奥地利与巴基斯坦对比
奥地利与巴基斯坦:热带夜
2014 年热带夜:奥地利为 0.8 夜,巴基斯坦为 149.9 夜(CMIP6 气候模型中位数模拟)。 2014 年巴基斯坦的数值较高,高出 149.1 夜,是奥地利的 180 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,巴基斯坦的数值都更高。
- 根据CMIP6 模型中位数(SSP2-4.5,中间路径),2100 年奥地利为 6.7 夜,巴基斯坦为 177.6 夜。
逐年数据
每年夜数 · CMIP6
| 年份 | 奥地利 | 巴基斯坦 |
|---|---|---|
| 2014 | 0.8 | 149.9 |
| 2013 | 0.4 | 149.1 |
| 2012 | 0.5 | 149.9 |
| 2011 | 0.6 | 149 |
| 2010 | 0.5 | 148.4 |
| 2009 | 0.3 | 147.1 |
| 2008 | 0.3 | 147.4 |
| 2007 | 0.2 | 147.3 |
| 2006 | 0.4 | 146.7 |
| 2005 | 0.4 | 146.5 |
| 2004 | 0.4 | 147.5 |
| 2003 | 0.3 | 146 |
| 2002 | 0.2 | 148.3 |
| 2001 | 0.3 | 145.4 |
| 2000 | 0.3 | 144.7 |
| 1999 | 0.3 | 146.9 |
| 1998 | 0.1 | 144.8 |
| 1997 | 0.1 | 143.2 |
| 1996 | 0.2 | 141.2 |
| 1995 | 0.2 | 141.8 |
| 1994 | 0.1 | 142.1 |
| 1993 | 0 | 140.4 |
| 1992 | 0 | 139.9 |
| 1991 | 0.2 | 142.5 |
| 1990 | 0.2 | 142.6 |
| 1989 | 0.2 | 142.5 |
| 1988 | 0.1 | 140.3 |
| 1987 | 0.1 | 140 |
| 1986 | 0.1 | 140 |
| 1985 | 0.1 | 140 |
| 1984 | 0 | 138.9 |
| 1983 | 0.1 | 136.3 |
| 1982 | 0 | 138.5 |
| 1981 | 0 | 141.5 |
| 1980 | 0.1 | 139.5 |
| 1979 | 0 | 139.1 |
| 1978 | 0.1 | 139 |
| 1977 | 0 | 138.6 |
| 1976 | 0.1 | 139.2 |
| 1975 | 0.1 | 136.5 |
| 1974 | 0.1 | 138.7 |
| 1973 | 0 | 137.8 |
| 1972 | 0.1 | 137.4 |
| 1971 | 0 | 136 |
| 1970 | 0 | 137.7 |
| 1969 | 0.1 | 135.9 |
| 1968 | 0 | 136.6 |
| 1967 | 0.1 | 135.2 |
| 1966 | 0 | 136.9 |
| 1965 | 0 | 138.3 |
| 1964 | 0.1 | 135.1 |
| 1963 | 0.1 | 135.7 |
| 1962 | 0 | 137 |
| 1961 | 0.1 | 138.6 |
| 1960 | 0 | 139 |
| 1959 | 0.2 | 138.6 |
| 1958 | 0 | 137.7 |
| 1957 | 0 | 140 |
| 1956 | 0.1 | 137.8 |
| 1955 | 0.1 | 137.5 |
| 1954 | 0 | 137.8 |
| 1953 | 0.1 | 136.9 |
| 1952 | 0.1 | 138.1 |
| 1951 | 0 | 136.7 |
| 1950 | 0.1 | 139.1 |
CMIP6 模型中位数(SSP2-4.5,中间路径) · 2015–2100
| 年份 | 奥地利 | 巴基斯坦 |
|---|---|---|
| 2015 | 0.60.1–2 | 152.4138.7–163.3 |
| 2016 | 0.70.1–2.6 | 150.6139.4–161.7 |
| 2017 | 0.90.1–3.4 | 151.3138.8–162 |
| 2018 | 0.80.2–3.2 | 152.6139.8–161.8 |
| 2019 | 0.90.2–2.9 | 151.8138.1–163.3 |
| 2020 | 1.30.2–3.4 | 153.1140.3–164.5 |
| 2021 | 0.70.1–3.1 | 154.1140.6–165.7 |
| 2022 | 1.10.1–3.4 | 153.1140.2–165.7 |
| 2023 | 0.90.1–3.9 | 155.5141.6–165.9 |
| 2024 | 0.90.1–3.4 | 156.8143.3–168.7 |
| 2025 | 1.60–4 | 155.7141.5–168.6 |
| 2026 | 1.40.2–4.4 | 155.3142.2–167.9 |
| 2027 | 1.10.1–3.6 | 156.8140.9–168.9 |
| 2028 | 1.30.3–4.3 | 156.5143.9–167.6 |
| 2029 | 1.50.2–5.5 | 155.9141.5–167.7 |
| 2030 | 1.20.1–4.2 | 156.3143.3–167.6 |
| 2031 | 1.30.2–4.1 | 157.3144.4–168.1 |
| 2032 | 1.50.2–4.9 | 157.4142.5–169.6 |
| 2033 | 1.60.1–5 | 157.7143.6–169.4 |
| 2034 | 20.1–5.8 | 159.5145.6–173.4 |
| 2035 | 1.90.3–5.3 | 159.3146.7–170.3 |
| 2036 | 2.30.4–7 | 159.1147.5–171.4 |
| 2037 | 2.20.3–6.6 | 162.2147.5–175.3 |
| 2038 | 1.90.3–7.1 | 161.4148.6–171.7 |
| 2039 | 2.80.3–6.4 | 160148.2–170.4 |
| 2040 | 2.40.7–5.8 | 160.9147.9–171.3 |
| 2041 | 2.40.5–5.5 | 160.8146.7–171.7 |
| 2042 | 2.50.4–6.8 | 162.3149.9–175.6 |
| 2043 | 2.70.4–6.2 | 161.1150.3–173.8 |
| 2044 | 2.30.6–7.4 | 163150.9–173.9 |
| 2045 | 2.70.4–6.5 | 163149.5–174.8 |
| 2046 | 2.90.4–8.7 | 163.5149.8–177.2 |
| 2047 | 3.80.3–8.2 | 165.2151.8–178.5 |
| 2048 | 3.20.3–10.2 | 166.4154.1–179.4 |
| 2049 | 3.50.2–7.6 | 165150.8–178.2 |
| 2050 | 2.81–7 | 166.9153.5–179.3 |
| 2051 | 2.40.4–8.2 | 165.6150.8–180 |
| 2052 | 3.60.5–7.5 | 166.7155.4–179.5 |
| 2053 | 2.30.6–6.3 | 166.3154.2–178.8 |
| 2054 | 2.70.8–7 | 167.5153.9–181 |
| 2055 | 3.20.5–9.2 | 167.8155.8–182.5 |
| 2056 | 3.61–8.8 | 166.3153.6–179.7 |
| 2057 | 3.30.8–7.5 | 168.3153.9–182.3 |
| 2058 | 50.3–10.8 | 167.5157–179.9 |
| 2059 | 4.40.6–11.5 | 170.9155.9–183.8 |
| 2060 | 3.91.1–10 | 170.3156.5–181.8 |
| 2061 | 4.51.4–9.4 | 168.8156.8–179.6 |
| 2062 | 3.90.9–9.2 | 171.6153.5–186.5 |
| 2063 | 5.41.4–11.3 | 171.3159.5–183.8 |
| 2064 | 4.70.9–9.9 | 170.2155.3–184.5 |
| 2065 | 51.3–10.6 | 169.7156.4–185 |
| 2066 | 4.91.2–11.6 | 172.2157–186.7 |
| 2067 | 5.91.3–13.5 | 173.2160.2–186.3 |
| 2068 | 4.71.6–9.3 | 172.6157.7–186.3 |
| 2069 | 5.11.3–10.1 | 171.8157.3–185.6 |
| 2070 | 4.41.2–11.6 | 171.7158.9–186.7 |
| 2071 | 4.80.5–12.5 | 173.4158.7–186.8 |
| 2072 | 5.81.9–10.2 | 174161.5–186.9 |
| 2073 | 5.31.4–10.5 | 175.6157.2–187.9 |
| 2074 | 4.51–11.8 | 173.5160–186.3 |
| 2075 | 5.61.5–13.6 | 173161.5–187.8 |
| 2076 | 6.20.9–14.6 | 172.9158.8–186.7 |
| 2077 | 4.51.4–12.9 | 175161.3–187.8 |
| 2078 | 5.61–15 | 174.4160.9–189.3 |
| 2079 | 6.80.8–17.4 | 172.5158.3–187.7 |
| 2080 | 6.31.8–13.3 | 175.1160.7–189.2 |
| 2081 | 5.71.6–12.9 | 174.9159.2–190.2 |
| 2082 | 72.2–16.2 | 175.4161.8–190.6 |
| 2083 | 5.31.5–12.9 | 176.5161.8–190.8 |
| 2084 | 6.11.3–11.5 | 176.1160.9–190.5 |
| 2085 | 6.41.9–13.3 | 176.3161.9–193.6 |
| 2086 | 6.41.7–15.1 | 173.9160–189.1 |
| 2087 | 7.21.4–15.3 | 176161–193.1 |
| 2088 | 72.3–15 | 175.4160.5–195.2 |
| 2089 | 6.51.8–19 | 177.2164.2–191.7 |
| 2090 | 6.11.9–17.7 | 177.7163.9–192.2 |
| 2091 | 7.91.9–16.7 | 177.8162.8–192.2 |
| 2092 | 6.91.4–14.4 | 178.7162.9–192.9 |
| 2093 | 5.61.4–13.6 | 177164–191 |
| 2094 | 8.51.8–15.3 | 176.8164.1–190.7 |
| 2095 | 7.21.2–16 | 178.6163.8–193.1 |
| 2096 | 6.51–15.2 | 177.8163.7–192.5 |
| 2097 | 5.41.1–15 | 177.3160.4–192.5 |
| 2098 | 7.62.1–15.1 | 178.7162.6–195.7 |
| 2099 | 7.51.3–17.6 | 176159.9–193.2 |
| 2100 | 6.72.5–16.1 | 177.6162.2–193 |
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
奥地利与巴基斯坦对比
健康
人口与社会
经济
教育
政治
冲突
军用
- 军费开支奥地利:2025 年为 GDP 的 1.1%巴基斯坦:2025 年为 GDP 的 2.91%
- 军费开支(美元)奥地利:2025 年为 US$58.8亿巴基斯坦:2025 年为 US$115亿
- 人均军费开支奥地利:2025 年为 US$697巴基斯坦:2025 年为 US$47
- 军费占政府支出比例奥地利:2025 年为 2%(占政府支出)巴基斯坦:2025 年为 13.8%(占政府支出)
- 武装部队人员奥地利:2020 年为 23,000 人巴基斯坦:2020 年为 943,000 人
- 国家实力奥地利:2022 年为 0.17%(占全球实力)巴基斯坦:2022 年为 1.77%(占全球实力)
- 武装部队占劳动力比例奥地利:2020 年为 0.5%(占劳动力)巴基斯坦:2020 年为 1.25%(占劳动力)
- 武器进口奥地利:2025 年为 2900万 TIV巴基斯坦:2025 年为 7.06亿 TIV
- 武器出口奥地利:2025 年为 100万 TIV巴基斯坦:2025 年为 1.27亿 TIV