Nozares
Uzņēmumu sadalījums pēc nozares – Alilem
| Nozares apraksts | Iestāžu skaits |
|---|---|
| Izglītība | 18 |
| Valsts pārvalde | 7 |
| Reliģija | 6 |
Alilem fakti
| platība | 104.3 km² |
| Iedzīvotāji | 9395 |
| Vīriešu populācija | 4922 (52.4%) |
| Sievietes | 4473 (47.6%) |
| Iedzīvotāju skaita izmaiņas (1975 to 2020) | +547.9% |
| Iedzīvotāju skaita izmaiņas (2000 to 2020) | +47.5% |
| Vidējais vecums | 25.7 gadi (Vīrieši: 25.3, Sievietes: 26.1) |
| Vietējais laiks | |
| Laika zona | Filipīnu ziemas laiks |
| Platums un garums | 16.88610, 120.53040 |
| Pasta Indeksu | 2716 |
Alilem karte
Interaktīvā karte
Alilem iedzīvotāji
Gadi no 1975 līdz 2020
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 |
|---|---|---|---|---|---|
| Iedzīvotāji | 1450 | 4143 | 6370 | 8785 | 9395 |
| Iedzīvotāju blīvums | 13,9 / km² | 39,7 / km² | 61,1 / km² | 84,2 / km² | 90,1 / km² |
Avoti: JRC (European Commission's Joint Research Centre) darbs GHS built-up grid
Alilem iedzīvotāju skaita izmaiņas no 2000 līdz 2015
Pieaugums par 37.9% no 2000 līdz 2015
| Atrašanās vieta | Izmaiņas kopš 1975 | Izmaiņas kopš 1990 | Izmaiņas kopš 2000 |
|---|---|---|---|
| Alilem | +505.9% | +112% | +37.9% |
| Filipīnas | +146.5% | +63.3% | +29.5% |
Avoti: JRC (European Commission's Joint Research Centre) darbs GHS built-up grid
Alilem vidējais vecums
Vidējais vecums: 25.7 gadi
| Atrašanās vieta | Vidējais vecums | Vidējais vecums (sieviete) | Vidējais vecums (vīrietis) |
|---|---|---|---|
| Alilem | 25.7 yrs | 26.1 yrs | 25.3 yrs |
| Filipīnas | 23.2 yrs | 23.6 yrs | 22.8 yrs |
Avoti: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
Alilem iedzīvotāju blīvums
Iedzīvotāju blīvums: 90,1 / km²
| Atrašanās vieta | Iedzīvotāji | platība | Blīvums |
|---|---|---|---|
| Alilem | 9395 | 104,3 km² | 90,1 / km² |
| Filipīnas | 96,6 million | 296 939,4 km² | 325 / km² |
Avoti: JRC (European Commission's Joint Research Centre) darbs GHS built-up grid
Alilem vēsturiskais un prognozētais iedzīvotāju skaits
Aplēstais iedzīvotāju skaits no 1830 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.
Telefona Kodi
Procentuālie apgabalu kodi, ko uzņēmumi izmanto Alilem
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
Alilem CO2 emisijas
Oglekļa dioksīda (CO2) emisijas uz vienu iedzīvotāju tonnās gadā
| Atrašanās vieta | CO2 izmeši | CO2 emisijas uz vienu iedzīvotāju | CO2 izmešu intensitāte |
|---|---|---|---|
| Alilem | 11,073 tn | 1.18 tn | 106.1 tons/km² |
| Filipīnas | 104,920,564 tn | 1.09 tn | 353.3 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
Alilem CO2 emisijas
| 2013. gada CO2 emisijas (tonnas gadā) | 11,073 tn |
| 2013. gada CO2 emisijas (tonnas gadā) uz vienu iedzīvotāju | 1.18 tn |
| 2013. gada CO2 emisiju intensitāte (tonnas/km²/gadā) | 106.1 tons/km² |
Dabisko apdraudējumu risks
Relative risk out of 10
| Apdraudējums | Risk Level |
|---|---|
| Drought | Low (2) |
| Flood | High (10) |
| Earthquake | High (8) |
| Cyclone | High (10) |
| Landslide | High (10) |
* 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, International Bank for Reconstruction and Development - The World Bank, and United Nations Environment Programme Global Resource Information Database Geneva - UNEP/GRID-Geneva. 2005. Global Cyclone Hazard Frequency and Distribution. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). https://doi.org/10.7927/H4CZ353K.
- Center for Hazards and Risk Research - CHRR - Columbia University, Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University, and International Research Institute for Climate and Society - IRI - Columbia University. 2005. Global Drought Hazard Frequency and Distribution. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). https://doi.org/10.7927/H4VX0DFT.
- 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 3/1/19 | 8:51 PM | 4.5 | 22.4 km | 115,480 m | 5km ESE of Sigay, Philippines | usgs.gov |
| 2/4/19 | 12:55 PM | 4.7 | 32 km | 92,280 m | 2km SSE of Quirino, Philippines | usgs.gov |
| 7/14/17 | 10:23 PM | 4.5 | 50.8 km | 55,240 m | 31km WSW of Darapidap, Philippines | usgs.gov |
| 3/18/17 | 9:03 PM | 4.6 | 19.4 km | 93,700 m | 4km W of Tacadang, Philippines | usgs.gov |
| 12/23/16 | 7:48 PM | 4.4 | 18.4 km | 102,010 m | 3km SW of Santol, Philippines | usgs.gov |
| 5/23/16 | 11:57 PM | 4.7 | 56.1 km | 75,280 m | 3km SSW of Pilar, Philippines | usgs.gov |
| 12/5/15 | 10:45 PM | 4.5 | 51.4 km | 58,740 m | 22km W of Darapidap, Philippines | usgs.gov |
| 5/8/15 | 1:11 PM | 4 | 25.4 km | 112,930 m | 3km SW of Kibungan, Philippines | usgs.gov |
| 3/14/15 | 2:37 PM | 4.5 | 19.6 km | 65,680 m | 4km WSW of Balaoan, Philippines | usgs.gov |
| 2/17/11 | 10:20 PM | 4.6 | 39.7 km | 67,500 m | Luzon, Philippines | 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.