澳大利亚与马来西亚对比
澳大利亚与马来西亚:热带夜
2014 年热带夜:澳大利亚为 135.1 夜,马来西亚为 323 夜(CMIP6 气候模型中位数模拟)。 2014 年马来西亚的数值较高,高出 187.9 夜,是澳大利亚的 2.39 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,马来西亚的数值都更高。
- 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,马来西亚为 354.8 夜。
逐年数据
每年夜数 · CMIP6
| 年份 | 澳大利亚 | 马来西亚 |
|---|---|---|
| 2014 | 135.1 | 323 |
| 2013 | 133 | 323.9 |
| 2012 | 132.9 | 323.3 |
| 2011 | 133.8 | 320.9 |
| 2010 | 134.2 | 320.9 |
| 2009 | 132.3 | 320.3 |
| 2008 | 132.3 | 317.9 |
| 2007 | 131.8 | 317.8 |
| 2006 | 128.1 | 317.3 |
| 2005 | 131.7 | 318.4 |
| 2004 | 131.4 | 319.4 |
| 2003 | 132.4 | 316 |
| 2002 | 129.7 | 316 |
| 2001 | 130.1 | 316.5 |
| 2000 | 129.7 | 314.5 |
| 1999 | 127.7 | 312.9 |
| 1998 | 128.1 | 312.5 |
| 1997 | 124.5 | 310.6 |
| 1996 | 123.9 | 307.1 |
| 1995 | 123.5 | 307.3 |
| 1994 | 124.4 | 304.1 |
| 1993 | 121.4 | 298.2 |
| 1992 | 116.7 | 293.6 |
| 1991 | 125.1 | 308.9 |
| 1990 | 126 | 310.4 |
| 1989 | 124.4 | 306.9 |
| 1988 | 125.2 | 306.8 |
| 1987 | 124.4 | 306 |
| 1986 | 124.9 | 305.5 |
| 1985 | 122.7 | 301.7 |
| 1984 | 123.9 | 302.1 |
| 1983 | 122.5 | 297.2 |
| 1982 | 124.7 | 302.6 |
| 1981 | 123.3 | 303.7 |
| 1980 | 123.7 | 303.3 |
| 1979 | 122.3 | 302.4 |
| 1978 | 121.2 | 301 |
| 1977 | 120.6 | 301.3 |
| 1976 | 121.1 | 298.9 |
| 1975 | 118.6 | 297.7 |
| 1974 | 119.7 | 298.1 |
| 1973 | 123.3 | 299.1 |
| 1972 | 120.2 | 297 |
| 1971 | 120.4 | 298.3 |
| 1970 | 118.5 | 296 |
| 1969 | 120.9 | 297.4 |
| 1968 | 118.9 | 295.2 |
| 1967 | 118.6 | 293.1 |
| 1966 | 116.5 | 296.2 |
| 1965 | 116.5 | 293.1 |
| 1964 | 112.5 | 291.3 |
| 1963 | 114.6 | 291.6 |
| 1962 | 119 | 299.1 |
| 1961 | 121.9 | 299.5 |
| 1960 | 120.7 | 300.1 |
| 1959 | 120.3 | 299.9 |
| 1958 | 121.8 | 301.7 |
| 1957 | 119.8 | 299 |
| 1956 | 119.9 | 298.1 |
| 1955 | 117.5 | 299.3 |
| 1954 | 119.9 | 296.8 |
| 1953 | 118.5 | 298.8 |
| 1952 | 119.9 | 299.4 |
| 1951 | 119.6 | 299.1 |
| 1950 | 119.7 | 300 |
CMIP6 模型中位数(SSP2-4.5,中间路径) · 2015–2100
| 年份 | 澳大利亚 | 马来西亚 |
|---|---|---|
| 2015 | 134116.5–149.2 | 324.4308.5–333.7 |
| 2016 | 134.8118.2–149.5 | 323.8310.5–334.9 |
| 2017 | 136.1119.3–149.5 | 325.6309.9–334.4 |
| 2018 | 135.8118.4–151.4 | 325.7310.7–335.4 |
| 2019 | 136.6120.4–151.6 | 326.4311.9–335.3 |
| 2020 | 136119.8–151.4 | 328313.4–337.7 |
| 2021 | 135.6118.6–151.2 | 328.8314–336.3 |
| 2022 | 138.6121.4–155.1 | 329315.3–339 |
| 2023 | 139.9123.6–155.2 | 330.1316–340.5 |
| 2024 | 141122.4–156.1 | 332319.6–340.7 |
| 2025 | 140.9121–159.3 | 330.3317.7–342 |
| 2026 | 139.4121.9–157.8 | 330.2315.1–342.9 |
| 2027 | 140.4123.7–156 | 331315.2–342.4 |
| 2028 | 141.8125.4–158.7 | 332.4319–341.9 |
| 2029 | 143.3126–159.6 | 334.4322.5–344.9 |
| 2030 | 140.1125.4–156.4 | 333.4319.2–342.6 |
| 2031 | 141.6124.9–156.9 | 333.8317.1–342.5 |
| 2032 | 144.6128.6–162.1 | 336.5323.3–345.9 |
| 2033 | 144.5127.7–159.2 | 336.4322.5–343.3 |
| 2034 | 145129.2–161.3 | 334.8322.7–344.3 |
| 2035 | 146.5128.8–161.8 | 334.7323.3–347.9 |
| 2036 | 146.9128–161.8 | 336.9320.7–346.2 |
| 2037 | 146.6130.1–161.6 | 338.3325.4–345.3 |
| 2038 | 148.2131.2–164 | 339.7326.9–347.4 |
| 2039 | 146.9130.3–163.4 | 340326–347.4 |
| 2040 | 147.9130.6–164.6 | 338.6325.1–349 |
| 2041 | 147.6130.5–165.9 | 340.3326.3–348.1 |
| 2042 | 148.2129.2–166.5 | 339.9326.9–349.6 |
| 2043 | 148.9133.1–164.5 | 338.3324.3–348.3 |
| 2044 | 151135.2–166.3 | 340.6326.3–350.4 |
| 2045 | 149.3130.9–164.3 | 340.9327.4–349.8 |
| 2046 | 151.2135.4–168 | 343.3327.6–351.4 |
| 2047 | 153.5132.9–169.5 | 343325.3–352.9 |
| 2048 | 154.1135.2–171.4 | 342.6329–352.5 |
| 2049 | 153.4137.4–170.1 | 343.8331.1–354.1 |
| 2050 | 152.3133–170.6 | 342.7328.1–353.5 |
| 2051 | 154.5135.1–171.8 | 344.5330.7–354.3 |
| 2052 | 154.7134.9–175.7 | 345.1330.3–355 |
| 2053 | 153.8131.8–173 | 344.2331–353.5 |
| 2054 | 152.8134.4–172.4 | 345330.1–354.6 |
| 2055 | 155.2138.1–174.8 | 346.1332–354.3 |
| 2056 | 157139.6–173.6 | 346.5332.2–356.6 |
| 2057 | 156.3137.4–172.3 | 347.9332.3–355.4 |
| 2058 | 158.3135.3–176.6 | 347333.5–355.6 |
| 2059 | 157.9138.9–174.7 | 346.9333.4–356.2 |
| 2060 | 158.4140.3–176.8 | 349.7334.9–357.3 |
| 2061 | 158.8139.6–175.2 | 348.4334.1–356.1 |
| 2062 | 156.1137.8–172.7 | 348.4331.8–357.7 |
| 2063 | 160.2140–178.6 | 348.7333.2–357.7 |
| 2064 | 159.3140.5–177.9 | 349.1333.8–357.5 |
| 2065 | 156.7136.6–177.5 | 348.6334.6–356.8 |
| 2066 | 161.6142–180.6 | 349.3335–357.5 |
| 2067 | 162.5141.6–183.1 | 349.1334–356.6 |
| 2068 | 162.4140.7–180.1 | 350334.6–358.7 |
| 2069 | 162.6143.3–181 | 349.5334.2–357.9 |
| 2070 | 161.4140.4–180.3 | 349.2336.2–357.7 |
| 2071 | 162.1142–181.9 | 350.9336.1–358.6 |
| 2072 | 162.2142.3–179.6 | 351337.2–357.9 |
| 2073 | 163.8144.6–182.6 | 351.1338.7–359.9 |
| 2074 | 162.2142.8–181.6 | 350337.8–359.4 |
| 2075 | 163.1143–180.9 | 350.5335.4–358.1 |
| 2076 | 163.2141.1–181.9 | 351.6337.5–359.7 |
| 2077 | 163.1141.8–181.8 | 352.4336.4–359.9 |
| 2078 | 163.9145.8–181.3 | 351.3338.9–358.8 |
| 2079 | 163.3143.1–186 | 351.8337.9–359.7 |
| 2080 | 163142.7–183.3 | 352.4338.8–360.7 |
| 2081 | 165.8142.9–185.5 | 352.2337.3–359.7 |
| 2082 | 164.6145–182.6 | 352.7336.9–358.9 |
| 2083 | 164.2141.3–187 | 352.5339.6–360.4 |
| 2084 | 165.6140.7–187.4 | 353.5337.9–360.4 |
| 2085 | 167.2143.9–187.5 | 352.9340.2–360.2 |
| 2086 | 166.8143.2–186.2 | 352.8339.9–360 |
| 2087 | 165.2142.9–189.1 | 352.8338.4–361 |
| 2088 | 167.5146–187.8 | 354340–360.9 |
| 2089 | 166.3146.9–184.2 | 353.7339.7–359.9 |
| 2090 | 168.6145–188.3 | 353.3340.3–360.6 |
| 2091 | 168.3145.8–186.5 | 354.7338.9–361 |
| 2092 | 167.4144.8–185.2 | 355.3340.4–361.7 |
| 2093 | 168.2146–191.5 | 353.5339.3–362 |
| 2094 | 169146.8–187.2 | 355.4341.2–360.4 |
| 2095 | 169.5146.9–189.1 | 355339.4–360.6 |
| 2096 | 170.2145.3–192.8 | 353.6339.6–363.1 |
| 2097 | 168.2145.9–187.4 | 354.3339.5–360.6 |
| 2098 | 169.7149.4–190.8 | 354.8340.2–360.7 |
| 2099 | 167.1147.5–187.7 | 353.7340–361.8 |
| 2100 | 169.9149.9–190.1 | 354.8340.4–360.8 |
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
澳大利亚与马来西亚对比
健康
人口与社会
- 人口澳大利亚:2023 年为 2650万 人马来西亚:2023 年为 3510万 人
- 人口增长澳大利亚:2023 年为 0.99%/年马来西亚:2023 年为 1.24%/年
- 生育率澳大利亚:2023 年为 1.64(每名妇女)马来西亚:2023 年为 1.55(每名妇女)
- 城市人口澳大利亚:2025 年为 87.7%马来西亚:2025 年为 77.4%
- 年龄中位数澳大利亚:2023 年为 37.8 年马来西亚:2023 年为 30.1 年
- 65 岁及以上人口澳大利亚:2023 年为 17.4%马来西亚:2023 年为 7.5%
- 净移民率澳大利亚:2023 年为 5.3‰马来西亚:2023 年为 5.2‰
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%马来西亚:2025 年为 GDP 的 1.04%
- 军费开支(美元)澳大利亚:2025 年为 US$353亿马来西亚:2025 年为 US$45.5亿
- 人均军费开支澳大利亚:2025 年为 US$1,316马来西亚:2025 年为 US$138
- 军费占政府支出比例澳大利亚:2025 年为 4.9%(占政府支出)马来西亚:2025 年为 4.4%(占政府支出)
- 武装部队人员澳大利亚:2020 年为 60,000 人马来西亚:2020 年为 136,000 人
- 国家实力澳大利亚:2022 年为 0.6%(占全球实力)马来西亚:2022 年为 0.46%(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)马来西亚:2020 年为 0.81%(占劳动力)
- 武器进口澳大利亚:2025 年为 8.26亿 TIV马来西亚:2024 年为 700万 TIV
- 武器出口澳大利亚:2025 年为 1.08亿 TIV马来西亚:2024 年为 2000万 TIV