Kategorijas Marilao
Nozares
Uzņēmumu sadalījums pēc nozares – Marilao
| Nozares apraksts | Iestāžu skaits | Vidējais Google vērtējums |
|---|---|---|
| Iepirkšanās | 507 | 4.1 |
| Restorāni | 170 | 4 |
| Izglītība | 76 | 4 |
| Visi pārtikas un dzērienu | 74 | 4.1 |
| Pārtikas veikali un lielveikali | 66 | 4.1 |
| Detaļu tirdzniecība | 66 | 4.3 |
| Veselības aprūpe un medicīna | 60 | 4.2 |
| Baznīcas | 53 | 4.5 |
| Maizes ceptuves | 50 | 4.3 |
| Auto remonts | 44 | 5 |
| Aizdevumu sniegšanas uzņēmumi | 43 | 3.8 |
| Aptiekas un aptiekas | 41 | 3.7 |
| Mehānismu vairumtirdzniecība | 36 | 4.4 |
| Reliģija | 36 | 4.5 |
| Māju būvniecība no | 35 | 4 |
| Kafejnīcas | 35 | 4.1 |
| Zobārsti | 34 | 4.1 |
| Apģērbu veikali | 33 | 1 |
| Ātrās ēdināšanas restorāni | 33 | 3.8 |
| Valsts pārvalde | 31 | 3.2 |
| Ēku būvniecība | 30 | 4.3 |
| Pārtikas, dzērienu un tabakas izstrādājumu vairumtirdzniecība | 28 | 3.6 |
| Pārējo apmešanās vietu darbība | 27 | 3.3 |
| Galvenais apakšuzņēmējs | 27 | 3 |
| Nekustāmais īpašums | 27 | 4.1 |
Marilao fakti
| platība | 24.9 km² |
| Iedzīvotāji | 164 633 |
| Vīriešu populācija | 82 262 (50.0%) |
| Sievietes | 82 371 (50.0%) |
| Iedzīvotāju skaita izmaiņas (1975 to 2020) | +699.8% |
| Iedzīvotāju skaita izmaiņas (2000 to 2020) | +83.0% |
| Vidējais vecums | 24.9 gadi (Vīrieši: 24.3, Sievietes: 25.5) |
| Telefona Kodi | 44 |
| Apkaimes | Ibayo, Loma de Gato, Abangan Sur, Lias, Tabing Ilog |
| Vietējais laiks | |
| Laika zona | Filipīnu ziemas laiks |
| Platums un garums | 14.75778, 120.94833 |
Marilao karte
Interaktīvā karte
Marilao iedzīvotāji
Gadi no 1975 līdz 2020
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 |
|---|---|---|---|---|---|
| Iedzīvotāji | 20 584 | 56 778 | 89 940 | 152 572 | 164 633 |
| Iedzīvotāju blīvums | 827,5 / km² | 2282,5 / km² | 3615,7 / km² | 6133,5 / km² | 6618,4 / km² |
Marilao iedzīvotāju skaita izmaiņas no 2000 līdz 2015
Pieaugums par 69.6% no 2000 līdz 2015
| Atrašanās vieta | Izmaiņas kopš 1975 | Izmaiņas kopš 1990 | Izmaiņas kopš 2000 |
|---|---|---|---|
| Marilao | +641.2% | +168.7% | +69.6% |
| Filipīnas | +146.5% | +63.3% | +29.5% |
Marilao vidējais vecums
Vidējais vecums: 24.9 gadi
| Atrašanās vieta | Vidējais vecums | Vidējais vecums (sieviete) | Vidējais vecums (vīrietis) |
|---|---|---|---|
| Marilao | 24.9 yrs | 25.5 yrs | 24.3 yrs |
| Filipīnas | 23.2 yrs | 23.6 yrs | 22.8 yrs |
Marilao iedzīvotāju blīvums
Iedzīvotāju blīvums: 6618 / km²
| Atrašanās vieta | Iedzīvotāji | platība | Blīvums |
|---|---|---|---|
| Marilao | 164 633 | 24,9 km² | 6618 / km² |
| Filipīnas | 96,6 million | 296 939,4 km² | 325 / km² |
Marilao vēsturiskais un prognozētais iedzīvotāju skaits
Aplēstais iedzīvotāju skaits no 1910 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 Marilao
Uzņēmumu procentuālā daļa pa apkaimēm vietā Marilao
Telefona Kodi
Procentuālie apgabalu kodi, ko uzņēmumi izmanto Marilao
Pasta Indeksu
Uzņēmumu procentuālā daļa pa pasta indeksiem vietā Marilao
Cenu sadalījums
Uzņēmumu sadalījums pēc cenas Marilao
Tautas attīstības indekss (HDI)
Statistiskais saliktais dzīves ilguma, izglītības un ienākumu uz vienu iedzīvotāju indekss.
Marilao CO2 emisijas
Oglekļa dioksīda (CO2) emisijas uz vienu iedzīvotāju tonnās gadā
| Atrašanās vieta | CO2 izmeši | CO2 emisijas uz vienu iedzīvotāju | CO2 izmešu intensitāte |
|---|---|---|---|
| Marilao | 216,987 tn | 1.32 tn | 8,723.1 tons/km² |
| Filipīnas | 104,920,564 tn | 1.09 tn | 353.3 tons/km² |
| 2013. gada CO2 emisijas (tonnas gadā) | 216,987 tn |
| 2013. gada CO2 emisijas (tonnas gadā) uz vienu iedzīvotāju | 1.32 tn |
| 2013. gada CO2 emisiju intensitāte (tonnas/km²/gadā) | 8,723.1 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) |
* 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 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 | 48.4 km | 185,490 m | 4km NNE of Naic, Philippines | usgs.gov |
| 4/23/19 | 6:02 PM | 4.7 | 40.4 km | 50,080 m | 3km S of Lubao, Philippines | usgs.gov |
| 4/22/19 | 9:11 AM | 6.1 | 51.4 km | 21,840 m | 3km SSW of Floridablanca, Philippines | usgs.gov |
| 12/28/18 | 11:47 AM | 4.6 | 68.9 km | 165,920 m | 1km ESE of Concepcion, Philippines | usgs.gov |
| 11/10/16 | 7:11 AM | 4.8 | 51.2 km | 59,240 m | 20km N of Daraitan, Philippines | usgs.gov |
| 12/15/15 | 12:12 AM | 4.1 | 40.6 km | 10,720 m | 1km SSW of San Juan, Philippines | usgs.gov |
| 8/24/15 | 6:06 PM | 4.5 | 57.2 km | 35,000 m | 1km S of Binan, Philippines | usgs.gov |
| 7/26/15 | 9:47 AM | 4.5 | 67.6 km | 66,360 m | 12km NW of San Benito, Philippines | usgs.gov |
| 10/2/14 | 4:13 PM | 4.7 | 47.3 km | 203,560 m | 3km WSW of Arayat, Philippines | usgs.gov |
| 8/8/14 | 3:26 PM | 4.4 | 45.8 km | 115,320 m | 0km S of Santa Teresa Primera, 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.
