Kategorien in Suileng
Branchen
Unternehmensverteilung nach Branche in Suileng
| Branchenbeschreibung | Anzahl der Betriebe |
|---|---|
| Öffentliche Verwaltung | 15 |
| Hotels und Motels | 13 |
| Einkaufen | 8 |
Suileng Facts
| Gebiet | 8.2 km² |
| Bevölkerung | 67.858 |
| Männliche Bevölkerung | 34.302 (50.5%) |
| Weibliche Bevölkerung | 33.556 (49.5%) |
| Population change (1975 to 2020) | +29.2% |
| Population change (2000 to 2020) | -1.5% |
| Mittleres Alter | 39 years (Male: 39, Female: 39.1) |
| Zeit vor Ort | |
| Zeitzone | Chinesische Normalzeit |
| Geogr. Länge & Breite | 47.24805, 127.09535 |
| Postleitzahlen | 152200, 152204 |
Karte von Suileng
Interaktive Karte
Bevölkerung von Suileng
Jahre 1975 bis 2020
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 |
|---|---|---|---|---|---|
| Bevölkerung | 52.524 | 65.589 | 68.903 | 67.383 | 67.858 |
| Bevölkerungsdichte | 6.415,1 / km² | 8.010,9 / km² | 8.415,6 / km² | 8.230 / km² | 8.288 / km² |
Quellen: JRC (Gemeinsame Forschungsstelle der Europäischen Kommission) arbeitet an GHS built-up grid
Bevölkerungsänderung in Suileng von 2000 bis 2015
Rückgang um 2.2 % von 2000 bis 2015
| Standort | Änderung seit 1975 | Änderung seit 1990 | Änderung seit 2000 |
|---|---|---|---|
| Suileng | +28.3% | +2.7% | -2.2% |
| Heilongjiang | +50.2% | +16.5% | +6.2% |
| Volksrepublik China | +51.5% | +18.9% | +8.2% |
Quellen: JRC (Gemeinsame Forschungsstelle der Europäischen Kommission) arbeitet an GHS built-up grid
Medianalter von Suileng
Medianalter: 39 Jahre
| Standort | Mittleres Alter | Durchschnittsalter (weiblich) | Durchschnittsalter (männlich) |
|---|---|---|---|
| Suileng | 39 yrs | 39.1 yrs | 39 yrs |
| Heilongjiang | 39 yrs | 39.2 yrs | 38.8 yrs |
| Volksrepublik China | 36 yrs | 36.4 yrs | 35.6 yrs |
Quellen: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
Bevölkerungsdichte von Suileng
Bevölkerungsdichte: 8.288 / km²
| Standort | Bevölkerung | Gebiet | Dichte |
|---|---|---|---|
| Suileng | 67.858 | 8,2 km² | 8.288 / km² |
| Heilongjiang | 39 million | 452.146,2 km² | 86,2 / km² |
| Volksrepublik China | 1.361,3 million | 9.342.862,4 km² | 146 / km² |
Quellen: JRC (Gemeinsame Forschungsstelle der Europäischen Kommission) arbeitet an GHS built-up grid
Historische und prognostizierte Bevölkerung von Suileng
Geschätzte Bevölkerung von 1200 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.
Vorwahlen
Prozentuale Vorwahlen, die von Unternehmen in Suileng verwendet werden
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 Suileng
Kohlendioxid (CO2) -Emissionen pro Kopf in Tonnen pro Jahr
| Standort | CO2-Emissionen | CO2-Emissionen pro Kopf | Intensität der CO2-Emissionen |
|---|---|---|---|
| Suileng | 430,237 tn | 6.34 tn | 52,548 tons/km² |
| Heilongjiang | 251,697,440 tn | 6.46 tn | 556.7 tons/km² |
| Volksrepublik China | 11,912,486,467 tn | 8.75 tn | 1,275 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 Suileng
| CO2-Emissionen 2013 (Tonnen/Jahr) | 430,237 tn |
| CO2-Emissionen 2013 (Tonnen/Jahr) pro Kopf | 6.34 tn |
| CO2-Emissionsintensität 2013 (Tonnen/km²/Jahr) | 52,548 tons/km² |
Naturgefahrenrisiko
Relative risk out of 10
| Gefahr | Risk Level |
|---|---|
| Drought | Low (2) |
| Flood | Medium (7) |
* 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, 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.
Über unsere Daten
Die Daten auf dieser Seite werden anhand verschiedener öffentlich zugänglicher Werkzeuge und Quellen geschätzt. Sie werden ohne Gewähr bereitgestellt und können Ungenauigkeiten enthalten. Nutzung auf eigene Gefahr.