20200713 16333700 1.0 TRUE TRUE PROYECCIONES_POBLACION_SEXO_2020_DPTO Indica el número de hombres y mujeres por departamento según una proyeccion para el año 2020, con datos del año 2005. 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 PROYECCIONES POBLACIÓN SEXO Indica el número de hombres y mujeres por departamento según una proyeccion para el año 2020, con datos del año 2005. SINFONIA, UNICEF, EQ SOCIAL, ESRI COLOMBIA, Marco Geoestadístico Nacional Dane /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 gAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoopjtjAHU9M0APoqLaQNzOQe57 flT1O5ASMEjpQMdRRRQIKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACii igAooooAKKKKACiiigAooquJDJIUwQuMg55NA0rkxIUZPSm+anfIPoRUUChoVJYkZyMnORng/wAq WfO+EAgMX4yM9jSHZXsSfM/TKr69zSEBPu9TxnqaYsrYdWxvU446HPSpVQLz3PU+tMHoIIwDkkk+ 5qSiigkKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA CiiigAooooAY5xGTnGBVYqJbYqwIdBg46g47VM290bZtAIwM96iJX53QFZQMlfX8O9JlxLCHcinG MgHAqG3AwSVxLnDk9c/4Ukb+VGoJLIAMOOmPekgZFWRicsv3mJzkDODRcLOzJGVfPQ7RuwTuxz6f 1qeoI3ydzKwLdCR0HpU9MlhRRRQIKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigCNpArAEcEdajfc6uA2zH+efald8rlF3lRng/pUIX/RwhkD+YQu c9R3/TNItLS5YifzIUfGNyg49Ki3iKaRmDEtjBCk/KB/jn86sMQq5JAA7mq+HmG7eY17AYyR6mmJ fgOhZWkkKEFSQQR06f5/Oopl2GVVACuFzge+CfyqWHEUjQr91QCvtnPH6VDMwWeUSFjGyBTgZxnO P6/pS6FL4tC2cSRnByCODQjbhyMEcEVHDIGQKSvmADcoPSnLje598f5/OmQ1YlooooEFFFFABRRR QAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABTHBKEL1p9FADE27 AVGARkVWYK85Rc8n58DgEDOQfXpU44lOOmMke/8AnNRJJHBujkdVCn5cnGR1/wDrfhSKXkP8nkFp GfHIDYx/Kp6aGDAEHIPQinUybvqVpQySrIm4joyjvxxSW+XErMBlm7cjoPzokIlmEOSABuYA4+gq wAFAAAAHAApFN6WIpBsCMi/dPQDt3qM3ES/MrZ5ywA6fX0qWeQxxMy43fwg9z6VAMFvKYrkHe/p1 yBQxx1WpZ8z/AGW/Kjf6Ix/DFM+0w44kDf7vP8qX7QncsPqpFArPsPVwxwM59xin1XEiS4XLBuo3 KR/OpFfKndwR1piaJKKZ5if3l/Ok81exJ+gzQFmSUU0EMAR0NOoEFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRR RQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBFkGbA6gfNUtR9Jh7r/L/9dSHpQhlNZkheZTuOGyqg E9hwPxzT/PYnYIz5ndSeB75qqcAorIDEhyhJA3f55+vFWVJuCxJIRWwAOM8dzU3NGktSBg5Du3lp iQZIySOnenuWnBiLx5A5xk54/wAcVNb7Utwc4Xlsk9iSaR9rwBohnDBht478/wBaYubUdFAF5Zi7 ep7fQdqjCrLdsxAYBQMkdGBP+P6UrFLiRACGRRuI+vA/rVhVVFCqAAOgFBLdvUdTWYIpZiAB1Jpr yJGPmYDPQdz9KhiP2j94chVY7VIx04yfxzTEl1YMPtPy7P3YOSWGM46Y/wAalWKNDkIM+uOalooC /QMc5pjttRm9B3p9Rv8A6yP6/wBDQIcq7RjOadRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAFZpds2NjHA6gev8APp2pssol2xo/U4ZR1x/SpmCyOF/u8k+ntTnd UXc7BR6k4pFXXYrXPyGPaMnJCr1Gccfy/nViOMRRhU7evrUa7ZZy4wyoMAj1PX9MUfaouMlgp6MV IH50D1tYryuYbUxMMMqADnIP+cGnxiRlUoxAUDGeAx5zTYYvPuTM+RtwAv4ZGfpn881fpJDk0tEV BE/mPLhVfgDByCPf86k2zEcuo+i5qeinYnmZEkSx8jJPdjyTTbf7p/33/wDQjU9QW/3T/vv/AOhG mLoT0VC8m07VUs2M4H9TSBZyPvop9MZH9KAsTE4GT0qFpE3RkMPvY6+1Hk7v9Y7N7dB+VPMSddoB 9QOaQaElFMQ5yCckHGafTEFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAC E4GT0qNpVA6Mc8DjrRKRlQehPI9v/wBeKJY96YBwcgj6g5pDXmJ5CMMuoLHqfWgQIGDfMSOmWJxT cyLIoYqVbIwB0pZWZdqLgFj949v/AK9A9e5E8bCbZn91KfmA65x/I4qaRiMIhwzdOOg9aZtSHMj/ ADP645PoBT4kIy743nrjsOwoGxtqAEZOCVOCfU9c/rVioIjiWVCe+4D2I/xzRMNzxrkgEnODjtQJ 6skd1QZdgB71H5rt9yPj1Y4z9KckKKd3JPqxJ/nUtMWhBmf+6g/4ET/SoBLJARFsV3JLDa2OCc9/ rV6qszwt8pLEqcgqpYg/kaTHF+RJEhXcz43scn29BU1VInlM+xiwULnDADP0xVuhCktQqOTcVwv4 884qSohKrfdyT6UwQ9Nu35elOqAMRJhsAnjjv/nmp6AaCiiigQUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBGRtYtjIPXjkU4MGGQadTGTJyCR6470BuMlVNu98gKCcgkfyqBFcKI5 Tw5JGOqnOR/n2p07YgdGKgn5SfUHgnHrVh1Rl+cAgc89qReyILYB1EjP5j44Jx8vtxVqoRDGRmM7 T0ytNEjJJtkOQcbWAPX0NAnqyV40kGGAPp7VC8XlgOpclMnBYnI9Ks0UxJtERlQIr7shumBnP5U5 HV13KQR7UgiQPvA5qORHVjJDt3EfMp7+lIejCYCSVYmHykFj74x/j+lTKoRQqgADoBUUCpsDqdxb ksep/wA+lT0xPsRTKrRksAdvIyOlASFuiofoBTmbbgYJJ7CoyrMQdqjkHOeRSBbD/Kj/ALi/lUlF FMVyCYH7wByM9Bn/AD0FT0UUDuFFFFAgooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACi iigAooooAQjIwelN8tM52iiigAKc5U4PfjrTW3MpV0DKeuDRRQFyJWaMEbGZAeGzkgfzqdXVxlWD D2NFFBTWlx9Md1QZY47DvmiigSV3YriNncuuY1z6HLe+O1P84IxSVlB4IboDRRS8y17zsx7EBlYn 1FS0UUyGFFFFAgooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAP//Z