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Branchen
Unternehmensverteilung nach Branche in Sanguem
| Branchenbeschreibung | Anzahl der Betriebe | Durchschnittliche Google-Bewertung |
|---|---|---|
| Darlehensfirmen | 6 | 4.1 |
Sanguem Facts
| Gebiet | 717.9 km² |
| Bevölkerung | 40.668 |
| Männliche Bevölkerung | 20.398 (50.2%) |
| Weibliche Bevölkerung | 20.270 (49.8%) |
| Population change (1975 to 2020) | +297.6% |
| Population change (2000 to 2020) | +54.2% |
| Mittleres Alter | 30.5 years (Male: 29.7, Female: 31.3) |
| Vorwahlen | 8345 |
| Stadtviertel | Bamansai, Kotto, Fatorda, Dando, Bazaarwado |
| Zeit vor Ort | |
| Zeitzone | Indische Normalzeit |
| Geogr. Länge & Breite | 15.22901, 74.15149 |
| Postleitzahlen | 403410 |
Karte von Sanguem
Interaktive Karte
Bevölkerung von Sanguem
Jahre 1975 bis 2020
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 |
|---|---|---|---|---|---|
| Bevölkerung | 10.229 | 17.533 | 26.373 | 38.549 | 40.668 |
| Bevölkerungsdichte | 14,2 / km² | 24,4 / km² | 36,7 / km² | 53,7 / km² | 56,7 / km² |
Quellen: JRC (Gemeinsame Forschungsstelle der Europäischen Kommission) arbeitet an GHS built-up grid
Bevölkerungsänderung in Sanguem von 2000 bis 2015
Anstieg um 46.2 % von 2000 bis 2015
| Standort | Änderung seit 1975 | Änderung seit 1990 | Änderung seit 2000 |
|---|---|---|---|
| Sanguem | +276.9% | +119.9% | +46.2% |
| Goa | +54.1% | +22.8% | +9.2% |
| Indien | +111.1% | +50.6% | +24.5% |
Quellen: JRC (Gemeinsame Forschungsstelle der Europäischen Kommission) arbeitet an GHS built-up grid
Medianalter von Sanguem
Medianalter: 30.5 Jahre
| Standort | Mittleres Alter | Durchschnittsalter (weiblich) | Durchschnittsalter (männlich) |
|---|---|---|---|
| Sanguem | 30.5 yrs | 31.3 yrs | 29.7 yrs |
| Goa | 31.3 yrs | 32.1 yrs | 30.5 yrs |
| Indien | 24.9 yrs | 25.4 yrs | 24.5 yrs |
Quellen: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
Bevölkerungsdichte von Sanguem
Bevölkerungsdichte: 56,7 / km²
| Standort | Bevölkerung | Gebiet | Dichte |
|---|---|---|---|
| Sanguem | 40.668 | 717,9 km² | 56,7 / km² |
| Goa | 1,5 million | 3.629,4 km² | 418 / km² |
| Indien | 1.307 million | 3.083.563,4 km² | 424 / km² |
Quellen: JRC (Gemeinsame Forschungsstelle der Europäischen Kommission) arbeitet an GHS built-up grid
Historische und prognostizierte Bevölkerung von Sanguem
Geschätzte Bevölkerung von 0 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 Sanguem verwendet werden
Postleitzahlen
Prozentsatz der Unternehmen nach Postleitzahl in Sanguem
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 Sanguem
Kohlendioxid (CO2) -Emissionen pro Kopf in Tonnen pro Jahr
| Standort | CO2-Emissionen | CO2-Emissionen pro Kopf | Intensität der CO2-Emissionen |
|---|---|---|---|
| Sanguem | 113,085 tn | 2.78 tn | 157.5 tons/km² |
| Goa | 3,510,190 tn | 2.31 tn | 967.2 tons/km² |
| Indien | 1,928,568,344 tn | 1.48 tn | 625.4 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 Sanguem
| CO2-Emissionen 2013 (Tonnen/Jahr) | 113,085 tn |
| CO2-Emissionen 2013 (Tonnen/Jahr) pro Kopf | 2.78 tn |
| CO2-Emissionsintensität 2013 (Tonnen/km²/Jahr) | 157.5 tons/km² |
Naturgefahrenrisiko
Relative risk out of 10
| Gefahr | Risk Level |
|---|---|
| Drought | High (8.9) |
* 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.
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