印度与巴基斯坦对比
印度与巴基斯坦:热带夜
2014 年热带夜:印度为 215.5 夜,巴基斯坦为 149.9 夜(CMIP6 气候模型中位数模拟)。 2014 年印度的数值较高,高出 65.6 夜,是巴基斯坦的 1.44 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,印度的数值都更高。
- 根据CMIP6 模型中位数(SSP2-4.5,中间路径),2100 年印度为 250.4 夜,巴基斯坦为 177.6 夜。
逐年数据
每年夜数 · CMIP6
| 年份 | 印度 | 巴基斯坦 |
|---|---|---|
| 2014 | 215.5 | 149.9 |
| 2013 | 216 | 149.1 |
| 2012 | 217.4 | 149.9 |
| 2011 | 215.5 | 149 |
| 2010 | 215.2 | 148.4 |
| 2009 | 213.7 | 147.1 |
| 2008 | 213.7 | 147.4 |
| 2007 | 213.3 | 147.3 |
| 2006 | 212.5 | 146.7 |
| 2005 | 212.9 | 146.5 |
| 2004 | 214.9 | 147.5 |
| 2003 | 212.1 | 146 |
| 2002 | 213 | 148.3 |
| 2001 | 212.2 | 145.4 |
| 2000 | 210.8 | 144.7 |
| 1999 | 211.9 | 146.9 |
| 1998 | 210.3 | 144.8 |
| 1997 | 209.5 | 143.2 |
| 1996 | 207 | 141.2 |
| 1995 | 208.8 | 141.8 |
| 1994 | 207.1 | 142.1 |
| 1993 | 206 | 140.4 |
| 1992 | 203.5 | 139.9 |
| 1991 | 208 | 142.5 |
| 1990 | 209.9 | 142.6 |
| 1989 | 208 | 142.5 |
| 1988 | 207.3 | 140.3 |
| 1987 | 207.2 | 140 |
| 1986 | 207.2 | 140 |
| 1985 | 205.9 | 140 |
| 1984 | 206.7 | 138.9 |
| 1983 | 203.3 | 136.3 |
| 1982 | 205.7 | 138.5 |
| 1981 | 208.4 | 141.5 |
| 1980 | 205.3 | 139.5 |
| 1979 | 205.5 | 139.1 |
| 1978 | 204.1 | 139 |
| 1977 | 205.9 | 138.6 |
| 1976 | 204.6 | 139.2 |
| 1975 | 202.6 | 136.5 |
| 1974 | 205.3 | 138.7 |
| 1973 | 205.6 | 137.8 |
| 1972 | 203.8 | 137.4 |
| 1971 | 203.6 | 136 |
| 1970 | 202.6 | 137.7 |
| 1969 | 203.6 | 135.9 |
| 1968 | 201.7 | 136.6 |
| 1967 | 201.6 | 135.2 |
| 1966 | 203.9 | 136.9 |
| 1965 | 202.4 | 138.3 |
| 1964 | 201.2 | 135.1 |
| 1963 | 201.8 | 135.7 |
| 1962 | 203.8 | 137 |
| 1961 | 206.3 | 138.6 |
| 1960 | 206 | 139 |
| 1959 | 206.1 | 138.6 |
| 1958 | 204 | 137.7 |
| 1957 | 206.5 | 140 |
| 1956 | 204 | 137.8 |
| 1955 | 203.2 | 137.5 |
| 1954 | 206 | 137.8 |
| 1953 | 204 | 136.9 |
| 1952 | 204.4 | 138.1 |
| 1951 | 204.3 | 136.7 |
| 1950 | 206.3 | 139.1 |
CMIP6 模型中位数(SSP2-4.5,中间路径) · 2015–2100
| 年份 | 印度 | 巴基斯坦 |
|---|---|---|
| 2015 | 216.9202.1–228.4 | 152.4138.7–163.3 |
| 2016 | 215202.5–227.6 | 150.6139.4–161.7 |
| 2017 | 216.2202.1–228.5 | 151.3138.8–162 |
| 2018 | 218.3204.5–231.4 | 152.6139.8–161.8 |
| 2019 | 217.4202.3–230.4 | 151.8138.1–163.3 |
| 2020 | 217.6203.1–232 | 153.1140.3–164.5 |
| 2021 | 219.7204.5–233.2 | 154.1140.6–165.7 |
| 2022 | 220.5205.8–233 | 153.1140.2–165.7 |
| 2023 | 220.4206.4–233.7 | 155.5141.6–165.9 |
| 2024 | 222.6208.1–236.3 | 156.8143.3–168.7 |
| 2025 | 219.7202.7–236.2 | 155.7141.5–168.6 |
| 2026 | 220.2204.2–236.8 | 155.3142.2–167.9 |
| 2027 | 223.6207.1–239 | 156.8140.9–168.9 |
| 2028 | 222.1205.1–235.7 | 156.5143.9–167.6 |
| 2029 | 225.4210–240.3 | 155.9141.5–167.7 |
| 2030 | 222.7207.3–235.6 | 156.3143.3–167.6 |
| 2031 | 223.8207.1–237.8 | 157.3144.4–168.1 |
| 2032 | 225.9210–240.5 | 157.4142.5–169.6 |
| 2033 | 223.8209.3–235.4 | 157.7143.6–169.4 |
| 2034 | 225.8210–242.7 | 159.5145.6–173.4 |
| 2035 | 224.9210.6–240.9 | 159.3146.7–170.3 |
| 2036 | 224.2210.4–240.3 | 159.1147.5–171.4 |
| 2037 | 228.3213.6–242.6 | 162.2147.5–175.3 |
| 2038 | 228.1212.6–241.4 | 161.4148.6–171.7 |
| 2039 | 227.4211.9–242.8 | 160148.2–170.4 |
| 2040 | 227212.2–242 | 160.9147.9–171.3 |
| 2041 | 227.1210.7–240.5 | 160.8146.7–171.7 |
| 2042 | 229.1214.8–244.2 | 162.3149.9–175.6 |
| 2043 | 228.9214.5–244 | 161.1150.3–173.8 |
| 2044 | 229.7214.7–244.2 | 163150.9–173.9 |
| 2045 | 231.2216.6–246.1 | 163149.5–174.8 |
| 2046 | 232.6216.2–248.6 | 163.5149.8–177.2 |
| 2047 | 232.4215.5–250 | 165.2151.8–178.5 |
| 2048 | 235.6218.5–254.3 | 166.4154.1–179.4 |
| 2049 | 235.3218.3–249.9 | 165150.8–178.2 |
| 2050 | 233.5216.6–253.4 | 166.9153.5–179.3 |
| 2051 | 234.9218.6–249.9 | 165.6150.8–180 |
| 2052 | 234219.4–249.3 | 166.7155.4–179.5 |
| 2053 | 234.9219.5–252.5 | 166.3154.2–178.8 |
| 2054 | 237.2219.4–253.1 | 167.5153.9–181 |
| 2055 | 237.2220.7–256.6 | 167.8155.8–182.5 |
| 2056 | 238.8221.2–254.9 | 166.3153.6–179.7 |
| 2057 | 235.7218.5–253.8 | 168.3153.9–182.3 |
| 2058 | 238.8222.8–254.1 | 167.5157–179.9 |
| 2059 | 241.1224.9–256.2 | 170.9155.9–183.8 |
| 2060 | 240.9225.6–255.6 | 170.3156.5–181.8 |
| 2061 | 237.9220.6–253.7 | 168.8156.8–179.6 |
| 2062 | 239.9221.2–259.7 | 171.6153.5–186.5 |
| 2063 | 239.9222.3–256.1 | 171.3159.5–183.8 |
| 2064 | 240223.8–256.3 | 170.2155.3–184.5 |
| 2065 | 240.9222.9–257.3 | 169.7156.4–185 |
| 2066 | 241.5224.1–258.6 | 172.2157–186.7 |
| 2067 | 241.6224.8–257.9 | 173.2160.2–186.3 |
| 2068 | 242.3224.6–262.1 | 172.6157.7–186.3 |
| 2069 | 242.8225.4–259.1 | 171.8157.3–185.6 |
| 2070 | 240.1225.3–257.1 | 171.7158.9–186.7 |
| 2071 | 241.8223.7–260.2 | 173.4158.7–186.8 |
| 2072 | 242.6225.4–259.2 | 174161.5–186.9 |
| 2073 | 243.8228–259.3 | 175.6157.2–187.9 |
| 2074 | 241.6226.9–258.4 | 173.5160–186.3 |
| 2075 | 243.5226.4–258.2 | 173161.5–187.8 |
| 2076 | 243.2224.6–259.9 | 172.9158.8–186.7 |
| 2077 | 243.7226.6–264.6 | 175161.3–187.8 |
| 2078 | 246.7230.1–261.5 | 174.4160.9–189.3 |
| 2079 | 244.9226.4–261.3 | 172.5158.3–187.7 |
| 2080 | 246.7227–263.7 | 175.1160.7–189.2 |
| 2081 | 247.5230.4–264.8 | 174.9159.2–190.2 |
| 2082 | 244.6227.9–262.3 | 175.4161.8–190.6 |
| 2083 | 247.5227.8–265.1 | 176.5161.8–190.8 |
| 2084 | 247.3228.3–266.8 | 176.1160.9–190.5 |
| 2085 | 246.5227.5–267.1 | 176.3161.9–193.6 |
| 2086 | 245.6227.7–266.5 | 173.9160–189.1 |
| 2087 | 245.5226.7–266.2 | 176161–193.1 |
| 2088 | 247229.4–266.9 | 175.4160.5–195.2 |
| 2089 | 248.1230–266.3 | 177.2164.2–191.7 |
| 2090 | 249228.9–266.4 | 177.7163.9–192.2 |
| 2091 | 248.9230–266.5 | 177.8162.8–192.2 |
| 2092 | 249.8232.3–267.8 | 178.7162.9–192.9 |
| 2093 | 248.1229–266.5 | 177164–191 |
| 2094 | 249.1230.6–268.4 | 176.8164.1–190.7 |
| 2095 | 251233.2–270 | 178.6163.8–193.1 |
| 2096 | 247.8231.4–269.3 | 177.8163.7–192.5 |
| 2097 | 251.1231.4–268 | 177.3160.4–192.5 |
| 2098 | 252.3230.8–268.3 | 178.7162.6–195.7 |
| 2099 | 248.7230.1–268.3 | 176159.9–193.2 |
| 2100 | 250.4232.9–266.7 | 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
印度与巴基斯坦对比
健康
人口与社会
经济
教育
政治
冲突
军用
- 军费开支印度:2025 年为 GDP 的 2.3%巴基斯坦:2025 年为 GDP 的 2.91%
- 军费开支(美元)印度:2025 年为 US$933亿巴基斯坦:2025 年为 US$115亿
- 人均军费开支印度:2025 年为 US$63巴基斯坦:2025 年为 US$47
- 军费占政府支出比例印度:2025 年为 8.2%(占政府支出)巴基斯坦:2025 年为 13.8%(占政府支出)
- 武装部队人员印度:2020 年为 307万 人巴基斯坦:2020 年为 943,000 人
- 国家实力印度:2022 年为 9.94%(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印度:2020 年为 0.58%(占劳动力)巴基斯坦:2020 年为 1.25%(占劳动力)
- 武器进口印度:2025 年为 28.6亿 TIV巴基斯坦:2025 年为 7.06亿 TIV
- 武器出口印度:2025 年为 8100万 TIV巴基斯坦:2025 年为 1.27亿 TIV