Oyón fakti
| platība | 720.8 km² |
| Iedzīvotāji | 14 058 |
| Vīriešu populācija | 7480 (53.2%) |
| Sievietes | 6578 (46.8%) |
| Iedzīvotāju skaita izmaiņas (1975 to 2020) | +129.2% |
| Iedzīvotāju skaita izmaiņas (2000 to 2020) | +16.3% |
| Vidējais vecums | 24 gadi (Vīrieši: 25.6, Sievietes: 22.1) |
| Vietējais laiks | |
| Laika zona | Peru ziemas laiks |
| Platums un garums | -10.66846, -76.77165 |
| Pasta Indeksu | 15274, 15275 |
Oyón karte
Interaktīvā karte
Oyón iedzīvotāji
Gadi no 1975 līdz 2020
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 |
|---|---|---|---|---|---|
| Iedzīvotāji | 6134 | 9827 | 12 088 | 14 425 | 14 058 |
| Iedzīvotāju blīvums | 8,5 / km² | 13,6 / km² | 16,8 / km² | 20 / km² | 19,5 / km² |
Avoti: JRC (European Commission's Joint Research Centre) darbs GHS built-up grid
Oyón iedzīvotāju skaita izmaiņas no 2000 līdz 2015
Pieaugums par 19.3% no 2000 līdz 2015
| Atrašanās vieta | Izmaiņas kopš 1975 | Izmaiņas kopš 1990 | Izmaiņas kopš 2000 |
|---|---|---|---|
| Oyón | +135.2% | +46.8% | +19.3% |
| Lima | +107.4% | +42.3% | +19.1% |
| Peru | +104.4% | +42.6% | +20.2% |
Avoti: JRC (European Commission's Joint Research Centre) darbs GHS built-up grid
Oyón vidējais vecums
Vidējais vecums: 24 gadi
| Atrašanās vieta | Vidējais vecums | Vidējais vecums (sieviete) | Vidējais vecums (vīrietis) |
|---|---|---|---|
| Oyón | 24 yrs | 22.1 yrs | 25.6 yrs |
| Lima | 26.3 yrs | 26.4 yrs | 26.1 yrs |
| Peru | 25.1 yrs | 25.6 yrs | 24.6 yrs |
Avoti: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
Oyón iedzīvotāju blīvums
Iedzīvotāju blīvums: 19,5 / km²
| Atrašanās vieta | Iedzīvotāji | platība | Blīvums |
|---|---|---|---|
| Oyón | 14 058 | 720,8 km² | 19,5 / km² |
| Lima | 958 642 | 32 501,5 km² | 29,5 / km² |
| Peru | 31 million | 1 291 975 km² | 24 / km² |
Avoti: JRC (European Commission's Joint Research Centre) darbs GHS built-up grid
Oyón 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
Oyón CO2 emisijas
Oglekļa dioksīda (CO2) emisijas uz vienu iedzīvotāju tonnās gadā
| Atrašanās vieta | CO2 izmeši | CO2 emisijas uz vienu iedzīvotāju | CO2 izmešu intensitāte |
|---|---|---|---|
| Oyón | 44,174 tn | 3.14 tn | 61.3 tons/km² |
| Lima | 2,995,387 tn | 3.12 tn | 92.2 tons/km² |
| Peru | 71,626,946 tn | 2.31 tn | 55.4 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
Oyón CO2 emisijas
| 2013. gada CO2 emisijas (tonnas gadā) | 44,174 tn |
| 2013. gada CO2 emisijas (tonnas gadā) uz vienu iedzīvotāju | 3.14 tn |
| 2013. gada CO2 emisiju intensitāte (tonnas/km²/gadā) | 61.3 tons/km² |
Dabisko apdraudējumu risks
Relative risk out of 10
| Apdraudējums | Risk Level |
|---|---|
| Flood | Medium (7) |
| Earthquake | High (8.3) |
| Landslide | High (8) |
* Risk, particularly concerning flood or landslide, may not be for the entire area.
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, and Norwegian Geotechnical Institute - NGI. 2005. Global Landslide Hazard Distribution. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). https://doi.org/10.7927/H4P848VZ.
- 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.
- Center for Hazards and Risk Research - CHRR - Columbia University, Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University. 2005. Global Earthquake Hazard Distribution - Peak Ground Acceleration. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). https://doi.org/10.7927/H4BZ63ZS.
Nesenās tuvumā esošās zemestrīces
3.0 un lielāks magnētiskums
| Datums▼ | Laiks↕ | Magnitude↕ | Distance↕ | Dziļums↕ | Atrašanās vieta↕ | Saite |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 8/13/19 | 3:50 PM | 4.9 | 76.7 km | 14,880 m | 66km SW of La Union, Peru | usgs.gov |
| 7/14/17 | 5:41 PM | 4.4 | 36.6 km | 119,140 m | 36km WSW of Oyon, Peru | usgs.gov |
| 2/1/17 | 11:38 AM | 4.6 | 66.8 km | 97,320 m | 51km W of Junin, Peru | usgs.gov |
| 9/17/16 | 12:55 PM | 4.1 | 74.5 km | 95,610 m | 51km NW of Morococha, Peru | usgs.gov |
| 7/9/16 | 1:44 PM | 4.4 | 63.4 km | 119,420 m | 11km ESE of Tinyahuarco, Peru | usgs.gov |
| 12/13/15 | 7:11 PM | 4.5 | 95.2 km | 13,000 m | 15km WNW of Huanuco, Peru | usgs.gov |
| 10/29/15 | 4:02 AM | 4.3 | 23.5 km | 106,980 m | 23km W of Chaupimarca, Peru | usgs.gov |
| 10/28/15 | 9:02 AM | 4.5 | 9.5 km | 126,740 m | 9km NW of Oyon, Peru | usgs.gov |
| 9/1/15 | 2:52 PM | 4.4 | 72.6 km | 106,000 m | 35km W of Junin, Peru | usgs.gov |
| 5/10/15 | 9:13 PM | 4.4 | 88.9 km | 129,330 m | 16km NE of Huaral, Peru | usgs.gov |
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.