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Branchen
Unternehmensverteilung nach Branche in Paraopeba
| Branchenbeschreibung | Anzahl der Betriebe | Durchschnittsalter des Geschäfts |
|---|---|---|
| Einkaufen | 125 | 30 years |
| Restaurants | 74 | — |
| Bekleidungsladen | 72 | 26 years |
| Autoreparatur | 61 | — |
| Bars, Kneipen und Wirtshäuser | 58 | — |
| Lebensmittelläden und Supermärkte | 48 | — |
| Schönheitssalon | 43 | — |
| Transport/Güterverkehr | 41 | — |
| Erziehung und Unterricht | 39 | — |
| Alle Lebensmittel und Getränke | 37 | — |
| Großhandel im Bauzubehör | 37 | — |
| Unternehmensleitung | 37 | — |
| Religion | 34 | — |
| Apotheken und Drogerien | 33 | — |
| Tankstelle | 29 | — |
| Baumarkt | 28 | — |
Paraopeba Facts
| Gebiet | 9.9 km² |
| Bevölkerung | 21.123 |
| Männliche Bevölkerung | 10.290 (48.7%) |
| Weibliche Bevölkerung | 10.833 (51.3%) |
| Population change (1975 to 2020) | +89.4% |
| Population change (2000 to 2020) | +14.9% |
| Mittleres Alter | 29.7 years (Male: 28.6, Female: 30.9) |
| BIP pro Kopf (KKP) | $8.269 (2022) |
| Stadtviertel | Centro, Zona Rural, Dom Cirilo, Dom Bosco, Industrial |
| Zeit vor Ort | |
| Zeitzone | Brasília-Normalzeit |
| Geogr. Länge & Breite | -19.27444, -44.40417 |
| Postleitzahlen | 35774 |
Karte von Paraopeba
Interaktive Karte
Bevölkerung von Paraopeba
Jahre 1975 bis 2030
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 | 2025* | 2030* |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Bevölkerung | 11.154 | 15.759 | 18.382 | 21.167 | 21.123 | 21.329 | 21.609 |
| Bevölkerungsdichte | 1.122,4 / km² | 1.585,8 / km² | 1.849,8 / km² | 2.130 / km² | 2.125,6 / km² | 2.146,3 / km² | 2.174,5 / km² |
* Prognostiziert
Quellen: JRC (Gemeinsame Forschungsstelle der Europäischen Kommission) arbeitet an GHS built-up gridBevölkerungsänderung in Paraopeba von 2000 bis 2020
Anstieg um 14.9 % von 2000 bis 2020
| Standort | Änderung seit 1975 | Änderung seit 1990 | Änderung seit 2000 |
|---|---|---|---|
| Paraopeba | +89.4% | +34% | +14.9% |
| Minas Gerais | — | — | — |
| Brasilien | — | — | — |
Quellen: JRC (Gemeinsame Forschungsstelle der Europäischen Kommission) arbeitet an GHS built-up grid
Medianalter von Paraopeba
Medianalter: 29.7 Jahre
| Standort | Mittleres Alter | Durchschnittsalter (weiblich) | Durchschnittsalter (männlich) |
|---|---|---|---|
| Paraopeba | 29.7 yrs | 30.9 yrs | 28.6 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 Paraopeba
Bevölkerungsdichte: 2.126 / km²
| Standort | Bevölkerung | Gebiet | Dichte |
|---|---|---|---|
| Paraopeba | 21.123 | 9,9 km² | 2.126 / 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 Paraopeba
Geschätzte Bevölkerung von 1100 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 Paraopeba
Prozentsatz der Unternehmen nach Stadtteil in Paraopeba
Price Distribution
Geschäftsverteilung nach Preis für Paraopeba
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
Bruttoinlandsprodukt (BIP) von Paraopeba
BIP pro Kopf, KKP (konstante internationale $ von 2017)
| Data | 1990 | 1995 | 2000 | 2005 | 2010 | 2015 | 2020 | 2022 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BIP pro Kopf | $7.612 | $8.273 | $9.440 | $11.573 | $9.323 | $8.020 | $7.902 | $8.269 |
| BIP insgesamt | $178,5 Mio. | $204,4 Mio. | $244,8 Mio. | $321,1 Mio. | $269,2 Mio. | $237,1 Mio. | $240 Mio. | $252,2 Mio. |
Quelle: [Verknüpfung] Kummu, M., Kosonen, M. & Masoumzadeh Sayyar, S. Downscaled gridded global dataset for gross domestic product (GDP) per capita PPP over 1990–2022. Sci Data 12, 178 (2025) doi:10.1038/s41597-025-04487-x
CO2-Emissionen von Paraopeba
Kohlendioxid (CO2) -Emissionen pro Kopf in Tonnen pro Jahr
| Standort | CO2-Emissionen | CO2-Emissionen pro Kopf | Intensität der CO2-Emissionen |
|---|---|---|---|
| Paraopeba | 62,288 tn | 2.95 tn | 6,268 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 Paraopeba
| CO2-Emissionen 2013 (Tonnen/Jahr) | 62,288 tn |
| CO2-Emissionen 2013 (Tonnen/Jahr) pro Kopf | 2.95 tn |
| CO2-Emissionsintensität 2013 (Tonnen/km²/Jahr) | 6,268 tons/km² |
Naturgefahrenrisiko
Relatives Risiko von 10
| Gefahr | Risikostufe |
|---|---|
| Dürre | Hoch (9) |
| Flut | Hoch (9) |
* Das Risiko, insbesondere in Bezug auf Überschwemmungen oder Erdrutsche, gilt möglicherweise nicht für das gesamte Gebiet.
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, 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.
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