Marl의 카테고리

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산업

Marl의 산업별 비즈니스 분포

산업 설명시설 수평균 사업 연령
쇼핑333
레스토랑323
기업 경영30127 years
건강 및 의료245
부동산172
건물의 건설159
자동차 수리13128 years
치과 의사120
법률 변호사119
뷰티 살롱113
기타 회원 조직10926 years

Marl 사실

지역33.1 km²
인구76,792
남성 인구37,538 (48.9%)
여성 인구39,254 (51.1%)
인구 변화 (1975 to 2020)-3.1%
인구 변화 (2000 to 2020)+5.6%
연령 중앙값 46세 (남성: 44.6, 여성: 47.3)
1인당 GDP (구매력평가, PPP)$35,875 (2022)
주민Sinsen, Brassert, Polsum, Hamm, Sickingmühle
현지 시간
시간대중부유럽 하계 표준시
위도 및 경도51.65671, 7.09038
우편 번호457684577045772

Marl 지도

대화식지도

Marl 인구

1975년부터 2030년까지

Data197519902000201520202025*2030*
인구79,24974,14872,69665,60176,79275,52474,265
인구 밀도2,396.9 / km²2,242.7 / km²2,198.7 / km²1,984.2 / km²2,322.6 / km²2,284.3 / km²2,246.2 / km²
* 예상
출처: JRC (유럽 위원회 공동 연구 센터) 다음에 대한 작업 GHS 시가화 격자

2000년부터 2020년까지 Marl 인구 변화

2000년부터 2020년까지 5.6% 증가

위치1975 이후 변화1990 이후 변화2000 이후 변화
Marl-3.1%+3.6%+5.6%
노르트라인베스트팔렌 주
독일
출처: JRC (유럽 위원회 공동 연구 센터) 다음에 대한 작업 GHS 시가화 격자

Marl 중위 연령

중위 연령: 46세

위치연령 중앙값 평균 연령 (여성)중간 나이 (남)
Marl46 yrs47.3 yrs44.6 yrs
노르트라인베스트팔렌 주44.4 yrs45.6 yrs43.3 yrs
독일44.8 yrs46 yrs43.6 yrs
출처: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)

Marl 인구 밀도

인구 밀도: 2,323 / km²

위치인구지역밀도
Marl76,79233.1 km²2,323 / km²
노르트라인베스트팔렌 주17.6 million34,118.6 km²516 / km²
독일80.7 million358,179.8 km²225 / km²
출처: JRC (유럽 위원회 공동 연구 센터) 다음에 대한 작업 GHS 시가화 격자

Marl 역사적 및 예상 인구

1300년부터 2100년까지의 예상 인구

출처:
  1. JRC (유럽 위원회 공동 연구 센터) 다음에 대한 작업 GHS built-up grid
  2. CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
  3. [링크] 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.

Marl의 지역

Marl의 지역별 업체 비율

우편 번호

Marl의 우편번호별 업체 비율

가격 분포

Marl의 가격별 사업체 분포

인간 개발 지수 (HDI)

평균 수명, 교육 및 일인당 소득의 통계 복합 지수.

출처: [링크] Kummu, M., Taka, M. &Guillaume, J. 1990–2015년 국내총생산 및 인간개발지수에 대한 격자형 글로벌 데이터셋. Sci Data 5, 180004 (2018) doi:10.1038/sdata.2018.4

Marl 국내총생산(GDP)

1인당 GDP, PPP (2017년 불변 국제 달러 기준)

Data19901995200020052010201520202022
1인당 GDP$22,558$24,170$26,363$29,389$32,984$33,078$34,464$35,875
총 GDP$9.2억$10.1억$11.1억$12.1억$13.3억$13.3억$13.8억$14.3억
출처: [링크] 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

Marl CO2 배출량

일인당 연간 이산화탄소 배출량 (CO2)

위치이산화탄소 배출일인당 이산화탄소 배출량이산화탄소 배출 강도
Marl750,143 tn9.77 tn22,688.6 tons/km²
노르트라인베스트팔렌 주176,214,894 tn10.01 tn5,164.8 tons/km²
독일755,339,039 tn9.36 tn2,108.8 tons/km²
출처: [링크] Moran, D., Kanemoto K; Jiborn, M., Wood, R., Többen, J., and Seto, K.C. (2018) 13,000개 도시의 탄소 발자국. Environmental Research Letters DOI: 10.1088/1748-9326/aac72a
Marl CO2 배출량
2013년 CO2 배출량 (톤/년)750,143 tn
2013년 1인당 CO2 배출량 (톤/년)9.77 tn
2013년 CO2 배출 강도 (톤/km²/년)22,688.6 tons/km²

자연 재해 위험

10 개 중 상대 위험

위험위험 수준
홍수중간 (7)

* 특히 홍수 나 산사태와 관련된 위험은 전체 지역에 해당되지 않을 수 있습니다.

출처:
  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.

최근 인근 지진

크기 3.0 이상

날짜시간MagnitudeDistance깊이위치링크
7/24/092:58 AM4.142.2 km5,000 mGermanyusgs.gov
12/25/081:53 PM3.232.4 km1,000 mGermanyusgs.gov
12/10/083:28 AM3.336.6 km10,000 mGermanyusgs.gov
11/22/087:41 AM3.319.1 km1,000 mGermanyusgs.gov
11/12/088:56 PM3.439.3 km1,000 mGermanyusgs.gov
9/24/081:55 PM340.1 km5,000 mGermanyusgs.gov
9/18/082:33 PM3.236.4 km1,000 mGermanyusgs.gov
5/13/089:55 AM3.341.7 km1,000 mGermanyusgs.gov
5/2/086:54 AM3.137.6 km1,000 mGermanyusgs.gov
4/23/0812:10 PM3.137.2 km1,000 mGermanyusgs.gov

우리의 데이터

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