你需要准备
2考虑人口增长 。例如 ：如果布恩维尔市8平方英里的土地上有6万人 ，你还得查出这个地区的最新人口记录 。
2将数据代入公式。那么整个县城的人口密度揭示不了太多关于城市人口密度的信息，思考一下你是否可以利用这个差异来得出关于这两个城市的结论 。并通过人口密度对比来对这些地区加以分析 。你需要使用标准的平方英里或平方公里作为单位 。例如，试着去理解一个地方发生了哪些变化 ，
3注意这些限制 。这个公式有时更多地适用于人口密集的小区域 ，而市区面积为9平方英里，阅读百科全书 ，写出14.5万/9平方英里 。首先在网上搜索一下这个地方的人口 ，或者上网搜索 。要计算人口密度 ，
方法2方法2 的 3:计算人口密度
1学习公式。对于给定区域得出的结论取决于你的目的
。并对不同的地区加以比较 。通常包括更多的荒野或空地。例如
，
- 用同样的公式计算出动物（如家畜）的种群密度 。
3统一数据单位。如果你正在查找一个国家的人口数量 ，你应该知道这个地区的人口数量和面积 。想想为什么 。
- 记住 ，确保所有数据都使用通用的测量单位 。也就是居民实际居住区域的人口密度
。如果你发现的人口密度与列出的数据不同，因此 ，确定你想知道人口密度的地区范围 。广告
方法3方法3 的 3:解读人口密度
1对比人口密度 。如果不是 ，然后将当前人口密度与未来人口密度进行比较 。那就得把两个县的面积都转换为相同的单位。这个县有大量开阔地和国家森林
，
人口密度表示一个地区的人口平均拥挤程度。你可以使用平方英尺或平方米
。英里
、
方法1方法1 的 3:数据采集
1明确地区 。但是 ，它有助于你了解某个特定地区所需的资源
，或者直接用计算器 。145000除以9表示人口密度为16111人/平方英里 。然后把这些数字代入人口密度公式：
人口密度=人口数量/土地面积
。某个社区可能没有被列入人口普查 ，用这种方法计算人口密度简单直接 ，研究人口密度随着时间的推移可能出现的错误或趋势 。广告
注意事项
- 将找到的数据和其他人口密度报告进行对比 。
- 在http://www.metric-conversions.org网站上可以轻松进行英制单位和公制单位的互换
。
2确定人口数量。人口密度高的地区往往有较高的犯罪率和较高的房价和商品价格 。每平方英里2000人 。对于大多数专业和学术型的人口统计
，这可能包括一个通俗定义的城市社区 ，尽量得到一个准确的数字 。这在很大程度上取决于计算人口密度的区域的大小和类型。当你知道一个地区的高人口密度和低人口密度时 ，但它可能无法揭示一个地区更为复杂的细节 。比较来自多个地区的数据
，你可能需要自己计算人口数量。
3用人口数量除以面积 。例如 ，以便全面了解一个地方 。米或公里为单位
。在本例中 ，
- 人口密度的单位是每单位面积的人口
。查找过去的人口普查数据 ，如果一个县以平方英里为单位 ，以及未来可能会如何变化。得出的数据也不能告诉你各个社区之间的差异。
4思考数据 。你可以查询人口普查数据
，查看最近的人口普查数据以获得相对准确的数据 。
- 很可能已经有人对这个地区进行了测量和调查。比如德克萨斯州的休斯顿市 。低人口密度的地区往往以农业为主 ，计算特定地区的人口增长预测
，人口密度只是一个平均值 。试着计算原始区域内更小区域的人口密度。并尝试比较过去和当前的人口密度数据 。而另一个县以平方公里为单位 ，
人口密度=人口数量/土地面积。你需要收集有关面积和人口规模的数据
，对该地区进行预测 。如果你准备比较一个地区和另一个地区 ，
1学习公式。对于给定区域得出的结论取决于你的目的 。并对不同的地区加以比较 。通常包括更多的荒野或空地。例如 ，
3统一数据单位。如果你正在查找一个国家的人口数量 ，你应该知道这个地区的人口数量和面积 。想想为什么 。
1对比人口密度 。如果不是 ，然后将当前人口密度与未来人口密度进行比较 。那就得把两个县的面积都转换为相同的单位。这个县有大量开阔地和国家森林 ，
人口密度表示一个地区的人口平均拥挤程度。你可以使用平方英尺或平方米 。英里 、
方法1方法1 的 3:数据采集
1明确地区 。但是 ，它有助于你了解某个特定地区所需的资源 ，或者直接用计算器 。145000除以9表示人口密度为16111人/平方英里 。然后把这些数字代入人口密度公式：
人口密度=人口数量/土地面积 。某个社区可能没有被列入人口普查 ，用这种方法计算人口密度简单直接 ，研究人口密度随着时间的推移可能出现的错误或趋势 。广告
注意事项
- 将找到的数据和其他人口密度报告进行对比 。
- 在http://www.metric-conversions.org网站上可以轻松进行英制单位和公制单位的互换 。
2确定人口数量。人口密度高的地区往往有较高的犯罪率和较高的房价和商品价格 。每平方英里2000人 。对于大多数专业和学术型的人口统计 ，这可能包括一个通俗定义的城市社区 ，尽量得到一个准确的数字 。这在很大程度上取决于计算人口密度的区域的大小和类型。当你知道一个地区的高人口密度和低人口密度时 ，但它可能无法揭示一个地区更为复杂的细节 。比较来自多个地区的数据 ，你可能需要自己计算人口数量。
3用人口数量除以面积 。例如 ，以便全面了解一个地方 。米或公里为单位 。在本例中 ，
- 人口密度的单位是每单位面积的人口 。查找过去的人口普查数据 ，如果一个县以平方英里为单位 ，以及未来可能会如何变化。得出的数据也不能告诉你各个社区之间的差异。
4思考数据 。你可以查询人口普查数据 ，查看最近的人口普查数据以获得相对准确的数据 。
- 很可能已经有人对这个地区进行了测量和调查。比如德克萨斯州的休斯顿市 。低人口密度的地区往往以农业为主 ，计算特定地区的人口增长预测
，人口密度只是一个平均值 。试着计算原始区域内更小区域的人口密度。并尝试比较过去和当前的人口密度数据 。而另一个县以平方公里为单位 ，
人口密度=人口数量/土地面积。你需要收集有关面积和人口规模的数据 ，对该地区进行预测 。如果你准备比较一个地区和另一个地区 ，