法国与缅甸对比
法国与缅甸：热带夜
2014 年热带夜：法国为 3.1 夜，缅甸为 201.9 夜（CMIP6 气候模型中位数模拟）。 2014 年缅甸的数值较高，高出 198.8 夜，是法国的 66 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，缅甸的数值都更高。
- 根据CMIP6 模型中位数（SSP2-4.5，中间路径），2100 年法国为 19.2 夜，缅甸为 244.5 夜。
逐年数据
每年夜数 · CMIP6
| 年份 | 法国 | 缅甸 |
|---|---|---|
| 2014 | 3.1 | 201.9 |
| 2013 | 3.1 | 203.1 |
| 2012 | 2.9 | 201.1 |
| 2011 | 2.7 | 200.9 |
| 2010 | 3.9 | 202.1 |
| 2009 | 2.5 | 199 |
| 2008 | 2.4 | 198.1 |
| 2007 | 2.1 | 196.8 |
| 2006 | 2.6 | 198.2 |
| 2005 | 2.9 | 196.7 |
| 2004 | 2.7 | 200.3 |
| 2003 | 2.6 | 195.3 |
| 2002 | 1.8 | 196.6 |
| 2001 | 2.3 | 199 |
| 2000 | 1.8 | 197.2 |
| 1999 | 2.1 | 196.4 |
| 1998 | 1.5 | 194.7 |
| 1997 | 1.6 | 194.4 |
| 1996 | 1.5 | 191.4 |
| 1995 | 1.3 | 189.9 |
| 1994 | 1.5 | 188.8 |
| 1993 | 1.1 | 185 |
| 1992 | 1 | 180.5 |
| 1991 | 1.8 | 191.7 |
| 1990 | 1.9 | 191.5 |
| 1989 | 1.2 | 190.3 |
| 1988 | 1.2 | 190.7 |
| 1987 | 1.3 | 190.8 |
| 1986 | 0.9 | 189.7 |
| 1985 | 0.9 | 187.4 |
| 1984 | 1.1 | 189.1 |
| 1983 | 1.1 | 182.3 |
| 1982 | 1 | 186.7 |
| 1981 | 1.1 | 188.4 |
| 1980 | 1.2 | 189 |
| 1979 | 0.9 | 189.8 |
| 1978 | 1.3 | 186.8 |
| 1977 | 0.9 | 187.4 |
| 1976 | 0.8 | 185.8 |
| 1975 | 0.9 | 183.6 |
| 1974 | 1.2 | 185.5 |
| 1973 | 0.9 | 187.5 |
| 1972 | 0.9 | 184.8 |
| 1971 | 1 | 185.2 |
| 1970 | 0.9 | 184.9 |
| 1969 | 1 | 184.3 |
| 1968 | 0.9 | 183.7 |
| 1967 | 0.8 | 182.3 |
| 1966 | 0.8 | 186.2 |
| 1965 | 0.7 | 182.9 |
| 1964 | 1 | 180.6 |
| 1963 | 0.9 | 183.1 |
| 1962 | 1.1 | 187.3 |
| 1961 | 0.9 | 188.7 |
| 1960 | 1.1 | 187.1 |
| 1959 | 1.2 | 186.5 |
| 1958 | 1 | 187.1 |
| 1957 | 1 | 186.2 |
| 1956 | 1.2 | 187.9 |
| 1955 | 1.1 | 185.9 |
| 1954 | 1.3 | 185.7 |
| 1953 | 1 | 185 |
| 1952 | 1.3 | 186.1 |
| 1951 | 1.1 | 187.1 |
| 1950 | 1.2 | 186.9 |
CMIP6 模型中位数（SSP2-4.5，中间路径） · 2015–2100
| 年份 | 法国 | 缅甸 |
|---|---|---|
| 2015 | 3.61.5–8.6 | 205.2186.4–218.9 |
| 2016 | 4.11.5–9.9 | 202.8186.2–218.8 |
| 2017 | 3.51.3–10.2 | 203.4187.3–218.3 |
| 2018 | 3.91.7–10.8 | 205.5190.9–219.9 |
| 2019 | 4.51.6–9 | 205.2186.7–222.2 |
| 2020 | 4.11.6–10.5 | 208.2188.5–223.5 |
| 2021 | 4.51.3–13.2 | 208.9191.2–224.1 |
| 2022 | 51.5–12.5 | 209.9192.7–224.9 |
| 2023 | 4.81.6–12.5 | 210.6195.4–226.3 |
| 2024 | 5.51.8–11.2 | 210.4193.8–226.6 |
| 2025 | 5.81.5–12.1 | 209.9190.3–225.2 |
| 2026 | 6.22.1–12.7 | 212.2194.3–229.2 |
| 2027 | 5.41.7–11.2 | 212195.6–228.6 |
| 2028 | 5.91.7–13.3 | 213195.7–227.2 |
| 2029 | 6.31.9–12.6 | 215.3193.9–231.9 |
| 2030 | 5.82.1–11.9 | 212.2194.9–228 |
| 2031 | 5.92–11.8 | 214.3197.2–230.8 |
| 2032 | 5.92.7–12.9 | 215199.3–229.6 |
| 2033 | 72.5–13.6 | 215.5198.5–230.1 |
| 2034 | 7.92.4–17.3 | 214.9198.4–233.5 |
| 2035 | 6.92.4–14.4 | 214.9199.2–236.8 |
| 2036 | 7.32.6–14.6 | 216198.7–234.5 |
| 2037 | 7.32.6–13.3 | 217.2199.6–233.5 |
| 2038 | 6.53–15.1 | 220.7204.8–235.1 |
| 2039 | 6.92.6–14.3 | 219.7202.4–234.3 |
| 2040 | 7.72.3–16 | 219.2202.9–235 |
| 2041 | 8.12.6–15.2 | 220.7203.9–237.7 |
| 2042 | 6.93–16 | 221.8206.1–237.2 |
| 2043 | 7.92.8–15.6 | 219.5201.2–237.1 |
| 2044 | 7.93.1–16.6 | 221.4201.6–239.6 |
| 2045 | 9.23.2–19.6 | 223.7204.8–241.5 |
| 2046 | 8.93.2–17.6 | 223.2203.2–240.2 |
| 2047 | 9.74–19.2 | 224.3204.8–241.1 |
| 2048 | 9.13.4–17 | 226.4207.7–243.8 |
| 2049 | 10.13.7–20.8 | 226.5205.6–242.8 |
| 2050 | 10.94.8–18.9 | 227209.3–243.5 |
| 2051 | 9.23.5–18.4 | 229.6212.4–246.4 |
| 2052 | 103.4–21.2 | 227.2208.6–244.2 |
| 2053 | 8.73.8–18 | 227.9208.7–247.7 |
| 2054 | 9.74.4–19.2 | 227.9209.6–244.8 |
| 2055 | 9.93.9–17.2 | 229.1209.8–247.5 |
| 2056 | 114.3–21.8 | 231.8210.4–252.1 |
| 2057 | 10.94.2–19.8 | 228.6208–249 |
| 2058 | 13.85.1–25.7 | 228.9208.8–249 |
| 2059 | 11.23.3–25 | 230.7212.1–247.5 |
| 2060 | 12.86.1–22 | 234.7211.1–251.5 |
| 2061 | 12.64.7–23.2 | 231.9213–247.7 |
| 2062 | 12.36.2–22.4 | 233.6209.9–252.8 |
| 2063 | 125.2–24.9 | 233215.4–250.5 |
| 2064 | 125.3–21.6 | 233.2214.4–251.3 |
| 2065 | 12.53.9–30.8 | 230.7210.4–250.7 |
| 2066 | 11.55.3–22.1 | 233.5214.3–251.2 |
| 2067 | 18.38.1–33.3 | 233211.5–253.3 |
| 2068 | 135.4–23.4 | 233.1212.4–253.7 |
| 2069 | 15.65.7–25.5 | 236.1214.6–253.4 |
| 2070 | 13.55.2–29.1 | 235.9218.1–253.4 |
| 2071 | 154.4–30.2 | 235.1213.5–259.6 |
| 2072 | 15.57.4–26 | 234.6216.1–252.6 |
| 2073 | 13.96–29.1 | 237.2219.3–257.2 |
| 2074 | 12.84.3–27.3 | 236.4215.7–254.5 |
| 2075 | 13.96.3–25.6 | 236.7214.4–255.9 |
| 2076 | 166.1–33.8 | 237.7216–257 |
| 2077 | 13.25–29.8 | 237.5219–258.7 |
| 2078 | 13.75.1–33.6 | 238.5217.3–257.8 |
| 2079 | 12.95.3–28.4 | 238.5219.2–257.2 |
| 2080 | 14.45.4–27.9 | 240.5218.8–258.3 |
| 2081 | 15.15.8–29.8 | 240219.7–260.9 |
| 2082 | 16.46.1–33.9 | 239.4217.1–258.8 |
| 2083 | 15.97.9–32 | 239.1220.5–259.2 |
| 2084 | 14.16.6–27.7 | 241.3218.9–260.6 |
| 2085 | 16.57.3–30.2 | 241.7218.8–260.7 |
| 2086 | 19.55.5–32.4 | 241.7217.4–262.7 |
| 2087 | 196.9–38 | 241.4220.5–260.9 |
| 2088 | 18.47.7–35.2 | 241.8222.3–261.5 |
| 2089 | 1910.6–29.3 | 240.7221.2–262.6 |
| 2090 | 16.36.8–33.5 | 241.3224.4–260.9 |
| 2091 | 19.77.6–32.3 | 242.6220.3–262.5 |
| 2092 | 17.36.1–32.7 | 241.9221.6–263.3 |
| 2093 | 156.5–29.8 | 242.1220.2–260 |
| 2094 | 18.68.5–32.8 | 242.5222.5–261.9 |
| 2095 | 19.25.9–38.9 | 244.9224–264.4 |
| 2096 | 19.37.6–35.5 | 243.9221.1–266.5 |
| 2097 | 17.36.2–36.1 | 243.6219.6–264.2 |
| 2098 | 18.16.9–36.3 | 243.6222.5–263.9 |
| 2099 | 20.37.4–34.6 | 244.7221.8–263.5 |
| 2100 | 19.27–36.7 | 244.5223.2–261.8 |
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
法国与缅甸对比
健康
人口与社会
经济
教育
政治
冲突
军用
- 军费开支法国：2025 年为 GDP 的 2.03%缅甸：2024 年为 GDP 的 6.61%
- 军费开支（美元）法国：2025 年为 US$645亿缅甸：2024 年为 US$46.5亿
- 人均军费开支法国：2025 年为 US$1,021缅甸：2024 年为 US$92
- 军费占政府支出比例法国：2025 年为 3.5%（占政府支出）缅甸：2024 年为 32%（占政府支出）
- 武装部队人员法国：2020 年为 304,000 人缅甸：2020 年为 463,000 人
- 国家实力法国：2022 年为 1.09%（占全球实力）缅甸：2022 年为 0.53%（占全球实力）
- 武装部队占劳动力比例法国：2020 年为 1%（占劳动力）缅甸：2020 年为 1.94%（占劳动力）
- 武器进口法国：2025 年为 2.36亿 TIV缅甸：2025 年为 7000万 TIV