Vinita的类别

二手车经销商加油站卡车和拖车卡车和拖车租赁屋顶通风修理店技工新车经销商汽车修理和保养汽车维修汽车美容服务汽车配件城洗车租车轮胎店其他批发农业农作物种植者奶牛场机械加工厂服装店手机店专业与兄弟会组织协会或组织县政府机关咨询与支持服务宗教宗教组织市/地方政府护理所政府机构教堂无宗派教会日托中心浸信会消防和救援消防站社会服务组织辅助生活设施退伍军人组织邮递公司非营利组织顾问数码城电脑维修一般承包商住宅建筑供暖安装和维修室内施工承包商家居用品商店承包商
顯示1-50,共178

產業領域

Vinita按行业的企业分布

行業說明機構數平均營業年齡
健康和医疗12824 years
律师7635 years
商场6535 years
餐馆6128 years
宗教5752 years
公共管理4359 years
汽车维修4237 years
内科医生与外科医生3229 years
房地产3125 years
楼宇的建筑3125 years
美容院3027 years
汽车2935 years
社会工作2841 years
其他建筑2832 years
金融 - 其他2657 years
墓地和火葬场26
企业管理2620 years
金融服务2631 years

Vinita事实

5.7 mi²
人口5,265
男性人口2,524 (47.9%)
女性人口2,741 (52.1%)
人口变化(1975 to 2020)+61.8%
人口变化(2000 to 2020)-5.3%
年齡中位數40.1岁 (男:36.8,女:42.4)
人均GDP(購買力平價)$41,022 (2022)
电话区号918
鄰近社區Vinita, Kingston, Utica Square
當地時間
時區北美中部夏令时间
經度與緯度36.63869, -95.15413
邮政编码74301

Vinita的地圖

互動地圖

Vinita的人口

1975年至2030年

Data197519902000201520202025*2030*
人口3,2554,7945,5575,5145,2655,4555,671
人口密度574 / mi²845.4 / mi²979.9 / mi²972.3 / mi²928.4 / mi²961.9 / mi²1,000 / mi²
* 预测
来源: JRC (European Commission's Joint Research Centre) 工作于 GHS built-up grid

Vinita从2000年到2020年的人口变化

从2000年到2020年下降了5.3%

位置自1975以来的变化自1990以来的变化自2000以来的变化
Vinita+61.8%+9.8%-5.3%
奧克拉荷馬州
美国
来源: JRC (European Commission's Joint Research Centre) 工作于 GHS built-up grid

Vinita的中位年龄

中位年龄:40.1岁

位置年齡中位數中位年齡(女)中位年齡(男)
Vinita40.1 yrs42.4 yrs36.8 yrs
奧克拉荷馬州36.4 yrs37.8 yrs35.1 yrs
美国37.4 yrs38.7 yrs36.1 yrs
来源: CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)

Vinita的人口密度

人口密度:928 / mi²

位置人口密度
Vinita5,2655.67 sq mi928 / mi²
奧克拉荷馬州3.9 million69,898.9 sq mi55.5 / mi²
美国321.6 million3,796,740.8 sq mi84.7 / mi²
来源: JRC (European Commission's Joint Research Centre) 工作于 GHS built-up grid

Vinita的历史和预测人口

从1770到2100的估计人口

来源:
  1. JRC (European Commission's Joint Research Centre) 工作于 GHS built-up grid
  2. CIESIN (Center for International Earth Science Information Network)
  3. [鏈接] 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.

Vinita的街区

Vinita各街区企业占比

价格分布

Vinita企業(按價格分佈)

人類發展指數(HDI)

預期壽命,教育程度和人均收入的統計綜合指數。

来源: [鏈接] 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

Vinita的國內生產毛額(GDP)

人均GDP,購買力平價(2017年不變國際元)

Data19901995200020052010201520202022
人均GDP$25,335$25,935$27,937$31,439$28,991$44,028$36,625$41,022
GDP總量$4385.3万$4703.4万$5185万$5741万$5445万$8291.6万$6805.9万$7739.7万
来源: [鏈接] 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

Vinita的CO2排放

每年人均二氧化碳(CO2)排放量(噸)

位置二氧化碳排放量人均二氧化碳排放量二氧化碳排放強度
Vinita94,457 tn17.94 tn16,656.5 tons/mi²
奧克拉荷馬州77,786,423 tn20.05 tn1,112.8 tons/mi²
美国5,664,619,810 tn17.62 tn1,492 tons/mi²
来源: [鏈接] 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
Vinita的CO2排放
2013年CO2排放量(吨/年)94,457 tn
2013年人均CO2排放量(吨/年)17.94 tn
2013年CO2排放强度(吨/mi²/年)16,656.5 tons/mi²

自然災害風險

相對風險(滿分10分)

危险风险级别
洪水 (9)

*風險可能並不涉及整個地區,尤其是洪水或山體滑坡。

来源:
  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.

最近的附近地震

幅度3.0以上

時間MagnitudeDistance深度位置鏈接
10/1/1412:33 AM386 km9,220 m12km WNW of Parsons, Kansasusgs.gov
10/30/5610:36 AM475.7 kmOklahomausgs.gov

關於我們的數據

本页面上的数据是使用许多公开可用的工具和资源估算的。它不附带任何担保,可能包含不准确之处。使用风险自负。