Question

1. Какие части Евразии или другой территории населены особенно плотно? Чему равна средняя плотность населения? 2. В каких местах население редкое? Чему равна наименьшая плотность?

Answer 1

Наиболее заселена территория Бангладеша 1 142 чел на км²
Ватикана 1818 чел на км²
Сингапура 7326 чел на км²
Монако 16 500 чел на км²

наименьшая плотность населения:
Монголия 2 чел на км²

Answer 2

1. Особенно плотно населены следующие части Евразии и других территорий:

• Некоторые городские агломерации и мегаполисы, такие как Токио (Япония), Дели (Индия), Мумбаи (Индия), Шанхай (Китай), Сеул (Южная Корея) и другие крупные города, где высокая плотность населения объясняется тем, что они являются центрами экономической активности и предоставляют много возможностей для работы и жизни.

• Некоторые регионы со специфическими климатическими условиями или плодородной почвой, которые обеспечивают хорошие условия для сельского хозяйства и сельской жизни.

• Территории с высокой урбанизацией и развитой инфраструктурой, привлекающие мигрантов из более отсталых регионов.

Средняя плотность населения для всей Евразии или другой территории может значительно различаться в зависимости от региона и способа расчета. По состоянию на момент моего последнего обновления в сентябре 2021 года, средняя плотность населения Евразии составляла около 75-80 человек на квадратный километр. Однако, эти данные могут измениться со временем.

2. Редкое население обычно встречается в следующих местах:

• Отдаленные районы и природные заповедники, где доступ к инфраструктуре ограничен и условия для жизни сложны.

• Северные районы с холодным климатом, такие как Северная Канада, Северные регионы России и Северная Скандинавия.

• Пустыни и полупустыни, где жизнь сильно зависит от наличия воды и других ресурсов.

• Высокогорные районы с неблагоприятными климатическими условиями.

Наименьшая плотность населения может быть всего несколько человек на квадратный километр, и в некоторых крайне отдаленных и негостеприимных местах плотность населения может быть близка к нулю. Опять же, конкретные значения могут изменяться в зависимости от времени и источника данных.