卡塔尔与沙特阿拉伯对比
卡塔尔与沙特阿拉伯:热带夜
2014 年热带夜:卡塔尔为 228.4 夜,沙特阿拉伯为 181.5 夜(CMIP6 气候模型中位数模拟)。 2014 年卡塔尔的数值较高,高出 46.9 夜,是沙特阿拉伯的 1.26 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,卡塔尔的数值都更高。
- 根据CMIP6 模型中位数(SSP2-4.5,中间路径),2100 年卡塔尔为 261.9 夜,沙特阿拉伯为 218.7 夜。
逐年数据
每年夜数 · CMIP6
| 年份 | 卡塔尔 | 沙特阿拉伯 |
|---|---|---|
| 2014 | 228.4 | 181.5 |
| 2013 | 228.4 | 180.4 |
| 2012 | 229.7 | 182.8 |
| 2011 | 226.8 | 182.7 |
| 2010 | 226.2 | 179.2 |
| 2009 | 222.3 | 177.1 |
| 2008 | 226.7 | 180.3 |
| 2007 | 226.6 | 178.9 |
| 2006 | 225.9 | 177.5 |
| 2005 | 223.3 | 177.9 |
| 2004 | 222.5 | 177.6 |
| 2003 | 221.7 | 177.4 |
| 2002 | 224.3 | 175.6 |
| 2001 | 226.8 | 178.1 |
| 2000 | 222.8 | 176.4 |
| 1999 | 223.5 | 173.2 |
| 1998 | 221.7 | 173.4 |
| 1997 | 221.2 | 173.8 |
| 1996 | 219.7 | 172 |
| 1995 | 219.9 | 169.2 |
| 1994 | 218.4 | 170.4 |
| 1993 | 217.6 | 164.6 |
| 1992 | 216.8 | 165.9 |
| 1991 | 217 | 169.2 |
| 1990 | 220.1 | 172.7 |
| 1989 | 218.8 | 168.9 |
| 1988 | 217.2 | 166.8 |
| 1987 | 215.9 | 167.3 |
| 1986 | 220.3 | 169.4 |
| 1985 | 215.9 | 166 |
| 1984 | 217.7 | 165 |
| 1983 | 212.6 | 163.5 |
| 1982 | 213.9 | 164.7 |
| 1981 | 215.5 | 168.9 |
| 1980 | 215.9 | 166.8 |
| 1979 | 217.1 | 165.3 |
| 1978 | 213.7 | 164.8 |
| 1977 | 214.1 | 165.6 |
| 1976 | 214.9 | 165.9 |
| 1975 | 212 | 161.2 |
| 1974 | 213 | 162.9 |
| 1973 | 213 | 163.7 |
| 1972 | 212.6 | 163.7 |
| 1971 | 210.9 | 160.4 |
| 1970 | 212 | 162.5 |
| 1969 | 212.8 | 161.3 |
| 1968 | 213.9 | 162.7 |
| 1967 | 211.2 | 159.5 |
| 1966 | 212 | 159.5 |
| 1965 | 212.8 | 159.5 |
| 1964 | 212.9 | 159.9 |
| 1963 | 212.3 | 160.2 |
| 1962 | 214.2 | 163.2 |
| 1961 | 214.9 | 163.7 |
| 1960 | 215.6 | 165.7 |
| 1959 | 215 | 164.4 |
| 1958 | 214.5 | 164.1 |
| 1957 | 216.3 | 165.5 |
| 1956 | 213.6 | 163.6 |
| 1955 | 214.2 | 162 |
| 1954 | 213.6 | 161.2 |
| 1953 | 213.5 | 162.5 |
| 1952 | 213.3 | 163.4 |
| 1951 | 215.5 | 161.2 |
| 1950 | 213.2 | 161.6 |
CMIP6 模型中位数(SSP2-4.5,中间路径) · 2015–2100
| 年份 | 卡塔尔 | 沙特阿拉伯 |
|---|---|---|
| 2015 | 233.2218.3–242 | 184.9169.4–198.7 |
| 2016 | 228.8217.4–241.2 | 183167.7–195.7 |
| 2017 | 227.4214.9–240.5 | 182.6168.1–196.7 |
| 2018 | 233220.2–244.4 | 186.8173.1–199.4 |
| 2019 | 229.6216.8–243.2 | 184.1168.8–199.1 |
| 2020 | 232.9217.2–246.3 | 185.3171.8–198.9 |
| 2021 | 235.4220–247 | 188.6173.6–202.8 |
| 2022 | 236.2218.5–250.2 | 187.6170.7–202 |
| 2023 | 236.9220.1–249.9 | 188.6173–203.8 |
| 2024 | 232.9216.7–251.5 | 187.1172.9–203.9 |
| 2025 | 238.9223.8–252.9 | 191.5176–206.1 |
| 2026 | 236.7222.5–253.4 | 191.8177.1–205.5 |
| 2027 | 234.7222.2–251.7 | 191.2176.6–206.8 |
| 2028 | 239.2226–251.6 | 191.9175.5–205.1 |
| 2029 | 237.5222.5–248.4 | 192.2176.6–205.7 |
| 2030 | 239.6223.1–252.6 | 193.3178.4–206.3 |
| 2031 | 240.2221.2–250.8 | 194.7179.1–207.6 |
| 2032 | 235.7223.9–249.7 | 192.2175.2–206 |
| 2033 | 237.7222.8–247.7 | 192.6177.5–206.9 |
| 2034 | 240224.7–256.1 | 196.7181.6–213 |
| 2035 | 242227.5–258.2 | 196.5179.9–211.6 |
| 2036 | 240.9227–255.8 | 194.1180–209.7 |
| 2037 | 242.7229.7–255.6 | 197183.7–209.9 |
| 2038 | 243.7228.1–259.3 | 198.4182.3–213.3 |
| 2039 | 241.1228.8–253.7 | 198184.4–213.6 |
| 2040 | 242.5226.9–257.2 | 199.2182.1–212.7 |
| 2041 | 241.8229.8–257.2 | 197.7181.4–211.7 |
| 2042 | 241.8228.8–253.5 | 198.3181.2–217 |
| 2043 | 243.4228.8–257.1 | 198.2182.3–215.3 |
| 2044 | 244.9226.8–256.7 | 199.2185.5–213.5 |
| 2045 | 244.6229–262.7 | 202187.1–216.8 |
| 2046 | 248.9234.8–259.6 | 204.1185.3–219.4 |
| 2047 | 247.9231.7–263.6 | 204.1187.4–220 |
| 2048 | 249.7231.9–263.1 | 206.1190.7–220 |
| 2049 | 241.5229.7–260.2 | 201.6187.7–216.2 |
| 2050 | 251.3237.3–263.4 | 205.7190.2–219.3 |
| 2051 | 252.4234.5–267.1 | 204.3188.8–222.1 |
| 2052 | 249.4236.4–264 | 203.8189.6–218 |
| 2053 | 249.8231.2–266.2 | 203.8186.3–218.8 |
| 2054 | 253.9233.9–267.6 | 207.6188.3–222.3 |
| 2055 | 250.8234.8–264.7 | 207.8190.8–221 |
| 2056 | 248.2229.6–269 | 203.7186.6–220.1 |
| 2057 | 250.6237.3–266.1 | 207.5188.8–224.2 |
| 2058 | 249.3235.1–266.1 | 205.9189.2–221.4 |
| 2059 | 252.4236–266.2 | 207.3191.6–226.9 |
| 2060 | 249.5235.7–260.9 | 206.9192.7–222.8 |
| 2061 | 249.5236.6–261.4 | 206.5190.4–220.9 |
| 2062 | 252.3238.5–273.3 | 208.1189.4–228.3 |
| 2063 | 252.3233.5–273.2 | 210.4193–227.1 |
| 2064 | 252.7234.4–270.2 | 207.5191.9–223.3 |
| 2065 | 251235.1–269 | 208.9193.9–226.1 |
| 2066 | 254.3239.2–274.9 | 210.3194.9–228 |
| 2067 | 254.5234.7–272.4 | 210.9193.1–228.6 |
| 2068 | 253.4239.4–274 | 209.8194.6–228.6 |
| 2069 | 252.3235.8–270.8 | 208.9194.5–226.3 |
| 2070 | 254.5235.9–271.6 | 211.2191.2–229 |
| 2071 | 258239.5–277.4 | 215.1196.3–233.3 |
| 2072 | 258.9239.6–275.7 | 213.6195.3–229.3 |
| 2073 | 257.8238.2–271.6 | 213.7194.1–231.6 |
| 2074 | 256.4238–278.8 | 210.5191.9–229.3 |
| 2075 | 260243.8–278.4 | 212.1196.6–231.8 |
| 2076 | 256.3239.2–273.6 | 212.8194.8–230.3 |
| 2077 | 261.2236.5–278.4 | 215.1196.6–233.9 |
| 2078 | 257.7241.6–276.5 | 215.5197.6–230.7 |
| 2079 | 257.5239.2–275.8 | 213.6197–229 |
| 2080 | 258.9239.4–275.8 | 213.6197.1–233.9 |
| 2081 | 261.8238.7–279.9 | 214.7194.4–231.6 |
| 2082 | 258.7242.6–271.8 | 214198.9–230.9 |
| 2083 | 259.2241.7–275.4 | 214.2198.5–238 |
| 2084 | 261.3240.3–280.2 | 217.4197.4–233.1 |
| 2085 | 261.9243.3–284.3 | 217.4199.6–237.9 |
| 2086 | 264.7239.1–282.8 | 217197.4–237.4 |
| 2087 | 262.2243.3–280.1 | 217.3199.7–238.7 |
| 2088 | 260.7240–279.4 | 216.1198.2–243.1 |
| 2089 | 263.5239.7–280.1 | 217.6199.5–239 |
| 2090 | 259247–286 | 217.3198.5–239.2 |
| 2091 | 262.3247.5–282.1 | 218.5202.8–238.4 |
| 2092 | 261.8239.9–285.8 | 218.5198.5–241.6 |
| 2093 | 259.4243.9–274.6 | 216.6197.8–236.3 |
| 2094 | 263.9244.3–280.2 | 218.8202–236.9 |
| 2095 | 259.9245.3–281 | 219.4204.2–237.4 |
| 2096 | 262.2242–285.6 | 219.9197.7–239.6 |
| 2097 | 261.9242.1–285.1 | 216.7196.8–239.7 |
| 2098 | 265.7243.8–285 | 219.7199.6–241.3 |
| 2099 | 263.4243.1–284.3 | 216.8200.8–236.8 |
| 2100 | 261.9245.8–279.4 | 218.7202.3–241 |
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
卡塔尔与沙特阿拉伯对比
健康
人口与社会
经济
教育
政治
冲突
军用
- 军费开支卡塔尔:2022 年为 GDP 的 6.5%沙特阿拉伯:2025 年为 GDP 的 6.48%
- 军费开支(美元)卡塔尔:2022 年为 US$161亿沙特阿拉伯:2025 年为 US$815亿
- 人均军费开支卡塔尔:2022 年为 US$5,428沙特阿拉伯:2025 年为 US$2,428
- 军费占政府支出比例卡塔尔:2022 年为 26.9%(占政府支出)沙特阿拉伯:2025 年为 23.5%(占政府支出)
- 武装部队人员卡塔尔:2020 年为 22,000 人沙特阿拉伯:2020 年为 282,000 人
- 国家实力卡塔尔:2022 年为 0.18%(占全球实力)沙特阿拉伯:2022 年为 1.34%(占全球实力)
- 武装部队占劳动力比例卡塔尔:2020 年为 1.07%(占劳动力)沙特阿拉伯:2020 年为 1.92%(占劳动力)
- 武器进口卡塔尔:2025 年为 10.5亿 TIV沙特阿拉伯:2025 年为 30.4亿 TIV
- 武器出口卡塔尔:2025 年为 200万 TIV沙特阿拉伯:2023 年为 300万 TIV