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Industrias
Distribución de empresas por industria en Eusebio Ayala
| Descripción de la industria | Numero de establecimientos |
|---|---|
| Compras | 53 |
| Tiendas de alimentación y supermercados | 37 |
| Apartamentos | 34 |
| Restaurantes | 32 |
| Enseñanza | 29 |
| Tiendas de ropa | 26 |
| Tienda de hardware | 25 |
| Tractores y maquinaria agrícola | 23 |
| Reparación de coches | 22 |
| Salones de belleza | 22 |
| Bares, pubs y tabernas | 21 |
| Otras actividades de alojamiento | 21 |
| Iglesias | 18 |
| Viveros y suministros de jardinería | 18 |
Datos de Eusebio Ayala
| Área | 246.1 km² |
| Población | 25.943 |
| Población masculina | 13.262 (51.1%) |
| Población femenina | 12.681 (48.9%) |
| Cambio de población (1975 to 2020) | +165.7% |
| Cambio de población (2000 to 2020) | +40.6% |
| Edad mediana | 23.4 años (Hombre: 23.6, Mujer: 23.2) |
| PIB per cápita (PPA) | $7984 (2022) |
| Códigos de Área | 514 |
| Barrios | Mburicaó, San Pablo, Ciudad Nueva, Las Mercedes |
| Hora local | |
| Zona horaria | hora estándar de Paraguay |
| Latitud y longitud | -25.40000, -56.96667 |
| Códigos Postales | 030702, 030703, 030708, 030711, 030712, More |
Mapa de Eusebio Ayala
Mapa interactivo
Población de Eusebio Ayala
Años 1975 a 2030
| Data | 1975 | 1990 | 2000 | 2015 | 2020 | 2025* | 2030* |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Población | 9764 | 14.721 | 18.452 | 21.926 | 25.943 | 29.235 | 32.381 |
| Densidad de población | 39,7 / km² | 59,8 / km² | 75 / km² | 89,1 / km² | 105,4 / km² | 118,8 / km² | 131,6 / km² |
* Proyectado
Fuentes: JRC (Centro Común de Investigación de la Comisión Europea) trabajo sobre cuadrícula de superficie construida GHSCambio de población de Eusebio Ayala de 2000 a 2020
Aumento de 40.6% desde el año 2000 hasta 2020
| Ubicación | Cambio desde 1975 | Cambio desde 1990 | Cambio desde 2000 |
|---|---|---|---|
| Eusebio Ayala | +165.7% | +76.2% | +40.6% |
| Departamento de Cordillera | — | — | — |
| Paraguay | — | — | — |
Fuentes: JRC (Centro Común de Investigación de la Comisión Europea) trabajo sobre cuadrícula de superficie construida GHS
Edad mediana de Eusebio Ayala
Edad mediana: 23.4 años
| Ubicación | Edad mediana | Edad media (mujer) | Edad media (hombre) |
|---|---|---|---|
| Eusebio Ayala | 23.4 yrs | 23.2 yrs | 23.6 yrs |
| Departamento de Cordillera | 23.5 yrs | 23.3 yrs | 23.6 yrs |
| Paraguay | 23.2 yrs | 23.4 yrs | 23 yrs |
Fuentes: CIESIN (Centro para la Red Internacional de Información sobre Ciencias de la Tierra)
Densidad de población de Eusebio Ayala
Densidad de población: 105 / km²
| Ubicación | Población | Área | Densidad |
|---|---|---|---|
| Eusebio Ayala | 25.943 | 246,1 km² | 105 / km² |
| Departamento de Cordillera | 287.493 | 4790,5 km² | 60 / km² |
| Paraguay | 6,6 million | 399.592,8 km² | 16,5 / km² |
Fuentes: JRC (Centro Común de Investigación de la Comisión Europea) trabajo sobre cuadrícula de superficie construida GHS
Población histórica y proyectada de Eusebio Ayala
Población estimada de 1200 a 2100
Fuentes:
- JRC (Centro Común de Investigación de la Comisión Europea) trabajo sobre GHS built-up grid
- CIESIN (Centro para la Red Internacional de Información sobre Ciencias de la Tierra)
- [Enlace] 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.
Códigos de Área
Porcentaje de códigos de área que utilizan las empresas en Eusebio Ayala
Distribución de precios
Distribución de empresas por valor en Eusebio Ayala
Índice de desarrollo humano (IDH)
Índice estadístico compuesto de esperanza de vida, educación e ingreso per cápita.
Fuente: [Enlace] Kummu, M., Taka, M. &Guillaume, J. Conjuntos de datos globales en cuadrícula para el Producto Interno Bruto y el Índice de Desarrollo Humano de 1990 a 2015. Sci Data 5, 180004 (2018) doi:10.1038/sdata.2018.4
Producto Interno Bruto (PIB) de Eusebio Ayala
PIB per cápita, PPA (dólares internacionales constantes de 2017)
| Data | 1990 | 1995 | 2000 | 2005 | 2010 | 2015 | 2020 | 2022 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PIB per cápita | $5416 | $5202 | $4422 | $6316 | $7818 | $8466 | $7316 | $7984 |
| PIB total | $82,4 M | $88,5 M | $81,9 M | $120,9 M | $157,3 M | $193,2 M | $198,8 M | $228,1 M |
Fuente: [Enlace] 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
Emisiones de CO2 de Eusebio Ayala
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 |
|---|---|---|---|
| Eusebio Ayala | 46,544 tn | 1.79 tn | 189.2 tons/km² |
| Departamento de Cordillera | 516,380 tn | 1.8 tn | 107.8 tons/km² |
| Paraguay | 11,064,705 tn | 1.68 tn | 27.7 tons/km² |
Fuentes: [Enlace] Moran, D., Kanemoto K; Jiborn, M., Wood, R., Többen, J., and Seto, K.C. (2018) Huellas de carbono de 13.000 ciudades. Environmental Research Letters DOI: 10.1088/1748-9326/aac72a
Emisiones de CO2 de Eusebio Ayala
| Emisiones de CO2 de 2013 (toneladas/año) | 46,544 tn |
| Emisiones de CO2 de 2013 (toneladas/año) per cápita | 1.79 tn |
| Intensidad de emisiones de CO2 de 2013 (toneladas/km²/año) | 189.2 tons/km² |
Riesgo de peligros naturales
Riesgo relativo de 10
| Peligro | Nivel de riesgo |
|---|---|
| Inundación | Alto (10) |
* El riesgo, particularmente con respecto a inundaciones o deslizamientos de tierra, puede no ser para toda el área.
Fuentes:
- 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.
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