澳大利亚与印度尼西亚对比
澳大利亚与印度尼西亚:热带夜
2014 年热带夜:澳大利亚为 135.1 夜,印度尼西亚为 306.5 夜(CMIP6 气候模型中位数模拟)。 2014 年印度尼西亚的数值较高,高出 171.4 夜,是澳大利亚的 2.27 倍。
每年夜数 · CMIP6
数据解读
- 自 1950 年以来,在两国都有数据的每一年,印度尼西亚的数值都更高。
- 根据CMIP6 模型中位数(SSP2-4.5,中间路径),2100 年澳大利亚为 169.9 夜,印度尼西亚为 334.7 夜。
逐年数据
每年夜数 · CMIP6
| 年份 | 澳大利亚 | 印度尼西亚 |
|---|---|---|
| 2014 | 135.1 | 306.5 |
| 2013 | 133 | 306.4 |
| 2012 | 132.9 | 306.3 |
| 2011 | 133.8 | 304.6 |
| 2010 | 134.2 | 305.6 |
| 2009 | 132.3 | 303.9 |
| 2008 | 132.3 | 303.4 |
| 2007 | 131.8 | 302.8 |
| 2006 | 128.1 | 302.8 |
| 2005 | 131.7 | 303.1 |
| 2004 | 131.4 | 303.8 |
| 2003 | 132.4 | 301.9 |
| 2002 | 129.7 | 301.5 |
| 2001 | 130.1 | 302.5 |
| 2000 | 129.7 | 300.9 |
| 1999 | 127.7 | 300.4 |
| 1998 | 128.1 | 299.1 |
| 1997 | 124.5 | 297.9 |
| 1996 | 123.9 | 296.9 |
| 1995 | 123.5 | 296.7 |
| 1994 | 124.4 | 294.6 |
| 1993 | 121.4 | 291.6 |
| 1992 | 116.7 | 288.5 |
| 1991 | 125.1 | 297.5 |
| 1990 | 126 | 298.6 |
| 1989 | 124.4 | 296 |
| 1988 | 125.2 | 296.5 |
| 1987 | 124.4 | 295.6 |
| 1986 | 124.9 | 295.8 |
| 1985 | 122.7 | 292.8 |
| 1984 | 123.9 | 293.4 |
| 1983 | 122.5 | 290.1 |
| 1982 | 124.7 | 294.4 |
| 1981 | 123.3 | 294.8 |
| 1980 | 123.7 | 294.5 |
| 1979 | 122.3 | 294.1 |
| 1978 | 121.2 | 292.4 |
| 1977 | 120.6 | 293.4 |
| 1976 | 121.1 | 290.8 |
| 1975 | 118.6 | 290.7 |
| 1974 | 119.7 | 291.5 |
| 1973 | 123.3 | 293 |
| 1972 | 120.2 | 290.7 |
| 1971 | 120.4 | 291.2 |
| 1970 | 118.5 | 288.9 |
| 1969 | 120.9 | 290.4 |
| 1968 | 118.9 | 289.1 |
| 1967 | 118.6 | 288.4 |
| 1966 | 116.5 | 290.5 |
| 1965 | 116.5 | 288.1 |
| 1964 | 112.5 | 286.2 |
| 1963 | 114.6 | 286.4 |
| 1962 | 119 | 291.2 |
| 1961 | 121.9 | 292.9 |
| 1960 | 120.7 | 292.8 |
| 1959 | 120.3 | 291.9 |
| 1958 | 121.8 | 293.3 |
| 1957 | 119.8 | 290.8 |
| 1956 | 119.9 | 291.5 |
| 1955 | 117.5 | 292.4 |
| 1954 | 119.9 | 290 |
| 1953 | 118.5 | 291.4 |
| 1952 | 119.9 | 291.7 |
| 1951 | 119.6 | 291.7 |
| 1950 | 119.7 | 291.8 |
CMIP6 模型中位数(SSP2-4.5,中间路径) · 2015–2100
| 年份 | 澳大利亚 | 印度尼西亚 |
|---|---|---|
| 2015 | 134116.5–149.2 | 308295.7–315.1 |
| 2016 | 134.8118.2–149.5 | 307.5296.9–315.6 |
| 2017 | 136.1119.3–149.5 | 308.4295.5–315.6 |
| 2018 | 135.8118.4–151.4 | 308.9296.4–316.6 |
| 2019 | 136.6120.4–151.6 | 309.9297.8–316.7 |
| 2020 | 136119.8–151.4 | 310.9299–318.6 |
| 2021 | 135.6118.6–151.2 | 310.4298.7–316.4 |
| 2022 | 138.6121.4–155.1 | 311.4300–319.6 |
| 2023 | 139.9123.6–155.2 | 311.4300.1–320.6 |
| 2024 | 141122.4–156.1 | 313.2302–321.2 |
| 2025 | 140.9121–159.3 | 312300.2–321.9 |
| 2026 | 139.4121.9–157.8 | 312.6299.9–322.8 |
| 2027 | 140.4123.7–156 | 312.7301–321.6 |
| 2028 | 141.8125.4–158.7 | 313.8302.4–321.9 |
| 2029 | 143.3126–159.6 | 315.5303.9–324.1 |
| 2030 | 140.1125.4–156.4 | 314.2303.1–322.6 |
| 2031 | 141.6124.9–156.9 | 314.4301.6–321.9 |
| 2032 | 144.6128.6–162.1 | 316.9304.8–325.8 |
| 2033 | 144.5127.7–159.2 | 316.6305.4–323.3 |
| 2034 | 145129.2–161.3 | 315.4303.9–323.9 |
| 2035 | 146.5128.8–161.8 | 316.3305.6–327.9 |
| 2036 | 146.9128–161.8 | 317.7305.2–326.2 |
| 2037 | 146.6130.1–161.6 | 318.1306.6–325.2 |
| 2038 | 148.2131.2–164 | 319.3307.6–326.7 |
| 2039 | 146.9130.3–163.4 | 319.4307.7–326.7 |
| 2040 | 147.9130.6–164.6 | 318.5306.5–329 |
| 2041 | 147.6130.5–165.9 | 320.2308.3–328 |
| 2042 | 148.2129.2–166.5 | 320308.7–329.2 |
| 2043 | 148.9133.1–164.5 | 318.6306.6–327.8 |
| 2044 | 151135.2–166.3 | 321309–329.6 |
| 2045 | 149.3130.9–164.3 | 320.8308.6–329.8 |
| 2046 | 151.2135.4–168 | 322.8308.8–331 |
| 2047 | 153.5132.9–169.5 | 323.2308.8–333 |
| 2048 | 154.1135.2–171.4 | 322.3310.5–332.3 |
| 2049 | 153.4137.4–170.1 | 323.8311.6–334.1 |
| 2050 | 152.3133–170.6 | 323.3310.3–333.5 |
| 2051 | 154.5135.1–171.8 | 323.6311.2–334.4 |
| 2052 | 154.7134.9–175.7 | 325.1311.7–334.7 |
| 2053 | 153.8131.8–173 | 323.9310.9–333.8 |
| 2054 | 152.8134.4–172.4 | 324.4311.9–335.4 |
| 2055 | 155.2138.1–174.8 | 325.3312.6–335 |
| 2056 | 157139.6–173.6 | 325.9312.4–337.2 |
| 2057 | 156.3137.4–172.3 | 326.9311.9–335.2 |
| 2058 | 158.3135.3–176.6 | 326.4313–336.3 |
| 2059 | 157.9138.9–174.7 | 326.4313.9–337.8 |
| 2060 | 158.4140.3–176.8 | 329.5314.9–338.2 |
| 2061 | 158.8139.6–175.2 | 327.9313.6–336.9 |
| 2062 | 156.1137.8–172.7 | 327.6312.4–339.1 |
| 2063 | 160.2140–178.6 | 327.6313.9–339.4 |
| 2064 | 159.3140.5–177.9 | 328.8314.4–338.6 |
| 2065 | 156.7136.6–177.5 | 327.6314.3–337.9 |
| 2066 | 161.6142–180.6 | 328.6314.7–338.5 |
| 2067 | 162.5141.6–183.1 | 328.8314.3–338 |
| 2068 | 162.4140.7–180.1 | 329.8314.4–339.9 |
| 2069 | 162.6143.3–181 | 329.5315.5–339.3 |
| 2070 | 161.4140.4–180.3 | 328.6315.1–338.8 |
| 2071 | 162.1142–181.9 | 331.4315.5–340.4 |
| 2072 | 162.2142.3–179.6 | 330.3315.9–339.4 |
| 2073 | 163.8144.6–182.6 | 331.4317.7–341 |
| 2074 | 162.2142.8–181.6 | 329.9316.8–341.1 |
| 2075 | 163.1143–180.9 | 330.5315.2–340.2 |
| 2076 | 163.2141.1–181.9 | 331.5316.2–341.2 |
| 2077 | 163.1141.8–181.8 | 332315.9–341.8 |
| 2078 | 163.9145.8–181.3 | 331.4318.2–340.9 |
| 2079 | 163.3143.1–186 | 331.5316.6–341.5 |
| 2080 | 163142.7–183.3 | 332.4317.4–343.2 |
| 2081 | 165.8142.9–185.5 | 332.3318.4–341.8 |
| 2082 | 164.6145–182.6 | 332.8317.8–340.4 |
| 2083 | 164.2141.3–187 | 333.1318.7–342.6 |
| 2084 | 165.6140.7–187.4 | 333317.8–342.7 |
| 2085 | 167.2143.9–187.5 | 332.6318.1–342.7 |
| 2086 | 166.8143.2–186.2 | 333.1318.9–342.3 |
| 2087 | 165.2142.9–189.1 | 332.6318–343.2 |
| 2088 | 167.5146–187.8 | 334.5319.5–343.1 |
| 2089 | 166.3146.9–184.2 | 333.6319–342.6 |
| 2090 | 168.6145–188.3 | 333.3319.6–343.3 |
| 2091 | 168.3145.8–186.5 | 334.5318.2–343.9 |
| 2092 | 167.4144.8–185.2 | 335.1319.7–343.6 |
| 2093 | 168.2146–191.5 | 333.9320–344.9 |
| 2094 | 169146.8–187.2 | 335.6320.4–342.8 |
| 2095 | 169.5146.9–189.1 | 335.4319.7–343 |
| 2096 | 170.2145.3–192.8 | 334.3319.4–346.1 |
| 2097 | 168.2145.9–187.4 | 334.2319.5–343.3 |
| 2098 | 169.7149.4–190.8 | 334.9319.4–343.4 |
| 2099 | 167.1147.5–187.7 | 334.4319.4–344.6 |
| 2100 | 169.9149.9–190.1 | 334.7318.7–343.3 |
分别查看各国
须知
- 一年中气温始终高于 20 °C 的夜晚数,取全国平均。
- 来源:World Bank Climate Change Knowledge Portal, CMIP6 multi-model median。
- 虚线为CMIP6 模型中位数(SSP2-4.5,中间路径),是一种情景而非预报;阴影带为其模型第 10–90 百分位。
- 气候模型值为 CMIP6 各模型的中位数:2014 年及以前按历史排放模拟,此后按中间路径 SSP2-4.5 模拟;它们并非实测数据。
各图层如何运作、数据从何而来,以及它们无法告诉你什么: 历年各国数据
澳大利亚与印度尼西亚对比
健康
人口与社会
- 人口澳大利亚:2023 年为 2650万 人印度尼西亚:2023 年为 2.81亿 人
- 人口增长澳大利亚:2023 年为 0.99%/年印度尼西亚:2023 年为 0.83%/年
- 生育率澳大利亚:2023 年为 1.64(每名妇女)印度尼西亚:2023 年为 2.13(每名妇女)
- 城市人口澳大利亚:2025 年为 87.7%印度尼西亚:2025 年为 59.4%
- 年龄中位数澳大利亚:2023 年为 37.8 年印度尼西亚:2023 年为 29.8 年
- 65 岁及以上人口澳大利亚:2023 年为 17.4%印度尼西亚:2023 年为 7%
- 净移民率澳大利亚:2023 年为 5.3‰印度尼西亚:2023 年为 -0.1‰
经济
教育
政治
冲突
军用
- 军费开支澳大利亚:2025 年为 GDP 的 1.92%印度尼西亚:2025 年为 GDP 的 1.05%
- 军费开支(美元)澳大利亚:2025 年为 US$353亿印度尼西亚:2025 年为 US$153亿
- 人均军费开支澳大利亚:2025 年为 US$1,316印度尼西亚:2025 年为 US$53
- 军费占政府支出比例澳大利亚:2025 年为 4.9%(占政府支出)印度尼西亚:2025 年为 6.3%(占政府支出)
- 武装部队人员澳大利亚:2020 年为 60,000 人印度尼西亚:2020 年为 676,000 人
- 国家实力澳大利亚:2022 年为 0.6%(占全球实力)印度尼西亚:2022 年为 2.09%(占全球实力)
- 武装部队占劳动力比例澳大利亚:2020 年为 0.44%(占劳动力)印度尼西亚:2020 年为 0.49%(占劳动力)
- 武器进口澳大利亚:2025 年为 8.26亿 TIV印度尼西亚:2025 年为 12.8亿 TIV
- 武器出口澳大利亚:2025 年为 1.08亿 TIV印度尼西亚:2021 年为 1700万 TIV