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Branchen
Unternehmensverteilung nach Branche in Frutal
| Branchenbeschreibung | Anzahl der Betriebe | Durchschnittsalter des Geschäfts | Durchschnittliche Google-Bewertung |
|---|---|---|---|
| Einkaufen | 285 | 27 years | 4.3 |
| Restaurants | 78 | — | 4.4 |
| Erziehung und Unterricht | 44 | — | 4.6 |
| Autoreparatur | 40 | — | 4.4 |
| Alle Lebensmittel und Getränke | 36 | — | 4.2 |
| Apotheken und Drogerien | 35 | 21 years | 4.7 |
| Öffentliche Verwaltung | 35 | — | 3.3 |
| Bekleidungsladen | 34 | 30 years | 4.6 |
| Lebensmittelläden und Supermärkte | 33 | — | 4.2 |
| Religion | 30 | — | 4.7 |
| Kirchen | 29 | — | 4.8 |
| Tankstelle | 28 | — | 4 |
| Gesundheit und Medizin | 27 | — | 3.7 |
| Baumarkt | 21 | 34 years | 4.5 |
| Bars, Kneipen und Wirtshäuser | 19 | — | 4 |
| Auto-Teile | 19 | 32 years | 4.3 |
| Kreative Kunst | 18 | — | 4.1 |
| Büroartikelläden und stationäre Geschäfte | 14 | — | 4.4 |
| Großhandel im Bauzubehör | 13 | — | 4.3 |
| Darlehensfirmen | 13 | — | 3.6 |
Frutal Facts
| Gebiet | 13.5 km² |
| Bevölkerung | 50.569 |
| Männliche Bevölkerung | 25.255 (49.9%) |
| Weibliche Bevölkerung | 25.314 (50.1%) |
| Population change (1975 to 2020) | +128.2% |
| Population change (2000 to 2020) | +26.6% |
| Mittleres Alter | 31.7 years (Male: 30.6, Female: 32.8) |
| Stadtviertel | Centro, Nossa Senhora Aparecida, Estudantil, Progresso, centro |
| Zeit vor Ort | |
| Zeitzone | Brasília-Normalzeit |
| Geogr. Länge & Breite | -20.02472, -48.94056 |
| Postleitzahlen | 38200 |
Karte von Frutal
Interaktive Karte
Bevölkerung von Frutal
Jahre 1975 bis 2020
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 |
|---|---|---|---|---|---|
| Bevölkerung | 22.159 | 33.044 | 39.956 | 48.563 | 50.569 |
| Bevölkerungsdichte | 1.641,4 / km² | 2.447,7 / km² | 2.959,7 / km² | 3.597,3 / km² | 3.745,9 / km² |
Quellen: JRC (Gemeinsame Forschungsstelle der Europäischen Kommission) arbeitet an GHS built-up grid
Bevölkerungsänderung in Frutal von 2000 bis 2015
Anstieg um 21.5 % von 2000 bis 2015
| Standort | Änderung seit 1975 | Änderung seit 1990 | Änderung seit 2000 |
|---|---|---|---|
| Frutal | +119.2% | +47% | +21.5% |
| Minas Gerais | +76.6% | +30.1% | +13.6% |
| Brasilien | +91.5% | +38.1% | +18.2% |
Quellen: JRC (Gemeinsame Forschungsstelle der Europäischen Kommission) arbeitet an GHS built-up grid
Medianalter von Frutal
Medianalter: 31.7 Jahre
| Standort | Mittleres Alter | Durchschnittsalter (weiblich) | Durchschnittsalter (männlich) |
|---|---|---|---|
| Frutal | 31.7 yrs | 32.8 yrs | 30.6 yrs |
| Minas Gerais | 30.8 yrs | 31.6 yrs | 30 yrs |
| Brasilien | 29.5 yrs | 30.3 yrs | 28.7 yrs |
Quellen: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
Bevölkerungsdichte von Frutal
Bevölkerungsdichte: 3.746 / km²
| Standort | Bevölkerung | Gebiet | Dichte |
|---|---|---|---|
| Frutal | 50.569 | 13,5 km² | 3.746 / km² |
| Minas Gerais | 21 million | 586.522,1 km² | 35,9 / km² |
| Brasilien | 206,1 million | 8.479.487,1 km² | 24,3 / km² |
Quellen: JRC (Gemeinsame Forschungsstelle der Europäischen Kommission) arbeitet an GHS built-up grid
Historische und prognostizierte Bevölkerung von Frutal
Geschätzte Bevölkerung von 1820 bis 2100
Quellen:
- JRC (Gemeinsame Forschungsstelle der Europäischen Kommission) arbeitet an GHS built-up grid
- CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
- [Verknüpfung] 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.
Stadtteile in Frutal
Prozentsatz der Unternehmen nach Stadtteil in Frutal
Price Distribution
Geschäftsverteilung nach Preis für Frutal
Human Development Index (HDI)
Statistischer zusammengesetzter Index der Lebenserwartung, der Bildung und des Pro-Kopf-Einkommens.
Quelle: [Verknüpfung] 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
CO2-Emissionen von Frutal
Kohlendioxid (CO2) -Emissionen pro Kopf in Tonnen pro Jahr
| Standort | CO2-Emissionen | CO2-Emissionen pro Kopf | Intensität der CO2-Emissionen |
|---|---|---|---|
| Frutal | 178,201 tn | 3.52 tn | 13,200 tons/km² |
| Minas Gerais | 61,830,304 tn | 2.94 tn | 105.4 tons/km² |
| Brasilien | 561,829,904 tn | 2.73 tn | 66.3 tons/km² |
Quellen: [Verknüpfung] Moran, D., Kanemoto K; Jiborn, M., Wood, R., Többen, J., and Seto, K.C. (2018) CO2-Fußabdruck von 13.000 Städten. Environmental Research Letters DOI: 10.1088/1748-9326/aac72a
CO2-Emissionen von Frutal
| CO2-Emissionen 2013 (Tonnen/Jahr) | 178,201 tn |
| CO2-Emissionen 2013 (Tonnen/Jahr) pro Kopf | 3.52 tn |
| CO2-Emissionsintensität 2013 (Tonnen/km²/Jahr) | 13,200 tons/km² |
Naturgefahrenrisiko
Relative risk out of 10
| Gefahr | Risk Level |
|---|---|
| Flood | High (8) |
* Risk, particularly concerning flood or landslide, may not be for the entire area.
Quellen:
- 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. 2005. Global Flood Hazard Frequency and Distribution. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). https://doi.org/10.7927/H4668B3D.
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