20200713 16494200 1.0 TRUE TRUE PROYECCIONES_POBLACION_AREA_2020_DPTO Indica la proyección para el año 2020, con datos de 2005, del número de habitantes que vivirá en la cabecera muncipal o en el resto de areas. Estos datos corresponden a cálculos de proyecciones anuales de la población con base al último censo poblacional realizado en el país, año 2005. Según el DANE las proyecciones de población son el resultado de un conjunto de estimaciones demográficas, matemáticas o de otro tipo, por medio de las cuales se busca establecer las tendencias de las variables determinantes de la dinámica poblacional (comportamiento de tasas de fecundidad, tasas de natalidad, mortalidad y migración), y, con ello, la derivación de los volúmenes de población y de sus principales características hacia el futuro. Conocer el volumen de población de un país, una región o para el caso colombiano un municipio o departamento permite planear y prever las diferentes necesidades de producción y/o adquisición de bienes y servicios y la capacidad de los servicios para garantizar los derechos de sus habitantes. Fuente: 1.-DANE - Proyecciones de Población 2.- Cálculo SINFONIA con datos DANE - Proyecciones de Población. Fecha de consulta: 4 de Agosto 2015. SINFONIA UNICEF EQ SOCIAL ESRI COLOMBIA COLOMBIA Indica la proyección para el año 2020, con datos de 2005, del número de habitantes que vivirá en la cabecera muncipal o en el resto de areas. SINFONIA, UNICEF, EQ SOCIAL, ESRI COLOMBIA /9j/4AAQSkZJRgABAQEAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRofHh0a HBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwhMjIyMjIy MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAARCADIASwDASIA AhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQA AAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3 ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWm p6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEA AwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREAAgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSEx BhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYkNOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElK U1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOEhYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3 uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iii gAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA CiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAK KKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoo ooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiii gAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiim5GM5GPWgB1MMig4GSR1wM03czfdA C+p/woXOMKAAOMnvQOw8EMMg5FOpiLsXGc9yafQIKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKK ACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKhll2FVHVjjJ6CpqqlwJnWQAocAcd/f8 6TKihUDPv3OSofA4HOP/AK/H4U1xi6wiK3yZIPbn+v8ASn242wBScbcjP0NFrt8oBccdSOQT65oH e1xQ4mA2n5cAkg/pUwAAwO1RxABCQAASTxUtMlhRRRQIKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAozRVWchJPlGWbAK+v+Rn8qBpXJN4eTYp4 AyfemEeXKAuSr9VPQe//ANahCzSLux8ijP8AvH/P60s21iEwS/UbTggfWkV1sQojqxjUjKqOvIYc 9fQ8Uqs21YTgHeUPOeMZ/wAKW3V1lfzB85Axzkbcnj8M1Hu/0hz0Kyjp1IIA/mB+FIrdlxcq2wnP GQakqOT7oI9RipKozYUUUUCCiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiig AooooAKKKKACiiigAooooAY+ShA60zZGYeQNnXOf1zU1VygcSJ0HGPb3/wA+lIaI4Fc7mEhAJHJX 73HXn8vwqxHGEHUlj1Y9TUYmI2CSNlJ43HGM/nVihDk2VpR5cqyqM5+VgPTk/wA6ZDGssYkkA3li wIPv6+mMU6VledYnzsAy3oc8AH9ameZEZVZgC3TNA9baEBKw5R2IBYbSefw/nUqTbl5Vsjg8d6gl c/NMuSiDIA/iPP6c06NyqYEMrdzwBknr1NA2tLk/mD+6/wCVOV1boaj8yXvCfwYUxpdpG8bXxx3B 9qLk8pZoqISZAIRvxGMUu5j/AAH8xTFYkopiNuzxgg4NPoEFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFRL99ieo4/CpagWRPOddy544z3oGhl0ThUBC5YHcR wMEGo1aUoHeTDPxtVc8e3/1/WpGVZ5GRxlVGCPUnv/n+lQ2UYJ8wHI2gcADnv0/z1pGisogkO8yM AwYMBtkbOQAODyfWnpCA4WVFOeVO4tjHbmmtP5VtKxJEm4nGMHGcD9MU7zMqFO5igx5qjPzY54FL QPeJHZ5d8SrhejMf6CrNU4HkSFVkjYtjIwOufX0NSfvpP+mY9eCT/SmiWugsspBCRgFz+QHqaVIy GLM25jxnGMD2pluoR5gMn5xyTk/dFWaYnpogprHauetOpkv+rJ9OaCVuCLtQDuBzT6KKACiiigAo oooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKQnAyelAC1BtSSRuAQOGB5 yaGlYLuCgAkAEn1OOlKbeJgNyKSO5HNIpabkckkcCsiFA54C9yTwKcHjt1EYDYA7AnH1pJI4khKj EYyMbR37cd6au5LdeP30nr6+p+lA9GiMobq73NxGnIXH3uvX/PpV0KFGAAAOgFQwKEeRRyAc5PUk 9f6VI0scfDuqn3NC0FJtuyJKKriV3P7uM4/vNwP8adsl7y/ktO4rdxsP+tn/AN//ANlWnNKSxRF3 MOpPAFV3EsMg2up81uSy9DgDt9KsxII025yc5J9SaRTXUbtuCPvxj32k/wBaPs6EHcWOeuWNT01g SCAcH1pk3Y2M8Fc5K8ZqSoozj5MYI/X3qWhAwooooEFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFF FFABRRRQAUUUUAFFFFABUUp424+9xknipaaQGGDyDQCEK7k2vg8c4qu5FqWYRny8fMQR1/E1PhlP y8j0J6VFIwdoQOhfkH2B/rikUvwIg6LIZCPMLfcYc56/KPSrEaHJd/vkYwDwB6VG0DmTeku0ZJxt z1FP81kIEihQeAQcigb12BldZC6Lu3AAjODxTUbN2+QRlABnvgnP8xVmo5EDqOcEHIPoaZN+5JTH cIhY5wOw71F5cuC2/L9Qv8P0poZp3xgqqEEg9SeuP5UDsOKzSghgqKexGT/hTIovs8jbAGD9DwOn bgfWrdRSbeMnBHIwMmkCfQXc/wDc/Wk/eknkKPzojYnIOeMckYqWmJ6Fcr5citkkHgk/5/zirFNZ FbG4ZxTqAbuFFFFAgooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAC o2jVucc9cjipKKAGeWPU59c01gxUhlDA9ecVLRQO5WV2jzkOyjocZI/DrUqSxyjKOrfQ02WNZFyQ Djt6j0o2RS8bRkfgRSHo9SaqbkyOGg4OP9Zj5cf1qTyE6Zkx6bzz+tTgAAAcAUwTS2IBKYztlKjj IboD/hTww80nPDKAD69akIyMHpVQb443j8s7cthlIOMnI4/GkC1LlFMRt8atjGRnFPpkhRRRQAUU UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABTGU kgjGR60+igBqtuQN6igsAQCRk9BTfLX/AGh9CaURqARjOeueaB6DsjOKRm2qSewzTfLTsMe460wk lWUnIyFB9fWgLEkY2xqPQCn0UUCCiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAC iiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAZJu2/L1Pf0pny5QKMAHp+H/wCqiiga2JqK KKBBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAH/9k=