ドイツとインドの比較

ドイツとインドの熱帯夜

2014 年の熱帯夜は、ドイツが 0.8 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 年の値はインドのほうが 214.7 夜 高く、ドイツの 260 倍でした。

地図で推移を見る

年間夜数 · CMIP6

ドイツとインドの熱帯夜2014 年の熱帯夜は、ドイツが 0.8 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 年の値はインドのほうが 214.7 夜 高く、ドイツの 260 倍でした。
ドイツインドCMIP6 モデル中央値（SSP2-4.5、中道）モデルの 10〜90 パーセンタイル

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 年にドイツが 8.8 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

年ドイツインド
20140.8215.5
20130.7216
20120.9217.4
20110.5215.5
20100.9215.2
20090.5213.7
20080.2213.7
20070.3213.3
20060.3212.5
20050.6212.9
20040.7214.9
20030.6212.1
20020.2213
20010.5212.2
20000.2210.8
19990.2211.9
19980.1210.3
19970.1209.5
19960.2207
19950.1208.8
19940207.1
19930206
19920203.5
19910.1208
19900.1209.9
19890.1208
19880207.3
19870207.2
19860207.2
19850.1205.9
19840.1206.7
19830203.3
19820205.7
19810208.4
19800205.3
19790205.5
19780.1204.1
19770205.9
19760204.6
19750202.6
19740.1205.3
19730205.6
19720203.8
19710203.6
19700.1202.6
19690203.6
19680201.7
19670201.6
19660203.9
19650202.4
19640201.2
19630201.8
19620203.8
19610206.3
19600206
19590.1206.1
19580204
19570206.5
19560204
19550203.2
19540.1206
19530204
19520204.4
19510204.3
19500206.3
CMIP6 モデル中央値（SSP2-4.5、中道） · 2015–2100
年ドイツインド
20150.50–4216.9202.1–228.4
20160.80–4.3215202.5–227.6
20170.70–5.1216.2202.1–228.5
20180.70–3.5218.3204.5–231.4
20191.20–5217.4202.3–230.4
20201.20–5.7217.6203.1–232
202110–6219.7204.5–233.2
20221.40–5.7220.5205.8–233
20231.10–5.7220.4206.4–233.7
20241.20–5.2222.6208.1–236.3
20251.90–8.2219.7202.7–236.2
20261.90.1–6.5220.2204.2–236.8
20271.40–4.7223.6207.1–239
20281.50.1–5.5222.1205.1–235.7
202920.1–6.4225.4210–240.3
20301.60–6.1222.7207.3–235.6
20311.40–5.4223.8207.1–237.8
20321.50.1–7.6225.9210–240.5
20331.70–6.8223.8209.3–235.4
20342.10.2–8.3225.8210–242.7
20351.70.1–6.9224.9210.6–240.9
20362.80.1–7.8224.2210.4–240.3
20372.50–9.2228.3213.6–242.6
20382.20.1–9.7228.1212.6–241.4
203930–8.9227.4211.9–242.8
20402.30.1–7.1227212.2–242
20412.40.1–7.9227.1210.7–240.5
20422.90.4–8.9229.1214.8–244.2
20433.10.1–8.7228.9214.5–244
20443.10.2–10.1229.7214.7–244.2
204530.1–8.7231.2216.6–246.1
20463.10.5–10.9232.6216.2–248.6
20474.30.3–10.6232.4215.5–250
20483.70.2–12.9235.6218.5–254.3
20494.40.2–11.8235.3218.3–249.9
20503.10.6–9.3233.5216.6–253.4
20512.70.1–9.5234.9218.6–249.9
20523.60.2–11.5234219.4–249.3
20532.30.4–8.7234.9219.5–252.5
20543.50.4–10.3237.2219.4–253.1
20553.30.4–11.3237.2220.7–256.6
20564.50.7–14.3238.8221.2–254.9
205740.4–11.3235.7218.5–253.8
20585.80.7–15.5238.8222.8–254.1
20595.10.1–15.6241.1224.9–256.2
20604.40.6–12.3240.9225.6–255.6
20615.31–12.3237.9220.6–253.7
20625.51.6–14.2239.9221.2–259.7
20635.20.8–13.8239.9222.3–256.1
20644.10.5–12.2240223.8–256.3
20654.90.3–15.8240.9222.9–257.3
20665.30.7–11.8241.5224.1–258.6
20677.21.4–17.5241.6224.8–257.9
20683.90.9–11.3242.3224.6–262.1
20696.11.6–15242.8225.4–259.1
20705.80.6–14.9240.1225.3–257.1
20716.30.6–16.4241.8223.7–260.2
20726.21.9–13242.6225.4–259.2
20735.51.3–16.2243.8228–259.3
20745.50.5–16.7241.6226.9–258.4
20756.21.4–18.3243.5226.4–258.2
20767.41.1–20.1243.2224.6–259.9
20776.31.1–17.4243.7226.6–264.6
20786.50.7–21.4246.7230.1–261.5
20796.70.6–22.7244.9226.4–261.3
20806.51.2–14.9246.7227–263.7
20816.60.9–18.5247.5230.4–264.8
20827.91.4–22.5244.6227.9–262.3
20837.61.3–16.8247.5227.8–265.1
20845.91.1–15.9247.3228.3–266.8
20856.50.9–17.6246.5227.5–267.1
20867.90.8–23245.6227.7–266.5
20879.91.1–24.1245.5226.7–266.2
20888.92–18.4247229.4–266.9
20898.31.9–19.2248.1230–266.3
20906.20.8–24.1249228.9–266.4
20919.31.3–23.5248.9230–266.5
20928.61.7–19.2249.8232.3–267.8
20936.20.8–18.2248.1229–266.5
20949.32.4–20.4249.1230.6–268.4
20959.51.1–24251233.2–270
20968.10.2–21.4247.8231.4–269.3
20976.40.5–20.1251.1231.4–268
20989.31.4–22.1252.3230.8–268.3
20998.11.4–20.8248.7230.1–268.3
21008.81.9–21.1250.4232.9–266.7

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

ドイツとインドの比較

健康

人々

経済

教育

政治

紛争

軍用

気候

技術と環境