拉多加湖是北京市的1.09倍大
拉多加湖(湖泊)面积约1.77万平方公里(6,820平方英里),北京市(中国的直辖市)约1.63万平方公里(6,270平方英里)。下面把两者的轮廓按同一比例、以彼此为中心叠放在一起。拉多加湖的轮廓取自Natural Earth,并与公布面积核对过。
- 1.77万km²拉多加湖
- 1.63万km²北京市
50公里
- 拉多加湖
- 北京市
能装下多少
- 北京市的面积是拉多加湖的92%。
- 拉多加湖比北京市大1,410平方公里(546平方英里),相当于北京市面积的8.7%。
- 以比利时的面积为单位:拉多加湖约合0.58个,北京市约合0.53个。
两者有何不同
- 它们的中心相距约5,940公里。
- 常见的网络地图在这里失了真:位于北纬61°的拉多加湖,面积被画成了实际的约4.2倍,位于北纬40°的北京市约1.7倍,所以地图把拉多加湖画成北京市的2.67倍,而不是1.09倍。
- 拉多加湖和北京市加起来共3.39万平方公里,与摩尔多瓦的大小相近(3.32万平方公里,比两者之和小2.1%)。
- 两者相差1,410平方公里,与科摩罗(1,670平方公里)的面积相近。
- 拉多加湖的中心比北京市的中心更靠北,纬度相差20.7°,约2,300公里。
- 拉多加湖是一个湖泊,在本站收录的104个湖泊中按面积排第14。
- 北京市是中国的一个直辖市;绘制时没有把水域扣除,实测面积就是Natural Earth轮廓的面积。
- 放在平面图上,拉多加湖南北约209公里,东西约171公里;北京市则分别约为178公里和175公里。
- Wikidata记录拉多加湖的水量为838立方公里;把这些水倒在北京市上,水深会达到52米。
- Wikidata公布的面积为1.77万平方公里,与我们测得的1.77万平方公里吻合,相差在2%以内。
各项谁占上风
| 项目 | 胜者 | 差距 |
|---|---|---|
| 面积更大 | 拉多加湖 | 1.09× |
| 更靠北 | 拉多加湖 | 纬度相差20.7° |
| 在网络地图上被拉得更大 | 拉多加湖 | 4.2倍对1.7倍 |
两者对照同样的参照物
| 参照物 | 拉多加湖 | 北京市 |
|---|---|---|
| 比利时 3.07万平方公里 | 0.58× | 0.53× |
| 英国 24.4万平方公里 | 0.07× | 0.07× |
| 德国 35.8万平方公里 | 0.05× | 0.05× |
| 日本 37.4万平方公里 | 0.05× | 0.04× |
| 法国 54.8万平方公里 | 0.03× | 0.03× |
| 印度 315.1万平方公里 | 0.01× | 0.01× |
| 巴西 847.3万平方公里 | 480分之1 | 521分之1 |
| 美国 944.7万平方公里 | 535分之1 | 581分之1 |
| 俄罗斯 1698.0万平方公里 | 961分之1 | 1,045分之1 |
每个数字,都是该地区的面积除以参照物的面积。
并排对比
| 拉多加湖 | 北京市 | |
|---|---|---|
| 类型 | 湖泊本站收录的湖泊 | 直辖市中国 |
| 面积(实测) | 1.77万平方公里6,820平方英里 | 1.63万平方公里6,270平方英里 |
| 公布面积 | 1.77万平方公里Wikidata | 1.64万平方公里Wikidata |
| 面积排名 | 第14(共104)湖泊 | – |
| 最大深度 | 230米Wikidata | – |
| 水量 | 838立方公里 | – |
| 纬度范围 | 北纬60°至北纬62° | 北纬39°至北纬41° |
| 沿岸 | 1个国家 | – |
公布数字:Wikidata(CC0)。湖泊或海没有法定边界:实测面积是Natural Earth轮廓的面积,与公布面积并列显示。
- Natural Earth所绘俄罗斯的轮廓,包含拉多加湖的轮廓,或与它相距不超过4公里。这只是它的几何关系,并不表示拉多加湖归谁所有,也不表示边界在其中的走向。
更多对比
来源与方法
- 轮廓
- 湖泊和海域:Natural Earth的1:10m自然地理矢量数据(公有领域),只保留实测面积与公布面积相差在10%以内的。国家和行政区:Natural Earth,1:10m Admin 0和Admin 1,公有领域。
- 边界
- “事实上的”边界,按Natural Earth所绘。湖泊或海没有法定边界;轮廓是制图意义上的。
- 面积
- 在WGS84椭球上,依据完整精度的轮廓测得,显示时已四舍五入。公布数字来自Wikidata(CC0),获取于2026-11-11,与实测数字并列显示。
- 绘制
- 每个轮廓都用等积投影,以它自己的质心为中心,所以面积保持真实,两个轮廓也能叠放在一起。
- 数据生成日期
- 2026-11-11
