埃塞俄比亚与马拉维对比
埃塞俄比亚与马拉维:热带夜
2014 年热带夜:埃塞俄比亚为 144.9 夜,马拉维为 138.1 夜(CMIP6 气候模型中位数模拟)。 2014 年埃塞俄比亚的数值较高,高出 6.8 夜,是马拉维的 1.05 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,埃塞俄比亚的数值都更高。
- 根据CMIP6 模型中位数(SSP2-4.5,中间路径),2100 年埃塞俄比亚为 201.7 夜,马拉维为 213.3 夜。
逐年数据
每年夜数 · CMIP6
| 年份 | 埃塞俄比亚 | 马拉维 |
|---|---|---|
| 2014 | 144.9 | 138.1 |
| 2013 | 145.1 | 138.9 |
| 2012 | 144.4 | 137.4 |
| 2011 | 145.6 | 136.6 |
| 2010 | 142.4 | 132.4 |
| 2009 | 140.3 | 131.4 |
| 2008 | 137.1 | 130.8 |
| 2007 | 138.2 | 132.8 |
| 2006 | 138.7 | 129.8 |
| 2005 | 138.1 | 129.5 |
| 2004 | 139.1 | 133.4 |
| 2003 | 138.8 | 132.5 |
| 2002 | 137.4 | 130.3 |
| 2001 | 139.2 | 134 |
| 2000 | 135.5 | 126.6 |
| 1999 | 132.6 | 124.8 |
| 1998 | 132.9 | 127.1 |
| 1997 | 132.7 | 124.2 |
| 1996 | 129.7 | 121.3 |
| 1995 | 127.8 | 120.9 |
| 1994 | 126.3 | 118.4 |
| 1993 | 122.5 | 113.8 |
| 1992 | 119.7 | 114.1 |
| 1991 | 129.5 | 120.9 |
| 1990 | 132.7 | 123.8 |
| 1989 | 129.4 | 120.5 |
| 1988 | 128.2 | 120.8 |
| 1987 | 126.4 | 118.8 |
| 1986 | 128.1 | 121.1 |
| 1985 | 122.8 | 115.7 |
| 1984 | 124.8 | 116.2 |
| 1983 | 120.6 | 115.5 |
| 1982 | 126.3 | 115.1 |
| 1981 | 127 | 119 |
| 1980 | 124.9 | 116.9 |
| 1979 | 125.1 | 117.7 |
| 1978 | 124.7 | 114.8 |
| 1977 | 125.8 | 117.2 |
| 1976 | 122 | 114 |
| 1975 | 119.5 | 114 |
| 1974 | 124 | 115.2 |
| 1973 | 125.2 | 114.7 |
| 1972 | 122.3 | 113.8 |
| 1971 | 120.6 | 114.1 |
| 1970 | 121.3 | 115.8 |
| 1969 | 120.4 | 114.3 |
| 1968 | 119.1 | 110 |
| 1967 | 118.1 | 109.8 |
| 1966 | 119.5 | 111 |
| 1965 | 117.4 | 111.5 |
| 1964 | 116.6 | 106.3 |
| 1963 | 115.7 | 107.5 |
| 1962 | 121.6 | 114.7 |
| 1961 | 124.2 | 116 |
| 1960 | 124.5 | 117.4 |
| 1959 | 121.6 | 115.6 |
| 1958 | 124.1 | 116.4 |
| 1957 | 123.2 | 114.6 |
| 1956 | 120.9 | 111.4 |
| 1955 | 122.8 | 115.2 |
| 1954 | 121.6 | 113.9 |
| 1953 | 121.2 | 113 |
| 1952 | 122.8 | 113.5 |
| 1951 | 123 | 113.5 |
| 1950 | 122 | 112.8 |
CMIP6 模型中位数(SSP2-4.5,中间路径) · 2015–2100
| 年份 | 埃塞俄比亚 | 马拉维 |
|---|---|---|
| 2015 | 146.6129.4–163.9 | 145.7126.7–164.3 |
| 2016 | 144.1127–160.6 | 139.8122.6–157.4 |
| 2017 | 148.3129.2–164.9 | 143.6127–161.8 |
| 2018 | 149.6131.6–166 | 143.1124.6–162.6 |
| 2019 | 146.2129.3–166 | 143.8128.3–161.4 |
| 2020 | 149.4129.6–168.5 | 145127.3–165.8 |
| 2021 | 150.7132.1–170 | 145.3128–163.6 |
| 2022 | 154135.7–171.2 | 151130.1–169.1 |
| 2023 | 153.5135.4–171.4 | 149.2129.5–171.2 |
| 2024 | 156.5135.9–175.6 | 152.4130–172.6 |
| 2025 | 154132.6–175.5 | 151.1129.7–170.4 |
| 2026 | 153132–175 | 151.1126.2–173.8 |
| 2027 | 154.2134.4–175.3 | 154.4135.1–173.1 |
| 2028 | 157.5138.3–177.4 | 155.5134.6–174 |
| 2029 | 159.2141.8–176.8 | 159.8139.2–178.5 |
| 2030 | 156.8136.3–175.7 | 155.6138.7–174.5 |
| 2031 | 161.4142.4–179.1 | 161.1143.4–177.6 |
| 2032 | 161.7143.1–182.5 | 160.8141.3–181.3 |
| 2033 | 161.8140–180.9 | 161.3135.6–179.2 |
| 2034 | 158.8141.5–184.3 | 160.9138.9–185 |
| 2035 | 162141.7–184.2 | 164.3140.4–189.5 |
| 2036 | 160.5143.6–179.4 | 163.8137.6–182.5 |
| 2037 | 165145.8–184.5 | 166.9144.6–189.2 |
| 2038 | 167.1146.5–186.7 | 172.2148.4–191.2 |
| 2039 | 164.5143.9–186 | 164.8147.3–188.2 |
| 2040 | 165.9146.2–190.1 | 164.4146.4–189.7 |
| 2041 | 167.9146.3–189.3 | 169.3143.7–192.5 |
| 2042 | 167.7146–194.3 | 169.8146.3–197.8 |
| 2043 | 167.3145.5–190.8 | 167.5147.1–193.2 |
| 2044 | 168.2148.2–189.9 | 172.6148.3–197 |
| 2045 | 170.7149.1–192.3 | 170.4153.1–194.7 |
| 2046 | 175.3150–198.6 | 176.3151.2–203.1 |
| 2047 | 176.9151.8–197.5 | 178.7157.8–200.9 |
| 2048 | 177.5155.4–199.1 | 180.7158.9–204.1 |
| 2049 | 177.5157.9–198.4 | 176.7154–205.4 |
| 2050 | 176.4153.8–199 | 180.4155.2–204.9 |
| 2051 | 176.6155.3–199.7 | 182.9162.1–207.4 |
| 2052 | 177155.6–200.7 | 184.9163.2–209.6 |
| 2053 | 176.7154.2–201.6 | 177.2149.6–207.4 |
| 2054 | 177.6156.9–201.1 | 185.1157.1–208 |
| 2055 | 180.6155.2–202.3 | 186.1159.2–212.6 |
| 2056 | 177.3155–205.4 | 184.6158.5–214.3 |
| 2057 | 180.3159.3–205.5 | 184.7159.3–212.3 |
| 2058 | 182.6153.7–209.4 | 188.5163.8–214.7 |
| 2059 | 185.7160.1–210.6 | 189.8166.9–218.5 |
| 2060 | 185.9160.3–210.4 | 192.6163.4–218.1 |
| 2061 | 183.3158.3–211.7 | 186.4158.8–216.8 |
| 2062 | 183.8155.4–213 | 192.3163.9–218.6 |
| 2063 | 184.5159.1–208.6 | 189.2165.2–220.3 |
| 2064 | 186.7160.6–207.2 | 197161.3–218 |
| 2065 | 183.7162.4–212.9 | 193.1165.8–225.2 |
| 2066 | 187.1165.4–210.1 | 201170.1–224.7 |
| 2067 | 187.1160.7–214.5 | 193.1164.2–223.7 |
| 2068 | 187.6160.4–215.8 | 198.6163.7–227.1 |
| 2069 | 187.8165.4–215.8 | 199.4165.8–225 |
| 2070 | 187.9161.6–216.9 | 198.7168–226.7 |
| 2071 | 192.7165.2–219.5 | 199.3167.9–233.5 |
| 2072 | 193.6167.4–214.5 | 202.3173.2–226.2 |
| 2073 | 193.3169.7–218.7 | 205.4168.2–233.4 |
| 2074 | 188.5163.9–219 | 198.2175.4–227.7 |
| 2075 | 191.9162.7–218.6 | 199.6168.9–228.3 |
| 2076 | 195166.9–218.9 | 198.8169.8–225.2 |
| 2077 | 194.1169.3–223.3 | 202172.2–231.2 |
| 2078 | 192.1168.4–218.6 | 203.5175.8–232.1 |
| 2079 | 193.4166.6–220.9 | 203.6172.2–236.1 |
| 2080 | 196.1169.2–222.4 | 204.7172.2–234.3 |
| 2081 | 194.6171–221.4 | 202.2174.9–231.3 |
| 2082 | 195.4168.8–219.9 | 204.3178.3–228.6 |
| 2083 | 194.6168.2–228.7 | 205.8170.7–238.3 |
| 2084 | 198.5170.7–224.2 | 208.1175.9–235.6 |
| 2085 | 198.4173.1–226.3 | 211.1179.4–241 |
| 2086 | 198.6172.3–228.4 | 203.3175.4–237 |
| 2087 | 199170.6–226.6 | 205.3181.2–237.7 |
| 2088 | 199170.7–227.7 | 211.6174.7–240.6 |
| 2089 | 198.6171.2–226.2 | 208.9180.5–237.8 |
| 2090 | 198.6173.4–227.7 | 209.4173.4–243 |
| 2091 | 203.6171.9–232.1 | 214.3179.7–244.8 |
| 2092 | 200.7172.5–229.7 | 213.2176.8–242.3 |
| 2093 | 201.4175.2–228.6 | 212.5177.8–242.2 |
| 2094 | 200.2174–228.9 | 211.8179.7–241.5 |
| 2095 | 203.9175.7–231.9 | 216.9185–243.8 |
| 2096 | 199.1170.5–230.8 | 213.1182–247.6 |
| 2097 | 198.4171.8–229.3 | 210.8174.9–242.1 |
| 2098 | 198.7172.1–231.5 | 214.4181.5–242.2 |
| 2099 | 201.8172.8–233.3 | 213.5181.9–244.1 |
| 2100 | 201.7175.1–231.8 | 213.3181.5–246.3 |
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
埃塞俄比亚与马拉维对比
健康
人口与社会
- 人口埃塞俄比亚:2023 年为 1.29亿 人马拉维:2023 年为 2110万 人
- 人口增长埃塞俄比亚:2023 年为 2.59%/年马拉维:2023 年为 2.57%/年
- 生育率埃塞俄比亚:2023 年为 3.99(每名妇女)马拉维:2023 年为 3.65(每名妇女)
- 城市人口埃塞俄比亚:2025 年为 24.1%马拉维:2025 年为 17.6%
- 年龄中位数埃塞俄比亚:2023 年为 18.7 年马拉维:2023 年为 17.6 年
- 65 岁及以上人口埃塞俄比亚:2023 年为 3.2%马拉维:2023 年为 2.6%
- 净移民率埃塞俄比亚:2023 年为 -0.1‰马拉维:2023 年为 -0.3‰
经济
教育
政治
冲突
军用
- 军费开支埃塞俄比亚:2025 年为 GDP 的 0.49%马拉维:2025 年为 GDP 的 1.15%
- 军费开支(美元)埃塞俄比亚:2025 年为 US$7.85亿马拉维:2025 年为 US$1.28亿
- 人均军费开支埃塞俄比亚:2025 年为 US$4马拉维:2025 年为 US$7
- 军费占政府支出比例埃塞俄比亚:2025 年为 4.1%(占政府支出)马拉维:2025 年为 3.8%(占政府支出)
- 武装部队人员埃塞俄比亚:2020 年为 138,000 人马拉维:2020 年为 15,000 人
- 国家实力埃塞俄比亚:2022 年为 0.85%(占全球实力)马拉维:2022 年为 0.07%(占全球实力)
- 武装部队占劳动力比例埃塞俄比亚:2020 年为 0.28%(占劳动力)马拉维:2020 年为 0.2%(占劳动力)
- 武器进口埃塞俄比亚:2025 年为 6300万 TIV马拉维:2024 年为 200万 TIV
- 武器出口埃塞俄比亚:1997 年为 1700万 TIV马拉维:2000 年为 100万 TIV