チエンラーイ県は長崎県の2.82倍の大きさです
チエンラーイ県(タイの県)の面積はおよそ1.13万km²(4,350mi²)、長崎県(日本の都道府県)はおよそ3,990km²(1,540mi²)です。下の図は、2つの輪郭を同じ縮尺で、中心を合わせて重ねたものです。
- 1.13万km²チエンラーイ県
- 3,990km²長崎県
50km
- チエンラーイ県
- 長崎県
どれだけ入るか
- 長崎県はチエンラーイ県に、面積でおよそ2.82回入ります。
- チエンラーイ県のほうが7,280km²(2,810mi²)大きく、長崎県の面積の182%にあたります。
- ベルギー何個分かで測ると、チエンラーイ県は約0.37個分、長崎県は約0.13個分です。
2つの違い
- チエンラーイ県のほうが広いのに、人口は長崎県のほうが多く、131万人対130万人で1.01倍です。
- 1km²あたりでは、長崎県が328人、チエンラーイ県が115人で、長崎県の人口密度はチエンラーイ県の2.85倍です。
- 2つの中心は、約3,300km離れています。
- ふつうのウェブ地図は、この比較を正しく伝えません。チエンラーイ県は長崎県の2.82倍のはずが、2.23倍に見えます。北緯20度にあるチエンラーイ県は約1.1倍、北緯33度にある長崎県は約1.4倍に大きく描かれるためです。
- チエンラーイ県と長崎県を合わせると1.53万km²で、東ティモール(1.51万km²、1.2%小さい)に近い大きさです。
- 2つの差の7,280km²は、パレスチナ(6,070km²)とほぼ同じ大きさです。
- 長崎県と同じ人口密度なら、チエンラーイ県の人口は369万人になります(実際は130万人)。チエンラーイ県と同じ人口密度なら、長崎県の人口は46万人になります(実際は131万人)。
- 長崎県の中心は、チエンラーイ県の中心より緯度で13.4度、距離にして約1,490km北にあります。
- チエンラーイ県は、タイの77の県のなかで大きい順に12位で、タイの面積の2.2%を占めています。人口密度は高い順に43位です。
- 長崎県は、日本の47の都道府県のなかで大きい順に38位で、日本の面積の1.1%を占めています。人口密度は高い順に18位です。
- 長崎県はチエンラーイ県より、緯度で約13度(およそ1,490km)北にあります。
- 土地を全員で均等に分けると、チエンラーイ県では1人あたり約8,710m²、長崎県では約3,050m²になります。
- チエンラーイ県と長崎県を並べると、面積は合わせて1.53万km²で、東ティモールとほぼ同じ大きさです。
- 2つを合わせた人口は260万人で、カタールとほぼ同じ人口です。
2つを並べて
| チエンラーイ県 | 長崎県 | |
|---|---|---|
| 種類 | 県タイ | 都道府県日本 |
| 測定した面積 | 1.13万km²4,350mi² | 3,990km²1,540mi² |
| 公式の面積 | 1.17万km²Wikidata | 4,110km²Wikidata |
| 面積の順位 | 77中12位タイ国内 | 47中38位日本国内 |
| 人口 | 130万Wikidata、2020年 | 131万Wikidata、2021年 |
| 人口の順位 | 77中15位タイ国内 | 47中30位日本国内 |
| 人口密度 | 115人/km² | 328人/km² |
| 首都・州都など | Chiang Rai | Nagasaki |
| 緯度の範囲 | 北緯19度〜北緯20度 | 北緯33度〜北緯35度 |
人口:Wikidata(2020年)とWikidata(2021年)。公式の数字:Wikidata(CC0)。
- このサイトで測った1.13万km²は、Wikidataの公式の数字1.17万km²より3.5%小さくなっています。公式の数字は、湖や川などの水面を含んでいたり、輪郭とは違う範囲の土地を数えていたりすることがあります。
- このサイトで測った3,990km²は、Wikidataの公式の数字4,110km²より2.8%小さくなっています。公式の数字は、湖や川などの水面を含んでいたり、輪郭とは違う範囲の土地を数えていたりすることがあります。
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ほかの比較
出典と調べ方
- 輪郭
- Natural Earth, 1:10m Admin 1 - States, Provinces(パブリックドメイン)
- 境界
- Natural Earthが描く「事実上の」境界。行政区画は島もすべて含めた全体を、国は主要領土を描いています。
- 面積
- 詳細な輪郭から、WGS84楕円体の上で測り、丸めて表示しています。
- 描き方
- それぞれの輪郭は、自分の重心を中心にした正積図法で投影します。そのため面積は実際のままで、2つを重ねて比べることができます。
- データの作成日
- 2026-11-12
