Mga Industriya

Pamamahagi ng Negosyo ayon sa Industriya sa Mamer

Paglalarawan ng IndustriyaBilang ng mga EstablishmentAverage na Edad ng Negosyo
Pamamahala sa korporasyon2619 year
Mga restawran2427 year
Real Estate2222 year
Shopping1936 year
Kalusugan at medikal16
Mga tindahan ng eletronik1624 year
Shopping Iba pa15
Mga dentista14
Pag-aalaga ng bata at daycare14

Mga Katotohanan ng Mamer

Area2.6 km²
Populasyon3,927
Lalaki na populasyon1,932 (49.2%)
Populasyon ng Babae1,995 (50.8%)
Pagbabago sa populasyon (1975 to 2020)+29.7%
Pagbabago sa populasyon (2000 to 2020)+31.0%
Paggitnang Edad40.8 taon (Lalaki: 39.5, Babae: 42.1)
Mga KalapitbahayVille-Haute, Gare de Luxembourg, Cents, Belval, Holzem
Lokal na Oras
Oras ng DakoOras sa Tag-init ng Gitnang Europe
Lat & Lng49.62750, 6.02333
Postal Code82018209821082118212More

Mapa ng Mamer

Mapag-ugnay na Map

Populasyon ng Mamer

Mga Taong 1975 hanggang 2020

Data19751990200020152020
Populasyon3,0272,8372,9983,6383,927
Densidad ng populasyon1,153.1 / km²1,080.8 / km²1,142.1 / km²1,385.9 / km²1,496 / km²
Mga Pinagmulan: JRC (Joint Research Centre ng European Commission) trabaho sa Built-up grid ng GHS

Pagbabago sa populasyon ng Mamer mula 2000 hanggang 2015

Pagtaas ng 21.3% mula taong 2000 hanggang 2015

LokasyonPagbabago mula 1975Pagbabago mula 1990Pagbabago mula 2000
Mamer+20.2%+28.2%+21.3%
District de Luxembourg+56.1%+45.4%+28.3%
Luxembourg+59.8%+48.2%+29.8%
Mga Pinagmulan: JRC (Joint Research Centre ng European Commission) trabaho sa Built-up grid ng GHS

Gitnang Edad ng Mamer

Gitnang Edad: 40.8 taon

LokasyonPaggitnang EdadEdad Median (Babae)Edad Median (Lalaki)
Mamer40.8 yrs42.1 yrs39.5 yrs
District de Luxembourg39.1 yrs39.8 yrs38.4 yrs
Luxembourg39.1 yrs39.7 yrs38.5 yrs
Mga Pinagmulan: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)

Density ng Populasyon ng Mamer

Density ng Populasyon: 1,496 / km²

LokasyonPopulasyonAreaDensity
Mamer3,9272.625 km²1,496 / km²
District de Luxembourg433,969998.7 km²435 / km²
Luxembourg568,5972,599.8 km²219 / km²
Mga Pinagmulan: JRC (Joint Research Centre ng European Commission) trabaho sa Built-up grid ng GHS

Pangkasaysayan at Naipapalagay na Populasyon ng Mamer

Tinatayang Populasyon mula 0 hanggang 2100

Mga Pinagmulan:
  1. JRC (Joint Research Centre ng European Commission) trabaho sa GHS built-up grid
  2. CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
  3. [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.

Postal Code

Porsyento ng mga negosyo ayon sa Postal Codes sa Mamer

Pamamahagi ng Presyo

Distribusyon ng negosyo ayon sa presyo sa Mamer

Human Development Index (HDI)

Ang istatistikong composite index ng pag-asa sa buhay, edukasyon, at kita sa bawat capita.

Pinagmulan: [Link] Kummu, M., Taka, M. &Guillaume, J. Mga gridded na global na dataset para sa Gross Domestic Product at Human Development Index mula 1990–2015. Sci Data 5, 180004 (2018) doi:10.1038/sdata.2018.4

Mga Emisyon ng CO2 ng Mamer

Carbon Dioxide (CO2) Mga Emisyon Per Capita sa Tonnes Per Year

LokasyonMga Emisyon ng CO2Mga Emisyon ng CO2 Per CapitaIntensidad ng Mga Emisyon ng CO2
Mamer126,065 tn32.1 tn48,024.8 tons/km²
District de Luxembourg13,463,677 tn31.02 tn13,481.3 tons/km²
Luxembourg17,905,018 tn31.49 tn6,887.1 tons/km²
Mga Pinagmulan: [Link] Moran, D., Kanemoto K; Jiborn, M., Wood, R., Többen, J., and Seto, K.C. (2018) Mga carbon footprint ng 13,000 lungsod. Environmental Research Letters DOI: 10.1088/1748-9326/aac72a
Mga Emisyon ng CO2 ng Mamer
2013 na mga emisyon ng CO2 (toneladang/taon)126,065 tn
2013 na mga emisyon ng CO2 (toneladang/taon) bawat kapita32.1 tn
2013 na intensity ng mga emisyon ng CO2 (toneladang/km²/taon)48,024.8 tons/km²

Panganib sa Likas na Panganib

Relative risk out of 10

PanganibRisk Level
FloodHigh (8)
EarthquakeLow (2)

* Risk, particularly concerning flood or landslide, may not be for the entire area.

Mga Pinagmulan:
  1. 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.
  2. 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.
  3. Center for Hazards and Risk Research - CHRR - Columbia University, Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University. 2005. Global Earthquake Hazard Distribution - Peak Ground Acceleration. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). https://doi.org/10.7927/H4BZ63ZS.

Karamihan sa mga Malalapit na Lindol

Magnitude 3.0 at mas malaki

PetsaOrasMagnitudeDistanceLalimLokasyonLink
9/28/0812:02 AM364.7 km1,000 mGermanyusgs.gov
2/23/083:30 PM4.566.3 km2,000 mGermanyusgs.gov
2/18/081:28 PM3.266.4 km1,000 mGermanyusgs.gov
2/13/081:56 PM3.360.8 km1,000 mGermanyusgs.gov
2/9/088:47 PM3.563.8 km1,000 mGermanyusgs.gov
2/4/0812:44 AM3.465.7 km1,000 mGermanyusgs.gov
1/26/085:44 AM3.965.1 km1,000 mGermanyusgs.gov
1/26/084:19 AM3.862 km1,000 mGermanyusgs.gov
1/16/0810:42 AM3.563.4 km1,000 mGermanyusgs.gov
1/10/0811:17 AM3.565.7 km1,000 mGermanyusgs.gov

Tungkol sa Aming Data

Ang data sa pahinang ito ay tinatantya gamit ang ilang publikong magagamit na mga tool at mapagkukunan. Ito ay ibinibigay nang walang warranty, at maaaring naglalaman ng mga kamalian. Gamitin sa iyong sariling panganib.