| 2038 | 50.542.4–59.3 | 319.3307.6–326.7 |
| 2039 | 49.641.2–59.2 | 319.4307.7–326.7 |
| 2040 | 50.942.4–60.4 | 318.5306.5–329 |
| 2041 | 51.342.5–61.1 | 320.2308.3–328 |
| 2042 | 51.642–61.5 | 320308.7–329.2 |
| 2043 | 50.742.7–61 | 318.6306.6–327.8 |
| 2044 | 51.942.4–61.9 | 321309–329.6 |
| 2045 | 51.542.8–61.1 | 320.8308.6–329.8 |
| 2046 | 5343.7–62.7 | 322.8308.8–331 |
| 2047 | 53.544.5–62.5 | 323.2308.8–333 |
| 2048 | 53.144–62.6 | 322.3310.5–332.3 |
| 2049 | 52.843.8–63.3 | 323.8311.6–334.1 |
| 2050 | 53.644.4–63.8 | 323.3310.3–333.5 |
| 2051 | 54.345.1–64.8 | 323.6311.2–334.4 |
| 2052 | 53.444.6–63.2 | 325.1311.7–334.7 |
| 2053 | 54.244.2–64.2 | 323.9310.9–333.8 |
| 2054 | 54.545.3–64.8 | 324.4311.9–335.4 |
| 2055 | 5545.1–65.8 | 325.3312.6–335 |
| 2056 | 55.245.1–66.6 | 325.9312.4–337.2 |
| 2057 | 54.844.9–65.7 | 326.9311.9–335.2 |
| 2058 | 55.145.8–67.7 | 326.4313–336.3 |
| 2059 | 55.345.1–67.2 | 326.4313.9–337.8 |
| 2060 | 57.246.9–68.1 | 329.5314.9–338.2 |
| 2061 | 56.546.6–66.3 | 327.9313.6–336.9 |
| 2062 | 56.846.9–68.5 | 327.6312.4–339.1 |
| 2063 | 57.247.2–68.6 | 327.6313.9–339.4 |
| 2064 | 5747.1–67.7 | 328.8314.4–338.6 |
| 2065 | 57.347.1–67.8 | 327.6314.3–337.9 |
| 2066 | 57.347.9–68.7 | 328.6314.7–338.5 |
| 2067 | 57.546.4–68.2 | 328.8314.3–338 |
| 2068 | 58.748.5–70.5 | 329.8314.4–339.9 |
| 2069 | 58.548.4–69 | 329.5315.5–339.3 |
| 2070 | 5847.6–71.7 | 328.6315.1–338.8 |
| 2071 | 59.347.4–71.6 | 331.4315.5–340.4 |
| 2072 | 59.248.1–71.5 | 330.3315.9–339.4 |
| 2073 | 59.849.1–70.9 | 331.4317.7–341 |
| 2074 | 59.648.7–71.1 | 329.9316.8–341.1 |
| 2075 | 58.748.3–71.4 | 330.5315.2–340.2 |
| 2076 | 60.249–70.9 | 331.5316.2–341.2 |
| 2077 | 60.851.1–72.4 | 332315.9–341.8 |
| 2078 | 59.648.8–72.4 | 331.4318.2–340.9 |
| 2079 | 60.750.1–72.6 | 331.5316.6–341.5 |
| 2080 | 59.950–72.3 | 332.4317.4–343.2 |
| 2081 | 60.950–73.2 | 332.3318.4–341.8 |
| 2082 | 6149.8–73.3 | 332.8317.8–340.4 |
| 2083 | 61.251.2–73.6 | 333.1318.7–342.6 |
| 2084 | 61.749.7–74.6 | 333317.8–342.7 |
| 2085 | 61.250.8–75.2 | 332.6318.1–342.7 |
| 2086 | 61.648.9–74.5 | 333.1318.9–342.3 |
| 2087 | 61.650.6–75 | 332.6318–343.2 |
| 2088 | 62.750.5–77.1 | 334.5319.5–343.1 |
| 2089 | 61.950–75.2 | 333.6319–342.6 |
| 2090 | 62.551.4–73.7 | 333.3319.6–343.3 |
| 2091 | 63.852–75.7 | 334.5318.2–343.9 |
| 2092 | 63.251.2–75.1 | 335.1319.7–343.6 |
| 2093 | 63.252–75.4 | 333.9320–344.9 |
| 2094 | 6351.1–76.3 | 335.6320.4–342.8 |
| 2095 | 63.952.8–76.4 | 335.4319.7–343 |
| 2096 | 63.852.2–76.8 | 334.3319.4–346.1 |
| 2097 | 62.750.7–75.1 | 334.2319.5–343.3 |
| 2098 | 63.451.2–76.8 | 334.9319.4–343.4 |
| 2099 | 63.851.9–76.1 | 334.4319.4–344.6 |
| 2100 | 63.351.7–76.2 | 334.7318.7–343.3 |
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
中国とインドネシアの比較
健康
人々
- 人口中国：14.2億 人（2023 年）インドネシア：2.81億 人（2023 年）
- 人口増加率中国：-0.24%（年率）（2023 年）インドネシア：0.83%（年率）（2023 年）
- 出生率中国：1 人（女性 1 人あたり）（2023 年）インドネシア：2.13 人（女性 1 人あたり）（2023 年）
- 都市人口中国：66.3%（2025 年）インドネシア：59.4%（2025 年）
- 年齢中央値中国：39.1 年（2023 年）インドネシア：29.8 年（2023 年）
- 65 歳以上の人口中国：14.3%（2023 年）インドネシア：7%（2023 年）
- 純移動率中国：-0.4（人口 1,000 人あたり）（2023 年）インドネシア：-0.1（人口 1,000 人あたり）（2023 年）
経済
教育
政治
紛争
軍用
- 軍事費中国：GDP 比 1.73%（2025 年）インドネシア：GDP 比 1.05%（2025 年）
- 軍事費（米ドル）中国：$3350億（2025 年）インドネシア：$153億（2025 年）
- 1 人当たり軍事費中国：$237（2025 年）インドネシア：$53（2025 年）
- 政府支出に占める軍事費中国：5.1%（政府支出比）（2025 年）インドネシア：6.3%（政府支出比）（2025 年）
- 軍の兵員数中国：254万 人（2020 年）インドネシア：676,000 人（2020 年）
- 国力中国：23.41%（世界の国力比）（2022 年）インドネシア：2.09%（世界の国力比）（2022 年）
- 労働力に占める兵員の割合中国：0.33%（労働力比）（2020 年）インドネシア：0.49%（労働力比）（2020 年）
- 武器輸入中国：2.07億 TIV（2025 年）インドネシア：12.8億 TIV（2025 年）
- 武器輸出中国：8.8億 TIV（2025 年）インドネシア：1700万 TIV（2021 年）