Kategorijas Imus
Nozares
Uzņēmumu sadalījums pēc nozares – Imus
| Nozares apraksts | Iestāžu skaits | Vidējais Google vērtējums |
|---|---|---|
| Iepirkšanās | 1,200 | 4 |
| Restorāni | 441 | 4.1 |
| Veselības aprūpe un medicīna | 273 | 3.5 |
| Aizdevumu sniegšanas uzņēmumi | 195 | 3.8 |
| Detaļu tirdzniecība | 163 | 4.3 |
| Visi pārtikas un dzērienu | 147 | 4.1 |
| Auto remonts | 147 | 4 |
| Nekustāmais īpašums | 144 | 4 |
| Baznīcas | 141 | 4.4 |
| Izglītība | 137 | 4.1 |
| Pārtikas veikali un lielveikali | 134 | 4 |
| Māju būvniecība no | 134 | 4 |
| Skaistumkopšanas saloni | 110 | 3.7 |
| Zobārsti | 109 | 3.9 |
| Bankas | 104 | 3.9 |
| Mehānismu vairumtirdzniecība | 104 | 4.7 |
| Ģimenes ārsti | 103 | 4.2 |
| Kafejnīcas | 95 | 4.2 |
| Reliģija | 95 | 4.4 |
| Elektronikas veikali | 93 | 4.7 |
| Maizes ceptuves | 89 | 4.2 |
| Kioskiem | 87 | 4 |
| Valsts pārvalde | 84 | 3.6 |
| Biroja piederumi un kancelejas veikalos | 83 | 3.8 |
| Aptiekas un aptiekas | 82 | 3.7 |
Imus fakti
| platība | 49.6 km² |
| Iedzīvotāji | 432 354 |
| Vīriešu populācija | 208 965 (48.3%) |
| Sievietes | 223 389 (51.7%) |
| Iedzīvotāju skaita izmaiņas (1975 to 2020) | +2501.6% |
| Iedzīvotāju skaita izmaiņas (2000 to 2020) | +157.9% |
| Vidējais vecums | 26.6 gadi (Vīrieši: 25.8, Sievietes: 27.2) |
| Telefona Kodi | 46 |
| Apkaimes | Buhay Na Tubig, Tanzang Luma 5, Poblacion IV-D, Tanzang Luma 1, Bayan Luma 2 |
| Vietējais laiks | |
| Laika zona | Filipīnu ziemas laiks |
| Platums un garums | 14.42972, 120.93667 |
| Pasta Indeksu | 4103 |
Imus karte
Interaktīvā karte
Imus iedzīvotāji
Gadi no 1975 līdz 2020
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 |
|---|---|---|---|---|---|
| Iedzīvotāji | 16 619 | 77 935 | 167 630 | 402 630 | 432 354 |
| Iedzīvotāju blīvums | 335,3 / km² | 1572,5 / km² | 3382,2 / km² | 8123,7 / km² | 8723,4 / km² |
Imus iedzīvotāju skaita izmaiņas no 2000 līdz 2015
Pieaugums par 140.2% no 2000 līdz 2015
| Atrašanās vieta | Izmaiņas kopš 1975 | Izmaiņas kopš 1990 | Izmaiņas kopš 2000 |
|---|---|---|---|
| Imus | +2322.7% | +416.6% | +140.2% |
| Filipīnas | +146.5% | +63.3% | +29.5% |
Imus vidējais vecums
Vidējais vecums: 26.6 gadi
| Atrašanās vieta | Vidējais vecums | Vidējais vecums (sieviete) | Vidējais vecums (vīrietis) |
|---|---|---|---|
| Imus | 26.6 yrs | 27.2 yrs | 25.8 yrs |
| Filipīnas | 23.2 yrs | 23.6 yrs | 22.8 yrs |
Imus iedzīvotāju blīvums
Iedzīvotāju blīvums: 8723 / km²
| Atrašanās vieta | Iedzīvotāji | platība | Blīvums |
|---|---|---|---|
| Imus | 432 354 | 49,6 km² | 8723 / km² |
| Filipīnas | 96,6 million | 296 939,4 km² | 325 / km² |
Imus vēsturiskais un prognozētais iedzīvotāju skaits
Aplēstais iedzīvotāju skaits no 1960 līdz 2100
- 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.
Apkaimes vietā Imus
Uzņēmumu procentuālā daļa pa apkaimēm vietā Imus
Cenu sadalījums
Uzņēmumu sadalījums pēc cenas Imus
Tautas attīstības indekss (HDI)
Statistiskais saliktais dzīves ilguma, izglītības un ienākumu uz vienu iedzīvotāju indekss.
Imus CO2 emisijas
Oglekļa dioksīda (CO2) emisijas uz vienu iedzīvotāju tonnās gadā
| Atrašanās vieta | CO2 izmeši | CO2 emisijas uz vienu iedzīvotāju | CO2 izmešu intensitāte |
|---|---|---|---|
| Imus | 549,519 tn | 1.27 tn | 11,087.4 tons/km² |
| Filipīnas | 104,920,564 tn | 1.09 tn | 353.3 tons/km² |
| 2013. gada CO2 emisijas (tonnas gadā) | 549,519 tn |
| 2013. gada CO2 emisijas (tonnas gadā) uz vienu iedzīvotāju | 1.27 tn |
| 2013. gada CO2 emisiju intensitāte (tonnas/km²/gadā) | 11,087.4 tons/km² |
Dabisko apdraudējumu risks
Relative risk out of 10
| Apdraudējums | Risk Level |
|---|---|
| Drought | Medium (4) |
| Flood | High (10) |
| Earthquake | High (8) |
| Cyclone | High (10) |
| Volcano | High (9) |
* Risk, particularly concerning flood or landslide, may not be for the entire area.
- 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, 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 Volcano Hazard Frequency and Distribution. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). https://doi.org/10.7927/H4BR8Q45.
- 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 6/10/19 | 11:03 PM | 4.2 | 18.8 km | 185,490 m | 4km NNE of Naic, Philippines | usgs.gov |
| 3/11/19 | 8:11 PM | 4.2 | 40.8 km | 160,580 m | 3km SSW of Luksuhin, Philippines | usgs.gov |
| 10/20/18 | 3:06 PM | 4.4 | 45.9 km | 208,950 m | 4km ENE of Bolboc, Philippines | usgs.gov |
| 7/3/18 | 4:25 AM | 5.2 | 55.5 km | 126,000 m | 2km SSW of Lian, Philippines | usgs.gov |
| 5/14/18 | 3:14 AM | 4.2 | 54 km | 116,110 m | 2km SE of Lian, Philippines | usgs.gov |
| 2/9/18 | 6:54 AM | 4.3 | 56.9 km | 122,310 m | 0km NNE of Sinisian, Philippines | usgs.gov |
| 10/22/17 | 2:21 PM | 5.4 | 52.7 km | 209,390 m | 0km NNW of Putol, Philippines | usgs.gov |
| 8/11/17 | 5:28 AM | 6.2 | 51.5 km | 172,000 m | 1km SE of Tuy, Philippines | usgs.gov |
| 6/21/17 | 1:18 AM | 4.3 | 52.3 km | 10,000 m | 0km E of San Andres, Philippines | usgs.gov |
| 2/8/17 | 8:54 PM | 4.3 | 51.2 km | 147,350 m | 3km SW of Payapa, 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.
