Marimba tények
| Terület | 4814.2 km² |
| Népesség | 30 841 |
| Férfi lakosság | 15 064 (48.8%) |
| Női lakosság | 15 777 (51.2%) |
| Lakosságváltozás (1975 to 2020) | +552.2% |
| Lakosságváltozás (2000 to 2020) | +42.7% |
| Medián életkor | 16.4 év (Férfi: 15.8, Nő: 16.9) |
| Egy főre jutó GDP (PPP) | $5392 (2022) |
| Körzetszámok | 251 |
| Helyi idő | |
| Időzóna | nyugat-afrikai időzóna |
| Szél. & hossz. | -8.35998, 17.02277 |
Marimba térképe
Interaktív térkép
Marimba lakosság
1975 – 2030 évek
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 | 2025* | 2030* |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Népesség | 4729 | 12 969 | 21 608 | 26 545 | 30 841 | 31 201 | 30 422 |
| Nép sűrűség | 1 / km² | 2,7 / km² | 4,5 / km² | 5,5 / km² | 6,4 / km² | 6,5 / km² | 6,3 / km² |
* Előrejelzett
Források: JRC (Európai Bizottság Közös Kutatóközpontja) dolgozzon a GHS built-up gridMarimba lakosságváltozása 2000 és 2020 között
42.7%-os növekedés 2000 és 2020 között
| Hely | Változás 1975 óta | Változás 1990 óta | Változás 2000 óta |
|---|---|---|---|
| Marimba | +552.2% | +137.8% | +42.7% |
| Malanje Province | — | — | — |
| Angola | — | — | — |
Források: JRC (Európai Bizottság Közös Kutatóközpontja) dolgozzon a GHS built-up grid
Marimba medián életkor
Medián életkor: 16.4 év
| Hely | Medián életkor | Középkor (nő) | Középkor (férfi) |
|---|---|---|---|
| Marimba | 16.4 yrs | 16.9 yrs | 15.8 yrs |
| Malanje Province | 16.4 yrs | 16.9 yrs | 15.8 yrs |
| Angola | 16.4 yrs | 16.9 yrs | 15.8 yrs |
Források: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
Marimba népsűrűsége
Népsűrűség: 6,4 / km²
| Hely | Népesség | Terület | Sűrűség |
|---|---|---|---|
| Marimba | 30 841 | 4814,2 km² | 6,4 / km² |
| Malanje Province | 937 196 | 82 182,5 km² | 11,4 / km² |
| Angola | 24,8 million | 1 247 144,5 km² | 19,9 / km² |
Források: JRC (Európai Bizottság Közös Kutatóközpontja) dolgozzon a GHS built-up grid
Marimba történelmi és előrejelzett lakossága
Becsült lakosság 1000 és 2100 között
Források:
- JRC (Európai Bizottság Közös Kutatóközpontja) dolgozzon a GHS built-up grid
- CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
- [Link] 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.
Humán fejlődés index (HDI)
A várható élettartam, oktatás és az egy főre jutó jövedelem statisztikai összetett indexe.
Forrás: [Link] Kummu, M., Taka, M. &Guillaume, J. Rácsozott globális adatkészletek a bruttó hazai termékre és a humán fejlettségi indexre vonatkozóan 1990–2015 között. Sci Data 5, 180004 (2018) doi:10.1038/sdata.2018.4
Marimba bruttó hazai terméke (GDP)
Egy főre jutó GDP, PPP (2017-es állandó nemzetközi $)
| Data | 1990 | 1995 | 2000 | 2005 | 2010 | 2015 | 2020 | 2022 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Egy főre jutó GDP | $1962 | $2103 | $2592 | $3308 | $5626 | $7366 | $5607 | $5392 |
| Teljes GDP | $58,4 M | $74 M | $100,6 M | $146,1 M | $266,9 M | $351,5 M | $261,4 M | $250,9 M |
Forrás: [Link] 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
Marimba CO2-kibocsátása
Szén-dioxid (CO2) kibocsátás egy főre eső tonnában évente
| Hely | CO2-kibocsátás | Egy főre eső CO2-kibocsátás | CO2-kibocsátás intenzitása |
|---|---|---|---|
| Marimba | 26,386 tn | 0.86 tn | 5.5 tons/km² |
| Malanje Province | 808,152 tn | 0.86 tn | 9.8 tons/km² |
| Angola | 21,454,743 tn | 0.86 tn | 17.2 tons/km² |
Források: [Link] Moran, D., Kanemoto K; Jiborn, M., Wood, R., Többen, J., and Seto, K.C. (2018) 13 000 város szén-dioxid lábnyoma. Environmental Research Letters DOI: 10.1088/1748-9326/aac72a
Marimba CO2-kibocsátása
| 2013 CO2-kibocsátás (tonna/év) | 26,386 tn |
| 2013 CO2-kibocsátás (tonna/év) egy főre | 0.86 tn |
| 2013 CO2-kibocsátási intenzitás (tonna/km²/év) | 5.5 tons/km² |
Természetes veszélyek kockázata
Tízből relatív kockázat
| Veszély | Kockázati szint |
|---|---|
| Aszály | Közepes (3.9) |
* A kockázat, különösen az árvíz vagy földcsuszamlás tekintetében, nem terjed ki az egész területre.
Források:
- 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.
Adatainkról
Az ezen az oldalon szereplő adatok számos nyilvánosan elérhető eszköz és forrás alapján becsültek. Az adatokat garancia nélkül biztosítjuk, és pontatlanságokat tartalmazhatnak. A használat saját felelősségre történik.