인구 밀도를 계산하는 방법 : 10 단계 - 팁

동영상: 좁아서 못살겠다! 세계에서 인구밀도가 가장 심각한 나라 Top 10

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팁
필요한 자료

인구 밀도는 평균적으로 지역이 얼마나 혼잡한지를 알려주며 특정 위치에 필요한 리소스를 찾고 지역을 비교하는 데 도움이 될 수 있습니다. 면적과 인구 규모에 대한 데이터를 수집 한 다음 수식에 숫자를 입력해야합니다. 인구 밀도 = 지역의 인구 / 면적.

단계

1/3 부 : 데이터 수집

지역을 정의하십시오. 인구 밀도를 계산하려는 장소의 경계를 찾으십시오. 이 숫자를 찾는 이유에 대해 생각해보십시오. 국가, 도시 또는 이웃의 밀도를 알고 싶을 수 있습니다. 일반적으로 미터 또는 킬로미터 단위의 해당 지역의 총 면적이 필요합니다.
- 누군가 이미이 영역을 측정하고 연구했을 가능성이 있습니다. 인구 조사 데이터를 검색하거나 백과 사전을 읽거나 인터넷 검색을 수행하십시오.
- 위치에 경계선이 정의되어 있는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 추적해야합니다. 예를 들어 이웃은 인구 조사에 포함되지 않을 수 있으므로 경계를 그려야합니다.
인구를 결정하십시오. 직접 말할 필요가 없도록 해당 지역에 얼마나 많은 사람들이 살고 있는지에 대한 자세한 기록을 찾아야합니다. 인터넷 검색으로 시작하십시오. 가장 최근의 인구 조사 데이터에서 상대적으로 정확한 숫자를 찾으십시오. 한 국가의 인구를 찾고 있다면 국가 @가 좋은 출처입니다.
- 아직 연구하지 않은 위치의 인구 밀도를 계산하는 경우 인구를 계산해야 할 수 있습니다. 이러한 유형의 지역에는 비공식적으로 정의 된 도시 지역이나 특정 지역의 동물 집단이 포함될 수 있습니다. 가능한 한 가장 정확한 숫자를 얻으십시오.
데이터의 균형을 유지하십시오. 한 영역을 다른 영역과 비교하려면 모든 숫자가 동일한 측정 단위를 사용하는지 확인하십시오. 예를 들어 한 국가가 면적을 평방 마일로 나열하고 다른 국가를 평방 킬로미터로 나열하는 경우 두 개의 면적을 두 측정 중 하나로 변환해야합니다.
- 영국식 측정을 메트릭으로 쉽게 변환하려면 http://www.convertworld.com/en/을 방문하십시오.

3 단계 중 2 : 인구 밀도 계산

공식을 배우십시오. 인구 밀도를 계산하려면 인구를 면적의 크기로 나눕니다. 따라서, 인구 밀도 = 사람 수 / 부지 면적.
- 면적 단위는 평방 킬로미터 여야합니다. 더 작은 공간의 밀도를 계산하는 경우 평방 미터를 사용할 수 있지만 대부분의 전문적이고 학술적인 목적을 위해서는 평방 킬로미터 패턴을 사용해야합니다.
- 인구 밀도의 단위는 단위 면적당 사람입니다. 예 : 평방 킬로미터 당 2000 명.
수식에 데이터를 입력하십시오. 지역의 인구와 표면적을 알아야합니다. 예를 들어 A 도시에 145,000 명이 있고 도시 면적이 9 평방 킬로미터 인 경우 145,000 / 9km²를 입력합니다.
인구를 면적으로 나눕니다. 손으로 나누거나 계산기를 사용하십시오. 이 예에서 145,000을 9로 나누면 인구 밀도가 km² 당 16,111 명임을 알 수 있습니다.

3/3 부 : 인구 밀도 해석

인구 밀도를 비교하십시오. 여러 위치의 데이터를 대조하고 인구 밀도를 사용하여 지역에 대해 관찰합니다. 예를 들어 B 도시의 8km²에 60,000 명이 포함 된 경우 인구 밀도는 km² 당 7,500 명입니다. 도시 A의 인구 밀도가 도시 B의 인구 밀도보다 훨씬 높다는 것을 알 수 있습니다.이 차이를 사용하여 두 도시에 대한 결론을 도출 할 수 있는지 확인하십시오.
- 대도시만큼 밀집된 지역의 인구 밀도를 계산하더라도 결과는 이웃 간의 차이에 대해 많이 말하지 않습니다. 위치를 완전히 이해하려면 다양한 면적 축척의 밀도를 계산해야 할 수 있습니다.
인구 증가를 포함 시키십시오. 주어진 지역에 대한 예상 성장을 계산 한 다음 현재 인구 밀도를 미래 밀도와 비교합니다. 과거 인구 조사 데이터를 찾고 이전 인구 밀도를 현재 값과 비교하여 위치가 어떻게 변경되었고 변경 될지 이해하십시오.
한계가 무엇인지 알아보십시오. 이 방법으로 인구 밀도를 계산하는 것은 간단하고 간단하지만 지역의 더 복잡한 세부 정보를 나타내지 않을 수 있습니다. 값은 주로 계산하는 면적과 유형에 따라 달라지며, 공식은 거주지와 무인 토지를 포함하는 더 큰 지역보다 작고 인구 밀도가 높은 지역에 대해 더 많이 말합니다.
- 열린 땅과 산림 보호 구역이 많지만 매우 큰 도시가있는 지역의 인구 밀도를 계산한다고 가정 해 보겠습니다. 이 공간의 인구 밀도는 사람들이 실제로 사는 도시의 밀도에 대해 많이 말하지 않을 것입니다.
- 인구 밀도는 평균 일 뿐이며 위치의 인구 수와 정확히 일치하지 않을 수 있습니다. 그렇다면 이유를 생각해보십시오. 더 큰 영역 내에서 더 작은 영역의 밀도를 계산해보십시오.
데이터를 반영하십시오. 높은 인구 밀도와 낮은 인구 밀도에 대해 알고있는 정보를 기반으로 위치를 예측합니다. 예를 들어 인구 밀도가 높은 지역은 더 비싼 상품과 주택에 더해 범죄율이 더 높은 경향이 있습니다. 저밀도 지역은 더 많은 농업과 종종 더 많은 야생 동물 또는 열린 공간을 갖는 경향이 있습니다. 이 데이터를 어떻게 유용하게 만들 수 있을지 생각해보십시오.