Mariental fakti
| platība | 1.9 km² |
| Iedzīvotāji | 180 |
| Vīriešu populācija | 88 (48.8%) |
| Sievietes | 92 (51.2%) |
| Iedzīvotāju skaita izmaiņas (1975 to 2020) | -32.6% |
| Iedzīvotāju skaita izmaiņas (2000 to 2020) | -17.4% |
| Vidējais vecums | 47.1 gadi (Vīrieši: 46, Sievietes: 48.2) |
| Telefona Kodi | 5356 |
| Vietējais laiks | |
| Laika zona | Centrāleiropas vasaras laiks |
| Platums un garums | 52.27593, 10.98371 |
| Pasta Indeksu | 38368 |
Mariental karte
Interaktīvā karte
Mariental iedzīvotāji
Gadi no 1975 līdz 2020
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 |
|---|---|---|---|---|---|
| Iedzīvotāji | 267 | 240 | 218 | 185 | 180 |
| Iedzīvotāju blīvums | 137,8 / km² | 123,9 / km² | 112,5 / km² | 95,5 / km² | 92,9 / km² |
Avoti: JRC (European Commission's Joint Research Centre) darbs GHS built-up grid
Mariental iedzīvotāju skaita izmaiņas no 2000 līdz 2015
Samazinājums par 15.1% no 2000 līdz 2015
| Atrašanās vieta | Izmaiņas kopš 1975 | Izmaiņas kopš 1990 | Izmaiņas kopš 2000 |
|---|---|---|---|
| Mariental | -30.7% | -22.9% | -15.1% |
| Lejassaksija | +4.3% | +2.8% | -1.3% |
| Vācija | +2.6% | +2.2% | -1.5% |
Avoti: JRC (European Commission's Joint Research Centre) darbs GHS built-up grid
Mariental vidējais vecums
Vidējais vecums: 47.1 gadi
| Atrašanās vieta | Vidējais vecums | Vidējais vecums (sieviete) | Vidējais vecums (vīrietis) |
|---|---|---|---|
| Mariental | 47.1 yrs | 48.2 yrs | 46 yrs |
| Lejassaksija | 44.8 yrs | 45.8 yrs | 43.7 yrs |
| Vācija | 44.8 yrs | 46 yrs | 43.6 yrs |
Avoti: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
Mariental iedzīvotāju blīvums
Iedzīvotāju blīvums: 92,9 / km²
| Atrašanās vieta | Iedzīvotāji | platība | Blīvums |
|---|---|---|---|
| Mariental | 180 | 1,938 km² | 92,9 / km² |
| Lejassaksija | 7,8 million | 47 789,6 km² | 164 / km² |
| Vācija | 80,7 million | 358 179,8 km² | 225 / km² |
Avoti: JRC (European Commission's Joint Research Centre) darbs GHS built-up grid
Mariental vēsturiskais un prognozētais iedzīvotāju skaits
Aplēstais iedzīvotāju skaits no 0 līdz 2100
Avoti:
- JRC (European Commission's Joint Research Centre) darbs GHS built-up grid
- CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
- [Saite] Klein Goldewijk, K., Beusen, A., Doelman, J., and Stehfest, E.: Anthropogenic land use estimates for the Holocene – HYDE 3.2, Earth Syst. Sci. Data, 9, 927–953, https://doi.org/10.5194/essd-9-927-2017, 2017.
Tautas attīstības indekss (HDI)
Statistiskais saliktais dzīves ilguma, izglītības un ienākumu uz vienu iedzīvotāju indekss.
Avots: [Saite] Kummu, M., Taka, M. &Guillaume, J. Gridded global datasets for Gross Domestic Product and Human Development Index over 1990–2015. Sci Data 5, 180004 (2018) doi:10.1038/sdata.2018.4
Mariental CO2 emisijas
Oglekļa dioksīda (CO2) emisijas uz vienu iedzīvotāju tonnās gadā
| Atrašanās vieta | CO2 izmeši | CO2 emisijas uz vienu iedzīvotāju | CO2 izmešu intensitāte |
|---|---|---|---|
| Mariental | 1,860 tn | 10.33 tn | 960 tons/km² |
| Lejassaksija | 78,468,653 tn | 10.03 tn | 1,642 tons/km² |
| Vācija | 755,339,039 tn | 9.36 tn | 2,108.8 tons/km² |
Avoti: [Saite] Moran, D., Kanemoto K; Jiborn, M., Wood, R., Többen, J., and Seto, K.C. (2018) Carbon footprints of 13,000 cities. Environmental Research Letters DOI: 10.1088/1748-9326/aac72a
Mariental CO2 emisijas
| 2013. gada CO2 emisijas (tonnas gadā) | 1,860 tn |
| 2013. gada CO2 emisijas (tonnas gadā) uz vienu iedzīvotāju | 10.33 tn |
| 2013. gada CO2 emisiju intensitāte (tonnas/km²/gadā) | 960 tons/km² |
Dabisko apdraudējumu risks
Relatīvais risks no 10
| Apdraudējums | Riska līmenis |
|---|---|
| Plūdi | Vidējs (4) |
* Risks, jo īpaši attiecībā uz plūdiem vai zemes nogruvumiem, var nebūt visai teritorijai.
Avoti:
- Dilley, M., R.S. Chen, U. Deichmann, A.L. Lerner-Lam, M. Arnold, J. Agwe, P. Buys, O. Kjekstad, B. Lyon, and G. Yetman. 2005. Natural Disaster Hotspots: A Global Risk Analysis. Washington, D.C.: World Bank. https://doi.org/10.1596/0-8213-5930-4.
- Center for Hazards and Risk Research - CHRR - Columbia University, Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University. 2005. Global Flood Hazard Frequency and Distribution. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). https://doi.org/10.7927/H4668B3D.
Nesenās tuvumā esošās zemestrīces
3.0 un lielāks magnētiskums
Par mūsu datiem
Šīs lapas dati ir aplēsti, izmantojot vairākus publiski pieejamus rīkus un resursus. Tie tiek sniegti bez garantijām un var saturēt neprecizitātes. Izmantojiet uz savu risku.