ラオスとタイの35 °C を超える日数

2014 年の35 °C を超える日数は、ラオスが 7.5 日、タイが 39.9 日です（CMIP6 気候モデルの中央値による計算）。 2014 年の値はタイのほうが 32.4 日高く、ラオスの 5.3 倍でした。

年間日数 · CMIP6

ラオスタイ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タイ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 年にラオスが 31.4 日、タイが 95.9 日とされています。

年ごとの値

年間日数 · CMIP6

年	ラオス	タイ
2014	7.5	39.9
2013	7.6	42.1
2012	6.8	40.1
2011	7.3	39.9
2010	6.8	39.8
2009	6.4	37.9
2008	6	36
2007	5.1	33
2006	6.5	39.2
2005	5.6	34.9
2004	7.3	39.4
2003	6	34.1
2002	6.5	36.3
2001	7.2	37.8
2000	5	32.5
1999	4.4	29.7
1998	5.4	33.3
1997	6.3	33.7
1996	4.6	31.3
1995	4.9	33.5
1994	5	33.5
1993	4.3	30.4
1992	3.3	25.5
1991	6.3	35.4
1990	7.3	37.7
1989	4.5	29.3
1988	5.1	30.6
1987	5	31.2
1986	5.2	34.3
1985	4.2	29.3
1984	5.3	32.4
1983	4.6	30.4
1982	5.8	33.1
1981	4	29.5
1980	4.1	28.8
1979	5.4	32.4
1978	3.6	26.1
1977	5	31.5
1976	4.7	29.7
1975	3.5	25
1974	4.9	31.5
1973	5.6	34.5
1972	4.3	30.3
1971	3.2	27.1
1970	4.4	28.7
1969	4.9	29.9
1968	3.8	29.4
1967	4.4	28.3
1966	3.7	25.4
1965	3.8	27.1
1964	3.3	26.6
1963	3.6	26
1962	3.6	28.7
1961	5	31.1
1960	5.8	32.9
1959	3.2	24.4
1958	5.4	33
1957	3.8	27.8
1956	3.8	27.1
1955	4.5	31.2
1954	4.7	30.3
1953	4.3	28.2
1952	6.4	34.1
1951	5.2	33
1950	4.3	28.5

CMIP6 モデル中央値（SSP2-4.5、中道） · 2015–2100

年	ラオス	タイ
2015	7.81.8–20.3	41.123.5–66.3
2016	6.60.9–15.2	38.915.7–61.2
2017	7.51.7–18.7	41.420.8–64.9
2018	8.32.9–17.8	43.521.7–65.5
2019	7.91.9–17	40.916.5–61.9
2020	8.52.3–18.9	45.617.3–66.6
2021	8.22.2–21.7	43.720.7–70.7
2022	10.43.4–22.7	47.826.4–73.3
2023	8.52.2–18	41.822.3–67.2
2024	9.12.3–22	44.726.9–70.9
2025	11.13.4–24.2	50.227.3–77
2026	8.92.7–23.9	44.425.2–80.5
2027	10.43.1–21.6	47.126.2–75.6
2028	10.92.4–21.8	51.123.1–73.3
2029	13.34.5–30.9	56.733.9–84.7
2030	11.23.8–24.8	50.726.1–78.9
2031	11.65.1–26.6	50.531.5–81.2
2032	11.41.5–26.8	49.823.6–85.7
2033	11.64–23.5	53.432–73.7
2034	12.34.8–24.5	51.531.6–83.4
2035	10.83.6–29.6	52.228.9–89.2
2036	11.15.7–22.4	53.335.2–77.4
2037	12.23.6–26.9	57.632–82.5
2038	15.65.3–30.7	62.238.5–91.5
2039	11.73.6–25.6	55.127.8–78.8
2040	11.63.5–29.7	53.728.4–91.3
2041	15.96.4–27.9	6337.5–86.6
2042	12.42.6–34.4	54.826.4–94.7
2043	13.55.2–25.9	57.129.8–85.3
2044	15.16.5–32.1	57.336.7–95.7
2045	13.66.5–27.5	54.934.2–90.2
2046	15.35–30.7	62.736.4–102.1
2047	17.44.2–35	63.635–98.5
2048	18.35.9–39.6	72.237.4–110.4
2049	177.3–36	66.240.8–98.3
2050	16.75.4–34	64.536.9–95.3
2051	17.35–33.5	66.135.5–97.1
2052	216.5–35.2	74.339.3–108.1
2053	15.75.6–41.2	64.635–106.7
2054	18.37.4–41.6	69.144.2–112.1
2055	20.37.8–38.7	71.445.3–107.6
2056	18.75.1–43.7	70.536.5–117.7
2057	18.55.9–35.1	7240–104.6
2058	21.16.2–39.3	73.140.6–107.3
2059	2210.8–47.1	77.251.2–121.4
2060	23.68.8–45.2	80.946–117
2061	22.34.1–40.8	77.335.3–117.8
2062	19.85.7–57.8	73.535.5–125.8
2063	22.97.8–46.9	83.640.3–122.6
2064	20.99.6–40	74.746.9–111.8
2065	19.76.6–50.8	69.939.5–124.8
2066	22.68.6–49.4	80.250.7–122.7
2067	16.46.1–40.7	69.437.9–116
2068	24.79–52.6	76.445.8–131.7
2069	24.67.1–57.4	77.747.4–128.7
2070	20.15.7–46.7	73.839.2–129.5
2071	22.98–52.2	80.642.2–131.6
2072	23.68.6–50.3	81.347.5–135.3
2073	27.812.2–54.7	88.854.2–133.4
2074	24.99.5–48.7	8444.3–128.1
2075	23.37.2–49.7	82.838.3–123.9
2076	25.25.7–53.2	82.937.1–132.9
2077	29.110.2–56.1	8849.4–132.4
2078	27.211.6–55.4	91.252–137
2079	25.38.6–68	85.749.5–144.4
2080	279.2–63.1	88.552.7–143.6
2081	25.710.6–57	87.150.9–135.1
2082	27.111.8–52	89.953.5–133.6
2083	26.39.4–70	87.145.8–149.7
2084	26.88.8–49.3	8447.7–131
2085	28.211.4–57	93.853.8–141.8
2086	24.98.4–64.2	87.745.8–139.2
2087	25.98.4–55.7	86.447.4–139.2
2088	27.46–71	90.441.7–153.2
2089	26.210.4–69.9	90.149–151.2
2090	25.810.8–63.7	87.853.3–154.1
2091	2610.1–61.9	8648.2–148.6
2092	29.910.2–68.8	92.650.2–149.9
2093	30.113.1–69.9	89.854.6–159
2094	28.111.3–59.4	95.549.6–143.6
2095	34.816.4–70.4	103.458.2–156.3
2096	26.910.4–75.2	89.951.3–155.4
2097	28.98.8–56.2	94.550.2–142.6
2098	26.811–71.1	89.851.6–149.6
2099	25.27.3–66.4	88.244.7–147.4
2100	31.49.8–60.6	95.951.1–153.3

国ごとに見る

知っておきたいこと

最高気温が 35 °C を超える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

ラオスとタイの比較

健康

人々

経済

教育

政治

紛争

紛争による死者ラオス：0 人（2022 年）タイ：46 人（2022 年）