| Ciudad principal | Lima |
| Área de Código Postal 15073 | 5,4 km² |
| Población | 50.274 |
| Población masculina | 22.602 (45 %) |
| Población femenina | 27.672 (55 %) |
| Cambios en la población desde 1975 hasta 2015 | -10,7 % |
| Cambios en la población desde 2000 hasta 2015 | -16,8 % |
| Edad mediana | 37,5 años |
| Hombre de edad mediana | 35,9 años |
| Mujer de edad mediana | 38,8 años |
| Códigos de Área | 1 |
| Barrios | Chacarilla-Santa Cruz, Jesús María, Lince, Miraflores, San Isidro, Santiago De Surco |
| Hora local | martes 10:06 |
| Zona horaria | hora estándar de Perú |
| Coordenadas | -12.097555027355858° / -77.0408679103° |
| Códigos Postales relacionados | 15058, 15066, 15072, 15074, 15076, 15079 |
Mapa de Código Postal 15073
Mapa interactivoPoblación en Código Postal 15073
Desde 1975 hasta 2015| Datos | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 |
|---|---|---|---|---|
| Población | 56.323 | 62.663 | 60.438 | 50.274 |
| Densidad de población | 10.344 / km² | 11.508 / km² | 11.099 / km² | 9.233 / km² |
Cambios en la población de 15073 desde 2000 hasta 2015
Disminución del 16,8 % desde 2000 hasta 2015| Ubicación | Cambios desde 1975 | Cambios desde 1990 | Cambios desde 2000 |
|---|---|---|---|
| Código Postal 15073 | -10,7 % | -19,8 % | -16,8 % |
| Lima | +150,4 % | +62,2 % | +30,1 % |
| Lima Metropolitan Area | +144,8 % | +59,8 % | +28,8 % |
| Perú | +104,4 % | +42,6 % | +20,2 % |
Promedio de edad en Código Postal 15073
Edad promedio: 37,5 años| Ubicación | Edad mediana | Edad media (mujer) | Edad media (hombre) |
|---|---|---|---|
| Código Postal 15073 | 37,5 años | 38,8 años | 35,9 años |
| Lima | 27,8 años | 28,4 años | 27,2 años |
| Lima Metropolitan Area | 27,7 años | 28,2 años | 27,1 años |
| Perú | 25,1 años | 25,6 años | 24,6 años |
Árbol de población de Código Postal 15073
Población por edad y género| Años | Hombre | Mujer | Total |
|---|---|---|---|
| Menores de 5 | 1.267 | 1.202 | 2.469 |
| 5-9 | 1.257 | 1.234 | 2.492 |
| 10-14 | 1.382 | 1.407 | 2.790 |
| 15-19 | 1.653 | 1.881 | 3.534 |
| 20-24 | 1.755 | 2.141 | 3.896 |
| 25-29 | 1.861 | 2.295 | 4.157 |
| 30-34 | 1.809 | 2.184 | 3.993 |
| 35-39 | 1.739 | 1.988 | 3.728 |
| 40-44 | 1.635 | 1.964 | 3.600 |
| 45-49 | 1.514 | 1.843 | 3.358 |
| 50-54 | 1.498 | 1.896 | 3.394 |
| 55-59 | 1.198 | 1.571 | 2.769 |
| 60-64 | 1.047 | 1.401 | 2.449 |
| 65-69 | 875 | 1.185 | 2.061 |
| 70-74 | 721 | 1.123 | 1.845 |
| 75-79 | 643 | 994 | 1.637 |
| 80-84 | 442 | 735 | 1.177 |
| 85 más | 307 | 627 | 935 |
Densidad de población en Código Postal 15073
Densidad de la población: 9.233 / km²| Ubicación | Población | Área | Densidad de población |
|---|---|---|---|
| Código Postal 15073 | 50.274 | 5,4 km² | 9.233 / km² |
| Lima | 9,0 millones | 2.695,3 km² | 3.340 / km² |
| Lima Metropolitan Area | 9,9 millones | 34.986,5 km² | 282,8 / km² |
| Perú | 31,0 millones | 1.291.975 km² | 24,0 / km² |
Historial de población de Código Postal 15073
Población estimada desde 1840 hasta 2015Sources:
1. JRC (European Commission's Joint Research Centre) work on the GHS built-up grid
2. CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
3. [Enlazar] 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.
Barrios
Distribución de empresas por área en 15073 San Isidro: 48,9 %
Lince: 12,2 %
Miraflores: 6,2 %
Otro: 32,7 %
Códigos de área
Porcentaje de códigos de área que utilizan las empresas en 15073 Código de Área 1: 87,9 %
Código de Área 9: 11 %
Otro: 1,1 %
Industrias
Distribución comercial por industria Compras: 27,1 %
Restaurantes: 12,2 %
Servicios profesionales: 8,6 %
Industria: 7,3 %
Médico: 6,2 %
Comida: 5,1 %
Otro: 33,6 %
Empresas en Código Postal 15073
Distribución de empresas por valor en Código Postal 15073
Moderado: 47,9 %
Accesible: 40,2 %
Caro: 11,3 %
Muy caro: 0,5 %
Índice de desarrollo humano (IDH)
Índice estadístico compuesto de esperanza de vida, educación e ingreso per cápita.Sources: [Link] 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
Emisiones de CO2 en Código Postal 15073
Emisiones de dióxido de carbono (CO2) per cápita en toneladas por año| Ubicación | Emisiones de CO2 | Emisiones de CO2 per cápita | Intensidad de emisiones de CO2 |
|---|---|---|---|
| Código Postal 15073 | 170.750 tm | 3,4 tm | 31.359 tm/km² |
| Lima | 28.683.372 tm | 3,19 tm | 10.642 tm/km² |
| Lima Metropolitan Area | 31.096.422 tm | 3,14 tm | 888,8 tm/km² |
| Perú | 71.626.945 tm | 2,31 tm | 55,4 tm/km² |
Emisiones de CO2 en Código Postal 15073
| Emisiones de CO2 en 2013 (toneladas/año) | 170.750 tm |
| Emisiones de CO2 (toneladas/año) per cápita en 2013 | 3,4 tm |
| Intensidad de las emisiones de CO2 en 2013 (toneladas/km²/año) | 31.359 tm/km² |
Riesgo de peligros naturales
Riesgo relativo de 10| Inundar | Alto (7) |
| Terremoto | Alto (10) |
* El riesgo, particularmente con respecto a inundaciones o deslizamientos de tierra, puede no ser para toda el área.
Terremotos cercanos recientes
Magnitud 3.0 y mayor| Fecha | Hora | Magnitud | Distancia | Profundidad | Ubicación | Enlazar |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 23/11/17 | 23:24 | 3,8 | 30,7 km | 51.580 m | 19km NW of Callao, Peru | usgs.gov |
| 31/10/17 | 20:36 | 4,2 | 48,6 km | 70.040 m | 18km S of Chancay, Peru | usgs.gov |
| 22/10/17 | 17:09 | 4,3 | 33,9 km | 39.690 m | 31km SSW of San Isidro, Peru | usgs.gov |
| 8/7/17 | 18:07 | 4,7 | 51,5 km | 69.950 m | 15km ESE of Chancay, Peru | usgs.gov |
| 1/3/17 | 1:10 | 4,1 | 40,7 km | 35.000 m | 30km WSW of Callao, Peru | usgs.gov |
| 1/2/17 | 20:39 | 4,3 | 52,4 km | 67.940 m | 10km SSE of Chancay, Peru | usgs.gov |
| 17/1/17 | 15:44 | 4,2 | 33,3 km | 38.460 m | 26km SW of Callao, Peru | usgs.gov |
| 27/10/16 | 20:47 | 4,8 | 29,6 km | 67.370 m | 18km NW of Independencia, Peru | usgs.gov |
| 24/10/16 | 8:21 | 4,4 | 48,9 km | 71.340 m | 31km NW of Santa Eulalia, Peru | usgs.gov |
| 19/7/16 | 8:44 | 3,9 | 41,3 km | 44.000 m | 29km W of Callao, Peru | usgs.gov |
Encuentre el historial de terremotos ocurridos cerca de Código Postal 15073
Fecha más temprana Ultima fecha
Magnitud 3.0 y mayor Magnitud 4.0 y mayor Magnitud 5.0 y mayor
Ciudad principal
Lima es la capital de la República del Perú y de la provincia homónima. Se encuentra situada en la costa central del país, a orillas del océano Pacífico, conformando una extensa y populosa área urbana conocida como Lima Metropolitana, flanqueada por .. Página de Wikipedia de Lima
Ciudades
Porcentaje de empresas por ciudad en 15073 San Isidro: 47 %
Distrito de Lince: 39,1 %
Lima: 13,6 %
Otro: 0,2 %
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