德国与塔吉克斯坦对比

德国与塔吉克斯坦：温度

2025 年温度：德国为 10.1 °C，塔吉克斯坦为 2.9 °C（据 ERA5 观测）。 2025 年德国的数值较高，高出 7.2 °C，是塔吉克斯坦的 3.45 倍。

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°C · ERA5

德国与塔吉克斯坦：温度2025 年温度：德国为 10.1 °C，塔吉克斯坦为 2.9 °C（据 ERA5 观测）。 2025 年德国的数值较高，高出 7.2 °C，是塔吉克斯坦的 3.45 倍。
德国塔吉克斯坦CMIP6 历史模拟，模型中位数CMIP6 模型中位数（SSP2-4.5，中间路径）模型第 10–90 百分位

数据解读

  • 自 1950 年以来，在两国都有数据的每一年，德国的数值都更高。
  • 2025 年，在 233 个国家中，德国排名第 200，塔吉克斯坦排名第 227（从高到低）。
  • 根据CMIP6 模型中位数（SSP2-4.5，中间路径），2100 年德国为 11.8 °C，塔吉克斯坦为 3.2 °C。

逐年数据

°C · ERA5

年份德国德国：CMIP6 历史模拟，模型中位数塔吉克斯坦塔吉克斯坦：CMIP6 历史模拟，模型中位数
202510.110.12.91.2
2024119.91.31.1
202310.8101.60.8
202210.710.41.70.8
20219.310.110.8
202010.6100.30.9
201910.49.810.6
201810.79.80.80.6
20179.89.61.10.8
20169.79.71.60.6
201510.19.70.80.5
201410.59.500.5
20138.99.60.90.5
20129.39.6-0.70.4
20119.89.60.50.4
201089.60.50.1
20099.49.7-0.20.1
20089.79.80.4-0
200710.19.50.80.2
20069.89.50.90.2
20059.29.6-0.30
20049.19.20.30.1
20039.59.4-0.20.1
20029.69.20.40.3
20019.19.20.5-0.1
20009.99.3-0.3-0.2
19999.69-0.3-0
19989.19.10.5-0.2
199798.90.2-0.3
19967.29.1-1-0.1
199598.7-0.5-0.3
19949.88.9-0.2-0.5
19938.58.5-0.6-0.7
19929.38.4-0.3-0.8
19918.48.8-0.4-0.3
19909.58.90.7-0.4
19899.69-1.5-0.4
19889.18.70.2-0.6
19877.58.7-0.3-0.4
198688.4-0.5-0.7
19857.58.80-0.5
198488.4-0.3-0.9
19839.18.40-1.1
198298.4-0.9-0.7
19818.48.4-0-0.5
19807.88.50.5-0.6
19797.98.50.3-0.7
197888.60.2-0.7
19778.98.30.4-0.9
19768.78.3-0.4-1
19759.18.3-1.1-0.8
19749.18.6-1.3-0.8
19738.58.4-0.2-1
19728.18.2-1.9-0.9
19718.88.30.1-1
197088.1-0.1-1
196988.2-1-1
19688.48.3-0.6-1.2
19679.28.3-1.1-0.9
19668.88.2-0.5-1
19657.88.3-0.8-1
19648.48.2-1.6-1
19637.48.50.2-1
19627.58.3-0.9-0.7
19619.28.4-0.4-0.8
19608.78.4-0.9-0.7
19599.28.5-0.4-0.7
19588.48.4-0.7-1
19578.78.2-1.7-0.6
19566.98.6-0.1-0.9
19557.68.5-0.4-0.7
19547.88.2-1.1-0.7
19539.18.3-0.3-1
195288.6-0.2-0.9
19518.98.4-0.4-0.7
19508.88.5-0.9-0.6
  • 12.3预测值
CMIP6 模型中位数（SSP2-4.5，中间路径） · 2026–2100
年份德国德国：CMIP6 历史模拟，模型中位数塔吉克斯坦塔吉克斯坦：CMIP6 历史模拟，模型中位数
2026–10.49.4–11.3–0.9-0–2.3
2027–10.29.5–11.1–1.10.3–1.9
2028–10.39.5–11.4–1.10.3–2.1
2029–10.29.4–11.3–1.20.2–2
2030–10.19.2–11.2–1.10.1–2
2031–10.18.9–11.6–1.20.5–2
2032–10.69.1–11.3–1.30.2–2.1
2033–10.29.5–11.5–1.10.5–2.2
2034–10.59.4–11.6–1.30.2–2.3
2035–10.49.2–11.5–1.30.3–2.3
2036–10.69.5–11.9–1.30.6–2.1
2037–10.39.3–11.6–1.80.6–2.6
2038–10.39.5–11.3–1.50.6–2.4
2039–10.49.3–11.4–1.40.5–2.4
2040–10.49.4–11.8–1.60.7–2.7
2041–10.39.5–11.3–1.50.7–2.7
2042–10.79.5–11.4–1.50.4–2.7
2043–10.69.3–11.7–1.40.4–2.6
2044–10.49.2–11.9–1.81–2.7
2045–10.59.6–11.6–1.70.8–2.7
2046–10.39.4–11.4–2.11.1–2.9
2047–10.89.8–11.6–1.90.8–2.8
2048–1110.1–12–1.71–2.9
2049–10.79.7–12.2–1.91–2.9
2050–10.910–11.9–2.11.1–3.2
2051–10.79.3–12.2–1.90.8–3
2052–10.99.3–12.4–20.7–3.1
2053–10.99.7–11.9–21.1–3
2054–10.89.7–11.9–20.9–3.4
2055–10.89.6–11.9–2.21.1–3.4
2056–10.99.7–12.4–2.21.4–3.2
2057–10.89.9–12.5–2.21.1–3.5
2058–11.310.1–12.5–2.11.2–3.1
2059–10.99.6–12.2–2.41.4–3.6
2060–11.210–12–21.1–3.7
2061–11.210.3–11.9–2.21.4–3.1
2062–11.210.3–12.3–2.51.2–3.7
2063–11.210–12.5–2.41.6–3.5
2064–10.910–11.8–2.31–3.7
2065–119.7–12.3–2.41.4–3.5
2066–11.29.7–12.2–2.41.6–4
2067–11.410.1–12.4–2.61.8–3.5
2068–11.210.1–12.5–2.71.6–3.9
2069–11.510–12.6–2.71.7–3.8
2070–11.19.9–12.9–2.61.6–3.5
2071–11.39.6–12.8–2.61.4–3.8
2072–11.210.3–12.5–2.41.3–4.2
2073–11.310.3–12.2–2.91.6–4.3
2074–11.410.2–12.6–2.91.8–4.5
2075–10.89.9–12.6–2.71.8–4.3
2076–11.210.3–13.1–2.41.2–4
2077–11.110.1–12.6–31.5–4.4
2078–11.210.2–13–2.81.5–4.3
2079–11.210.1–12.8–2.61.5–3.9
2080–11.210.3–12.6–2.71.7–4
2081–11.510.2–12.9–2.51.7–4.2
2082–11.410.3–12.9–2.91.9–3.9
2083–11.210.1–12.7–3.12.2–4.3
2084–11.510.2–12.7–3.11.9–4.1
2085–11.610.5–12.9–2.91.9–4.6
2086–11.710.4–13.1–2.71.3–4.4
2087–11.610.3–13.2–2.91.9–4.3
2088–11.710.5–13–2.81.7–4.5
2089–11.710.5–12.7–3.12.1–4.6
2090–11.810.1–13–3.21.9–4.4
2091–11.710.2–13.1–3.11.6–4.3
2092–11.810.2–13–3.12–4.5
2093–11.510–13–3.12.3–4.4
2094–11.510.2–13.2–3.22–4.8
2095–11.510.2–13–3.11.4–4.7
2096–11.810–13.1–3.21.9–4.6
2097–11.510.4–13.2–32.1–4.4
2098–11.610.6–13–3.52–4.8
2099–1210.4–12.7–3.11.4–4.7
2100–11.810.4–12.8–3.22.1–4.6

分别查看各国

须知

  • 全国范围、全年平均的近地面气温。
  • 来源：ERA5 reanalysis (Copernicus, ECMWF) and CMIP6, via the World Bank Climate Change Knowledge Portal。
  • 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。
  • 排名基于 2025 年有数值的 233 个国家，从高到低排列。

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

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