Nozares
Uzņēmumu sadalījums pēc nozares – Talacogon
| Nozares apraksts | Iestāžu skaits | Vidējais Google vērtējums |
|---|---|---|
| Izglītība | 30 | 4.3 |
| Reliģija | 9 | 4 |
| Baznīcas | 9 | 4 |
| Valsts pārvalde | 6 | 4 |
| Pamatskolas un pamatskolas | 5 | 5 |
| Veselības aprūpe un medicīna | 5 | 5 |
Talacogon fakti
| platība | 97.4 km² |
| Iedzīvotāji | 47 876 |
| Vīriešu populācija | 25 046 (52.3%) |
| Sievietes | 22 830 (47.7%) |
| Iedzīvotāju skaita izmaiņas (1975 to 2020) | +1277.7% |
| Iedzīvotāju skaita izmaiņas (2000 to 2020) | +96.3% |
| Vidējais vecums | 20.2 gadi (Vīrieši: 20.2, Sievietes: 20.1) |
| Vietējais laiks | |
| Laika zona | Filipīnu ziemas laiks |
| Platums un garums | 8.45611, 125.78417 |
| Pasta Indeksu | 8510 |
Talacogon karte
Interaktīvā karte
Talacogon iedzīvotāji
Gadi no 1975 līdz 2020
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 |
|---|---|---|---|---|---|
| Iedzīvotāji | 3475 | 12 772 | 24 384 | 44 284 | 47 876 |
| Iedzīvotāju blīvums | 35,7 / km² | 131,1 / km² | 250,3 / km² | 454,5 / km² | 491,4 / km² |
Avoti: JRC (European Commission's Joint Research Centre) darbs GHS built-up grid
Talacogon iedzīvotāju skaita izmaiņas no 2000 līdz 2015
Pieaugums par 81.6% no 2000 līdz 2015
| Atrašanās vieta | Izmaiņas kopš 1975 | Izmaiņas kopš 1990 | Izmaiņas kopš 2000 |
|---|---|---|---|
| Talacogon | +1174.4% | +246.7% | +81.6% |
| Filipīnas | +146.5% | +63.3% | +29.5% |
Avoti: JRC (European Commission's Joint Research Centre) darbs GHS built-up grid
Talacogon vidējais vecums
Vidējais vecums: 20.2 gadi
| Atrašanās vieta | Vidējais vecums | Vidējais vecums (sieviete) | Vidējais vecums (vīrietis) |
|---|---|---|---|
| Talacogon | 20.2 yrs | 20.1 yrs | 20.2 yrs |
| Filipīnas | 23.2 yrs | 23.6 yrs | 22.8 yrs |
Avoti: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
Talacogon iedzīvotāju blīvums
Iedzīvotāju blīvums: 491 / km²
| Atrašanās vieta | Iedzīvotāji | platība | Blīvums |
|---|---|---|---|
| Talacogon | 47 876 | 97,4 km² | 491 / km² |
| Filipīnas | 96,6 million | 296 939,4 km² | 325 / km² |
Avoti: JRC (European Commission's Joint Research Centre) darbs GHS built-up grid
Talacogon vēsturiskais un prognozētais iedzīvotāju skaits
Aplēstais iedzīvotāju skaits no 1930 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 Talacogon
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
Talacogon CO2 emisijas
Oglekļa dioksīda (CO2) emisijas uz vienu iedzīvotāju tonnās gadā
| Atrašanās vieta | CO2 izmeši | CO2 emisijas uz vienu iedzīvotāju | CO2 izmešu intensitāte |
|---|---|---|---|
| Talacogon | 47,313 tn | 0.99 tn | 485.6 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
Talacogon CO2 emisijas
| 2013. gada CO2 emisijas (tonnas gadā) | 47,313 tn |
| 2013. gada CO2 emisijas (tonnas gadā) uz vienu iedzīvotāju | 0.99 tn |
| 2013. gada CO2 emisiju intensitāte (tonnas/km²/gadā) | 485.6 tons/km² |
Dabisko apdraudējumu risks
Relative risk out of 10
| Apdraudējums | Risk Level |
|---|---|
| Drought | Medium (4) |
| Flood | High (10) |
| Earthquake | High (9) |
| Cyclone | High (9) |
* 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, 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 6/28/19 | 7:04 AM | 4.8 | 26.6 km | 35,000 m | 11km SSW of Rosario, Philippines | usgs.gov |
| 1/1/19 | 4:19 AM | 4.6 | 14.8 km | 46,030 m | 1km SSW of Aurora, Philippines | usgs.gov |
| 11/17/18 | 11:58 AM | 4.4 | 36.1 km | 46,400 m | 4km W of Bunawan, Philippines | usgs.gov |
| 10/12/16 | 3:16 AM | 4.8 | 18 km | 51,360 m | 2km NNW of La Paz, Philippines | usgs.gov |
| 10/10/16 | 4:23 AM | 4.4 | 33.8 km | 10,000 m | 7km S of Javier, Philippines | usgs.gov |
| 9/23/16 | 7:50 PM | 4.5 | 32.1 km | 44,670 m | 6km ESE of Rosario, Philippines | usgs.gov |
| 9/12/16 | 10:44 PM | 4.4 | 40.1 km | 10,000 m | 5km NNW of Tagbina, Philippines | usgs.gov |
| 9/7/16 | 9:53 AM | 4.4 | 30.9 km | 10,000 m | 7km ENE of Rosario, Philippines | usgs.gov |
| 9/7/16 | 4:55 AM | 4.9 | 32.4 km | 10,000 m | 7km SE of Rosario, Philippines | usgs.gov |
| 9/7/16 | 4:54 AM | 4.9 | 21 km | 10,000 m | 7km WSW of Rosario, 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.