Categorie in Wenling
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Industrie
Distribuzione delle attività per settore in Wenling
| Descrizione del settore | Numero di stabilimenti |
|---|---|
| Shopping | 963 |
| Ristoranti | 438 |
| Saloni di bellezza | 181 |
| Negozi di abbigliamento | 169 |
| Pubblica amministrazione | 154 |
| Gestione aziendale | 116 |
| Immobiliari | 111 |
| Altri alloggi | 103 |
| Farmacie | 99 |
| Grande magazzini | 96 |
| Ingegneria civile | 80 |
| Negozi di scarpe | 77 |
| Cibi e bevande | 70 |
| Autobus e treni | 64 |
| Istruzione | 60 |
Fatti su Wenling
| Superficie | 17.3 km² |
| Popolazione | 150.836 |
| Popolazione maschile | 76.848 (50.9%) |
| Popolazione femminile | 73.988 (49.1%) |
| Variazione della popolazione (1975 to 2020) | +118.9% |
| Variazione della popolazione (2000 to 2020) | +35.5% |
| Età media | 37.1 anni (Maschi: 36.5, Femmine: 37.8) |
| PIL pro capite (PPA) | $23.983 (2022) |
| Prefissi | 478 |
| Quartieri | 来大堡, 东辉公园 |
| Ora locale | |
| Fuso orario | Ora standard della Cina |
| Lat. e long. | 28.37161, 121.36974 |
| Codici Postali | 317500 |
Mappa Wenling
Mappa interattiva
Popolazione di Wenling
Anni dal 1975 al 2030
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 | 2025* | 2030* |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Popolazione | 68.911 | 98.298 | 111.279 | 118.495 | 150.836 | 149.782 | 147.958 |
| Densità demografica | 3980,4 / km² | 5677,9 / km² | 6427,7 / km² | 6844,5 / km² | 8712,5 / km² | 8651,7 / km² | 8546,3 / km² |
* Previsto
Fonti: JRC (Centro comune di ricerca della Commissione europea) lavoro su Griglia urbanizzata GHSVariazione della popolazione di Wenling dal 2000 al 2020
Aumento del 35.5% dall'anno 2000 al 2020
| Luogo | Variazione dal 1975 | Variazione dal 1990 | Variazione dal 2000 |
|---|---|---|---|
| Wenling | +118.9% | +53.4% | +35.5% |
| Zhejiang | — | — | — |
| Cina | — | — | — |
Fonti: JRC (Centro comune di ricerca della Commissione europea) lavoro su Griglia urbanizzata GHS
Età mediana di Wenling
Età mediana: 37.1 anni
| Luogo | Età media | Età mediana (femmina) | Età mediana (maschio) |
|---|---|---|---|
| Wenling | 37.1 yrs | 37.8 yrs | 36.5 yrs |
| Zhejiang | 37.5 yrs | 37.8 yrs | 37.3 yrs |
| Cina | 36 yrs | 36.4 yrs | 35.6 yrs |
Fonti: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
Densità di popolazione di Wenling
Densità di popolazione: 8713 / km²
| Luogo | Popolazione | Superficie | Densità |
|---|---|---|---|
| Wenling | 150.836 | 17,3 km² | 8713 / km² |
| Zhejiang | 57,6 million | 101.669,1 km² | 567 / km² |
| Cina | 1361,3 million | 9.342.862,4 km² | 146 / km² |
Fonti: JRC (Centro comune di ricerca della Commissione europea) lavoro su Griglia urbanizzata GHS
Popolazione storica e prevista di Wenling
Popolazione stimata dal 1730 al 2100
Fonti:
- JRC (Centro comune di ricerca della Commissione europea) lavoro su GHS built-up grid
- CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
- [collegamento] 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.
Codici Postali
Percentuale di aziende per codice postale a Wenling
Distribuzione dei prezzi
Distribuzione delle imprese per prezzo per Wenling
Indice di sviluppo umano (HDI)
Indice composito statistico di aspettativa di vita, istruzione e reddito pro capite.
Fonte: [collegamento] Kummu, M., Taka, M. &Guillaume, J. Set di dati globali a griglia per il Prodotto Interno Lordo e l'Indice di Sviluppo Umano nel periodo 1990–2015. Sci Data 5, 180004 (2018) doi:10.1038/sdata.2018.4
Prodotto Interno Lordo (PIL) di Wenling
PIL pro capite, PPA ($ internazionali costanti 2017)
| Data | 1990 | 1995 | 2000 | 2005 | 2010 | 2015 | 2020 | 2022 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PIL pro capite | $2003 | $3335 | $5561 | $10.045 | $13.751 | $16.586 | $22.128 | $23.983 |
| PIL totale | $328,2 Mln | $654,1 Mln | $1,3 Mld | $2,5 Mld | $3,6 Mld | $4,5 Mld | $6,2 Mld | $6,7 Mld |
Fonte: [collegamento] 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
Emissioni di CO2 di Wenling
Emissioni di anidride carbonica (CO2) pro capite in tonnellate all'anno
| Luogo | Emissioni di CO2 | Emissioni di CO2 pro capite | Intensità di emissioni di CO2 |
|---|---|---|---|
| Wenling | 1,029,031 tn | 6.82 tn | 59,438.6 tons/km² |
| Zhejiang | 385,314,240 tn | 6.69 tn | 3,789.9 tons/km² |
| Cina | 11,912,486,467 tn | 8.75 tn | 1,275 tons/km² |
Fonti: [collegamento] Moran, D., Kanemoto K; Jiborn, M., Wood, R., Többen, J., and Seto, K.C. (2018) Impronte di carbonio di 13.000 città. Environmental Research Letters DOI: 10.1088/1748-9326/aac72a
Emissioni di CO2 di Wenling
| Emissioni di CO2 del 2013 (tonnellate/anno) | 1,029,031 tn |
| Emissioni di CO2 del 2013 (tonnellate/anno) pro capite | 6.82 tn |
| Intensità delle emissioni di CO2 del 2013 (tonnellate/km²/anno) | 59,438.6 tons/km² |
Rischio pericoli naturali
Rischio relativo su 10
| Pericolo | Livello di rischio |
|---|---|
| Alluvione | Alto (8) |
| Ciclone | Alto (10) |
* Il rischio, in particolare per quanto riguarda inondazioni o frane, potrebbe non riguardare l'intera area.
Fonti:
- 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, International Bank for Reconstruction and Development - The World Bank, and United Nations Environment Programme Global Resource Information Database Geneva - UNEP/GRID-Geneva. 2005. Global Cyclone Hazard Frequency and Distribution. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). https://doi.org/10.7927/H4CZ353K.
- 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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