Kategoria katika Cajobi
Eneo la Kuosha GariKituo cha GesiMarekebisho na Matengenezo ya MagariUtengenezaji wa magariUkulimaMaduka ya nguoMtoa Huduma ya MawasilianoKanisa la KikristoMakanisaOfisi ya SerikaliSimu ya kulipiaTaasisi ya DiniUkumbi wa JijiDuka la Vifaa vya ujenziHuduma za ujenzi wa kiufundiElimuBaa, baa na MikahawaBaa ya VitafunioBurger migahawaDuka la Afya na UremboDuka la BarafuMaduka ya vyakula na makubwaMchinjajiMikahawaMvinyo, bia na pombe madukaPizzaUokaji mikateSamani madukaHuduma za KisheriaSaluni ya NyweleZa saluniMshauri wa Usimamiaji BiasharaJengo la FletiDuka KuuDuka la dawaDuka la DawaManunuziWanaoshughulikia Maua
Viwanda
Mgawanyo wa biashara kwa sekta katika Cajobi
| Maelezo ya Viwanda | Idadi ya Uanzishwaji | Umri wa Wastani wa Biashara |
|---|---|---|
| Manunuzi | 37 | 28 year |
| Mikahawa | 27 | — |
| Dini | 21 | — |
| Usimamizi wa umma | 16 | — |
| Maduka ya nguo | 16 | — |
| Maduka ya vyakula na makubwa | 15 | — |
| Mashirika yote ya uanachama | 14 | — |
| Elimu | 14 | — |
| Makanisa | 11 | — |
| Udhibiti wa shirika | 11 | — |
| Duka za vifaa vya elektroniki | 10 | — |
| Uokaji mikate | 8 | — |
| Mawasiliano ya simu | 8 | — |
| Kituo cha kuuza mafuta | 8 | — |
| Uuzaji kijumla wa vifaa vya ujenzi | 8 | — |
| Duka la vipuri vya chuma | 8 | — |
| Maduka ya dawa na maduka ya madawa ya kulevya | 8 | — |
| Za saluni | 8 | — |
| Mahakama ya sheria | 8 | — |
Ukweli wa Cajobi
| Area | 5.6 km² |
| Idadi ya Watu | 8,439 |
| Idadi ya Wanaume | 4,311 (51.1%) |
| Idadi ya Wanawake | 4,128 (48.9%) |
| Mabadiliko ya idadi ya watu (1975 to 2020) | +60.2% |
| Mabadiliko ya idadi ya watu (2000 to 2020) | +7.4% |
| Umri Wastani | Miaka 31.9 (Mwanamume: 30.4, Mwanamke: 33.7) |
| Pato la Taifa kwa kila mtu (PPP) | $34,454 (2022) |
| Mitaa | Centro, CENTRO, centro, Euroville, Zona Rural |
| wakati wa Kawaida | |
| Ukanda wa saa | Saa za Wastani za Brasilia |
| Latitudo na Longitudo | -20.87972, -48.80944 |
| Posta | 15410 |
Ramani ya Cajobi
Ramani inayoingiliana
Idadi ya watu ya Cajobi
Miaka 1975 hadi 2030
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 | 2025* | 2030* |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Idadi ya Watu | 5,268 | 7,009 | 7,855 | 8,519 | 8,439 | 8,639 | 8,818 |
| Uzani wa Idadi ya Watu | 947.1 / km² | 1,260 / km² | 1,412.1 / km² | 1,531.5 / km² | 1,517.1 / km² | 1,553.1 / km² | 1,585.3 / km² |
* Iliyokadiriwa
Vyanzo: JRC (European Commission's Joint Research Centre) kazi ya GHS built-up gridMabadiliko ya idadi ya watu ya Cajobi kutoka 2000 hadi 2020
Ongezeko la 7.4% kutoka mwaka 2000 hadi 2020
| Location | Mabadiliko tangu 1975 | Mabadiliko tangu 1990 | Mabadiliko tangu 2000 |
|---|---|---|---|
| Cajobi | +60.2% | +20.4% | +7.4% |
| Jimbo la São Paulo | — | — | — |
| Brazil | — | — | — |
Vyanzo: JRC (European Commission's Joint Research Centre) kazi ya GHS built-up grid
Umri wa wastani wa Cajobi
Umri wa wastani: miaka 31.9
| Location | Umri Wastani | Umri wa Kati (Kike) | Umri wa Kati (Mwanaume) |
|---|---|---|---|
| Cajobi | 31.9 yrs | 33.7 yrs | 30.4 yrs |
| Jimbo la São Paulo | 31.5 yrs | 32.4 yrs | 30.4 yrs |
| Brazil | 29.5 yrs | 30.3 yrs | 28.7 yrs |
Vyanzo: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
Msongamano wa watu wa Cajobi
Msongamano wa watu: 1,517 / km²
| Location | Idadi ya Watu | Area | Msongamano |
|---|---|---|---|
| Cajobi | 8,439 | 5.6 km² | 1,517 / km² |
| Jimbo la São Paulo | 44.6 million | 248,223.6 km² | 180 / km² |
| Brazil | 206.1 million | 8,479,487.1 km² | 24.3 / km² |
Vyanzo: JRC (European Commission's Joint Research Centre) kazi ya GHS built-up grid
Idadi ya watu ya kihistoria na inayokadiriwa ya Cajobi
Idadi ya watu inayokadiriwa kutoka 1840 hadi 2100
Vyanzo:
- JRC (European Commission's Joint Research Centre) kazi ya GHS built-up grid
- CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
- [Kiunga] 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.
Mitaa ya Cajobi
Asilimia ya biashara kwa mtaa katika Cajobi
Posta
Asilimia ya biashara kwa Misimbo ya Posta katika Cajobi
Mgawanyo wa bei
Ugawaji wa biashara kwa bei ya Cajobi
Kielelezo cha Maendeleo ya Binadamu (HDI)
Faharisi ya takwimu ya kitisho cha kuishi, elimu, na mapato ya kila mtu.
Chanzo: [Kiunga] Kummu, M., Taka, M. &Guillaume, J. Gridded global datasets for Gross Domestic Product and Human Development Index over 1990–2015. Sci Data 5, 180004 (2018) doi:10.1038/sdata.2018.4
Pato la Taifa (GDP) la Cajobi
Pato la Taifa kwa kila mtu, PPP ($ za kimataifa za 2017)
| Data | 1990 | 1995 | 2000 | 2005 | 2010 | 2015 | 2020 | 2022 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pato la Taifa kwa kila mtu | $26,437 | $28,346 | $27,678 | $29,133 | $31,186 | $32,124 | $32,090 | $34,454 |
| Jumla ya Pato la Taifa | $662.2M | $751M | $763.7M | $840.5M | $918.3M | $960.4M | $990.2M | $1.1B |
Chanzo: [Kiunga] 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
Utoaji wa CO2 wa Cajobi
Carbon Dioxide (CO2) Uzalishaji wa hewa kwa Capita huko Tonnes kwa mwaka
| Location | Uzalishaji wa CO2 | Uzalishaji wa CO2 kwa Capita | Uzito wa uzalishaji wa CO2 |
|---|---|---|---|
| Cajobi | 28,672 tn | 3.4 tn | 5,154.5 tons/km² |
| Jimbo la São Paulo | 156,280,136 tn | 3.51 tn | 629.6 tons/km² |
| Brazil | 561,829,904 tn | 2.73 tn | 66.3 tons/km² |
Vyanzo: [Kiunga] Moran, D., Kanemoto K; Jiborn, M., Wood, R., Többen, J., and Seto, K.C. (2018) Carbon footprints of 13,000 cities. Environmental Research Letters DOI: 10.1088/1748-9326/aac72a
Utoaji wa CO2 wa Cajobi
| Utoaji wa CO2 wa 2013 (tani/mwaka) | 28,672 tn |
| Utoaji wa CO2 wa 2013 (tani/mwaka) kwa mtu | 3.4 tn |
| Nguvu ya utoaji wa CO2 wa 2013 (tani/km²/mwaka) | 5,154.5 tons/km² |
Hatari ya Hatari za Asili
Hatari ya jamaa kati ya 10
| Hatari | Ngazi ya hatari |
|---|---|
| Mafuriko | Juu (8) |
* Hatari, haswa juu ya mafuriko au maporomoko ya ardhi, inaweza kuwa sio kwa eneo lote.
Vyanzo:
- 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. 2005. Global Flood Hazard Frequency and Distribution. Palisades, NY: NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). https://doi.org/10.7927/H4668B3D.
Kuhusu Takwimu Zetu
Data katika ukurasa huu inakadiriwa kwa kutumia zana na rasilimali kadhaa zinazopatikana hadharani. Inatolewa bila dhamana, na inaweza kuwa na makosa. Tumia kwa hatari yako mwenyewe.