インドネシアとメキシコの比較
インドネシアとメキシコの熱帯夜
2014 年の熱帯夜は、インドネシアが 306.5 夜、メキシコが 103.7 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 202.8 夜 高く、メキシコの 2.96 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 年にインドネシアが 334.7 夜、メキシコが 142.8 夜 とされています。
年ごとの値
年間夜数 · CMIP6
| 年 | インドネシア | メキシコ |
|---|---|---|
| 2014 | 306.5 | 103.7 |
| 2013 | 306.4 | 103.9 |
| 2012 | 306.3 | 102.8 |
| 2011 | 304.6 | 102.9 |
| 2010 | 305.6 | 101.5 |
| 2009 | 303.9 | 101.8 |
| 2008 | 303.4 | 100.1 |
| 2007 | 302.8 | 99.1 |
| 2006 | 302.8 | 99.8 |
| 2005 | 303.1 | 99.5 |
| 2004 | 303.8 | 99.4 |
| 2003 | 301.9 | 98.3 |
| 2002 | 301.5 | 99.1 |
| 2001 | 302.5 | 98.7 |
| 2000 | 300.9 | 97.9 |
| 1999 | 300.4 | 96.6 |
| 1998 | 299.1 | 95.8 |
| 1997 | 297.9 | 95.9 |
| 1996 | 296.9 | 93.8 |
| 1995 | 296.7 | 92.7 |
| 1994 | 294.6 | 90.7 |
| 1993 | 291.6 | 89 |
| 1992 | 288.5 | 88.5 |
| 1991 | 297.5 | 93.4 |
| 1990 | 298.6 | 94.9 |
| 1989 | 296 | 93 |
| 1988 | 296.5 | 92.1 |
| 1987 | 295.6 | 92 |
| 1986 | 295.8 | 90.2 |
| 1985 | 292.8 | 90 |
| 1984 | 293.4 | 88 |
| 1983 | 290.1 | 86.7 |
| 1982 | 294.4 | 88.7 |
| 1981 | 294.8 | 91.5 |
| 1980 | 294.5 | 90.1 |
| 1979 | 294.1 | 90.8 |
| 1978 | 292.4 | 89 |
| 1977 | 293.4 | 89 |
| 1976 | 290.8 | 89.1 |
| 1975 | 290.7 | 86.8 |
| 1974 | 291.5 | 87.9 |
| 1973 | 293 | 88.6 |
| 1972 | 290.7 | 87.7 |
| 1971 | 291.2 | 86.8 |
| 1970 | 288.9 | 86.1 |
| 1969 | 290.4 | 87.5 |
| 1968 | 289.1 | 87.1 |
| 1967 | 288.4 | 86.7 |
| 1966 | 290.5 | 86.4 |
| 1965 | 288.1 | 84.9 |
| 1964 | 286.2 | 84.7 |
| 1963 | 286.4 | 87.1 |
| 1962 | 291.2 | 88 |
| 1961 | 292.9 | 89.5 |
| 1960 | 292.8 | 89.7 |
| 1959 | 291.9 | 89.6 |
| 1958 | 293.3 | 89.1 |
| 1957 | 290.8 | 89 |
| 1956 | 291.5 | 88.5 |
| 1955 | 292.4 | 88.2 |
| 1954 | 290 | 88.4 |
| 1953 | 291.4 | 88.6 |
| 1952 | 291.7 | 87.8 |
| 1951 | 291.7 | 89.4 |
| 1950 | 291.8 | 88.1 |
CMIP6 モデル中央値（SSP2-4.5、中道） · 2015–2100
| 年 | インドネシア | メキシコ |
|---|---|---|
| 2015 | 308295.7–315.1 | 106.192.9–118.4 |
| 2016 | 307.5296.9–315.6 | 107.695–120 |
| 2017 | 308.4295.5–315.6 | 108.696.3–119.7 |
| 2018 | 308.9296.4–316.6 | 10997.1–120.4 |
| 2019 | 309.9297.8–316.7 | 110.396.4–123 |
| 2020 | 310.9299–318.6 | 109.696.8–121.8 |
| 2021 | 310.4298.7–316.4 | 111.296.9–124.1 |
| 2022 | 311.4300–319.6 | 109.796–121.7 |
| 2023 | 311.4300.1–320.6 | 111.898.6–125.3 |
| 2024 | 313.2302–321.2 | 112.298.2–126.2 |
| 2025 | 312300.2–321.9 | 11298.8–125.8 |
| 2026 | 312.6299.9–322.8 | 113.999.5–126.4 |
| 2027 | 312.7301–321.6 | 112.999.5–128.3 |
| 2028 | 313.8302.4–321.9 | 115.2101.9–127.9 |
| 2029 | 315.5303.9–324.1 | 115.6101.9–127.9 |
| 2030 | 314.2303.1–322.6 | 115.9101.7–128.4 |
| 2031 | 314.4301.6–321.9 | 116.1100.9–129.9 |
| 2032 | 316.9304.8–325.8 | 116.1102.5–129.1 |
| 2033 | 316.6305.4–323.3 | 117.5102.5–131.1 |
| 2034 | 315.4303.9–323.9 | 117.2104.1–130.3 |
| 2035 | 316.3305.6–327.9 | 116.4103.1–130.3 |
| 2036 | 317.7305.2–326.2 | 117.8105.1–131 |
| 2037 | 318.1306.6–325.2 | 118.6104.3–131.7 |
| 2038 | 319.3307.6–326.7 | 121107.5–133.4 |
| 2039 | 319.4307.7–326.7 | 121.3107–135.6 |
| 2040 | 318.5306.5–329 | 121.9108.1–135.1 |
| 2041 | 320.2308.3–328 | 121.3105.3–134.6 |
| 2042 | 320308.7–329.2 | 122.7107.7–137.1 |
| 2043 | 318.6306.6–327.8 | 122.4108.1–137.5 |
| 2044 | 321309–329.6 | 121.9108–135.6 |
| 2045 | 320.8308.6–329.8 | 123.1108.8–139.2 |
| 2046 | 322.8308.8–331 | 123.8109.9–139.4 |
| 2047 | 323.2308.8–333 | 125.6111.9–139.4 |
| 2048 | 322.3310.5–332.3 | 126.3113–140.3 |
| 2049 | 323.8311.6–334.1 | 127111.2–140.8 |
| 2050 | 323.3310.3–333.5 | 128.1112.6–142.5 |
| 2051 | 323.6311.2–334.4 | 127.2113.4–140.8 |
| 2052 | 325.1311.7–334.7 | 126.2112.5–141.1 |
| 2053 | 323.9310.9–333.8 | 128.4111.5–142.7 |
| 2054 | 324.4311.9–335.4 | 128.1113.1–142.3 |
| 2055 | 325.3312.6–335 | 129114.4–144.7 |
| 2056 | 325.9312.4–337.2 | 129.5114.3–143.8 |
| 2057 | 326.9311.9–335.2 | 130.3113.5–145.9 |
| 2058 | 326.4313–336.3 | 128.8114.1–144.5 |
| 2059 | 326.4313.9–337.8 | 129.5114.5–144.5 |
| 2060 | 329.5314.9–338.2 | 131.4115.5–146.5 |
| 2061 | 327.9313.6–336.9 | 131.3118.4–146.8 |
| 2062 | 327.6312.4–339.1 | 130.8115.1–146.3 |
| 2063 | 327.6313.9–339.4 | 131.2115.6–147.9 |
| 2064 | 328.8314.4–338.6 | 132.2116.5–147.8 |
| 2065 | 327.6314.3–337.9 | 133.1115.8–148.6 |
| 2066 | 328.6314.7–338.5 | 133.3117.2–149.4 |
| 2067 | 328.8314.3–338 | 133.3117–150.3 |
| 2068 | 329.8314.4–339.9 | 134.6117.4–150.5 |
| 2069 | 329.5315.5–339.3 | 134.4117.8–150.9 |
| 2070 | 328.6315.1–338.8 | 134.2116.7–151.8 |
| 2071 | 331.4315.5–340.4 | 136.3120.8–152.7 |
| 2072 | 330.3315.9–339.4 | 137.2119.9–153.1 |
| 2073 | 331.4317.7–341 | 136.1119.1–153.6 |
| 2074 | 329.9316.8–341.1 | 136119.7–152.2 |
| 2075 | 330.5315.2–340.2 | 135.2118.5–151.8 |
| 2076 | 331.5316.2–341.2 | 136.3117.4–154.7 |
| 2077 | 332315.9–341.8 | 136.8119.6–152.8 |
| 2078 | 331.4318.2–340.9 | 137.1118.3–154.2 |
| 2079 | 331.5316.6–341.5 | 138.1121.3–157.1 |
| 2080 | 332.4317.4–343.2 | 137.6120.5–157.9 |
| 2081 | 332.3318.4–341.8 | 137.8120.7–154.7 |
| 2082 | 332.8317.8–340.4 | 138.7121.6–155.2 |
| 2083 | 333.1318.7–342.6 | 139.2119.3–158.8 |
| 2084 | 333317.8–342.7 | 140.3123.4–157.5 |
| 2085 | 332.6318.1–342.7 | 139.2120.9–157.2 |
| 2086 | 333.1318.9–342.3 | 139.8121–157.8 |
| 2087 | 332.6318–343.2 | 139.5121.5–157.4 |
| 2088 | 334.5319.5–343.1 | 141121.8–159.9 |
| 2089 | 333.6319–342.6 | 140.4121.7–158.9 |
| 2090 | 333.3319.6–343.3 | 141.2123–160.7 |
| 2091 | 334.5318.2–343.9 | 141.8123–161.6 |
| 2092 | 335.1319.7–343.6 | 141.3122.5–159.3 |
| 2093 | 333.9320–344.9 | 141.4124.3–161 |
| 2094 | 335.6320.4–342.8 | 142123.3–159.6 |
| 2095 | 335.4319.7–343 | 143.5124–160.7 |
| 2096 | 334.3319.4–346.1 | 142.3125–161.3 |
| 2097 | 334.2319.5–343.3 | 141.2123.2–160 |
| 2098 | 334.9319.4–343.4 | 142.2122.5–162 |
| 2099 | 334.4319.4–344.6 | 141.8122.4–160.7 |
| 2100 | 334.7318.7–343.3 | 142.8124.3–160.8 |
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
インドネシアとメキシコの比較
健康
- 平均寿命インドネシア：71.2 年（2023 年）メキシコ：75.1 年（2023 年）
- 子どもの死亡率インドネシア：1.8（出生 100 人あたり）（2024 年）メキシコ：1.3（出生 100 人あたり）（2024 年）
- 乳児死亡率インドネシア：17.1（出生 1,000 人あたり）（2023 年）メキシコ：10.4（出生 1,000 人あたり）（2023 年）
- 安全な飲み水インドネシア：30.3%（2022 年）メキシコ：43%（2022 年）
- うつ病インドネシア：2.64%（2017 年）メキシコ：2.79%（2017 年）
- 自殺率インドネシア：3.1（人口 10 万人あたり）（2017 年）メキシコ：5.9（人口 10 万人あたり）（2017 年）
人々
- 人口インドネシア：2.81億 人（2023 年）メキシコ：1.3億 人（2023 年）
- 人口増加率インドネシア：0.83%（年率）（2023 年）メキシコ：0.88%（年率）（2023 年）
- 出生率インドネシア：2.13 人（女性 1 人あたり）（2023 年）メキシコ：1.91 人（女性 1 人あたり）（2023 年）
- 都市人口インドネシア：59.4%（2025 年）メキシコ：80%（2025 年）
- 年齢中央値インドネシア：29.8 年（2023 年）メキシコ：28.9 年（2023 年）
- 65 歳以上の人口インドネシア：7%（2023 年）メキシコ：8%（2023 年）
- 純移動率インドネシア：-0.1（人口 1,000 人あたり）（2023 年）メキシコ：-0.8（人口 1,000 人あたり）（2023 年）
経済
教育
政治
紛争
軍用
- 軍事費インドネシア：GDP 比 1.05%（2025 年）メキシコ：GDP 比 0.74%（2025 年）
- 軍事費（米ドル）インドネシア：$153億（2025 年）メキシコ：$138億（2025 年）
- 1 人当たり軍事費インドネシア：$53（2025 年）メキシコ：$104（2025 年）
- 政府支出に占める軍事費インドネシア：6.3%（政府支出比）（2025 年）メキシコ：2.5%（政府支出比）（2025 年）
- 軍の兵員数インドネシア：676,000 人（2020 年）メキシコ：341,000 人（2020 年）
- 国力インドネシア：2.09%（世界の国力比）（2022 年）メキシコ：1.14%（世界の国力比）（2022 年）
- 労働力に占める兵員の割合インドネシア：0.49%（労働力比）（2020 年）メキシコ：0.64%（労働力比）（2020 年）
- 武器輸入インドネシア：12.8億 TIV（2025 年）メキシコ：900万 TIV（2025 年）
- 武器輸出インドネシア：1700万 TIV（2021 年）メキシコ：100万 TIV（2019 年）