Kategóriák itt: San
San tények
| Terület | 4744.9 km² |
| Népesség | 407 879 |
| Férfi lakosság | 202 618 (49.7%) |
| Női lakosság | 205 261 (50.3%) |
| Lakosságváltozás (1975 to 2020) | +119.0% |
| Lakosságváltozás (2000 to 2020) | +51.9% |
| Medián életkor | 15.6 év (Férfi: 14.9, Nő: 16.3) |
| Egy főre jutó GDP (PPP) | $1142 (2022) |
| Helyi idő | |
| Időzóna | greenwichi középidő, téli idő |
| Szél. & hossz. | 13.30335, -4.89562 |
San térképe
Interaktív térkép
San lakosság
1975 – 2030 évek
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 | 2025* | 2030* |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Népesség | 186 276 | 228 948 | 268 472 | 356 877 | 407 879 | 452 779 | 498 250 |
| Nép sűrűség | 39,3 / km² | 48,3 / km² | 56,6 / km² | 75,2 / km² | 86 / km² | 95,4 / km² | 105 / km² |
* Előrejelzett
Források: JRC (Európai Bizottság Közös Kutatóközpontja) dolgozzon a GHS built-up gridSan lakosságváltozása 2000 és 2020 között
51.9%-os növekedés 2000 és 2020 között
| Hely | Változás 1975 óta | Változás 1990 óta | Változás 2000 óta |
|---|---|---|---|
| San | +119% | +78.2% | +51.9% |
| Ségou Region | — | — | — |
| Mali | — | — | — |
Források: JRC (Európai Bizottság Közös Kutatóközpontja) dolgozzon a GHS built-up grid
San medián életkor
Medián életkor: 15.6 év
| Hely | Medián életkor | Középkor (nő) | Középkor (férfi) |
|---|---|---|---|
| San | 15.6 yrs | 16.3 yrs | 14.9 yrs |
| Ségou Region | 15.6 yrs | 16.2 yrs | 14.9 yrs |
| Mali | 16.1 yrs | 16.6 yrs | 15.5 yrs |
Források: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
San népsűrűsége
Népsűrűség: 86 / km²
| Hely | Népesség | Terület | Sűrűség |
|---|---|---|---|
| San | 407 879 | 4744,9 km² | 86 / km² |
| Ségou Region | 2,7 million | 61 996,2 km² | 43,6 / km² |
| Mali | 17,7 million | 1 252 394 km² | 14,1 / km² |
Források: JRC (Európai Bizottság Közös Kutatóközpontja) dolgozzon a GHS built-up grid
San történelmi és előrejelzett lakossága
Becsült lakosság 400 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
San 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 | $798 | $955 | $1118 | $1290 | $1222 | $1009 | $995 | $1142 |
| Teljes GDP | $174,8 M | $224,2 M | $283,9 M | $362,7 M | $382,3 M | $347,6 M | $380 M | $460 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
San CO2-kibocsátása
Szén-dioxid (CO2) kibocsátás egy főre eső tonnában évente
| Hely | CO2-kibocsátás | Egy főre eső CO2-kibocsátás | CO2-kibocsátás intenzitása |
|---|---|---|---|
| San | 56,174 tn | 0.14 tn | 11.8 tons/km² |
| Ségou Region | 372,444 tn | 0.14 tn | 6 tons/km² |
| Mali | 2,464,946 tn | 0.14 tn | 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
San CO2-kibocsátása
| 2013 CO2-kibocsátás (tonna/év) | 56,174 tn |
| 2013 CO2-kibocsátás (tonna/év) egy főre | 0.14 tn |
| 2013 CO2-kibocsátási intenzitás (tonna/km²/év) | 11.8 tons/km² |
Természetes veszélyek kockázata
Tízből relatív kockázat
| Veszély | Kockázati szint |
|---|---|
| Aszály | Közepes (5.7) |
| Árvíz | Közepes (4) |
* 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.
- 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.
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.